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データ分析だけで満足するなら、
エムスリーには来なかった。
データサイエンティスト平悠太 2022年新卒入社

課題設定、分析方法の選定、
施策検討まで全部やる。

ITエンジニアの仕事を幅広く見ている中で、データサイエンティストという職種があると知り、インターンに参加したのがエムスリーとの出会いでした。その内容がとても面白くて、以降はデータサイエンティストに絞って就活を進めるようになります。金融系やコンサル系のデータ分析職も見てみたのですが、どうしてもビジネスの“一部分”を担当しているという印象が拭えなくて。でもエムスリーはその真逆だったんです。「そのプロダクトのどこをテコ入れすればROIを最大化できるか」「そのためにはどんなデータをどう分析するか」「データ分析の結果を受けてどんな施策を打つべきか」。全てに一気通貫で関わり高速でPDCAを回せる。エムスリーには、データを分析するだけは得られないやりがいがきっとある。そう確信できたんです。

世界最大級のプラットフォームは、
まだ圧倒的に発展途上。

現在は、世界の医師の50％が登録するm3.comというプラットフォームの改善を担当しています。当社には、m3.comと連携した多種多様な事業やサービスがありますが、各種サービスの成果を最大化するためにプラットフォーム自体にテコ入れをしていくんです。「ポイント進呈の対象となるドクターの属性」、「ポイントを進呈する最適なタイミング」、「ドクターの属性に合わせた記事のレコメンド」等、データ分析をもとに最適化していく。些細なことに感じられるかもしれませんが、そうした一つ一つの施策が億単位のビジネスインパクトを生み出す可能性があります。m3.comは本当に膨大なコンテンツがあるため、データ分析が行き届いていない部分も多い。世界最大級のプラットフォームとはいえ、改善の余地が多分にあるんです。

先輩が主担当で1年目はサブ？
エムスリーではその逆も普通です。

主担当としてプロジェクトをリードする経験は、人を大いに成長させてくれます。先輩のアシスタントだとどうしても自ら主体的に考え、行動する機会が少なくなる。一方で、主担当という立場になれば「いつ、何を、どうやってやるか。そうすべき根拠は何か」を当たり前のように自分で考えるようになるんです。そして、エムスリーではそうした打席に立つ機会が圧倒的に多い。私も1年目の下期から、あるプロダクトに関連するデータ分析を主担当として任せてもらいました。データの分析結果から施策を検討し、実装した施策をABテストというかたちでマーケットにぶつけてみる。若くして自分の頭で考えた仮説を分析し、市場に出すところまで見届けられるのは、ベンチャー企業であり事業会社でもあるエムスリーならではだと思います。

ビジネス課題とデータ分析を
繋げられる存在に。

AIの進化によるデータサイエンティスト不要論など、稀にネガティブな意見を耳にすることもありますが、私はデータサイエンティストという存在自体が無くなることはないと思います。データ分析単体ならAIにも可能かもしれません。ですが、ビジネスを深く理解し、「そのビジネスを発展させるにはどのようなデータ分析が必要か」「データ分析から出てきた結果をどうサービスの改善に活かすか」を提案することは、AIにはまだできないと思うんです。私は様々なビジネス課題とデータ分析を繋げられる人材をめざしたい。データサイエンティストとしての専門性も高めつつ、これまで以上にビジネスやサービスへの理解を深め、プロダクトマネジャー的な仕事にもチャレンジしていきたいと思っています。