データとビジネスの架け橋ブレインパッドのビジネスプロデューサー

データサイエンスに関わる仕事といえば、データサイエンティストがまず想起されると思います。しかし、データをビジネスに活用していく上では、ほかにもさまざまなポジションの人材が果たせる役割があり、多様なキャリアが描けます。
今回は、お客様のビジネスにおけるデータ活用をリードする「ビジネスプロデューサー」をご紹介します。ビジネスプロデューサーとして活躍する新卒入社メンバーに、入社の経緯や仕事の魅力、データサイエンティストとの違いについて、語ってもらいました。

岡本大河
アナリティクスコンサルティングユニット
2021年新卒入社
筑波大学大学院
システム情報工学研究科社会工学専攻修了
研究テーマ : 高速道路の渋滞予測

新卒入社後、流通小売業に対してID-POSを活用した分析フローの構築、分析結果を活用した販促活動や最適な棚割りの提案などを実施。
また、並行してダッシュボードを作成し、お客様へデータ活用業務のスキルトランスファーを実施。その後、エンタメ企業に対してアンケートデータや入場ログ、Web・アプリなどの閲覧ログから顧客を理解するマーケティング支援を実施。

データをビジネスに活かしたい。自分の軸にフィットする場所はどこか悩んだ就職活動
データからビジネスにつながる仮説を導き出す。ビジネスプロデューサーは、ビジネスとデータをつなぐ懸け橋
データを世の中に広げたい

データをビジネスに活かしたい。自分の軸にフィットする場所はどこか悩んだ就職活動

──大学時代は何を専攻していたのですか？
もともと、数学が好きだったこともあり、大学時代は、社会工学を専攻し、高速道路の渋滞予測など社会やビジネスにデータをどのように活かしていくかを学んでいました。機械学習に関する研究や授業では、薬局などの小売企業のPOSデータ分析など、実際のデータ分析作業も行っており、データ分析結果を解釈することが好きでした。
大学卒業後の進路も、数学やデータに関する研究を深めていくよりも、ビジネスでデータに関わりたいと思って、就職活動に取り組んでいました。
ビジネスでデータに関わることのできる就職先として、具体的には以下のような企業を候補として検討していました。

他企業からの受託分析を主とするデータサイエンス専門企業
自社ビジネスにデータを活用する事業会社
ビジネスの課題解決の手段としてデータを活用するコンサルティングファーム

調べてみると、コンサルティングファームの場合は関われるのは上流部分だけで、分析自体は外部に委託するケースが多いように感じ、本質的にデータに関わることができないと思ったため、受けませんでした。

──どうやって就活の軸を絞っていったのですか？
データ分析や実装を主として行うデータサイエンス側か、データをどのようにビジネス活用するかを考えるデータアナリストと呼ばれるビジネス側の、どちらかに軸足をおきたいと考えていました。私は分析そのものよりも、分析によって示唆を出すこと、仮説を導き出していくことに楽しさを感じていたので、ビジネス側に軸を置いたデータアナリストがいいかなと思っていたんです。
自分の将来についてより深く考えるために、データサイエンスに関わるインターンシップに複数参加しました。ただ、事業会社だとデータ分析は簡単にしか扱われなかったり、一方で、データサイエンス専門企業だと分析や機械学習が主となっていたり、どちらも自分にフィットする感覚がなかったんです。
また、他の参加者は機械学習、深層学習などAIに関する知識はもちろん、その実装力も段違いで、インターンシップ期間中は「よく短期間でこんなコードを書けるな」「よくこんなモデルを思いついたな」などと驚き、関心しきりでした。自分自身も機械学習に触れていたので理解はできたものの、他の参加者のレベルが違いすぎることから、この領域で自分は勝負していけないと感じました。

──ブレインパッドはどんな風に知ったのですか？
最初は、データサイエンス専門企業の一つとして、ブレインパッドのデータサイエンティストコースを受けました。データサイエンティストコース自体の内容は、他の企業と比較して自分のやりたいことに近いと感じていました。そんななかで、ビジネスプロデューサーコースのインターンがあることを知り、参加させていただきました。

