Data Driven Knowledgebase

「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。

「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。

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。

「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。

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。

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。

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

• 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？