アナリスト歴3ヶ月目と3年目のメンバーそれぞれが考える、楽しさの軸とキャリアプラン

「データアナリストに求められるソフト・ハードスキルは？」
「統計学やプログラミングはどこまで勉強したらいい？」
「入社したばかりのころ、どうやって仕事をしていたの？」

あらゆる数字でメルカリの事業や経営を支える、Analyticsチーム。そこで働くデータアナリスト…というと深〜く分析領域を追及し続けてきた人が多いイメージもありそうですが、なかには「データアナリストとしての第一歩がメルカリ」というメンバーもいます。そんなメンバーは入社後、どうやって専門知識を深めながら日々の業務を行なっているのでしょうか？

今回のメルカンでは、メルカリへの入社を機にデータアナリストとしてのキャリアをスタートさせた諏訪ひと美（@suwachan）と野田知里（@chanchi）の対談を実施。特に、入社して3ヶ月しか経っていない@suwachanは、先に入社していた同僚の@chanchiにいろいろ質問したいようで…？

※撮影時のみ、マスクを外しています。

働くうえで必要な素養づくりに1年かかった

@suwachan：@chanchiも私も、前職ではマーケティング支援会社でSEOアナリストをしていました。そして2人ともデータアナリストへキャリアチェンジし、その第一歩としてメルカリへ入社しています。@chanchiがデータアナリストに興味を持った理由は何だったんですか？

諏訪ひと美（@suwachan）

@chanchi：SEOアナリストとして分析業務をしているなかで「ほかの領域もやってみたい」と思うようになったんですよね。というのも、SEO領域のキャリアでは「専門性を高める人」と「他のマーケティング手法や職種に幅を広げる人」の2つがあります。私はどんどん幅を広げたいと思ったので、次のキャリアに「データアナリスト」を選びました。@suwachanは？

@suwachan：「ほかの領域もやってみたい」までは同じです！ただ、私の場合は「自分の身近なプロダクトづくりに関わりたい」という考えが先にありました。そのうえで職種を選ぶ際、データ分析のスキルをより深めたいと思い、データアナリストを選びました。メルカリを選んだ理由も、自分が好きなプロダクトであり、かつデータドリブンな文化があったからです。

ちなみに、@chanchiは入社してすぐのころ、どういった仕事のやり方をしていたんですか？データアナリストの仕事を学びながらだったとは思うのですが…。

@chanchi：私が入社した2019年当時のメルカリは、今のように新メンバーのオンボーディングがしっかりしていたわけではありませんでした。だから、何をすればいいかがわからなくて。そこで、まずは自分が持ちうるスキルをすべて駆使し、どれを活かせそうかを片っ端から試してみたんです。そのなかで、マクロな分析業務にニーズがあるとわかりました。そうやって「ここで貢献しよう」と思えるポイントを探っていましたね。

野田知里（@chanchi）

@suwachan：私は前職での経験を活かせる業務を担当できたので、比較的スムーズに仕事を始められました。しかし、私が入社した2021年4月は全社的に在宅勤務が推奨されていたので、チーム以外のメンバーで「誰が何をしているのか」がわからず、関係性構築に困りました。上長やメンバーに紹介してもらったり、関係がありそうなメンバーやチームにアタックしたりして徐々に交流できる範囲を広げているところです。

@chanchi：出社していたころは、近い席に座っているメンバーを見て「だいたいこういう仕事をしているんだろうな」と知ることができました。でも、在宅勤務ではそれすらわからなくて困りますよね。それに、私たちはAnalyticsチームだけで動くことはなく、プロダクト開発チーム、マーケティング、CS、PRなど関わる部署やメンバーが多い。チームに閉じずに動き続けるうえでも、他チームとの関係性構築は大事ですよね。

一方で、私はメルカリで働くうえで自分のスタイルをつくるのに1年ほど費やした記憶があります。2年目に入ってようやく「誰に相談すると早いのか」「どのチームでは何を求めているのか」など、社内の構造がわかったので、どちらにせよ社内理解にそれくらい時間はかかるかもしれません。

@suwachan：なるほど、やはりそれくらいかかりますよね。

自ら学んでいけるか？正確性にこだわれるか？

@suwachan：データアナリストへキャリアチェンジする際に必要なスキルについてはどう思いますか？私の場合、入社したばかりのころはSQLのスキルが現場で通用するのか不安でしたが…今思うと、ハードスキルより、自ら学ぶ力の方が重要なのではないかという気がしています。

@chanchi：私もあえて「データアナリストに必要なもの」を挙げるとしたら、自分で調べながら仕事をするスキルなんじゃないかと思っています。データアナリストと言えばSQLのようなスキルが必須と思われがちですが、Analyticsチームでも一部のメンバーは入社後に複雑なクエリを書けるようになっています。また、SQLだけでなく分析手法も必要に応じて調べたり、新しい手法を考え出したりしながら仕事をするスタイルをみんな共通して持っていると思います。

あともう1つ挙げるなら、正確性。データアナリストの分析結果は、プロダクトはもちろん、経営での意思決定にも使われます。誤ったものを出すと社内外に大きな影響が出かねません。だからこそ、正確性にこだわれるかどうかも大事だと思います。

@suwachan：@chanchiはデータアナリストになってから、必要なスキルをどこまで勉強していましたか？私は今、基礎的な業務に必要な統計学やプログラミングは勉強しているのですが、どこまで突き詰めればいいのだろうと思い始めていて…。

