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プログラミング言語やデータ分析手法を駆使して

業務に活かすことができた際に

データのスペシャリストとしての実感をもつことができます。

2017年度入社:薬学部 薬学科 卒

Q1.あなたの現在の業務内容を教えてください

データサイエンス部は社内外のデータを多角的に解析し、統計およびデータサイエンスの観点から、ヘルスケアソリューション創出と業務プロセス変革を推進する部署です。私はデータエンジニアリンググループに所属しており、主に社内外データ活用のためのシステム環境整備、社内のデータサイエンス教育の推進を担当しています。薬の研究、開発、上市後まで横断的にデータを解析するためには、データを収集して蓄積するシステム基盤や、大量のデータを解析するためのシステム基盤が欠かせません。データ解析業務を効率的に行うことができるようなシステムの導入を検討し、自律的にデータが収集・蓄積できるような運用を推進しています。情報(データ)はヒト・モノ・カネに次ぐ第4の経営資源であり、有効に活用することで科学的根拠に基づいた意思決定や人々の健康の維持・増進につながる新たな価値を生み出すことができます。データを活用できる社内人材を増やすことができれば、価値が生まれる可能性が高くなります。データサイエンス部ではシオノギファミリーのデータリテラシー・解析スキルのベースを向上させるような取り組みも行っています。

Q2.データサイエンス部の雰囲気は?

新しいアイデアを提案すると受け入れてもらえることが多く、知識豊富なメンバーと意見交換しながら業務に取り組んでいます。若手が主催している勉強会があり、様々な分析手法や最新の解析技術をお互いに学びながら知識を高めることで、データサイエンス力の向上や業務への応用を図っています。業務の中で他部署と関わることも多く、何でも相談できるような雰囲気があります。論文投稿や社外発表を積極的に行っており、社外への発信も大切にしています。社内外の様々な人とコミュニケーションを取りながら、一人一人が成長していけるような部署です。

Q3.ヤリガイは?

幅広い業務に取り組むことで自分自身のスキルアップにつながっていることがやりがいの1つです。システム基盤の整備を通じてサーバに関する知識を習得し、データベースを操作する言語であるSQL、BIツールの操作等ができるようになりました。最近はクラウドに関する知識やWebアプリ開発に必要なスキルを磨いています。また,プログラミング言語やデータ分析手法を駆使して業務に活かすことができた際に、データのスペシャリストとしての実感をもつことができます。データサイエンス部で行っている社内の解析業務支援では、様々な部署と関わる中で各部署の業務内容を把握することができ、仕事の幅を広げられることもやりがいだと思っています。

Q4.あなたが今後チャレンジしてみたいことは?

研究、開発、上市後、販売といったバリューチェーンを俯瞰して、最新の情報技術や社内外データを活用することで、製品価値最大化につながるエビデンスを創出したいと考えています。これを実現するためにIT・データ分析の知識や経験を培い自身のスキルアップを継続することと、様々な部署と密なコミュニケーションを取ることを心がけています。情報技術の進化に伴い取得できるデータの種類(画像、動画、音声、テキストなど)が増えており、今まで使ってこなかったデータも自律的に集積できるような仕組みを考え、社内に導入していきたいです。

Q5.就職活動されている方へのメッセージを!

このサイトをご覧の皆さんはデータサイエンスに興味をもたれているかと思います。データサイエンスと一口に言っても業界や会社によって、業務内容は様々です。可能な限り多くの人と接して、企業や職種について知り、皆さんが将来やってみたい仕事をイメージできるかが重要になってくると思います。データエンジニアはデータサイエンティストが業務をするにあたって必要なデータを提供する縁の下の力持ちのような存在です。データエンジニアリング業務を通じて、全社視点で価値のあるデータとは何かを考え、自身が整備したデータを重要な意思決定に活用できた際にやりがいを感じます。就職活動で出会った様々な企業の中からシオノギを選んでいただいた際には、一緒に働けることを楽しみにしています。