2025年度卒業・修了予定の新規学卒者等の採用活動に関して
SBIホールディングス株式会社、株式会社SBI新生銀行、株式会社アプラス、昭和リース株式会社および新生フィナンシャル株式会社(以下「SBIグループ各社」といいます。)は、その採用関連事務に関して、SBI新生ヒューマン・リソーシズ株式会社に業務委託しております。これに伴い、SBIグループ各社は、採用応募者やインターンシップ等の応募者(就職ナビサイト等を通じた応募者を含みます。)の個人情報を、会員規約に従って、SBIグループ各社間およびそれぞれの採用関連業務委託先であるSBI新生ヒューマン・リソーシズ株式会社との間において、それぞれ共同利用いたします。 これにご承諾いただいた上でご応募ください。

データサイエンティストコース

グループデジタル戦略部

石田 明日香

2022年入社

PROFILE

大学ではデータサイエンスを専攻。
データサイエンティスト向け採用イベントに参加しSBI新生銀行でのデータ活用に興味を持ち入社。顧客データの分析に基づいたリストの作成・運用などを手掛ける。

膨大な顧客データから、今アプローチすべき一人のお客さまを見つける。

私は現在、グループデジタル戦略部に所属し、SBI新生銀行のデータ分析を行うチームで働いています。個人向けのビジネスを担当する部署と協業しながら、ビッグデータを活用し、資金の流入出状況の可視化や顧客分析、また各種資料の作成などを行っています。直近では、外貨預金担当の依頼を受け、為替変動を除いた外貨預金の円換算の預金残高を可視化する資料を作成しました。同時期に、一人ひとりのお客さまに合ったテーラーメイド型の提案を目指して日々研鑽を重ねている資産運用コンサルタント(営業担当)に対して、資産運用ニーズの高いお客さまの特徴と電話をかけた際につながりやすい時間帯を、お客さまごとにデータからスコア化しリストとして提供しました。 実際には、SBI新生銀行だけでなく、コンシューマーファイナンスビジネスを展開しているグループ会社の新生フィナンシャルのデータを活用する機会もあり、グループ内の多種多様なデータを分析対象にできることが、グループデジタル戦略部の特徴です。
そのほか、社内で「市民データサイエンティスト」(確率・統計や解析・分析を専門としない人材や、キャリアを積んできてはいないがビジネスや組織でデータを分析し活用できるスキルを持つ人材、高度な分析、あるいは診断的・処方的な機能でモデルをデータサイエンティストの力を借りて生成・作成することができる人材)を養成するプロジェクトにも参画しており、データサイエンティストではない社員でも、うまくデータの分析・活用ができるよう、専門家の立場からさまざまな支援を行っています。

金融グループに眠る大量のデータ。その活用に大きな可能性を感じた。

私がSBI新生銀行に入社したのは、大学時代にデータサイエンスを専攻し、専門知識を活かせる職種を探していたことが一番の理由です。SBI新生銀行の説明会に参加する機会があり、データサイエンティストとしてのキャリアを約束してくれる「データサイエンティストコース」があることを知り、入社後の業務内容を詳しく聞いたところ、私が大学で学んだデータサイエンスの知識を金融業界で活かせることが分かり、自分がやりたいこととリンクしていると感じて応募しました。説明会を通じて「グループ内に、さまざまなデータを保有しているけれど、現状はまだうまく活用できていない」という課題を聞き、今後の可能性を感じられた点も大きかったです。また、選考の中で出会った方々の人柄に惹かれたのも入社の理由の一つでした。理系色が強い分野だけに「寡黙な人が多いのでは?」という勝手なイメージを抱いていましたが、どなたもハキハキとした明るい印象の方ばかりで好感を持ちました。

