現在の仕事内容

AIによるデータ分析で小売業界に貢献

スーパーやコンビニなどの小売企業様向けに、データとAIを活用した 1to1マーケティングサービス「cacicar MA （カシカル エムエー：マーケティングオートメーション） 」の企画・開発を担当しています。小売業界ではお客様の購買体験の向上のために、マスマーケティング（チラシ配布など、すべてのお客様に同じ情報を提供する手法）から、1to1マーケティング（お客様一人ひとりに最適化した情報提供する手法）への移行が進んでいます。しかし、このような仕組みを自社で構築するには多くの人手や時間がかかります。そこに着目し、私たちのサービスを導入して頂くことで、マーケティング活動のDX化を支援しています。

現在、プロダクト企画部に所属し、データ分析エンジニアとして企画と開発をメインで行っています。具体的には小売企業様のマーケティング上の課題をヒアリングし、お客様の属性や購買傾向などのデータをもとに AIモデルの開発・構築をし、分析しています。AIが離反（来店しなくなること) やある商品を購入するお客様の傾向などのデータから予測を算出し、生活者の嗜好や行動および商品への理解を深め、販売施策に活かしていただくことが私の役割です。

職種の面白さ

膨大なデータからAIが導き出す新たな発見を課題解決の糸口に

小さい頃から地図を眺めて新しい発見をすることが好きでした。大学では統計学を学び、世の中の人々が何となく思っていることを数字で表したり、驚くような事実を数字で暴いたりする面白さに魅了されました。卒業後は統計学とビジネスを掛け合わせた仕事がしたいと思っていました。
今、データ分析エンジニアとして日々新しい発見ができる仕事の面白さを感じています。膨大なデータからAIモデルが算出する予測データには、人間が直感的に予測できるものもあれば、まったく予測が付かないような意外性のある発見もあり、面白いです。

また、小売企業様への貢献を実感できることもやりがいに繋がっています。AIで算出したデータと店舗での実際の状況をマッチングすると、「この特徴量※は現場の肌感覚と合っている」「この特徴量は新しい切り口ですね」など、話が盛り上がります。※特徴量：予測対象に影響するデータ。「飲み物の売上」に「気温」が影響している時、「飲み物の売上」という予測対象に対して、「気温の高さ」は特徴量という関係。
例えばある店舗の事例で、近くに競合店が新しくできてから海鮮系商品の特徴量が表れてきました。分析の結果、海鮮系をよく買うお客様がその新規競合店に流出してしまっている、という傾向が分かり、店舗側も海鮮売場が弱いと感じていたことから、改善に繋がったという事例がありました。
「AIは中身がブラックボックスでよくわからない」という声をよく耳にしますが、特徴量を示すことでAI予測の方法やその精度に納得感を持ってもらい、販促活動を進めていただいています。

ＭＣデータプラスで得られる機会

幅広く経験を積み、プロジェクトを動かす

リテイルクラウド事業本部の場合、1人が１社の営業からデリバリーまでを一気通貫で担当することが多いため、職種に捉われず事業を進めるうえで必要な業務に携わることができます。プロジェクトを通して営業（契約、会計）、企画、開発まで行うのでいろいろな経験ができますし、何よりプロジェクトの全体観を捉えてマネジメントができる点に良さを感じています。
もちろん大変なこともあります。最初はすべて未経験ですので、１～2年目は０から学ぶことばかりです。だからとにかく先輩に聞きまくりました。
また、開発を経験するのは社会人になってからでしたが、入社後の研修で JAVAやSQLなど必要なスキルを一通り学ぶことができ、自信を持てました。 開発スキルを上げるには量をこなすことが必要なので、１～３年目はとにかくコードを書いて経験を積みました。

AI事業の面白さ

1to1マーケティングをAI使って行うという最先端の事業で、小売業のDX化を支援することに面白さを感じています。
「cacicar MA」の場合、まずトライアルで小売企業様に使っていただきますが、 AIの精度や分析ノウハウに満足いただけることが多く、データを使って課題解決する面白さとお客様への貢献を日々実感しています。

今後のビジョン

現在はSQLを中心とした業務が多いですが、今後は幅広い業務を経験しながらAIの内部で動いている機械学習やデータベース周りの知見を、さらに高めることで、エンジニアリングの専門知識を深めたいと考えています。
また、将来的にはマネジメントの立場からプロダクトを動かしていきたいと考えているので、コミュニケーション・問題解決・プロジェクト管理のスキルを伸ばしていきたいです。