PwCコンサルティング合同会社（以下、PwCコンサルティング）は、戦略の策定から実行まで総合的なコンサルティングサービスを提供しています。PwCのグローバルネットワークと連携しながら、クライアントが直面する複雑で困難な経営課題の解決に取り組み、国内はもとよりグローバル市場での競争力強化を支援しています。
なかでもAnalytics Insightsチームでは、データ分析を使ってビジネスを変革させるための取り組みを行っています。主にAI（人工知能）ガバナンス、BI（Business Intelligence）、EPM（Enterprise Performance Management）などの領域でプロジェクトを展開しており、多様なバックボーンをもつ方々が、データ分析というツールを使いこなし、「どのようにビジネスを改革するのか」の追求を徹底することで、生成AIなどの最新技術を運用レベルまで高めることに成功しています。
今回は、パートナーの市川 秀樹様、シニアマネージャーの埇田 紘貴様、マネージャーの深澤 桃子様にインタビューをさせていただき、Analytics Insightsチームの取り組みの詳細やチームのカルチャー、求める人物像などを伺いました。
インタビュアーはフォルトナ大竹が務めます。
※法人名、組織名、役職、インタビュー内容、求人情報等は取材当時のものです。現在の内容と異なる場合があります。
市川 秀樹（いちかわ ひでき）様 プロフィール
パートナー
事業会社の情報システム部門、外資系コンサルティングファームにて、情報系システムの導入およびデータ分析、DMP構築支援、CDP構築支援、EPM導入支援、データ利活用組織プロセス設計など、IT部門またはユーザー部門に対しデータ利活用の構想策定・要件定義・PoC・BPR・システム導入など幅広い経験を有する。
埇田 紘貴（そねだ こうき）様 プロフィール
シニアマネージャー
SIerにて情報系システムの要件定義・開発・運用保守を経験。Webアプリ、クライアント／サーバシステム、タブレット アプリ等、さまざまな方式の業務システムを構築。現職では企業内のデータ利活用に関する構想策定支援・要件定義支援に従事。
深澤 桃子（ふかざわ ももこ）様 プロフィール
マネージャー
大手信託銀行、米国アカデミアでの教職（統計・数学）、監査法人アドバイザリー等を経て現職。ヘルスケアを中心とした多業界で、データ分析に関するコンサルティング支援を実施するともに、AIガバナンス領域に参画する。確率・数理モデルを専門領域とし、近年はヘルスケア領域で複数の学会発表がある。
バイク便、SIer、数学教師。多様なバックグラウンドがコンサルタントに至るまでの経緯
[大竹]
まずは市川様のご経歴の紹介からお願いいたします。
[市川様]
大学卒業後にバイク便で働き、ライダーを経て営業所長になりました。34歳のときに退職し、部下と共にバイク運送業を起業します。40歳を機に、業態を変えるべくSIerに転職しました。初めてアサインされた世界的な小売りチェーンでの仕事をきっかけに、半年後にその会社の日本法人に入社し、課長としてマーケティングオートメーションシステムの構築などを経験しました。
その後、データ活用を得意とするテクノロジー企業に参画し、部門のリードとして組織・売上拡大を推進。そこでの経験から、今度は大手総合コンサルティングファーム2社に計10年間在籍し、この2社に入るきっかけとなったパートナーが退任されたタイミングでPwCコンサルティングに転職しました。
現在は、これまで軸として仕事をしてきたBIの領域に加えて、EPMビジネスの推進をしています。
PwCコンサルティング 市川様
[大竹]
市川様がPwCコンサルティングへ入社されるにあたって、背中を押された言葉や、印象的だった出来事はありますか？
[市川様]
構想策定や調査のフェーズで、データ分析の能力を発揮できていても、システム化して業務に落とし込むというエグゼキューション（実行）に対して課題を抱えている企業が多いと感じていました。
ちょうどPwCコンサルティングで一気通貫したサービスを立ち上げるということで、私の経験に期待していただいた点が決め手になりました。
[大竹]
では、続いて埇田様のご経歴の紹介をお願いします。
[埇田様]
私は2022年にPwCコンサルティングに入社しました。当時の面接官が市川で、今お話があったエグゼキューションをEnd to Endで担当できるというニーズに合致したようです。
前職はSIerで、20年弱ほどシステム開発のマネジメントをやっていました。当時はスクラッチでシステム設計からやっていましたから、開発の苦労などを面接でお話した覚えがあります。
