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鈴木 雅人 (2013年4月入社)
Masato Suzuki
金融ビジネスユニット 金融第二システム事業部
金融デジタルイノベーション本部 第三部 第5G
SEとして入社後、海外での業務研修の経験やメンター制度による先輩社員との出会いから、データサイエンティストの面白さを実感。転身後は日立独自のアルゴリズムを備えたAIソリューションの開発を担当。
大学では情報科学科に在籍してIT系の勉強をし、世の中のさまざまな課題をITで解決しようというSIer※に魅力を感じていたこともあって、就職活動の際も同様の分野をめざしていました。日立製作所は、ITの領域でこれまで多くの実績を残してきたことに加え、展開する事業分野は多岐にわたり、さまざまな企業に向けて幅広いソリューションを提供しています。学生時代に「ITのこの部分をやりたい」と決めていたわけではなかったため、入社後に多くの選択肢があり、自分自身の可能性が広がるのではないかと感じたので日立製作所を選ぶことにしました。当初はSEとして入社しましたが、入社前に考えていたとおり、自分がめざしたいデータサイエンティストとしての新たな道を見つけ、それを実現することができました。
転機が訪れたのは入社5年目、海外短期業務研修制度を利用して、ベトナムのIT企業でAIによるデータ分析業務を体験したのがきっかけです。大学で統計学を学んでいたこともあり、データを読み取ってその背後にあるものを導き出す作業が面白く、やりがいを感じました。研修先から戻って、メンター制度でお世話になっている先輩にベトナムでの経験を話すと、その先輩を通して現在の部署への異動が決まりました。以来、金融機関向けのAIソリューション開発を主なミッションに、データサイエンティストとして業務を続けています。異動までの経緯を考えると、このキャリアパスは日立製作所にいたからこそ可能になったといえます。また日立製作所では、今、AIソリューションの3大領域である統計分析、音声認識、画像認識を連携させる取り組みが始まっています。私自身はもちろん、これからデータサイエンティストをめざす人にとっても刺激的な活躍の場となるのではないでしょうか。
現在、私が担当しているのは、金融機関向けに日立製作所独自のアルゴリズムを実装したAIソリューションを開発することです。一般的に、AIは融資における債務不履行など発生頻度の少ない事象を予測するのは苦手と言われますが、このアルゴリズムはそうした予測を得意としています。進行中の案件は、財務情報をもとに借入条件を決定する従来の融資形態ではなく、日々の取引データをもとに借入条件を決定する新しい融資形態を対象としたものです。開発は、あるネット銀行と共同で進め、構築されたシステムはコンソーシアム型サービスとして地方銀行も含めた多くの金融機関で活用される予定です。これは私が所属する金融ビジネスユニットにおける案件の一例で、お客様ごと、案件ごとに提案するソリューションはさまざまです。データサイエンティストの仕事を楽しめるかどうかの一番のポイントはデータ分析が好きかどうかですが、それぞれのお客様の業務を深く理解して案件に即したソリューションを考えていく、つまり、常に新しいことに興味を持って取り組んでいけるかどうかも非常に重要です。そうした意欲のある人と一緒に、データサイエンス技術を使って、効率的で創造性に満ちた社会を実現していきたいと思っています。
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