綱島大晟｜NTTドコモソリューションズ採用情報｜株式会社NTTドコモソリューションズ

INTERVIEW

約1億人の行動を読み解き
データを価値に変え
ビジネスを創る

データサイエンティスト

TSUNAJIMA TAISEI

綱島大晟

2022年度入社　情報科学科卒

領域を超えた多彩な経験が
DSとしての「厚み」になる

NTTドコモソリューションズに入社を決めた理由は？

大学時代は情報科学科で機械学習を研究していましたが、就職活動ではあえて研究職や専業の分析会社ではなく、当社を選びました。要件定義から開発、テストまでを一気通貫で経験できる「SIerとしての環境」に魅力を感じたからです。
一つの技術に特化するのも良いですが、将来を見据えた時、システム開発の全工程を理解し、どんな局面でも対応できる「何でもできる人」になりたいと考えました。当社であれば、NTTグループの大規模なアセットを活用しながら、上流から下流まで幅広い技術領域に触れられます。実際に、入社後の教育体制も非常に充実しており、受講料が高額な資格にも会社負担で挑戦できる環境があります。技術者としての土台を築くには、非常に恵まれた環境だと感じています。

これまでのキャリアを教えてください。

入社以来、幅広い業務を経験してきました。最初は自然言語処理（NLP）モデルの精度改善という研究に近い領域からスタートし、次はDXソリューションの提案活動、そして建設業界向けのシステム開発、現在はドコモのビッグデータ分析に従事しています。領域の変化に適応する苦労もありましたが、今振り返ると、データ分析業務に全てがつながっています。
例えば、開発時代に培ったサーバーやデータベースの知識があるおかげで、データの構造を深く理解した上で抽出設計ができています。また、提案活動で「顧客が何を見たいか」を考え抜いた経験は、単なる数字の羅列ではなく、意味のあるインサイトを導き出す力につながりました。遠回りに見えても、全ての経験がデータサイエンティスト（DS）としての厚みになっていると実感しています。

1DAY SCHEDULE

10:00: 出社・メール確認・タスク整理
11:00: 後輩メンバーの案件進捗確認
12:00: 昼食（オフィスの近くでランチ）
13:00: チーム内で分析結果のレビュー
14:00: 案件作業（コーディング・分析）
17:00: ドコモ担当者との定例・進捗報告
18:00: 明日のタスク整理
19:00: 退社

OFF STYLE

最近は週に1回、高校時代の友人とテニススクールに通っています。仕事だけでなく趣味でも上達を感じられるのが楽しいです。また、パン作りにもはまっており、自宅で生地からフォカッチャを焼くことも。まとまった休みには旅行へ行き、混雑する場所では「この時間はこういう人が多いから混むのだろう」と、つい分析視点で観察してしまうこともあります。

仮説をデータで裏付け
施策に採用される瞬間が面白い

現在の仕事内容を教えてください。

現在はドコモが保有する膨大なデータを活用した分析業務を担当しています。日本の人口規模に匹敵するデータを扱えるため、性別や年代だけでなく、行動履歴や趣味嗜好など、あらゆる角度から分析を行える点が最大の魅力です。
クライアントであるドコモの営業部からは「こういう人たちにアプローチしたい」という相談が来ますが、言われた通りのデータを出すだけでは終わらせません。例えば「車を所有している人」を知りたい場合、単にアンケート結果を見るのではなく、「高速道路上の位置情報」や「定期的な給油履歴」といった事実データを組み合わせることで、より精度の高いターゲット層を特定し、「こちらの切り口の方が効果的です」と逆提案を行っています。自分の仮説がデータによって裏付けられ、施策に採用される瞬間は非常に面白いです。

印象に残っているプロジェクトはありますか？

通常は1週間程度でクイックに分析を行う案件が多いのですが、ある大規模レジャー施設に関わる案件では、将来を見据えた地域開発構想も含め、半年間じっくりと分析に取り組みました。
明確な正解がない中で、まずは集団の行動を観察し、仮説を立て、考察し、さらに深掘りするというサイクルを何度も繰り返しました。長期間にわたり粘り強くデータと向き合い続けたことで、大規模データから有益な示唆を導き出すスキルはもちろん、ビジネスのスピード感に合わせてレスポンスを返す対応力が身についたと感じています。自身の分析結果が、大規模な都市開発や事業構想の一端を担うかもしれないというスケールの大きさも、当社ならではのやりがいです。

ビジネスを生み出す
データサイエンティストへ

ご自身のキャリアビジョンを教えてください。

私の目標は、「稼ぐ力のあるデータサイエンティスト」になることです。AI技術の進化は目覚ましく、単にコードを書いたりデータを集計したりする作業はいずれ自動化されるでしょう。そうした時代において、人間にしかできない価値とは何か。私はそれを「ビジネスを創出する力」だと考えています。
AIは強力なツールですが、ビジネスの要件を理解し、どのデータをどう使えば課題解決になるかを判断するのは、まだ人間の領域です。
今後は分析スキルを磨くだけでなく、自ら課題を発見し、データを使ってビジネスインパクトを生み出す提案力を高めていきたいです。AIに使われるのではなく、AIを使いこなし、ビジネスを動かす側に回る。そのための実践経験を、この恵まれた環境で積んでいきたいと考えています。

NTTドコモソリューションズにはどんなカルチャーがありますか？

私の所属するチームは、社員と協力会社のメンバーが混在し、バックエンドが得意な人、統計に詳しい人、ドコモのシステム仕様に精通した人など、多様なスペシャリストが集まっています。文系出身者や中途入社の方も多く、異なる知見がぶつかり合い、互いに教え合う文化があります。
また、若手にチャンスを与えてくれる風土もあり、私は異動後半年ほどで後輩の育成やチームの品質管理を任されるようになりました。入社4年目でリーダー的な役割を担い、5年目の先輩と二人三脚でチームを運営しています。わからないことは物怖じせずに周囲を巻き込み、協力して成果を出す。そんなオープンで風通しの良い環境だからこそ、失敗を恐れずに挑戦し続けられるのだと思います。

※記事内容は取材当時のものです。

領域を超えた多彩な経験がDSとしての「厚み」になる