​INTERVIEW

​データエンジニアリングチームで、全社的なデータ活用を進めています。業務としては、各部門のデータを収集・活用するビッグデータプラットフォームの整備や、データの整理・分析をしています。最近では、データサイエンスチームと共同で、ML（machine leaning＝機械学習）によって日々の査定業務をサポートするデータ提供の仕組みを構築し、担当部門の業務効率化を実現しました。

チームでは今、さまざまな部門の課題をデータ活用で解決するためのプロジェクトが進んでいます。アクサ生命は、ボトムアップの社風から、現場の声に応じてトレンドの技術やサービスを積極的に採用しています。

AI を活用したデータ分析プラットフォーム・Databricksの導入もそのひとつです。Databricksを活用したDWH(Data Ware House)の構築を行い、データ管理コストの削減や、社内ユーザーによるデータアクセスの利便性向上、データ活用の効率化を実現しました。また、データの抽出・変換を行うELTツール・dbtも採用し、品質テストの高速化によるデータ品質向上や、コードメンテナンスの負荷軽減にも取り組んでいます。いちエンジニアとして、こうした新しい技術を活用した課題解決にやりがいを感じます。

​新卒時には顧客データベース管理の業務に従事。その2年後、新しく生まれたデータエンジニアリングチームに参加し、データ活用基盤を一から立ち上げました。プラットフォームの構築では、ルール整備やセキュリティ対策などの土台作りが重要。2年をかけたこのプロジェクトでは、グローバルを含むアクサグループで初めて扱う技術を導入したこともあり、ルールやコスト等に関する社内外との調整に苦労しました。

このプロジェクトで私が特に注力したのが、調整を円滑に進めるための丁寧な対話です。プロジェクトにはエンジニア以外の他部署の方も多く参画しているので、伝え方や情報連携の方法にも工夫が必要です。データエンジニアリングの仕事には技術力に加えてコミュニケーションの力も求められると実感した経験でした。同時に、技術の部分だけでなく、社内の課題の発見から解決まで一貫してプロジェクトに関われることも、データエンジニアリングの魅力だと思っています。

​私はもともと「まずはやってみよう」というタイプ。一度トライして失敗しても、改善して次につなげようと思う性格なのですが、アクサ生命もまさにそういう社風です。積極的なチャレンジを応援してくれる環境のため、困難な業務もやり切ってこられました。周りや上司のサポートも受けやすく、たとえば本部長であっても「相談したいことがあります」とメッセージを送るとミーティングの機会を設けてくれます。定期的な上司との1on1もあり、希望やキャリア志向に応じて適切なプロジェクトにアサインしてもらうことができました。私の場合はプロジェクトマネジメントにも関心があったことから、2年前からはチームのリーダーを任されることになりました。エンジニアとしての技術力だけでなく、良いチーム作りの意識やマネジメント能力も身についたことは、入社時は想像していなかった大きな変化ですね。

エンジニアとして技術を磨ける体制も整っています。会社の予算で外部研修に参加できるため、私も積極的に活用しています。中でも、Databricks社主催の研修はとても有益でした。Apache Sparkの基本的な知識から実践レベルのコーディングまで、Databricksのサービスと関連づけながら学ぶことができ、業務にもすぐ活用できました。社内でも、学習機会が多く設けられています。私のチームでは、週に1回の勉強会で、新しい技術やプロジェクトで実装した新機能などをメンバー間で共有し、お互いのスキルや知識を高め合っています。