INTERVIEW

データサイエンスの活用が、
ムラタのモノづくりを
進化させる

コーポレート本部
情報システム統括部デジタル推進部

2019年入社経営学部・経営学科

WORK

データサイエンスの活用が、
ムラタのモノづくりを進化させる

所属する課の仕事は、ビッグデータ分析や機械学習など、データサイエンスをフル活用して、製造や開発、マーケティングなどの現場メンバーと一緒にビジネス課題を解決して、ビジネスに貢献していくことです。私は、主に工場の現場における支援を担当しています。例えば、「製造工程での良品率を大幅に改善したい」という現場の要望を受けて、機械学習などを駆使しながら、工場での不良発生の削減、廃棄といった成果を出していきます。単なる技術的な支援をするのではなく、プロジェクト全体として成果を出すことを意識し、プロジェクトマネジメントの支援・コンサルティングといった領域までカバーしています。機械学習に関する技術はものすごい勢いで進化していますから、その流れに取り残されないよう、業務内外で最新の情報をキャッチアップしていくよう心掛けています。

1日のスケジュール

8：30

やるべき業務の決定、同時進行する機械学習プロジェクトの整理

9：00

画像判定の機械学習プログラムの開発

12：00

ランチ

13：00

現場への改善提案についての検討

14：00

Web会議、改善提案に向けた工場からのヒアリング

15：00

社内勉強会、最新技術のキャッチアップのための定例の勉強会

16：00

工程の不良要因の解析業務

MISSION

手段ではなく
目的を意識することで、
最適解が見つかる

私が仕事をする上で常に忘れないようにしているのは、“手段”ではなく“目的”を強く意識することです。「機械学習」というテクノロジーは、単なる手段でしかありません。ついつい「このテクノロジーを使って何ができるか」を考えてしまいがちですが、そうではなく目的が何かを考えることが何よりも重要です。目的とは、ユーザーが困っている悩みを聞きながら、ユーザーが気付いていないことも含めてしっかりと課題形成した上で、その課題を解決していくことです。ユーザー視点こそが、最も大切にするべきことです。この観点を見失わないよう、常に意識しながらさまざまな課題・問題の解決に取り組んでいます。

VISION

企業と社会に貢献する
人材を目指して

「自分の技術を用いて、企業や社会に貢献する」ことが大きな目標です。機械学習に関する専門的な知識だけでは、この目標は実現できません。今の私に足りていないのは、ビジネススキルだと思います。具体的には2つあります。1つが、業務を分析して技術やシステムの効果を見積り判断する「ビジネスアナリスト」の力。もう1つが、プロジェクトを成功に導く「マネジメント」に関する力です。この2つの力を身につけ、私が持っている技術と掛け合わせることで、企業や社会に貢献するより大きな成果を残していけると考えています。「機械学習技術の支援」という枠組みにとらわれずに、自分自身の成長につながる仕事をどんどん経験していきたいです。

2015年

システム会社にて、市役所向けシステム導入に従事。プロジェクトリーダーを経験。機械学習に興味を持ち、データサイエンティストへの転職を考える。

2018年

プライベートでは、データサイエンスのコンペティション「Kaggle」への参加を始める。
現在Kaggle Masterの称号を持つ。

2019年

村田製作所に入社。現在の課にて、主に工場でのアナリティクステーマ活動にて機械学習技術の支援を中心に担当する。

プライベートの過ごし方

「好きこそものの上手なれ」という言葉が好きで、自分が楽しいと思える仕事を追求した結果、機械学習にたどり着きました。そのため、プライベートと仕事の区分があいまいになっているかもしれません。良くも悪くも好きなことを選んで仕事にしているからこそ、プライベートも充実しています。

志望者の方へメッセージ

社会人になると、休日を含めた生活時間の30％～50％が、仕事に使う時間になると言われています。その時間が楽しいか・楽しくないかで、社会人としての人生の充実度が大きく変わってくるのではないでしょうか。だからこそ就職活動では、少しでも「楽しい」「やりがいがある」と思える仕事を探して欲しいと思います。仕事をじっくりと選択できる貴重な時期だからこそ、深く考えてみることをお勧めします。