若手社員が伝えたい「データサイエンティストとビジネスプロデューサーの違いって何？」

ブレインパッドの「データサイエンティスト」、「ビジネスプロデューサー」を選んだ理由

──皆さんはそれぞれデータサイエンティスト、ビジネスプロデューサーとして活躍されていますが、そもそもなぜこの職種を選ばれたのでしょうか？まずはデータサイエンティストのお二人から伺えますか。

加茂（DS）
学生時代の研究内容がきっかけです。大学・大学院では、数理モデルを用いて実世界の現象を研究する専攻に所属し、音に関する研究に取り組んでいました。研究を通じて専門を深めるうちに、その知識を実社会の課題解決に応用してみたいという思いが募り、データサイエンティストという職種を選びました。

江連（DS）
私も加茂さんと似た背景で、研究で培ったリサーチ力とデータ分析のスキルを活かし、社会や人の役に立つ仕事に就きたいと考えていました。コンサルティング企業やシンクタンク、受託型データ分析企業を検討する中で、当時ブレインパッドは最もデータ分析の知見と実績が豊富で、自身のスキルを最大限に活かせる環境だと感じ、ブレインパッドを志望しました。

──研究というバックグラウンドをどう社会に還元するか、という点が共通していたのですね。ビジネスプロデューサーのお二人はどのような観点で選ばれたのでしょうか？

小暮（BP）
私は、大学時代に医工・産学連携の研究室に所属していました。医学に工学の知識を活かして、医療現場にある不を改善し、会社との連携を通じて、社会に還元する研究室だったので、サイエンスとビジネスを繋ぐことに大きな面白さを感じました。そうした職種を探していた時に、ブレインパッドのビジネスプロデューサー職がまさにぴったりだと感じて入社を決めました。

長谷川（BP）
私の場合は、企業内の、より本質的な課題解決に貢献するために、ソフト面のスキルを身につけたいという思いで、ブレインパッドのビジネスプロデューサー職や他社のコンサル職を見ていました。その中でも、社会課題の解決にかける思いが一番強いブレインパッドのビジネスプロデューサー職に共感し、入社を決めました。

──皆さんのお話を聞いて、社会課題の解決や社会貢献への思いが非常に強いことが共通していると感じました。

データサイエンティストとビジネスプロデューサーの違い

──「データサイエンティスト」と「ビジネスプロデューサー」の役割の違いは何だと思いますか？

ソフトバンク様の事例：
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_conference23_softbank/

ゆうちょ銀行様の事例：
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_conference23_yucho/

ビューカード様の事例(前編)：
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_viewcard_cx_ex_case_1/

伊藤忠様の事例：
https://www.brainpad.co.jp/news/2025/04/07/23099

加茂（DS）
代表的なプロジェクト例を用いて説明すると、ビジネスプロデューサーはビジネス面のスキルを駆使して、組織や事業の構想策定や基礎的な集計から示唆を出すプロジェクトが多いです。また、データサイエンティストはデータサイエンス面のスキルを駆使して機械学習モデル作成やデータ活用人材育成を実施するプロジェクトが多い傾向にあります。

江連（DS）
加茂さんがお話しした通り、高度な分析や専門性が必要なプロジェクトでは、データサイエンティストが活躍しやすい傾向にあります。需要予測や効果検証、最適化といったテーマは、データサイエンティストが専門性を活かして支援する代表的な技術領域です。

──ビジネスプロデューサーはいかがでしょうか？

小暮（BP）
ビジネスプロデューサーのプロジェクトでも、アンケート分析やダッシュボード構築、データ集計など、データに触れるプロジェクトの割合が多いです。ただ、データを扱わずに、データに関する事業や組織の方向性を検討するプロジェクトもあります。

長谷川（BP）
はい、実際に小暮さんとはそういったプロジェクトに一緒に取り組みました。実は、私たちがプロジェクトに取り組む際に、クライアント企業内で解きたい課題が明確になっていないケースや、クライアントが考えている課題よりも優先度高く取り組むべき課題が別に存在するケースもあります。そのため、企業の課題や解決策に関する仮説を立てた上で、リサーチや簡易的な分析等で仮説検証することがビジネスプロデューサーには求められます。

