こんにちは。
GRIで分析官のキャリアをスタートして今年で4年目を迎えた望月です。
私が1年目の時、新人研修の一環で岩瀬大輔さんの著書である「入社1年目の教科書」（ダイヤモンド社）を読んでその内容について先輩社員とディスカッションするという研修がありました。
この本には著者の岩瀬さんが考える”入社1年目の新人が実践すべき50のルール”がまとめられているのですが、あらためて読み返してみて、分析官として働く上で特に大切だと思った6つのルールをこの場で共有したいと思います。
※著作権法に遵守するため”岩瀬さんの考え”よりかは”分析官望月の考え”を中心にまとめさせてもらいます。
分析官として働く上で特に大切だと思った6つのルール
「何のために」で世界が変わる
データ分析でよくある失敗ケースの1つに”とりあえずこんなものが見えてきました/予測できました。”と言うような”とりあえず○○できましたシリーズ”があります。この類の失敗をする際は何が課題でどんな解決策を取るべきか（≒何のためにどんな分析をするか）クライアントと握れていないケースが多いように感じます。特に”何のために”が十分考慮できていれば、「どういう情報を見せればクライアントに価値を提供できるか？」が見えやすくなり、失敗を避けやすくなります。
仕事は盗んで、真似るもの
私自身、業務でデータを可視化することが多いのですが、その際他の人が作ったダッシュボードを見ることがしばしばあります。そこからヒントを得て自分の業務に活かすことで効率的に知識を吸収するとともにより良いモノができるからです。ダッシュボード作りに限らず、我流で突っ走るより、パクれるモノはパクって吸収しちゃう方が効率が良いことは多々あると思います。パクれるモノを一通りパクった上で初めて我流に到達できるのかもしれません。
まずは英語を「読める」ようになれ
データサイエンス関連の情報で言うと、日本語より英語で書かれた情報の方がはるかに多く質も高い傾向にあります。そのため英語を「読める」スキルは分析官にとっては必須のスキルといっても過言ではないはずです。
目の前だけでなく、全体像を見て、つなげよ
ボルダリングが得意な人は登る前にスタート、ゴール、そしてゴールに至るまでのルートを入念に確認してどのように登っていくか事前に頭の中で作戦を練ってから登り始めます。この作戦立てをおろそかにしてしまうと、途中で進むべき方向が分からなくなったり無駄に体力を消耗してしまうことでゴールにたどり着くことが難しくなります。データ分析も同様にあらかじめ俯瞰的に全体を見渡すようにしてどこに課題があるのかを探ることが重要です。ある程度課題が見えてきたら次はそれを解決するにはどのような手段があるかを検討し、細切れにゴールを設定します。そこまでできて初めて目の前のタスクに集中するのがbetterだと考えています。
社会人の勉強は、アウトプットがゴール
書籍や動画を眺めているだけではやっぱり知識は定着しづらいです。例えば機械学習の勉強をするのであれば、書籍や動画を眺めるだけでなく、実際に手を動かして試してみる。さらには日々の仕事にはどういう風に活かせそうか考えて、活かせそうであれば実践してみる。ここまで出来ると分析官として提供できる価値が広がり、より一層組織に貢献することができます。
ミスをしたら、再発防止の仕組みを考えよ
「注意したのに後輩社員が何度も同じイージーミスを繰り返す。」
私自身、後輩社員のサポートをするようになった中で、これが一番参ってしまうし、心配になってしまいます。（正直イラっと来るときも…）
ミスを繰り返さないためにもミスを繰り返さないような仕組みを自分で考えて実践することが非常に大切だと感じています。
さいごに
本記事では分析官として働く上で特に大切だと思った6つのルールを述べさせてもらいましたが、私自身もまだまだ鍛錬が必要だと感じています…
これらのルールを引き続き意識して業務に当たりたいものです。
