こんにちは！

分析屋の中途採用を担当している西原です。

データ分析って未経験でも大丈夫なのか不安な方もいらっしゃると思います。

今回は未経験で分析屋に入社されたお二人にインタビューしました！

赤裸々に語っていただいたので、ぜひご覧ください✨

---- それでは自己紹介をお願いします。

Oさん：経歴は分析屋が２社目で前職がEC事業の物流で人事を担当していました。そこで３年ぐらい働いて、分析屋に入社当初は26歳ぐらいです。転職の背景は物流のキャリアで歩もうか悩んでいて、ここでは大きい人材になれないと感じて新しい道を探していた時に、前職で分析に少し触れていたということもありデータ分析領域に興味をもって転職しました。

Wさん：入社時期は2022年10月で、当時26歳でした。前職ではweb制作のディレクション業務をやっていて、作品や音楽アーティストのファンクラブ・通販サイトを運用、制作していました。その業務の中で「もっとデータをうまく活用したい」という気持ちがあり、分析をメインに扱う業種にチャレンジしたくなったのが転職をしたきっかけになります。

---- ありがとうございます。Wさんに質問なんですが転職の背景でもっとデータを活用していきたいといったお話があったと思いますが、具体的には当時どういった課題があって、どういう形で活用していきたいといったお考えはありましたか？

Wさん：そうですね。例えば通販サイト運営では、メーカーに納品してもらう数量はどれくらいが過不足ないんだろうということを考えたり、ファンクラブであれば「どうやったら色んな人にファンクラブを認知してもらって、どこの層にアプローチをしたら入会に繋がるのか」などの部分でデータ活用をしてみたいと常々思っていました。ただ、当時は自分自身技術も知識も未熟でしたので、大量にあるデータを上手いこと可視化したり、データ同士の相関関係を出すことすらできませんでした。今考えたら、可視化だけでもやれていれば、ファンクラブをもっと広げる余地に気付けたり、少なくとも現状課題を見出すことはできただろうなと思います。当時は具体的な方法も分からないまま、「どうにかできないかな…」とばかり考えていました。

---- 課題はご自身で見つけられてやりたい事ががおありになったと思いますが、分析屋に入ってこれまでやりたかった事はできている状況ですか？

Wさん：現状携わっている案件は顧客のパーソナルなデータを扱っていない為、前職でやりたかった「どういったきっかけでサービスを利用してくれるのか」といった購買行動的な部分の掘り下げはまだやりきれてはいないです。けれど、施策や世の中の動き（シーズンやイベント）に対して、日々のサービス利用の動向にどういった違いが出てくるかといったところの要因分析に関しては、日々レポートを書いている中で考える力が培われたなと思いますし、可視化に関してもTableauという新しいツールを覚えて、使える手段は広がったと思っています。

---- ありがとうございます。それでは入社前の状況について聞かせていただきたいんですが、今伺っている中でデータサイエンス分野への興味はお二人とも前職で出てきたとおっしゃっていましたが、入社前の学習状況やなぜ分析屋を選んだのかという点を教えていただきたいです。

Oさん：学習状況は、もともと大学時代に数学を専攻していたのでそこで数理を扱う本は持っていたのと、前職がデータを使える環境だったのでオペレーターを見てみて実際に改善してその結果がデータに反映されて見るといったデータのサイクルというのはなんとなく知っていました。学習状況については技術的な面はほとんどなくて、当時はスプレッドシートを使っていたのでそこで扱う関数は書けるけどそれ以外は点でダメといった状態で、SQLはぎり書けないといった感じでした。なぜ分析屋を選んだのかについては、選考に残った会社の中でよりデータサイエンティストやデータアナリストのキャリアを積めるのは分析屋だと感じて入社いたしました。

---- 大学時代に学んでいた数学の知識は今活かされているなと感じたりしますか？

Oさん：数学の知識自体はあまり感じないですが、学ぶ姿勢だったり学び方はデータサイエンスと共通するのでその辺りは活かされているなと感じます。

---- なるほどです。ではデータサイエンスの知識自体は分析屋に入って色んなことを吸収していったということですね。

Wさん：私の場合、分析に前職で触れていたと言ってもExcelレベルなので、本当に０といっても過言ではないぐらいの状態でした。前職を辞めてから半年ぐらい勉強期間があって、その間SQLの基本的な操作を学習サイトで実際に手を動かして学んだり、pythonで「データ加工・分析100本ノック」などの書籍を実践したりしていました。

