※この記事は2020年6月29日に初回公開されたものです。
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こんにちは、メンバーズデータアドベンチャー(以下DA)採用広報担当です！

今回は、データアナリストの岩間さんにビジョン共感からの入社背景から、アナリスト未経験からでもデータ分析から上流過程に関わるに至るまでの経験など、幅広くお話を伺いました。

(※本記事はコロナウイルス感染症の流行時期に敢行したリモートインタビューです)

岩間 祐樹（いわま ゆうき）さん
2019年4月 中途入社(41歳)
現在、大手アパレル系ホールディングス企業へデータアナリストとして常駐中。

「データ未経験人材の可能性を広げたい」。入社の決定打は” ビジョン共鳴 ”。

ーー岩間さんは人事職からの転職ですが、そこに至るまでの経緯を教えていただけますか？

転職のきっかけは2つで、1つは「データ分析の専門性を元に、経営課題を広く解決できるようになりたい」と思い始めたことです。

もともと、教育コンテンツ開発や人事コンサルティング、事業会社の人事に携わっていたのですが、その中で定性面の課題解決に対する難しさを感じていました。
例えば、離職率が上がった際に「原因はマネジメント？給与水準？」と、候補は挙げられても議論がそこから先に進められず......、といった経験もあり。

そこで、ある時からデータを用い始めたところ、各々が勝手なイメージで語っていたことが、データという同じものを見て議論ができるようになり、課題の優先順位が付けられるようになったんですね。

その経験から「データ分析を専業に人事領域以外のビジネス課題の解決をしたい」と思い始めるようになりました。

ーーもう1つのきっかけはどのようなものだったのでしょうか？

「データ分析未経験者のキャリアの門戸を広くしたい思い」です。

2019年前半ごろのデータ分析業界では、求められるスキルと欲しい人材像の差によるミスマッチが問題で、アナリスト未経験者はデータ分析の仕事になかなか就けなかったんです。

自分自身、約15年ほど人事領域にいたこともあり、人材のミスマッチ問題は感じつつも、社会も企業もそれを埋める気がないのを肌で感じていたので、「これは他人事ではないな」と感じていて。

だからこそ「未経験である自分がここで飛び込んでその先で成功すれば、この雇用問題も変えられるのでは？」と思うようになり、それが転職の軸になっていきました。

ーー転職市場を変える1歩目として、まず自分が動こうと思われたのですね。未経験者として選考を進める中で、DAは岩間さんにどのように向き合っていましたか？

経験が無いからと邪険に扱うのではなく、アナリスト未経験者の自分を” クライアントへの提案人材 ”として認めてくれたのが印象的でした。

1次面接では営業の福田と話をしたのですが、彼女は裏表がなくストレートに気持ちを表現する性格なんですね。
そんな福田が「岩間さんをクライアント企業に紹介したい」と面接中に独り言を口にしたんですよ。
本当にぼそっと口にしていたので、「あ、これは本音なんだな」と（笑）。

未経験者に厳しい転職市場にも関わらず、建前でなく本音で未経験の自分でも認めてくれるんだなと感じられたのが嬉しかったんですよね。

ーー経歴でなく” 人 ”として見てくれたのですね。社長の白井との面接はいかがでしたか？

忘れられないのは、会社のビジョンと自分のビジョンが実は重なっていたことを知れたことですね。

白井が
・「アナリスト未経験者に対して、市場は必要以上に門戸を閉ざしている」
・「未経験者がデータを武器に仕事ができるようになる場を提供したい」

と口にした時に、「自分の考える課題・ビジョンとまさに同じだ！」と強く共感しまして。

DA以外にも別に1社受けていて、そちらの方が年収も高かったのですが、会社と自分のビジョンが綺麗に重なるケースはなかなか無いので、これが決め手で最終的にDAへの入社を決意しました。

客先常駐だからこそ、鍛えられる。データ分析の本質は「問いを立てる力」。

ーー入社後の常駐先での業務内容はいかがでしょうか？

現在は大手アパレル企業のデジタルマーケティングを担当する部門に属し、データ分析および分析用のデータ基盤整備に従事しています。

具体的には、部内外からの依頼に基づいたテーマに対する解や施策の提案を行っていますね。主に社内に蓄積されたデータを中心に使いますが、場合によっては社外からデータを集め、合わせて分析することもあります。

また分析業務だけでなく、常駐先にもともとある基幹システムやサービスプラットフォームからデータを1か所にあつめ、そのデータを整形・クレンジングしてダッシュボードで見えやすくするところまで行っています。

ーー業務を進める中で、入社前に持っていた「データ分析」のイメージに変化はありましたか？

データ分析の本質が「問いを立てること」だと気付いたことは大きな変化でした。

常駐前は、PythonやSQL等のデータ分析に用いるコンピュータ言語や、Google Cloud Platform等の基盤整備に関するスキルアップが重要だと思っていたのですが、これらはあくまで” 手段 ”に過ぎないなと感じるようになり。

現場にあまり詳しくない人から見ると、「分析する人 = 問いが決まっているものに対して機械学習でどうにかするイメージ」だけど、実際は違うんですよね。
そもそも現場では「前提の問い」が無いか、あったとしても曖昧なことが多くて。

データ分析を依頼する側も「解決する問い」が明確では無いケースが多いので、「問いを明らかにすること」「どういう数字が出たら問いに対して答えが出た状態になるのか？を定義すること」からまず入るよう、普段から意識しています。

