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2020.08.07

頼れるBIマイスターの勉強術(上田 信治)

頼れるBIマイスターの勉強術(上田 信治)


次世代のアシストをリードする高度な専門技術を持つトップ技術者を認定する「マイスター」認定制度。2020年度BIマイスターに、ビジネスソリューション本部 西日本顧客支援部の上田信治さんが認定されました。上田さんはAIビジネスの立ち上げのためにデータサイエンティストとしてのスキル習得にもチャレンジ中です。一体どんな勉強をしているのか。上田さん、教えてください!

自己の棚卸作業がマイスターへの一歩


── BIマイスター認定、おめでとうございます。BIマイスターには膨大なタスクが求められていますが、顧客支援の業務をこなしつつ、かつ様々なスキルを学ばれてのBIマイスター合格、達成感もひとしおだったかと思います。

ありがとうございます。マイスターとして認定をいただくにあたり、知識や経験を棚卸したり、不足するところを補うといった活動を通常業務と並行して行いましたが、こういう作業はこれまであまりやったことがなかったので勝手もわからず、結構戸惑いもありました。

ただ、自分自身を1つの体系に整理していくという作業は自分を客観的に振り返るという意味ではなかなか興味深かったです。なんというか、我ながらいろいろやってきているな、と。

アシストへの入社:営業志望が、技術一筋に


── ITは学生時代から余裕でこなしてきたバリバリの理系なんでしょうか?

どういうわけか大学に入った頃からなんとなく理系っぽい顔みたいと言われることが増えたんですが、大学時代は文学部で歴史を専攻する、いわゆる文系ど真ん中の学生でした。一応大学に入るときにレポートを書いたりするだろうからとパソコンは買いましたが、本当にたまにワープロソフトで宿題のレポートを書く以外まったく使うことはなかったですし、それ以上のことをやろうと思うこともありませんでした。本当にコンピュータには一切興味はなかったです。ちょうど世間でインターネットが一般的に使われ始める少し前くらいに大学に入学したので、周りでもパソコンを持っているような友達はほとんどいなかったですね。

ですので、正直なところIT系の企業への就職は全然頭になかったんですが、ちょうどバブルが弾けた後の就職超氷河期真っ只中に就職活動をしていましたので、選り好みをしている場合じゃないということでとにかく手あたり次第に資料請求をしていたらその中にたまたまアシストが入っていました。

── 入社の決め手となったのは?

最終的にアシストへの入社を決めたのは、就職活動を続けていく中でこれからどんどんITは必要になっていくであろうということ、いろいろな業種・業界の会社のお手伝いができる仕事というところに魅力を感じるようになったこと、あとは一番最初に内定をもらったからです。とにかく就職活動が大変だったので、魅力を感じていた会社から内定をもらったので即決しました。

とはいえ最初は職種としては営業志望でした。全然コンピュータを触ったこともなければ技術職を担当している自分のイメージもまるで湧かなかったので、技術職はないなと。まだ営業の方がイメージできたからというただそれだけの理由でしたが、それがなんだかんだありながら20年以上技術職を続けているのですから我ながら不思議だなと思います。アシストでは、技術職も営業マインドを持ちながらお客様の課題解決のための提案や使いこなしの支援を行いますので、いろいろなお客様のお手伝いをするというまさに入社時に魅力に感じていた仕事ができる、というところにやりがいを感じているのだと思います。

アシストでの歩み:様々な製品のフィールド技術を経て、ソリューション技術部へ


── 技術者としてのキャリアを教えてください。

最初はアプリケーション開発ツールの製品担当フィールド技術からスタートしました。今にして思えば、製品と合わせてアプリケーション開発の方法論のようなものにも触れられたのは、その後の技術者としての活動にプラスになったように思います。コンピュータの中で何が行われているのかがなんとなくわかったので、過度に不安を持つこともなくなりました。

