私は大学でプログラミングやウェブアプリの作成、統計、機械学習について学びました。初めはその知識を活かした仕事をと考えましたが、一生涯プログラマーでいたいというよりは、当時ホットワードでもあったデータアナリティクスの分野で経験を積むほうが自分の市場価値を上げるにはいいのではないかと感じていました。さらに、データを扱うのであれば、特定の企業や組織ではなく、さまざまな業界のデータに触れられるコンサルティングファームに行きたいと考え、PwCコンサルティングを志望したのです。面接では「大学で学んだ知識をデータアナリティクス分野で貢献できます」とアピール。入社後は希望がかなってData & Analyticへの配属となり、現在に至っています。

入社当初は、今以上に多くの企業がAIの活用方法を模索していました。技術の素養があれば、さまざまな企業の課題を解決できるだろう。私はそう見込んでいました。しかし実際に任された製造業の支援の現場は、そんな簡単なものではありませんでした。

ターニングポイントは入社2年目です。品質不具合を減らすプロジェクトに参加しました。製造業の現場には勤続20~30年に及ぶ経験豊富なベテランの方々が働いていることが多いですが、全員がビッグデータの取り扱いに慣れているとは限りません。そこで、今回のプロジェクト内容について、どう説明して進めていくのが適切か迷っていたとき、先陣を切ったのは製造業を長年担当してきた経験のある私の上司でした。今までの知見を基にして、相手の目線に合わせて説明しながら、時には相手の気持ちを代弁する。その結果、課題解決に向けて現場の方々と共通認識を持てるようになりました。一方的に自分たちの知識や方法論を押し付けるのではなく、一緒に同じ課題に相対しているということを言葉と行動で示す。その姿勢が必要だと分かりました。