@chanchi：データアナリストにとって統計学はマストのスキルだと思います。でも、範囲が果てしないですよね。私は、Analyticsチームの他メンバーが「統計検定2級程度は必要」と言っていたので、まずはそこを目標に勉強していました。プログラミングは、ある程度の基礎がわかったら、あとはその時々で必要な内容を学ぶことにしています。

@suwachan：統計検定2級は、まさに今勉強中です！@chanchiは今どういった勉強をしているんですか？

@chanchi：私は、自分のスキルを横へ広げていくようにしたいんです。私たちが所属するAnalyticsチームには4つのロールモデルが提示されているんですが、そのなかで新しい領域に挑戦したいというか。今後業務を広げられそうなスキルに「データアーキテクト」があったので、今はそれを強化しようとしています。

「メルカリAnalyticsチームのミッション・ロールモデルを策定した狙い──マネージャーが語る“変遷”と“今”」より

データアナリストとしてのキャリア、分かれる意見

@suwachan：一番聞きたかったのは「今後のキャリアをどう考えているのか」です。私の場合、今後3年くらいは身に付けたいスキルの見通しが立っているのですが、そこから先があまり見えていなくて…。@chanchiは、どれくらい先のことを考えていますか？

@chanchi：私はこのご時世、データアナリストは30〜40年後もニーズがある職種だと思っています。食いっぱぐれないと言いますか（笑）。そのうえで、選べるキャリアは2つあると考えているんです。1つ目は、一つひとつの分野で専門性を高めていくこと。2つ目は、データに関する業務に幅広く対応できるようになること。

前者を言い換えると、データアナリストは「スペシャリスト」として働き続けることも可能。一方で、スキルを幅広く保有しておくと、データを活用できる場面をさらに増やせる。私は、後者を目指したい気持ちがあるんですよね。

@suwachan：スペシャリストとジェネラリストのイメージですかね。もう1つ「マネージャー」というキャリアもあると思うんですが、@chanchiは？

@chanchi：それで言うと「マネジメントのスキルもほしい」ですね。世間的には、まだまだ「マネジメント経験がある・ない」のバイアスが存在していると感じています。いずれなくなるバイアスだとは思いつつ、そういった色眼鏡で見られる場面に出会っても戦えるように、マネジメントスキルもできればほしい。ただ、将来的にマネージャーになると決めているわけではありません。あくまでも、データアナリストという仕事を長く続けるために、スキルの幅を広げておきたいんです。

@suwachan：私はマネジメントよりも、データアナリストとして何らかの領域で専門性を高める方向に興味があります。今は3つほどプロジェクトを担当させてもらっていますが、いずれは1つのプロジェクトに溶け込むくらいのことができればいいなと思っています。アドバイザー的な立ち位置ではなく、プロダクトのことをチームと一緒に手を動かし、1つの施策にどれくらい負荷がかかるのかを考えながら提案できるようになりたいですね。

@chanchi：なるほど！そういえば、@suwachanの個人Slackチャンネルでは日々の買い物記録とともに意思決定の背景もメモしていますよね。その様子を見ていると@suwachanが「溶け込みたい」と話しているのは納得です！

@chanchi：そして私は逆に、幅広くいろんなことをやりたい！もともとサポート気質なところがあるので、専門性を高めるよりも、何でもサポートできるように幅広くやろうとするんだろうなと思っています。

@suwachan：サポート気質は、私も同じです！私たちにとって、誰かをサポートするための手段がデータ分析なんですね。

分析を続けるほどに、楽しさの軸が変わっていく

@chanchi：私も@suwachanに聞きたい！データアナリストになってみて、楽しいですか？

@suwachan：楽しいです！そもそもデータは、課題の発見を手助けし、意思決定の材料になります。これって、すごいチカラですよね。メルカリはデータのチカラを信頼し、積極的に使おうとしているので、とてもやりがいのある環境です。あともう1つは、技術の面白さ。分析業務ではPythonやSQLのほかにもいろいろな技術があります。「この技術を使ってこんなことができたらいいな」というのが実現できるとうれしいですね。データと技術の面白さを、日々感じています。@chanchiはどうですか？

@chanchi：私も楽しい！…と言いたいところですが、正直なところ、楽しさを感じるハードルが年々上がりつつあります。初めは、メルカリの膨大なデータを見るだけでも常に新しい発見があり楽しかった。でも今は、自分が重要なインサイトを提示できたときのほうが高揚感があるんです。

@suwachan：楽しさの軸が変わった、ということでしょうか？

@chanchi：そうかもしれません。データアナリストになってよかったとは思っています。なぜなら、働く時間や場所の自由度が高く働きやすいし、取り組む課題も自分で設定しているので、WhatやHowにも納得感を持って仕事ができる。でも、やればやるほど深さを知り…自分がデータアナリストに向いているかどうか年々わからなくなっていくというか（笑）。だからといって、今のところ他の職種を選びたいと思っているわけじゃないですよ！長く続けられるように、データに関わるあらゆる業務で動けるようにしたいと考えているところです（笑）。

@suwachan：他のデータアナリストを見ていると、PMやマーケティング、エンジニアへ転身した人もいます。さまざまな職種と横断的にやりとりするからこそ、ネクストキャリアとして多くの選択肢を持てるのもデータアナリストのいいところですよね。私はまだ3年先くらいまでしか考えられていませんが、自分の強みはどんな場所でレバレッジが効くのかなどをゆっくり考えていきたいです。

@chanchi：同感です。職業としての歴史が短くロールモデルがいない職種だからこその悩みはありますが、さまざまな切り口で大量のデータとにらめっこしながら、自分の強みを見つけていきたいですね。