世界中から集まる膨大で多様なデータを活用し、課題抽出からビジネス成果の創出まで一貫して取り組むデータサイエンスチーム。その中心で活躍する二人が、これからの展望を語り合います。

データサイエンスの可能性にひかれ、集う

──お二人が「データサイエンス」に関わるようになったきっかけを教えてください。

佐藤：私は2013年に新卒で外資系SIerに就職し、最初の配属がデータサイエンスソリューションのプリセールスでした。当時社会的にも注目され始めていて、社内でもニーズの高い部門でした。もともと社会の効率を高める仕事がしたいと思っていたので、その点でも非常にマッチしていました。

西田：私は2015年に新卒で入行しました。SIerとの選択に迷いましたが、ビジネスにも深く関わりたかったので、事業会社のシステム部門で働く道を選びました。当行に決めた理由は、金融のデジタル化と海外展開に力を入れている点に将来性を感じたからです。入行後は三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー（MUIT）に出向し、グローバルに利用されるキャッシュマネジメントシステムの開発に携わりました。その後社内公募制度を利用して現在の部署に異動しました。組織自体が新しく「新しいことをどんどんやってみよう」という雰囲気にひかれ、AIを活用したデータ分析をもとに新しいサービスを開発・提供したいと考えました。佐藤さんはその後もずっとデータサイエンスの仕事に関わり続けているのですか？

佐藤：そうです。SIerで5年過ごした後、営業活動だけでなくデータ分析による実際の課題解決に関わりたいと考え、人材系会社のデータ利活用の企画ポジションに転職しました。「何のために」という目的を突き詰める事業企画は非常に刺激的でおもしろかったです。一方で、データ分析は目的を果たすための手段に過ぎないことも実感しました。その後、別の会社でデータサイエンスの専門性を高めた上で、2022年に三菱ＵＦＪ銀行に入行しました。顧客基盤の大きなMUFGであれば「社会を便利にしたい」という長年の想いを果たせると考えました。

西田：10年以上も一つの志を持ち続けてこられたのは、素晴らしいことですね。まだ仕事でご一緒する機会はありませんが、データサイエンティストとしての経験を遺憾なく発揮されているとお聞きしています。

佐藤：ありがとうございます。自分でも成果は感じていますが、まだまだ学ぶことが多いと実感しています。

課題設定から取り組む業務は、やりがいに満ちている

──同じデータサイエンスチームでも、佐藤さんは「データサイエンティスト」職で、西田さんは「データサイエンス企画」職。役割・業務はどのように分かれているのですか？

西田：「データサイエンティスト」は個々のプロジェクトに深く入り込み、実際に分析を行いながらプロジェクトを推進します。一方、「データサイエンス企画」はデータサイエンスチームの組織運営やデータ分析基盤の構築が主なミッションとなります。ただ、業務としてはクロスする部分も多く、実際に私もデータ分析案件を複数担当してきました。組織が拡大しているので、今後さらに新しい役割も必要になってくると思います。

佐藤：もう少し具体的にお話しすると、データサイエンティストはプロジェクトが立ち上がるごとに3〜5名程度のチームで参加し、データ利活用の検討から分析の実施、運用設計や実装などに携わります。私は現在チームリーダーとして、法人・ウェルスマネジメント企画部のCRM（顧客関係管理）刷新プロジェクトに関わっており、営業担当者がお客さまに提案するためのデータ分析や仕組みづくりをサポートしています。どのようなものが営業の役に立ち、お客さまに喜んでいただけるかを多くの関係者と議論しながら進める作業は非常におもしろいです。

データサイエンス企画の業務も、課題設定からプラットフォームの構築まで幅広い知識が必要ですよね。西田さんはどのようにそれらを学ばれたのですか？

西田：学生時代にプログラミングを少し学習していましたが、本格的に取り組んだのは入行してからです。前部署では大規模なシステム開発が多く、普段はマネジメントに徹し、時折小さな案件では自分でコードを書きました。逆に現在のチームは着任当時7〜8名の小さな組織だったので、さまざまなことに自由にチャレンジさせてもらえました。システム開発は前部署で経験していましたが、データ分析についてはほぼ独学でした。プロジェクトの規模は小さくても、案件の企画・実装・運用の全工程に携われることがうれしかったですね。最近はメンバーの育成や組織強化にも取り組んでいますが、それもまた模索しながら進めています。

佐藤：やりたいことに積極的に挑戦してこられたのですね。MUFGには一人ひとりの前向きな挑戦をサポートする環境があるということを、西田さんのお話を聞いて強く感じました。

AIの時代に、必要とされるものとは

──MUFGにおいて、データサイエンスという領域は今後どのようになっていくのでしょうか？

西田：現在、MUFG内のニーズはますます拡大しています。それらに対応するためチームは急成長していますが、今後はAIの活用が重要になると思います。もはやデータ分析に限らず、システム部門や各事業部門でも積極的に活用しようとしており、全社的なテーマになっていると言っても過言ではありません。

佐藤：同感です。今後は金融サービスの多くをAIが担うことになるのは間違いありません。一方で、AIによる詐欺行為などさまざまなリスクも考えざるを得なくなりますので、今のうちから心して取り組んでいかなければならないと思います。人材面では、これからどう変わると思いますか？

西田：これまではデータ分析やAI活用のための業務に占めるコーディングの割合が大きかったのですが、生成AIなどによるサポートの高度化に伴い、今後はサービスや業務をしっかりと理解しビジネス上の価値につなげることが、より求められるようになると思います。

佐藤：データ分析は手段に過ぎず、それを何のために用いるかの判断が重要であり、私たちデータサイエンティストにこれから求められていく能力でもある、ということですね。一方で、分析の技術やツールも急速に進化しているので、それらをキャッチアップできる好奇心も重要ですね。

私たちには何ができて、何を優先するべきか

──データサイエンスを志す人たちに、伝えたいことはありますか？

佐藤：私は当行が4社目です。豊富なデータを期待して飛び込んだわけですが、その質・量はまさに想像以上でした。これらの活用ポテンシャルを考えるだけでもワクワクします。また、自社の課題を解決する業務は、外から他社を支援する取り組みと比べて得られる情報も多く、当事者として事業や業務の「あるべき姿」を描き、責任を持って取り組むことのやりがいを実感しています。この点も私の大きなモチベーションとなっています。

西田：よくわかります。これほどのデータを扱え、大きな組織の課題に一担当者が切り込めるポジションは、そうそうないと思います。加えて、事業内容が多種多彩なので、経験を積む上でも非常に恵まれた環境です。私もこの年次で組織運営や分析基盤にまで関われるとは思っていなかったので、その点では非常に満足しています。

課題としては、現在さまざまな部署からデータ分析・AI活用の相談が寄せられているため、チームとして何を優先すべきか、そしてわれわれに何ができるのかを明確にする必要があると考えています。これもまたタフで知的な作業になりそうなので、楽しみです。

佐藤：それはとても重要ですね。今すぐやるべきことと、将来を見据えてやるべきことを多角的に判断することが求められます。難しいことですが、社会にとって本当に価値のあることをいかに効率的に進めていくか、という点を突き詰めていきたいと思っています。自身のキャリアの集大成としても、貪欲にチャレンジしていきたいと思います。

西田：佐藤さんのように、銀行の外で多様な経験を積み重ねてきた方々と一緒に、この発展途上のデータサイエンスチームをさらに進化させていきたいですね。私たちの扱うデータをビジネスにおける大きな力に変え、世の中に新しい価値をどんどん生み出していきたいと考える方のご応募を、心よりお待ちしています。