その後、担当する製品がアプリケーション開発ツールからBIツール、CMS、データ連携ツール、eラーニングツールなどどんどん変わり、入社4年目でマネージャになったりしながら製品担当フィールド技術を続けていましたが、2011年にソリューション技術部に異動しました。

その当時のソリューション技術部は他の技術部とは異なり、特定の製品を担当するのではなく潜在ニーズの発掘や提案の組み立て、導入後の技術支援のとりまとめなどを行いました。当初は情報活用分野全般の担当という形で活動していましたが、現在は西日本顧客支援部でおもに特定のお客様に対して、営業担当や製品担当技術と連携しながら、製品や分野に関わらない提案や技術支援のとりまとめなどを行っています。

データサイエンスへの取り組み:BI+AIが生むシナジー効果


── データサイエンスに取り組まれたきっかけは?

アシストが取り扱う「Paxata」が昨年DataRobot社に買収され、アシストも機械学習を自動化するAIツール「DataRobot」の販売・サポートをすることになり、その立ち上げに参加したのが直接的なきっかけです。実際には何年か前から、社外のデータサイエンスの研修を受講したり、定時後に社外の勉強会に参加したりなどしてきました。そうした活動が、BIマイスター認定につながった1つだと思うのですが、一方でそうした取り組みを周囲の方がみてくれていたのでAIビジネスの立ち上げメンバーに選ばれたのかなと思っています。

BIやAIは言葉の定義や解釈、認識がいろいろある分野ではありますが、アプローチは違えども、どちらもデータを源泉として意思決定や異常検知を支援する方法や技術だと思っています。その意味ではお客様の課題解決という最終的な目標を実現するためにはどちらも知っておくべきだし、うまく組み合わせたり、状況に応じて使い分けたりとすることでより効果が高まるものだと思っています。

従来の業務の合間を縫ってDataRobot社の技術認定を受けるための研修を受けながら、体系的にAIやデータサイエンスの知識を学んでいますが、これまでのBIを中心とした情報活用分野とは異なるAIならではのデータサイエンスや運用の考え方など、新しい知識を覚えるのはなかなか大変です。ただ、これまでやってきたBI系の業務へフィードバックできることも多いので、非常に刺激になっています。


大切にしていること:調べ込むと、世界は広がる


── 仕事をするうえで大切にしていることはなんですか?

仕事をするうえで大切にしていることとして、2つ意識しています。

1つ目は、技術的なことであるかどうかに関わらず、対象の物事そのものだけではなくその背後や周辺も視野に入れて調べるようにすることです。残念ながら技術的な情報をすっと理解できるタイプではないので、1つ調べるとそれを理解するために前提となる別の技術も確認しなければいけなくなり、芋づる式に調査対象が広がってしまいます。場合によっては以前調査したことをまた違う観点から何度も調べることになるときもあります。ただ、違う角度からインプットすることになるので、1度ではよくわからなかったところが急に腑に落ちたりすることが結構あります。そうした多層的な確認が提案時の発想の広がりにつながることや、トラブルシューティング時の調査ポイントの絞り込みにも役立っていると感じます。

2つ目は基本的には相談や依頼された仕事は断らないということです。経験がない、知識がない、などの場合であっても、断るのではなく、経験または知識がある人を巻き込むなど、どうすればできるのかを考えるようにしています。

── 上田さんは、いつも冷静で慌てているのを見たことがない、と言う人もいるんですが。

驚いているところを見たことがないとかも言われることがありますね。でも、普通に慌ててますし、なんなら人並み以上に短気なんですが……。家族にはすぐにわかると言われますから、普段から観察しておいてもらえるとそのうち分かるようになると思います。

自分が短気なのは分かっているので、慌てたり焦ったりはしてもそれに流されないように自制しようとしている面はあります。例えば、慌てたところで何も解決しないと自分に言い聞かせて極力切り替えるようにしています。日常生活ではなかなかうまくいかないですが、システムトラブルの時などは早々に解決する、もしくは回避することが求められていると分かっているので、慌ててる暇があったらどこからどう手を付けるべきかを検討するように頭を切り換えるのは比較的やりやすいです。まあ場数もあるとは思いますが。

── 顧客支援というお仕事をされていて、やりがいを感じる時は?

