自己紹介
はじめまして、Sです。
2022年12月に入社し、気づけば3年が経ちました。
今でこそ後輩をフォローしながら業務を進めていますが、入社直後は周囲に多くの心配をかけ、支えられてばかりの毎日でした。
本記事では、私がどのようにして「支えられる側」から「支える側」へと成長したのか、その軌跡を共有します。
学習に明け暮れた学生時代と、IT業界を目指した意外なきっかけ
日本電子専門学校のAIシステム科に通っていた頃は、まさに勉強漬けの日々でした。
学校の閉館ギリギリまで残り、往復2時間の通学電車内や帰宅後も就寝直前まで学習を継続。
Java、Python、統計学の習得に没頭していました。
専門学校の2年間という限られた時間の中で、プロとして通用する知識を詰め込むのは簡単ではありませんでしたが、ここで必死に学んだPythonやSQL、そしてデータを整理する「テーブルの設計思想」は、現在のデータ分析業務において大きな強みになっています。
ちなみに、IT業界に興味を持ったのは高校生の時に観た『ピエロがお前を嘲笑う』という映画です。
天才ハッカーたちがサイバー犯罪で名を上げていくストーリーに魅了され、現在でも繰り返し視聴しています。
なぜAvintonジャパンを選んだのか
私がAvintonに入社を決めた理由は2つあります。
- 学び続けられる環境：
エンジニアは一生勉強が必要な職業です。
Avintonは教育に非常に力を入れており、サポート体制が手厚い点に強く惹かれました。 - 製品への感銘（エッジAIカメラ）：
自社開発の「エッジAIカメラ」を知り、安全性や効率性を高める技術に大きな可能性を感じました。
「自分もこの開発に携わり、社会に貢献したい」と直感したのを覚えています。
研修で固めたプロとしての土台
入社後は、Avinton Academyやビジネス研修を通じて以下のスキルを習得しました。
- ビジネスマナー：
社会人の基礎であるマナーや、実務におけるコミュニケーションの重要性を学びました。
- データエンジニアリングの基礎：
Academyのカリキュラムで、SQLの復習からデータサイエンスの基礎までを実践的に学びました。
Avinton Academyの詳細はこちら
- 可視化スキル（Tableau）：
Pythonのライブラリである「matplotlib」でもデータのグラフ化は可能ですが、大量のデータを直感的に可視化・分析できる「Tableau」というBIツールを使うことで、より高度で迅速なデータ分析ができるようになりました。
直面した壁と、それを乗り越えた方法
実務に入ると、2つの大きな壁にぶつかりました。
SQLの「Window関数」：
実務で頻用されるデータをグループ分けして特定の順序で計算を行う、少し癖のある便利な機能の習得に苦労しました。
克服法：
挙動を徹底的に調べ、実際に手を動かして抽出データを確認。
最終的に実務で使い、経験豊富な先輩のレビューを受けることで「実戦レベル」まで引き上げました。
「人にわかりやすく伝える」スキル：
転機となった失敗：独走が生んだ「手戻り」
現在、私はデータ分析プロジェクトで案件の理解からSQL抽出、Tableauによる可視化、データの整合性の確認、施策の提案の資料作成、クライアントへの発表まで一連のフローを担当しています。
しかし、配属当初は大きな失敗をしました。
「自分の力だけで解決したい」という欲に駆られ、報連相を怠ってしまったのです。
案件の認識合わせをせずに進めた結果、先方の要望とは全く違う分析をしてしまったり、2週間かけて完成しなかったSQLが、他のメンバーに相談したらわずか2時間で解決したり。
「報連相なんて、ササっと状況報告したりすればいいでしょ。」
「こんなの誰でもできるでしょ」
「なんでみんな大袈裟にいうんだろう」
と高を括っていましたが、実はそれこそがプロジェクトの品質とスピードを左右する本質的な要素だと気づかされました。
技術力はチームでカバーできますが、情報の共有がなければチームは機能しません。
成長の実感と、これからの目標
「逐一、報連相をする」という基本を徹底したことで、上司や先輩との認識のズレが消え、仕事の精度が劇的に上がりました。
以前の私は、資料作成で「分かりづらい、見づらい」といった致命的な指摘を受けたり、データ抽出の際に非効率なクエリを書いて処理コストを高くしてしまったりしていました。
分析面でも、可視化した結果をそのまま伝えるだけで精一杯だったのです。
しかし今では、専門学校時代に学んだテーブルの関係性を意識し、案件に合わせた分析用に一時的にまとめたデータを適切に作成できるようになりました。
複雑すぎないものであれば即座に効率的なクエリを作成できるようになり、さらに統計学を用いた深い分析から、具体的な施策の立案・提案まで行えるようになりました。
その結果、周囲からの評価が高まり、現在はツール開発のメイン担当としてアサインされ、定例ミーティングのファシリテーターも任せていただけるなど、確かな成長を実感しています。
そして何より、自分自身が「支えられる側」から「支える側」へと変わったことが一番の変化です。
現在は、プロジェクトに新しく入ってきたメンバーに対して、より効率的なクエリの書き方の指摘やレビュー対応を行っています。
また、案件特有の背景知識（ドメイン知識）などの不明点をサポートするだけでなく、かつて自分が苦労した「報連相」の重要性といった、社会人としての基本面のフォローにも力を入れています。
今の目標は、「誰からも信頼され、頼られるエンジニア」になることです。
後輩のサポートはもちろん、先輩や上司が困っている時にも手を差し伸べられる存在になりたい。
そのために、報連相という大前提を大切にしつつ、技術の幅を広げ、マネジメント力も磨き続けていきたいと考えております。
IT業界に少しでも興味がある方へ
私たちは、AIやデータサイエンスの世界で一緒に成長していける仲間を探しています。
私自身も映画からIT業界に興味を持ちました。
ささいなきっかけでもかまいません。「ちょっと興味がある」「なんだか面白そう」と思ったら、ぜひ気軽にコンタクトしてください。
選考に関係なく、気軽なオンラインカジュアル面談をいつでも歓迎しています。まずはオンラインでお話しませんか？
▼詳細はこちら
https://avinton.com/careers/
最後に
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
今回はデータ分析についてお話ししましたが、私と同じ、未経験からこの分野に挑戦し、現在エンジニアとして第一線で活躍しているメンバーがたくさんいます。
そこで、「データ分析」の分野で、未経験からスタートして活躍しているエンジニアのブログを、関連記事としてピックアップしました。
「未経験からでも本当にデータ分析の仕事ができるのかな？」
「現場ではどんな風に成長していくんだろう？」
といった、不安や疑問に応えるリアルな体験談が綴られています。
ぜひあわせてチェックして、未来の自分の姿をイメージしてみてください。
▼ 関連記事はこちら