PwCコンサルティングに入ってからは、クライアントのデータをどのように整えていくか、それをどうやって活かしていくかという利活用の領域を主に担当しています。直近では、それをBIとして可視化していく工程をメインでやらせてもらっています。
PwCコンサルティング 埇田様
[大竹]
深澤様のご経歴についても教えていただけますか？
[深澤様]
私はもともと、日系信託銀行と外資系銀行での業務経験があります。両行では貿易に関する仕事をしていました。その後、縁があって米国大学院で数学を専攻し、そのまま数学科で教職に就いて数理統計を教えておりました。その後、帰国してアドバイザリー系の大手コンサルティングファームに転職します。統計解析等の知見を活かしたデータサイエンスの役割を担い、そこでの経験を経てPwCコンサルティングに入社しました。
最初はインダストリーのコンサルティングチームに参画しましたが、その後Analytics Insightsチームに移り、今に至ります。現在はデータ解析に関連するコンサルティング支援と、AIガバナンスを主に担当しています。
PwCコンサルティング 深澤様
[大竹]
三者三様のバックグラウンドであることが大変印象的ですね。ありがとうございます。
生成AIの登場により、最も注目されるコンサルティング領域に。
[大竹]
ここからはAnalytics Insightsチームについてお話を伺います。
チームの組織構成をお教えいただけますか？先ほどのご経歴からさまざまなバックグラウンドの方がいるように見受けられましたが、特徴などはありますか？
[市川様]
2024年7月時点で約130名、スタッフとマネージャー以上の比率はおおよそ7：3という構成です。バックグラウンドは主にデータサイエンティスト系とインプリメント（ITの実装）系で分かれています。
データサイエンティスト系には深澤のようなアカデミック系のメンバーもいますし、あとは事業会社でアナリティクスをやっていたメンバー、もしくは統計解析専門のソフトウェアベンダーを経験して転職してきたメンバーが多いかと思います。
私たちのチームで特徴的なのは、バックボーンがかなりミックスされたメンバーでありながら、アサインに関しては、その人が力を発揮しつつも成長が見込める領域にアサインしようとしているという点です。つまり、経験を積んで「この人だったら完全にできるだろう」というプロジェクトから少しずらした領域のプロジェクトにアサインすることで、本当の成長領域を伸ばすといった方式をとっています。
[大竹]
それができるということは、それだけ多くのプロジェクトがAnalytics Insightsチームに入ってきているという背景もありそうですね。
フォルトナ 大竹
[市川様]
おっしゃるとおり、私たちが担当するプロジェクトは大きく、幅が広いです。
例えば、クライアントからデータを預かり分析示唆を出すことや、生成AIを使った業務変革の提案、既存レポートを統合した新たなレポートシステムの実装など、多岐にわたります。
このようにアナリティクスやデータなどのプロジェクト全般を取り扱っているので、さまざまな経験ができるというのも、私たちのチームの特徴です。
[大竹]
案件が多種多様にあるなかで、チームをさらに分けたりはしていないのですか？
[市川様]
はっきりと分類はしていないのですが、「ソリューションイニシアチブ」と「インダストリーイニシアチブ」に分けて考えています。
ソリューションイニシアチブは、私たちのソリューションサービスそのものの開発や提案活動、もしくはそれにまつわるCoE（センター・オブ・エクセレンス。組織を横断する取り組みの中核となる組織・活動）に従事する領域を指します。
一方、インダストリーイニシアチブは、PwCコンサルティング内のインダストリー部門と一緒にアカウント開拓をしたり、その業界の知見のより高めたりする領域です。
[大竹]
インダストリーも、業界によって特徴があると思いますが、業界の違いに対応するためにどのような工夫をされていますか？
[市川様]
そうですね。同じデータ分析と言っても、保険会社のデータ分析と製造業のデータ分析とでは全く違います。使っている技術は同じでも、データやKPI、ものの考え方や意思決定の仕方が大きく異なります。
そうなると、関わる業界が変わる度に1から勉強することになり、コンサルタントとしての成長はありますが非常に大変な思いをすることになりますし、クライアントとの会話が成立するまでのタイムラグも発生してしまいます。そのため、例えば製造業のクライアントを担当するメンバーは製造業のインダストリーイニシアチブに集めた方が、ノウハウが蓄積しやすいという目論見で活動をしています。
[大竹]
イニシアチブで分けたことで、良かったことなどがあれば教えてください。
[市川様]
