データサイエンスが
身近な世界を作りたい

尾崎 博子

データマイニング部
尾崎 博子

学生時代は情報科学科に在籍し、理論言語学を専攻。2013年にNTTデータ数理システムへ入社。入社後は自然言語処理、機械学習、統計解析などの製品開発や技術営業、受託分析、分析コンサルティングなどを担当してきた。近年はデータサイエンス教育事業を中心に、お客様のデータ活用の伴走型支援に関わる様々な業務に携わる。

Skill

得意とする領域・技術

製品活用コンサルタントタイプ

様々なデータ分析製品の開発に携わり、機械学習、自然言語処理、統計解析など、データサイエンス全般に対する幅広い知識を有する。
受託分析、データ分析製品の活用支援、分析コンサルティングを通じて、実際の分析課題の解決の経験も豊富。
難しい分析課題に対しても、整理してシンプルな課題に解きほぐし、お客様のやりたいことに迅速にたどり着くことを目指す。

Achievements

主な実績

2013年
入社
2013年~
機械学習、テキストマイニングの活用に関する受託案件、分析コンサルティング案件を担当
2013年
I-Scoverチャレンジ2013 最優秀賞受賞
2013年~2017年
Text Mining Studio、Patent Mining Express の開発を担当
2017年~
データ分析製品の活用およびデータ分析のコンサルティング案件を担当
2017年~2019年
Visual Mining Studio, DeepLearner(現 Alkano)の開発を担当
2019年~2023年
AD Analytics(現Alkano)の開発を担当
2019年~
データサイエンス教育サービスの企画、運営を推進
コアメンバーとして、教材作成、講師、個社向けカスタマイズなど全面的に携わる

Style

仕事のスタイル

“作る側”と “使う側” の両方の視点を、分析コンサルティングに活かす

入社してから、複数のデータ分析製品の開発や技術営業、受託分析業務などを経験してきました。
最近は分析コンサルティングやデータサイエンティスト教育などで、当社製品のお客様の、社内でのデータ活用力を高めるための取り組みの支援を中心に担当しています。
データ分析製品の開発という “作る側” と分析業務などで当社製品を利用する “使う側” の両方を経験していることが、現在の業務での自分の強みになっていると考えています。
“使う側” としてのお客様の要望の理解と “作る側” としての製品仕様やバックエンドへの理解の両面から、より適切な使い方やソリューションの組合せのご提案、ご要望の開発へのフィードバック・製品改善に活かしています。

お客様のデータ活用の伴走型支援

当社にご相談いただく時点ではデータサイエンスに関する知識や経験はほとんどないというお客様も少なくなくありませんが、会社としてこのような方への伴走型支援にも力を入れています。
最初から難しい数学の話をするのではなく、まずは俯瞰的にデータサイエンス・データ活用を理解してもらうこと、ある程度理解が進んだらご自身で手を動かしていただくことを心がけています。
データサイエンスの分野は突き詰めると細かな数学の知識が必要になりますが、ビジネスの世界でデータ活用を進めていく上では必ずしも数学的知識は必要ではありません。
技術を現実世界の問題解決に活かす方法を知っていること、自分で手を動かすことができることがより重要です。
やりたいことを実現可能な問題設定に落とし込むという点も大切です。
データサイエンス的な観点で実課題を現状のデータで解決しやすい問題に整理し、お客様に小さな成功体験を積み重ねていただくことを心がけています。

会社としてデータサイエンス教育事業にも力を入れており、私は事業立ち上げ期から、プログラム策定、教材作成、講師など、全面的に参画しています。
基礎知識の習得から手を動かす演習までの教育プログラムを実施しており、その後受講者様の実課題に対する分析に関しても分析コンサルティングなどで支援する場合もあります。
私が支援したお客様が学会も含む社内外で取り組みを発表していただき、関連部署の方が翌年の教育プログラムに参加していただく、というような形でデータサイエンスの輪が広がっていく様子を実感しています。

今後も多くのお客様に「自分で手を動かして分析する」という体験をしていただき、データサイエンス・データ活用を広めていきたいです。

Our Data Scientists

データサイエンティスト

数理科学を信じ、数理科学を乗りこなす

シミュレーション&マイニング部

伊藤 孝太朗

リサーチャータイプ

データサイエンスにおける研究と実用の二刀流

シミュレーション&マイニング部

村田 智也

トップ研究者タイプ

現場のノウハウも取り込み、お客様が納得する分析結果を出し続ける

データマイニング部

中道 祐希

アナリストタイプ

「シミュレーション・数理最適化・機械学習」三種の神器を武器に課題を解決する

シミュレーション&マイニング部 

豊岡 祥

リサーチャータイプ

お客様や現場を巻き込んだ強いチームを作り、プロジェクトの成功に邁進する

数理ソリューション部

佐藤 誠

コンサルタントタイプ

データサイエンスが身近な世界を作りたい

データマイニング部

尾崎 博子

製品活用コンサルタントタイプ

長く使い続けられる、数理最適化システムを作る

数理計画部

岸本 祥吾

モノづくりタイプ

人類の英知をフル活用し、AIプロジェクトを生産的に推進する

数理工学部

大場 拓慈

アナリストタイプ

「いい結果が出ました」が ゴールではない 「日々業務で使っています」が 私のゴール

数理工学部

茂野 真弓

モノづくりタイプ

化学・物理法則をシミュレートする、サイエンスにおけるデジタルツインを推進

数理工学部

望月 俊輔

アナリストタイプ

アルゴリズムの美しさを楽しみつつ実用的で頑健な実装を目指す

数理計画部

清水 翔司

製品開発者タイプ

数理最適化の技術に夢をみる

数理計画部

藤井 浩一

トップ研究者タイプ