プロフィール

大学でプログラミングや人工知能が学び、大学院に進学してAIを研究。修了後、eラーニングシステムを提供するIT企業に入社。その後、データ分析のスペシャリストとして、データ分析ベンダー、事業会社と転職し、3度目の転職活動でサイバーエージェントの内定を獲得。

単に開発ができる人材ではなく、目指すべきはデータアナリスト

自分が興味を持てる学問を探していた。進路として定めたのはコンピュータを専門で教える大学。学長が多彩な先生を招いて話題に上っていた地方の大学に進んだ。その後、大学院に進学し、研究を突き詰める。だが、修了後に進んだのは研究の道ではなく、中小のIT企業だった。

—— 高校卒業後、入学した大学を辞めて受験し直したそうですね。

Iさん：建築学科に入ったのですが授業に興味が持てずに、半年で辞めました。当時、興味を持ったのが、昔から好きだったゲームやロボット、そしてそれを作るプログラミングです。理系の勉強をし直し、開設されたばかりで多彩な教授陣が揃っている情報領域特化型の単科大学に合格して学ぶことになったのです。その後、別の大学の大学院に進学してAIの研究に没頭しました。
ただし、社会に出るとなった時、研究を続ける気持ちはなく、システム開発が行えるエンジニアになろうと決心しました。性格上、手厚い研修を受けてから現場に出るというプロセスは苦手。入社したのは即戦力になれそうな中小のIT企業でした。eラーニングのシステムの構築や運用を行っており、馴染みもあり取っつきやすいと思ったのが選んだ理由です。

—— エンジニアとしてスタートを切りました。入社して実際はどうでしたか。

Iさん：想像以上に“即戦力”を求められる会社でした。入社して半年の新人の私が、オープンソースシステムをベースにした通信大学向けのウェブ通信指導システムの構築を、実質1人で担うことになったからです。約2000人が一気に受講する状況に耐えられるサーバーの構築から、システムを開発してウェブアプリを作り、その後保守運用も行うフェーズまで、ほとんど経験がない自分が一気通貫で行う事態となりました。
通常、他社のエンジニアであれば、最初は開発の一部に携わるなどスモールスタートで始まり、数年かけて全体の経験を積むのが一般的でしょう。私はそのプロセスの1から10までを1年目でいっぺんに行うことになったから大変です。追い込まれると力を発揮する自分の性格も奏功したのかもしれません。先輩のフォローを受けながらとにかく必死に食らいついていき、何とかシステムを構築して納品できました。新人としては異例の出来事で、その後、転職に伴って先輩エンジニアにそのシステムを引き継ぐ際に、「これ、本当に1人で作ったのか」と驚かれるほどでした。

—— 1年目から1人前のエンジニアになれました。

Iさん：以後も開発を続けて楽しさややりがいを実感する毎日でしたが、その中で引っ掛かっていたことが2つありました。1つは自分より能力が高いエンジニアが社内にはたくさんいたこと。そして、もう1つが重要なのですが、システムを構築し、保守運用はするものの、その活用の仕方まで手が回らなかったことです。システムはあくまで手段。それをどう使えば経営やビジネスの課題を解決できるかを導入後にコンサルティングする方がよほど大切ではないかと思い始めたのです。

—— システムという手段をより活用できる人材になりたいということ。

Iさん：そうです。そうした中、IT業界でもようやく一般化され始めたのが「データ分析」という言葉でした。私もデータを分析して顧客に貢献したいと上司に訴えましたが、上司も社内の人材も知見やノウハウが全くない状態でした。そのスキルを身に付けるにはどうやら社外に出るしかない。システムエンジニアからの大胆なキャリアチェンジとなるため、大いに悩んだことは事実です。しかし、単に開発ができる人材として生きていくことには抵抗感がありました。そこで、思い切って転職し、データアナリストに自分のキャリアをシフトチェンジしようと決めたのです。

ゲームのデータ分析で経験を上積みし、事業会社へ転職

転職サイトで「データ分析」「未経験者採用」で検索した。ヒットした会社に応募し、面接を受けた。運良く内定を獲得したのが、中小のデータ分析コンサル。未経験者でも採用してくれる数少ない企業だった。ここから、データアナリストとしてのキャリアが幕を開ける。

—— 未経験でもデータ分析ベンダーに採用され、希望がかないました。

Iさん：当時、未経験で採ってくれる会社は本当に少なかったのです。そんな中で、このデータ分析コンサルは採用してくれただけでなく、私をモバイルゲームのデータ分析担当としてアサインしてくれたのです。私は元々ゲームが好きなので、データ分析の初心者としては、対象が親しみやすく、非常に幸運でした。