従来はアカウントチームのなかでAnalytics Insightsチームにフィットするオポチュニティが出てきてからプロジェクトの声がかかるというような状況でしたが、現在はチームメンバーがアカウント会議に参加し、「このプロジェクトはAnalytics Insightsチームのソリューションを使って提案しましょう」と早期にキャッチアップ・提案が行えるようになり、スピード感が変わりました。
クライアントにも非常に喜んでいただいています。
[大竹]
具体的なプロジェクトの中身についてもお伺いできればと思います。最近の傾向などを教えていただけますか？
[市川様]
私からはまず、生成AI領域についてご紹介します。
2023年から突然「生成AI」というキーワードが流行しました。私たちにも生成AIを使ってビジネスができないかという引き合いが非常に多く入り、説明資料等を社内で整備して、営業ベースの勉強会を啓蒙活動的に行いました。現在では各企業で予算が付き始め、生成AIに関する活動が進んできているようです。
生成AIは100%正しく、求めているものが思った通りに出てくるわけではありません。それを踏まえたうえで、実際にMVP（ミニマム・バイアブル・プロダクト。最小限の機能をもつプロダクト）を作ってクライアントに使ってもらうという活動を行っています。クライアントにMVPをカスタマイズし、業務効率化アプリとして検討をしていただくという流れです。
あとは、生成AIのガバナンスやCoE組織の立ち上げといった生成AIにまつわるようなさまざまなコンサルティングビジネスの支援をしています。
大規模なプロジェクトも複数出ていて、生成AIに関するプロジェクトもコンサルティングのメインストリームになりつつあると感じています。
[市川様]
もう1つご紹介したいのがEPM（企業業績管理）領域です。組織の経営や運営を支援するためのプロセス全般を指します。
EPM領域で今非常に多いのは。グループ会社の業績管理のプロジェクトです。
各企業の業績管理において、将来の予測データは通常スプレッドシートで運用しています。本部の財務部や経営管理部で作った入力フォーマットを子会社に配布し、上がってきたデータとその根拠をマクロで吸い上げ、1つの巨大なシートにします。子会社が200社あれば、200社分の膨大なデータです。大変な工数がかかりますので、四半期に1回運用するのが精一杯です。
それをなるべく高速化し、可能であれば週に1回で実施したいという企業は多くいらっしゃいます。また、近年パンデミックや戦争といった大きな経済の動きがあったので、なるべく早く業績のシミュレーションをしたいという需要が高まっているという背景もあります。そういったご要望を叶えるために、専用のツールを利用したIT化のデリバリーなどを行っているのが、私たちの取り組みです。
[深澤様]
私からは、担当するAIガバナンス領域についてお話させていただきます。企業がAIを活用しようとすると、「置いていかれる人が出る」、「ルールが決まってない」といったネガティブなポイントが出てきます。そこの仕組みを作るのが、AIガバナンスという領域です。
簡単な全社向けのガイドラインを作ったり、外部に発信するポリシーを作ったりすることももちろんあるのですが、当社では主にトラストコンサルティングチームがそれを担当することになっています。
そして、私たちのチームでは、AIの開発や運用現場において、どのように安全に業務を進めていくか、安全なプロダクトを開発・運用していくか、その実現のための業務プロセスやルール作り等を含む、事業部門などのリスク管理の第1線だけでなく、コンプライアンス部門や内部監査部門などの第2線なども巻き込んだ仕組みづくりを支援しています。
PwCコンサルティング 市川様
[埇田様]
私はBI（ビジネス・インテリジェンス。企業が蓄積しているデータを収集・蓄積・分析・加工し、経営の意思決定を支援する取り組み）領域に注力しています。特に、経営と密接に関係するものをどう可視化するか、という視点をもって取り組んでいます。
全てのデータがきれいに整備されている企業は稀です。そのため、どういう段取りで経営層などに対してデータを見せていくかというのが非常に重要です。もちろん、作ったデータは5年10年使えなければ、効果が得られません。今後も使い続けられるかというところも考えながら、提案しています。
[大竹]
今後のチームのビジョンやビジネスの展望をお聞かせいただけますでしょうか？
[市川様]
まず、データアナリティクスの将来を語るうえで、生成AI領域を抜きにはできないと思います。生成AIのおかげで、私たちのビジネスも変わってきましたし、お客様側の知識も変わってきました。これからの仕事は、業務そのものをまず「AIでできないか」と考え、可能な限り生成AIを利用するというやり方に変わっていくだろうと思います。
