「学ぶのをやめられない2人」── 営業と管理栄養士から転身した2人が語る、未経験からデータ人材になるまで

大手旅行予約プラットフォームで企画営業をしていた藤野竜也さんと、急性期病院で管理栄養士として5年半働いていた中山彩花さん。まったく違う道を歩んできた2人が、現在はUNCOVER TRUTHのアナリティクスエンジニア（DX-Accelerator／以下DXA）として、クライアント先でデータ活用を支えている。未経験からこの職種に飛び込んだ理由と、入社1年で見えてきたものを聞いた。

「根拠がないと響かない」。営業と管理栄養士、それぞれのデータとの出会い

採用担当（以下、――）：　まずはお二人の前職について教えてください。藤野さんはどんなお仕事をされていたんですか？

藤野さん： 大手の旅行予約プラットフォームで、企画営業をしていました。
旅館や体験施設に集客を増やすための新しいプランの提案をしたり、新規で掲載してくださるお客様を開拓したり。その二軸でやっていましたね。

――：　営業職からデータの領域へというのは、大きな転換ですよね。きっかけは何だったんですか？

藤野さん： ITというよりは、「データ」領域にかなり絞って興味を持っていました。
前職の企画営業って、データに基づいて提案することが結構あって。施設ごとに過去の予約者の属性やピーク時期といったデータが蓄積されているので、それと季節やイベントといった外部要因を掛け合わせて「この時期にこういうプランを出したらどうですか」と提案していました。

――：　データを根拠にした提案の方が、手応えがあったんですね。

藤野さん： 僕、何にでも根拠を欲しがる人間なんです（笑）。何かに基づいて提案しないと、やっぱりお客様に響かないなと思っていて。なので、データという根拠に基づいて、「これまでどうだったか」から「これから先どうしていくか」を提案する。それが自分の性に合っていたんだと思います。

――：　中山さんは、まったく異なるフィールドからの転身でしたね。

中山さん： 私は前職、急性期病院の管理栄養士でした。栄養士というと『献立作成や調理』といった一般的な食のイメージが強いかもしれませんが、私は医療の現場で、病気の方の治療に関わる栄養管理がしたかったんです。自分の科（栄養科）にとどまらず、各病棟のナースステーションへ直接足を運び、病棟担当として1人で何百人もの患者さんを担当していました。

――：　一人ひとりに合わせた食事を考えるということですか？

中山さん： そうです。その方の病気や性格、生活背景まで踏まえたうえで、「今の状態ならどういう食事療法がいいか」を考える仕事でした。身体的な理由はもちろん、心理的な理由で食べられない方もいるので、そうした場合にどう栄養を管理・サポートしていくかというところまで考えていました。　

――：　小さい頃から目指されていた道だったんですか？

中山さん： 実は、小学生のときに私の地元の給食が「都内ワースト1位」という噂が流れたことがあって（笑）。私は給食が本当に楽しみで学校に行っていたので、めちゃくちゃショックを受けたんです。「私が給食を変えてやる」と思って過ごしていた頃に、授業でなりたい職業を調べる機会があり、栄養士という職業を見つけたんです。より詳しく調べると上位資格として国家資格の管理栄養士があると知り、「目指すなら上だ」と思いました。そこから高校も大学もその道一本で邁進してきました。

――：　小学生からの夢を叶えたあとで、なぜデータの世界へ？

中山さん： 病院の業務と並行して、学会発表のための臨床研究をやっていたんです。患者さんのデータを自分で集計して分析していました。当時は、サポート体制はあったもののほぼ独学で統計の勉強をしながらデータをまとめていたんです。今思い返すと、すごく集計しづらいフォーマットの表を作っていましたね…。ただ医療って、エビデンスがないと何も言えないんですよね。
人の命に関わる世界なので想像で語ってはいけないんです。そこでデータの重要性をすごく感じて、「もっとちゃんと力をつけたい」と思ったのがきっかけです。

「この人のもとで働きたい」。UTを選んだ決め手

――：　データ領域の会社は他にもある中で、UTを選んだ理由を教えてください。

藤野さん：裁量をもってやれそうだと感じたことが一番大きいですね。あとは幅広い業務を経験できそうだと思ったことです。面接の段階でも「どんなことをやりたいの？」と深く聞いてもらえて、「色々な職種にチャレンジできるよ」と話してもらえたのが大きかったです。

――：　入社前の面談の印象はどうでしたか？

藤野さん： 実際に話をした現在のマネジャーの存在が、正直かなり大きかったです。僕は「誰と働くか」を大事にするタイプなので、「この人と一緒に働いてみたい」と思えたことが決め手の一つでしたね。

――：　中山さんはいかがでしたか？

中山さん： 私は転職をサポートしてくれたエージェントの方がUTのことをよく知っていて、私の話し方とか、分析に対する熱量の持ち方とか、そういう性格を見た上で「絶対向いてると思う」と強く推してくれたことがきっかけでした。

