STORY

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金融×決済の経験を武器に、新たな挑戦へ──人が繋いだトレイルブレイザーとの縁

──これまでのキャリアについて、また転職を決めた理由を教えてください。

指田：大学卒業後に外資系のIT企業に就職し、金融系のクライアントでシステム開発をしていました。その経験から金融業界に興味を持ち、次のキャリアとして資産運用会社に転職しました。そこでは、機械学習を用いた投資戦略に関するシステムの設計・開発などに携わりました。その後、よりチャレンジングな環境に身を置きたいと考え金融系のプロダクトを扱う少数精鋭のベンチャー企業に転職しプロダクトマネージャーを務めました。
とてもやりがいを感じる一方で、より大きなスケールで挑戦出来る環境にも憧れを持っていました。そんなときに、新卒時代の同期がトレイルブレイザーに転職することを決めて「一緒にどうか？」と声をかけてくれたんです。
話を聞くと、フルリモート・フルフレックスを前提とした働きやすい環境があり、しかもJR西日本グループという土台の上でスタートアップ的な要素もある。ここなら新しい挑戦ができそうだと感じて入社を決めました。

水野：私は、新卒でクレジットカード会社の総合職として働き始め、加盟店の開拓や、決済端末やネットワークの管理・開発に携わっていました。その後、外資系の大手EC会社に転職。当初は書籍を扱うチームで、バイヤーとプロダクトマネージャーを兼務する中でビッグデータに触れる機会が増えていき、データ分析のスキルを磨いていきました。最終的には、お客様への商品配送に関わる幹線輸送チームに異動し、データを使った可視化や課題解決をサポートするエンジニアになりました。

そんな折、夫の転勤で東京を離れることになったこと、同時期に妊娠が分かったこと、加えて、大手EC会社で週3日の出社義務ができるなど様々なタイミングが重なり、リモートで働ける仕事を探していたところ、当時のマネージャーのつながりでトレイルブレイザーを紹介してもらいました。話を聞いてみると、私が経験してきた決済領域の知識や、培ってきたビッグデータ分析のスキルが活かせる環境だと感じました。特に、電子マネーや決済関連のデータを扱うプロジェクトが進行していると聞いて、これまでのキャリアとの親和性も高いと感じました。
フルリモート・フルフレックスという働きやすさに加えて、ビッグデータを活用しながら実際に課題解決に携われる環境に魅力を感じ、転職を決めたという感じですね。

ビッグデータを誰もが使える形へ──データサイエンティストの仕事と役割

──データサイエンティストとしてどのような取り組みをしていますか？

指田：イメージしやすい取り組み事例として、JR西日本の決済サービスである 「ICOCA」の加盟店で実施するキャンペーンの効果検証があります。効果検証では 、ICOCAのエンドユーザがキャンペーンを認知するフェーズから利用までの全体のプロセスを対象として分析を行う必要があります。
そのため、メール開封率からキャンペーン参加人数、インセンティブ獲得数、加盟店売上、紐づくユーザ情報を対象に分析します。そして、分析を通してどのような施策効果があったのか、どこに課題があるのか明らかにし、結果や改善案をクライアントにフィードバック。内容を議論しながら、目指すべき目標の達成に向けてサポートしています。

水野：私が現在、主に携わっているのは、クライアントであるJR西日本のICOCAチームが、よりスムーズにデータを活用できるよう支援することです。これまでは、経験則的に得られた仮説は多数あるものの、それを裏付けるデータを得ることが簡単ではありませんでした。
そのようなお話を伺ううちに、チームの皆さんが「事業全体を把握でき、データを根拠に自分たちで仮説を立てられる状態」となることで、より活発な議論のもと施策検討を進められると感じました。
こうした背景から、分析データを柔軟に確認できるダッシュボードを作成しています。ICOCAの決済サービスを利用している人の中に、JR西日本が推進している「WESTER」という会員サービスの登録者はどのくらいいるのか。また、年代別にどのようなコントラストがあるのかなど、データ分析に詳しくない方でも一目で分かるように可視化しています。
はじめは、ICOCAチームの皆さんにデモンストレーションをしながら得られる示唆や仮説を説明し、ビッグデータをどう活用できるのかを共有しました。今では、チームの皆さんが自らダッシュボードを活用されており、「こういった数字も見てみたい」、「違うチームでも活用したい」といった前向きなお声もいただきました。今後も、より効果的な施策検討が推進できるようサポートしていきます。

