
好奇心と情熱でクライアントに最新技術を提供する
PwCアドバイザリー合同会社 マネージャー Z.S.のキャリアを紹介します。
※所属、役職およびインタビュー内容は掲載当時のものです。
私はタイのバンコク出身で、2010年に日本に留学し、2018年に農学の博士号を取得しました。その後独立行政法人において、温室効果ガスをはじめとする社会課題とそれに関連する科学技術を広く伝え、課題解決につながる気づきをうみだす科学コミュニケーションの仕事に従事し、2022年にPwCビジネスアシュアランス合同会社へ入社しました。
膨大なテキスト情報や文書などの定性データからインサイトを得る、社内外向けのテキストマイニングのデータ分析を担当しています。クライアントおよび社内のそれぞれのビジネス課題に対し、テキストマイニングによりビジネス価値を見出すための支援を行っています。
地政学リスクなどの外部リスクや、サステナビリティなど投資に関わる世界のビジネストレンドに関するニュースやSNSの投稿を専門ツールでデータ分析しています。運送、飲料、半導体などさまざまな業界にわたるクライアントに最適な分析サービスを提供するため、業界情報のリサーチから、情報の整理、分析手法の設計および実行、レポートの提出まで一貫して携わっています。
社内のある部署から、PwCを取り巻くデジタルのトレンド把握を目的としたテキストマイニングの依頼を受けました。その要望と成果物のスコープについて合意した後、最適なデータ収集手法の提案から計画、分析までのプロセスを実行し、毎月レポートを提出しています。
PwCビジネスアシュアランス合同会社 テクニカルスペシャリスト P.S.
今まで数多くのプロジェクトに関わってきましたが、テキストマイニングとその活用についての依頼者の知識のレベルはまちまちでした。どのようなデータをどのように分析するのか、アウトプットの明らかなイメージがない状態でスタートするケースも多いため、私はPwCのCoE(Center of Excellence)として、テキストマイニングの利用を検討するPoC(Proof of Concept: 概念実証)フェーズから実装までを包括的に支援しています。
PoCのプロジェクトが多く、リサーチからデータ分析の設計、提案まで長期間に及ぶのですが、自分のスケジュールに合わせて管理する環境が整っているため、ワークライフバランスを保つことができています。時々、急を要するタスクが入り、残業が発生することもありますが、ほぼ毎日定時で業務終了しています。
私は大学院の博士課程のときに「社会課題を解決したい」と思い、関心のあったサステナビリティや、気候変動に対する農業普及の評価について研究しました。研究は農業に係る情報とデータを基に評価を行うものであり、国内外の統計データから農家世帯の実態まで、さまざまな定量・定性データを収集し、分析しました。データを見てどのように分析するか、どの分析手法を選択するか、毎日のようにその分析プロセスに向き合いました。研究ではデータに触れ、意味にある情報に変換し、新しいインサイトを発見することが楽しく、今でもそのプロセスの楽しさを感じることができています。
博士号取得後、科学技術が抱える課題を解決したいと考え、科学技術と社会の架け橋になるべく、科学コミュニケーションの仕事に携わりました。環境・気候変動・サステナビリティの領域をメインで受け持ちし、リサーチ(情報収集・整理)から社会への情報発信、活動の実施まで担当しました。
その後、ビジネスを通じた社会課題の解決に向けて取り組みたく、また自分のデータ分析スキルをより活かしたく、PwCビジネスアシュアランス合同会社に入社することにしました。入社後はデータアナリティクスとサステナビリティの両方の知識を活用でき、毎日理想的な業務に携わることができているため、とても楽しいです。
自分の専門はリサーチ、データ分析、レポーティングです。大学院時代はデータ分析だけでなく、研究論文の投稿、プレゼンテーションの発表などを頻繁に行っており、また前職では複雑な科学技術情報を分かりやすく伝える仕事であったため、現在のテキストマイニングの仕事に活かせています。
さまざまな業界のクライアントがいるため、初めて聞く業界の仕組みや、プロセス情報に直面した際には、信頼できるソースから情報を収集し、複雑な情報を内容ごとに分類したり、テキスト、図表、ダイアグラムを作成したりすることで、工夫して分かりやすいレポートを作ります。
データからビジネス価値をうまく生み出すためには、データクレンジングやデータ加工といった工程も不可欠です。それを円滑に進めるためにはツールを使いこなすスキルが必要であり、今まで利用したことがないツールの場合、スピーディーにスキルを取得することが求められます。また分析時間を最短に抑えるため、アイデアを出し、チームとともに取り組んで独自のツールを開発することもあります。