結果「よく使うモジュールや構文は大体見たことがある」くらいにはなったのですが、実際実務の中で、「こんな業務背景で、こんな分析をしたいからこのモジュールを使う」といったところまでの具体的なビジネス観点をもった学習は、半年の間ではやり切れず、とにかく構文に慣れるための期間という感じでした。

入社後、現案件でSQLはよく使っていて、要件に応じた抽出や加工はある程度対応できるくらいになりました。pythonは今の業務の中ではあまり使う機会がないので、独学で学んだり、社内のKaggle部という場所で猛者たちが話している所を覗いたり、話に着いていけないところは都度調べたりして習得していっている状況です。

「なぜ分析屋を選んだか」ですが、いくつかの会社との面接をしていただいた中で、分析屋は社内の技術ブログや有志の勉強会など、勉強へのモチベーションがすごく高い人が多いなという所が魅力的でした。そういった環境に身を置いていれば嫌でも情報は入ってくるし、成長していく人を日々視界に入れているだけで「自分ももっと頑張ろう」と思えるような原動力になるかなと思い、分析屋を選びました。

---- ありがとうございます。では「入社前の不安とその不安を入社後どのように解決したか」や「入社前と後のギャップ」についてお聞きしたいです。

Oさん：入社前の不安は特に感じていなかった気がしますね(笑)　いい意味でも悪い意味でも何も知らなかったって感じです。入社前と後のギャップについては研修期間がリモートだったので、1ヶ月間丸々リモートで働くのが今まで無く、自分のモチベーションを保つのがなかなか難しいと感じました。その後出社になりましたが、リモートワークでの働き方をその一ヶ月間の中でなんとなく身につけていけたので、またリモートワークになる不安はありませんでした。

---- リモートワークでのモチベーションはどういうふうに保っていたんですか？

Oさん：同期と気軽に話せる機会が欲しかったので、みんなに声をかけて不安な時に軽く雑談する用の通話窓(google meet)を作っていました。自分以外の同期は経験者として入社していたのでいろんな人とコミュニケーションをとることを意識して研修を乗り切った感じです。

---- 入社されて感じた分析屋の雰囲気はどうでしたか？

Oさん：個人的には営業さんにお世話になっている気がします。初期は営業さんに色々話を聞いていただきました。後は最初の頃は同期と話すことが多かったので同期の印象が強いです。社内全体で最初に感じた雰囲気は、柔らかい空気感で良い意味でも悪い意味できびきびしていないですかね(笑)　なので、馴染みやすかったです。

今感じている社内全体の雰囲気は、結構活発な印象です。IT企業なのでもう少しおとなしい人が多いと思っていましたが、そんなことはなく色んな体を動かすイベントもあったりします。私自身も参加してコミュニケーションを取ったりしますが、みなさん明るい印象です。

---- ありがとうございます。それではWさんお願いします。

Wさん：私はデータサイエンス領域も未経験でしたし、客先常駐という雇用形態も未経験だったので、一人で客先に行って、不慣れな業務について誰に聞けばいいかといったところも自分で判断しないといけない…という状況が正直少し不安でした。その点を解消するためにOさん同様、営業さんと会話を密に行い、当時不安だった点や、今まで培ってきた知識や経験を出来るだけ活かせるところに行きたい等の希望を伝えて、最適な案件を一緒に探してもらって今の案件に入ることができました。どんな環境が安心して働けそうかといったところを営業さんとじっくり整理して、希望も言える環境だったのがとてもありがたかったなと思っています。

---- ありがとうございます。お二人とも共通して初期は営業さんと密に連絡を取っていて、その中で不安点などを解消していってたんですね。では、Wさんに入社して研修で学んだことであったり教育チームのサポート体制で感じたことを教えていただきたいです。