RPAが流行ったときにも似たようなムーブメントがありましたが、結局人間が判断するところはRPAでは対応できなかったという経緯がありました。一方、AIは判断ができるので、AIファーストの業務プロセスになっていくだろうという風に私たちは考えています。
法務専門のAIや、人事専門のAIがあって、それらを組み合わせると1つの会社として成立するというような時代がくるかもしれません。そのための準備をしていくことが必要だと感じています。
次に、EPM領域に関しては、さまざまな社会環境が、企業の経済や経営活動そのものに影響を及ぼしていますし、それが非常にショートタームになってきています。そのなかで、やはり「未来を見通す」ということはできなくても、いくつかの可能性を洗い出し、打ち手をあらかじめ考えていくことは可能だと思っています。
「社会の変化に対して迅速に対応できる経営」「リスクを見込んだ経営」「すぐにシミュレーションができる環境」という打ち手の精緻化がまだまだ求められているので、そういった領域でEPMのニーズは今後も大きくなっていくと考えています。
[深澤様]
AIガバナンス領域についてお話します。AIやEPMなど、どのようなツールでも人間が使えばリスクが伴います。メリットだけではなく、リスクを最小化するためにはAIガバナンスのような活動は避けては通れないので、今後どんどん必要とされていくのだろうと思い、専門家として支援できるよう、積極的な取り組みを進めています。
[埇田様]
BI領域としては、デリバリー、テクノロジーいずれもすでに成熟した領域になってきていると考えています。そのため、より一層クライアントの課題解決の手段を磨いていくべきだと考えています。BIを作りたいという意思よりも「BIを使ってクライアントにとって価値あるものを創出できるか」ということを追求していく必要があります。
高い専門性が求められるからこそ、充実した育成体制が整う
[大竹]
お話を伺っていると、それぞれで高いレベルの専門性が求められるのではないかと思います。
PwCコンサルティングは他ファームと比較しても育成の仕組みが充実しているという印象がありますが、チーム内で独自に行っている人材育成の制度はありますか？
[市川様]
私たちPwC Japanグループには「Digital Accelerators」というトレーニングプログラムがあります。全社的にデジタルリテラシーを底上げするためのというグローバルな活動で、私たちのチームは日本国内の事務局を担当しています。
このプログラムでは、BIツールの使い方、機械学習モデルのPythonでの開発などを、半年ほどかけて学べます。プログラムを卒業した職員が各部署にいて、「データアナリティクスでこういう課題が解決できる」という発想が広がり、普及につながっています。また、社内チャットを使って、ツールや開発言語に関する質問をオープンに行ったり、外で得た情報を共有したりしています。そうすることで、ノウハウが蓄積され、検索しただけで知りたいことの回答が出てくる、というシステムができています。
他にも、独学でスキルを身に付けてもらうのが一番いいと考えているため、外部講師を招いた勉強会や、プロジェクトに関する勉強会も開いています。
[大竹]
SIer出身などのコンサル未経験の方がキャリアチェンジした際、躓きやすいポイントの共通項をお教えいただけますか？
PwCコンサルティング 埇田様
[市川様]
プロジェクトスコープ（範囲）の切り方に苦労されている方が多いと思います。
私たちの業務には、クオリティとスピードが求められますが、そんななかでプロジェクトのスコープが追加になったときに、うまく調整ができず苦労するケースがあります。
もともとのスコープよりも広がった場合は、別のタスクを取りやめる、期間を延ばす、またはメンバーを増やすといった解決策を提案するのがコンサルの仕事の進め方です。
また、コンサルは基本的に仮説思考です。どういうことに困っているのですか？と聞くのではなく「クライアントはこういうことに困っているだろう、だからこれを提案すれば解決するだろう」という考え方・行動が求められます。これによって、打ち合わせの回数を少なく抑えられます。このように、コンサルではリードタイムの考え方がまず異なりますので、仮説思考ができないと難しいと思います。
ただし、仮説思考は勉強すれば身に付きます。そのため、プロジェクトに入る前に幅広い業務に関して勉強をする機会を設けています。本を読んだり、過去のプロジェクトの履歴を見返して「なぜこのタイミングでこのような活動をしたのか」を考えてもらったりすることで、皆さん乗り越えていますね。
[埇田様]
私自身、SIerからコンサルに転職して一番キャッチアップに苦労したのは、最終の成果物の違いでした。
SIerやシステム開発の仕事では、動くシステムやプログラムを高品質に作って納品するというアプローチですが、コンサルはそれだけではないので、拠り所が無くなった感じがしました。クライアントに対して納得感がある説明資料を作成することや、ロジカルな構造の設計が第一歩になり、そこが通らないとそもそもエグゼキューションまで話が進みません。
