INTERVIEWインタビュー

新しい技術に触れながら、
問題を解決していくアプローチが面白い。

K.Yデジタルテクノロジービジネスユニット Advanced Intelligenceセクター / 2019入社

インタビュー社員の画像
インタビュー社員の画像

コンサルティングは他の業界に比べて、
成長が早いと実感。

私は大学院で、画像処理分野の研究を行なっていました。陸上競技のレース画像から選手の走り方を分析したり、監視カメラの映像から歩行者の歩き方を分析したりと、画像から人の動きを解析する研究をしていました。就職活動時は大学院で学んだ情報工学の知識を活かすことを軸にメーカーの研究職やSIerなど幅広い業界を見ていました。そんな中、「コンサルティング業界は、早く成長できる」と聞き、興味を持ちました。コンサルティングファームの中でも、アビームは、“チームワーク”や”人柄”を重視する社風で、説明会や面接を通して、一緒に働きたいと思える先輩社員が多く、入社の決め手となりました。初めて参画したプロジェクトは、営業トークを評価するアプリケーション(以下、アプリ)開発のプロジェクトで、AIでユーザーの営業スキルを評価するアプリを開発しました。このアプリでは、ユーザーはスマートフォン画面に映る仮想のお客様に対して営業を行います。その営業トークをAIで分析し、営業トークの良い点、悪い点、改善策などを提示するといった仕組みです。このプロジェクトでは、1年目にもかかわらず、アプリのコアとなる音声評価モデルの開発に携わらせていただきました。これまで音声系の分析経験はなかったため大きな挑戦となりましたが、無事アプリのリリースまで携わることができました。また、お客様の部長クラスの方にプレゼンテーションをする機会もありました。入社1年目から、大きな裁量を与えられ、新しい経験をすることができ、改めて、アビームだと早く成長できると実感しました。

インタビュー社員の画像

データ分析プロジェクトの上流から
携われるところが、大きなやりがい。

現在、私が担当しているプロジェクトは、自然言語処理データの解析です。営業社員のスマートフォンのログデータ(LINEやEMAILなど)をAIで分析し、営業活動に有益な情報を提供するモデルを開発しています。元々は、「データはあるけど、これで何かできませんか」という話が出発点でした。そこから、お客様とディスカッションを重ね、抱えている課題点を洗い出し、ゴールを設定して開発の要件を決めました。方向を定めるまでは雲をつかむような感覚で難しさがありましたが、新しい技術に触れながら問題を解決していくアプローチはとても好きなので、やはりコンサルタントの仕事は楽しいです。データサイエンティスト×コンサルタントとして、データ分析そのものだけではなく、「どんなデータが取れれば価値があるのか」「どうやって、そのデータを活用するか」など、データ分析プロジェクトの上流に携われるところは、大きなやりがいですね。

インタビュー社員の画像

社員一人一人の向上心を
応援してくれる環境がある。

私が所属しているAdvanced Intelligenceセクター(以下、AIセクター)は、メンバーそれぞれの向上心がとても高く、勉強会が頻繁に開催されています。また、会社としてもスキル向上をサポートしてくれる環境があります。新人研修や、社内研修が整備されていることはもちろん、その他にも外部のコンペティションへの参加も一部会社がサポートしてくれます。私は、kaggle(カグル)というデータ分析のコンペティションへ参加し、前回大会では800チーム中、上位5%以内に入ることができました。データ分析というと理系のイメージが強いですが、AIセクターでは、文系出身の方も多く活躍しています。データ分析のスキルは入社後に磨くこともできるので、データ分析に興味があり、向上心がある方には、ぜひチャレンジして欲しいです。

みなさんへメッセージ

「早い成長」と「チームワークを大事にする社風」を感じていただきたいです。
アビームでは、チームワークを大事にしています。だからこそ、お互いに切磋琢磨し、高め合いながら成長できる環境があります。この社風は、実際に働いてみて私も魅力に感じているところです。コンサルティング業界と他の業界で迷っている人には「早い成長」を、コンサルティング業界内で迷っている人には「チームワークを大事する社風」を推したいと思います。

インタビュー社員の画像

1 Day Scheduleある1日のスケジュール

  • 時計

    8:30

    始業

    メールチェックと一日のスケジュールを整理します。データ分析業務から、クライアントとの打ち合わせまで幅広い業務を担当しているので、頭の切り替えをスムーズにするためにもスケジュールを立てることは非常に大切です。

  • 時計

    9:00

    定例ミーティング

    クライアント含めたプロジェクトメンバーで、進捗と課題の確認を行います。
    前日までの分析結果を報告し、今後の方針を上司と相談します。

    インタビュー社員の画像
  • 時計

    10:00

    データ分析業務

    定例ミーティングで相談した方針をもとにデータ分析業務を実施。午前中が最も頭が働くので、この時間はあえてミーティングを入れず、集中してデータに向き合う時間としています。

  • 時計

    12:00

    お昼休憩

    基本的に在宅なので、自炊することが多いです。出社している時にはプロジェクトメンバーと近くの定食屋さんに行きます。

  • 時計

    13:00

    資料作成

    素晴らしい分析結果であっても、クライアントに正しく伝えることができなければその価値は半減します。分析だけではなく、取り組みを分かりやすく伝えるための資料作成も重要な業務の1つです。

  • 時計

    16:00

    クライアントとのミーティング

    一週間の成果を報告するとともに、次週の方針を相談。ディスカッションをしていると、数値だけでは見いだせない気づきをいただけることがあり、分析の質を高めるためにも非常に重要な会議です。

  • 時計

    17:00

    議事内容の整理

    クライアントミーティングでの決定事項、ToDoを整理するとともに、上司と次週に向けた方針の整理を行います。

    インタビュー社員の画像
  • 時計

    18:00

    社内活動

    部署内の若手チームでkaggleと呼ばれるデータ分析コンペに参加しています。AIセクター※は、若手のスキルアップを応援する文化が根付いており、書籍購入や研修受講、資格取得について一部会社からのサポートが受けられるものもあります。
    ※Advanced Intelligenceセクターの略。データサイエンスコンサルタントコースの配属先部署

    インタビュー社員の画像
  • 時計

    19:00

    終業

    翌日のスケジュールとタスク確認を行い、退社します。退社後はジムに行ったり、同期とオンラインゲームをしたりとのんびり過ごしています。