アクセサリーブランドで約11年間、ビーズ刺繍の製作を中心に、生産管理やInstagram運用、受発注システムの導入などを担当してきましたが、現在は退職し、データサイエンティストへのキャリアチェンジを目指して勉強中です（2026年11月にCourseraの「IBM Data Science Professional Certificate」全12コースを修了、認定証を取得しました！）
データサイエンスに興味を持つきっかけとなったのは、仕事と生活の中での2つの経験でした。
きっかけ1：アナログな職場で数字を確かめながら改善してきたこと
当時の職場では受注を手作業で集計していて、受注集計と納品書の作成に1日1〜2時間かかっていました。そこで、削減できる時間と費用を試算して経営側に提案し、BtoBの受発注システム（SaaS）を導入しました。事務作業は1日約10分になり、受注のデータも蓄積できるようになりました。
システム導入後、集計されたデータから商品ごとの販売数の順位などがすぐに分かるようになり、一部は生産計画にも取り入れられるようになりました。それでも、在庫の判断は経験と目視に頼ったままでした。動きの早い商品は多めに作り、動きの鈍い商品はSNSで露出を増やす。うまくいくこともありましたが、なぜそう判断したのかを数字で説明することはできませんでした。製作の仕事に追われて蓄積されたデータを活かしきれない。そのもどかしさが、1つ目のきっかけです。
きっかけ2：難病と付き合いながら働く中での気づき
私には難病の全身性エリテマトーデス（SLE）という持病があり、発症した2019年から約1年半休職しました。復職後は在宅・時短で働くことになり、体調の波が読みにくい中でどうすれば納期を守れるかを考えました。
最初は他のスタッフに助けられてなんとか納期に間に合わせられる状況でしたが、がむしゃらに頑張るだけではうまくいきませんでした。
そこで、まずは「働けた時間」と「体調」を1年間記録しました。その記録をもとに無理なく続けられる稼働時間と、体調の急な変化に備えた3日間の予備日を組み込んだスケジュールを作りました。それからは記録を1年ごとに見直しながら、復職後5年以上、完全在宅・時短で納期と品質を守って働くことができました。
この2つの経験を通じて、データに基づいて判断することは業務の効率化を支えるだけでなく、判断する人の精神的な負担を軽くすることにもつながると気づき、データの活用にさらに興味を持つようになりました。
学んだことと、これから学びたいこと
Coursera「IBM Data Science Professional Certificate」では、SQL・Pythonによるデータの整形から、可視化、機械学習のモデルの構築・評価まで、12のコースで約400時間学びました。最終プロジェクトでは、SpaceXのロケットの1段目が着陸に成功するかを予測する課題に取り組み、データの収集から機械学習モデルの構築・評価までを行って、GitHubで公開しています。
今後は、より理解を深めたいと感じた部分の学習として、統計検定2級の取得やKaggleでの実データを使った分析などに取り組む予定です。
これからも学習を継続し、データに基づく意思決定を支えられるデータサイエンティストを目指します！