SIerとしての仕事ベースで、つい焦って結論ファーストで話してしまい、結論の根拠となる背景や理由といった大切なものが抜け落ちてしまう、という失敗もありました。資料の作り方や話の進め方などは、とにかく周りの人に相談して進めました。これらの経験は、SIer出身の後輩などに対して最初に気をつけるべきこととして話しています。
個人の希望とプロジェクトの成功を両立するカルチャーとキャリアパス
[大竹]
続いて、カルチャーに関してお聞かせいただけますでしょうか？
深澤様は、銀行・大学院・コンサルと経験されてきたなかで、PwCコンサルティングおよびAnalytics Insightsチームのカルチャーや価値観で良いと感じるところはありますか？
[深澤様]
先ほど市川の話にあったような、お互いの成長したい方向に耳を傾けて、周りがサポートし合える体制が整っているので、多くの成長機会がある組織だと思っています。
仕事の流れも、上からそのまま降りてくるのではなくて、受け取ってから自分で考えてインプットできるところも自由度が高いと感じています。
[大竹]
お話を伺っていて、1人ひとりのWillの達成や成長を促すようなアサインをしつつも、現場としてはプロジェクトをしっかりデリバリーするというバランスが絶妙にとれているのだと感じます。ポイントなどはあるのでしょうか？
[市川様]
バランスを保つため、シニアマネージャー以上が全員参加するアサイン会議（メンバーのアサイン先プロジェクトを決める会議）を毎週開いています。シニアマネージャー以上はコーチとしてメンバーを把握しているため、本人の希望とプロジェクトのクオリティをどういう風に組み合わせるのが最も良いのかを毎週1時間ぐらいかけて話し合っています。
[大竹]
日頃、コーチやメンターとスタッフ層とで日々コミュニケーションを取っているかと思いますが、チームとして、設けているルールや会議体などのタッチポイントはございますか？
[市川様]
Analytics Insightsチーム内でいくつかのコーチラインに分かれており、チームリーダーによっては自分の配下と1on1面談を必ず月一回やるというようなルールを設けています。本人の悩みなどをすぐにキャッチアップすることが目的です。
[深澤様]
コーチの仕組みも最初からあったわけではありませんでした。そのような仕組みを作ってくれたり、スキルアップする機会を積極的にファームが設けてくれたり、1人ひとりの成長を大切にしている組織だと感じることが多いです。
PwCコンサルティング 深澤様
[大竹]
埇田様と深澤様はこれまで振り返って、PwCコンサルティングに入社したからこそ、Analytics Insightsチームにいたからこそできた経験だと感じたことはありますか？そして、今後挑戦していきたい領域はありますか？
[埇田様]
自分の考えた施策が長く続いたり、「組織としていい効果を出しているな」と実感できたりしたときの達成感が、今までの仕事には無かった良い点だと思っています。
これは、私が入社を決めたきっかけでもあります。PwCコンサルティングは成長を続けている環境なので、「いろいろなことを自身で決定できるチャンスがありますよ」という声がけに魅力を感じました。まだ暗中模索ではありますが、組織としてエグゼキューションの分野はまだまだ伸びていくと思っているので、今後の成長に関われることも楽しみです。
[深澤様]
AIガバナンスに関わるなかで、自分にとってメインスキルだったデータ分析や統計解析とは少し違う角度で仕事ができるようになったことが、Analytics Insightsチームにいたからこそできた経験だと感じます。
また、定量的に考えるだけではなく、定性的に考えなくてはいけないことが多くあるということも学べました。
今後は、生成AIなどの安全性という観点でサポートできるように、モニタリングを通して支援していければと思います。
求める人物像は「データサイエンスを使ってビジネスの変革を実現したい人」
[大竹]
採用のニーズや求める人物像についてお話をお聞かせいただければと思います。
今後どのような方に入社していただきたいのでしょうか？
[市川様]
チーム名が「Analytics Insights」なので、どうしてもアナリティクス、いわゆるデータサイエンティスト系の方が多いのですが、データサイエンスだけでプロジェクトが完結するケースはどんどん少なくなってきています。「業務にどのように適用させていくのか」「業務課題に対してどういったアプローチで解決していくのか」という、いわゆるビジネスコンサルティング的な能力がより求められてくるようになっています。
