業種：児童福祉
職種：元保育士
どのようなお仕事をされていますか？
現在はデータミックスのデータサイエンティスト育成講座を卒業し、データサイエンティストへの転職を目指して就職活動中です。
それ以前は11年間、保育士として勤務していました。
子どもの発達や行動を観察しながら支援を行う仕事でしたが、10年目に系列園へ異動し、環境の変化をきっかけに退職しました。
退職後は失業手当受給期間をリスキリングの期間と考え、教育訓練給付制度を利用して本スクールに入学しました。体調と向き合いながらデータサイエンスを学び、転職に向けた準備を進めています。
データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何ですか？
保育士として11年間働く中で、子どもの行動や発達を観察し、その背景を考えながら支援を行ってきました。年間の目標を立て、日々の活動を設計し、子どもの反応を見ながら改善していくというプロセスを大切にしていました。
判断の多くは経験や感覚に基づくものでしたが、その一方で「なぜそうなるのか」「どの要因が影響しているのか」をより客観的に整理したいという思いもありました。
退職後、次の一歩を考える中で教育訓練給付制度を調べていた際に出会ったのがデータサイエンスでした。データを用いて物事を分解し、要因を整理し、根拠を持って説明するという考え方に魅力を感じました。
これまで感覚的に行ってきた観察や改善を、データという裏付けのある形で整理し、再現性を持って説明できるようになりたいと考えました。感覚だけでなく理論も持つことで、より構造的に物事を捉えられるのではないかと思い、学習を始めました。
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んだ理由を教えてください。
教育訓練給付制度が利用できるスクールの中で、リモートと登校の両方を選択でき、さらに曜日の振替まで可能だったのがデータミックスでした。
私の体調を考えると、登校できる日は登校し、難しい日はリモート、体調が優れない場合は振替ができるという仕組みがあることは、実際に利用するかどうかに関わらず精神的に大きな安心感がありました。
また、学習を進める中で分からないことが出てきた際に相談できる窓口がしっかり設けられている点も、受講を決めた理由の一つです。
データミックスのスクール形式にはどのような印象を持ちましたか？
スクール形式の授業ということで最初は少し緊張もありましたが、実際に受講してみると講師の先生が受講生の様子を見ながら授業を進めてくださる印象でした。
理解が追いついていない部分があると、より噛み砕いた説明をしていただけるため内容を理解しやすかったと感じています。
また、講義中も講師の先生の方から質問があるか声をかけてくださるため、質問がしやすい雰囲気でした。
文系出身でデータサイエンスは未経験でしたが、そうした環境のおかげで授業についていくことができたと思います。分からないことをその場で確認できる環境があったことも、安心して学習を進めることができた理由の一つでした。
登校すると他の受講生とも自然と顔見知りになり、学習の進捗や分からなかった部分を共有することもありました。様々な業種の方が受講しているため、自分とは異なる視点や経験を聞くことができるのも印象的でした。
予習や復習が必要だったと思いますが、どのように時間を確保しましたか？
仕事をしていない期間だったため、勉強時間の確保自体は比較的しやすい状況でした。ただ、体調には波があったため、無理をしないことを前提に自分のペースで学習するようにしていました。
私の場合は、1日の中で学習に向き合う時間をあらかじめ決めていました。その時間になった時に「今日は学習に向き合えそうか」を判断し、難しい場合はその日は休む日と考えて、次の日の自分にバトンタッチするようにしていました。逆に、決めた時間以外でも「今日はもう少しできそうだ」と思えた時には、予習や復習の時間として活用していました。
スクールの課題がある時は目標が明確になるため取り組みやすかったのですが、振り返ってみると、スクールの課題だけでなく自分でも小さな目標や課題を設定して進めることができると、より学習が進めやすかったのではないかと思います。
卒業課題ではどのようなテーマに取り組みましたか？（そのテーマを選んだ理由や解決したい課題について教えてください）
卒業課題では、新日本プロレスの興行データを用いて「観客動員に影響を与える要因分析」に取り組みました。
プロレス観戦が個人的な趣味であることがきっかけですが、ファンとして観戦している中で「この興行は客入りが良さそう」「今回は少し厳しそうだ」といったことを感覚的に考えることがありました。
この感覚は、保育士として子どもの行動や変化を観察してきた経験とも通じる部分があり、自分がデータサイエンスに興味を持った「感覚とデータを結びつけたい」という思いとも重なるものだと感じました。
そこで「観客動員の背景にある要因」を明らかにしたいと考え、このテーマを選びました。