加茂（DS）
個人的には、ビジネスプロデューサーとデータサイエンティストの境界はかなり曖昧だと思います。ブレインパッドでプロジェクトに取り組む場合、課題の特定能力や論理的思考力、分析力、コミュニケーション能力など、普段のクライアントワークの中で発揮すべき能力は、どちらの職種も共通するものが多い印象です。

江連（DS）
私も同じ考えです。また、データ分析を手段として、どのようにクライアントのビジネス課題を解いていくかという視点は、どちらの職種にも共通していると思います。

──なるほど。もう少し職種ごとの違いについてお聞きしたいのですが、それぞれの職種にはどのような人が向いていると感じますか？あるいは、どのような人が活躍している印象がありますか？

小暮（BP）
ビジネスプロデューサー職は、タスクの抽象度が高いため、「行動に起こせる人」が非常に力を発揮できるという印象があります。具体的には、プロジェクトマネジャーや上長から与えられたタスクに閉じず、お客様の課題に対して自分で考えて「こうした方がいいんじゃないか」と提案できる人です。こうした人は、特にさまざまな関係者との協業が必要なプロジェクトで活躍しています。

長谷川（BP）
抽象度が高いタスクに対して、諦めずに考え続けることができる姿勢も重要です。先ほども話に出た通り、クライアント側の課題が明確でないことが多いので、課題に関する仮説を立て、検証し、打ち手を検討するという知恵を絞るタスクを、粘り強くやり切れる人が向いていると思います。

──逆にデータサイエンティストはどうですか？

加茂（DS）
データサイエンティストも、お二人の話と本質的にはあまり大きくは変わらないと思います。クライアントに対して価値を生むためには、その目的に向けて行動し、考える姿勢が何よりも大切です。加えてデータサイエンティストの場合は、特定の技術領域に強みを持っている人が活躍しやすいと感じます。「最適化ならこの人」「需要予測ならこの人」みたいに。
一つの技術領域を深く掘り下げている人は、プログラミングや数理的素養などの関連するスキルも自然と磨かれているため、総合的に活躍しやすいイメージがあります。「研究気質が強い人」と言い換えることもできるかもしれません。

江連（DS）
確かに「研究気質が強い人」は活躍している印象があります。データサイエンティストは単純に分析することが好きな人も向いていると思います。加えて、より専門性が求められる職種なので、データサイエンスやその周辺技術に関する勉強や研究が好きな人、学習し続けられる人が活躍しています。

小暮（BP）
そうですね。AI関連の最新論文を読み続けて社内に発信してくれている人もいますし、ブレインパッド全体として「知識を身につけることが好きな人」が多いですよね。お客様に価値を出し続けるためには、最新情報をキャッチアップし続けることが必要ですし、純粋に「知る」ことが好きな知識欲の高い人が多いと感じます。

──ありがとうございます。これまで職種ごとの役割や向いている人の違いを伺ってきましたが、実際のプロジェクトの中で、どのような時にやりがいを感じますか？

加茂（DS）
データサイエンティストとしては、分析などのスキルが向上して自分の成長を実感できる喜びも大きいのですが、結局、一番やりがいを感じるのは目の前のクライアントからポジティブな反応をもらえる時です。

江連（DS）
私の場合、仮説を立ててそれをデータで検証していく過程にやりがいを感じます。試行錯誤を重ねる中で仮説が裏付けられたり、想定外の発見が得られたりすると、とても面白いです。データの裏にある現象や人の行動の理由が少しずつ見えてくる感覚が、この仕事の醍醐味だと思います。

小暮（BP）
ビジネスプロデューサーとしては、自分たちが検討した結果がクライアントの経営層まで届き、会社の重要な方針や意思決定に実際に活かされたときに、大きなやりがいを感じます。

長谷川（BP）
私も小暮さんと同じで、クライアントの意思決定に深く関与できた時にやりがいを感じます。経営層への報告資料のストーリー設計について、メンバーレイヤーである私に「長谷川さん目線では、どう思う？」と、先方から意見を求められたりした時は、より自身がクライアントの意思決定に関わっていることを実感できて嬉しいです。

