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PERSON

「データ」から
価値を創出し、
合理的な意思決定、
課題解決に寄与する。

ヤマト運輸(株)
デジタル機能本部
デジタルデータ戦略部
2019年入社 農学研究科畜産学専攻

谷川 奈央

Nao Tanikawa

※上記は2021年10月時点での所属部署です。

PROFILE 大学院で専攻した畜産学では、牛の繁殖に関する研究に取り組んだ。就職に際して考えたのは、日本の農業に発展に関わりたいということ。企業研究を進めていく中で、生産物などの運び方を、ITを通して変えることが農業の発展につながると思い、ITと物流に強みを持つヤマトシステム開発への入社を決めた。入社後、一般顧客向けのシステム開発・保守を担当。2020年、デジタル戦略推進に関わる部署に異動し、現在に至っている。

データを活用して事業価値を
最大化する
「データドリブン経営」。
その実現に向けた
「データサイエンティスト」
の社内公募に応募。

ヤマト運輸は2020年、データの活用により事業価値を最大化する「データドリブン経営」に本格的に着手しました。「データドリブン経営」とは、データ駆動型経営のことであり、経営者の資質や考えに依存した直感的な経営手法から脱却し、客観的なデータ分析を通して意思決定を行っていく経営を指します。私が所属するデジタルデータ戦略部は、この「データドリブン経営」を実現する役割を担っています。
私は入社後、システムの開発・保守に従事していましたが、「データドリブン経営」実現を担うデジタル機能本部が発足したのを機に、現在の業務へと転換しました。転換のきっかけは、「データドリブン経営」を担うデータサイエンティストの社内公募へ応募し、合格したことでした。データサイエンティストは、ビッグデータなどから必要な情報を収集・抽出するプロフェショナルであり、社内公募の目的はデータサイエンティストを育成するというもの。私の最大の入社理由が、「ITを駆使して運び方を変えたい」ことでしたから、自分がやりたいことに近づくことができると考え、データサイエンティストという働き方を選んだのです。

経営の意思決定やオペレーション改善に
有効に作用する、
データをグラフィカルに可視化する
「ダッシュボード」の作成。

現在私は、主にEC事業本部のデータの収集・分析を行っています。BIツール(Business Intelligent:データを可視化するためのソフトウェア)を活用し、センターごとの稼働や配送の状況を、EC事業本部の方が一目で理解しやすいようにグラフィカルに表示するダッシュボード画面の作成を担当しています。
ダッシュボードに表示される各データは、事業本部やエリアを統括する組織まで定量的、且つ、客観的な意思決定の判断材料に用いられるだけでなく、新たなラストマイルネットワークであるEAZY CREWを管理するECデリバリー支店まで配信され、日々のオペレーション改善にも利用されています。ダッシュボードに並ぶ数値やグラフから導き出された方針やアクションプランが、実際に適用されることで初めて私の仕事の価値が発揮されるのです。ビジネスに大きく影響をもたらす重要な業務なので、日々の社内コミュニケーションの中で、どのような指標を表示するべきか、その指標をどのように活用していくのかという具体的なイメージを持ちながら取り組んでいます。

データの分析活用で
物流のリソースの最適化を表現。
新たな物流の仕組み、
「運び方」の創出を成し遂げたい。

業務を遂行していく上で心掛けているのは、自分なりの仮説を持つことです。依頼者がどのようなミッションを持ち、成果物がどのように使われるのか、それらに対していくつかの仮説を立て、それに沿ってまず作成し、依頼者が本当に見たいものに近づけていきます。この作業を繰り返すことで仮説が次第に鮮明になっていき、新しいアイデアが生まれ、適切な提案ができるようになります。この仕事の魅力は、誰もやったことがない可視化を実現することであり、誰よりも早くデータ可視化による新たな知見に触れることができる点です。そしてそれをどのように表現するか、データに対する理解をベースに、自分なりのセンスとアイデアを発揮できるところにやりがいを感じています。
現在は、リアルタイムで変化する荷物の動きが正確に把握できるようになりつつあります。こうしたデータの分析活用を通して、物流のリソース、オペレーションの最適化を実現したい。そして将来は、今の業務で得られた知見を基に、入社時から抱いている目標である、新たな物流の仕組み、新しい「運び方」の創出を成し遂げたいと思っています。
One Day Schedule
9:30
出社。メールの確認、返信。
10:00
週次の集計処理の実施、数値確認後、担当者と共有。
11:00
チームでオンラインミーティング。進捗の報告。
12:00
昼食。
13:00
作成中のダッシュボードの進捗確認とレビュー。
14:00
レビューを踏まえ、指摘箇所修正、要望の取りまとめ、上司とのすり合わせなど。
15:00
追加データを「KBD(クロネコビッグデータ)」から取得できるか調査。
16:00
ダッシュボードで使用するデータセットの作成・検証。
18:30
退社。