木田浩理さん
データサイエンティスト

文系出身でありながら、データサイエンティストの道へ

きだ・ひろまさ●1979年神奈川県生まれ。大学院では地方自治を専攻。大学院修了後大手通信会社に入社。同社退社
後、政治家秘書として働く。その後ソフトウェア会社や百貨店、通販会社などに勤めた。2018年三井住友海上火災保険株
式会社がデジタル戦略部を発足させたのと同時に入社し、データサイエンティストとして勤務。プリンシパルデータサイエンティストとして同社のデータ分析事業の第一線で活躍し、同部のデジタルビジネスチーム課長を経て、現在経営企画部部長。
一般社団法人データサイエンティスト協会理事。共著に『データ分析人材になる。』がある。

―― そ も そ も デ ー タ を 扱 う こ と に 関 心をお持ちだったのですか。
木田 私は大学院で地方自治を専攻して い ま し た。 デ ー タ の 分 析 に は ほ と ん
ど 関 わ り が な い 分 野 で、 科 目 の 中 で、データ分析は最も苦手でしたね。
―― そ ん な 木 田 さ ん が デ ー タ サ イ エ ンティストとしてお仕事をするようになるまでの経緯を教えてください。
木田 私は大学院を修了して、一般企業に入り、その後一時期、政治家の秘書 と し て 働 い て い ま し た。 そ の 中 で、政治家の支持者のデータベースを使い、 ど の よ う な イ ベ ン ト を す れ ば ど のような人が参加するのかなど、予測を立てるような仕事をしていました。それは、まさにＣＲＭ （注１）をしていたわけです。そこでデータ分析というのは面白いと思うようになりました。
その後、統計解析のソフトウエアを作っている会社に入りました。そこでは、営業の仕事をしながらデータ分析に関するコンサルタントのようなこともしていたのです。そんな折、私が営業を担当していたある自治体からデータ分析の依頼がありました。予算の制限もあって、データ分析の部署を通さずに、覚えたてのツールを使いながら自分なりにデータ分析をして結果を導き出しました。それを自治体の方に提供するととても感謝されました。
そうした中でデータサイエンティス
トに関する様々な情報に接し、この仕事にもっと深く関わりたいと考えるようになりました。
――百貨店の店員としてデータ分析をされたご経験もあるそうですね。
木田 ええ。その後、現場でデータ活用をしてみたいと思い、百貨店に転職しました。当時、私が勤めていた百貨
店の婦人服売り場は、店員たちがそれぞれの感覚に頼った販売活動をしていて、アナログな仕事現場の典型のような環境でした。しかし、話を聞いてみると店員たちは有効なデータがあれば活用したいと思っていたのです。
そこで私はエスカレータの横に立ち、お客様の行動を観察することを日課としました。個々のお客様は、この売り場で店員とどのような会話を交わし、結果としてどのような商品を購入してくださったのかというデータを集め、テキストマイニング （注２）などいくつかの手法で分析したのです。すると
お客様の年代などの特性と会話の内容、購入された商品との相関性が見えてきました。データを基に、どのようなお客様がどのような商品を求めていらっしゃるかが予測ができるようになり、それに合わせた様々な施策を打ち出していきました。
―― 売 り 場 の デ ー タ と い う と Ｐ Ｏ Ｓ
データが思い浮かびます。
木田 ＰＯＳデータは、どのような商品がいつ、どのくらい売れたかを示すものです。データサイエンティストはＰＯＳデータで過去の販売実績を把握するだけではなく、様々な要素を組み合わせ、いろいろな手法を使って分析し、なぜ売れたかというところまで考えるのです。そしてその分析結果に基づいて今後のニーズを予測します。
――データサイエンティストは、数学など数字を扱う学問が得意というイメージがあるのですが…。
木田 私は文系出身ということもあって、 三 十 歳 を 過 ぎ て か ら 高 校 の 数 学を勉強し直しました。確かに苦労しましたが、今は様々な優れたツールがあるので、数学の知識を直接駆使して仕事をするということはあまりありません。
ただ、数学で使われる多くの概念を身に付けておくことは大切です。数学の考え方を知っていると、どのような仕組みでそうした結果が導き出されたかがわかり、より精度の高い仕事ができるようになるからです。

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職業研究――2021 No.2

注１）CRM：“Customer Relationship Management”の略で「顧客関係管理」と訳される。顧客情報を収集して分析し、その結果に基づいたサービスを提供してより高い利益を得るための経営戦略。
注２）テキストマイニング：文章データを解析し、使われている語句の特徴や関連性、傾向を見つけ出し、有益な情報を取り出す手法のこと。

