データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時

ユーザーの離脱防止プロジェクトで、自分の分析が直接的な売上に繋がった時です。購買データやウェブサイト上の行動ログを深く分析し、離脱の予兆があるユーザー群に特有の行動パターンを発見しました。

その発見に基づき、「このパターンのユーザーに、このタイミングで限定クーポンを送付する」という施策を立案し、ABテストを実施しました。結果、施策を行ったグループの離脱率は、行わなかったグループより明らかに低くなり、数ヶ月後には事業全体の解約率改善に貢献できたのです。

マーケティング部長から「Takuさんの分析がなければ、この効果的な打ち手は思いつかなかった。ありがとう」と言われた時は、本当に嬉しかったです。データから価値を生み出し、ビジネスを動かせたという実感は何物にも代えがたいやりがいでした。

1日のスケジュール例

1. 10:00
   始業、メール・チャットの確認
2. 10:30
   SQLで分析用データの抽出・集計作業
3. 12:00
   Python(Jupyter Notebook)でデータの前処理・分析、可視化
4. 13:00
   昼食
5. 14:00
   事業部との定例ミーティング（分析結果の報告、課題のヒアリング）
6. 16:00
   BIツール（Tableau）でダッシュボードの作成・更新
7. 18:00
   最新の分析手法に関するリサーチ、自己学習
8. 19:00
   退勤

データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時

クライアントの購買データを分析し、ユーザーの離脱傾向を予測する機械学習モデルを提案・導入した際に、大きなやりがいを感じました。業務としては、SQLとPythonでのデータ抽出・加工、特徴量設計からモデル構築、精度評価、レポート作成、さらにはクライアントとの説明や実装支援まで幅広く担当しました。

結果として顧客の継続率が予想以上に向上し、営業チームから「データの力を実感した」と感謝されたときは本当に嬉しかったです。また、分析結果を基に新たな施策が次々と生まれ、社内でも注目されるプロジェクトになりました。

自分の提案がビジネスの成果に直結し、データサイエンスが現場に活かされていると実感できた瞬間で、やりがいと同時に、自身の成長も強く感じることができました。

1日のスケジュール例

1. 8:30
   出社
2. 9:00
   始業・チーム朝会
3. 9:30
   データ取得・前処理（SQL/Python）
4. 11:00
   モデル構築・検証作業
5. 12:30
   昼休憩
6. 13:30
   分析レポート作成・資料まとめ
7. 15:00
   ビジネス部門とのMTG
8. 16:00
   モデル改善・実装準備
9. 18:00
   成果共有・日報記入
10. 18:30
    退勤

データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時

製造ラインで発生していた不良の原因を、統計解析と機械学習モデルで予測・特定し、歩留まり改善に貢献できたときは大きなやりがいを感じました。現場と連携して改善策を講じた結果、実際に月数百万単位のコスト削減につながり、感謝の言葉をいただけたときには「この仕事をやっていて良かった」と強く感じました。

単なるデータ処理でなく、現場の声を聴きながら課題を可視化・解決することで、企業価値に直接貢献できた実感がありました。

1日のスケジュール例

1. 8:30
   出社・メールチェック
2. 9:00
   品質不具合データの集計と一次分析
3. 10:30
   データモデルの更新・改善検討
4. 12:00
   昼食
5. 13:00
   分析レポート作成・関係部署への共有
6. 15:00
   データモデルの更新・改善検討
7. 17:00
   日報・報告資料作成
8. 18:30
   退勤