SIGNOTE11 SIGNATE社員事例 仕事と自己研鑽の両立
SIGNATEの#オープン社内報『#SIGNOTE』
第11弾の今回は、Sales＆Marketing Groupの小田切さん、Data Consulting Groupの谷津さんです。SIGNATEのサービスを活用しながら自己研鑽や転職活動を成功させたお二人に対談していただきました！
小田切 優樹 Sales＆Marketing Group/Account Executive
新卒で楽天株式会社に入社し、5年間コンサルティング業務に従事。主に事業会社・広告代理店を担当し、 楽天が保有するビッグデータを用いたソリューション提供・PM業務を行う。また、プレイングマネージャーとして3年間マネジメントも担当。文系AI人材を目指し、2021年4月にSIGNATE株式会社に入社。
谷津 裕一郎 Data Consulting Group
大学では、理工学部数理科学科で数学を専攻。不動産営業、人材派遣会社でエンジニア派遣の営業などを経験。数学をビジネスで活かし社会課題を解決したいという想いから、SIGNATEへの参画を決意。SIGNATEでは、データサイエンティストとして業務に従事。
『SIGNATE Cloud』とは
事業を推進する「DX人材」を育成すると同時に、全社員の基礎的なデータ活用力を鍛え、組織全体のデータ活用文化を醸成することができるデータスキルマネジメントシステムです。
現在利用企業数300社以上、累計受講者数は45,000人を超え、企業や学校への導入のみならず経済産業省のデジタル推進人材育成プログラム「マナビDX Quest」や、地方行政事業においてもご利用いただいています。
「スキルアセスメント」「スキルアップ講座」「社内コンペティション」の３つの機能を持ち、「スキルアップ講座」には基礎的な内容を単元毎に学ぶコンテンツと、業種・業界別に実業務で行う工程をストーリーに沿って1つ1つクリアしていくPBL形式のコンテンツを備えています。
『SIGNATE Cloud』は法人向けに提供しているサービスですが、そのエッセンスを詰め込んだ個人向けe-ラーニングサービス『SIGNATE Quest』も運営しています。
学びのきっかけは？
― 小田切さんは入社直後から、SIGNATEのサービス『SIGNATE Cloud』を活用して積極的に学びを深めていると評判でした。
谷津さんも、SIGNOTE第6回でもお話を聞かせていただきましたが、元々SIGNATEのコンペティション会員で『SIGNATE Quest』などサービスを利用しながら実践スキルを積み上げられていたそうですね。
小田切 私は前職で、お客様の抱えているマーケティング課題や経営課題に対してビッグデータを使ったソリューションを提供する営業をしていました。自分の中でデータの重要性がしっくり来ている中で、もっと高度なことをしたい、今後市場として必要になってくるであろう文系AI人材を目指していきたいと考え始め転職を決めました。
SIGNATEはいわゆるAI開発だけでなく、データ分析の領域で採用、育成という幅広い事業を展開していた点と、大手企業からベンチャーという環境に飛び込むことで、自分のスキルの再現性を検証できる点に魅力を感じ、入社を決めました。
『SIGNATE Cloud』を始めたきっかけは、入社後営業活動をする中で、自分たちが扱う商材について理解していないとそもそもお客様に良さが説明できないと思い、初心者向けの「AIリテラシーコース」を受講したことです。そこからお客様に対して「AIとはこういうものです」ということを徐々にお伝えできるようになりました。その次にDX推進がよく聞かれるようになり、「AIとまではいかなくても、全社のデータリテラシーを上げていきたい」というお客様のニーズが増え始めました。じゃあ、今度はそこに対応しているExcelのデータ分析講座も受けてみよう！と、自分のための勉強というより、お客様との会話のネタのために受講を継続していました。
谷津 そうだったんですね。私は今年入社ですが、入社当日に小田切さんに「お客さんに紹介する資料を見せてもらえますか？」とDMさせてもらいました。私も同じように、まずは自社製品のことを理解しようとしましたね。
小田切 そうでしたね。そんな中でお客様によっては、社員にPythonやAIモデリングのスキルもつけさせたいというお話も出ます。ここでも自分に知識がないと、何も喋れなくなってしまうなと思ったので、次はPythonやAIモデリングについて学べる講座に挑戦しました。私はプログラミング経験も全くないド文系ですが、それでも自分が書いたものがすぐに結果として画面に出るというのが楽しくて、気づいたら毎日30分から1時間ぐらい、業務後に勉強をしていました。
