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。

データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時

ユーザーの離脱防止プロジェクトで、自分の分析が直接的な売上に繋がった時です。購買データやウェブサイト上の行動ログを深く分析し、離脱の予兆があるユーザー群に特有の行動パターンを発見しました。

その発見に基づき、「このパターンのユーザーに、このタイミングで限定クーポンを送付する」という施策を立案し、ABテストを実施しました。結果、施策を行ったグループの離脱率は、行わなかったグループより明らかに低くなり、数ヶ月後には事業全体の解約率改善に貢献できたのです。

マーケティング部長から「Takuさんの分析がなければ、この効果的な打ち手は思いつかなかった。ありがとう」と言われた時は、本当に嬉しかったです。データから価値を生み出し、ビジネスを動かせたという実感は何物にも代えがたいやりがいでした。

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。

データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時

クライアントの購買データを分析し、ユーザーの離脱傾向を予測する機械学習モデルを提案・導入した際に、大きなやりがいを感じました。業務としては、SQLとPythonでのデータ抽出・加工、特徴量設計からモデル構築、精度評価、レポート作成、さらにはクライアントとの説明や実装支援まで幅広く担当しました。

結果として顧客の継続率が予想以上に向上し、営業チームから「データの力を実感した」と感謝されたときは本当に嬉しかったです。また、分析結果を基に新たな施策が次々と生まれ、社内でも注目されるプロジェクトになりました。

自分の提案がビジネスの成果に直結し、データサイエンスが現場に活かされていると実感できた瞬間で、やりがいと同時に、自身の成長も強く感じることができました。

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。

データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時

製造ラインで発生していた不良の原因を、統計解析と機械学習モデルで予測・特定し、歩留まり改善に貢献できたときは大きなやりがいを感じました。現場と連携して改善策を講じた結果、実際に月数百万単位のコスト削減につながり、感謝の言葉をいただけたときには「この仕事をやっていて良かった」と強く感じました。

単なるデータ処理でなく、現場の声を聴きながら課題を可視化・解決することで、企業価値に直接貢献できた実感がありました。