データサイエンティスト、ビジネスプロデューサーとしての今後のキャリア

──データサイエンティスト、またビジネスプロデューサーとして、今後どのようなキャリアを描いていますか？

加茂（DS）
私は需要予測系のプロジェクトでシステム構築・改善に携わってエンジニアのような仕事をしたり、今はwebサービスの効果検証を行ったりと、さまざまなプロジェクトを経験してきました。はじめは自分が興味のある領域を見定めて特化していくつもりでしたが、案外どのプロジェクトも楽しめている自分に気がついて、無理に絞り込まないことも一つのキャリアのあり方なのかなと考えています。

当面はその瞬間、瞬間の仕事を楽しみながら、できることを広げていけたらといいなと思っています。ブレインパッドはプロジェクトの幅が広いからこそ、常に新しいことに挑戦できるのが魅力ですね。「やりたいことがよく分からない」という人でも、とりあえず目の前の仕事を通じて成長し、自分の可能性を広げていくことができる環境だと思います。

江連（DS）
私はビジネス、データサイエンス、エンジニアリングのすべてにおいて幅広くスキルを身につけたいと考えています。その中でも最近は、エンジニアリングやシステム開発寄りの領域に特に面白さを感じています。今後、生成AIの普及が進む中で、アプリケーションを支える基盤としてのインフラ設計やクラウドアーキテクチャの設計はますます重要になると考えているので、データサイエンスとエンジニアリングの両面から価値を生み出せる人材を目指したいです。

小暮（BP）
私はヘルスケア領域に長く携わり、サービス開発や海外出張などさまざまな経験をさせてもらいました。その過程で、お客様へ与える影響を大きくしていきたいと思うようになりました。今後は、影響力をさらに広げ、意思決定の根幹に関わり、最終的にその貢献が社会全体に良い影響を与えられるような仕事がしたいです。

長谷川（BP）
まだキャリアパスが明確に決まっているわけではありませんが、今後はPMO※1（プロジェクト・マネジメント・オフィス）を極めていく道も、選択肢の一つとして面白そうと感じています。PMOは主にプロジェクト全体のタスク・スケジュール管理をするイメージがありました。しかし、実際にやってみると奥が深く、自身の仮説を基にプロジェクトチーム全体をサポートできることが多く、プロジェクト全体に与える影響の大きさにやりがいを感じました。

いろいろなことを経験できる環境だからこそ、好き嫌いせず一回やってみると、自身が真に面白いと思える領域を見つけられるかもしれないですね。

※1. PMO：プロジェクトを計画通りに進めるために、タスク・スケジュール・成果物を管理する役割。特に複数の専門領域が関わる大規模なプロジェクトに参画することが多い。

──最後に、それぞれの職種を志望する方へのメッセージをお願いします。

加茂（DS）
データサイエンティストでは、研究で培った専門性をビジネス課題の解決に生かしたい方を歓迎します。具体的なやりたいことに迷っている方は、一緒に経験を積み成長する中で模索していきましょう。

江連（DS）
答えのない問いに対して仮説を立て、それをデータで検証するサイクルを繰り返しながら精度の高い解を導ける人が、データサイエンティストとして活躍できると感じています。社内には高い専門性を持つメンバーが多く、議論や相談を通じて迷った点を整理したり、より適切なアプローチに気付くことができる環境があることも大きな魅力です。このような環境で挑戦してみたいと思ってくださる方と、お会いできる日を楽しみにしています。

小暮（BP）
コンサルティングに閉じず、データを起点にした社会やクライアントの課題解決にチャレンジしたい人には、ぜひブレインパッドのビジネスプロデューサーになってほしいです。この会社規模ならではの機会や、データに向き合う会社だからこその環境がたくさんあります。ぜひ、一度話を聞きに来てみてくれたら嬉しいです。

長谷川（BP）
ビジネスプロデューサーは、抽象的な課題に対して諦めずに考え抜く「粘り強さ」が何よりも求められると日々感じています。また、企業の経営方針に関与するプロジェクトも多いので、社会に大きな影響を与えることも可能だと思います。ご自身の思考力を武器に、データを用いた課題解決に本気で向き合いたい方と一緒に働けることを楽しみにしています。

──本日はありがとうございました。

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www.brainpad.co.jp
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