Question 01 太陽誘電への入社理由
やりがいを求めてデータサイエンティスト職に
学生時代は機械工学を専攻しており、データサイエンスは授業で学んだことがある程度でした。そんな私がデータに可能性や魅力を感じたのは、趣味や部活で取り組んでいた自転車競技がきっかけでした。競技の中で出力や空気抵抗などの走行ログから心拍数や深部体温などの生体情報までさまざまなデータを取って現状を把握し、課題を改善することでそれらのデータに変化が現れることがとても面白く、結果につながるのをやりがいに感じていました。そうしたことから、将来的にもデータを扱う仕事に取り組みたいと考えるようになりました。そして太陽誘電のデータサイエンス職のインターンに参加して太陽誘電の持つこれまでの蓄積データを活用した生産性向上を目的とするプロジェクト「smart.E(スマートイー)」にとても興味を持ちました。成長が見込まれる電子部品業界ということもあり、今後の将来性も感じたため志望しました。現在はデータサイエンスの仕事にやりがいをもって取り組めています。
Question 02 現在の仕事内容
データサイエンス活用による生産性向上プロジェクト「smart.E」でIoTの成長を加速
IoT時代の到来にともなって、太陽誘電の生産する電子部品の需要は爆発的に増加することが予測されています。しかし、その需要増加に対して装置や従業員を増やすことで対応するのには限界があります。そこで、現在力を入れている取り組みが、データサイエンスを活用した生産性向上プロジェクト「smart.E」です。「smart.E」では、生産数量増加を目指した設備稼働率の向上や、不良品の低減に取り組んでいます。その取り組みにデータを活用しています。たとえば、設備の非稼働時間の内訳は何か、それを改善するために有効な施策は何かなど、データを解釈して打ち手を考えます。私たちの仕事は効果試算や実行のためのシステム構築までさまざまですが、私たちだけではできないことも多く、製造部門や品質保証部門など、他部署と連携して取り組んでいます。
Question 03 仕事のやりがい、印象に残っている仕事
正解がないからこそやりがいがある
社内のデータベースには、膨大な数の製造工程データなどが日々格納されていきます。データはあるけど活用できていないケースや、欲しいデータが整備されていないケースも多々あります。また、データを活用するにしても、そのデータの解釈や活用方法などは多岐にわたります。社歴が浅いながらも、データサイエンスやデータエンジニアリングのスキルを身に付けるにしたがって、視野が広がってデータの見方も大きく変わっていることを感じています。自分なりにデータを解釈して、活用方法を考えて実装したシステムが実際に稼働しているのを見ると、とても大きな喜びを感じます。データをどう扱うかはその人次第、正解がないからこそ、そこにデータサイエンティストの仕事の魅力が詰まっています。
Question 04 今後の目標
データサイエンティストとしての専門性を追求し続ける
近年はAIなどの最新技術の発展も目覚ましく、時代とともにデータ活用の手段も増えています。現状のやり方だけで満足していては、得られる効果も限定的です。日々新しいことの学習や最新技術をキャッチアップしていき、誰よりも良いデータ活用の提案ができるようなスペシャリストになりたいです。そして、データの活用によって世界一のスマートファクトリーの実現を目指します。課題はまだまだ山積みですが、だからこそ我々の取り組みにかかっているという気持ちで頑張ります。
Question 05 休日の過ごし方
自転車競技大会に向けたトレーニングに励んでいます
休日は、学生時代から継続して取り組んでいる自転車競技のトレーニングをしています。ロードレースや練習では1回で100~200km走るハードな競技なので、練習はもちろんのこと、食事や睡眠などにも気をつかって日々生活しています。群馬は街中を抜けて少し山の方に行けば、自然が豊かで信号や車の少ないとても走りやすい環境があります。この環境の良さも実は志望理由の1つだったりします。自然の中で運動すると、とても良いリフレッシュになって仕事のパフォーマンスもあがりますね。今の目標は全日本自転車競技選手権大会で優勝することです。会社にも活躍を認められていろいろとサポートしていただいているので、何としても成績を残せるように頑張りたいです。
Daily schedule
AM
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始業、メールチェック、予定確認
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チームミーティング
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データ理解・分析
PM
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昼食
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システム設計・実装
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進捗整理、説明資料作成
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退社
Message to those currently job hunting
太陽誘電を志望される皆さんへメッセージやアドバイス
入社前にはさまざまな心配事があると思います。私もまだまだ未熟なので、業務を通してデータサイエンティストとしての基盤を固めています。私の部署には学生時代にデータサイエンスが専門ではなかった人も多く配属されています。一方、データサイエンティンストの必須スキルとして、経営者視点で課題をとらえる「ビジネス力」、統計学などの知恵を理解して使う「データサイエンス力、・データを意味のある形にして運用する「データエンジニアリング力」の三つの力が求められます。入社時には全く持ち合わせていなかったスキルですが、部署での研修で基礎を固め、実際の業務でこれらのスキルを伸ばせるようなOJTの育成計画がありましたので、入社1年ほどでも身に着けていくことができました。太陽誘電には穏やかな人が多く、わからないことを聞けば優しく丁寧に教えてくれる雰囲気もあります。皆さんと一緒に働ける日を心待ちにしています。