――：　背中を押してもらったんですね。入社の決め手は何だったんですか？

中山さん： 決め手は、私も人の部分です。管理栄養士からの異職種への転職って、たいてい「なんで？」って言われるんですよ。でも面接を担当していただいたマネージャーの方から第一声で管理栄養士という職種を認めてくれたんです。それがめちゃくちゃ嬉しくて、今でもすごく覚えています。データという領域ももちろんですけど、「このチームでなら」と思えたのが大きかったです。

研修だけでは足りない。現場で待っていた「もう一歩先の学習」

――：　入社後はまず研修があったと思いますが、どんな内容だったんですか？

藤野さん： 実際のクライアントを想定したダッシュボードを作るところまで、データの下準備から可視化まで一通りやる研修が約2ヶ月ですね。その後に「ベースアップ研修」という、もう少し細かい内容の研修を週1回1時間ずつ、全10回ほど受けます。

――：　未経験からのスタートで、つまずいたところはありましたか？

藤野さん： 扱うツールもデータ基盤の知識も、出てくる言葉が全て初見のものばかりなので、それらを体系的に単語同士を紐づけて理解するところには時間をかけましたね。ただ、そういうのを楽しめるタイプなので、苦労というより自分でガンガン調べて楽しんでやれたかなと思います。

――：　中山さんはどうでしたか？

中山さん： 私は最初本当にわからないことだらけで、大変でした（笑）。専門用語も全然わからないし。あとは、対面はすごく得意なんですけど、オンラインミーティングが当初はとても苦手で...オンラインだと頭が真っ白になって言葉に詰まってしまうほどでした。研修担当の方がクライアント役をやってくださる練習で、画面共有すらどうやるのかわからない状態からのスタートでした。

――：　それは大変でしたね……。乗り越えられたのは何が大きかったですか？

中山さん： DXAの同期が3人いたことですね。わからないことがあっても、まず同期同士で聞き合える。それでも解決しなかったら研修担当の先輩方も交えたミーティングで聞いて、そこで知識を深められる。聞ける相手がたくさんいるのは、本当に助かりました。

――：　実際に案件に入ってからのギャップはありましたか？

藤野さん：研修で学んだ「データに対する考え方」の部分は、今でもずっと役に立っています。ただ、研修はあくまで汎用的な内容を扱うものなので、実案件になると企業ごとに抱えている課題が違うんですよね。僕の場合は最初からPythonを書く必要があったり、難易度の高いSQLを読み解いたりする案件で、基礎研修には含まれていないレベルのものもありました。そこは自分でプラスアルファのインプットをしていく必要がありましたね。

中山さん： そうですね。私も最初から常駐案件だったんですが、研修では扱わなかったツールを使う環境で。しかも最初にもらったタスクが緊急度の高いものだったので、キャッチアップしながらスピードも質も求められる状況でした。

でも研修で「データをどう扱うか」の基礎が入っていたので、新しいツールに向き合うときも「これは何をするためのものか」という当たりをつけることができました。ゼロからだったら、たぶん何から手をつけていいかもわからなかったと思います。

――：土台があった上で、自分で積み上げていく必要があったということですね。

藤野さん： そうですね。チームでももちろん「知識を教えてくれる人」はいますが、実務ではそれ以上にインプットすることが多いので、プラスアルファで自主的に学習することで自分の成長も実感できましたね。最初に自分で調べて苦労した経験があるからこそ、それが土台になって新しい知識をどんどん積み上げていけている。今となっては、あの時期に苦労してよかったなと思います。

「毎日、必ず一つ新しいことを」。学び続ける習慣

――：　1年経って、今はどんな業務を担当されていますか？

藤野さん： 僕はデータに関する質問や活用を全般的に担当する部署に入っています。役割としてはデータスチュワードのような形で、「このテーブルってどうなってるんだっけ」「こういうデータを作りたいけどどのテーブルを使えばいい？」という質問に答えたり、分析用のデータを作る、いわゆるアナリティクスエンジニアの仕事もあれば、外部ツールからデータを持ってくるパイプラインの構築もあるし、最近はAIエージェントでどこまで自動化できるかの検証もしています。

中山さん： 私も藤野さんと同様に、幅広い領域を担当しています。データの加工や可視化といった活用面から、ワークフロー構築をはじめとするデータ基盤整備までやっていますし、最近はAIエージェントの活用検証も行っています。

――：　お二人ともかなり多岐にわたっていますね。日々の学習時間はどのくらい確保しているんですか？

藤野さん： 1日2時間くらいは時間を取っていますね。1日1個は絶対に何か新しいことを身につけないと、落ち着かないんです。本も読みますし、ツールの使い方を調べて実際に触ってみたりもしています。

中山さん： 私も毎日やらない日はないですね。UTと常駐先で週3回出社しているんですが、往復で4時間かかるので、その時間は全部勉強に充てています。在宅の日も朝7時から9時までは勉強すると決めていて。

