技術系
的確なデータ抽出と分析で
ブリヂストンのビジネスの成長を支える。
N.I.
デジタルAI企画開発部
経済学研究科修了
2018年入社
Career Step
1年目：IoTセンシング技術開発ユニット（現・デジタルAI開発課）
社内のビジネス部門と連携して、各種データを活用した新規ソリューションの開発やシステム構築を担当
Question 01
現在担当なさっている職務内容について教えてください。
社内のビジネス部門から依頼を受けて、ビジネスに役立つシステム・ツールを開発するのが私のミッションです。タイヤを購入いただいたお客様の購入商品や頻度などの各種情報や、点検時のタイヤの状態に関する情報など、ブリヂストンでは日ごろからさまざまなデータを取得・蓄積しています。無数にあるなかからどのようなデータを抽出してどのように分析すればビジネス部門が求める情報を得られるのかを追求し、それをシステムやツールとして具現化していきます。タイヤのエア漏れの自動検知や販売店の配置の最適化、財務状況の可視化など、対象とする分野は多種多様です。関わるごとに、地道な現地調査や関係者への細かなヒアリングなどを通じて理解度を高める必要があります。多大な苦労をともないますが、ビジネスを多角的にとらえるなかでは常に新鮮な発見がありますし、データ分析のすべての工程に関わることができるので、やりがいや手ごたえも十二分です。
現在担当なさっている職務内容について
教えてください。
Question 02
今までで一番印象に残っているエピソードはなんですか？
ブリヂストンでは、運送会社やバス運行会社向けにサブスクリプションサービス「トータルパッケージプラン（TPP）」を展開しています。タイヤの点検や交換といったサービスを定額制で提供するサービスで、2007年から本格始動しています。この料金設定にデータ分析を採り入れ、より実情に即した内容にブラッシュアップするというのが、私のミッションでした。当初は、データの分析法ばかりに気を取られていましたが、途中でタイヤの推定寿命やメンテナンスを実施するタイミングなどに地域差があると気づいたのです。そこで、全国の店舗をまわって現場のスタッフから実情やリクエストについてヒアリングしました。その上で、各地の特性を加味した分析ツールを開発。ワンクリックで適正な設定金額を提示できるように改善できました。ソリューションを考える際、ひとりで考えていては独りよがりに陥りかねません。現場の声を聞くことがなによりも大事なのだと気づかせてもらえたという意味で、とても良い教訓になりました。
今までで一番印象に残っている
エピソードはなんですか？
Question 03
データアナリストとしてどのように活躍していきたいですか？
この後は、会社の制度を利用して博士課程に進むことが決まっています。サイエンティストとしての専門性をより高められた暁には、社内の後進にフィードバックしていきたいですね。また、いずれは組織改編にも関与できればと思っています。現在、社内でデータ分析を担っているのは私の部門だけですが、本来は各部門にデータサイエンティストを配置するべきだと考えているからです。各現場の実務や直面する課題に精通したサイエンティストなら、より有効なデータの活用法を考案できるはずです。上で紹介したエピソードのとおり、私自身が身をもって実感しましたが、現場と意思疎通しやすい環境が整っているのは、ブリヂストンの大きな強み。これはビジネス部門に限った話ではなく、材料部門や製造部門も同様です。日進月歩で進化が続くAI技術やIoT技術を適切かつタイムリーに採り入れられるような体制を整備することで、ブリヂストンのさらなる成長に貢献したいですね。
仕事をする上で、
大切にしていることを教えてください。
Special Question
あなたにとって、
ブリヂストンの「旅」とはなんですか。
「現場で活躍する仲間に伴走し続けること」でしょうか。問題に直面している人、データを活用してくれる人など、求める声があってこそのデータ分析ですから。データ分析で何を成し得るのか探求し続けることとも言い換えられますね。
