未経験でデータサイエンスに飛び込んだ筆者が、技術より先に立ち返るべき問い「なぜ分析するのか」を実務目線で解説。現場では“データが整っていない”のが前提だからこそ、課題起点で必要データを見極め、結果を“現場が動ける言葉”に翻訳することが価値になる。来客数予測や出店立地戦略など参画予定プロジェクトへの抱負と、今後磨く5つのスキル（思考・分析・プレゼン・実装・協業）も紹介。
なぜ分析するか”を先に考える
「Pythonを覚えなきゃ」「機械学習モデルを組めるようにならなきゃ」
未経験でデータサイエンスの世界に飛び込むと、どうしても**“スキルを身につけること”**に意識が向きがちです。(※もちろん技術や知識を学ぶとても大切なことです)
私もまさにその1人でした。
でも、入社してまず最初に学んだのは——
“どんなに高度な分析でも、それがビジネスの課題を解決しなければ意味がない”
という、シンプルで奥の深い真実でした。
分析スキルそのものは“手段”であって“目的”ではない。
データの裏には必ず“誰かの悩み”や“現場の課題”がある。
そこを見失うと、どんなモデルも“きれいな数字遊び”で終わってしまう。
——それが、私がSiNCEに入社して最初に痛感したことです。
「誰のため？何を解く？どう活かす？」
「この分析って、誰のため？」と問いかけるクセ最初に代表の一筆社長からもらった言葉が、今も印象に残っています。
「役に立つデータサイエンティストを目指してほしい」
つまり、分析を始める前に考えるべきは、
- どんな課題を解決したいのか
- そのためにどんなデータが必要か
- 結果をどう活かせば現場のアクションにつながるのか
この3つだと私は考えています。
ここがズレると、分析の精度以前に「方向そのものが間違っている」ということも起きます。
データ未整備がデフォルト
現場は“データ整ってない”がデフォルト実務に入ると、きれいなデータなんて滅多にありません。
フォーマット違い、欠損値、日付ズレ、単位バラバラ……。
まるでパズルを解いているようです。
でも、この“泥臭い工程”の中にこそ、現場理解のヒントが隠れています。
「なぜこのデータが欠けているのか？」
「どうして店舗によって入力ルールが違うのか？」
そんな問いを立てることが、課題の本質を見抜く力につながる気がします。
データの価値
「使われる分析」にこそ価値があるどれだけ正しい分析でも、「現場が動ける形」で伝えられなければ意味がありません。
専門用語を並べるよりも、
「この施策を実行すれば売上が3%上がる可能性があります」
といった、行動に直結する言葉で伝えること。
分析は“伝える力”があってこそ完成します。
データが“使われる”瞬間に、初めて価値が生まれるのだと思います。
今後の予定
私のこれから（参画予定プロジェクト）現在、SiNCEでは以下のようなプロジェクトへの参画を控えています。
-
小売店の来客数予測モデル（参画予定）
天候・季節・施策などのデータを活用して、在庫やシフト計画の精度向上を目指します。
-
AIを活用したクリニックの出店立地戦略（参画予定）
人口構成や競合、人流データなどを分析し、成功確率の高い立地選定を支援します。
どちらも「データで意思決定を支える」という点で、非常にワクワクしています。
これから現場での学びを積み重ね、自分なりの“価値ある分析”を追求していきたいです。
価値あるデータサイエンティスト
最後に：価値あるデータサイエンティストとは？それは、「データを使って人の悩みを解ける人」。
分析スキルはもちろん大切。
でも、そのスキルが“何のためにあるのか”を見据えることが、真の出発点だと思います。
私自身、まだ走り始めたばかり。
このブログでは、現場での学びや気づきをリアルな言葉で綴っていきます。
未経験の方、これから挑戦したい方、一緒に学んでいきましょう。
目指す5つの力
私なりに、将来、目指したいデータサイエンティスト像に必要なスキルを５つに整理してみました。
それが──以下の５つです。
①思考力（データ・ドリブン思考）
②分析力
③プレゼン力
④実装力
⑤ 協業力
最初はオール「1」からスタート。目標はもちろんすべて「5」になることです！
今後はこのスキルを自分なりに伸ばしていきたいと思い、可視化の意味も込めてレーダーチャートで自己評価をつけてみようと思います。
（※スコアは完全に主観ですので….悪しからず….自己採点は甘めに設定してますのでご了承くださいませ…)
こんな感じです…笑
次回予告
- 現場で使える「データ・ドリブン思考」──分析を“現実に活かす力”を学ぶ一冊
- データ分析やAI開発を、**専門家でなくてもチームで簡単にできるようにするデータ分析プラットフォーム『Dataiku』って？