最終プロセスである分析レポートですが、データはあくまでチームが保持するデータ範囲なので、データの解釈やデータの制限については依頼者や、分析利用者に対しては留意点をきちんと伝えます。
PwC JapanグループのD&A領域で1年間働いたことで、私はリサーチ、データ分析のスキルをブラッシュアップできているだけでなく、ビジネスの視野を拡げることもできており、成長を実感しています。
1)キャリアを構成できる
自分がやりたい仕事に取り組めますし、将来のキャリアパスを自ら設計することもできます。例えば、私が「D&A領域でESGやサステナビリティの分野でキャリア成長したい」と上司に相談すれば、関連する案件にアサインしてもらうことができます。
2)柔軟な働き方
ワークライフバランスを保つことができています。私はリモートワークで、通勤の時間を運動に充てることができています。またランチも食材やメニューを自由に選び、ヘルシーな料理を毎日自宅で作れます。ライフの面が非常に充実しているため、業務の面もより頑張ることができ、より能力を発揮することができています。
3)フラットな上下関係
上下関係がフラットのため、上の人はもちろん、誰とで快適に話せます。また、自分の意見をマネジメント層にもしっかりと届けることができていると実感しています。
1年間働いてきて、国籍のバイアスやジェンダーの差別などを感じたことは全くありません。女性であっても、国籍が異なっても、母国語が違っても、お互いに快適に働ける環境だと感じています。
PwCのI&Dの取り組みに対して今自分で実感しているのは、柔軟に働ける制度が整っていて、ライフイベントの理解がある職場環境であるということです。リモートワークとオフィスワークのいずれかを自分で選べますし、ワークライフバランスを容易に維持することができます。私のライフイベントなどについてもチーム内のメンバーに理解していただいており、休暇を計画どおりに取得できました。家庭とプライベートのことをうまく調整でき、私生活を充実することができています。
時間帯 |
実施事項 |
8:30-9:00 |
朝の散歩(リモートワークのため、通勤時間を自分の健康のために使えています) |
9:00-9:15 |
メールチェック・連絡対応を行い、1日のスケジュールを確認。タスクを整理し、その日の達成目標や進捗度合いを定める |
9:15-9:30 |
上司とタスクの進捗を確認し、相談する(データ分析に関わるツール機能の制限や、困っているところなどについて情報共有し、解決方法を提案したり、アイデアを共有したりします) |
9:30-11:30 |
社内向けのデータ分析タスク(スコープ確認、データ収集設計、分析手法選択、レポートまでの全プロセス)を実行する |
11:30-12:30 |
ランチ休憩(自宅のキッチンで新鮮でヘルシーな料理を作ります) |
12:30-13:30 |
チーム・部門のミーティングに参加する。他部門の勉強会に参加することも(同僚から知識・最新情報などを共有してもらえるプラットホームで、自分もスピーカーとして実施した経験があります) |
13:30-16:00 |
新規クライアント向けのタスクを実行する
|
16:00-17:15 |
既存のクライアントのタスクを実行する |
17:15-17:45 |
ダイバーシティなどをテーマとする社内ディスカッションのセッションに参加し、所属部門に関わらずさまざまなメンバーと意見交換を行う 外国籍の他社員とのオンラインで交流する |
17:45~ |
フリータイム。筋トレや有酸素運動。家に近くに買い物に出かけたり、ドラマを見たり(ワークライフバランスが取れており、幸せを感じる時間です) |
「自らのスキルや経験をどのように活かせるだろうか」「会社にどのように貢献できるだろうか」といった、キャリア成長についての心配はいりません。私はPwCビジネスアシュアランス合同会社入社前に想像していたよりも、自分のリサーチスキルを強く発揮できていると思います。お互いの専門性を尊重する職場環境が整っているので、自分のバックグラウンドが他の人と異なることへの心配は無用です。他のメンバーとの共通知識があればよいですが、知識がない分野については社内の研修制度を活用するなどして自己研鑽に励み、チーム内のコミュニケーションや会議についていけるようなります。PwCでは自分にあった働き方が認められるので、専門性を活かして価値を出せば円滑に働くことができるはずです。社員は親切で優しく、困りごとを気軽に相談できますし、誰に対しても声を挙げることを推奨する「Speak Up」の文化が根付いています。学生時代や前職でData & Analytics領域を専門にされていた方はもちろん、私のようにデータアナリストとしての経験はないけれども、興味はあるという方にもぜひご応募いただきたいと思っております。
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