MEMBERメンバー

Data Scientist
野口 理恵データサイエンティスト

2013年、三井住友信託銀行に入社。堺支店で、個人営業として投資信託、保険商品、遺言信託などの商品を扱う。2014年、日本トラスティサービス信託銀行(現・日本カストディ銀行)に出向。2020年、公募制度により、三井住友信託銀行デジタル企画部に異動。2021年よりTrust Base株式会社、データサイエンスセンターに勤務。

INTERVIEW

もっともっと成長したい。人の情熱を大切にしてくれる会社。

データ分析に携わりたい。
想いが叶い、Trust Baseへ。

データサイエンティストという職種から理系の出身と思われるかもしれませんが、私は文系の出身です。三井住友信託銀行に入社した当時は、データ分析に関する知識も全くありませんでした。ただデータを扱う仕事には漠然と憧れを抱いていました。データや数字の力を駆使できれば、企画や提案にも説得力が出てくる。そういう強い力が身に付けることができれば、仕事でも貢献できるのではないかと考えていました。入社2年目に当時の日本トラスティーサービス信託銀行に出向し、VBAで事務作業を効率化するシステムの構築に携わる機会があり、デジタル領域に対する興味がますます高まりました。それからはオフの時間にプログラミングを学び、機械学習やディープラーニングなどITリテラシーの向上を個人的に図ってきました。
そうしたなかで、Trust Baseの前身となる部署であるデジタル企画部の公募がありました。データサイエンティストとして働くことのできる部署でしたので、私にとっては願ってもない機会でした。応募して、今、まさに理想的な環境で仕事をしているところです。

データサイエンス力と
信託への知見を掛け合わせ、
価値を創造する。

私は、社内で使用できるデータ分析基盤をクラウド上に構築する業務、そしてそのデータ分析基盤に採用されたソフトウェアの利用方法を社内に普及する仕事を担当してきました。
まず前者ですが、これもTrust Baseのデータサイエンスセンターならではの魅力だと思っています。データサイエンティストだからといってデータ分析だけを行うのではなく、データを扱いやすくするための環境の構築、つまりデータベースエンジニアの領域にも携わることができる。私はこれからは両方の知識が求められてくると思っています。
また新しいソフトウェアの使い方や業務適合性について、信託銀行のさまざまな部署の方と案件を共有し、対話を重ねるのはとても有意義でした。こちらからはツールの知識と理解を提供し、事業部からは業務知見を得て、それらを掛け合わせることで最適なソリューションを導き、新しいビジネス価値を創造する。とてもやりがいのある仕事です。

より高度なスキルを
身に付けるため、
NECのAIアカデミーへ。

私のデータサイエンティストとしてのキャリアは始まったばかりです。これからはPythonを使ったプログラミングで、より高度なデータ分析に携わっていきたい。そうした考えを上司に伝えたところ、ちょうど私がE資格を取得していたこともあり「NECのAIアカデミーで学んでみたら」という話をいただきました。ここは、社内外の方を集めて、機会学習やディープラーニングを用いた製品を作る一方で、顧客からのデータを分析しコンサルティングを行っている部署です。実際のプロジェクトにも携わりながら、最先端のデータサイエンスを学ぶことのできる場所です。NEC へ出向しAIアカデミーへ参加する。これは、Trust Baseが社員一人ひとりの意欲を大切にしながら人材を育てていこうとする強い意思を持っているからこそ実現したことだと思っています。
AI技術や分析手法はさらに進化し、それらを搭載した新しいソフトウェアやクラウドサービスも次々と生まれてくると思います。私は与えられたチャンスを生かし、そうした高度なテクノロジーを駆使できるデータサイエンティストをめざします。

データサイエンティストにエントリー

Schedule

1日のスケジュール

08:50

勤務開始

比較的短時間でできるタスクをなるべく午前中に完了させて、午後はより集中力が求められるデータ分析業務に専念するのが私のスタイル。1日の予定をそのように組むことが多いですね。

09:00

ミーティング資料作成

オンラインでの会議ではスムーズに議論できるよう事前に情報を共有しておくことが重要です。だから資料は、チームのメンバーの意見も参考にしながら念入りに作成。早めに展開するようにしています。

10:00

事業部へのコンタクト

案件を共有する事業部と打ち合わせを行っても、業務の課題やデータに関する情報を十分に得られない場合もあります。業務内容を深く理解するためにも、きめ細かくコンタクトを取り、情報を入手します。

11:00

ソフトウェア活用勉強会

ソフトウェア販売会社を招いての勉強会。新しいソフトウェアの使い方を聞き、現場で実際にどう使えるか、活用方法を事業部の方とともに考えます。

13:00

データ分析業務

データ分析の精度を高める前処理としてデータクレンジングを行います。その後BIツールを用いて、必要な情報や課題を可視化させます。

19:00

勤務終了

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