主に自社の人事データの分析を行っています。

最近の事例としては、社員に採ってもらっている
性格検査のデータとパフォーマンスに関するデータを組み合わせて、
活躍する社員の傾向を分析しました。
さらに、それらのデータを元にAIによる活躍予測モデルを構築して、
採用や異動、配属に一部活用しております。

また、従業員の幸福度に関するサーベイの結果をもとに、
well-beingの向上に重要な因子の発見や、
パフォーマンスとの関係についての分析を行い、
well-beingとパフォーマンスの両立を目指した
データ活用を行なっています。

入社して1年がたったところですが、この1年間で裁量を持って
いろいろなことに挑戦させていただいた印象です。
人の活躍にはスキルや性格だけでなく
さまざまな要素が絡んでくるため、とてもやりがいを感じています。

これからデータも貯まって、できることの幅も
どんどん広がっていくと思うので、楽しみです。

学生時代もデータ分析に関する実践的な授業を受けた経験や、
実際に企業のデータを分析した経験はありました。
しかしながら、実際にデータサイエンティストというポジションで分析に携わってみると、やはり多くの点が異なっていると感じています。

学生時代では得られなかった、業務の中で得られたものとしては
大きく2つあります。

1つ目は、分析したことを会社の利益やオペレーションの改善に
つなげるという意識です。
自分で責任を持って企画・分析という業務を進めていく中で、結局この分析が何の役に立つのかということを深く考え、追求することができるようになりました。

2つ目は、社内へのプレゼンテーションスキルや外部への発信能力です。
人前に立って話すということについて自分は苦手意識を持っていました。
学生時代も専門的なスキルを積み上げてきたこともあり、話すことは自分の役目じゃない、人に任せればいいという意識がありました。
ですが、上司に背中を押されて実際に社内外問わずさまざまな発信の機会をいただいたことで、話すことに対する苦手意識の改善になっただけでなく、相手の立場に立って考える能力が身につき、自分の分析にとってもプラスになっていったと感じています。

思えば1年目からさまざまな経験を積ませていただきました。
今後はさらに仕事の幅を広げていくために、
積み上げてきたものを使って発信する機会をますます増やし、
社内外から分析の機会をいただけるような人材になっていきたいと
考えています。

業務の中で大切にしていることは、大きく2つあります。

1つ目は、自分の分析に責任を持つということです。
人事データの分析というのは、その結果の活用方法次第では多くの人の人生に影響を与えてしまうものですし、データの扱いという面でも、
細心の注意を払う必要があります。
ミスがないよう徹底するのはもちろんのこと、万が一ミスがあってもその理由も含め、責任を持って説明することは大切だと考えています。
新米とはいえ専門性を評価されて入社したと思っているので、自分のスキルを発揮するだけでなく、必ず説明できる分析をすることを心がけています。

2つ目は、常に学び続ける姿勢を持つことです。
自分が携わっているHR領域やAIテクノロジーの分野は常に変化にさらされ続けているため、最新の情報にアンテナを張り、柔軟性を持って
取り組むようにしています。
社内でもまだまだAI人材は不足しているため、社外にもコミュニティを持ち、情報交換をしています。

日々の業務の中で自らの専門性を高めながら実績を積み重ね、信頼されるデータサイエンティストになることを目指して頑張っていきたいです。