――：　すごい習慣ですね。続けられる理由は何ですか？

中山さん： 楽しいからやってるんです！義務じゃないからできてるんだと思います。学んでいくといろんな情報が自分の中に溜まっていって、それが業務を通じて点と点が繋がった瞬間が本当に楽しくて。データ基盤って正解が一つじゃないので、この環境ならこの組み合わせがベスト、別の環境なら違う、というのが知識があるほど選べるようになるんです。

藤野さん： 僕も楽しいから続けられていますね。データ関係の職種って、学ぶことが無限にあるなという感覚があって。新しいことに触れて、ツールを使ってみて、自分で理解してできるようになる。それが一番楽しいところですね。

常駐先で「先回りする」。クライアントとの向き合い方

――：　常駐先のクライアントとのコミュニケーションで意識していることはありますか？

中山さん： 私が入らせてもらっている企業さんは本社が福岡にあって、そこの課長さんとオンラインでやり取りすることが多いんです。意識しているのは、「悩んでいそうだな」という様子を感じ取ったら、先回りして調べておくこと。いくつかやり方を持った上で提案して、その方が楽になるように動いています。

――：　先回りして自主的に動かれているんですね。

中山さん： 8月からは東京オフィスにも出社させてもらえるようになって。出社していると周りでいろんな情報が飛び交っているので、「あそこの部署はこういうことで困ってそうだな」とキャッチして、自分にできそうなことを調べて、上長に「これ提案できそうですかね」と話したりしています。これは完全に前職のおかげですね。人の役に立ちたいという気持ちと、悩みを吸い上げて自分の持てる力で何ができるか考える癖は、あの頃に身についたものだと思います。

――：　藤野さんはいかがですか？

藤野さん： 僕は部長から現場メンバーまで複数のレイヤーの方と関わりながらアジャイルで進めていくことが多いです。お相手によって求められることが変わってくるので、相手の要望を正しく汲み取って、先回りして準備をするということを意識しています。特に、レイヤーが上の方から「ざっくりとこんなことができるといいな」という要件がでてきた時は、どうやったら実現できるかを細分化して整理してから持っていくことを徹底しています。

――：　現場の方に対しては違うアプローチを？

藤野さん： より実務に近い方と話す際には「裏でどういうロジックで動いているのか」、設計した内容やツールの使い方を細かく説明するようにしています。あとは新しい悩みはなさそうかなどの雰囲気も見て、先方のニーズを先回りして言語化して拾うことを意識していますね。なので、月1回4日間の出張のタイミングではできるだけ会話をするようにしています。

「フルスタックのデータ人材」を目指して

――：　これからのキャリアはどう描いていますか？

藤野さん： フルスタックのデータ人材になりたい、というのが入社時からの目標です。アナリティクスエンジニアの業務はもちろん、データエンジニアっぽい基盤のことも、アナリストやサイエンティストのような知識も、案件の中で身につけていって。上流から下流まで全部理解した上で、「この流れのどこでAIを活用できるか」という視点で動ける人間になりたいですね。基礎を理解していないと、AIの使いどころもわからないと思うので。

中山さん： 私も職種で区切りたくないという感覚は同じですね。今はアナリティクスエンジニアですが、どちらかというとデータエンジニア寄りのタスクも担当しているので、今後はもっとスキルを深めてできる範囲を広げていきたいです。　マネジメントにも興味はありますが、ずっと手は動かしていたいですね。知識を吸収して現場に還元し、人の役に立ち続けたいと思っています。

DXAに向いているのは、どんな人か

――：　最後に、どんな方がこの仕事に向いていると思いますか？

藤野さん：一言でいうと、自分から楽しんで学び続けられる人ですね。データの世界は学ぶことが無限にあって、しかも情報が変わるスピードも速いので、受け身だと厳しい。あとは、お客様と直接関わる仕事なので、何かあったときに人のせいにせず「次にどう活かすか」を自分で考えて動ける自主性と責任感が大事だと思います。

中山さん： 私も同じで、学ぶのが大好きな人は絶対に向いています。答えがないですし、情報が流れるスピードもこの世界は本当に早いので、受け身だと厳しいと思います。その上で付け加えるなら、地道なことを諦めずにやり切れる人。AIやITって聞くとキラキラして見えるかもしれないですが、実際は地道な作業の積み重ねなので。そして何より、「人の役に立ちたい」という気持ちがあること。データそのものじゃなくて、その先にいるクライアントの悩みや目標に寄り添える人が、この仕事には向いていると思います。

――：　応募を考えている方へ、メッセージをお願いします。

藤野さん＆中山さん： 研修はしっかりしていますが、「未経験だから全て教えてもらえる」というスタンスではなく、「自分はこの職種でここで活躍したいんだ」という気持ちを持っている方の方が楽しめると思います。社内にはサポートしてくれる人がたくさんいます。会社としても「チャレンジしたいです」と手をあげたら形にしてくれるので、そういう方とぜひ一緒に頑張りたいです！