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最終更新日：2025/6/6
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若手のうちから裁量を持ち、実践経験をより多く積むことができます。早いうちから自己成長が実現できます。
「データという厳然たる事実を根拠に、顧客の課題解決や事業価値の向上を図るやりがいを早くから味わえるのが魅力。どこにでも通用する人材に成長できます」と塩谷さん。
金融エンジニアリング・グループ（通称FEG）が創業した30数年前は、データサイエンティストという職種は世間的にあまり馴染みのない職種の一つでした。金融や医療など当時からデータを蓄積している業界もありましたが、FEGは証券会社のモデル開発からスタートし、金融機関が持つ膨大なデータから人間行動を予測する数理モデルの開発を始めた企業です。「データ分析を行う技術者自身が顧客の課題解決に取り組む」という方針のもと、コンサルティングサービスを提供するデータサイエンティスト集団として事業を展開しています。「データのあるところに仕事がある」との姿勢を大切にし、今では官公庁や製造業などの非金融系にも領域を拡大し、プロジェクト本数は金融機関を中心に年間100本以上を対応しています。主要顧客の金融機関では信用リスクを審査する数理モデルの構築をはじめ、運用中のモニタリングやマーケティングの支援など様々なプロジェクトに携わります。新人は研修を経て7月からプロジェクトにアサインされますが、早い段階で顧客の前に出ることも珍しくありません。携わるプロジェクトの課題を洗い出し、報告書にまとめ顧客へ報告するなど、実践の場を通して早め早めに成長してほしいと感じています。また、先にも述べた「データ分析を行う技術者自身が顧客の課題解決に取り組む」という方針が表すように、当社のコンサルティングは一人一人の知見や判断力を重視するため、プロジェクトのメンバーはプロジェクトあたり2～3人を基本としています。業務を細分化して歯車として動くのではなく、少数精鋭で知見を高めながら動いてくのです。さらに、新規の案件を中心に公募プロジェクトを多数そろえており、社歴や上下関係を問わず自発的に仕事の幅を広げることも可能です。時にはFEGにとって未開拓の領域もあり、新たなモデル開発に挑む手応えは計りしれません。社員の多くはデータ分析がしたいと入社しますが、分析したデータをいかに有効な提案につなげるか、経験を積むうちにコンサル的な要素も面白く感じるようです。データサイエンティストに求められる力は「サイエンス力」「ビジネス力」「エンジニアリング力」の3点です。FEGでなら最も身に付けるのが難しいビジネス力も着実に向上し、業界をリードするデータサイエンティストとして大きく成長できるでしょう。（コンサルティング本部兼管理本部 執行役員 塩谷周久）
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