データ分析を支えるチームワーク──組織の成長とナレッジの蓄積

──チームや組織としての働き方について教えてください。

指田：私が入社した2024年4月頃は、まだ会社として立ち上がったばかりで、ゼロイチで作り上げることが多く、大変な面もありました。でも、今では人も増えて役割が整理され、チームとしての強みを発揮できる環境になりました。
現在、データコンサルティング事業部の職種には、コンサルタントとデータサイエンティストがあります。コンサルタントは、クライアントの上流課題の整理から解決策の大枠の方針提案と具体策を検討する役割を担っています。コンサルタントだけで推進されている案件もありますが、データ分析支援が必要な案件も多く、その際はデータサイエンティストがサポートしています。
データサイエンティストは、データ分析を基に最適な意思決定をサポートするのが主な仕事です。クライアントの課題や全体方針を理解したうえで、求められている分析支援内容に対して分析設計から結論や論点の取りまとめまで行います。結果はコンサルタントに連携するだけではなく、直接クライアントに対して説明しています。フィードバックをいただくことも多く、やり甲斐を感じる機会は多いです。

大きな課題に対して解決方針の大枠をコンサルタントチームが整えてくれることで、私たちデータサイエンティストは分析に専念できるため品質も上がっています。仮説に対して分析を行い、データドリブンな取り組みに繋がっていくのがこの仕事の面白さですね。クライアント、コンサルタント、データサイエンティストの三者が一体となって案件を進められる環境は、本当に恵まれていると感じています。

水野：指田さんが言うように、この一年でトレイルブレイザーの組織としての体制がかなり整ってきたと感じています。トレイルブレイザーはキャリア採用のメンバーが多く、それぞれ異なるバックグラウンドを持っています。その多様な経験が集まることで、チーム全体のデータナレッジが強化されているのを実感しています。そうした知見は、フルリモート・フルフレックスという環境ならではのツールを活用して共有しています。組織やプロジェクト、ナレッジなどの情報を体系的にNotionにまとめ、もし何か疑問があればSlackなどを介して相談し合える文化があります。
また、マネージャーとの定期的な1on1ミーティングや、チームやプロジェクトの枠を超えた気軽なミーティングもいつでも設定できます。リモートワークが中心の会社だからこそ、コミュニケーションの壁が低い文化が根付いているのはすごく良いことだと思いますね。

データから行動を読み解きより良いサービスに繋げる──データサイエンティストの挑戦

──今後、取り組みたいことはどんなことですか？

指田：トレイルブレイザーの中で、決済領域を支援するチームとしての役割をより強化していくことが重要だと考えています。現在、私が関わっているICOCAチームは決済領域における唯一のチームですが、今後はさらに支援の幅を広げ、より多くの決済関連のプロジェクトをサポートできるようにしていきたいですね。
近いうちに新たなサービスのローンチが予定されていますので、その支援にも積極的に関わっていきたいと考えています。

水野：現在、チーム内ではさまざまなバックグラウンドを持つメンバーがそれぞれの専門領域で活躍しています。これらの知見がもっとわかりやすく共有できれば、クライアントを支援する際にも、よりスピーディーで的確な対応ができるはずです。
今後は、効率的にデータを共有して活用できる仕組みを整えて、技術を磨きながらより高度なデータ分析にも取り組んでいきたいですね。

──どんな方にトレイルブレイザーはお勧めですか？

指田：トレイルブレイザーの魅力は、JR西日本グループのビッグデータを分析できる体制が整っていることです。
また、分析内容を基に提案したものがクライアントに採用される機会もあり、これらに最後のフェーズまでデータサイエンティストとして携われることも大きなやりがいに繋がっています。自分が関わった仕事を責任持って見届けたいという人には、かなり楽しめる環境だと思います。

水野：データが豊富なのは大きな魅力ですね。特に、鉄道移動データなどは鉄道会社特有のデータなので、マーケティングや人流に興味がある方にはフィットしやすい会社だと思います。
また、まだまだ人数が多いわけではないので、打席に立つ機会を得やすいと思っています。フルリモート・フルフレックスという環境でチャレンジしたいという方には本当にお勧めです。ぜひ私たちのチームに加わってください！

※ 記載内容は2025年4月時点のものです