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BrainPad_AN_202111

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December 14, 2021
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ブレインパッドAN本部紹介資料

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BrainPad

December 14, 2021
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  1. Analytics Innovation Company 2021年11月 更新 株式会社ブレインパッド アナリティクス本部 紹介資料

  2. 会社概要

  3. 社名 株式会社ブレインパッド 設立 2004年3月18日 上場市場 東京証券取引所 市場第一部(証券コード:3655) 代表者 佐藤 清之輔 草野 隆史 資本金 597百万円(2021年3月31日現在) 従業員 429名(連結、2021年6月30日現在)

  4. 代表者 代表取締役会長 佐藤清之輔 最適化ソフトを販売する 米国企業の日本法人の 代表から、草野と共に ブレインパッドを創業。 代表取締役社長 草野隆史 インターネットプロバイダ企業の

    創業メンバーを経験したのち、 ブレインパッドを創業。 学生時代を含めると3回目の起業。
  5. ©BrainPad Inc. はじめに 〜当社が目指すもの〜 創業以来の変わらぬミッション “データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる” ブレインパッドは、2004年の創業当時から、顧客企業のデータを活用した経営改善を支援 してきました。ビッグデータ、AI、IoTなど、時代ごとにキーワードは違えど、 その根底はデータを分析・活用して価値に変え、企業活動に変化と改善をもたらすことです。 データは蓄積するだけではただのコストです。私たちは、データを価値に変えるために必要な

    分析力(国内随一のデータサイエンティスト数) エンジニアリング力(市場No.1製品を自社開発・提供できる技術力) ビジネス力(データ活用を支援した企業は業種問わず1,000社超) の3つの力を有した、世界でも稀有な企業です。 世界的に増え続ける人口(減り続ける日本の人口)と、限られた資源、加速する環境変化の中で 私たちは「データ活用のプロフェッショナル」として、 ビジネスに、データに基づく高度化とイノベーションを与え、 世界の持続可能性の向上に寄与してまいります。
  6. ©BrainPad Inc. わたしたちの原点・課題意識 2025年の世界のデータ流通量 163ゼタバイト 指数関数的に増え続ける データ量  → 莫大なデータ維持コスト 分析等に利用  3%

    分析可能な状態 (利用されていない)   12% 手つかず 85% 97%のデータは利用されていない
  7. ©BrainPad Inc. 2004年の創業以来、ブレインパッドがデータ活用をお手伝いした企業は1,000社を超えま す。幅広い業界を対象として、豊富に積み上げられたナレッジを武器に、お客様の経営課題 を 解決に導きます。 ブレインパッドは、150名を超えるデータサイエンティスト集団を有します。この規模は国 内随一です。技術的な専門分野、得意とする顧客業界、豊富な分析経験など、様々な強みを 持つデータサイエンティストがお客様のニーズに合わせてチームを組成し、最高レベルのア ナリティクスサービスを提供します。 上記の2つの力を、最先端のテクノロジーを用いて、システムやソフトウェアなどの“形”

    にできるのが、ブレインパッドが誇るエンジニア力です。その高い技術と先進性は、デジタ ルマーケティング領域でのNo.1プロダクト「Rtoaster」を生み出したことでも証明されてい ます。 創業以来、データ活用を支援した企業は1,000社以上 150名を超えるデータサイエンティストは国内随一 DMP領域 No.1プロダクトで培ったエンジニアリング力 ブレインパッドの強み
  8. ©BrainPad Inc. 先進的な アルゴリズム 構築 データ収集の ための ツール提供 データ蓄積 環境、データ

    基盤等の システム構築 データ分析 データ活用 ツールの提供、 活用支援 データ活用を自 動化する ための システム構築 顧客接点 における アクション ツールの提供、 活用支援 デジタル、 データ活用 人材の育成 DX推進、 データ活用 のための コンサルティング プランニング/PoC サービス/業務実装 コンサルタント データサイエンティスト システムエンジニア、機械学習エンジニア データ活用プロダクトの開発・提供(プロダクト開発エンジニア、テクニカルサポート、カスタマーサクセス) ブレインパッドのプロフェッショナル人材活躍する主な領域 戦略コンサルティン グファーム デジタルマーケティング特化や 分析特化の関連製品ベンダー 大手SIer(ただし、分析の専門人材はまだ不足していると認識) 総合系コンサルティングファーム (ただし、専門性の高い分析部隊はまだ小規模であり、知見を蓄積中の段階であると認識) 関連プレーヤーの 事業領域 データ分析力をコアに、データによる価値創造のバリューチェーンを網羅している ブレインパッドの強み
  9. ©BrainPad Inc. 429名(2021年6月30日時点) 創業来 売上成長を継続

