社員紹介

People & Career

デジタル&AIトランスフォーメーション／シニアアソシエイト

C.J

PROFILE

新卒で証券会社に入社。マーケティング部門で顧客の取引・属性データ分析に従事し、セグメンテーションや購買確率モデルの構築、オンボーディング施策の見直しを通じた初回取引率の改善などを担当。また、デジタル広告（検索／ディスプレイなど）の効果測定やアトリビューション分析、LTV（顧客生涯価値）を踏まえた入札最適化に従事。セグメンテーションや購買確率モデルの構築と、施策への実装までを一貫して担った経験を持つ。

※所属、役職およびインタビュー内容は掲載（撮影）当時のものです。

差込

Why I Joined PwC

証券会社での顧客分析を通じ、データとAIを活用することで業界固有の課題だけでなく、オペレーションやカスタマーエクスペリエンス、リスク管理などの共通した論点にも有用だと実感しました。構想から導入・運用までをワンストップで担いたい、複数産業で実装価値を出したいと考え、専門家の層が厚くグローバル知見を取り込めるPwCコンサルティングを選びました。入社後はガバナンスやプライバシーに配慮した「任せられるAI」を追求でき、互いを尊重する文化の下で挑戦し続けられると感じています。また、法規制や監査への耐性、説明責任までを見据えた設計が不可欠だとの考えから、法務・セキュリティ・データマネジメントの専門家と横断で取り組める点にも魅力を感じました。

My Challenges

クライアントのシステム開発におけるプロジェクト管理者として、AIエージェントの設計から導入の実証実験まで担当しました。既存業務の対応パターンが多岐にわたり、担当者ごとに顧客対応を取っていたため、既存業務要件の整理や暗黙知の形式知化で苦戦しました。また、文書についても人が読めば分かるニュアンスでも、機械にとっては例外だらけ、どう現場運用に耐える形に落とし込むかが最初の大きな壁でした。そこで、抽出ルールと用語辞典を整備、AIエージェントが申込書の下書きを作成するまで自動化できました。
結果として、顧客情報の照合作業の手間や待ち時間は大幅に減り、現場の担当者が顧客対応や提案活動といった、より価値の高い仕事に時間を割けるようになりました。
この案件を通して、人とAIの役割分担を明確にし、最終判断は人が行う設計にすることで、現場の不安が期待に変わるのを肌で感じました。ステークホルダー調整や、現場が使いやすいUI・検証フローの作り方も含めて、実務で通用する引き出しが増えたのは自分にとって大きな収穫でした。

差込

Future

生成AIの実装は概念実証（PoC）から本番運用へ移行し、人手不足や品質・安全性の要求水準、データと規制の複雑性が同時に高まっています。今後は「任せられるAIエージェント」を短期間で立ち上げられる標準を確立し、設計ガイド、評価ハーネス、運用監視・変更管理、ログ設計を再利用資産として整備します。さらに、説明可能性や監査対応、データ主権への配慮が求められる国際的な流れを踏まえ、グローバルの知見と社内ガバナンスを連動させます。産業ごとの差異はテンプレートで吸収するなど、現場の負担を増やさずにスケール可能な実装モデルを発信していきたいと考えています。

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