お客様の課題に合わせて最適なデータ分析手法を選ぶ。難しさとおもしろさ
T.H.にとって最も印象に残っているのは、入社3年目に参画した、機械学習を用いた画像認識AIのプロジェクトだと語る。プロジェクトの概要は、画像内にある特定の物体を画像認識AIによって検出し、その個数をカウントすることで作業の効率化を図るというものだ。
高精度の画像認識を実現するには、大量の画像データをAIに学習させる必要がある。しかし、数百枚、数千枚の画像データを用意するのはかなり大変だ。そこでT.H.は、学習用の画像データを効率良く収集するために工夫を凝らした。
「学習用画像データのバリエーションを増やすために、もともと保有していた画像データに対して『反転』『回転』『明暗調整』し、データの水増しをしました。これを、Data Augmentationと言います。これによって、十分な学習データを用意でき、認識精度の向上につなげられました」
本プロジェクトを無事に終了できたのは、ビジネスパートナーの協力があったからだとT.H.は話す。
「このプロジェクトは、機械学習の経験が豊富なビジネスパートナーさんと共に推進しました。その中で、機械学習に関する専門的なノウハウをたくさん共有いただきました。機械学習やAIはJMASとして力を入れている分野であり、お客様からのニーズも高く、私自身、興味がある分野です。今後もビジネスパートナーさんと共にプロジェクトを推進しながら、ノウハウを吸収していきたいです」
別のデータ分析プロジェクトでも、ビジネスパートナーの専門領域に対する知見の深さに驚いたとT.H.は言う。
「データ分析は、さまざまなデータ形式や分析手法の中から、お客様のお悩みやデータの特徴に合わせて最適な手法を選定していく必要があります。なぜなら、データ分析によって、精度の高い予測や新しい課題の発見など、お客様のビジネスにおける有用なインサイトを得るためです。そこに難しさや、おもしろさがあると感じています。
とあるプロジェクトでは、データ活用が得意なビジネスパートナーさんと手を組み、データ分析プロジェクトを推進しました。そのビジネスパートナーさんは、データの特徴からどの分析手法を用いるのが最適かを瞬時に見極めていました。また、今すぐに取れるデータだけで分析するのではなく、追加で他のデータを取って組み合わせればさらに有意義な分析ができる、といった新たな視点で提案されていました。
さまざまな分析手法がある中で、場数を踏んできたゆえの、データの特徴に対する勘所を押さえられているのがわかりました。自分の中で視野が広がりましたし、データ分析の領域でもっと知見を深めていきたいとも思いました」
習得した技術を一つひとつ活かし、エンジニアとして着実に成長
T.H.は学生時代に医工学を専攻していたが、学科の方針でさまざまな分野の勉強に取り組み、プログラミングも勉強した。学生時代に学んだことを活かす仕事に就きたいと考えたT.H.は、IT業界への就職を視野に入れていた。就職活動を進めていく上で、「一緒に働く人はどのような人か」「どのような環境で働けるか」を重視していたT.H.がJMASへの入社を決めた理由を次のように語る。
「JMASは、学生が質問したことに対してきちんと答えてくれて、情報をオープンに伝えてくれました。そのおかげでJMASに対する理解が深まりましたし、JMASへの信頼感が高まりました。
それから、JMASは他社に比べて、内定者懇親会などで入社前に同期と顔を合わせる機会が多かったです。そこで同期の人柄の良さを知ったことが、最終的なJMAS入社の決め手となりました」
そして、T.H.は2020年4月に新卒でJMASに入社。入社後3カ月間は、同期と一緒に社会人基礎やIT基礎などの研修を受けた。IT基礎研修では主にJavaを学習し、研修を通じてエンジニアの基本的なスキルを身につけた。研修終了後、最初に参画した案件は、お客様が社内で利用する業務用Webアプリの開発案件だった。そこでは、C#を使ったバックエンド開発に、その次はJMAS社内で利用するアプリの開発案件に参画し、Reactを使ったフロントエンド開発に携わった。
「現場配属後、1年以内にバックエンド開発とフロントエンド開発の両方を経験し知識を得たことによって、両方の視点でプロジェクトを進められるようになったので良い経験になりました」
入社2年目以降は、Power BIを使ってデータ分析ツールを構築したり、Pythonを使ってデータ分析に必要なプログラムを作成したりと、徐々にデータ分析プロジェクトに携わるようになった。