  10. ©BrainPad Inc. ブレインパッドの代表的な取引先 (順不同) キユーピー株式会社 日本コカ・コーラ株式会社

  11. ©BrainPad Inc. データ分析・AI業界での第一人者 データサイエンティスト協会 代表理事 日本ディープラーニング協会 理事、試験委員 第2回日本オープン イノベーション大賞 農林水産大臣賞受賞

    テクノロジー企業成長率ランキング 「日本テクノロジーFast50」 9年連続受賞 Microsoft Japan Partner of the Year データ分析領域にて2年連続受賞 (2019,2020) Google Cloud™認定パートナー 機械学習スペシャライゼーション マーケティング分析スペシャライゼーション 東証一部初の データ分析専門 企業
  12. ©BrainPad Inc. アナリティクス本部 について

  13. ©BrainPad Inc. -12- アナリティクス 本部 データエンジニアリング 本部 プロダクトビジネス 本部 ビジネス統括本部

    国内随一の数を誇る データサイエンティストを中心とした 最高レベルのアナリティクスサービス データ解析、モデル開発 AIに関するエンジニアリング データ活用人材の育成、研修、トレーニング データ領域を専門とする システム開発、 システムインテグレーション DWH、データ分析基盤の構築、運用 RPA、データ分析、可視化ツールの導入 関連するパッケージ製品の導入、運用 企業のDXを推進する プロダクトの開発、リセラー プライベートDMP、CDP、レコメンドエンジン マーケティングオートメイション(MA) マッチングエンジン、言語処理エンジン、 分析ツール サービスとプロダクトを掛け合わせ、企業が抱えるより大きな経営テーマ・課題解決のためのソリューションを提供 DX推進、AI活用構想段階や、デジタル技術/データを活用したサービス企画段階のコンサルテーションから支援 ブレインパッドの事業領域 企業のデータ活用を総合的に支援するビジネス
  14. ©BrainPad Inc. -13- ※ 2021年7月時点 アナリティクス本部 社員 156名 アナリティクス サービス部

    アナリティクスサービス本部 組織体制図 分析業務全般(集 計/可視化や各種 モデリングなど) デジタルソリュー ションサービス部 AutoML,WPSなど を用いた分析 案件の提案や 品質管理 AIプラクティス部 研修の企画/提案/ 実施/フォロー データ活用人材 育成サービス部 AIソリューション サービス部 機械学習システム の開発
  15. ©BrainPad Inc. さまざまなAI/データ解析技術を活用を支援 全日本女子 バレーボール 戦略分析 護岸の劣化検知 不良材料の検知 テーマパークの マーケティング分析

    精密機械の 故障予測 在庫・発注量の 最適化 飛行機の 座席の販売予測 物件画像の 自動仕分け 金融取引の 不正検知 アルバイトの シフト自動化 SNS画像での マーケティング分析 タクシーの 配車ロジック
  16. ©BrainPad Inc. プロジェクトの体制 PoCフェーズでは2~5人程度のデータサイエンティスト/機械学習エンジニア のチームで実施します。 プロジェクト マネジャー メン バー データサイエンティスト

    /機械学習エンジニアチーム 開発エンジニア チーム ※ システム開発を 伴う案件の場合 レビュアー/ アドバイザー (AIプラクティス部) 営業 プロジェクト オーナー 担当 メンバー 分析プロジェクトの推進 クライアント チーム オーナー ステーク ホルダー
  17. ©BrainPad Inc. プロジェクトの進め方 データサイエンティスト/機械学習エンジニアが PoCフェーズを中心に、ビジネスの一連に関与します。 プリセールス PoC (概念実証) 施策実施 システム開発

