紹介

最初からデータ関連の職種に勤めていたわけではありません。私の最初のキャリアは、自動車メーカーの生産技術研究エンジニアとして始まりました。加工ラインの工程手順や精度といったものを扱っていたのですが、ある日「これをデータで分析したら違う視点で見えるのでは」と思いました。そこから分析と機械学習を独学し、ライン管理を自動化・可視化するプロジェクトを自ら提案し、工場への導入までを担当しました。そこからデータに興味を持つようになりました。

その経験を活かして、金融業界のデータサイエンティストに転職しました。データサイエンティストとして扱ってきたのは、カードローンのような金融商品の与信（信用）スコアモデル、審査ルールの改善、後払いの延滞分析、カードのマーケティングのターゲティング、そして金融犯罪を防ぐための画像照合などです。社内で他のメンバーに AI を教える研修も行っていました。

現在は、日本のあるFintechグループで与信モデルをつくっています。毎日、与信審査のデータや購買データ、アプリの利用履歴などと向き合うのが本業です。

このブログは、金融系のデータサイエンティストに転職して感じたことから始まりました。ML の本で独学していたのですが、与信ではどこかピントが合いませんでした。よく見ると、この分野は一般的なデータサイエンスとは少しルールの違うエリアだったのです。その違いを実務の言葉で整理してみたいと思っています。「教える」というより、実務で学んだことを共有したい。そして、私より長くこの分野で働いてこられた先輩方からアドバイスもいただきたいです。