データコンサルティング部について

我々は新たなビジネス機会を捉えるために、楽天グループが持つデータやクライアント企業固有のデータを活用し、機械学習や様々な分析手法に基づいたインサイトの提供や施策立案・実行までをサポートします。
また我々が対応する企業は、楽天経済圏企業（楽天市場や楽天銀行 等）のみではなく、楽天以外の企業に対してのコンサルティングサービスを提供しており、対象のインダストリーは様々です。
– メーカー・サービス
– ハイテクメディア
– 金融
楽天はEコマース・金融・トラベル・モバイル等の幅広いサービスを提供しています。またそれぞれの事業規模も大きいため、十分な規模のデータプラットフォームを保有しており、そのデータを活用することで、様々な企業のニーズに答えることができます。

データコンサルタントの役割

データサイエンスコンサルティング部では、データサイエンティストやエンジニアと協業しながら、データサイエンスが導く付加価値を事業貢献へと転換できる業務遂行能力と、会社単位の事業課題を俯瞰して見られる戦略的思考をもって実行していくコンサルタントが必要です。
データコンサルタントはデジタルへの知見やソリューション・技術的内容を理解しながら事業課題を見つけて、どのように事業貢献に繋げられるかの道筋を判断できることが役割といえます。

DSCD部署紹介

データサイエンスコンサルティング部では楽天グループにおける５つの主要なカンパニー、コマース、アド & マーケティング、コミュニケーションズ & エナジー、フィンテックグループ、インベストメント & インキュベーション、の全事業に対し、データ・AI技術の活用促進および、それら技術による売上・利益貢献の最大化を目的として、楽天グループが持つデータソリューションを企画提案、実行推進する部署です。
また楽天グループ外企業へのデータサイエンスを活用したビジネスコンサルティング・楽天グループとの協業推進プロジェクトマネジメント、データソリューションサービスも提供しています。

組織体系

データサイエンスコンサルティング部は主に４つの課によって組織が成り立っています。
ストラテジックビジネスコンサルティング課は楽天グループのオンラインを主軸とする基幹ビジネス、コマース＋アド & マーケティングカンパニーに対応するデータコンサルタントが所属しています。フィンテックコンサルティング課、コミュニケーションズ & エナジー課もそれぞれフィンテックグループカンパニー、コミュニケーションズ & エナジーカンパニーに対応するコンサルタントが所属しており、上記３つの課では各事業のCXOおよび経営企画部・マーケティング部など主要なビジネス部門と共にデータ・AI技術を活用した企画・提案・実行を主務としています。
データサイエンス & アナリティクス課では、事業を横断したデータソリューションを開発・提供するデータサイエンティスト・アナリストが所属しています。
また楽天グループ各企業を担当する４つの課の他に、外部企業に対するデータコンサルティンググループが存在しており、楽天が業務提携する各企業に対しても楽天のデータアセットを提供できるデータコンサルタントが所属しています。
メンバーとしては現在日本に120名程度、インドに30名程度、総勢150名程度のデータコンサルタント・サイエンティストが所属しており、各事業からのニーズに合わせて毎年急速に組織を拡大しています。

カルチャー

ビジネスコンサルタントとしての経営企画・プロジェクト推進の能力とデータ・AIの技術・ソリューションを組み合わせて、各事業における売上・利益を最大限に増やすことを共通目的としており、それを実現するために必要な能力開発・協業体制の構築をスムーズにできる組織文化を持っています。
特にデータサイエンティストについて、他の部署にいるデータサイエンティストとの最大の違いは常にビジネス課題に対する解決策を提示することに注力している点があげられます。新技術を開発するR&Dデータサイエンティストや、プロダクト開発・性能向上を目的とするプロダクトデータサイエンティストと違い、各事業のCXO、もしくは経営企画・マーケティング部などから提示されるビジネス上の課題に対し、楽天が持つすべてのデータアセットをフル活用して科学的な解決策・ソリューションを提示することが求められており、データサイエンティストであってもビジネスに対する深い理解が必要となります。
データ・AIの力を使って最大のビジネスインパクトを求めるという方向性は部内での共通した文化として成り立っています。

スキル・素養など求められること

データサイエンスが導く付加価値を事業貢献へと転換できる業務遂行能力と、会社単位の事業課題を俯瞰して見られる戦略的思考をもつ人材を非常に重視しており、現在コンサルティングファーム・事業会社経営企画出身者、およびアカデミアを含むデータサイエンスにおける専門知識・技術を持つ人を積極採用しています。
データコンサルタントにはデジタルへの知見やソリューション・技術的内容を理解しながら事業課題を見つけて、どのように事業貢献に繋げられるかの道筋を定義できるプロジェクトマネジメント能力が求められています。
データサイエンティストには深いデータサイエンス・数学統計の知識を持ちながら、ビジネス上の課題をどうやってデータサイエンスによって解きうる問題に置き換えるかという課題設計能力が重要とされます。
コンサルティング・データサイエンス両面において、専門家が在籍しており学習すべき教材や社内勉強会なども充実していますので、現時点で十分なスキルを備えていなくても入社後常に最先端の技術習得を心掛けるマインドセットが重要な成功のカギになっています。

