「データ分析→施策実行→結果確認→評価される」
このサイクルに関わることが、私にとって最もやりがいを感じる瞬間です。
きっかけは営業事務時代
某花卉メーカーで営業事務として働いていた頃、通販部門で在庫管理の課題を目の当たりにしました。
前任者がExcelを扱えず、3つの在庫（通販サイト、社内、卸元）を目視で管理していたため、手作業によるタイムラグで機会損失が発生していたんです。
通販担当の方にヒアリングし、課題を明確化。Excel関数・ピボットテーブル・マクロを独学で習得し、「CSVを添付するだけで瞬時に在庫バランスを可視化」できる管理システムを構築しました。
結果、通販商品全体で前年比120%の売上を達成。
社長から「正確ですごく早い」と評価され、通販事業部から「前任者ができないことをやってくれた！本当にありがとう！」と評価されました。
この経験から、**「データの力で一緒に働く人をサポートする喜び」**を知りました。
大手旅行会社でデータ分析に目覚める
Web制作チームに所属しながら、メールマガジンの企画・制作を担当。
配信後のアクセス数・予約数をGoogle Analyticsで分析し、コンテンツを改善。独自選定ツアーのメルマガで前週比1.3倍の反応率を複数回達成し、上司から「あなたが作ったメルマガの反応良いよー！」と評価いただきました。
SQLやPythonも独学で習得し、閲覧数・回遊率のデータ分析に基づいたWebデザイン改善を実施。データドリブンなアプローチにより、ツアー商品の販売数向上に貢献できました。
「データ分析→施策実行→結果が数値で見える→評価される」
この一連のサイクル全体に関わることで、自分の貢献が可視化され、社内チームの成果に繋がっていることを実感。これが、私にとって最も理想的な働き方だと気づきました。
産後も、データに触れ続けた理由
産後も、データに触れ続けた理由 産後は子育てをしながら、BtoB企業のマーケティング補助として働きました。
フルタイムは難しい状況でしたが、「データに関わる仕事を完全に離れたくなかった」んです。
手入力で2時間かかっていた資料作成業務を、Excel関数の活用により30分に短縮（75%削減）。限られた時間でも、データ分析とチームへの貢献を続けました。
この経験から、自分にとってデータがどれだけ重要かを再認識しました。
データエンジニアへ、そして次のステップへ
「もっとデータに深く関わりたい」と考え、データエンジニアに転身。
1年10ヶ月、大手企業のデータ基盤構築に従事し、技術的なスキルを習得しました。
- アパレル4ブランドのマーケティングタグ管理基盤統合移行（タグ発火率99.8%達成）
- BIデータマート構築（分析リードタイム96%削減）
- 月40時間の作業時間削減を実現
しかし、データ基盤を整備する中で、「このデータがどう分析され、どんな施策に繋がり、どんな成果が出ているのか」を知りたい、そして自分もその一連のプロセスに関わりたいと強く思うようになりました。
次に実現したいこと
データエンジニアリングのスキルを活かしながら、分析・施策提案まで一貫して関わり、社内チーム（マーケティングや営業）に直接貢献できる環境で働きたい。
全体像（なぜこのデータが必要か、誰がどう使うか、どんな成果を目指すか）が見える環境で、最適な提案をし、チームから「あなたのおかげで」と言っていただける仕事がしたい。
「データエンジニア + アナリスト」として、社内チームをサポートし続けたい。
これが、私の次のキャリアです。