    運用 クライアントへ提案 分析を実施 施策結果検証・ ロジック実装に関与 モデルの運用や 改善に関与 契約 施策実施 システム化判断 ローンチ 主な実施 事項 0.5ヶ月~1ヶ月 3ヶ月~4ヶ月 ※必要に応じ繰返し 3ヶ月~1年 - 期間
  18. ©BrainPad Inc. プロジェクトの進め方(データ活用人材育成サービス部) パッケージ研修は公開講座のカリキュラムを顧客に対して提供します。 カスタマイズ研修は顧客の課題や分析環境に合わせてカリキュラムを作成します。 現状課題 分析環境等の ヒアリング 受注 パ

    ッ ケ | ジ 研 修 カ ス タ マ イ ズ 研 修 現状課題 分析環境等の ヒアリング カリキュラム メニュー提出 事前準備 演習データ準備 演習課題作成 受講環境設定 事前準備 受講環境設定 研 修 研 修 フィード バック フィード バック サポート 有償オプション 分析相談応対 分析設計や結果 の評価・解釈 分析環境 サポート 有償オプション 分析相談応対 分析設計や結果 の評価・解釈 分析環境
  19. ©BrainPad Inc. 業務内容の内訳 (1/3) 社内のデータサイエンティストに業務の詳細な内訳について聞いてみました。 アンケートの概要 • AN本部において受託分析デリバーを主業務とするデータサイエンティストに対 し、以下の業務の内訳を訊ねるアンケートを実施 •

    業務内容 • PJ関連業務: 以下の四つ • 技術的業務(分析作業・システム連携に伴うリファクタリングなど) • 社内コミュニケーション(社内ミーティングなど) • 資料作成 • 社外コミュニケーション(顧客とのミーティングなど) • PJ外業務
  20. ©BrainPad Inc. 業務内容の内訳 (2/3) 有効回答数は79で、回答者の属性の分布は下図の通りです。

  21. ©BrainPad Inc. 業務内容の内訳 (3/3) 結果は下図の通りです。 • メンバー層(PJメンバー/OJT)はPM層と比較し、技術的業務の割合が高い • PM層は技術的業務の割合がメンバー層の半分程度で、その分コミュニケーショ ン関連(社内外コミュニケーション、資料作成)の業務割合が万遍なく高い傾向

    • とはいえ、技術的業務と社内コミュニケーションのばらつきが大きく、PJに よる違いが出やすい部分であるとも言える
  22. ©BrainPad Inc. 仕事の詳細 2021/9現在の案件を「業界」「支援業務領域」「適用技術課題」で分類

  23. ©BrainPad Inc.      勉強会の開催         計215回                 (期間:FY21)   SKILL UP AIDの活用率      88%                 (期間:FY21)

      離職率              7%         (期間:FY21) Data of アナリティクス本部 一部エンジニア,コンサル, 人事による開催含む スキル習得のための研修や 書籍購入費用を年間12万まで 活用できる制度 ほぼ毎日開催!?
  24. ©BrainPad Inc. Data of アナリティクス本部   残業時間        月平均20~30時間を推移   

  25. ©BrainPad Inc. メンバーの活動 有志メンバーの活動として「白金鉱業(白金鉱業.FM)」や 「Open BrainPad Project」といった社外への情報発信を行っています。 元々は内外部の方々を集めた交流の場「白金鉱業Meetup」として実施。 ここ約1年は「白金鉱業.FMと」して、有志メンバーで気になるニュース・技術に関する雑談や外部ゲストを 招いてのゲストトークをPodcastで配信。

    JAPAN PODCAST AWARD 2020の推薦賞にも選ばれています。 @shirokane_fm 社内に存在する有用な研修資料や社内LT資料を外部公開し、当社のナレッジを共有・オープンにし、 世の中のデータサイエンティストに役立つ情報を発信しようというプロジェクト。 モデリングの基礎や新卒研修で実施するSQL研修資料、因果推論に関する社内LT資料など公開済み。 @Open_BrainPad
  26. ©BrainPad Inc. メンバーの活動 業務内外で自発的にインプット/アウトプットを重ねて成長しています! 書籍執筆 学会同行 ・発表聴講 ・会社ブース対応 勉強会 ・有志勉強会(論文/書籍輪読等)