『SIGNATE Cloud』には単元毎の基本講座と、いわゆるPBL型学習と呼ばれる応用講座があります。それらを通して学習すると、AIというのは何ができて、AIモデリングのためにはどういう分析プロセスがあり、それぞれどういったことに気をつけるべきか、ということを学ぶことができます。実際、自分で体験してみると、例えばお客様がAI開発を検討されている際にどういった要点を押さえる必要があるのかが理解でき、『SIGNATE Cloud』でインプットしたことをすぐ実務でアウトプットすることができた点も個人的には非常に面白い経験でした。もっとやれることが増やせそうと、自分の中で自信がついたのも仕事をしながら勉強を続けられた理由の1つですね。
ゲーミフィケーションで楽しみながら学ぶ
谷津 これからの時代はデータの知識が必要だと思いますが、文系出身でここまで努力されているのはすごいと思います。文系の方でもチャレンジして楽しめる内容なので、ぜひオススメしたいですよね。
小田切 ありがとうございます。文系AI人材になるため、色々知識を蓄えなきゃいけないなと思っていたことと、商材理解。自分の中でそれぞれ必要としていたものがうまくかみ合ったからこそ、続けられていると思います。
実際に受講してわかったことですが、ゲーム感覚で受講できるということの大事さをすごく実感しました。例えば、講座画面の右側に通知がくるのですが、そこに誰が何の講座を受けましたとか、レベルいくつになりましたとか、自分以外の社員がクリアしていることがわかる通知がダーっとくるのです。あ、この時間帯に勉強しているのかとか、今この講座を受けているのかとか。この前、谷津さんも「株価予測」の講座を受けられていましたよね。導入企業様でも、社員の皆さんが競い合いながら「みんながやっているから自分も頑張ろう」という気持ちで続けていただけるんじゃないかなと思いました。私は、AIモデリング講座は3ヶ月勉強しただけで簡単なモデリングもできるようになりましたし、ゲーミフィケーションの仕組みがあるので、未経験の方でも興味があれば楽しく自然に続けられると思います。
今後はコンペに参加したいなと思っています。実際に自分でコンペを体験することで、お客様により魅力をお伝えしやすくなると思うからです。またお客様の話を社内のデータサイエンティストや、エンジニアに翻訳するのも営業の仕事だと思うので、内容にもよりますが、なるべく知ったかぶりをする必要がないように簡単な基礎知識はちゃんと身につけた上で、そういった役割を担えるようになっていきたいと思っています。
谷津 お客様と社内の通訳に、という視点も大切ですよね。私はもともと理系出身で、社会人経験としてはビジネス職に就いていました。以前のインタビューでもお話しましたが、数学のスキルを活かしたく転職も見据えて勉強会に参加したり、SIGNATEのコンペに参加したりしていました。コンペに参加した当初は全然わからなくて、それを補うために個人向けサービス『SIGNATE Quest』で勉強を始めました。私はコンペで成績をあげたいと思って挑戦していましたが、『SIGNATE Quest』にはコンペに繋がるような学習講座がたくさんあって助かりました。当時はまだ社員ではなかったので、個人的にお金を払って続けていたのですが、『SIGNATE Quest』で学んだことをコンペで活かすことができたので続けられたのだと思います。
小田切 見事にキャリアチェンジされて、現在ではデータサイエンティストとしてお仕事されていますよね。入社してしばらく経ちますがいかがですか？
谷津 入社してからはついていくのに必死で、まだまだ自分から周りを巻き込んでいけていないなという感じはあります。コンペを開始するのが、今回初めてなのでとても大変です。いつもの感じを知らないので、開催するコンペが多いなって感じではなくて大変だなっていう（笑）（※インタビュー日は、コンペが3本同日公開するというSIGNATEでも珍しい日）
小田切 本当にお疲れ様です（笑）。コンペに参加していたときは、コンペと『SIGNATE Quest』で学習というツールの行き来みたいなのはありましたか？分からない部分を復習しようとか。
谷津 たくさんありました。まずは簡単なテーブルデータから勉強し始めるのですが、やはり色々な種類がありまして、時系列のデータがあったり画像データがあったり。様々なデータを扱うので、初学者にしてみると少しのイレギュラーなことでも、もう全くわけがわからなくなります。それを『SIGNATE Quest』に戻ってフォローしてもらい、自分の中で整理できた後に、またコンペに戻ってきてデータ分析に再挑戦するみたいなことを、行ったり来たりしながらやっていましたね。
小田切 わかります！僕も同様のことを『SIGNATE Cloud』で疑似体験していました。AIモデル構築を学ぶ講座では、まずは写経的に穴埋めをして一連の流れを体験したあと、次に総仕上げ的な意味合いで、真っ新な状態が提示され規定されたクリア条件を満たすAIモデルを自分でゼロから作るという課題になっています。指定された精度を超えないとクリアできないのですが、これがすごく難しくて。
さっきまでは穴埋めでなんとなくクリアしていたのに、いきなり真っ新な状態で出されると「さっきまでどうやってクリアしてたんだっけ？」となり、先ほどまで受けていた該当講座を行き来したり、それでも進まないときは再び講座を受け直したりしています。この方法が、初学者の最初のステップとしてすごくマッチした学習方法だと思っています。ゼロから自分で構築して達成すると、やりきった感や頑張れたぞ！と自信にもなりますので。
