データサイエンティスト育成講座：荒木 泰介 様

どのようなお仕事をされているのでしょうか？

製品の輸送をマネジメントしています。輸送効率の改善や在庫偏重の解消を通じて物流コストを低減することが主な業務です。

データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何でしょうか？

暮らしの質をアップしたかったからです。データを活用して意思決定の成功率が高まれば、仕事を含めた普段の生活がもっと楽しく、もっと豊かになると考えています。

複数あるデータサイエンス教育サービスの中でデータミックスを選択されたのはなぜですか？

それ自体が目的ではなく、データサイエンスを通じて何をするのか？という目的や使途に軸足を置いているように感じました。エンジニアではなくビジネストランスレーターを指向している点が自分のなりたい像とマッチしたためデータミックスを選択しました。

データミックスのスクール形式への印象はいかがでしたか？

異なるバックグラウンドを持つ受講生とのふれあいが良かったです。馴染みがない領域の知的好奇心が満たされるだけでなく、彼らからのフィードバックを通じて自己理解を深めることもできました。

予習や復習も必要になったと思いますが、どのように時間を使われたのですか？

私は土曜日クラスだったので、火曜日クラスの講義動画で予習をして不明点を明らかにし、土曜日の講義で理解するスタイルをとりました。家族の全面的な協力のおかげで、平日は毎日２時間、週末は4時間程度を学習に充てることができました。

卒業課題ではどんなテーマに取り組みましたか？

データサイエンティストとしての価値を上げるために、データサイエンティスト育成講座を終えた後、どう学び続けるべきか求人票から分析しました。このテーマを選んだ理由は二つあります。まず一つ目は、課題のための成果物ではなく、自分自身のために分析をやってみたかったからです。課題解決が自分のQOLアップに直結するものにしたことでモチベーションを保ち続けることができました。
もう一つは、自然言語処理に興味があったからです。数値データに比べて捉えにくいジャンルの分析アプローチを身につけることで、自分の引き出しをもっと増やしたいと思いました。

7ヶ月間の受講を終えられて、どのような成果を感じましたか？

コードは生成AIに頼りきっており、今もおぼつかない状態です。しかし、課題に対するアプローチ方法の引き出しは確実に増えました。以前は闇雲に生成AIに丸投げしていましたが、次第に指示が具体的になっていきました。また、分析の目標設定やビジネスインパクトへの落とし込み方法の解像度も上がったため、分析結果をアウトプットしてまとめる勘所も身につきました。
これらが結実したのか、最終発表での評価に繋がりました。「難しそうだけど、なんとかなるかもしれない」という自信を得られたことが最大の収穫です。

スクールで学んだことは、実務でどのように活かされているのでしょうか？

現在の所属部署にはベテランが多く、経験と勘が重要な要素となっています。同じ土俵では太刀打ちできないので、データサイエンスという新たな視点から示唆を引き出すことで、自分がチームにいることの価値を見出したいと考えています。

率直に、多額の受講料と、多くの時間を投資して受講をする決意をされたきっかけやモチベーションは何だったのでしょうか？

もともと営業の仕事をしていましたが、思うような結果を出せず自信を失っていました。自分なりのスタイルを確立する必要に迫られ、データ活用を前面に出したやり方に変えました。一定の成果は出せましたが、もっと突き詰めることで自分だけの強みを作り、自信を取り戻したいと思うようになりました。コロナが落ち着き在宅勤務が減る中、働きながら学習時間を確保するのは今が最後のチャンスだと思い、受講を決意しました。
また、進歩していないこと自体をストレスに感じていました。結果や評価云々ではなく、同じような一年を繰り返すことに嫌気がさし、刺激が欲しかったこともきっかけの一つです。