当初は入場率を目的変数として予測モデルの構築を行いましたが、分析を進める中で、会場規模やコロナ禍の影響といった構造的な要因だけでも高い説明力が得られることが分かりました。
一方で、自分が本当に知りたかったのは会場規模やコロナの影響ではなく、カード内容や大会の文脈など、より具体的な要因でした。そのため単純な予測精度を高めることよりも、観客動員の背景にある要因を整理することを目的とした説明モデルへと設計を見直しました。
会場規模や開催時期などの構造的要因と、それ以外の要素を切り分けた上で回帰モデルを構築し、カード内容や大会の文脈が観客動員に与える影響について分析を行いました。
分析の結果、最も影響を及ぼすと考えていた大会レポートは、運営側が発信する文章であるため、ファンの感覚や熱量とは必ずしも一致していない可能性があることに気付きました。
また、公式サイトの情報だけでは十分な説明ができない部分も多く、どのような情報を収集すればより実態に近い分析ができるのかを考える必要があると感じました。
この経験を通して、分析は単にモデルを作ることだけではなく、「どのようなデータが必要なのか」「どのように情報を収集するのか」まで含めて設計していくことが重要だと学びました。
9ヶ月間の受講を終えて、どのような成果を感じていますか？（自身の成長を実感したエピソードがあれば教えてください）
9ヶ月の受講を通して、物事を構造的に整理して考える視点が身についたと感じています。
保育士として働いていた頃から、子どもの行動や環境の変化を観察しながら対応を考えるということは行っていましたが、それをデータという形で整理し、仮説を立てて検証するというプロセスとして捉えられるようになったことが大きな変化でした。
卒業課題の分析では、当初は入場率の予測モデルを作ることを目標にしていましたが、分析を進める中で構造的な要因だけで説明できてしまうことに気づきました。
そのため、単純な予測ではなく「何が観客動員を説明しているのか」という問いに立ち返り、分析の設計自体を見直しました。
この経験を通して、分析は単にモデルを作ることではなく、課題設定やデータの収集方法まで含めて考えていくプロセスであるということを実感しました。
また、体調と向き合いながら学習を続ける中で、「自分にも新しい分野を学ぶことができる」という自信を少しずつ取り戻すことができたことも、9ヶ月間の大きな成果だと感じています。
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ますか？または今後、どのように活かしていきたいと考えていますか？
スクールで学んだことで大きかったのは、課題を一段引いた視点から整理して考えるようになったことです。
以前は課題に対して「どう解決するか」「いかに精度のいいモデルを作るか」という答えをすぐに考えようとしていましたが、学習を進める中で「そもそも何を、なぜ明らかにしたいのか」「そのためにはどのようなデータが必要なのか」といった問いを立てること、仮説を設定することの重要性を意識するようになりました。
今後はこうした視点を活かしながら、データをもとに課題を整理し、問題の構造を明らかにしたうえで、施策の効果検証やユーザー行動の分析など、意思決定や改善につながる形でデータ分析を活用していきたいと考えています。
率直に、少なくない受講料と、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？
退職後は療養を続けながら今後のキャリアについて考える時間がありました。その中で、この期間をただ休む時間にするのではなく、次につながる時間にしたいと考えるようになりました。
教育訓練給付制度を知ったこともあり、学び直しに挑戦するのであれば、しっかりと時間を使って取り組んでみたいと思ったことが受講を決めたきっかけです。
もちろん受講料や学習時間について不安がなかったわけではありませんが、新しい分野に挑戦できる機会でもあると考え、思い切って受講することを決めました。
これからの受講を検討している人に一言お願いします。
受講を検討されている方の中には、「自分にできるだろうか」と不安に感じている方も多いのではないかと思います。私自身もデータサイエンスは未経験で、保育士という全くの異業種からの挑戦だったため、最初は不安がありました。
実際に学習を進める中で難しいと感じる場面もありましたが、調べたり時間をかけて向き合うことで、少しずつ理解を積み重ねながら前に進むことができました。
私の場合は療養期間という背景もありましたが、その時間を学び直しの時間として使えたことはとても大きな経験だったと感じています。
完璧な準備が整っていなくても、自信がなくても、興味があるのであれば一歩踏み出してみることも大切だと思います。小さな積み重ねが、いつの間にか自信につながっていくのではないかと思います。
私自身も、保育士として培ってきた「観察する力」を、これからはデータという形で活かしていきたいと考えています。
