(株)マイナビ（データサイエンティストコース）

学生時代には統計のゼミに入り、興味のあった機械学習を独学で学んでいました。個人でコンペにも参加したり、LLM（大規模言語モデル）のオープンコミュニティに参加したり、技術ブログを追いかけたりと、入社前からこの分野のキャッチアップは積極的に行っていました。

データサイエンティストを志望したのは、データから世の中の知見や特色が見えてくる面白さに加え、それが社会的にも価値を生めることにやりがいを見出したのが理由です。マイナビは膨大なデータ量を持っていることに加え、1週間のインターンシップの際に感じたフランクかつサポーティブな社風にもひかれて入社を決めました。

入社後はIT研修や社内インターンの期間、そして部署内での専門的な研修を経て、1年目の秋頃から実業務に入りました。メンターの先輩が1～2週間ごとに個人面談も行ってくださり、不安なく職場に馴染んでいけたように思います。

部内では非固定のメンバーで編成されるプロジェクトがいくつも動いており、私も常時3～5件ほどの案件に参加しています。社内でも先鋭的なチャレンジを行っている部署で、基本的に「こんなことをやれないだろうか」というアイデアを元にプロジェクトが立ち上がっていくのですが、精度やコストを検証した結果、途中で終了になるものも少なからずあります。

そのような中でも現在、リリース直前まで漕ぎ着けているのが、キャリアアドバイザーによる推薦文書の素案をAIで作成するプロジェクトです。現行のシステムにAIを組み込んだ事例は社内でもまだあまりなく、システムとの互換性を取るのに苦労しましたが、学生時代から自主的に取り組んできた機械学習関連の活動とその知識が役立ち、1年をかけて本格運用に近いところまで持ってくることができました。「本当に導入できるのか」を検証する段階からシステム開発にまで一貫して関われており、個人としても非常にスキルを磨けている手応えがあります。

大きな会社は縦割りの組織編成で、分業体制でプロジェクトを進めることも少なくないと聞きますが、当社ではプロジェクトの最初から最後まで一貫して関われる分、幅広い知見や技術力を身に付けることができます。それでいてサービスの規模は非常に大きく、多くのエンドユーザーに貢献できる手応えを得られるという点で、マイナビは大企業とベンチャー企業の両方の良さがある会社だと感じています。

学生時代は統計学やデータ解析、機械学習などを広く学んでいました。その学びを活かせる就職先を探す中で、新卒から専門職として入社できる当社に注目。人の考えや行動に興味があり、心理学や社会学の授業も取っていたので、人材データを扱える点も魅力的でしたね。先輩社員から「同僚との人間関係を大切にしており、他部署と対話しながら成果物を作り上げている」という話を聞き、そうした職場環境で働いてみたいと思えたことから入社を決めました。

新人研修では、システム開発など未経験の分野について一通り学べたことが有意義でした。私が配属となったAI推進課は、社内でのAI活用を進めていく役割を担っており、色々な部署と関わりを持っているので、研修で学んだ知識が非常に役立っています。上司には「データ活用や統計手法を扱えるプロジェクトに入りたい」という希望を出しており、実際にそうした案件にもアサインいただいています。

普段は社内の各部署から課題をヒアリングし、それに対して提案をすることが多いのですが、現在注力している案件は「社外のセミナーで学んできた新しい技術を活かせるのでは？」という話が部内で持ち上がり、技術側からマーケティングの部署に提案をしました。技術側の視点から提案し、発足となったプロジェクトなので思い入れは強く、また初めてプロジェクトリーダーを務めていることもあって、いつも以上に責任と楽しさを感じながら取り組めています。

こちら主体で進めている分、いつも以上に説明責任は意識しており、進捗や成果に対する貢献度はこまめに報告し、かつ噛み砕いて説明することを心がけています。1年をかけて取り組んできた結果、最近はマーケティングの部署の方々もかなり協力的になってくださり、チームとしてまとまってきた手応えを得ています。

具体的には「データ分析の数理モデルを、WEB広告の予算配分の最適化に適用してマーケターを支援できないか」というプロジェクトで、うまくいけば他のサービスにも横展開できる可能性があります。まもなく試験運用や効果検証に入ろうという段階に来ており、まずはこのプロジェクトを完了させることが直近の目標です。関わった案件がリリースに至った経験はまだ少ないのですが、無事に本運用に至るまで、願わくは業績にも良い影響を与えられたらという気持ちです。

この2年半で一番成長を感じているのは、対人折衝力です。かなり専門的なことをやっているチームなので、他部署と連携する際には、わかりやすく噛み砕いて伝える力が求められます。新人の頃はハードルを感じることが多かったですが、最近はかなりコミュニケーションがスムーズになり、上長から褒めていただくことも増えました。

機械学習には学生時代から触れてきましたが、仕事で重要なのは「そこから価値を生めるかどうか」。売上や生産性の向上などの価値につなげられなければ、どんなに面白い技術でもビジネスでは使えないことを学びました。今後もより効果のあるAIモデルやシステムを作り上げ、業務上の価値貢献や売上貢献につなげていきたいです。自分の知見を部内の知見につなげられたときに一番やりがいを感じるので、今後も興味に従って自主勉強を続け、機械学習に関して社内で一番の人材になることが目標です。

当社では勤務日の50％まで在宅勤務を選択できますが、曜日固定ではなく自由に使えるので、社外の友人とも予定を合わせやすいです。家賃補助が手厚いことも非常に助かっています。
（K.Y. さん）

この2年半で成長を感じるのは、自分の意見をきちんと言語化して伝えられるようになったことです。新人時代は語彙力がなく、言い出すタイミングを逃してしまうこともあったのですが、必要な知識が身に付いてきたことに加え、「意見を出してみたい」という欲もしっかり持てるようになってきました。

AI推進課は、色々な事業部から問い合わせをいただき、伴走支援を行っている部署ですが、特に営業支援としてのニーズが高く、to Bのプロジェクト比率が高い状況です。営業支援や事業推進などいろいろな部署の方々と仕事ができるのは楽しく、やりがいを持って取り組めていますが、今後は機会があれば、to Cのプロジェクトも経験してみたいですね。エンドユーザー向けのサービスから直接データを得て、その情報をサービスに活用していくことにも興味を持っています。

新しい知識については随時、外部セミナー等で補っています。デジタルテクノロジー戦略本部全体でのセッションなど定期的なナレッジ共有の機会もあり、その後の任意参加の懇親会も含め、部内でのコミュニケーションも取りやすい職場です。最近は後輩と一緒に「統計検定」の勉強をしており、一緒に励める仲間がいることも心強く感じています。
（Y.H.さん）