前職も金融機関でデータ分析を担当。
SMBCのほうが私の望むキャリアが手に入ると転職。

私は大学で生命科学を専攻し、遺伝子解析の研究に取り組むなかでデータ分析に興味を持ちました。データから有益な知見を導き出していくプロセスがとても面白くて、就職にあたってもデータ分析を専門にできる企業を志望。なかでも、リアルなデータを幅広く扱うことができる金融業界に魅力を感じ、当時、コース別採用でデータアナリティクスを含めた専門職のポジションを募集していたメガバンクに新卒で入社しました。

前職には5年ほど在籍し、事業部門の立場で商品や顧客に関するデータ分析に携わりましたが、データ分析のモデル開発は外注していました。私としては、分析モデルを構築できる能力も身につけて自分の専門性を高めたいという思いがあったものの、前職ではそれが果たせなかった。個人的にディープラーニングを勉強してPythonの学習などにも努めていましたが、30歳を前にして、いまのうちにもっとデータサイエンスを究められる場に身を置きたいと転職を考えるようになったのです。

SMBCに注目したのは、自社内でデータ分析の基盤構築からモデルの開発まですべて手がける「データマネジメント部」という専門組織にて、SMBCだけではなく、クレジットカード事業などを手がけるグループ企業のデータも扱ってDXを推進していると知ったからです。それまで培ってきた銀行業務に関する知識も活かしながら、さらに高度なデータ分析に挑戦できることに大いに惹かれて、SMBCへの転職を決意。そして入社後は、このデータマネジメント部のデータ活用グループに所属し、当初のイメージ通り、グループ会社を含めたリテール領域を中心にデータ分析で支援しています。

「社内副業」を利用して、事業の現場も体感。
SMBCは自分を成長させる機会にあふれている。

SMBCはDXの推進を重要な経営テーマに掲げており、まさにその最前線を私たちが担っているわけですが、事業部門の方々はデータをどう利活用すればビジネスに新しい価値を生み出せるのか、まだまだデータ活用が浸透していないところも多いと感じています。こちらから積極的に現場に働きかけて課題を探り出し、協働してソリューションを創っていく姿勢が求められます。

それを促すようなユニークな制度も設けられており、「社内副業」もそのひとつ。これは、就業時間の一部を他部署での業務に充てられるもので、頻繁に募集されています。社内の人脈をもっと広げようと考え、ちょうど分析業務を担う副業人材を求めていたリテール審査部に手を挙げました。半年間、週に一度リテール審査部に出勤し、予測モデルの開発から運用プログラムの納品までを手がけました。事業の現場では必ずしもデータがきれいに整えられているわけではなく、データの利活用を阻害する要因を体感・理解できましたし、また現場とのコネクションも築くことができ、たいへん有意義な経験を得ることができました。

こうした取り組みを通して、徐々に社内で自分の顔が売れるようになり、いまでは事業部門から直々に相談をいただけるように。私が提供したソリューションで、事業部門の方々から評価や感謝の声をいただけた時は、とてもやりがいを感じます。また、グループ全体のデータの利活用を担っているので、いろいろな案件に挑戦できるのも面白い魅力。先日は、個人向けローンを手がけるグループ会社からの依頼があり、新たなマーケティングのための分析モデル構築にも取り組み、自分の幅を広げています。今後もデータサイエンスをグループの競争力に結びつけていくために、チャレンジを続けていきたいと思っています。