ブルームバーグのデータ部門で働く
2025年11月10日
ブルームバーグのデータ部門は、プロダクトやサービスを支えるデータ管理のスペシャリスト集団。膨大なデータの完全性を維持し、アクセシビリティや相互運用性を確保することで全社のデータ戦略をけん引しています。実際にデータ部門で働く社員たちが、これまでのキャリアや日々の業務について教えてくれました。
Make it happen here.
レ トランさん データコントリビューション部
シニア テクニカル アカウントマネジャー
ブルームバーグに入社した動機は？
大学の専攻は情報系以外の分野でしたが、SaaS業界の外資系スタートアップ企業でインターンを経験し、初職でセールスイネーブルメントの業務に携わりました。プロダクトの技術的な仕組みをビジネス価値として伝えた経験から、テクノロジーとイノベーションでビジネスを支援する仕事に魅力を感じるようになりました。お客さまに直接価値を提供できるテクニカル・アカウント・マネージャーは、自分の技術的な知見を生かせる理想の仕事。大手企業でありながら、好奇心と自律を重んじてくれるブルームバーグの企業文化にも共感して入社しました。
現在の担当業務は？
お客さま各社が、ブルームバーグ ターミナル上で自社データを活用できるように支援しています。取引の円滑化、ブランド認知の向上、投資家への発信強化など対応するサポート内容は幅広いです。私たちのデータをもとに、社内外の利用者が取引などの重要な意思決定を下すことも多いため、データの精度や鮮度を維持しなければなりません。そのためにはお客さまの業務背景や技術環境を理解し、密に連携していく必要があります。お客さまごとに課題や目的が異なるため、毎回新たな発見があるのも面白いところ。創意工夫を重ねながら、最適な解決策を導く過程に大きなやりがいを感じます。
印象に残っているプロジェクトは？
現在、社内で使っているシステムを新しいものに切り替えるプロジェクトを進めています。このプロジェクトを担当した当初は、ダッシュボードやリマインダーなど旧来の管理手法で進めていました。しかし納期が迫ってくると、チームのモチベーションを維持しながら短期間で任務を完了させる必要が生じました。そこで作業工程を小さなマイルストーンに分割し、進捗を可視化しながらゲーム要素も取り入れた仕組みを導入。するとメンバー全員が主体的に動くようになって、協力し合う体制が強化されたのです。創意工夫を尊重するブルームバーグの文化が実感できた事例です。
日々のチャレンジとやりがいは？
業務内容は時期によって異なりますが、通常は勤務時間の半分をお客さま対応に充てています。メールやチャット、電話によるデータのオンボーディング支援やトラブルシューティングなどが中心です。残りの時間は、データ品質やインフラの改善、ワークフローの最適化、技術移行などのチーム内プロジェクトに取り組んでいます。毎日1時間のヘルプデスク当番もあり、担当外のアカウントから寄せられる質問や課題も刺激になります。さらに「The Bloomberg Women in Technology (BWIT) 」などの社内コミュニティ活動にも毎週参加し、共通の関心を持つ仲間たちと協働しています。
今後の目標は？
お客さまとの関係構築や、社内各部署との調整など、コミュニケーションがとても重要な仕事です。今後はプレゼンテーションと交渉のスキルをさらに磨きたいと考えています。ブルームバーグは組織がフラットなので、役職や立場を問わず多様なステークホルダーと意見交換できます。このような機会から実践的な学びと経験を積み重ね、自分の強みとして確立するのが目標です。
逢坂 真吾さん アジア太平洋地域データAIチーム
シニア データマネジメント プロフェッショナル
ブルームバーグに入社した経緯は？
学生時代にデータ部門のインターンを2ヶ月ほど経験し、いったん学業に戻ってから卒業後に再び入社しました。最初の2年間は、M&AやIPOなどのデータアナリストとして働きました。その後はマクロ経済データのデータアナリストとして6年ほど経験を積み、現在はアジア太平洋地域データAIチームに所属しています。現在の主な業務は、AIエンジニアやプロダクト担当者と連携したAIプロダクトの開発です。データの専門家として、モデル学習に用いるアノテーションデータ（教師データ）の作成管理や、モデルが生成した結果の評価などを担当しながらAIプロダクトの開発を支えています。
入社後に習得したスキルは？
大学時代に情報システムやプログラミングを学んでいたため、入社直後から技術的なプロジェクトに関わる機会に恵まれました。業務を通じて、プログラミングのスキルはもちろん、システム設計のスキルや論理的思考力も鍛えられました。次第にプロジェクト管理も任されるようになり、チーム全体を率いるリーダーシップも体得しています。長期的視点に立った計画立案などを経験して、管理者としての能力も高められました。
印象に残っているプロジェクトは？
新しい技術に挑戦するAIプロダクト開発からは、常に豊富な学びが得られます。特に記憶に残っている出来事は、お客さま向けに開催したAIや機械学習のオンラインセミナーに登壇したこと。これまでに学んだことが生かせる機会だと考え、海外の方を含む数百名の聴衆にアノテーションのプロジェクト管理にまつわるベストプラクティスを説明しました。緊張もありましたが、データの専門家として貴重な経験になりました。
日々のチャレンジとやりがいは？
業務はプロジェクト単位なので、日々の決まった定型業務はありません。新しいプロジェクトが立ち上がると、プロダクト担当者やエンジニアと密に連携し、目的、目標、達成、評価の方法を定めます。プロジェクトの範囲が決まったら、実行計画を具体的に詰めていきます。小規模なデータで試行したり、大規模なアノテーションチームを組織したり、モデルの結果を評価したりといった作業が続きます。データはAI開発の中核を担うため、私たちの業務も多岐にわたります。プログラミング技術に加え、管理能力などのソフトスキルも求められる点にやりがいを感じています。
今後の目標は？
日々新しいAIプロダクトが生まれています。新技術の開発で重要になるのは、AIが生成する成果を正しく評価する仕組みです。AIの生成物が、常に正しいとは限りません。だからこそ高精度な評価を効率的に提供するのが重要な課題であり、これから自分でも挑戦していきたい分野です。
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