
DXの力で沿線の南大阪を
関西No1の地域にするのが夢
情報 2020年入社
※部門は取材当時のものです。
現在の仕事内容
データを活用したDX戦略の旗振り役として「データの力であらゆる慣習や部門の壁を取り払い、業務効率化や新価値創造をリードすること」をミッションに大きく二つの業務を担っています。
一つ目は全社のデータドリブン※な組織文化醸成に向け、様々の部門に伴走することです。事業部ごとにダッシュボード※(BIツールによるレポート)の運用を行い、必要な情報にアクセスしやすい環境づくりを推進しています。二つ目はデータ分析基盤システムの内製化です。既存の業務システムのサイロ化※により横串でのデータ活用が難しい状態にあったので、一元的に取り扱えるようなシステムを構築し、データの経営資源化にトライしています。やりがいは、ITスキルを駆使して事業部の課題解決を行えること。社内向けのITコンサルと思っていただけると理解しやすいと思います。事業部に伴走し「DXありがとう」と言って頂けることをモチベーションに、日々奮闘しています。
※データドリブン... 経験や勘に頼らず、情報を蓄積するビックデータとアルゴリズムの分析結果を活用し、ビジネスの意識決定や課題解決などを行う。
※ダッシュボード... ビジネスの状態を視覚化しリアルタイムで確認できるようにする管理ツール。
※サイロ化... 組織における部署や業務プロセス、システムなどが独立して存在し、全体の連携が図れない状態。

最も印象に残っているエピソード
初めてダッシュボードをリリースできた時が最も印象に残っています。課題は「業務の進捗を確認する際に複数のシステムを参照しなければならず、PC作業に時間が取られて困っている」でした。これを解決するために、大きく三つの打ち手を講じました。一つ目は詳細情報の抽出です。事業部とコミュニケーションをはかり、この作業はいつ実施するのか、どんな数字が重要なのか、といった現場の声を聞き、リアルなニーズ把握を行いました。二つ目はデータのETL処理※です。各システムから集めた生データはそのままでは使える状態にないので、一つ目で見えた要件を実現できるようにデータ加工を進めていきました。最終的にはそれらが自動でデータベース上に用意されるような機能追加(開発)も行い、見る頻度や情報の粒度に合わせたデータ提供が可能となりました。三つ目は事業部側への伴走です。業務状況に合わせた各種ツール活用のサポートを行い、最終的なアウトプット(ダッシュボード化)を事業部側で実施することを実現しました。これらの取り組みによって「実際に使われる」ダッシュボードを作り上げ、部門の課題を解決に貢献できたと思っています。「ありがとう、助かったわ」と言ってもらえた瞬間は今でも忘れません。
※ETL処理... 「Extract (抽出)」「Transform (変換)」「Load (書き出し)」の略。データベースやシステムからデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換してアウトプットする。

南海電鉄で実現したい目標・夢
南大阪を関西でNo.1の地域にすることが私の夢です。私は沿線の泉州地域の出身で、進学していくにつれて地元以外の地域に触れていきましたが、ブランドイメージの良い地域と比べると圧倒的な差があると痛感してきました。「なんでやねん!」という感情が間違いなく今のパワーになっています。「この夢を実現してやる!」という思いで日々頑張っています。
入社前、入社後のイメージの変化
入社前は「若いうちからチャレンジさせてもらえる」というイメージを持っていました。現在は「半分あたっている」というイメージです。他部門では若いうちから裁量を与えられて仕事できる一方、イノベーションに触れづらいという感覚があるためです。こういった風土を変革していくことも重要なので、成果を残しながら少しずつ変えていこうと思っています。
入社を決めた理由
学生時代から「大阪(中でも南大阪)に恩返しがしたい」と考えており、就活では大阪に拠点のあるメーカーを中心に考えていましたが、南海電鉄のインターンシップに参加して考えが変わりました。参加前は伝統的な日本企業で、チャレンジがしづらい風土だと思っていました。しかし、インターンで登壇される社員の方々が若いうちから主体的に働かれている姿を見て「ここなら自分のミッションがかなえられそう!」と思い入社を決めました。

休日の過ごし方
ゴルフが趣味で打ちっぱなしやラウンドに行くことが多いです。ゴルフは失敗に学ぶスポーツなので、トライ&エラーで改善していくことは仕事でも活きています。フルマラソンも趣味で、自己ベスト更新を目指してランニングを続けています。目標に向かってコツコツ頑張ることを習慣づけられるので、ハマって良かったなぁと思っています。私の休日の過ごし方はこんな感じです。
一日のスケジュール
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7:30
勤務開始
To Doと一日のスケジュールを確認
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7:45
データ分析作業 or 開発作業
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9:00
朝会
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9:20
ミーティング準備
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10:30
定例ミーティング
事業部Aとデータ活用についての打合せ
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12:00
昼休憩
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13:00
定例ミーティング
事業部Bとデータ活用についての打合せ
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14:30
データ分析作業 or 開発作業
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16:00
デイリースクラム
部内分析メンバーでの進捗共有
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16:30
データ分析作業 or 開発作業
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18:00
退社