データサイエンス職の仕事
どんな仕事?
社内外の有用かつ多様なデータを集積するデータ活用基盤を構築すると共に、高度解析技術を駆使し、データを活用することでヘルスケアソリューション創出と業務プロセスの変革に貢献しています。
また、バリューチェーン横断的に科学的根拠に基づく経営判断にも、データサイエンスの側面から貢献しています。
さらに社内のデータリテラシー向上を目的とした人材育成施策の企画・推進も業務範囲に含んでいます。

データサイエンス職が所属するデータサイエンス部は、「新たなプラットフォームでヘルスケアの未来を創り出す」というシオノギの2030年ビジョン達成に向けて、2020年4月に発足したヘルスケア戦略本部の傘下に、医薬開発本部 解析センターの一部機能独立により設立されたデータサイエンス室が起源です。
疾患の啓発・予防・診断・治療、および健康の維持・増進に対して、高度解析技術を駆使し、データに基づく戦略立案、推進に貢献してきました。
また、製品の研究・開発~市販後までの幅広いステージにおいて、統計およびデータサイエンスの側面から支援し、科学的根拠に基づく経営判断にも貢献してきました。
今後もこれらの貢献を続けながら、社内外の有用かつ多様なデータを収集するデータ活用基盤を構築していくため、そしてデータリテラシー向上のための人材育成施策を企画・推進していくため、データサイエンス室の機能・リソースを増強し、データサイエンス部として再編し、現在はDX推進本部の傘下に所属しています。
DX推進本部は、デジタル技術を用いたヘルスケアソリューションの創出とその実現を支えるデータ活用およびIT/セキュリティ基盤の構築を担う機能として2021年7月1日に新設されました。
DX推進本部にはデータサイエンス部の他に、IT&デジタルソリューション部があり、互いに連携しながら社内のデジタルトランスフォーメーションに貢献しています。

どんな業務内容?
ビジネスへのデータサイエンス適用事例
業務の進め方
「データサイエンス」という単語を聞くと、データ解析だけをイメージされる方もいるかもしれません。
しかし、データ解析から新たな仮説立案を行うためには、解決すべき課題やニーズを的確に理解し、データを利用可能な状態となるよう収集・整備していく事も重要です。
そのためには、データサイエンス職に就く人 (=データサイエンティスト) が様々な分野のメンバーと協働しながら業務を進めていくことが求められます。
下の図はデータサイエンス業務の流れのイメージです。

必要なスキル
必要なスキル獲得のために
データサイエンティストに求められるスキル・能力は様々ですが、シオノギでは入社後の研修制度や、能力育成のための体制が充実しており、業務に必要な知識を一から身に着ける事ができます。
〇 研修制度の例:
・新入社員研修
・データサイエンス部配属後の研修
・業務では常に相談できる体制(例:トレーナー)を用意
・有志による社内勉強会の企画・開催
入社直後だけでなく継続的に専門性を高めていくため,自己投資支援制度の活用も可能です。
(自己投資支援制度についてはキャリア開発のページで御紹介しています)
業務で関わる他部署スタッフからデータサイエンス部について聞いてみました
・データサイエンス部のメンバーと、今までどのような業務でご一緒されましたか ?
マーケティングを行うメンバーとして、担当している疾患領域の調査・分析・戦略策定などで一緒に仕事をさせていただいています。
・他部署から見たデータサイエンス部の印象をお聞かせください。
統計学やコンピュータを使いこなす分析のスペシャリストであり、データを基に新たな付加価値を生み出すクリエイティブな方々が働いているという印象です。
・ データサイエンス部への今後の期待を教えてください。
会社全体としてもデータを活用する意識は高まっていますが、まだ使いこなせていないのが現状かと思います。全社的にデータを扱うスキルを向上させ、高効率で生産性の高い組織となるためにご協力いただきたく存じます。
参考情報
スタッフの背景(大学・大学院での専攻)
データサイエンス部は様々な背景を持つメンバーで構成されており、その多様性がイノベーションの源泉ともなっています。

学会活動・執筆活動等(データサイエンス系)
データサイエンス部で学会活動など、積極的な社外発信を奨励しています。
(年度をクリックすると実績および予定が表示されます)
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