エキスパートコース(データサイエンティスト)

職種候補が複数あり

仕事内容 通信、交通、エネルギー、防災。 複雑化する社会課題の解決には、 経験や勘だけではたどり着けない最適解があります。 私たちは、西日本全域に広がる 社会インフラから得られる膨大なデータを活用し、 より安全で、より豊かな社会を実装する データサイエンティスト集団です。 あなたの専門性が、 ビジネスの、そして社会の未来を加速させます。 ■ 職種のミッション 私たちのミッションは、NTT西日本グループが保有する 他に類を見ない多様で大規模なデータを、 「未来を予測し、最適化するための資産」へと変えること。 社内外のDXを推進し、勘や経験に頼らない データドリブンな意思決定文化を根付かせ、 新たな価値を創造する頭脳であり、心臓部です。 ■ 業務プロセス詳細 私たちのプロジェクトは、３つのフェーズで進行します。 【課題設定】 「ネットワークの故障をゼロに近づけたい」 「この街の交通渋滞を解消したい」 営業担当や自治体担当者から寄せられる 漠然とした課題に対し、 データサイエンスで何ができるかを定義。 分析のアプローチを設計し、仮説を立てます。 【分析・モデル構築】 テラバイト級のデータの中から、 課題解決の鍵となる変数を探索（特徴量設計）。 統計解析や機械学習を用いて、 故障予測モデルや人流予測モデルなどを構築します。 精度とビジネスインパクトの最大化を追求する、 思考の最も深まるフェーズです。 【価値提供】 構築したモデルをシステムへ実装し、 現場の業務に組み込みます。 分析結果を可視化し、 専門知識のない人にも分かりやすく伝え、 次のアクション（施策）へと繋げる。 分析を「価値」に変える最後の重要なプロセスです。 ■ 使用する技術・知識 Python、R、SQLは必須スキルです。 プロジェクトに応じて、AWS、Google Cloud、Azureなどの クラウド環境や、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといった 機械学習ライブラリを使い分けます。 統計学、情報科学、機械学習の博士・修士レベルの 専門知識が日々の業務の基盤となります。 ■ 社内外との関わり 社内のネットワーク専門家や サービスの企画担当者とチームを組み、 それぞれの知見を融合させて課題解決にあたります。 また、大企業の経営層や自治体の首長に対し、 データ分析の結果を基に 直接プレゼンテーションを行う機会も豊富です。 ■ プロジェクトの流れ（例：通信設備の故障予測） 課題ヒアリング: 設備保守担当者から「故障対応のコストと時間を削減したい」という課題を受ける。 データ収集: 過去数年分の膨大な機器ログ、天候データ、設置場所データを収集・クレンジング。 モデル構築: 故障に繋がる要因を特定し、機械学習を用いて「故障予兆検知モデル」を構築。 精度検証: バックテストでモデルの予測精度を徹底的に検証・改善。 実装・運用: モデルを現場の監視システムに実装。故障の予兆を検知した設備を、壊れる前にメンテナンスする体制を構築。 ■ 専門職としてのやりがい・達成感 自ら構築したAIモデルが、 大規模な通信障害を未然に防ぎ、 何事もなかったかのように 社会の日常が続いていく。 提案したデータドリブンな新サービスが、 お客様のビジネスを大きく成長させ、 「ありがとう」と直接感謝される。 解析結果という数字の先にいる「人」の暮らしや、 社会の営みに貢献できることが、 この仕事ならではの、何よりのやりがいです。 ■ 将来のキャリアモデル データサイエンティストとして、 特定領域（例：画像解析、自然言語処理）の トップスペシャリストを目指す道。 複数のデータサイエンティストを率い、 大規模プロジェクトを成功に導く マネージャーへの道。 ビジネスと技術の両面を深く理解し、 データ活用を軸とした新規事業を立ち上げる 事業開発責任者への道など、 多様なプロフェッショナルキャリアが広がっています。 社会を変えるほどの、良質な問いを立てられるか。 その問いに、データで答えを出せるか。 NTT西日本は、あなたの挑戦を待っています。