データサイエンティストがきつい・つらいと感じた時

新商品の需要予測モデルの構築を任された時が一番つらかったです。経営層から「AIで正確に予測して在庫を最適化しろ」という強い期待があり、プレッシャーが尋常ではありませんでした。

しかし、肝心の過去データが少なく、どんなに複雑なモデルを組んでも、どんな特徴量を試しても、全く精度が上がらないのです。毎週の進捗会議で「まだなのか」と詰められるたびに、自分の無力さを感じて胃が痛くなりました。

「データが足りないので無理です」とはプロとして言えず、かといって解決策も見いだせない。暗いトンネルの中を一人で歩いているような感覚で、家に帰ってもモデルのことばかり考えてしまい、精神的にかなり追い込まれました。

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がきつい・つらいと感じた時

新規プロジェクトで大規模なデータを扱うことになり、短納期で精度の高いモデルを構築しなければならなかった時が一番つらかったです。データの整備が不十分なうえに、要件が曖昧なまま進行したため、何度も仕様が変わり対応に追われました。

深夜までの作業が続き、チームとの認識ズレによるストレスも大きく、精神的にも体力的にも追い込まれました。何のためにやっているのか見失いそうになり、モチベーションを保つのが非常に難しかったです。

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がきつい・つらいと感じた時

品質保証部のデータサイエンティストとして、製品出荷直前に不具合が多発し、原因解析と対応に追われた時期が最もつらかったです。納期が迫る中、設計・製造・営業との調整も必要で、責任の所在や優先対応を巡る摩擦が絶えず、精神的にもかなり追い詰められました。

毎日深夜残業が続き、「自分の判断が間違っていたら製品全体に影響が出る」というプレッシャーと、社内の期待の板挟みになる感覚が強く、何度も辞めたいと思いました。

感情のコントロールが難しくなるほど消耗し、ミスをしないよう神経を張り詰めた日々でした。

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