マーケティングユニットのグループリーダーとして活躍中のS。メンバーの勤怠・稼働管理、若手の目標実績管理、あとは品質評価なども担当中。

ーデータサイエンティストを目指した理由は？

　大学は総合科学部に所属し「職場環境とストレスの関係」などをテーマに心理学を研究し、修士課程まで続けていたのですが、そのうち心理学で使用していた統計を駆使して、実務で社会に貢献していきたいとの気持ちが強くなったのです。 　臨床心理学は精神論と思われがちでデータサイエンスとは結びつかない印象があるかもしれませんが、実は科学やエビデンスをベースとした心理学が発展してきているんです。 　私の研究室では実験心理をおこなっていて、そこで出た生理データなんかに統計学を使っていました。そこから少しでも学んだことを社会に活かしたい、統計学なら仕事にしていけるかも、と考えて“データサイエンティスト”という職業にたどり着きました。

ーデータフォーシーズを選んだきっかけは？

　大学院での経験を活かすことができ、コミュニケーションを丁寧にしている企業を探していました。その中でこの会社は、面接で対応してくれた執行役員がとても印象的で。面接の休憩時間の際に、社員への指示出しがロジカルかつ人間性のある対応で、「いいな」と思いました。 　あと業務としては、医療系の案件も取り扱っているところが魅力的でしたね。当時医療の案件を取り扱う企業が少ない中、学んできた臨床系の知識を活かした提案をしたい、という考えもありましたね。 当時は今よりも規模の小さい会社でもありましたが、大手企業よりも自分が頑張った時の返りが大きいと考えていましたし、早くスキルが身につくと考えたので入社を決意しました。

ーデータフォーシーズの強みは何だと思いますか？

　そうですね、データフォーシーズは【プロ中のプロ】を育てようとしていると思います。 　データサイエンティストは「統計知識・ITスキル・ビジネス知識」を兼ね備えている人材を指しますが、正直それらを網羅するってかなり難しいんですよ。でもこの会社ではそんな人材を育てようとしているんです。 　あと他社と違うのは「ホスピタリティ」をとても大事にしている点です。「一緒に仕事がしたいと思ってもらえるような人材にならなくてはいけない」と考えているので、実際あいさつで私もお客様に評価されたり「相談しやすい」と言ってもらえたこともあります。 　スキルはもちろんのこと、挨拶や人への気遣いが苦手な職人気質の人材が多いといわれる職種の中で基本的な部分を大事にすることで、お客様との関係性向上に繋げられる。そのための教育にも力を入れています。

ーズバリ、データフォーシーズに合わない人は？

　ある程度業務のバランスがとれる人、じゃないと難しいかもしれないですね。「SEの作業ばっかりやっていたい」とか、「コンサルは得意だけどプログラムはできない」とか、何かに偏ってやりたい人には合わないのかなと思います。 　また、先ほども話しました「ホスピタリティ」に価値を感じない人も合わないかもしれません。もちろん技術やスキルが伴った上での話で、クライアントの納期もありますので臨機応変に対応する必要はありますが、圧倒的合理主義というか…そういった、業務を遂行する上で必ずしも必要ではない部分を極端に省こうとする人は合わないかもしれません。

ーデータフォーシーズに入ってよかったポイントは？

　スキルについて、かなり成長させてもらえたと思います。 　新人研修後も継続研修といって、継続的に勉強する機会があるんですよ。外注で講師を呼んでもらって、コンサルティングのあれこれやプロジェクトマネジメントをそこで学びました。 　データフォーシーズは、社員の成長にかなり力を入れていると思います。もちろん受け身ではダメで、自分で手を挙げないと参加できませんでしたし、どれだけ案件が忙しくても時間を確保して参加していました。 　あとは、この年齢でこの年収をもらえるってなかなかないと思っています。もちろんお金だけが大切なわけではないですが、報酬で返ってくることで家族にも胸を張れますし、やりがいにつながります。 　なので今後も分析力はもちろんのこと、案件を創出するような営業力を身に着けたり、自分の強みであるコンサルティング力をもっと極めて、お客様に寄り添い業務改善につなげるところまでしたいというのが、今後のキャリアプランですね。