誰も気づいていない仮説（知見）を見出すことは
データサイエンティストの腕の見せ所
2014年度入社：理工学研究科 基礎理工学専攻 卒
Q1.あなたの現在の業務内容を教えてください
シオノギ社内の様々な部署に対する解析コンサルタント及び解析支援に加えて、データサイエンティストとして医薬品開発でのデータに基づく戦略立案を主に担当しています。データサイエンス部では多くの部署への解析コンサルタント及び解析支援を行っており、私は現在医薬事業本部への支援を主に担当しています。「良い営業活動とは？」「MR（医薬情報担当者）によって嬉しい情報とは？」「医師が求める情報とは？」といった課題に対して、データサイエンスの観点から仮説を立案し、社内外のデータベースを利用して仮説の検証を行い、よりよい営業活動を実施していただけるよう支援しています。また、医薬品開発の業務では、担当する疾患のPatient Journey (患者さんが健康な状態から罹患し治療を受けて完治するまでの一連のプロセス) を調査して医療ニーズを探索し、それに基づき開発品の価値最大化に必要な科学的根拠を明確化して、その根拠を示すために必要なデータや解析アプローチを提案しながら、データのスペシャリストとして医薬品開発の開発戦略に貢献しています。
Q2.データサイエンス部の雰囲気は？
知的好奇心に満ちている部署と思います。データサイエンス部の皆さんには共通して「新しいことにチャレンジしよう」という気持ちがあると感じています。例えば、Deep Learningが世の中の話題になれば我先にと実装したり、学会に参加して興味深い手法があれば文献調査して業務に転用できるか検討したり。一見するとミーハーな印象ですが、これは流行り廃りが激しいデータサイエンス分野では重要な素養であり、“誰もしていない”、“誰もできていない”ことにチャレンジするためには、常に最新の技術や世の中の流行を捉える必要があります。「新しいことにチャレンジしよう」という雰囲気で日々業務を行えますので、刺激的な環境下で仕事をしたい方にはぴったりな部署と思います。
Q3.ヤリガイは？
２つあります。1つは多岐に渡るデータを扱って自己成長できたときです。データサイエンス部では、数値・カテゴリデータは当然ですが、それ以外にも画像データ、音声データ、テキストデータ、ストリームデータ（ex. SNSデータ）等を扱います。データの種類によって、また解析の目的によって解析アプローチは異なりますので、新しい業務で新しいデータと向き合う度に、新たなスキルや知識が溜まっていくことはヤリガイに繋がりますし、次の業務へのモチベーションにもなります。もう１つは、データに基づいた提案で医薬品の開発戦略や他部署の行動戦略に貢献できたときです。様々なデータを組み合わせて解析し、誰も気づいていない仮説（知見）を見出すことは困難ではありますが、データサイエンティストの腕の見せ所でもあります。新たな仮説を見つけ、それが様々な戦略に活用されたとき、達成感と共に、ヤリガイを感じます。
Q4.あなたが今後チャレンジしてみたいことは？
健康であることに越したことはありませんが、病気に罹るリスクは誰にでもありますし、もし病気に罹った時は早く治療を開始することが重要です。そこで、私がチャレンジしたいことは、病気に罹るリスクを定量化し人々の罹患リスクを低減する仕組み作り、加えて病気に罹った時に本人が早期に気づく仕組み作りにデータサイエンティストとして貢献することです。物事には原因と結果があります。病気に罹るリスクが増えればその原因がありますし、病気に罹ったならばその結果として何らかの変化が生まれるはずです。このような原因と結果を捉える際には、データが重要な役割を担うと考えます。 技術の進展により様々なデータが取得できるようになりました。新たな仕組み作りに尽力し、皆さんの健康を支援できたらと思います。
Q5.就職活動されている方へのメッセージを！
私が学生だった頃はデータサイエンス職という職種は製薬業界にはありませんでしたが、今は多くの製薬会社で募集しています。ですので、データサイエンス職に興味を持たれている皆さんは、今後の製薬業界にとって重要な存在になるだろうと推察します。就職活動では製薬企業のみならず他業界を含めた多くの企業を見て回っていただき、皆さんの力を最大限発揮できる企業を見つけてください。その結果、塩野義製薬を選ばれた際には、是非皆さんのデータサイエンスへの熱い気持ちをお聞かせください。皆さんとお会いできる日を楽しみにしております。