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。

座談会
データサイエンティストコース

データサイエンティストとして
SBI新生銀行で働く魅力とは?
データサイエンスの活躍の場は、急速な広がりを見せている。
膨大な顧客情報を持つ金融業界においてもビッグデータの有効活用が模索される中、
データサイエンティストとして活躍する4人に、SBI新生銀行で働く魅力や、
求められる素養・スキルなどについて語ってもらった。
MEMBER
  • グループデジタル戦略部
    業務推進役
    加藤 大悟

    2012年入社

    情報工学系の大学院で、AI・機械学習の研究室に所属し、主に為替予測・株価予測の研究を行う。金融に関心があったことからSBI新生銀行の資産運用コンサルタントとして入社。その後、店頭業務、運用商品の販売促進業務を経て、データに基づく販売促進に興味を抱き、グループデジタル戦略部の立ち上げ時からデータ分析に携わっている。

  • 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
    鈴木 園望

    2022年入社

    高校から大学まで中国・上海に留学。経済学部でPythonなどのプログラム言語を学び、機械学習に触れる。その後、東京大学が主催するデータサイエンティストの養成講座を受け、データ分析の面白さを知り、SBI新生銀行主催のデータ分析コンペティション参加をきっかけに入社。現在は新生フィナンシャルの顧客データの分析などを行っている。

  • 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
    黒澤 康介

    2023年入社

    大学時代にビッグデータ解析を研究。データ分析という点で自分の専攻と共通する部分が多く、「生のデータ」を触ることができる体制が整っている点に魅力を感じて入社を決意。現在はグループ会社の新生フィナンシャルの顧客データなどを用いて、各部署の営業支援となる機械学習モデルの作成や顧客分析を行っている。

  • 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
    深作 輝多

    2023年入社

    大学では統計的因果推論を専攻。データから潜在的な因果関係を発見することに興味があり、SBI新生銀行のデータ分析コンペティションに応募。データ分析を活用してビジネスの意思決定に携わることにやりがいを感じて入社を決めた。現在はSBI新生銀行のリテールビジネスに関するデータ分析を担当している。

総合金融グループならではの膨大なデータを扱い、データサイエンスの力でビジネスに貢献していく。

深作

SBI新生銀行のデータサイエンティストの業務の特徴は、金融グループとして、銀行だけでなくショッピングクレジット、クレジットカード、ペイメントなどグループ会社の顧客データを一元管理するデータベースがあり、その膨大なデータを扱う点です。グループ内のさまざまなデータを組み合わせ、多様な角度に基づいて分析できるのが魅力ですね。

黒澤

私も同じように感じています。やはり1番の特徴は、1社にとどまらず、グループ全体のデータ分析やデジタル戦略にかかわる業務に携われるところです。現在は、コールセンターの架電業務効率化を目的として機械学習モデルを構築する案件などに参画していますが、メイン業務のデータ分析のみならず、デジタル領域の新技術の業務適用支援なども積極的に行っていて、例えば、生成AIを用いた業務効率化の案件などにも携わっています。

鈴木

私は分析セクションの新生フィナンシャル(消費者金融)の貸し倒れ予測を担当するチームに所属していることもあり、分析・モデリングに関連する業務が多いのが特徴です。開発したモデルがローンチまで辿りついたときは達成感がありましたし、とても嬉しかったです。

深作

私が大きな達成感を得られるのは、データを分析して仮説を検証する際、仮説が立証されて現実の動きを説明することができたときです。例えば、どういう理由でお客さまが他行とSBI新生銀行を使い分けているのかの仮説を立てて調査し、実際に取引状況の差異を確認できたときなどはやりがいを感じますね。データからインサイトを導き出し、ビジネスに役立てられたときに、この仕事をやっていてよかったなと感じます。

加藤

私たちが所属しているグループデジタル戦略部の一番の特徴は、ビジネスサイドとの距離が非常に近いということでしょうか。社内に必要なデータがあることからビジネスのKPIに貢献する分析に深く携わることができ、迅速にデータ分析に着手できるので、ビジネスのニーズやスピードに合わせた分析が可能です。ビジネスサイドの意図を汲んで分析ニーズを具体化し、示唆のある分析を実施できたとき、そしてKPIにインパクトを与えられる分析が実施できたときはより達成感が大きいですね。