──ビジネスプロデューサーコースに参加してどうでしたか？
「まさにこれだ！」というフィット感がとてもありました。インターンシップを通して、ブレインパッドのビジネスプロデューサーの役割が、ビジネス課題に対してデータをどう扱うのか、データからどのように価値を見出すのかを考えることだとわかりました。これこそが、自分がやりたかったことだなと思いましたね。

──自分の軸とピッタリだったんですね。
はい。それに加えて、ブレインパッドで扱えるビジネスやデータの幅も魅力でした。ブレインパッドの取引先企業は、小売、メーカー、金融、エンタメなど複数の業界にわたりますし、マーケティング、製造、流通などといった複数領域を扱います。そのため、多様な業界のいろいろな領域のデータ活用に携わることができることも、大きな魅力だと感じました。また、データ分析はもちろん、エンジニアリング領域もケイパビリティとして有しているので、構想からデータ実装までのデータ活用に必要な全プロセスを提供している点も魅力的でした。ビジネスにデータを活用する経験を積むためには、ベストな環境だと思い、入社を決めました。

データからビジネスにつながる仮説を導き出す。ビジネスプロデューサーは、ビジネスとデータをつなぐ懸け橋

──入社してからの経験を教えてください。
入社後の最初のプロジェクトは、ある大手卸売業のID-POS（会員番号のついたPOSデータ）をどのようにビジネス活用していくかを検討するプロジェクトでした。
クライアントは「データはあるけれど、どのように使っていくとビジネスインパクトを得られるのかが分からない」という状況だったんです。そんなクライアントに対して、どのようにデータを使っていくかという目的の設定から、実際にデータ分析を通じてどのような商品をお薦めするとよさそうか、商品棚にどのように陳列していくとよさそうか、といった具体的なアクションプランを作るといった支援を行いました。

──岡本さんは、どのような役割を担っていたのですか？
配属当初は、主に分析業務を担っていました。具体的には、明確な目的を持って分析を行い、分析結果を解釈した上で会議の中でクライアントに伝えるという役割です。そのプロジェクトには約1年半ほど関わりましたが、最後のほうは、特定テーマにおいて、クライアントのビジネスとしてどのようなことがわかるとビジネス成果につながるのかといった問いを設計する部分から、実際の分析から解釈までを行い、アクションプランをクライアントに提案する役割までを担っていました。

──自分でも分析を行うんですね。
もちろん、プロジェクトによります。ただ、データ分析自体について何も知らないと、なぜこの結果が出てきのかも理解できません。分析をある程度知っているからこそ、なぜこの結果になったかという部分についての解釈も深く行うことができます。

──学生時代にもデータの活用は行っていたと思いますが、違いはありますか？
ビジネスに対する解像度や理解の深さ、それに対する姿勢がまったく異なります。わかりやすいエピソードをお伝えすると、先ほどの卸売業のプロジェクトで、エンドユーザーである購入者の行動や視点をさらに理解しようと、先輩が近所のスーパーの冷凍食品を全て買って食べてみるということにチャレンジしていました（笑）。

──買って食べてみる！
そうです！エンドユーザーである購買者の方々が、どのようなお客様で、どのような商品を、なぜ買っていくのかといった心理まで理解するためにやっていました。私も先輩に習って、初めて自分で冷凍食品を買いました。これはあくまでも一例ですが、お客様のビジネスや業界への深い理解や知見を持っていることで、そもそもの課題設定や、データから見えてくることが大きく異なってきます。やはりこれは当社がビジネス改善に軸足を置いているからこそだなと思います。

