STORY

ストーリー

データの力でビジネスを前進させる ―分析の先にある「意思決定」を見据えて

私は現在、データコンサルティング事業部でデータサイエンティストとして働いています。主な仕事は、JR西日本グループの事業成長をデータ活用によって推進することです。具体的には、クライアントであるJR西日本のプロモーションチームの意思決定を、データの観点からサポートしています。
日々の業務では、施策や広告の効果検証を行ったり、クライアントの方々が自身でデータを確認しながらPDCAを回せるようなダッシュボードを作成したりしています。プロジェクト内では、分析リードやプロジェクトマネージャーのもと、データの抽出から可視化・分析、そして示唆出しやクライアントへの報告まで、幅広い業務を担当させていただいています。

私が仕事をする上で最も大切にしているのは、「分析の先にある目的を常に意識する」ということです。例えば、分析の依頼をいただいた際、すぐにデータに向かうのではなく、まず「なぜこの分析が必要なのか」「この分析の結果、どのような意思決定やアクションにつながるのか」という点を深く考えるようにしています。また、クライアントとの関わりにおいては、「翻訳者」としての役割を意識しています。データ分析の専門知識を、クライアントのビジネス言語に置き換えて伝えることを心がけています。どんなに複雑な分析手法や結果であっても、専門用語は極力避け、具体的なビジネスインパクトや次のアクションに結び付く形で説明することで、クライアントの方々が意思決定しやすい環境を作ることをめざしています。

データ分析の仕事では、技術的なスキルはもちろん重要ですが、それ以上に大切なのは論理的思考力と仮説構築力だと考えています。与えられた問いに対して単純に答えを出すだけでなく、「何が課題の本質的な原因なのか」「どうすれば改善できるのか」といった仮説を自ら立て、検証していく力が必要不可欠です。

プロジェクトを進める中では、チームメンバーとの協業も重要な要素となります。私はとくに、メンバー間の相互支援とポジティブな雰囲気作りを意識してコミュニケーションを取るように心がけています。データ分析の技術と人との関わりの両方を大切にしながら、日々の業務に取り組んでいます。

データ分析を通じて事業貢献を追求した前職での学び

私は前職で食品メーカーの通販事業部に所属し、予実管理や施策検証、マーケティングツールの運用を担当していました。KPI達成に向けた予算配分の意思決定支援や、各施策の効果検証を行うことが主な業務でした。その中でとくに印象に残っているのは、売上予測の精度向上に取り組んだプロジェクトです。当時、翌月の売上予測精度は約80%程度でしたが、私はこの数字に疑問を感じていました。「なぜこの精度なのか？もっと高められないのではないか？」という問題意識から、予測モデルの改善に着手することにしました。

具体的には、まず顧客をさまざまな属性でセグメント分けし、それぞれの購買行動を詳細に分析していきました。さらに、季節性や営業日数といった外部要因も予測モデルに組み込み、継続的な改善を重ねていった結果、予測精度を98％以上にまで向上させることができました。この取り組みを通じて、売上予算の達成に大きく貢献できました。予測精度が向上したことで、予算に対する不足額をより早期に、より正確に把握できるようになり、必要な施策を適切なタイミングで実行することが可能になったのです。
ただし、分析結果を現場に伝えることには苦労しました。複雑な数値やロジックをそのまま説明しても理解を得られないことが多かったため、「相手の視点に立ち、ビジネスの言葉で伝える」ことを意識するようになりました。例えば、分析結果をグラフや図に落とし込んで視覚化したり、具体的な施策とその効果をシミュレーションして示したりすることで、よりわかりやすい説明を心がけました。

このような経験を重ねる中で、より大規模なデータを扱い、さらなる成長機会を得たいと考えるようになりました。そして、JR西日本グループの膨大なデータを活用し、多くのお客さまに価値を提供できる可能性に魅力を感じ、株式会社TRAILBLAZERへの転職を決意しました。

データの力で価値を生み出す喜び

入社してまず直面したのは、JR西日本グループならではのドメイン知識の習得という課題でした。データを分析する上で、業界特有の知識やデータの特性を理解することは不可欠です。この部分での学習には苦労しましたが、一つ一つ理解を深めていく過程で、新たな発見があり、それが今では分析の質を高めることにつながっています。とくに印象に残っているのは、キャンペーン効果検証を担当したときのことです。データの可視化やダッシュボード化を通じて、施策の効果を明確に示すことができ、私が作成した分析レポートが実際の意思決定に活用され、次のアクションにつながっていくのを目の当たりにしたときは、大きな達成感を感じました。

前職でのマーケティング知識や広告出稿の経験は、現在の仕事に確実に活きています。どのような仮説を立て、どこに着目して分析すべきかの判断において、これまでの経験が重要な基盤となっています。また、BIツールの運用経験も、効果的なダッシュボード作成に役立っています。とくに大きく成長を感じるのは、分析結果を伝えるスキルです。前職では主に社内向けの報告が中心でしたが、現在はクライアントへの報告が求められます。そのため、分析の前提から示唆までを一貫したストーリーとして組み立て、わかりやすく伝える必要があります。この点は、前職と比べて大きく変化した部分です。

SQLやPythonを使ったデータ抽出・分析のスキルも着実に向上しています。技術的なスキルアップと共に、それらを活用してより深い分析ができるようになってきたと実感しています。データ分析を通じて、実際のビジネスに貢献できている手応えを、日々感じられるようになってきました。

データの力で社会に貢献できる醍醐味

今後はより多様で大規模なデータに対応するための新しい分析手法やツールを、実践を通じて習得することに挑戦したいと考えています。具体的には、前職では触れる機会の少なかったPythonを用いた統計解析や機械学習モデルの実装、またクラウドベースのデータ分析基盤の活用スキルを身につけることを目標としています。これらのスキルを習得することで、従来の集計・可視化に留まらず、より高度な予測モデルの構築や、非構造化データの分析など、アウトプットの幅と深さを広げていきたいと思います。そうすることで、クライアントに対してこれまで以上の付加価値を提供できるようになれると確信しています。

中期的な目標としては、ビジネスサイドの視点に立ち、データの力で課題そのものを定義し、解決策を設計できる人材になることをめざしています。例えば、クライアントが漠然とした課題を抱えている場合でも、私から積極的にデータに基づいた仮説を提示し、具体的なビジネスインパクトを伴うアクションを提案できる存在になりたいと考えています。

当社の大きな魅力は、日本の社会基盤を支えるJR西日本グループの膨大なデータと、多岐にわたる事業領域に触れられる点です。大規模かつ社会的なインパクトの大きいデータサイエンスに挑戦できる機会は、データアナリストとして非常に魅力的だと感じています。課題から本質的な問いを抽出し、仮説を立て、分析を通じて検証・改善提案ができる論理的思考力を持った方と一緒に働きたいと思います。また、さまざまなバックグラウンドを持つメンバーと連携し、互いの専門性を尊重しながら、オープンな議論を通じてより良いアウトプットを出せる共創マインドを持つ方との協働を楽しみにしています。

当社では資格取得補助や書籍購入補助制度も充実しており、常に学び続けられる環境が整っています。社会インフラを支えるデータサイエンスという、やりがいのある仕事に挑戦したい方のご応募をお待ちしています。

※ 記載内容は2025年8月時点のものです