ビジネスの幅が広いからこそ、チームや先輩・後輩の垣根を越えてともに高め合う風土がある。

加藤

グループデジタル戦略部は、4チーム編成で編成されています。「デジタル企画セクション」、「データソリューションセクション」、「イノベーティブファイナンス研究所」、「業務管理チーム」があり、私たちが所属しているのは「データソリューションセクション」です。このチームは、さらにグループ各社ごとの事業連携チームに分かれています。

鈴木

それぞれメインの事業連携チームがありますが、別チームの案件を掛け持ちしているようなメンバーも多いですよね。

加藤

そうですね。例えば、主担当は信販会社の事業連携チームだけど、銀行の事業連携チームでの案件も行っている、といったかかわり方をしているメンバーがたくさんいます。グループデジタル戦略部のいいところは、チームや先輩・後輩の垣根がなく、誰とでも気兼ねなく意見し合える風通しのいい雰囲気だと思いますね。

深作

そうですよね。先輩たちとも良好な関係で一緒に仕事ができていますし、わからないときや困ったときには、気軽にチャットや電話で相談することができます。リモートワークもありますが、定期的に出社してコミュニケーションを取る機会が設けられているので、上司や先輩、同期とも高い頻度で幅広いテーマで気軽にディスカッションすることができます。

鈴木

私もそう感じます。何でも気軽に質問したり、逆に質問されたり。こうした関係性が自然とできていますよね。どのメンバーも知的好奇心が強いところも特色でしょうか。メンバー同士が切磋琢磨できる、フラットな関係性を築いていると思います。

黒澤

ときには互いに競い合うという側面もありますけど、助けあう仲間というイメージが強いですね。同じチーム内では、各社の協業先チームとの業務に特化した内容や、日々の業務に関連した技術・知識に関する質問ができ、直接的に業務に対する理解を深めることができます。その一方で、同じプロジェクトチームでない人にも、些細なことで質問できる空気感があるのはとてもよいと感じています。

「生きた」スキルを身に付けて、若手のうちから即実践。自分の専門分野をとことん追求できる育成環境。

加藤

グループデジタル戦略部では、新入社員向けに当部オリジナルの研修を1ヵ月間実施しています。データサイエンティストとして活躍するために不可欠となる3つのスキル領域、「ビジネス」、「データサイエンス」、「データエンジニアリング」について、実業務に役立つ基本要素を養ってもらえるカリキュラムを用意しています。

深作

研修で印象的だったのは、SQLやPythonを使ったデータ分析の基礎や応用を、改めててしっかり学ぶ時間が取られていたことです。配属されてから約1ヵ月間、先輩から業務に必要な知識を教わりましたが、単純な知識のインプットではなく、実践の時間も設けられていて、研修内容を活かして同期と一緒にデータベースから必要な情報を抽出したり、統計的な分析や機械学習のモデルを構築したりすることができました。

黒澤

最低限必要なプログラミングやエンジニアリングに関する知識や経験を持っている前提ですが、部内の各システムの使い方や、生産性向上のための分析手法・資料化手法など、ビジネスにどう活かしていくのかについてしっかりレクチャーを受けました。研修の後半は、実際にモデリング・資料作成・発表を行い、より実践的に業務を理解することができたと思います。

鈴木

入社してみて改めて感じるグループデジタル戦略部で働く魅力は、「心理的安全性」がしっかりと担保されている環境が整備されているところかもしれませんね。ちなみに心理的安全性とは、自分の意見や感情を自由に表現し、リスクや恐れを感じることなく、他者とコミュニケーションが取れる状態のこと。職場内で気軽に質問したりできるのもそのおかげだと思います。また、有給休暇が取りやすく、メリハリをつけた働き方ができるので、プライベートとの両立がしやすい点も私は気に入っています。

黒澤

業務の専門性や職場の雰囲気など、働くうえで最大限自分の力を発揮できる環境が用意されていると感じています。困ったときには上司や先輩方がサポートしてくれる体制が整っていて、「業務以外のところで消耗してペースダウンする」といったことが全くなく、業務に集中できるのがいいところです。