英語力について

全社共通のTOEIC 800点という基準に加え、非日本語話者である同僚と英語でコミュニケーションをとること、国籍や背景の異なる同僚と一緒に仕事をすることに積極的である姿勢は重要です。現在データサイエンスコンサルティング部では10か国以上のさまざまな国籍の方が在籍しており、東京オフィスに加えてインド・バンガロールにもオフィス・メンバーが在籍していて同じチームとして活動しています。現時点のテストの点数や会話のレベルがどうか、ということより将来自分のキャリアパスに国際的なチームの中で働く意欲があるかどうか？が楽天グループの仕事環境で活躍するにあたり一番重要な要素だと考えています。

キャリアパスについて

楽天グループには様々なキャリアパスを取る選択肢があり、特に特徴的な点として、必ずしもキャリアップを志す社員全員がマネージャーやディレクターにならなくてもいいという、スペシャリスト向けのキャリアパスがあることは大きな特徴です。
特にデータサイエンス・AIの領域で、最先端の知識や技術を有している方は、マネージャーなどのタイトルがついていなくても、非常に高い評価を受けており、給与にも反映されているケースはたくさんあります。
データサイエンティストのキャリアパスとして、データサイエンスマネージャーとして大規模なデータサイエンスチームをマネージできるようになる道もあれば、特殊な専門領域にフォーカスしたい人にはスペシャリスト向けのキャリアパスが用意されています。
マネジメントキャリアに進むとしても、100人や200人という規模のデータサイエンスチームを1社の中で構成できるという機会はなかなかないと思いますので、楽天グループという会社の中で大規模なデータサイエンス組織のマネジメント経験が積めるという点はキャリア形成の大きな魅力の一つだと考えています。

面白さややりがい

楽天グループにおいてデータサイエンス業務に携わることの魅力は大きく分けて3つあります。
1つ目は、事業のダイナミズムです。楽天グループでは海外の企業を買収したり最近ではMNO事業を始めたりという活動は社会的にも認知されていると思いますが、企業全体における意思決定、および企業の成長の速度が非常に速い点が楽天グループの特徴として挙げられます。急成長する企業の共通した傾向ですが、新しい技術・ビジネス動向にとても敏感な社風があり、、新しい事業を始める場合、会社全体がドラスティックに組織やお金を含めて動いていきます。我々の活動でも複数企業とのJVを組んだり、新しいデータ協業の仕組みを企画して推進していますが、事業の伸長に合わせて新しい取組に携わる機会が多いことは大きな利点といえます。
2つ目は、データ・AIを事業戦略の基軸としている企業文化です。近年楽天グループ全体戦略の一つに常にデータ戦略が含まれており、全役員が新しいデータ・AIの技術を活用することに積極的である点は、データ事業に携わる人にとっては大きな利点だと思います。特に大企業でありがちな、データ分析よって得られたインサイト、それに基づく新規事業・事業改善を提案しても、データインサイトの価値が軽視されてしまったり、事業意思決定ができないために企画案が実現できないというケースが多々ありますが、楽天グループでは企画案が正しく・価値のあるものであればすぐに事業で採用し実行まで進める、といった企業文化が既にあり、優れたデータコンサルタント・データサイエンティストが事業インパクト・成果を出しやすい環境が整っています。
3つ目は、統合されたデータ環境です。楽天グループでは既にほぼ全ての事業データが１つのデータプラットフォームに統合されており、シングルカスタマーIDによって相互に紐づけられる環境が整っています。データ分析でありがちなボトルネックとして、必要なデータの所在を調べたり、データへのアクセス申請に時間がかかったり、データ分析を始める前の準備段階で多大な工数を必要としてしまい、事業に求められる速度で結果を出したり、短期サイクルでPDCAを回したりといった活動ができない場合があります。優れたデータサイエンティストがそうした事前準備に多くの時間を取られてしまうことは大きな損失であり、統合された1つのデータプラットフォーム上でデータ分析の活動が行えることはデータサイエンス活動の生産性を高める上で1つの必須要素だと考えています。
上記の通り楽天グループはデータ・AIの技術が事業インパクトを出すための環境が整っており、優秀なデータコンサルタント・データサイエンティストにとっては持てる才能を発揮しやすく、サイエンス的にもビジネス的にも面白い案件・機会が得られる場だと考えています。