    ・社内講演会 登壇や海外カンファレンス参加 有志Meet up主催 社内Kaggle活動 ・過去カーネルまとめ ・各自コンペ参加 SIGNATEの3位入賞
  27. ©BrainPad Inc. アナリティクス本部で働く魅力 • 様々な業界の案件があり、幅広く経験を積むことが出来ます。 • 勉強会を含め、学ぶ活動が積極的な風土があります。 • 分析のスペシャリストが150名超いるので切磋琢磨出来る環境や、 キャリアパスのロールモデルがあります。

    • データサイエンティストが働きやすい環境を整えています。 ◦ 業務時間内でも業務に支障がない範囲で学習が可能。 ◦ 年次関係なく、手を挙げれば機会に恵まれる。 kaggle活動や技術書の執筆に参加、顧客との打ち合わせに参加など。 ◦ 総じて主体性が重んじられるカルチャー。
  28. ©BrainPad Inc. 働く環境

  29. ©BrainPad Inc. BrainPad Values • ブレインパッドが取り組むべきことは何か、解くべき課題は何かを正しく問 うことが、より大きな成果に繋がります。事実やデータを真摯にみつめ、常 に本質に向き合い続けます。 本質に向き合う •

    私たちは、行動に移して、実際に、確認してみる、試してみることで様々な 可能性が拓かれる事を知っています。行動した結果から学び、次の成果に向 けて、行動し続けます。 行動を起こす • 私たちには、厳しい事実を突きつけなければならない時があります。その 時、敬意が無ければ、その言葉は相手に届きません。多様性や価値観の違い に触れた時、相手に対して敬意をはらって無ければ、気づきや学びは起こり ません。自分がそうされたいように、相手の仕事に、人生に、価値観に敬意 をはらいます。 敬意を払う • 社会や組織において一人一人の言行は、大きな影響を持っています。そのこ とを自覚し、どんな組織や社会であればワクワクするかポジティブに考え、 自分だけではなく仲間や組織の成長を助け、周りを巻き込み、ともに明るい 未来をつくり上げていきます。 未来をつくる
  30. ©BrainPad Inc. 多様な背景を持った人材が多様な職種で活躍中 アクセンチュア PwC KPMG IGPI 富士通総研 ケンブリッジテクノロジーパートナーズ ソニー IBM 日本オラクル ソフトバンク 楽天 富士通 CTC リクルート NTTデータ 電通デジタル 日立製作所 三菱電機 富士ゼロックス ダイキン工業 ナイキジャパン 三井住友信託銀行 明治安田生命保険  浜銀総合研究所 気象庁 防衛省 トヨタ自動車

    ヤフー コロプラ エムスリー VOYAGE GROUP ミクシィ セガゲームス IIJ Sansan ワークスアプリケーションズ アビームコンサルティング フューチャー TIS シンプレクス NTTアドバンステクノロジ オージス総研 DeNA LINE 野村総合研究所 DeNA シグマクシス クニエ ビズリーチ パーソルキャリア NTTレゾナント ビジネス・企画系 データサイエンティスト エンジニア・デザイナー 管理部門
  31. ©BrainPad Inc. 社内風景 専門/ビジネス書が並ぶ本棚 社内専用のミーティングスペース 交流の場として利用できるラウンジ 解放感のある執務スペース シエスタ(仮眠)スペース 会議室の名前にもこだわりが

  32. ©BrainPad Inc. 学びの支援 社員のスキルアップ支援を目的として、 必要なスキルを習得するために受講する 外部研修の費用を年間12万円まで 補助しています。 スキルアップのための日々の情報収集を 支援するため、業務に関する書籍購入費用を 会社で全額補助しています。

    LT(Lightning Talk)や外部講師による 特別講演会など、 定期的にAIやデータ分析に関わる勉強会が 催されており、常に「最先端の知」に触れら れる環境を整えています。 社内の有志メンバーで、 Kaggleなど各種社外コンペに出場し、 日々、データ解析のスキルアップに励んでい ます。 SKILL UP-AID BOOK-AID 技術系コンペへの参加推奨 社内勉強会
  33. ©BrainPad Inc. コミュニケーション支援 毎年春にBBQ、冬には新年会を開催。 全社員が参加する、 毎年大盛り上がりのイベントです。 社員同士のコミュニケーション促進を 目的として、会社が食事代を補助する制度。 月に1度、全社員が集まり、経営陣のメッセージや 各事業に関する情報共有を行っています。

