現在、50名弱のメンバーを擁するデータアナリティクス部。アイフルグループをとりまくさまざまなデータから価値を創出し、データ駆動型の意思決定を推進することがミッションだ。

「ローンやクレジットカード、保証などの事業を行うグループ全社のデータ分析を任されており、分析結果にもとづいた与信基準の策定や、与信の根幹となるスコアリングモデルの構築、検証、メンテナンスを進めています。

部は3課体制で業務運営しており、海外人材としてタイ出身の7名、インド出身の3名が働いていることも特徴的ですね。部全体で言えば、7割が20代という若い組織です。当初は少人数でしたが、グループ会社の増加で業務の幅が広がり、多くの若手メンバーに活躍してもらっています」

海田はデータ分析が与信に与える影響の大きさを語りつつ、「この部署はアイフルグループの成長を左右するほどの役割を担っている」と言葉に力を込める。

「グループ各社の貸し付けや債権回収における与信基準はすべて、データ分析の結果によって構築されています。グループとして成長するのも衰退するのもデータ分析次第、と言っても過言ではなく、大きなやりがいとともに多大な責任、厳しさを感じています。

今後も、社会情勢や市場の変化によって移りゆくお客様のニーズをいち早くキャッチアップし、より時代にマッチした与信基準を築く必要があります。部署としては、各メンバーがスキルを磨くことで部全体の経験値を上げ、よりきめ細かなデータ分析を展開していきたいです。AIやその一分野である機械学習を活用し、与信基準の精度向上にも力を注いでいきます」

近年、海外人材の採用を積極的に進めるアイフルグループ。その狙いとして3点を挙げる。

「まずはイノベーションの促進です。タイやインドという文化、バックグラウンドの異なる人材を受け入れることで、既存の枠組みにとらわれない新たな視点、独創的なアイデアが生まれます。
2点目は競争力の強化。統計学やデータサイエンスに秀でた人材の採用によって、グループ全体の技術革新や業務効率化、パフォーマンス向上につながればと期待しています。

最後に、グローバル展開への対応です。グループ会社がタイでカードローン事業を展開しているのですが、現地出身メンバーがいるとタイの金融市場の情報収集などもスムーズに進めることができます」

海外人材の採用を始めたのは2022年。アイフルがタイの名門チュラロンコン大学でデータ分析のハッカソン（技術者らが与えられたテーマで開発し、成果を競うイベント）を催した際、学生たちに採用募集をかけたところ反響があったのがきっかけだ。彼らの活躍はすでに、具体的な成果として表れている。

「タイ出身のメンバーに、母国にあるグループ会社の与信スコアリングモデルの構築を任せました。すると現地の地域別の所得情報など、私たちだけでは把握が難しい情報も入手し、モデルに反映させたのです。それが今、実際に稼働しています」

今後は日本人とタイのメンバーでチームを組み、スコアリングモデル構築などに関するプロジェクトを立ち上げる予定だと話す。

「お客様のWebの回遊履歴やデバイス情報などについて、活用法を模索するプロジェクトです。国内の関連知識を持つ日本人メンバーと、統計学の知識が豊富な海外メンバーが互いの強みを融合させ、よりよい成果を生み出せたらと考えています」

データアナリティクス部で働くことで、若手メンバーはどのような成長が可能なのか。海田はこう説明する。

「即戦力に限らず素養のあるメンバーを集めているので、業務を通じてデータアナリティクスやデータサイエンスなどの技術を身につけられます。そして、経営層から直接指示を受けてデータ分析に臨む機会が多く、その結果が会社の意思決定に影響を及ぼすこともあるので、経営参画への意識がかなり高まるのではないでしょうか」

文系出身でデータ分析の経験がなかった若手メンバーが大きく飛躍したエピソードを紹介する。

「前提として、論理的に物事を捉え、課題に対して順序立てて最適解を見つけていく能力があれば、この部署で活躍できると思います。中には未経験ながらもデータ分析におもしろさを見いだし、統計検定に合格したり、AIの知識を蓄えたりして、質の高いレポートを出せるようになったメンバーもいます」

若手メンバーのスキルアップを支える仕組みも整っていると語る。

「まず、新たに配属されたメンバーはマンツーマンでOJT（On the Job Training）を受け、データに関する基礎知識から学んでいきます。OJT期間が終われば一人ひとりが個々のタスクに向き合っていくという流れです。

さらに2024年度からは、データサイエンティストの育成プログラムを導入しています。部内の20名ほどが受講し、半年間で統計学やプログラミングを学ぶ形です。個人的には将来、このプログラムを全社に展開できないかと考えています。

キャリアパスについてもメンバーの意向を考慮しながら柔軟に対応しています。この部署でプレーヤーとして究める道もある一方、マネージャーを目指す道もあり、どちらも選択できる環境です」

データ分析という仕事に向いている人材について、海田は次のように考えている。

「統計学の知識やプログラミングスキルも必要ですが、それ以上に好奇心や探究心が強い人が向いているのではないでしょうか。与えられた課題に対し、どこまで深く掘り下げて考えられるかが重要だからです。たとえばAというデータだけでなく、Bのデータを加えることでまた別のものが見えてくるなど、隠されたパターンや関係性を見つけることも大切です。

また、分析結果に関して、統計学の専門家でなくても理解できるように可視化していく能力も求められます」

アイフルへの入社を目指す方たちに向け、準備しておいてほしいことがあると語る海田。

「まず勉強しておいたほうがよいのは、金融や貸金のドメイン知識です。それがあれば業界のトレンドや特有の課題を把握でき、分析結果をより有効に活用できます。今後はAI、機械学習の適用範囲が広がっていくと思いますので、プログラミングスキルも身につけておくとよいでしょう。

そして何よりも、数字に対して興味を持つことが大切です。私は、世の中のことはすべて数字で説明できると思っています。その数字が何を表すのか、背景には何があるのか。私たちの仕事は、それを突きつめていく仕事です」

最後に海田は、これから入社する若い方たちとともに成し遂げていきたいことを話す。

「アイフルグループの会社数が増え、業務領域も拡大していく中で、今後はよりきめ細やかなデータ分析が求められると思います。データの力でアイフルグループを牽引すべく、一緒に未来を切り開いてくれる方たちの入社を心待ちにしています」