「誰かの役に立つ仕組み」を作り続けたい
「データで人の役に立ちたい」——これが私のキャリアの一貫したテーマです。
花卉メーカーの営業事務時代、通販担当社員が手作業で在庫管理に追われているのを見て、Excel関数・ピボットテーブル・マクロを独学で習得し、3つのデータソースを統合する管理システムを構築しました。
結果、通販商品全体で前年比120%の売上を達成し、「前任者ができないことをやってくれた！本当にありがとう！」と感謝されました。この経験が、私のキャリアの原点です。
旅行会社では、Google Analyticsでデータ分析を行い、独自選定ツアーのメルマガで前週比1.3倍の反応率を達成。
上司から「作ったメルマガの反応良いよー！」と評価された時の喜びを、今でも覚えています。
しかし、産後に携わったマーケティング補助の仕事で、衝撃的な事実を知りました。私がまとめたデータが、クライアント企業で全く使われていなかったのです。理由を聞くと、「データの使い方が分からない」「分析方法が分からない」「優先順位が低い」という答えでした。
データを整えただけでは、人の役に立てない——この気づきが、私をデータエンジニアの道へ導きました。
現職では、データエンジニアとして1年11ヶ月、「仕組みで支える」ことを実践してきました：
- 分析リードタイム96%削減：マーケティングチームが毎日データで意思決定できる環境を構築
- タグ発火率99.8%達成：データ品質を根本から向上させ、分析精度を向上
- 月40時間の作業時間削減：完全自動化により、チームがより価値の高い業務に集中できる環境を提供
私が顧客対応型のアナリストではなく、技術を磨くエンジニアの道を選ぶ理由は、
「個別対応」ではなく「仕組みによる持続的な支援」を実現したいからです。
データパイプラインやBIダッシュボードという「土台」を作ることで、社内チームが自律的にデータを活用し、成果を出し続けられる——そんな環境を作ることが、私の目指す「誰かの役に立つ」形です。
次のキャリアでは、dbtやBIツールを使った分析寄りのデータエンジニアリングを通じて、BtoB企業の社内チームを支え続けたいと考えています。
