グラフの従業員は約30名で、そのうちエンジニアは約8割を占めています。 クライアント支援のプロジェクトはデータサイエンティストとPM、データベースエンジニアをあわせて十数名のチームを組んで進行。データベースを構築した後も施策を打ち続けるので、長いもので2～3年にわたるプロジェクトもあります。

支援のプロジェクトは、データ活用に課題を感じている企業やDXを推進したい企業から依頼を受け、データを利活用するためのデータベース構築から始めることが多いです。データ基盤を作ったあとに、機械学習やレコメンドなどの機能を実装します。 PMはすべてのフェーズに携わり、クライアントとのコミュニケーションで引き出したニーズからデータベースを構築するほか、社内のエンジニアのまとめ役を担当。データサイエンティストは、必要なデータの選定やデータの利活用に関する設計を担当します。

クライアントから直接事業課題などをヒアリングしてプロジェクトを進める中で、クライアントをリードするほどの前のめりな立場で事業戦略の立案に関われる面白さがあります。そのため、大手企業の経営戦略を担う方たちと対等にビジネスの話ができるレベルであることが求められます。 また、クライアントは、ビジネスに強いもののITリテラシーがそれほど高くないことが多いので、クライアントの要望を汲み取り、開発に反映できるスキルも重要です。

当社では、毎朝、代表も含めてPMが集まり、全プロジェクト横断での30分ほどの朝会を実施。また、毎週、各プロジェクトの進捗について共有・相談をする場があり、日頃の業務内容から人事評価が決まります。 エンジニアのキャリアパスとしては、入職後に経験値に応じてPMの補佐的な役割を担うのか、PMを担当するのかを判断します。その後、経験を重ねる中で大規模プロジェクトのPMへとステップアップする流れが基本です。

採用においては、データサイエンティスト未経験からの入社でも問題ありません。実際に、システム開発に興味があり異業種からデータサイエンティストとして転職し、活躍しているメンバーもいます。なかでもSIerのPMやPDMの経験がある方にマッチしている業務内容です。

グラフの企業スローガンは「Have a nice data!」。 当社は「データの利用価値を最大限に拡張することで、未来の社会の幸せに貢献する」ことをミッションとして、業務に取り組んでいます。 近い将来、AIが社会のインフラになるのはそう遠くないと考え、データを操るプロフェッショナルとして、社会が有するデータの利用価値を増幅。データを活用した事業を通して、クライアントのみならず社会や個々人への貢献を図っています。

ただし私たちは、データ分析やAIの活用はあくまで手段にすぎず、クライアントの最終的な希望を達成することが最も重要だと考えています。クライアントから機械学習やAI 、e-プランニングを使いたいと名指しされるケースもありますが、投資対効果が良くないと判断すれば、敢えて勧めないことも。代表の原田自身も、シンクタンクやITベンチャーなど事業会社を渡り歩いてきた経験から、データの収益化に貢献することをゴールとする考え方を持っています。

日本国内でデータ利活用の移行期を迎えている現在は、エンジニアとしての担当領域をシステム開発の領域からAI・データサイエンスという最新領域にピボットできる絶好のタイミングだといえるでしょう。スキルセットを変えていきたいという意欲のある方であれば、AIやデータサイエンスについて未経験でも活躍できるフィールドが当社にははあります。