基本的には、お客様の要望を伺いながら組み立てた提案が採用されたり、構築のプロジェクトが完了して成果を評価していただいたりすると、やはり充実感を感じます。

ただ、顧客支援という立場でお客様と向き合うと、お客様の業務課題に対してITで解決できる領域は千差万別だと実感します。なので、私がある製品や分野しかお応えできない立場であれば、一部分ではお手伝いできても課題全体に対してお話をすることができません。そうではなくて、様々なお手伝いができうる立場というところが顧客支援という仕事の大変なところであり、楽しいところでもあります。

ある時はデータ分析基盤の構築で、またある時はシステム運用の提案で、といったように自分の得意領域に関係なく対応するためには幅広く情報を収集しなければなりませんし、それらを課題解決の観点で組み合わせ、実現性をもった提案にする創造性も必要です。次から次へと新しい技術が出てくるITの世界をひとりですべてカバーすることはできませんが、アシストには様々な製品や分野のスペシャリストがいます。そうした力を集めてより幅広い業務課題に向き合いお手伝いする、そのとりまとめができるのは難しい仕事ではありますが、その分やりがいも大きくなりますね。

今後の展望:データマネジメントの領域へ


── アシストでこれからやってみたいことはありますか?

BIもデータサイエンスもまだまだ勉強していかないといけないところが多くありますが、その他で具体的に今一番興味があるのはデータマネジメントの領域ですね。BIやデータサイエンス、AIにしろ、適切に管理された信頼できるデータがないと正しく用いることはできないので、前提となるデータの適切な管理は押さえておくべきだろうと感じています。

広い意味では、ある特定の領域については深い見識を持ちながら、その領域を含んだ分野については幅広くコーディネートやプロデュースのようなことができるようになりたいと思っています。それがデータ活用の領域というイメージですね。

アシストの良さは、いわゆる風通しの良さのようなところももちろんですが、そうしたものを通じて今までやったことがない新しい環境や状況に自分を置けるところがいいなと思います。私はそんなに前に前に出ていくタイプではないと思いますが、それでも普段から色々とコミュニケーションを取ることで、やってみたいことにチャレンジする機会を捉えることができるのはすごくやりやすいです。

何をやるにしろ、アシストに入社した時に「あの人が言うならやってみよう」「あの人がいるから頼んでみよう」と思われるような人になりたいと思った初心は忘れないようにしたいと思います。

オフの過ごし方:マイスターはサイエニスト


── 上田さんのお話を聞いているとオフの時も勉強をしている姿が浮かんでしまうんですが、どんなことをして過ごしているのですか?

ここ10年ほど、自宅の近くにある貸農園で野菜を育てています。もともとは個人でやっていたのですが、数年前からは農業部検討プロジェクトの大阪支部という位置づけになり、年に数回、同僚ファミリーなどにも参加してもらって収穫体験なども行っています。例えば、今年は新型コロナウイルスへの感染防止もあって中止しましたが、毎年初夏はジャガイモ掘りイベントを企画しています。サツマイモの芋ほりは幼稚園などのイベントでもよくありますが、ジャガイモはあまりないので参加してくれた子どもたちも楽しんでくれているようです。

あとは、ランニング好きが集まる走友会というクラブにも入ったり、同僚と仕事終わりに近くのボルダリングジムに行ったりすることもあります。そんなに本格的にやっているわけではないですが、体を動かしているときの余計なことを考えない、頭の中がシンプルになる感じが好きですね。なので、畑でも野菜の収穫ももちろん楽しいですが、黙々とひたすら雑草を抜くのも意外と楽しいです。


── 論理的で言葉を一つ一つ選びながら丁寧に話す上田さん、オフの過ごし方もアシストらしさがでています。マイスターそしてデータサイエンティストとして、これからもBIとAI分野での活躍を期待しています!


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