コトラ（広報チーム） 
アクセンチュアを選んだ理由
データサイエンティストを志望したきっかけ
私がデータサイエンティストを志望した背景には、工学系大学院で培ったITや数学の知識が大きく影響しています。大学院時代には、SNSデータ分析やアパレル企業のマーケティング分析などのプロジェクトに携わり、データを活用してビジネス課題を解決する面白さを実感しました。特に、データから洞察を引き出し、それをもとに意思決定を行うというプロセスが非常に魅力的に感じられました。また、プログラミングや統計学のスキルを活かしながら、大規模なデータに触れる仕事に挑戦したいと思ったことが、志望のきっかけになりました。
アクセンチュアの魅力と他社との違い
アクセンチュアを選んだ最も大きな理由は、その業界内での技術力とキャリアパスの多様性にあります。アクセンチュアはデータ分析分野で早期から専門部署を設立しており、高度なスキルを磨く環境が整っている点に魅力を感じました。また、アナリティクスやテクノロジーサービスといった分野において、データの力を活用して顧客の課題を解決する企業文化に共感を覚えました。他社との違いを感じたのは、プロジェクト中心の働き方が確立されており、メリハリのある生活を送りながらもやりがいのある仕事に集中できる点です。さらに、アクセンチュアは技術系職種とコンサルティング職種が融合しているため、単なる技術者に留まらず、クライアントとの密接な対話を通じて価値を提供できるという点にも魅力を感じました。
選考プロセスと準備したこと
アクセンチュアの選考プロセスは、エントリーシート、筆記試験、グループディスカッション、そして複数回の面接という流れで進みました。このプロセスを通じて、技術力だけでなく人間力も評価されることを強く実感しました。選考準備としては、プログラミングやデータ分析の基礎スキルを改めて復習し、練習問題を解くことで実践力を磨きました。また、過去のプロジェクト経験をもとに、自分がどのように貢献してきたかを簡潔に説明できるよう、エピソードを整理しました。さらに、グループディスカッションに向けては、論理的な思考を訓練し、周囲と協力して課題を解決する姿勢を意識するよう心がけました。
未経験からでも挑戦できるポイント
アクセンチュアは未経験からでもデータサイエンティストとして挑戦できる機会を提供しています。その理由は、社内での充実したトレーニング制度と、スキルアップを支援する環境にあります。特にアクセンチュアでは、「データを活用して顧客の課題を解決する」という明確な使命があるため、技術力だけでなく、問題解決のアプローチやコミュニケーションスキルも重視されています。私自身、当初は未経験に近い状態でしたが、上司やチームメンバーのサポートを得ながら、短期間で業務に必要なスキルを習得しました。また、好奇心を持ち続け、新しい技術や考え方を積極的に学び取る姿勢が重要だと感じました。
データサイエンティスト1年目の仕事内容
プロジェクトの種類と担当業務
アクセンチュアでのデータサイエンティスト1年目の仕事は、さまざまな業界にわたるプロジェクトに携わることで構成されています。私はこれまで、SNSデータ分析やアパレル企業のマーケティング分析といったプロジェクトを経験しました。初めてのプロジェクトでは、化粧品メーカーのデータ活用支援を担当しました。この案件では顧客のビジネス課題をデータから特定し、適切な分析結果をもとに具体的な解決策を提示する役割を果たしました。初期段階では上司の指示をもとにデータ抽出を行うことが多かったものの、数カ月で自主的に分析を進められるようになったことは大きな成長ポイントでした。
日々のスケジュールと働き方
データサイエンティストとしての1日はプロジェクトの進行状況に応じて大きく異なりますが、一般的なスケジュールとしては、午前中にミーティングやタスクの進捗確認を行い、午後は主にデータ準備や分析作業に集中することが多いです。クライアントとの協議がある場合はその準備やレポート作成も重要な業務の一環です。アクセンチュアではプロジェクトベースの働き方が特徴で、繁忙期と比較的余裕のある時期が分かれています。このため、メリハリのある生活が送りやすいとも感じています。
使用している技術やツール
仕事において使用する技術やツールは多岐にわたります。主にPythonやRを用いたデータ処理、SQLを活用したデータベース操作が基本スキルとして求められました。また、機械学習モデルの構築にはScikit-learnやTensorFlowのようなライブラリを活用しています。データの可視化やレポート作成にはTableauやPower BIを使用することも多いです。アクセンチュアではこれらのツールを使いこなす必要があり、理解が深まるほどプロジェクトへの貢献度が高まることを実感しています。
壁にぶつかった経験とその乗り越え方
データサイエンティストとして最初にぶつかった壁は、複雑なクライアント要件を正確に理解し、それを分析手法に落とし込むプロセスにありました。例えば、SNS分析のプロジェクトにおいて、膨大なデータから顧客のインサイトを抽出する際、どの指標を優先すべきか迷った経験があります。この課題を乗り越えるために、チームメンバーや上司と積極的に相談し、分析の方向性を明確化するよう努めました。また、自主学習を続けながら最新技術や業界動向にもキャッチアップし、複雑な課題にも対応できるスキルを積み上げています。この経験から、クライアントの課題を正確に理解するためのコミュニケーション能力と技術的な知識の両方が重要であると学びました。
学びと成長のポイント
データ分析スキルの強化