学びを続けるコツは？
― お話を聞かせていただきありがとうございます。目的をしっかり持った上で学ばれていて素晴らしいですね。お二人はお忙しい中、スキルアップ、自己研鑽のためにどのような時間のやりくりをされていますか？
谷津 毎日ではないのですが、業務後に時間を取っています。コンペ案件になりそうな内容に類似するテーマを「SIGNATE Cloud」で事前確認したり、あとは外部のコミュニティで開催されている輪読会に参加しています。週に1回、1年以上続けているのですが、AIや機械学習系の課題の本に沿って自分の担当範囲が割り振られ、自分の解釈をメンバーとディスカッションしていくものです。「僕の担当範囲に書いてあることはこういうふうに理解しています。質問やご意見はありますか？ 」という感じで、どんどん担当を回しながら本を読み進めていきます。この会のよいところは強制力ですね。毎回1～2時間、10名くらいの方が時間を作って参加されているわけです。自分の担当の日が回ってきたときに、すみませんでは済まないので準備をしていきます。そういう仕組みが続けられた理由の一つかもしれません。もちろん大変ではありますが、そこで理論的なところは結構勉強になることが多かったと思います。
小田切 興味深いコミュニティですね！面白そう！私も業務後に時間をとっています。私も無理やりにでも毎日やるというのを習慣化させています。
私の場合は10日間やると継続の第一段階、その次は1か月続けられれば習慣化できる、というのが何となく自分の中でわかっているので、まずは10日間毎日やってみました。そうすると10日が過ぎた後、この10日せっかく頑張ったのにそれを無駄にしたくないなという気持ちでどんどんどんどん続けられました。それが1か月、3か月となってくると、今度は無理にでも時間を作ったり、本当に時間がない時は一講座の中の一つのタスクしかやらないときもあります。ですが、なるべくやらない日を作らない、頑張りすぎないと決めています。1日3～4時間頑張ったとしても、昨日頑張ったから今日はいいやっていう気持ちになりかねないので、なるべく同じくらいの時間帯かつ同じくらいの勉強時間を確保するようしています。
正直ちょっとサボりたい、なんて日もあります。そこはもう頑張らないで、勉強したとは言えないかもしれませんが、1分間だけ講座の中身をちらっと見るとかでもOKにしています。それでも自分の中では続けられたぞ！と思って、夏休みのラジオ体操カードのスタンプを埋めていく感覚で、どんなに疲れて集中力がない日でも、画面を開いた自分を褒めてあげます。
― 社内なので、お二人が忙しいのは知っているだけにすごい。。。！と思います。続け方のコツは参考になりそうですね。
本日はお話を聞かせていただきありがとうございました！
お二人からおススメの書籍も紹介していただきました！ぜひチェックしてみてください！
📖Book recommend📖
小田切さん
「まんがでわかる 伝え方が9割」佐々木 圭一 (著)
この本は、前職のバイブルです。お客様や伝えたい相手に、「これをやることによってこういったベネフィットがある」というのをちゃんと伝えて、理解していただいた上で動いてもらうと、比較的お互いのコミュニケーションがうまくいく。それを前職の先輩に教えてもらいました。この本は、書籍や漫画版など色々出ているのですが、何度も読んで、できる限り伝え方のところを工夫するようにしています。
谷津さん
「ロジカルプレゼンテーション― 自分の考えを効果的に伝える戦略コンサルタントの「提案の技術」」高田貴久 (著)
ロジカルに提案する（提案→考えて伝える）ことを目的に、フィクションのストーリーが進んでいくので読みやすいです。さらにプレゼン資料の作成方法などの具体的なところも示されていて、とくにセールスやコンサル関係の仕事の方は読んだ後すぐにアクションしやすく、本を読んで終わりになりづらいのもおすすめポイントです。
小田切さんと谷津さんの仕事に向き合う姿勢は、SIGNATEが掲げている「Mission, Vision, Values」を体現しています。
本日は、そこから「Vision【目指す世界観】」をご紹介します。
SIGNATEのVision【目指す世界観】
シンプルでスマートな社会に変えていく。
一人ひとりが楽しく輝くことで、社会は、よりシンプルに、よりスマートに、人間中心の未来へつながると信じます。
SIGNATEでは一緒に会社を成長させる仲間を募集しています！
DX、人的資本開示、リスキリングの追い風の中、AI・データ人材関連のビジネスを展開
１. 国内最大規模のAI・データ人材会員基盤を運営
２. 取引先は日本を代表する大手企業・国や行政機関
３. 東大IPC、デジタルHDの支援下でIPOを目指す
４. ミドルステージスタートアップ
５. 信託型ストック・オプション制度あり
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