職業人図鑑_コンピュータ・Web・ゲーム分野_データサイエンティスト

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コンピュータ・Web・ゲーム分野の職業

データサイエンティスト

日清食品ホールディングス
データサイエンス室

粟野 志穂あわの しほさん

Profile

入社年
2023年

出身
京都府

学生時代専攻していた学部学科
データサイエンス学科

Q.仕事内容を教えてください。

食品メーカーのセールス・マーケティング領域においてデータ利活用を推進

主な仕事は、複数部署が持つ営業成績やマーケティング調査、商品の売上データなどを一元化し、誰もが活用しやすいように整理する「データ共通基盤」の整備です。さらに、そのデータをもとに、現場の担当者が直感的に使えるダッシュボードを構築し、売上傾向や季節ごとの需要変化などを可視化しています。分析は目的に応じて行い、結果を踏まえて各部署と次の施策を検討します。また、社内のITリテラシー向上を目的に、全社向けのPython(*)講座の講師も担当。初心者でも理解しやすいよう、専門用語は噛み砕き、身近な事例を交えて説明するようにしています。今年度からは新入社員の教育係も務め、プロジェクトでの実務指導や技術面のサポートを行っています。

*Web開発、データ分析、AI開発など、様々な分野で利用されるプログラミング言語のひとつ。

Voice!

voice

商品の売上データを分析していると、ブランドごとに売れやすい季節が違うことがわかります。現場担当者の感覚だけでなく、数字から見える発見があるのはこの仕事ならではの面白さです!

Note1

データ共通基盤の整備は業務全体の土台を作る重要な仕事

営業、マーケティング、生産など、各部署で使っているシステムで管理されているデータを一か所に集約し、フォーマットを揃えて整理します。こうすることで、部署の垣根を越えて同じデータを活用でき、分析や意思決定のスピードが向上します。例えば、営業部が持つ売上データとマーケティング部が行った調査データを組み合わせることで、新しい販売戦略の立案に役立てることが出来ます。基盤の整備は、見えない部分ですがデータ活用の第一歩として欠かせない業務です。

Note2

ITに精通していなくても現場目線で「使える」を形に

ダッシュボード構築やデータ分析では、最終的にその分析ツールを使うのは現場の方々であるため、「どんな形なら使いやすいか」を徹底的に意識します。例えば、グラフの色や配置、表示する指標の選び方など、ちょっとした見せ方の工夫で理解度や活用度が大きく変わります。また、部署やチーム、担当者によってもITリテラシーや業務知識は異なるため、説明や設計を相手に合わせてカスタマイズします。この姿勢はPython講座や新入社員への指導にも共通しており、身近な事例を交えて専門知識を伝えることで、受け手が「自分も使える」と思える状態を目指しています。

Q.1日のスケジュールは?

出社した日の1日!

1日の
\スタート!/

 9:00

出勤

始業後はまずメールとチャットを確認し、優先度の高いタスクや連絡を整理します。なお、当社は現在出社と在宅勤務のハイブリッド勤務で、週に2~3日出社しています。

10:00

資料作成

打ち合わせに向けた資料を作成・確認します。相手に伝えたいゴールを明確にしてから作り始めることで、説明がスムーズになります。

 11:00

プロジェクトAの打ち合わせ

他部署のメンバーに開発内容を説明し、今後の進め方を確認します。全員が同じ目線で進められるよう、事前準備を大切にしています。

12:00

お昼休憩

同期や先輩・後輩と一緒に食堂で昼食。リラックスしながら情報交換もできる時間です!

13:00

プロジェクトBの打ち合わせ

各部署でそれぞれのプロジェクトが同時進行しています。データサイエンス室内で分析結果を共有し、他部署に説明する前に内容をすり合わせます。

14:00

開発・分析作業

プログラミング言語やBIツールを用い、プロジェクトに応じた開発や分析を行います。集中力を保ちながら作業に取り組みます。

16:00

進捗確認

チームメンバーと進捗状況を共有し、必要に応じてタスクの調整を行います。また、再び開発・分析作業に集中し、当日中に終わらせたいタスクを進めます。

17:40

終業

翌日のタスクを整理し、関係者へ必要な連絡や資料準備を行ってから退社します。本日もお疲れさまでした!

Q.お仕事に必要なスキルは?

専門知識や分析技術だけでなく相手に合わせた表現ができる力も必要

情報処理技術はもちろんですが、コミュニケーション力も非常に重要です。扱うデータは部署やプロジェクトによって種類が異なり、利用する人の業務理解度やITリテラシーはさまざまです。そのため、同じ用語でも相手によって解釈が違うことがあり、認識の差を埋める説明や例えが欠かせません。加えて、論理的に物事を整理するロジカルシンキング、相手に伝わるスライド作成など、基本的なビジネススキルも求められます。学生時代からプログラミングや統計を学んでおくと有利ですが、入社後にゼロから習得して活躍している人もいます。語彙力を高め、相手に合わせた表現ができる力は、実務で強く求められるスキルのひとつです。

Q.お仕事の魅力を教えてください。

プロジェクトに取り組んで良かった!という担当の声を聞いて手応えと自信が得られる

プロジェクトでは、それぞれの担当が抱える課題をヒアリングし、それに応じた方法を一緒に考え、実際に開発・実装、運用まで一気通貫して携わることが多いです。作った分析ツールが業務で使われ、「会議で使って便利だった」「検討するためのデータの整理時間が大幅に削減されて楽になった」「新しい分析ができて良かった」といった声を直接聞けることは大きなやりがいです。特に購買データ分析をもとに提案した販売促進のアイデアが実際の店舗で実施され、売上増加につながったときには、自分の分析が現実の行動や成果に結びつく手応えを強く感じました。単なるデータ処理にとどまらず、相手の立場や目的を理解しながら形にしていく過程そのものが、この仕事の面白さだと思います。

※記事内容は、2025年8月取材時点のものです。