—— ゲームのデータ分析は具体的にどのようなことを行いますか。

Iさん：主に2つあります。１つがそのゲームの売り上げや継続率、課金率などのデータを調べて傾向を分析することです。いわば、そのゲームの健康状態をチェックするという業務で、「ヘルスチェック」という言い方をします。もう1つが、その分析に基づいて、解決方法を提案する、いわゆる改善コンサルティングといわれる業務です。例えば、モバイルゲームはユーザー課金によって収益を上げるビジネスモデルですが、なかなか課金してくれない場合、その要因を探り当てて改善策を提案する。あるいは、ユーザーがどんどん離脱してしまい売り上げが急減する中で、その原因を突き止めて対策を提示するといったことです。いずれもゲームに蓄積されたデータを統計的なスキルや機械学習によって分析していくことがベースとなります。

—— 実際にどのようなケースがありましたか。

Iさん：私が担当したモバイルゲームで、あるステージに移行すると一気に敵が強くなりすぎて、ユーザーはプレーをやめて売り上げが下がる傾向があり、問題視されていました。単純な解決策は難度を下げること。しかし、その提案だけでゲーム会社の納得を得るのは困難です。ゲーム好きを満足させるために高難度の内容にしたいというのがクリエイターの思いだからです。
そうした中、私が提案したのが、ストーリーを楽しみたいユーザーが難度が高いために離脱してしまっていることをデータで示し、改善を促すことです。ストーリー重視派のために難度を下げるというのは説得力があり、ゲーム会社側も試しに行うことに同意。結果、ゲームの継続率が高くなり、課金も増えて売り上げ向上に貢献できたのです。

—— データの表層だけでなく、その先の深層的な部分も読み解き、データで説得力を持たせて提案することが大事ですね。

Iさん：まさに、そうやって改善のための方策を見い出し、報告・分析・提案をセットで行っていくことこそがデータアナリストの責務であると、このデータ分析コンサルでの仕事を通じて、確信することができたのです。同社では10タイトル近くの分析を担当し、それぞれ毎週報告を上げて、提案を繰り返す活動を行っていきました。

—— 好きなゲームでデータアナリストとしての経験を数多く上積みでき、キャリアチェンジは成功したといえます。

Iさん：非常に楽しい仕事でしたし、そのまま続けていくという選択肢もありました。しかし、データ分析という世界でこの先も生きていくには、ゲーム領域の経験だけでは、不十分だと感じ始めたのです。もっと経験の上積みが必要。そう思っていた時、たまたまテレビの特番で目にしたのが、ある事業会社のビジネスの事例でした。全国に多数のリアル店舗を持ち、コンシューマー向けに自社商品を展開している会社です。こんな事業会社のマーケティング施策でデータ分析を応用できたら、さぞ面白いだろうととっさに思い付き、応募してみたところ、書類、面接共にクリアして転職。こうして私は事業会社でデータ分析に取り組む職務を得ることになったのです。

リアル店舗チェーンを持つ事業会社でも結果を出す

事業会社ではデータ基盤を構築し、その上でデータ分析を行っていくプロジェクトを率いた。基盤作りでは新卒入社の会社で得たエンジニアのスキルを駆使し、データ分析では前職の知見やノウハウを活用。自らのキャリアで培ってきた技術の全てがここで生かされた。

—— 事業会社ではどのような仕事を。

Iさん：顧客データを収集し、統合するためのデータ基盤であるCDP（カスタマーデータプラットフォーム）を構築し、データ分析から活用までを行える組織を作ることが私のミッションでした。CDPではエンジニアのスキルが生き、CDPを活用した分析/活用ではデータアナリストとしての知見やノウハウが発揮できたため、これまでの私のキャリアがすべて活かされる瞬間をここで迎えたのです。ただし、その事業会社は店舗の従業員も含めると3000人に及ぶ規模で、今まで経験がない関連部署の社内調整や啓蒙活動が必要となり、戸惑ったことは事実です。それでも粘り強くデータ分析の重要性を説き、同時に実務をこなす日々を送りました。

—— 前職はゲームというオンラインの世界のデータ分析でしたが、今度はリアル店舗が対象となります。

Iさん：これはまさしく新しいチャレンジでしたが、前職での経験も生きて、多くの成果を上げることができたのです。例えば、データを分析すると、ある商品が50代男性に人気であることが分かってきました。そして、同じ50代男性でもまだその商品を購入していない層がいることをデータから発見。「50代男性は何に悩んでいるのか」「その商品がどう悩みを解決しているのか」といった理由に踏み込んで深く解析し、未購入の50代男性をターゲットにキャンペーンを行いました。結果、売り上げを伸ばし、データ分析の有用性を社内に示すことができたのです。

—— リアル店舗でのマーケティングでも自身のデータ分析が通用すること証明されました。しかし、そんなさなかに再度転職を試みます。

Iさん：想定よりもデータ基盤を構築し、保守運用するエンジニアリングの仕事が多くなった点が誤算でした。また、成果が認められてディレクターに昇進したことで、管理職としての仕事が増えたんです。そうすると、自らデータ分析する機会をちゃんと確保していかないと、データ分析/活用における知識のアップデートが出来ないと分かりました。マネージャーの重要性はもちろんですが、自分にとってはプレイヤーとしての側面も重要であり、互いのバランスをとることの大切さに気づけたことも、転職を考え始めた理由です。