アクセンチュアでデータサイエンティストとして働き始めてから強く感じたのは、データ分析スキルの向上は日々の業務を通して自然に身につくということです。初めて携わったプロジェクトでは、化粧品メーカーのデータ活用支援を担当しました。上司の指示でデータを抽出・整理するところからスタートし、2～3か月後には自主的に分析を設計できるまで成長しました。特に、プログラミングスキルや統計的手法の理解を深めることが必要であり、機械学習や自然言語処理を使った分析案件も経験する中で、実務に直結する技術力を養いました。アクセンチュアではこれらのスキルを活かす機会が豊富であるため、学びの場として非常に魅力的です。
クライアント対応で学んだこと
アクセンチュアにおけるデータサイエンティストの役割は、データの分析だけでなくクライアントとのコミュニケーションも重要です。プロジェクト中、クライアントと直接対話をしながらビジネス課題を特定し、データ活用による解決策を提案する場面が多々ありました。例えば、アパレル企業のマーケティング分析では、クライアントのニーズを正確に理解することで的確な分析を進めることができました。さらに、「難易度が高い課題」と思われる内容でも、クライアントと丁寧に話し合い課題を細分化することで、解決の糸口を探す力が身につきました。
チームで働く上でのコミュニケーション
データサイエンティストとして働く上で、チームメンバーとのコミュニケーションは欠かせない要素です。私が所属するAIグループでは、様々なバックグラウンドを持つメンバーが協力しながらプロジェクトを進めます。技術面で得意分野が異なるメンバーと連携することで、お互いの知識を補完し合い、より良い成果を生み出すことが可能です。また、プロジェクト全体を俯瞰して状況を説明するスキルや、問題解決に向けた建設的な議論をする姿勢が求められました。これらの経験を通し、チームワークの大切さを実感することが多くありました。
自己学習を続ける重要性
アクセンチュアでデータサイエンティストとしてキャリアを積む上では、自己学習が欠かせません。データ分析の手法や活用されるテクノロジーは日々変化しており、どんなプロジェクトにも対応できる柔軟さが求められます。私自身、AIや機械学習のトピックを学び直すためにオンラインコースを受講したり、最新のテクノロジーに関する書籍を読むことを習慣にしています。このように日々の学びを続けることで、複雑な課題にも自信を持って取り組むことができるようになりました。アクセンチュアでは、成長できる環境が整っているため、習得したスキルをすぐに実践で活用できるという点も大きな魅力だと感じています。
アクセンチュアで働くリアルと今後の目標
アクセンチュアの独自の企業文化
アクセンチュアで働いていて感じるのは、常に「成長」と「挑戦」を求められる独自の企業文化です。アクセンチュアはデータサイエンティストとしての専門性を活かし、顧客の課題をデータドリブンで解決していくことに重きを置いています。この環境では、単なる技術者としてだけでなく、顧客のビジネスを深く理解するコンサルタントとしても成長を求められます。また、多様なプロジェクトを経験できる点が魅力であり、たとえばAIを用いた需要予測やSNSデータ分析など、幅広い分野の課題に携わることができるのです。
さらに、チームで働く場面では「協働」を大切にする文化を感じます。異なるバックグラウンドやスキルを持つ同僚との意見交換は、新しい視点を得られる貴重な機会です。そして、「個々人の成長＝組織全体の成長」という考え方が根付いており、社内研修やメンター制度を活用してスキルアップが奨励されています。
働きながら感じるやりがいと課題
やりがいとして最も感じるのは、プロジェクトを通じて顧客のビジネスに直接的なインパクトを与えられる瞬間です。たとえば、初めて担当した化粧品メーカーのデータ活用支援プロジェクトでは、蓄積されたデータを的確に分析することで新たな顧客層を開拓できる可能性を示しました。こうした成果は、データサイエンティストとしての役割を実感できる瞬間です。
一方で、課題としては、時に激務と言われる環境に直面することもあります。特にプロジェクトの進捗が忙しい時期には、スケジュール管理やタスク優先順位づけが難易度の高い課題となります。しかし、このような経験は自身の成長につながるチャンスと捉えることが重要です。
今後目指すキャリアとステップ
現時点での目標は、より高度なデータ分析手法を用いてクライアントに対して付加価値の高い提案ができるデータサイエンティストになることです。そのためには、データ解析技術やプログラミング能力を向上させるだけでなく、ビジネス感覚をさらに磨いていきたいと考えています。
また、アクセンチュアではキャリアパスが多様であり、プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引する役割も視野に入れています。最終的には、AIや機械学習に特化した分野でのエキスパートとして、業界をリードする存在になりたいと考えています。
新しい挑戦をするための心構え
新たな挑戦をするためには、まず「好奇心」を持ち続けることが大切だと感じています。データサイエンティストとして働く中で、新しい技術やトレンドは常に変化しており、それらに適応し続けることが必要不可欠です。また、課題が壁のように立ちはだかることもありますが、その壁を乗り越えるには「柔軟性」と「学ぶ意欲」が重要です。
さらに、アクセンチュアで働く難易度の高い環境においては、一人で抱え込まずにチームのサポートを得ることも成功へのカギです。最終的には挑戦を恐れず、積極的に新しいスキルや役割に取り組む姿勢が、次のステップへ繋がると信じています。