    自転車部、テニス部、フットサル部、ゴルフ部、 デジタルゲーム部、ボードゲーム部、 コーヒー部、カラオケ部など様々な活動があり、 会社から活動費として補助金が支給されます。 肉会 社内イベント 全体会議 クラブ活動
  34. ©BrainPad Inc. オンボーディング&キャリア支援 新入社員と配属部署のメンバーの懇親を 深めていただくために初回の歓迎ランチ代を 会社でサポートする制度です。 上長とは別にメンターを選定し、 業務にスムーズに入れるための支援をします。 日々の業務やキャリアについて相談できる ミーティングを定期的に実施していています。

    勤続5年以上の方を対象とした、 理由を問わない休職制度です。 自社だけでは経験できないような多様な経験を 通じた成長支援を目的としています。 ウェルカムランチ メンター制度 サバティカル制度 1on1
  35. ©BrainPad Inc. ライフ&ヘルスケア支援 コアタイム11時~16時。 ライフステージに合わせた 柔軟な勤務ができます。 1週間に1回を上限として、 1日もしくは1時間単位で利用可能です。 ※新型コロナウイルス対策のため、 在宅勤務日数の制限解除など一部運用を変更しています。

    社員一人ひとりが経営の視点を持てるよう、 10%の奨励金を設けています。 社員の老後資産形成のサポートを 目的としています。 フレックスタイム制度 在宅勤務制度 確定拠出年金 社員持株会制度
  36. ©BrainPad Inc. 中途入社者の声

  37. ©BrainPad Inc. 中途入社者の声 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種 BrainPad(BP)と同じような分析の受託分析会社からの転職を検討している方向け ソフトウェアやITを活用した事業会社からの転職を検討している方向け メーカーや非ITのサービス事業会社からの転職を検討している方向け

    研究機関や教育機関などの団体からの転職を検討している方向け 弊社に中途入社いただいた方が在籍していた業界を4つのパターンに分け、 転職のきっかけや入社前後の印象などをインタビューしました。
  38. ©BrainPad Inc. 受託分析からBPへ① 転職のきっかけ • 実施できる分析の内容が限定的だった • 一人で常駐する機会が多く組織的な能力向 上が困難であった 入社前後のBPの印象

    BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • BPでは関与する分析の提案の幅や関与領域 (業種・課題の種類・業務プロセス)が広 いため、分析業務を包括的に経験できる BPへの期待と結果 • 集計だけでなくモデリングなどの分析業務 にも関与できる分析PJに参画することを期 待しており、BPにはその環境があった 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 公共事業系のPJはかなり限定的 • 顧客の事業の種類が想定より多かった • 女性比率が前職の方が高く、BPでは周りに 同性が少ないため気軽な相談が難しい (※今後女性社員を増やしていく方針であり 改善に向けていけたらと考えています) • PJ型ビジネスのため、関与するメンバーが 流動的(※部活や交流PJが開催され、 社員同士の交流機会が増えてきました) 年代 性別 現職在籍年数 30代 女性 3年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 受託分析企業 データサイエンティスト 3年未満 • 分析スキルは総じて高い印象だったが、実 際にはある程度スキルにバラツキはある 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  39. ©BrainPad Inc. 受託分析からBPへ② 転職のきっかけ • 給与面や待遇の面で不満があった • 一人で分析する機会が多く、チームで仕事 をする経験がしたかった 入社前後のBPの印象

    BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • 働き方の自由度が高い • 上場企業なのでローンが組みやすい • 関わる業務範囲が広く、設計から開発・運 用まで会社として一貫して関与できる BPへの期待と結果 • 給与や待遇を向上とチームで働ける環境を 期待しており、おおむね期待通り 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 能力に応じて徐々に昇給していく給与体系 となっている • 案件によって獲得できるスキルに差がある • BPはかなり組織化されているので、自分で 営業から分析まで全ての領域に関わりたい のであれば前職の方が向いている 年代 性別 現職在籍年数 20代 男性 2年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 受託分析企業 データサイエンティスト 3年未満 • 可能な限り定量的に物事を判断する社風 • ハングリー精神が強い人は少なめ 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  40. ©BrainPad Inc. 受託分析からBPへ③ 転職のきっかけ • 社内で新しいことにチャレンジしたかった が、会社の規模的に厳しい状況だったの で、体力のある会社を探し始めた 入社前後のBPの印象 BPで実現しやすい

    キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • 顧客に対して本当の価値を提供できる • PMとして1つの案件に集中できる BPへの期待と結果 • 組織として成熟していることを期待してお り、前職と比較するとその通りだった 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 組織の横の繋がりが思ったより薄い • リモートワークになり気軽な相談が難しい (※今後は週2日出社の方針にし、コミュニ ケーションの改善を図っていきます。) • 前職は有償稼働が出来ない時期があり、研 究や自己研鑽のための時間を取りやすい • BPは有償稼働率が高いので、自分で勉強す る時間をしっかり取るのが難しい (※豊富に案件があるため有償稼働率は高い ですが案件ごとの間では自己研鑽はしやす くなっており、研究PJも実施しています。) 年代 性別 現職在籍年数 30代 男性 1年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 ソフトウェア開発/受託分析企業 SE/データサイエンティスト 5年以上 • 入社後すぐにメンターやレビュアーがつく のは心強かった • 評価制度が自分が思っていたよりも明確で チャレンジするモチベーションを保てた 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  41. ©BrainPad Inc. 事業会社(IT系)からBPへ① 転職のきっかけ • データに基づいてアクションをする仕事が 面白く、そのような仕事に専念したかった • 部署異動をきっかけに転職を検討 入社前後のBPの印象

    BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • データ分析を元にした業務改善を泥臭くや り抜くことができる • 事実ベースで議論するのが好きな人は向い ている BPへの期待と結果 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 分析技術やコーディングスキルだけでな く、PMになると顧客折衝能力や落としどこ ろを探る力も求められる • 事業やビジネスそのものを作りたい人は前 職の方が向いている • 独立志向が強い人も前職の方が向いている 年代 性別 現職在籍年数 30代 男性 5年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 インターネット関連事業 マーケター/経営企画 5年未満 • 知見を共有することが社内で評価される風 土があるので、スキルを上げることに興味 がある人にとっては良い環境だと感じる 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種 • 過去の事実をベースに意思決定を行う働き 方を求めており、BPではその働き方が求め られる状況だった
  42. ©BrainPad Inc. 事業会社(IT系)からBPへ② 転職のきっかけ • 営業活動の中で自身で分析をする機会が増 え、分析の面白さを感じた • 会社の統廃合とライフステージの変化を機 会に転職を検討

    入社前後のBPの印象 BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • 周りのメンバーと敬意を持って働き調和を 大事にする方は向いていると感じる BPへの期待と結果 • 分析業務を全体的に経験できる環境を期待 しており、その点で期待通りだった 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 想像していたより最先端の技術を使わなく とも十分に戦えるなと思った • スピード感や理解の容易さからシンプルな モデルが通用することも分かった • ハングリー精神が強い人は前職やベン チャーの方が向いていると感じる 年代 性別 現職在籍年数 30代 男性 2年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 ソフトウェアサービス コンサルティング営業 3年未満 • 思っていたよりも自分でキャッチアップし なければならない部分が多かった • 共通化された分析アプローチがあるのかと 思っていたが、ケースバイケースで対応し なければならない案件が多かった 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  43. ©BrainPad Inc. 事業会社(非IT系)からBPへ① 転職のきっかけ • 自分のスキルと配属された部署の職務のミ スマッチを解消したかった • 配属された事業の将来性が乏しかった 入社前後のBPの印象

    BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • 事業特有のスキルではなく汎用性の高いス キルを獲得できる • 働き方の自由度が高い BPへの期待と結果 • 人材への投資が可能な規模の会社を探して おり、BPはその条件に合致していた • 第二新卒の募集をしていたこともBPを選択 した理由の一つ 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 個人で見ると短期的には様々な業界に関与 できるとは限らない (※短期間で様々な業界を担当するより、年 単位で案件に携わる事が多いです。また同 一業界であっても分析テーマは多岐に渡り ます。) • 業界の変化が早いため、技術のキャッチ アップが負担になる人は難しい • 受託ビジネスのため、興味が薄い業界につ いても理解する必要がある 年代 性別 現職在籍年数 20代 男性 3年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 電機メーカー 技術者/データサイエンティスト 3年未満 • 昇給のスピードが思ったより早かった • 能力評価のため評価が横並びにならない • フレックス勤務で働き方の自由度が高い 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  44. ©BrainPad Inc. 事業会社(非IT系)からBPへ② 転職のきっかけ • 幅広い業種のデータに触れたかった • 自分以外にデータサイエンスに詳しい人が いなかったためスキルアップが難しかった 入社前後のBPの印象

    BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • 課題解決のために分析を行うことが強く求 められるためそういったスキルが身に付く • リモート&フレックス勤務のため働き方の 自由度は高い BPへの期待と結果 • 受託分析では技術研鑽的な活動も可能だと 考えて転職し、BPではある程度その環境が 揃っていた • しかし、特定技術の論文読会などは少ない 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • リモートワークが主となったこともあり案 件以外の人間関係が希薄 • 人間関係をベースにした仕事の仕方が得意 な人は前職の方が向いている 年代 性別 現職在籍年数 20代 男性 1年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 機械メーカー データ活用推進 3年未満 • 扱うテーマの広さや技術獲得に対する高い モチベーションは期待通りだった • 論文読会といった活動は思ったほど積極的 ではない 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  45. ©BrainPad Inc. 事業会社(非IT系)からBPへ③ 転職のきっかけ • 顧客との接点が研究部門では制限されてお り、その機会を求めていた • 部署の再編に伴って転職を検討した 入社前後のBPの印象

    BPで実現しやすい キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール • 裁量を持って仕事を進める経験が積める • 比較的早期に上位レイヤーの仕事が任され る傾向にある(前職と比較して) BPへの期待と結果 • データ分析を軸にビジネスを展開してい て、多種多様な業界のデータに触れられる ことを期待しており、おおむね期待通り 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 会社の雰囲気がフラット • データサイエンティストの発言権が強い • プライベートな時間は前職の方が融通が効 きやすい • 技術そのものを極めていきたい人は前職の 方が向いている 年代 性別 現職在籍年数 30代 男性 3年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 機械メーカー 研究開発 5年以上 • 1プロジェクトあたりの関与期間が想定して いたよりも長い(3ヶ月以上関与するPJが多 い) 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  46. ©BrainPad Inc. その他業種からBPへ① 転職のきっかけ • 機械学習や企業との共同研究の経験を通し て得た自分のスキルをより活かせる環境を 求めて転職を検討した 入社前後のBPの印象 BPで実現しやすい

    キャリア・働き方 中途入社者 プロフィール BPへの期待と結果 • 研究を通して得たスキルを活用できる環境 があるかどうかを重視しており、BPではそ のスキルを活かせている 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • スキルセットが人によってばらつきがある • 守秘義務を気にせずに研究発表ができる • 一つのテーマを突き詰めたければ前職の方 が向いている 年代 性別 現職在籍年数 30代 男性 1年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 教育機関 大学教員(物理) 5年以上 • 分析技術を活用して顧客に価値を貢献する という観点でズレはなかった • インフラやクラウドサービスなど想定して いたなかった幅広い知識が実際の業務では 要求された 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種 • 目的に即した技術適用の経験が積める • 別業種の知見を共通した手法で適用するこ とにチャレンジできる
  47. ©BrainPad Inc. その他業種からBPへ② 転職のきっかけ • 大学内のポスト競争が厳しく、続けるのが 難しいと感じたため転職を検討 入社前後のBPの印象 BPで実現しやすい キャリア・働き方

    中途入社者 プロフィール • 研究はON/OFFの切り替えがなかったが、 休日をしっかり取れるようになった • 経済的な余裕ができた BPへの期待と結果 • 給与面と待遇面で安定した職場を求めてお り、BPの待遇には満足している 入社後気づいたこと 前職で実現しやすい キャリア・働き方 • 機械学習や情報系の出身でなくても価値を 発揮する方法があることがわかった • (残ることができれば)好きな研究を続け られる 年代 性別 現職在籍年数 30代 男性 3年以上 前職事業 前職職務 前職在籍年数 教育機関 大学教員(生物)/研究員 5年以上 • 民間企業でやっていけるのか不安だった が、論文を書くスキルや調査タスクなど前 職経験が役立つこともあった 受託分析 事業会社(IT系) 事業会社(非IT系) その他業種
  48. Analytics Innovation Company ©2020 BrainPad Inc.
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