ーーどういった過程の中で「問いの重要性」に気付き始めたのでしょうか？

とある分析レポートを部門担当の役員や室長へプレゼンした経験がきっかけです。

最初は常駐先の環境や業務についていくので精一杯だったのですが、そこを乗り越え始めた3ヶ月後、「経営とデータ活用に関する分析レポートを出して欲しい」という曖昧なテーマを依頼されたことがあって。

働いている中で「そういえば、施策の導入を決めた根拠が不明瞭だな？」と感じたことがあり、それをテーマに絡め、「そもそも、データを基にしたらどのような意思決定がされるべきだったのか」と問いを置き換えて、所属部門の役員や室長にプレゼンしたんですね。

すると、資料を映し出したところ、わずか2ページ目、定義し直した問いを映しただけで聴き手のみなさんが良い意味でザワザワし出したんです。
この時、「やったな」と内心で思うと共に、データ活用という” 手段 ”を活かすための「問いの重要性」に気づかされましたね。

社員の立場だとトップダウンで決められた施策に物申しづらい部分もありますが、客先常駐の自分は外部の人間なので、だからこそ、この問いの再定義に言及できたところもあるのかなと。

ーーまさに客先常駐スタイルだからこそ得られる経験ですね。この経験から社内でのお仕事に変化はありましたか？

データ分析だけでなく、そこからインサイトを得ることまで任されるようになり、現在では新商品・新サービスのコンセプト開発といった上流過程にまで携われるようになりました。

外部の人間とはいえ「問いを立てる意識」を持ちつつ、普段のコミュニケーションや、無機質にイントラネットで共有される資料など、職場の中に何気なく落ちている問いを立てるヒントに気付けると” データ分析のその先への道 ”も拓けていきます。

「問いのヒントを拾う洞察力」は、常駐先の職場が変わるビジネスモデルだからこそ身に付けられる機会も多いので、1つの職場に留まらない働き方はアナリストの” 地の筋肉 ”を付けるのに適しているのではないかな？とも思いますね。

そして、その姿勢は「クライアントの課題を解決したい思い」から生まれるので、その大目的をブラさずに挑戦し続けると、未経験など関係なくスピード感を持って自身のキャリアを築くことができると感じています。

DAの学習環境は”受け身”ではなく、「取りに行く姿勢」が大前提。

ーー常駐先以外のメンバーとのコミュニケーションは普段から多いのでしょうか？

「みんなで学ぶ・助け合う」がDAの風土なので、やり取りは日頃から多いですね。

自分の時間を費やしてでも他メンバーへ貢献する人が多いので、誰かが「技術的に分からない！」と声を挙げた時のレスは早いです(笑)。

データ分析の周辺領域からDAへ転職したメンバーも多く、もともとアナリティクスに強い集団ではないからこそ「みんなで知る・学ぶ」の意識が強いのかも知れません。

また、前職までは「統計を分かるのが自分だけという状況」 で誰とも議論できなかったモヤモヤがあったのですが、それも今は解消されています。

業界知識も含め、同じ知見の元で「この数字からこの示唆が見えるよね」と、共にデータ分析の話ができる仲間がいるので嬉しいですね。

ーー実際に未経験からアナリストを目指していった仲間が多いのは、これから学ぶ側としても心強いですね。

一方で、アナリストの北澤も河村も以前話していたように、「みんなで専門性を突き詰めよう」とするメンバーが多いので、あくまでこの環境は自ら能動的に学ぶ方でないと活かせないのもポイントです。

メンバーズ本体は一部上場企業なので、安定性を求めて応募を考える方もいらっしゃるかと思いますが、DAは「入社すれば教育も仕事も与えられるみたいな環境」ではありません。

最低限の研修カリキュラムはありますが、まだまだ2期目のスタートアップなので、あくまで最低限です。だからこそ、「自分で自分の力を高めよう・貢献しよう」と、逆にポジティブに捉えるくらい自主的に学ぶ意欲のある方にはフィットするかなと。

ーー「学びに能動的になること以外」で、DAで求められる要素は何かありますか？

まず、白井や採用担当の工藤と話していて楽しいなと思えるかどうかですね。
組織には多様性も必要なので、会社の方針の解釈は人それぞれ異なってもよいと思いますが、少なくともDAの考え方が肌に合わない方は居心地が良くないかなと......。

あとは、 クライアントに貢献したいという思いが最初に来る方。
最新技術やアルゴリズムを扱いたいという思いは大事なのですが、あくまでそれらは” 手段 ”なので。
DAのモットーは「成果主義」だからこそ、分析手法へ意識がフォーカスし過ぎてしまうと難しいかもしれません。

ーーありがとうございます。それでは最後に、これからDAに応募してみたいと思う方へ一言お願いします！

スキルや経験も大事ですが、それよりも選考内で白井・工藤とお話をしてみてワクワクできる方が1番DAに向いていると思います。

なので、スキル・経験に不安を感じても、弊社の記事を読んで自分に合いそうだと感じたら、まずは積極的にコンタクトください。

ーー岩間さん、ありがとうございました！

以上、岩間さんへのインタビューでした。

お忙しい中、インタビューを快く引き受けて頂きありがとうございました！

(取材・文　ヤマグチタツヤ)

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