そのため、マインド面としては「データサイエンスを使ってビジネスの変革を実現したい人」に、是非参画いただきたいと思います。特にEPM領域に関しては、経営そのものに携わることになります。なので、グループ経営とはどういうものなのかを勉強したい方や経理部に所属していて経理業務をやっている方なども歓迎しています。
スキル面では、理系・文系を問わず、なんらかのITツールを使った経験があれば十分ではないかと考えています。現在コンサルティングファームで働いている方でも、インダストリー知見や業界知見をもちつつ、蓄積したデータを活用して新たな価値を生み出せるのではないかという期待感をもっている方であれば適しています。
[大竹]
まさに「データサイエンスの領域は目的ではなく手段である」という話につながりますね。とは言え、やはりここでもある程度の知見があってこそ、課題解決に進めるのだと思います。Analytics Insightsチームとして仕事をしていくうえで、求められるものはどのようなものでしょうか？
[市川様]
私たちのチームには新卒メンバーもおり、そのなかで感じた印象をお話します。
今、文系の方でもデータサイエンスを当たり前に学んでいます。例として、法学部の学生が過去の裁判の判例から頻出する単語を抽出し、判決との相関性があるかといった研究をしているんです。若いうちにPythonなどの簡便な言語を学ぶことで、誰でもこういったシステムが作れる時代です。経営学習やデータサイエンスのハードルは非常に低くなっていると感じます。逆に言えば「データサイエンスができる」というだけではなかなかやっていくのが難しいとも思っています。
だからこそ、データサイエンスを使ってどうビジネスを変革していくのかが重要です。例えば「50人いる作業員を5人にするにはどうすればいいのか？」といった疑問には、データサイエンスと合わせてAI技術などの知見が求められます。また、AIに限らず、業務に対する知見も必要です。その業種ならではの苦労とか痛みとか、それを感じられるビジネスセンスが求められますね。
[大竹]
コンサルティングファームでデータアナリティクス領域をやっているものの、合わないと感じているという方がいらっしゃったとします。そのような方に向けて、Analytics Insightsチームをおすすめするなら、どのような点がありますか？
[市川様]
私も複数のコンサルティングファームを経験しましたが、いずれのファームでもデータアナリティクス領域はビジネス変革のプロセスの一部でしかないという扱いでした。分析をして終わってしまうことが多いんです。
一方、私たちのチームは、クライアントの課題を聞き、調査をして解決策を提案し、MVPモデルを作成して効果測定を行い、システム開発にまで落とし込むという、End to Endの支援を行っています。
「クライアントのビジネス変革を自分の目で見て、自分の手で実行させたい」という意欲をもちつつも、プロセスの一部で仕事が終わってしまうことにフラストレーションを感じている方にはとてもフィットすると思います。そんな方は必ず活躍できると思いますし、面白い仕事がたくさん待っている環境です。
[大竹]
最後に市川様から、インタビューを読んでいただいている方に向けたメッセージをいただけますでしょうか？
[市川様]
現在、データを使ってビジネスを変革するということに対して否定する人は誰もいませんが、昔は違いました。私がデータ分析を始めた20年前は「データを使ってビジネス変革する」と話すと「何を言っているんだ」と言われる時代。「ビジネスを変革するのは人間の足だ。営業で100件訪問するほうがいいんだ」という感覚の経営者がたくさんいました。
データを活用してビジネスを変革したいというニーズは、最近になって経営者からの期待も高まっています。しかし「実際に変革できているのか？」という問いかけに対しては、まだ道半ば、もしくはスタート地点にも立っていないという会社が非常に多いです。データを活用して、AIも実際に動かして業務効率が上がっているという会社は少ないのが現状です。それを実現するのが、データアナリティクスであり、私たちAnalytics Insightsチームの仕事です。
私たちは、データ分析の技術や知識を活用したい方を歓迎していますし、PwCコンサルティングで働くとビジネスパーソンとして成熟できるということも伝えたいです。
私たちは、さまざまな業種・業務領域の方と仕事をします。データ活用について高いモチベーションをもっていれば、多種多様なプロジェクトに関わることができ、短期間でビジネスパーソンとして成長できます。成長意欲が高い方にとっては、これほど良い環境はないと思います。自分から意思をもって発言したり、行動したり、勉強したりという活動を厭わない方は非常に活躍できると思いますので、ぜひ一緒に働きましょう。