──ビジネスプロデューサーは、お客様から見るとどのような存在なのでしょうか？
ビジネスプロデューサーは、ビジネスとデータをつなぐ懸け橋的な役割だと思います。
データを活用するためには「目的設定→目標設定→分析実施→解釈示唆出し」といった4つのフェーズが重要です。
ただ、先ほどのクライアントのように「そもそもなんのためにやるのか（目的設定）」が決まっていないケースもあります。「何を知れるといいのか（目標設定）」「その目標に向かって実際に分析する（分析実施）」とビジネスの目的をデータの解決手段に落とし込む部分、「分析した結果を解釈して、グッドアクションに落とし込む（解釈示唆出し）」といったデータからビジネスに戻していく部分、それぞれにハードルがあります。
データ分析を理解し、全体像を捉えた上で、データから価値を創出してビジネスインパクトを与えるため、お客様と一緒に高いハードルを乗り越え、橋渡しを担うのが、ビジネスプロデューサーだと思います。

──データをビジネスに活用するために、重要な存在ですね。
本当にそう思います。ビジネスを深く理解し、解決策としてデータを扱うことのできるビジネスプロデューサーだからこそ、お客様が今まで解けなかった課題や、データでしか解けないような課題にも対応できるのではと思います。

データを世の中に広げたい

──ブレインパッドにおけるデータサイエンティストとビジネスプロデューサーの違いを教えてください。
データサイエンティストは、予測モデル構築や最適化など、より専門性に特化した分析を実行する一方、ビジネスプロデューサーは、目的設定や分析結果からの示唆出しなどデータとビジネスの橋渡し役だと思います。ただ業務内容に明確な切り分けがあるわけではなく、あくまでも、専門性や興味・嗜好性として、データサイエンティストが分析側、ビジネスプロデューサーがビジネス側に重きを置いているという印象です。

※当社が考えるデータサイエンティストについては、こちらの記事もご参照ください。
【現役社員が解説】データサイエンティストとは？仕事内容やAI・DX時代に必要なスキル | DOORS DX

──それぞれの強みを活かし合うといった感じでしょうか？
そうかもしれません。データサイエンティストは、分析に関する専門性が高いからこそ、より高度な分析を活かして、難易度の高い複雑な問題を解決する手段を提供することができます。その一方で、ビジネスプロデューサーは、抽象度の高い状態の課題を明確にしたり、データから得た結果から、ビジネスで使えるアクションにまでかみ砕いて伝えることができます。お客様のビジネスインパクト創出に向けて、お互いが持つ専門性やスキルを協力しながら発揮しているイメージです。

──データ活用を実現するためのチームなんですね。
そうですね。どうしてもデータ分析だけでは「で、この後はどうしたらいいの？」になりますし、データだからこそ解決できることもあります。データのポテンシャルを最大限に引き出して、社会価値につなげるための役割分担なのだと思います。

──データのポテンシャルを活かしたい。
私自身、企業経営課題や事業課題など、より抽象度が高く影響範囲の広い課題の解決を支援できるようになっていき、世の中の人全員が、データを使えるようになってほしいなと思います。データの偉大さとまではいいませんが、データを使えばこんなこともできる！すごい！ということを伝えていきたいなと思います。

──最後に、学生の方々にメッセージをお願いいたします。
データ分析には、とても素晴らしい可能性があります。しかし、手段にしかならないものでもあります。ChatGPTなどといったツールにおいても同じことがいえると思います。こういった素晴らしいツールを「どのように使っていくのか、なぜ使うのか、得られた結果をどのように活かしていくのか」を考える部分を人が担うのはこの先も変わらないと思いますし、今後、さらに重要性が増していくと思います。そういった意味で、ブレインパッドのビジネスプロデューサーの重要性は今後も上がり続けるのではないでしょうか。

今、ご自身の持っている専門性を高めてビジネスに貢献したい、データで世の中に価値を生み出したいという方には、ピッタリの仕事だと思います。またもっと純粋に、分析した結果を見て解釈するのが好きな人には、すごくおすすめです。

ぜひ一つでもピンときた方は、気軽にお声をかけてみてください！！

──ありがとうございました！
ありがとうございました！