データ分析は手段のひとつ。事業成長を促すデータサイエンティストを目指して

データサイエンティストの仕事は、データ分析。多くの人はそう考えるのではないでしょうか。ところがJPデジタルでデータサイエンティストを務める大本さんは、データ分析以外の提案や調整も自分の仕事と語ります。なぜそう言えるのか、話を聞いてみました。

入社の決め手は「規模の大きいこと。社会インパクトのあること。」

――JPデジタルに入社を決めた理由を教えてください。

大本　自分の仕事によって動かせるものの規模と社会的インパクトが非常に大きく、挑戦したいと思ったからです。 

前職の仕事も楽しかったので、実はそこまで転職に積極的ではなかったのですが、日本郵政グループの郵便・物流事業に与えられるインパクトに魅力を感じたんです。どうせやるなら、規模が大きいことに携わりたい。これまで培った経験を生かして、より大きな舞台で自分の力を試してみたい。そう考えて、転職を決めました。

目指しているのは、事業の成長。データ分析はそのための手段のひとつ

――現在の仕事内容を教えてください。

大本　データサイエンティストとして、郵便・物流事業の課題をテーマにした分析業務を担当しています。JPデジタルは日本郵政グループのDXを担う会社なので、グループ会社の事業に支援として入り込み、データから事業改善の余地を見つけ、関係者と議論しながら具体的な取り組みにつなげています。 ただ、実際に時間を使っているのは分析そのものだけではありません。まず関係者に話を聞きに行って課題を引き出し、分析の切り口を提案する。結果を資料にまとめて、役員クラスに報告することもあります。

意外と時間がかかるのは、関係部署との調整かもしれません。郵便事業というユニバーサルサービスを提供しているので、関係部署や地域組織、郵便局など数多くのステークホルダーがいます。ひとつの提案を実現させるために、それぞれの立場の意見を聞いて回り、認識をそろえていく。顧客基盤のあり方を考えたり、郵便局の配達業務を支援するための機械学習を使った配達物数予測システムの運用をしたりと、担当する領域はかなり広いです。

――データ分析以外の仕事も幅広く対応されているのですね。データサイエンティストのなかには、分析の仕事に集中したいと考える方もいると思うのですが、大本さんはどう捉えていますか？

大本　課題のヒアリングも関係者との調整も、どれも自分の仕事の範囲だと捉えています。そもそもデータサイエンティストという職種は、会社によって任される業務の範囲が大きく異なります。データの集計・加工・可視化をメインに置く会社もあれば、コンサルタントのように事業に入り込んで改善していくことを求められる会社もあります。

そのうえでわたしがいちばん大事にしているのは、事業の成長に貢献することです。データ分析は、事業成長のための手段のひとつでしかありません。顧客折衝も、資料づくりも、社内調整も、すべて事業成長に必要なことです。事業を前に進めるために必要なことなら、どれも自分の仕事だと思えます。

そういう意味では、JPデジタルのデータサイエンティストには、ある種の「何でも屋」的な側面もあると思います。その観点で言えば、データサイエンティストとして外れた業務はしていないつもりです。

――事業の成長というのは、かなり大きなテーマですね。具体的にはどう進めるのでしょう。

大本　現状と目指す姿のギャップが明確であり、解くべき課題が定まっていれば、そこからはデータを使って答えを出していくだけです。ただ、必ずしも高度な手法を使ってエレガントに解くことが正解とは限りません。多くの場合、重視されるのは分析結果を関係者が理解し、納得して意思決定できること。そのため、分析の精度だけでなく、分析結果が説明しやすいかも意識しています。

一方で、支援を始める段階からゴールが明確に決まっているケースは、ほとんどありません。「そもそも、なぜ取り組むのか」「何を目指すのか」を一緒に考え、論点を整理するところから始まります。

たとえば、「郵便業務の生産性を高める」というテーマ一つをとっても、郵便局を取り巻く環境は地域によって異なります。都市部で大量の郵便物や荷物を扱う局と、地方の局とでは、業務量も人員も地理的な条件も違います。そのため、ひとつの指標を全国一律に当てはめればよいわけではありません。どこを改善すれば効果があるのか。仮説を立て、データで検証しながら、一つひとつ解きほぐしていくことが求められます。

どこに本質的な課題があるのかを探り、目指す姿とそこに至る道筋を支援先のグループ会社の方々と一緒につくっていく。あらかじめ用意された問いに答えるだけでなく、解くべき問いそのものから一緒に考えられることが、JPデジタルの強みだと思っています。

