・Intellective Data Scientist / Consultant / データエンジニア・AIエンジニア・プロンプトエンジニア・リサーチ・データ分析・データサイエンティスト 2021年6月 〜 2025年3月

株式会社アクセンチュアへ新卒入社し、以来一貫してデータ分析およびAIソリューションの開発に従事してきました。入社以降、PythonやSQL、Excel VBAを用いたデータ処理・分析を中心に、需要予測や施策評価、業務改善支援など、多様な業界・業務領域におけるプロジェクトに携わってきました。これまで担当した業界は、小売、製薬、エンタメ、航空、不動産など多岐にわたり、各業界におけるビジネス課題を技術の力で解決することをミッションに、顧客との要件定義から設計・開発・保守・分析・レポーティングに至るまで、幅広いフェーズで価値提供を行ってきました。 プロジェクトにおいては、分析業務のリードだけでなく、若手メンバーへの技術指導や、最大4名規模のチームマネジメントも経験しました。また、クライアントと直接折衝を行いながら、現場視点を取り入れた分析設計や、経営層への提案資料の作成・プレゼンも行っています。顧客ニーズの解像度を高めること、そして分析結果を「使える知見」として現場に届けることを常に意識し、単なるデータ処理にとどまらない、業務改善に直結する分析支援を強みとしています。 近年では、生成AIや因果推論といった先進技術を用いたPoC開発や意思決定支援業務にも注力しています。ある航空会社向けのプロジェクトでは、AIエージェントを開発し、経営層の価値観を自然言語で反映したプロンプト設計を実施。3Dキャラクターとの対話を通じて施策の妥当性を確認・議論できる仕組みを構築し、PoCフェーズを経て実運用まで至りました。この取り組みは、技術的な新しさに加え、業務フローとの親和性やUX設計までを考慮した点が評価され、クライアント社内でも注目を集めました。 また、製薬企業向けには、Meta-Learnerを活用した因果推論により営業施策の効果を定量的に可視化し、限られたデータの中でも高い精度で実施可能な施策評価フレームを構築しました。これにより、営業現場の「なんとなく効いた」感覚を、データに基づくエビデンスへと昇華し、次の施策立案に役立てるというサイクルを確立しました。業務プロセスや現場課題への理解に基づき、単なる分析に留まらず、運用面まで意識した仕組みづくりを大切にしています。 加えて、小売業界のクライアントに対しては、購買データや会員情報をもとにクラスタリングを実施し、特徴的なペルソナ群を可視化した上で、店舗別のアプローチ設計を支援しました。地域特性や顧客層に応じたジャーニー設計、さらには流出・流入の構造分析を通じて、店舗の抱える根本的な課題の特定と提言を行いました。特に経営層向けの報告資料では、数値的なインパクトだけでなく、実際の店舗運営と結びついた改善シナリオを提示することで、具体的な意思決定の支援につなげることができました。 技術面では、Python（pandas, scikit-learn, lightGBM, causalmlなど）、SQL（PostgreSQL, MySQL）、クラウド（GCP, AWS）に精通しており、WebAPIの連携やDockerによる開発環境構築、Seleniumを用いた業務自動化ツールの開発経験もあります。加えて、Google Cloud RunやCloud Functionsを用いたマイクロサービスの構築、Google SheetsやGASとの連携によるローコードツール開発も行っており、分析から実装・運用までを一貫して担える点が私の強みです。 今後は、因果推論や生成AIといった技術をより実務に根差した形で活用し、現場の課題解決と企業の意思決定力強化に貢献していきたいと考えています。単なる技術者としてではなく、ビジネス課題に対してデータと技術で切り込み、実際の業務変革に結びつけていく「橋渡し役」として、価値を発揮していきたいと思っています。