Wさん：SQL・pythonなどの言語、Tableauなどツールといった研修が４つ程あり、不明点があればチャットで都度質問ができました。研修の内容としては、基礎的な内容＋αの部分も含めて、個人的にとても面白かったと思います。SQL研修は入社前に構文をある程度覚えたりしていたので、基礎的な問題はそこまで苦労はせず進められました。応用問題では業務上の具体的なシチュエーションを指定されて、何日か考えてようやく突破したものもありました。python研修では、独学ではあまり辿り着かないようなコアな知識まで出てきて面白く、勉強になりました。

---- ありがとうございます。それでは未経験で入社されてアサインされた最初の案件について伺いたいです。

Oさん：最初の案件の内容は、DBが移行されたときに起こるSQLのエラーを直すというのがやっていた内容でした。それを実行するbashファイルを直したりするのと、DBが変わったことでシステムに障害が出てるかもしれないので開発側のテストをしてほしいという依頼がありました。学んだことで言うと本当に１からの環境構築で、開発環境はgithubでつなげてvscodeでデータを見たりして、自分で初めからやった経験は大きかったと思います。

---- 最初はエンジニア周りのことをされていたんですね。

Oさん：そうですね。最初はエンジニア寄りの案件でした。

---- ありがとうございます。ではWさんお願いします。

Wさん：今の案件がちょうど最初の案件でして、放送業界になります。「サービスサイトにどれだけユーザが見に来てくれたか」を集計・分析するといった業務内容です。基本はExcelで定型レポートを出しつつ、アドホック依頼があった際には要件に合わせて基盤データを加工・抽出し、可視化や示唆の提示まで行ったりします。この案件での私の業務は週次や月次などのルーティンワークが多い為、品質を維持しつつできる限り効率化・自動化することを自分の中の目標として掲げています。例えばTableau Prepというツールで作業フローを作ることで、二日かけてやっていた作業が半日で終わるようになりました。その分空いた時間を「どう分析・可視化するか」などアウトプットの質を高めるための時間に割くことができるようになりました。なので自動化スキルが身についたことは大きな収穫かなと思っております。

---- 最初の案件に入って分からない部分を聞くときなど、コミュニケーション面での状況はいかがでしたか？

Oさん：そうですね。コミュニケーションを取るのは最初不安があった環境でしたね。待機時間が発生しているけど案件先の人が忙しくて話しかけられない状況だったので、自分からどう仕事を見つけに行くかを考えるのが大変でした。けれど、そこは営業さんに話してコミュニケーションを円滑にできるように調整してもらいました。

Wさん：私の場合は、業務をしていく上での不安点をテキストや資料にまとめて、同じ常駐チームのメンバーに確認してもらったり、必要に応じて会議を設定したりしています。後は毎週木曜日に困っていること不安点など自由に話すブレスト会議を設けていて、そこで意見出しなども行っています。

---- ありがとうございます。それでは最後に分析屋に興味を持っている中途未経験の方にメッセージをお願いします。

Oさん：分析屋というのは違う業界、違う環境で過ごした人でも活躍できるような環境だったので個人的にはおすすめです。未経験だからできることっていうのは沢山あって、自分の学びたい意欲をアピールして他の人とポテンシャルの高さというところで評価されることは全然あるので自分の強みをしっかりと考えて入社していただくとより活躍できる人材になれるんじゃないかなと思っております。

---- Oさんも未経験で入社されて今大活躍されていますもんね。ありがとうございます。ではWさんお願いします。

Wさん：私自身、分析屋に入ってから気付いた魅力の一つは、多様な経歴や知識がある人たちがたくさん集まっていることです。「未経験だけど分析をやりたい」と思われている方は、分析とは関係なくても培ってきた知識や経験は間違いなくどこかで活かせる強みになると思うので、弱みとは思わずにむしろ「そこが私が今まで育ててきた部分です！」とぜひ押し出していってもらいたいです。分析にどう活かすかという部分は、「おもてなし」の考え方が分析屋のベースとしてあると思うので、その姿勢を忘れなければきっと大活躍できると思います。

---- そうですよね。前職までの経験が思わぬところに活かされたりすることもあると思うので今までの経験を強みとして押し出していってほしいですね。ありがとうございました！

データ分析で新たな道を歩んでいるお二人のインタビューを通して、未経験からでも新たなフィールドで活躍できるということが分かりました。挑戦を恐れず、学び続ける意欲が持っていれば、あなたは多くのチャンスが広がっています。共に新しい未来を切り拓いていきましょう！

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