—— 今回の転職活動では、初めてリーベルの支援を受けることにしました。その経緯は。

Iさん：受け取ったスカウトメールの文面が面白かったからです。私の職務経歴書をしっかり読み込み、まるで、「私ならあなたの悩みを解決します」と訴えかけてくるような内容でした。実際に面談で会ってみると、その話の内容がとても興味深く、ますます引き込まれていきました。リーベルの担当者は、まず、私が転職できそうな領域を、ITコンサル、ITベンダー、IT事業会社などと示します。その上で、それぞれの業界の特徴とどのような会社があるか、各社はどんな特徴を持っているかを詳しく説明。そして、私の性格をよく知った上で、「ここはこういう体質の会社だから相性が良い」「この会社を推薦するのは、こうしたわけがあるから」など、単に求人票を見せるだけでなく、しっかりとその背景や理由も詳述し、その説明にとても説得力があったのです。
最終的には、ITコンサル、ITベンダーはないという判断に落ち着き、サイバーエージェントなどITの事業会社を中心に応募していく方針で担当者と合意ができたのです。

データアナリストのキャリアを切り拓くことができた本当の理由

迎えた3度目の転職活動。リーベルから応募した会社は8社に及び、それぞれの面接が進んでいった。こうした中、サイバーエージェントを転職先として選ぶことになる。最後に背中をひと押ししたのは、オファー面談でのプレゼンだった。

—— サイバーエージェントの面接はどのようなものでしたか。

Iさん：印象に残ったのは、面談したどのレイヤーの面接官もデータ分析に関するアンテナの感度が非常に高かったことです。自分たちがなぜデータを事業に活用したいのか、どのような人材を求めているのか。最終的にはデータを全ての意思決定の共通指標として、各事業にコミットさせていくことが重要で、その土台作りを行っていくという強い意思があり、その点にはとても共感しました。

—— サイバーエージェントからは内定を勝ち取ることができました。ご自分のどの点を評価されたと思いますか。

Iさん：私はエンジニアとしてデータ基盤を作り、実際に数多くのデータ分析も経験してきています。現場を熟知しながら、経営の改善コンサルも行ってきています。エンジニアとしても、データアナリストとしても幅広く経験を積み、さらに現場と経営の中間で双方をつなぐ役割を担っている点が評価されたのだと思っています。特にデータ分析の世界では中間のつなぎ役が不足しており、その役割を期待されて、内定を出していただけたのだと思います。

—— 面接の間もリーベルの支援は手厚かったと聞きます。

Iさん：様々な点で力強い支援を受けられましたが、特に有用だと感じたのが、各社の面接のスケジュールを調整し、内定の合否の結果が出る時期を合わせてくれたことです。実は5社ほどから内定をいただけたのですが、どこか1社の結果が先に出たり、遅くなったりすることなくスケジュールを調整して進めてくれました。それによって、内定が出た会社を横並びでじっくり比較検討することができました。

—— いくつか有望な事業会社から内定が出る中、サイバーエージェントに決めた理由は。

Iさん：前述の通り、データ分析に関する深い理解や意欲に共感したことや、ABEMAやCygamesなど同社やグループ会社が展開する事業に好感を持ち、企業イメージが良かったことが挙げられます。加えて、大きな要因となったのが、内定後に行われたオファー面談です。面談の担当者は、私が入社したらどんな仕事の内容で活躍できるか、どのような成長を遂げられるかをプレゼン資料にまとめて披露してくれたのです。そのプレゼンによって入社後のキャリアが可視化され、一員になる決断をする動機付けとなりました。

—— 振り返って転職成功の要因は。

Iさん：1つは、困った時や迷った時に相談できるエージェントと巡り合えたことです。また、これまでデータアナリストとして自分に足らない部分を補うために、転職を厭わず、貪欲に技術や経験を追い求めてきたことも挙げられます。その中で培ってきたスキルが、タイミングよく今回の転職でうまくはまり、希望の会社で新たなデータ分析の職を得られたのだと考えています。
そして、最後がデータアナリストとして生きる中で、自分の苦手な部分が認識できたことです。私は自分が手を動かせない完全な管理職ができない性格です。ストレスを感じてしまいパフォーマンスとモチベーションが落ちてしまいます。したがって、目指すべきは自分の手を動かしながら管理も行うプレーイングマネージャーです。その点も面接の際に率直に話し、理解を示していただけた点は良かったと思います。

—— データアナリストとして成長するために積極的に動いてきたこと、自分の得手不得手を知り、面接でも正直に伝えたことが、互いに齟齬のない転職を実現しました。エンジニアからデータアナリストとしてのキャリアを切り拓いていく、1つのロールモデルを見せていただいた感があります。ありがとうございました。