――正解が用意されていないなかで進めるのは、大変ではないですか？

大本　逆に、そこが面白いところだと思っています。地域ごとの事情を踏まえながら、「この条件下で確からしい解は何か」と仮説を立て、データで確かめていく。仮説が違っていれば、切り口を変えて問いを立て直す。そうやって少しずつ答えに近づいていくプロセスは楽しいです。

提案も、調整も、分析も、基盤構築も。データ分析はあくまで手段のひとつで、事業を成長させるという目的に対して必要なことをやる。扱う領域が広いからこそ、経験できることの幅も大きい。難易度の高いプロジェクトに向き合うほど、思考の深さも、組織を動かす力も鍛えられていく実感があります。

一人でできることには限界があると気づいた

――「データ分析は手段のひとつ」という考え方は、もともと持っていたものですか？

大本　いえ、まったく逆です。もともとは明確なスペシャリスト志向でした。自分に武器がないことがコンプレックスで、自分の強みを作りたかったんです。

学生時代に身を置いていた研究の世界では、自分ならではのテーマを突き詰め、専門性を尖らせてこそ価値がある。そんな考え方が強くありました。その感覚はデータサイエンティストになってからもしばらく残っていて、まずは分析スキルを徹底的に磨き、「これが自分の強みだ」と言える人材になりたいと思っていました。

――その考えが変わったきっかけは何ですか？

大本　JPデジタルに入社した当初、手始めに手元のデータで分析を組み立てて提案してみたんです。ただ、それだけでは施策として動き出すところまで持っていけませんでした。分析の結果を出すことと、事業を動かすことのあいだには相当な距離があるんだな、と実感しました。

その後、ちょうど郵便・物流事業の生産性向上に向けた取り組みが立ち上がり、分析を通じて支援する機会が巡ってきました。自分の分析を起点に、取り組みが前に進んでいく。そこで初めて、自分の仕事がものごとを動かしているという手応えを感じたんです。そこで痛感したのは、やはりひとりだけの力で大きいことを成し遂げることはできないということ。自分ひとりの力ではなく、他者を巻き込んでいく必要性を感じました。専門性はもちろん大事ですが、今後は自分がリーダーシップを発揮してみんなでより大きなことを成し遂げたい。そういう気持ちが芽生え始めたのは、JPデジタルに入社してからかもしれません。この環境が、自身のマインドに影響を与えてくれた気がします。

日本に住むすべての人が安心して喜ぶ影響を与えていきたい

――いま特に力を入れているテーマは何でしょう。

大本　データに基づいて意思決定する文化を、組織に根づかせていくことです。これまで現場の経験や知見によって判断されてきた領域に、データによる裏付けを加えていく。長年培われた知見を否定するのではなく、そこにファクトを重ねて意思決定の確度を上げる。それが自分のミッションだと感じています。

たとえば、配達業務のリソース配分計画に携わったことがあります。実際の稼働実績などのデータをもとに、「将来、配達にはどのくらいのリソースが必要なのか。限られた経営資源をどう配分すれば効率的なのか」という問いに取り組みました。

そこで示した分析結果が、実際の計画立案のベースとなり、経営会議での意思決定を経て、実行に移されています。自分たちの分析が、全国規模での経営資源の最適化につながっていく。その影響の大きさを改めて実感した仕事でした。

――最後に、この仕事のやりがいを教えてください。

大本　日本全国の住所に紐づくデータは、日本に住むほぼすべての人の暮らしとつながっています。データの示し方によって施策が変わり、サービスが変わり、日本に住む人たちの日常が少しずつ良くなっていく。その一連のつながりを自分の手で動かせる手触り感が、この仕事の最大のやりがいだと思います。

それに、これは子どもが生まれたことが影響しているかもしれませんが、将来子どもが損をしない、子どもにとっても良いと思ってもらえる社会にしていきたい、という気持ちが芽生えています。わたしの仕事が日本郵政グループで働く社員や車両などの経営資源の最適化、ひいては持続可能な社会づくりにつながっていることにやりがいを感じます。 

提案も、調整も、分析も、基盤構築も。事業の成長のために必要なことなら、なんでもやる。そんな働き方を一緒に楽しんでくださる方と、ぜひお話ししたいです。少しでも気になった方は、「話を聞きに行きたい」からお気軽にご連絡ください。