「お客様の課題を解決するために最適なデータ分析基盤を構築し、お客様のビジネスの成長を支援するデータ分析の領域に興味があり、上司との面談でもその旨を伝えていました。2年目以降、お客様のデータ分析基盤構築から予測・分析までを支援するデータ分析プロジェクトに参画する機会が増え、自分のやりたいことに挑戦できたのは嬉しかったです」
次々と登場する新技術を吸収できる。企業のデジタル化プロジェクトに携わる魅力
現在、入社4年目となるT.H.は、テクノロジー推進本部 アドバンストテクノロジー部 クラウドソリューショングループで、エンジニアやプロジェクトリーダーとして複数案件に携わっている。クラウドソリューショングループでは、データ分析基盤の構築から予測・分析まで、お客様のデジタル化にまつわるさまざまな課題の解決を支援している。
「多くの企業でデジタル化が推進されていますが、デジタル人材の不足などを理由に、まだまだ思うように進んでいないのが現状のようです。お客様からは、『データをきちんと収集したい』という相談もあれば、『データの収集はできているが、分析ができていない』という相談もあります。
そのようなお客様のお悩みに寄り添いながら、どうすれば実効性のあるデジタル化を推進できるかを、JMASがお客様のITパートナーとして積極的に提案しています」
こうしたデジタル化を支援するプロジェクトでT.H.がやりがいを感じるのは、お客様が求めることを一つひとつ形にできたときだと語る。
「デジタル化プロジェクトでは、お客様が複数の課題を抱えているケースが多く、必然的に一つの案件で作る成果物もたくさん出てきます。その一つひとつを完成させるたびに、やり遂げられた喜びを実感しています。そこで味わう達成感が、この仕事のやりがいやおもしろさにつながっていますね。
それから、デジタル化の領域では、新しい技術がどんどん出てくるので、知識のインプットが不可欠です。仕事を通して、新しい知識をたくさん吸収できるのは、この仕事の魅力だと思います」
そんなT.H.にとって一番ワクワクする瞬間は、コードを書いているときだと言う。
「自分でコードを書いて、モノを作っている時間が一番楽しいです。実際の仕事で新しい技術を取り入れながらモノを作り、それがきちんと動いたときに楽しさと充実感を得ています」
先進技術に取り組む仲間を増やしたい。自身の経験を社内へ積極的に発信する理由
JMASでは隔月に一度、ライトニングトーク大会（LT）を社内で開催している。LTは、それぞれが得た知識のアウトプットを目的に、技術的なネタや仕事に関することをテーマに、1人につき5分程度で発表する会だ。T.H.はこのLTで、自らの画像認識AIプロジェクトでの経験をもとに、その仕組みや活用事例などを発表した。
「JMASでは、これからAIの案件を増やそうと力を入れています。まずはAIとはどのような技術なのかを社内に周知することを目的として、実案件の事例をベースに、AIに関する取り組みを発表しました。
会社としてAIに力を入れていくなら、一緒に取り組む仲間を増やさなければいけません。JMASのAIに関する取り組みを社内へ広く周知し、AI活用を推進する仲間を増やしたいと考えています。
最近入社した1年目社員の中にも、学生時代に機械学習の研究をしていた人や、興味がある分野に機械学習やAIを挙げる人がいます。若手の活躍に期待しつつ、追い抜かれないように頑張りたいと思います」
そんなT.H.は今後について、データ分析のスペシャリストになりたいと語る。
「『データ分析ならT.H.に聞けばわかる』と言ってもらえるような存在になりたいと思っています。膨大なデータを処理するためのデータ分析基盤を、短期間で構築できることがJMASの強みです。私自身、今後、さらにデータ分析プロジェクトの経験を積んで、実績と知見を増やし、データ分析基盤の構築だけでなくデータ活用まで幅広くご支援できるようになりたいです」
そんなT.H.にとってJMASは、やりたいことに挑戦させてくれる会社だと言う。
「入社1年目のころから上司との面談でデータ分析の領域に挑戦したいと伝え続けた結果、その仕事を任せてもらえました。JMASでは、自分自身がやりたいと手を挙げたときに、きちんと応えてくれる環境と風土があります。
ITの進化はすさまじく、お客様の課題やニーズも多様化していて、解決までのスピードも求められます。そのため、JMASでは常に最新の技術に取り組んでいます。だからこそ、常に新しい技術を追求したい人は、JMASで技術者として大いに楽しめると思います。そういった人がJMASの仲間になってくれたら嬉しいですね」
※ 記載内容は2023年7月時点のものです