2024.08.27
課題解決型人材コンテスト2023参加者インタビューvol.4
課題解決型人材コンテストは、企業にリアルな業務課題とデータを提供いただき4ヶ月間のデータ分析の結果からアクションを提言するコンテストです。参加者がチームを組みメンターからアドバイスを受けながら、フレームワークに沿って課題・データ提供企業と合意形成するユニークな取り組みを行っています。
2023年の概要はこちら→https://techplay.jp/event/904455
今回は、Bチームのみなさんにコンテストを振り返って様々なお話を伺いました。
メンバー：SGシステム株式会社 SI第一事業部 成田幸起さん／スズキ株式会社 四輪車体設計部 設計企画グループ 山田克拡さん／金融系 山本克巳さん／SDPグローバル株式会社 芝隆宏さん／キリンビール 村井匠さん
メンター：FFG 中田さん／日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部 服部翔大さん／プラス株式会社 松下透さん
インタビューアー：DS協会 広報担当 真田
このコンテストを通じて良かった点、人に勧めたいと感じた点などについて教えていただけますでしょうか
山田さん：データ活用の有用性は以前から理解しており、会社の業務でいつでもデータ活用が行えるようにデータサイエンティスト協会のデータサイエンティスト検定の資格を取得しました。その後、本コンテストの存在を知り、理論だけでなく実践を通じてデータ活用のスキルを磨くことが重要だと感じ、本コンテストへの参加を決意しました。参加して良かったと思う点1つ目は、自分のどの能力・知識が不足しているか分かったことです。これは今後のスキルアップのための大きな手助けとなります。良かった点2つ目は、本コンテストで１つの課題に対して4チームで課題解決の提案を行いましたが、課題解決方法は１つではなく、自分とは異なる視点でアプローチされており、多くの気づきがありました。1人で考えているとどうしても視野が狭くなると思いますが、多くの人と交流し、多くの意見に触れ、良いものをどん欲に自分に取り入れていくことで自己の成長につながると感じました。
山本さん：普段の仕事では関わることのない業種や職種の人と同じチームで作業をすることにより、課題への取り組みやデータ分析の仕方などにおいて、新たな発見を得られることができた点が良かったです。カインズの担当者様とのやり取りを通し、異なる業種における課題や悩みについて、話し合いを通して理解を深めることもできました。
メンターの方による講義は、目指すべき内容のベンチマークとして理解を深めることができました。また、メンターの方々の実際の経験に基づくアドバイスにより、チームの進むべき方向性の指針とすることができたのも良かったです。
このコンテストで大変だったことや苦労したことは何ですか。
成田さん：データの量が膨大であるため、Pysparkを用いて分析する必要がありましたが、日頃Pysparkは使用することがないためその使用方法に慣れるのに苦労しました。
また、ドメイン知識がまったくない領域で、実際の店舗にも行ったことのない企業のデータを扱うこととなったため、基本的な情報をゼロから学習する必要があった点も大変でした。他には、先方の期待している内容をつかみ取ることが難しく、またアクセスできるデータにも限りがあったため課題の設定にも苦労しました。これまでに一度も面識がなく、バックグランドが大きく異なるチームの他メンバーと合意を形成しチームとして取り組んでいくことは苦労しましたが、良い経験とはなりました。
山本さん：カインズ様にとってのあるべき姿について、チーム内での意見を纏めていくのが大変でした。データの機密性の点でやむを得ないことではありますが、慣れた自分の環境での分析ではなく、本コンテストにおいて初めて触れるソフト等の環境について、最初にその理解を深めることに時間を要したことも苦労した点の一つです。データ分析を進める際においても、用語の使い方などがチーム内でズレていることもあり、当たり前と思うものについても認識齟齬がないかを確認しながら進めることが大切であると学びました。
このコンテストを通じて学んだこと、普段の業務に活かせられそうなことはどんなところですか？
山本さん：顧客側の求めていることは、会話などの確認を重ね、プロジェクトの成果物を作り上げていくことの重要性を改めて認識しました。中間報告での提示やマイルストーンの共有などにおいても、提案側の意図の説明もふくめ、最終報告に向けてどのように進めていくのがよいかについて、様々な気付きを得られることができました。
現行の業務においても、ユーザー側が求めている内容についての理解や、あるべき姿の相互認識についても、提示の仕方や具体例の示し方の参考になったと思います。
芝さん：カインズ様への報告や質疑応答等を通じて、データ分析の結果をビジネスサイドの方々にも分かりやすく伝えることの重要性を再認識しました。今回の場合、顧客への商品のレコメンドを提案させていただきましたが、他チームの発表も見て、顧客種類や商品を特定してより具体的な形で示すことが有効だったなと感じました。今後の業務でもプレゼン相手を動かすために、相手が理解しやすい形での提案を意識して取り組みたいと思いました。
真田：メンバーの皆様、ありがとうございました。
メンターの皆さんにも質問させてください。コンテストを通じて、人に勧めたいと感じた点などについて教えてください。
松下さん：今回初めて、こうした機会に参加させていただきました。
普段からpythonに触る機会があり、自身のスキルアップも含めてコンペなどが行われるコミュニティにも参加しているのですが、今回のコンテストと比較すると大きく違いがあると感じました。それは、モデルの精度を競いあうことに重きをおくコンペとは異なり、本コンテストは「お客様の課題を解決する。」というゴールを目指している点です。昨今、モデルの精度を重視しがちですが、本コンテストでは、データサイエンスはあくまでもお客様のビジネス課題を解決する手段としてのデータサイエンスとなっていると感じました。そのため「ビジネス課題を解決する。」ということを意識して取り組むことができるので、とても良いコンテストだと思いました。
メンターとして大変だったこと、苦労したことは何ですか？
松下さん：オブザーバー的な形で参加させていただきました。こういった業務外の取り組みに参加することが初めてだったため、1つ1つが新鮮でした。初参加ということもあり、全体の流れを意識する配慮が欠けてしまい、チームの方々にはご迷惑をおかけしてしまったなと思います。また、定例のmtgへの参加が仕事の都合で難しいこともあり、都度状況をキャッチアップしていく必要があったため、そこの部分が大変でした。
服部さん：普段分析プロジェクトをやっている身としても、アドバイスする立場になると、自分が普段どうやってプロジェクトを推進しているのかを言語化する必要が出てくる点が大変だったのと同時に、普段の自身の仕事の仕方を振り返る、良いきっかけになると思いました。
このプロジェクトを通じて学んだこと、メンターとして気をつけていたことがあれば教えてください。
服部さん：最終報告でのお客様の指摘で、「明日から取り組めるアクションがほしかった」というコメントが印象的でした。高度な分析、精度のよい分析をすることはもちろん、具体的なアクションを提言する力も重要だと改めて気付かされました。
真田：ありがとうございました。
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