データサイエンティスト（メンバー上位～リーダークラス）

電通クロスブレインについて

電通クロスブレイン（DXB）は、
データ活用によって、企業の事業活動・マーケティング活動を
アップデートすることを目的とした組織です。

多くの企業においてデータの蓄積/活用は進みつつありますが、
事業全体を動かす意思決定や、複数部門をまたぐ構造的な企業課題に対して、
データが十分に使われているとは言い難く、いまだに勘や経験に頼った判断が行われています。

私たちは、このようなデータ活用のあり余る余地を開拓し、
企業におけるあらゆる意思決定の質を高めるために存在しています。

設立の背景と強み

DXBは、「電通グループのマーケティング・事業変革の知見」と「ブレインパッドの高度なデータ分析技術」を掛け合わせる形で設立されました。

私たちの強みは、マーケティング領域における単なるデータ分析・レポーティングに留まらず、
事業活動におけるあらゆる意思決定を変え、実行にまでつながるデータ活用を一気通貫で支援できる点にあります。

課題設定、データ分析、施策決定、現場での実行、検証改善までを分断せずに担うことで、
データを「後付けの説明材料」ではなく、「意思決定の核」として機能させることを追求してきました。

この立ち位置により、短期的なKPIや施策の改善ではなく、中長期の事業成長にコミットするパートナーとしての役割を担っています。

職種定義

データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

業務内容

プロジェクトマネージャー（PM）と論点を握りながら、課題に応じた手法で分析を設計し、データで事実として証明します。
・現状の可視化（セグメント別・時系列やコホートでの分析）
・構造の解明（原因と結果の関係を見極める分析や、システム思考で因果関係・影響度を分析し、合意形成する）
・中期のシミュレーション（システムダイナミクス等で、数年後を数値で示す）
・効果検証（ABテスト等）と、指標・仕組みの設計
・「前提を疑い直す」議論をデータで裏づけ、意思決定の場に踏み込む
（特定の手法に縛られず、幅広いモデリングを実践できます）

必須スキル・経験

・SQL・Python・R等を用いたデータ分析・モデル化の実務経験
・事業全体を俯瞰し、構造的に捉える力
・構造化（複数の情報や事象のつながりを整理し、筋道立てて捉える力）、示唆（＝だから何をすべきか）を導く力
・機械学習・最適化・因果推論・シミュレーション等を、課題に応じて選べる素地（特定の手法にこだわらないこと）
・分析を到達点にせず、前提を疑って意思決定に踏み込む力

歓迎スキル・経験

・事業戦略・経営企画の経験、またはシステム思考への興味・知見
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）の実践経験
・最適化・数理計画の知見
・修士／博士課程の修了、データ分析コンペKaggleでのMaster称号、クラウド環境の利用経験

得られる経験／求める人物像

【得られる経験】
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

【求める人物像】
・モデルの精度向上にとどまらず、「なぜこの事業はこう動くのか」を構造から解き明かし、変えたい方
・既存のモデルや定石に頼らず、自ら問いを立て、仮説の設計から検証までを回せる方
・分析結果をゴールにせず、意思決定・行動・事業の変化まで見据えられる方
・技術だけに閉じず、数理モデルを経営の意思決定に接続する対話ができる方