デジタル
データサイエンスで、
東京メトロのポテンシャルを引き出したい
デジタルイノベーション推進部
河村 風児Hyuji Kawamura
2021 年入社
出身学部／理学研究科 数学専攻
私は、データサイエンスを駆使してDX（デジタルトランスフォーメーション）を担う総合職として入社しました。現在は、東京メトロのDX施策を企画推進するデジタルイノベーション推進部において、全社的なデータ利活用を推進するチームに所属。社内の各部門から寄せられるデータ分析依頼に対応するとともに、当社保有データを保護するデータガバナンスの体制整備や、社内のデータ分析人材の育成などにも携わっています。
東京メトロのデータ利活用はまだ不十分。そこに可能性を感じた
私はもともと「数学」が好きで、大学から大学院にかけて統計学を研究していました。就職先においても、数学で社会に貢献できる仕事がしたいと考え、データサイエンスの領域に注目。そんな中で、大学院在学中に東京メトロのインターンシップに参加する機会があり、それが入社のきっかけとなりました。
インターンシップでは、地下鉄各路線のユーザー情報を分析する業務などに携わりましたが、当社のデータサイエンスへの取り組みはまだまだ不十分で、技術も人材も乏しく、必ずしも魅力的な環境ではありませんでした。しかし、東京メトロは都心の移動に関する膨大なデータを有しており、それを活かして事業を進化させたいという前向きな意思を感じ、このタイミングで入社すれば、挑戦できることがたくさんありそうだと志望しました。
入社後、研修を経て配属されたのは、デジタルイノベーション推進部のデータ分析チーム。社内の各部門からの依頼を受けてデータ分析を行い、新たな施策につながる知見を提供していくことがミッションであり、私も新人ながらデータ分析のスキルを持った人材としてプロジェクトに関わっていきました。
データに基づいた意見を出せば、若手でも会社に影響を及ぼせる
入社2年目から3年目にかけて担当したのが、東京メトロの主要ユーザーである通勤客がコロナ禍でどのように変化したのかを調査研究する案件。自動改札機の入出場データを分析してユーザーの動向を可視化し、営業部のメンバーとプロジェクトを組んで議論を重ねていきました。以前のデータと比較して顕著な変化があれば、なぜそうなったのかという仮説を立て、検証するためのデータを収集分析して提示。当初は、その一連のプロセスをうまく回せずに苦労したものの、経験を重ねるにつれてプロジェクトを推進する力も身についていきました。
そして、何よりもやりがいを感じたのは、データにもとづいて論理的に自分の意見を示せば、若手の私でも社内にインパクトを与えられること。営業部からプロジェクトに参加していたのは役職者の方ばかりでしたが、データをもとにみなさんと対等に議論し、ときには私の考えが認められて、「次はこんな営業施策を検討してみよう」という話が持ち上がったことも。データを究めれば会社に大きな影響を与えられることを実感し、モチベーションがさらに高まりました。
東京メトロが持つ膨大なデータを、社会の進化につなげたい
東京メトロにおけるデータの利活用は、まだまだ発展途上にあります。データサイエンスで新たな価値を生み出していくために、取り組まなければならないテーマもたくさんあります。例えば、データを安全に扱うルールを設けてセキュリティ基盤を強化することも重要であり、いま私がその役目を担っています。
また、データ分析ができる人材をもっと増やしたいと、上司と相談してeラーニングを導入し、社内向けの教育プログラムも開始しました。データ分析の分野で様々なことに挑戦できる機会があるのも、ここでキャリアを積む魅力だと感じています。
東京メトロは、鉄道移動に関する膨大なデータを持っています。それを他企業のデータと合わせることで、人がどんな目的で移動しているのかを把握できる。目的が明らかになれば、輸送サービスの形はもっとパーソナライズできるはずで、そうした想像を巡らすのはとても楽しいです。しかし、そのポテンシャルのまだ半分も発揮できていません。今後は、自ら企画してデータ分析のプロジェクトを次々と立ち上げ、当社が提供するサービスの価値をさらに高めていくような、そんな仕事を成し遂げていきたいと思っています。
※記載内容は取材当時のものです
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