課題解決型人材コンテストは、企業が抱える実際の業務課題と実データを提供いただき、約4ヶ月間にわたり参加者がチームで分析・提言を行う実践型の取り組みです。参加者はメンターの助言を受けながら、ビジネス課題の特定からデータ分析、アクション提案までを一気通貫で行い、「データを活用して事業を前進させる力」を磨きます。
2024年は株式会社パルコ様からご提供いただいた購買・来店データをもとに、来店促進施策の立案に挑戦しました。今回はTeam Dのみなさんに、コンテストで得た気づきや学びを伺いました。
2024年の概要はこちら→https://techplay.jp/event/942873
メンバー：株式会社オージス総研 安藤誠さん／TOPPAN株式会社 小牧遼太さん／三井住友海上火災保険株式会社 塚田文也さん／TOPPANホールディングス株式会社 吉岡大輔さん／日本アイ・ビー・エム株式会社 宮園英駿さん
インタビューアー：DS協会 広報担当 真田
塚田さん：
PARCO様から施策実装の観点で直接フィードバックをいただけたことが最も良い経験でした。
ビジネス上の制約や背景を理解しながら分析することで、データをどう施策に落とすかを考える力が鍛えられました。“分析のための分析”ではなく、課題解決のためにデータを使う姿勢を学べた点が大きかったです。
吉岡さん：
異なるバックグラウンドのメンバーと協働することで、多様な分析アプローチや思考方法に触れられたのが魅力でした。
知らないドメインの生データに触れる経験も貴重で、視野が大きく広がりました。メンターとして参加しましたが、メンバーの成長を見守りながら、自分自身もファシリテーション力を鍛えられたと感じます。
小牧さん：
実際の課題に基づき、施策提案まで行える点が非常に貴重でした。
チーム議論を通じて得られる学びが多く、他チームの発表からも新しい視点を吸収できました。企業担当者と直接話せる環境が、分析の解像度を高めるうえで大きな助けになりました。
安藤さん：
これまで業務で分析プロジェクトに関わる機会が多くなかったため、実データを扱いながら一連のプロセスを体験できたことが良い学びになりました。
フレームワークやメンターの支援が手厚く、初めてでも安心して取り組める環境だったと感じます。
宮園さん：
メンターとして参加し、チームを支援する立場を経験できたことが非常に有意義でした。
管理職に近い役割でチーム運営を補助する経験は、今後のキャリアにも活きると感じています。
塚田さん：
普段扱わない業界のデータのため、ビジネス理解に時間がかかりました。分析結果を施策に落とし込む際、収益構造や外部環境を深く理解する必要があり、その整理に苦戦しました。
吉岡さん：
メンバーの多くが若く経験が浅い中で、メンターとして介入しすぎず、成長を促すバランスが難しかったです。
“任せるか・助けるか”の判断が、チーム成長に影響することを実感しました。
小牧さん：
繁忙期と重なり、時間のやりくりが最も大変でした。
ただ、チームでこまめに状況を共有し支え合うことで乗り越えられたのが良い経験でした。終盤は成果発表に追われる場面もあり、「なぜこの分析をするのか」を問い直す大切さを改めて感じました。
安藤さん：
メンバーの途中離脱もあり、限られた人数で役割分担を進める必要がありました。分析スキルに差がある中で、負荷が偏らないよう調整するのが難しかったです。
宮園さん：
途中でメンバーが減った際、方針の軌道修正や進行の補助が必要で、リードする場面が増えました。
成果物に直接手を出せない立場でどこまで助けるかのバランスに苦労しました。
塚田さん：
企業の事業構造や制約条件を理解したうえで課題を見極める重要性を再認識しました。
分析は手段であり、目的はあくまで“実行可能な施策につなげること”だという意識が強まりました。
吉岡さん：
チームの議論を俯瞰し、必要に応じて支援するメンター的役割を経験したことで、マネジメント力が向上したと感じます。
自分が動くのではなく“動いてもらう”ための関わり方を学べたことは大きな収穫でした。
小牧さん：
データ分析は独りでは完結せず、チームで進めるからこそ得られる視点があると実感しました。
施策起点で分析を設計する姿勢も業務に活かせそうです。
安藤さん：
分析そのもの以上に、顧客と対話しながら課題を整理する重要性を学びました。
分析前の“設計力”がプロジェクトの質を決めると感じています。
宮園さん：
チームの状況に応じてサポートの仕方を変える必要があり、臨機応変なマネジメントを体験できました。
分析スキルだけでなく、プロジェクト推進の力が磨かれたと思います。
Team Dのみなさんの言葉からは、
課題を設定する力、ビジネスを理解する力、チームで推進する力といった実務で求められる力が大きく伸びたことが伝わってきました。
実課題を扱い、企業と対話しながら、限られた時間でアウトプットを仕上げるプロセスは、データサイエンティストとしての土台を確実に強化し、今後のキャリアに直結する学びとなります。
データサイエンティスト協会では、こうした実践的な学びの場を通じて、データ活用人材の育成と産業界の発展に寄与してまいります。
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