深作

部内には、多様性があります。出身地域、大学や大学院での専攻分野も多岐にわたりますし、多種多様なコンペへの出場経験を有している人もいて、皆さん向上心が高い。そのため、知識交換が頻繁に行われているところも魅力ですよね。データを活用してお客さまや社会の課題を解決することが共通のミッションになっていますし、データサイエンスに関心の高い社内外の人たちと交流し、データ分析や生成AIなどの知識を伝えていくことにも面白みを感じます。業務時間の10%程度を技術力向上にあて、生成AIなどの最新知識を学習できる点もよいところですね。

加藤

グループデジタル戦略部には、データ面、インフラ面の両面で、データ分析がしやすい環境が整えられています。この点はデータサイエンティストとして働く上での大きな魅力であると自負しています。また、新たに登場した最新の技術を、実際のビジネスでの分析案件で利用するといったチャレンジがしやすい点も仕事の面白さにつながっていると思います。

データ分析のプロとしてビジネスに貢献するという強い意志を持ち、
多角的な視座を養い、チームワークを活かして粘り強く取り組む。

深作

入社前にやっておくとよいのは、統計分析の基本的な知識や技術を身に付けることですね。統計の知識を備えていると正確な分析につながると思います。また、読書もおすすめです。データ分析に関する書籍はもちろん、ビジネスや社会に関する書籍も参考になります。データ分析は単に数値を扱うだけではなく、現実の問題を解決するために行っている、ということを忘れず、読書を通して視野を広げ、自分の興味や関心をぜひ培ってください。

黒澤

多角的な視点を養うことは重要ですよね。データサイエンティストとして、モデリングや分析能力が求められるのは間違いありませんが、ただ分析ができることが偉いわけではなく、さまざまな視点で物事を理解し、それをきちんと相手に伝えられることが重要だと、働きながら実感しています。

鈴木

私が入社前にしておいた方がよいと思うのは、「ロジックを組み立てて考える力」を鍛えておくことですね。データ分析の結果をどんな施策につなげるのかを考えるうえでは、ロジックの組み立て方がとても重要になります。また、資料の作成や会議のプレゼン、「報連相(報告・連絡・相談)」を行うときにも大事になる部分だと思いますね。個人的には、「日記を書くこと」をおすすめしたいです。日々の仕事で経験した内容を内省する上で、とても役立っています。データサイエンティストとして成長するためには、内省する力は極めて重要だと感じています。

加藤

当たり前の話かもしれませんが、基本的な統計学や機械学習の知識を習得しておけば、入社後の業務に取り組みやすくなります。また、鈴木さんが話しているように、ロジカルシンキングのフレームワークを理解しておくこと、ロジカルに物事を考える習慣を付けておくことはとても大切ですね。
グループデジタル戦略部では、「GRIT」「ラーニング・アニマル」「鳥の目・虫の目・魚の目」(※後述)という3つの行動指針を掲げています。私たちが求めているのは、まさにこの行動指針に共感できる方です。「データ分析したい」、「ビジネス貢献したい」と強く思い、自分なりのアイデアを持ち、意見し、チャレンジ精神のある方と一緒に働きたいです。

黒澤

技術は入社後もいくらでもブラッシュアップしていけますが、好奇心を忘れずにいろいろなことにチャレンジしていく姿勢、常に新しい技術やスキルに関心を持ち学ぶ姿勢、困難に遭遇してもあきらめずに取り組む姿勢を忘れないことがとにかく大事だと思いますね。

深作

一緒に働きたいと思う人は、新しいことへの関心があり、チームワークを大切にする人です。データサイエンティストとしては、常に新しい技術が発展しているため、いろいろな情報への感度を高く持つ必要があります。知識習得を分担し、得意なことを互いに共有しあっているため、チームで働くことにやりがいを感じられるかどうかも重要ですね。

鈴木

私が一緒に働きたいのは、仕事に対する熱意がある人、創意工夫・アイデア出しが好きな人です。一人で作業をしていると、どうしても行き詰まる瞬間が出てきます。そんなとき、お互いにアイデアを出し合えるような人だとうれしいですね。

※グループデジタル戦略部の行動指針
「GRIT」‥‥強い意志を持ち、粘り強く考えて、自ら行動し、最後までやり遂げる
「ラーニング・アニマル」…過去や現状にとらわれず、新たな変化を楽しみ、常に学び続ける
「鳥の目・虫の目・魚の目」…鳥の目で目的や全体像を俯瞰し、虫の目で具体的・複眼的に事実・思考を捉えて、魚の目で将来の流れを読む
※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。
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