interview07
データ分析から生まれる
新しいサービスと未来
コーポレート・
トランスフォーメーション部
K・S
2018年入社
システム情報工学研究科修了
CAREER
1年目
セブン・ラボ
データ分析環境の構築、データを活用した新サービスの研究開発などに従事。インドネシアにATMを設置する際の現地調査データの分析も担当。
4年目
コーポレート・トランスフォーメーション部
組織改編により異動。外部データを活用した、インドネシアへのATM設置プロジェクトに従事。データを活用した新商品の研究開発を推進。
01
セブン銀行を志望した理由は？
私は高校生の頃から社会経済現象に興味を持っていました。それを数理で分析したいと思い、大学では経営工学を専攻し、統計学の研究室で統計理論やデータ分析を学びました。大学院ではLCCの新路線就航が与える経済インパクトをデータ分析から推定し、統計理論に当てはまるかどうかを検証するといった研究を進めていました。
就職活動では、大学院で専攻していた統計学を活かせるデータ分析職を念頭に、以前から興味のあった金融業界を中心に企業研究を進めました。セブン銀行は、セブン‐イレブンの一サービスくらいの認識でしたが、学内企業説明会でATMビジネスの独自性やセブン・ラボでのオープン・イノベーションなど先進的な取組みについて知り、強い関心を持つようになりました。選考の中で、多くの社員と話すことができ、優しく情熱的な印象を受けたことも志望理由の一つですが、やはり最大の魅力はATMネットワークの規模の大きさです。23,000台以上（当時）のATMプラットフォームから得られるデータは膨大であり、私のデータ分析の知見をインパクトのあるサービスづくりに活かせるのではと、夢が大きく膨らみました。
02
現在の仕事内容は？
私が所属しているAI・データ推進グループは大きく２つミッションを持っています。一つは、データ分析から新しいサービスを生みだす、新規ビジネスの創出です。もう一つは、データ分析によって既存の社内業務を改善するデータ経営の推進です。これらを目標とした、データ分析プロジェクトを推進・実行することが私の主な業務です。
たとえばインドネシアへのATM設置プロジェクトでは、現地子会社のPT. ABADI TAMBAH MULIA INTERNASIONAL (以下「ATMi社」)と協働でATMの設置場所の分析を行いました。インドネシアにおいても現地のコンビニエンスストアにATMを設置していますが、どこの店舗に設置するか、その判断が極めて重要です。それまでATMi社ではコンビニエンスストアの来客数などをベースに設置判断をしていましたが、今回のプロジェクトではより多くのデータを用いて機械学習モデル(AI)を開発し、パラメータ(変数)を精密に設定することにより、それまで採算が取れないと判断していた店舗でも十分な利用者が見込めるとの分析結果が導かれました。経験則から採算が取れにくいと予想された店舗に実際に分析結果を活用して設置してみると、多くの店舗で採算が取れる結果となりました。データ分析はときに“人の感覚”では気づかないビジネスチャンスを見出せると考えています。
03
データ分析の面白さ、難しさはどのようなものでしょう？
自分の分析結果が活用され、多くの人々の暮らしやビジネスに貢献できた際にやりがいを感じます。前述のインドネシアの例でいえば、適切な場所にATMを設置できたことです。お客さまの利便性が向上すると同時に、子会社の収益向上にも結びつけることができました。また、データ分析から新たな金融サービスを生みだせることにも喜びを感じています。26,000台以上のATMからは日々膨大な情報が収集されています。さらに、セブン銀行の口座数は200万口座を超えています。これらのビッグデータを解析することで、利用者の属性や行動、ニーズなども推測することが可能です。現在、この解析結果をもとに新たなサービスやビジネスモデルの創出に向けたプロジェクトが始動しており、実現すれば大きなインパクトになると確信しています。
一方、データ分析やAI構築をビジネスとして成立させることに難しさを感じています。収益を求める企業活動である以上、どのようなデータ分析やAI構築であっても、最終的な利益に結びつけられなければ意味がありません。ただ漫然とデータと向き合うのではなく、常にビジネス的な価値を意識し続けることが重要だと考えています。
04
今後の目標、ビジョンを教えてください。
データアナリスト、データサイエンティストは近年注目され始めた、まだ新しい職種です。インドネシアでのATM設置プロジェクトのように、データを活用したアプローチが高い効果を生みだすことは確実です。もちろん、ATMのビッグデータを保有する当社にとって、データ分析やAI構築の重要性は極めて高いと感じています。
私の当面の目標は、今後も着実に社内業務改善の実績を重ねていくことで、まず自分が所属するAI・データ推進グループの社内におけるプレゼンスを高めていくことです。次に、データ分析やAI構築を通してお客さまに喜ばれる新商品、新サービスを開発し、会社の収益に貢献する確かな実績を上げることが必要だと考えています。そしていずれは、セブン銀行をデータ活用によって「日常の未来を生みだし続ける。」ことができるような、データドリブンな（データの分析結果に基づく意思決定ができる）会社へ進化させていきたいと考えています。
FUTURE
あなたが実現したい、次の「あったらいいな」
セブン銀行はさまざまなビジネスを通して多くのお客さまと繋がっています。お客さまは多種多様であり、それぞれセブン銀行に求めていることも異なります。データ分析は、そのような多様なお客さまの「あったらいいな」を捉える有効な手段だと考えています。データ分析に基づくサービスの開発を通して「あったらいいな」を超える日常の未来が創れると思っています。
SCHEDULE
1日のスケジュール
-
8:45
出社
メールチェック・TODOリストの作成。 -
9:00
プログラミング
機械学習モデル（AI）作成のためのデータの前処理、分析。 -
12:00
昼食
会社の近くでランチ。 -
13:00
打合せ
海外子会社との打合せ。 -
15:30
上長との1on1ミーティング（上司と部下が1対１で行うミーティングのこと）
プロジェクトの進捗状況の報告。 -
16:00
機械学習モデル(AI)の作成
AIモデルの学習、結果の確認。 -
17:30
退社