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I N T E R V I E W

現場目線のデータ分析で、様々な課題の解決につなげるしごとインタビュー

線でデータ分析に向き合ってきました。そんな木田さんがいつも心がけてい木田さんは文系出身者でありながら、データサイエンティストとして、最前るのは、実際にデータを使う現場で働く人々の目線で仕事をすることです。

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連載 ………………………

しごとインタビュー

データ分析を通して社会課題の解決に貢献する喜び――その後、損害保険会社に入社され、データサイエンティストとしてお仕事を担ってこられました。実際、どのようなお仕事をされていますか。
木田 大企業であれ、中小企業であれ、データサイエンティストが会社にいな
い た め に、 意 味 の あ る デ ー タ 分 析 が でき ず、 課 題 解 決 に 取 り 組 む こ と が で きな い 企 業 は 少 な く あ り ま せ ん。 ま た、データ分析ができないために、地域が抱える課題の解決が図れないという自治体もあります。
私 た ち は、 そ う し た 企 業 や 自 治 体 が抱える問題の解決をデータの分析を通し て お 手 伝 い を す る RisTech（ Risk×の造語）というサービスをTechnology提供しています。
例えば高齢ドライバーの地域ごとの分布や空き家のリスクの度合い、耐火建 物 の 普 及 度、 家 財 保 険 に か け る 保 険
金額の平均値の分布など、損害保険会
社ならではのエリアを表す統計データを提供したり、データをお預かりして、様々な角度からデータ分析を行い、その結果を企業や自治体に提供しています。 そ し て そ れ を 企 業 の 経 営 戦 略 の 見直しや新サービスの開発、自治体が抱える行政課題の解決に役立てていただ
くのです。
―― そ う し た お 仕 事 の 面 白 さ や や り がいはどこにあるのでしょうか。
私たちは、自然災害をはじめ、いろいろなリスクを抱えながら生活しています。それらのリスクをできるだけ低減化して、防災や交通事故削減等の課題解決につながるようなシステムを構築したいという思いを胸に日々の仕事に向き合っています。つまり、自分の仕事を通して社会的な解決に貢献できることがやりがいであり、喜びです。
――お仕事の難しさはどのようなところにありますか。
木田 私たちがいかに優れた分析結果を導き出しても、それを現場で有効に使っていただかないと意味はありません。そのためにはどのような工夫が必要なのかをいつも考えています。
また時として、データ分析をすれば何でもわかる、と思われることもあります。しかしどんなに優れたデータ分析 で あって も、 完 璧 で は あ り ま せ ん。
その限界を含めて現場の方々にどのように伝えるかが重要だと思っています。
――お仕事をするうえで、心がけていることを教えてください。
木田 現場の目線に立つということですね。先ほども申し上げたように私たちが行ったデータ分析は、現場で使われてこそ意味があるのです。だから私たちの仕事はまず、お客様となる企業や自治体の特性やわれわれが提供するデータを実際に使っていただく現場を知ることから始まるのです。データと向き合うだけでなく、現場ではどのような仕事がどのような方法で行われているのかをしっかりと把握することがとても大切ですね。
そのために日頃からマスコミやインターネット、読書を通して様々な情報を得て、自分の中に蓄積し、たくさんの 引 き 出 し を 持 つ よ う に し て い ま す。
そして、時々の状況に対応する引き出しから情報を取り出し、迅速に判断していくのです。
ま た、 直 接 現 場 に 出 向 く こ と も 忘れてはなりません。現場には文字には現れないたくさんの情報があるからです。仕事に必要な情報は文字だけではなく体でも知る――それがデータサイエンティストの仕事には欠かせません。
――データサイエンティストを目指そうとしている若者へアドバイスをお願いします。
木田 データサイエンティストに必要なのは数学など理系の知識だけではありません。社会科学や人文科学での知識や生活の中で培われた素養もとても重要です。一見、データ分析とは関係がないと思われるような知識も役立つことは間違いありません。だから若いうちにどんな知識でも身に付けてほしいですね。
データサイエンティストの仕事の幅は と て も 広 く、 い ろ い ろ な ジ ャ ン ル
があるということは知っておいたほうがよいでしょう。データサイエンティ
ストの普段の仕事はとても地味で、それに向き合うには根気が必要です。それに耐えて仕事を続けると、素晴らしい成果を導き出せる。それはまるで宝探しをしているかのようです。そうした 過 程 を 楽 し む こ と が で き る 人 な ら、データサイエンティストに向いているのではないでしょうか。

（雇用問題研究会ホームページ）

http://www.koyoerc.or.jp/sigoto.html

職業研究――2021 No.2

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