よいデータ分析は、それを必要とする人に伝わってこそ意味がある。

業務を進めるうえで常に意識しているのは、「分かりやすく伝える」こと。入社前には想像できていませんでしたが、分析結果を報告する相手が、データ分析には詳しくない社員であることも意外と多くあります。どんなに優れた分析ができても、その内容がきちんと伝わらなければ意味がありません。そのため、報告する際には、専門用語ばかりの、いかにも専門家が分析した難解な説明と受け止められ、「それって、机上の空論だよね。」と認識されないように心がけて、相手に伝えたいことが伝わる文章やレイアウトを意識して資料作成しています。私たちの存在価値は、データをビジネスに活かしてもらうことだと考えています。今まで見えていなかった「真実」をデータ分析から明らかにして、ビジネスに還元することが私たちデータサイエンティストの役割だと思っています。
やりがいを感じるのは、分析結果がビジネスサイドの役に立てたと実感するときです。例えば、個人のお客さまへ電話でSBI新生銀行の商品やサービスの魅力を伝える役割を担っているコンタクトセンターのDirect Bankチーム(顧客への架電、顧客育成、営業施策、運用相談を担当)で、機械学習を自動化するプラットフォームである「DataRobot」を導入して、モデルを一新することになりました。Direct Bankチームから、「これを機に新たな要素を加えた架電リストがほしい」などの要望が寄せられ、最終的にニーズに見合う顧客開拓リストが完成。作成中にはさまざまな問題が起きたものの、実際に運用が実現できたときには大きな達成感を味わうことができました。今後は、Direct Bankチームのメンバーが、自分たちで顧客ニーズを満たすための架電リストを作成するモデル構築に着手できることを目指して、サポートしていきたいと考えています。

最新の技術にいち早く触れることで、自分の成長を実感できる。

SBI新生銀行で働く一番の魅力は、データサイエンティストとして成長できる環境が十分に整っている点だと思います。私も配属後、かなり早い段階で実務に取り組む機会を得て、すぐに銀行内のデータを扱うことができました。当時は、いきなり実務に参画すると聞いて不安も覚えたのですが、そんな心配は杞憂に終わりました。先輩たちは、私たち新入社員の質問に対して単に答えを返すのではなく、きちんと内容を受け止めて一から丁寧に教え、分からない部分を自分たちで理解できるよう、そして、次の成長に繋がるよう本質的な問いに向き合い、考えるようを促してくれます。
現在、部内では各人のスキル向上の取り組みとして、業務時間の10%を自身の技術向上の時間に充てることができます。その時間を活用して、私自身はいまAIツールを試しています。他にも、社外のセミナーに参加する機会を提供してもらうなど、データサイエンティストとしての成長を後押しする環境が整っていると感じています。学ぶ意欲、向上心があれば、いつでも成長できる職場環境と刺激を受ける同僚が揃っていると思います。現時点ではまだ先輩の力を借りる場面が多いですが、今後はデータサイエンティストとしてチームをリードし、将来的にはチームマネジメントに取り組んだり、後輩の育成を任せてもらえる、周りから頼られる存在として認められるよう成長していきたいです。

ONE DAY SCHEDULE

  • 9:00

    出勤

    メールやチャットを確認し、定例作業などを行う

  • 10:00

    部内ミーティング

    チームメンバーとのミーティングや現在進行している案件に関する打ち合わせを行う

  • 11:00

    協業先の部署とのミーティング

    ともにプロジェクトを進める協業チームとのミーティングを行う
    協業先のビジネス向け報告資料の作成、報告内容につき相談

  • 12:00

    昼休憩

    同期とのランチで、ついデータ分析の話で盛り上がってしまったので、食事をした後、コーヒーを飲みに行き「延長戦」、その後、午後の業務に戻る

  • 13:00

    分析業務

    PythonやSQLを使用した分析を行う

  • 16:00

    分析結果の報告

    分析した結果を共有するためのミーティングを主催、チームメンバー、上司からの助言を受け、資料にどのように反映させるのかを相談

  • 17:00

    スキル向上のための自己学習

    生成AIツールの活用に関してのセミナー受講

  • 17:30

    退勤

CAREER

  • 1年目~
    現在

    グループデジタル戦略部
    分析チーム内のSBI新生銀行チームに所属。ビッグデータを用いた資金の流入出状況の可視化、顧客分析、分析結果の統計資料の作成などを担当

※部署名、所属およびインタビュー内容は、取材当時のものです。