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アクセンチュア・アナリティクス採用情報

ACCENTURE APPLIED INTELLIGENCE

工藤 卓哉

デジタル コンサルティング本部
マネジング・ディレクター
工藤 卓哉

現在アメリカのシアトルオフィスに所属し、Applied Intelligence – Data Science Center of Excellenceのグローバルリードを務める。

ACCENTURE APPLIED INTELLIGENCEでは、政府やお客さま企業に対して、コンピューターサイエンスや機械学習、数理アルゴリズムを武器に、科学的根拠に基づいたアプローチを用いて、「政策」や「戦略」を実際の製品やサービスに落とし込むご支援をしています。様々な経済産業界における収益構造の問題や、政府であれば、政策制度設計の意思決定プロセスの効率化など、幅広いテーマにおいて、実践的な入力値(デジタルデータ)の提供や、現場の実運用に繋がる具体的なサービス設計を行っています。お客様はアメリカ、日本、欧州、アジア太平洋など、世界各地にいらっしゃいますが、世界共通でやっていることは同じです。私は現在アメリカのシアトルオフィスに所属しData Science Center of Excellenceのグローバルリードを務めていますが、データサイエンスは世界の檜舞台を提供する領域だと思っています。

データサイエンスは、日常生活に深く根付いたサービスや製品の提供にも密接に関係しています。例えば、皆さんがお店で何気なく買う飲食物の中には、私のチームのデータサイエンティストが特許を取得して構築した数理アルゴリズムによって、予測モデルを元に、半自動的に機械による発注がなされたものもあるでしょう。また、危険な生産工程を伴う工場では、人間が生産ラインの機械を調整すると、事故や生産量の低下に繋がることがあります。これをリモートセンシングにより捕捉されたデータを元にデータサイエンティストが構築した深層学習(ディープラーニング)が値を導出し、自動的かつ安全にパラメーター設定しているおかげで、防げていたりします。他にも、緊急車両の搬送先病院を決める仕組みの設計・構築といった、尊い人命の救助に寄与するような仕事もしています。

このように私たちデータサイエンティストやエンジニアは、企業の利益だけではなく、時には人命を救うような難しいテーマを扱うことがありますが、どの仕事にも重要なことは「技術力」と「情熱」です。人命は数理アルゴリズムだけでは救えません。例えば、数学で病院への搬送時間を短縮するルートが導き出せても、その病院で受け入れられるかはまた別の問題です。搬送時間が長くなる原因には、様々な規制や緊急輸送のプロセス、機器や病床の有無、病院や救命士との関係など、複雑な背景があることを総合的に理解する必要があり、その上で仕組みを構築しないといけません。

私たちは、様々な業界の知識を保有するコンサルタントや、数学やコンピューターサイエンスを得意とするデータエンジニアなど、多様な背景を持つ人材を幅広く採用し、常にチーム一丸となって世の中の難しい課題に挑んでいます。しかし、一つだけチーム全員に共通しているものがあります。それは、チームの多様性が大きなチーム力を発揮することを理解し、他人との違いも、良いものであれば積極的に受け入れる、という柔軟性です。私たちはチームでパフォーマンスを最大化し、情熱を絶やすことなくお客さまに唯一無二の実践的なサービスを提供します。

グローバルで普遍的に通用する、今最もチャレンジングな領域に、自らの身を置いてみませんか?

私たちのチームでは、各人が主役です。自主性と高い実力を持ち、しかし謙虚に他人を尊重し学ぶことができる方には、世界で戦うための素晴らしい舞台と成長の場をお約束します。皆さんの応募をお待ちしております。

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アナリティクス・コンサルタント
仕事内容
応募資格

仕事内容

アナリティクスを活用して新規事業提案、業務改革、お客様の意思決定をサポート。

高度なアナリティクスを梃子にビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担います。

また、最先端のアナリティクスを活用し、伝統的大企業とベンチャービジネスの橋渡しとなり、 新規事業の創出や業界全体の変革を演出します。


<具体的な業務内容例>

  • お客様の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
  • 小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
  • アナリティクス適用に当たっての業務・システムの課題抽出とチェンジマネジメント
  • お客様の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成

応募資格

【必須要件】

  • R、Python等の言語・ライブラリを用いた統計解析の経験
  • 統計解析結果の業務への適用、または新規企画・運営へ活用した経験
  • 解析結果から示唆を導出し、マネジメントへ報告・提言した経験
  • ロジカルシンキング(構造化、MECE等の一般的な論理思考)
  • プロアクティブなコミュニケーション力とチームコラボレーション

【歓迎要件】

  • 中型以上のSIプロジェクトの経験、またはBIのシステム導入経験
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データサイエンティスト
仕事内容
応募資格

仕事内容

統計学、コンピュータサイエンスを駆使してビッグデータを分析・構造化し、お客様が適切なアクションを起こすために必要なデータ・示唆を導き出します。


<具体的な業務内容例>

  • ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
  • お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工
  • アルゴリズム作成~精度検証~パラメータ最適化
  • パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
  • ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆

<具体的な活用例>

  • 小売業における需要予測・在庫最適化
  • 金融業における不正請求の検知や信用モデルの構築
  • 通信業における解約者予測による顧客離反率の低減
  • SNSデータを活用したトレンド商品・キーワードの予測
  • センサーデータを活用した自動車や工場の故障事前予測
  • 位置情報と商品・顧客情報を組み合わせたリアルタイムレコメンド
(※その他、他業種・他領域で支援実績あり)

応募資格

【必須要件】

  • 以下のいずれかの言語/ライブラリ/ソフトを用いた機械学習、Deep Learning等の高度な統計解析・モデリングの経験
    • R、Python、SAS、SPSS、Chainer、Caffe、H2O、TensorFlow、Watson API
  • ビッグデータ基盤技術への理解と大規模データの抽出・加工の経験(Hadoop、Spark、SQL、Java、Perl等)

【歓迎要件】

  • 大学/大学院における機械学習/Deep Learning等の先端分析手法の研究経験
  • 新規の数理アルゴリズムへの高い感度とリサーチ力・理解力
  • チームとしてコラボレーションしての統計解析・モデリングの経験
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