KONICA MINOLTA Recruiting

寄﨑 恵美子

熟練者が培ってきた
経験と勘から得た
データを可視化することで
業務効率の向上に貢献したい。

IoTサービスPF開発統括部
データサイエンス技術部
第1グループ
2014年入社〈技術系〉
寄﨑 恵美子
YORISAKI EMIKO

大切なのは人の
“経験や勘”を尊重すること。

大学では、理工学研究科で数理情報科学を専攻していました。大学の恩師から「画像処理の分野なら数学が活かせる」というアドバイスを頂いたこともあり、画像処理分野を扱う企業を中心に就職先を探っていました。そのなかでも、特にコニカミノルタは画像処理技術に強みを持っていたことに加え、何よりも“新しい価値の創造”を掲げ、新しいモノを創り出そう気持ちが前面に出ている企業だと感じて入社を決めました。働くうえで大切にしていることは“人の経験や勘を大切”にすること。人が培ってきた知識や経験、勘など、目に見えない要素を収集したデータから発見し、モノやサービスに繋げ、よりお客様にとって素晴らしいソリューションを提供する。そのことを心がけるようにしています。

誰もが熟練者のように働けるような
仕組み作りをサポート。

いま私が受け持つミッションは大きく分けて2つあります。ひとつは介護分野におけるQOL(Quality of Life)事業で、「HitomeQケアサポート」という介護現場に導入していただくシステムから得られるデータを用いて介護現場の課題解決ができるようなデータサービスを開発すること。そしてもうひとつがセンシング事業部での社内DXの推進活動で、事業部がかかえる現場の課題を見つけ、事業部のメンバーとともにデータサイエンスを用いて課題解決していくといった取り組みになります。
現在、社会が抱える問題のひとつに人材不足が挙げられますが、モノ作りに限らずサービスなどは、職人さんや働く人の経験や勘でうまく回っている部分があると思います。しかし、それらを後進に引き継いでいくのは、非常に大変なことでもあります。私たちは、目に見えない人の経験や勘を映像やセンサーなどで捉え、データサイエンスによって可視化。誰もが経験豊富な方と同様な考え方やロジックを共有し、効率的に働けるような仕組み作りを支えるための研究開発を行っています。

誰もが熟練者のように働けるような仕組み作りをサポート。

追求するのは、
よりシンプルで
汎用性の高いモデリング

いくら優れたシステムを創りあげても、それを活用していただかなければ課題の解決や業務の効率向上に繋げることができません。だからこそ“データの信憑性”を利用していただく方に認識していただくことが大切だと思っています。そのためには、データサイエンスによって業務の傾向や課題を可視化したとき、まずシンプルに見ていただくこと。そして、ご自身が見ている世界や感じている課題が見える化できるよう、モデリングしていくことが信頼に繋がると強く意識しています。データは、製品に組み込まれているため、実際に目で見ることは難しいもの。しかし、凄くシンプルな状態にモデリングし、どこに適用しても上手く動く。そんな最適化されたものを作っていくことが目標でもありチャレンジしていることでもあります。

追求するのは、よりシンプルで汎用性の高いモデリング

データサイエンスで、
顧客のビジネスに変革をもたらしたい。

世の中の事象すべてを数式、ロジカルに表せるようになる未来を描いています。人の感覚として「こうだろうな」と思っていることが実際にグラフなどで確認できるようになるだけでも面白いですし、その事象をモデリングし予測などに役立てられたらと思っています。さらに、そういった技術を作るだけでなく、様々な現場で働く人々やその先にいるお客さんにとってより快適な環境作りのために還元出来たら嬉しいですね。例えば、私が担当する介護の分野であれば、施設に入居されている方の動きを解析することによって病気の予兆を察知したり、個人の状態に合わせた最適なケアの方法が自動で提示できて、誰でも質の高いサービスを提供できるようになるといいですね。私自身が年を重ねたとき、そういったサービスのもとでケアしてもらえる。そんな素晴らしい未来を思い描いています。

データサイエンスで、顧客のビジネスに変革をもたらしたい。
「世の中の事象はすべて
数式で表せる」
そのモデリングに注力したい
1日の流れTIME TABLE

データサイエンティストとして、「データサービス開発テーマ」と「社内DX推進テーマ」のリーダー兼務で業務は多忙を極めるが、
グループ内のメンバーと協力し、効率よく業務をこなす。

  • 9:30
    出社

    出社後、パソコンを立ち上げ、メールチェックとメールの返信から1日がスタート。リモート枠の場合も同時刻から業務を開始。

  • 10:00
    分析業務のチェック作業

    各種資料やチームメンバーが受け持つ分析業務の結果などをチェック。加えて、分析方針や進め方をメンバーと一緒に議論したり、うまく進められるように他事業部との折衝・調整を行う。

  • 11:00
    進捗状況などを確認

    チームメンバーや他事業部とのミーティングや会議をこなす。午前は主に部内や社内他部署との進捗状況確認などが中心。

    進捗状況などを確認
  • 12:00
    昼食
  • 13:00
    ミーティング&会議

    データ分析の結果を事業部に報告したり、テーマ設計のためのヒアリングや議論を行ったりなど、概ね1時間おきにミーティングや会議が行われる。時には、社外の顧客のヒアリングに同席することも。

  • 16:00
    社内作業

    事務作業に加え、データの加工や可視化・モデル作成や評価などの分析業務や、報告書や仕様書などの資料作成など、主に社内作業をこなす。

    社内作業
  • 18:30
    退社