丸紅のデータサイエンティストで求められるプログラミングとは？

丸紅のデータサイエンティストに求められるプログラミングを考えるとき、重要なのは「分析だけできればよい」とは言いにくい点です。丸紅のデジタル・イノベーション部の公開情報を見ると、データ分析、機械学習、生成AI、アプリケーション構築、クラウド実装までをまたぐ技術が扱われており、実際の仕事はかなり実装寄りです。

特に公式に公開されているインターン情報や社員インタビューでは、Pythonを中心に、scikit-learn、時系列解析、Power BI、RAG、Agent AI、AWS Lambda、React、Next.js、OR-Tools、AWSなど、かなり具体的な技術スタックが示されています。この記事では、そうした公開情報をもとに、丸紅のデータサイエンティストで求められやすいプログラミングを5つの観点で整理します。

Pythonは最重要の基礎言語になりやすい

丸紅のデジタル・イノベーション部が公開しているインターン情報では、応募資格として「Python等での開発、分析経験」が明記されています。さらに、データサイエンス領域のプロジェクト例としても、ビジネス意思決定のためのデータ分析や市場分析ダッシュボード作成において、Pythonとscikit-learn、時系列解析の利用が示されています。

このことから、丸紅のデータサイエンティストを目指すうえで、まず軸になるのはPythonだと考えてよいでしょう。データ前処理、特徴量作成、モデル構築、検証、簡単な自動化までを一通りPythonで扱えることが前提になりやすく、単なる学習経験よりも、分析から実装まで一連の流れをコードで再現できることが重要です。

機械学習ライブラリを使って、分析を業務課題に接続する力が必要

丸紅では、機械学習は研究テーマとしてではなく、業務課題の解決手段として使われています。社員紹介では、工場設備の稼働データを蓄積し、機械学習でトラブル発生パターンを認識して事前検知する例や、海運市況の予測に活用する例が紹介されています。さらに、工場の品質チェックでは画像解析AIを導入し、食品の鮮度や品質を見分ける取り組みも行われています。

つまり、丸紅で求められるプログラミングは、単にライブラリを呼び出して精度を出すことだけではありません。センサーデータ、時系列データ、画像データのように性質の異なるデータを扱いながら、業務の意思決定や現場改善につながるかたちでモデルを組めることが求められます。scikit-learnのような基本ライブラリを使いこなす力に加え、前処理や評価設計まで含めて実務に耐えるコードを書けるかが重要です。

生成AIやRAGを組み込むバックエンド実装力もかなり重要

丸紅の公開情報では、データサイエンスだけでなく、生成AIの実装もかなり重視されています。インターンの生成AIプロジェクト例では、社内チャットボットの新規機能開発やナレッジベースを活用したQ&Aチャットボット構築が挙げられ、使用技術としてGPT series、RAG、Agent AI、AWS Lambdaが明示されています。

また、社員インタビューでは、GPT-4の登場をきっかけに社内向けチャットボット「Marubeni Chatbot」を開発し、継続的に機能拡張していることも紹介されています。ここから見えるのは、丸紅のデータサイエンティストには、分析モデルを作るだけでなく、LLMや検索拡張生成を組み込んだプロダクトを実際に動かすバックエンド実装力も求められているということです。API連携、推論処理、ナレッジ接続、運用を意識した実装まで視野に入る人ほど強いでしょう。

フロントエンドやアプリ構築まで触れられると活躍の幅が広がる

丸紅のデジタル・イノベーション部は、分析専門の閉じた組織ではなく、アプリケーション構築まで担っています。公式インターンでは、数理最適化を利用した最適化アプリケーション構築や、業務効率化ソリューションのUI/UX改善が例示され、React、Next.js、OR-Tools、AWS Amplifyといった技術が使われています。社員インタビューでも、要件定義から実際のシステム開発、プログラミングまで幅広く関わることが語られています。

このため、丸紅のデータサイエンティストは、Jupyter Notebookの中で完結する人材像だけではありません。分析結果を現場が使える形にするには、ダッシュボード、業務アプリ、社内ツールとして提供する力が必要です。フロントエンドが専門でなくても、ReactやNext.jsの基本を理解し、分析結果や最適化ロジックをユーザーが触れる形に落とし込める人は、かなり相性がよいといえます。

GitHubとAWSを前提に、チーム開発できることが重要

丸紅のインターン情報では、開発環境としてGitHub・AWSが明示されています。さらに、身につくスキルとして「クラウド環境での開発経験」や「最先端AI技術の実装経験」が挙げられており、個人の分析力だけでなく、開発基盤の上でチームとして成果を出すことが重視されているとわかります。

加えて、丸紅グループのDigital Expertsの採用情報では、JavaScript、LangChain、Python-MIP、Google OR-Tools、OpenCVといった具体的な技術名が公開されており、丸紅グループ全体としても、分析・最適化・画像処理・LLM実装を横断する実装型の開発文化があることがうかがえます。したがって、丸紅のデータサイエンティストを目指すなら、Pythonのスクリプトを書けるだけでは足りず、GitHubでコードを管理し、AWSなどのクラウド上でプロトタイプから運用までつなげる開発力を磨いておくことが重要です。