パパジニア的something

元工場のおじさんから、データサイエンティストになり、パパとして子育てに奮闘しながらも、エンジニア的な日々を徒然と綴ります。

ブルックリンとは?:工場のおじさんが、都会でデータサイエンティストになった話

 

皆さまこんにちは。

ブルックリンと申します。

 

タイトルにもありますが、僕は新卒で工場に勤め、その後転職したら偶然データサイエンティストになりました。右も左もわからないままデータサイエンティストとして、1年間奮闘してきましたが、なかなか機会もなかったので、経歴を学生時代から振り返ってみようと思います。 

 

 

学生時代

大学では情報系の学部を卒業し、大学院では福祉にロボットを導入して、人手不足を解消しよう、と言うような研究をしていました。

 

当時は学ぶことに前向きではなく、授業は全て寝る→友達に移させてもらってなんとか単位をとる、の繰り返しで、バイト、サークル、パチンコ、麻雀に熱狂し、よくいる劣等生をやっていました。

 

なので研究室に配属されてからがとても大変で、プログラミング言語等を習得するのに苦労したことを鮮明に覚えています。研究室でも遊んでばかりでしたが、学生時代に一番勉強したのは、ここだと思います。この時に少し統計学も勉強しました。

 

そんな僕でも就職活動は真面目に行いました。軸は特に決めずに有名な企業、知っている企業を片っ端から受けるという、人海戦術が功を奏し、それなりに大きいメーカの技術職に内定をもらうことができました。

 

メーカ工場おじさん−前半

技術職にとしてメーカに入社した私は工場勤務になり、メカ物の製造ラインの新規立ち上げや、管理・保守をしている職場に配属されます。配属面談ではソフト開発を希望していましたが、大きい会社では希望の人事になることはあまりないと大学の先輩から聞いていたので、そこまでの驚きはなく、心機一転頑張ろうか、という感じでした。

 

最初に命じられた仕事は、現場のラインで1年働くことでした。1年間ずっと払い出された部品を手に取って、検査をする仕事を行いました。はじめは、こんな僕が検査して大丈夫なのか、と思いましたが、きちんと検査項目・作業方法が標準化されており、すんなりと作業することができました。単純作業で辛いと感じることもありましたが、現場の人も良い人ばかりで、大きな問題も起こさず、勤務をやり遂げることができました。

 

ラインでの勤務を終えて、僕は既存ラインの稼働率を上げていく仕事に従事します。担当はライン工として1年間検査をしていたラインでした。ラインが止まる休日や夜に改善の検証を行うため、休出・夜勤当たり前で、設定するパタメータを探索的に試験するため、拘束時間が長く、残業地獄でした。それでも仲良くなった現場の方と楽しく作業できたのと、自分の努力で改善され、ラインが綺麗に流れる姿を見て、大きなやりがいを感じでいました。 

 

メーカ工場おじさん−後半

日々既存ラインの改善を繰り返していた私も中堅になり、新規ラインの立ち上げを任されるようになりました。

 

稼働率を上げる仕事をしながら、並行してOJTの手伝いをしていたので、製造ライン立ち上げ時にやることはなんとなくわかっており、製造部門としてのタスクは、難なく消化して行きました。残業はもちろん多かったですが、いろんな方の協力を得ながら、良い物を作りたい一心で、取り組んでいました。

 

ここで僕は何故か営業、品質管理、生産計画の仕事もやる羽目になります。それなりに大きい会社なので、営業部、品質管理部、生産管理部のように、それぞれのタスクを遂行する部署があるのですが、各部門が機能しておらず、誰かがやらないと、ものが作れない状況になりました。

 

詳細を書くと長いので、別の記事に出来ればと考えていますが、製造部門にいながら、他の部門の仕事をやる日々が、数年続きました。これがきっかけで、僕は転職を決意し、データサイエンティストになります。

 

データサイエンティスト

大分端折りますが、ご縁があり、メーカ工場勤務をやめ、データサイエンティストとして転職することになりました。元々データサイエンティストを狙ったのではなく、ソフト系の開発をやってみたいなと考えていて適当に応募(学生時代から成長がありません。。。)したところ、別業種のメーカのデータサイエンティストになりました。

 

工場のあった片田舎から、急に中枢都市の高層ビルで働くことになり、着る服も作業着から、THEビジネスマン的なシャツ+スラックスに変わりました。工場の機械音も全く聞こえず、シーンという音が聞こえているのではと錯覚に陥るほど、静かなオフィスに移りました。

 

与えられたミッションは、現場にデータサイエンスを落とし込むこと。KPIを策定して、継続的にウォッチできる環境を整え、改善を回す仕組みを整えていく、ということをやっていきました。領域で言うと、ビジネス領域とエンジニアリングの領域をメインでやり、データサイエンス領域はちょこっとだけやるようなイメージですね。急にデータサイエンティストやるようになって非常に苦労しましたが、製造に対するドメイン知識があったことが大きく、それなりに成果が出せたように思います。

 

転職してちょうど1年ぐらいになりますが、実績としては、

  • 加工情報吸い上げ基盤の導入
  • 生産管理基盤の導入
  • 朝会で活用できるBIツールの導入

を行い、現場の人が独自で改善する基盤を作ってました。

 

今後もデータサイエンスを上流で使うだけでなく、現場レベルに落とし込んで、改善を独自に回せるような仕組みの導入に注力していこうと考えています。

 

最後に

この振り返りは、自分の簡易な自己紹介と、つよつよなデータサインティストさんが多い中で、自分が発信できることは、なんだろうか?を見つめ直すために書きました。結果、データサイエンスの現場への導入、というところが強みなのかなと思いますので、そういったことを中心に、このブログではかけたらと思います。