まずは、どのようなお仕事をされているのか教えてください。

自営なのですが、寿樹計算株式会社という会社で、データ入力、データ集計・分析支援の仕事を行っております。
具体的にはお客様から依頼いただいたアンケートのデータ化や、自治体や、保険会社からの申請書、申込書関連のデータ化を行っております。また、アンケート調査のデータ集計、レポーティングしたものを納品する仕事も行っております。

それが会社のメイン業務ではありますが、データを作るだけでは面白くないので、「作ったデータを活用する」と言う分野（統計解析・機械学習による分析）をさらに拡げていこうと、新規サービスもスタートしたところです。

データ分析の分野は徐々にお仕事になっていますか？

なかなか苦戦しておりまして・・・（苦笑）。
お客様へ統計解析による分析、機械学習を使った予測の提案、ロジスティック回帰を使ったペルソナ作りを提案しても、説明が悪いのでしょうか（苦笑）、お客様にはその価値がイメージし難いのか採用されるまでには至っておりません。（涙）
データ分析の価値を感じていただく為に、お客様向けに勉強会の開催も積極的に行っており、「勉強になったよー」と喜んでは貰えるのは嬉しい限りですが、『具体的に業務への活用』という「その先」に進むには、もう少し時間がかかりそうです。
しかし、必ずやビジネスに役立つ分野であると考えておりますので、自身のスキルアップを怠らず、根気強く啓蒙活動を続けていきたいと思います。（笑）

勉強会に参加されるお客様は、前向きに参加されているんですね？

データ分析に興味は持たれている方は多く、本を買って独学で勉強されているようなのですが、なかなか進まなくて「教えてもらった方が早い」という感覚で来られた方も多くいらっしゃいます。
やはり、同じように勉強しても「実務の場面で活用する」「即業務に活かす」と言うのは難しいようで、悩んでいる方もいましたね。
その部分を是非ご一緒させて頂き、サポートしていきたいと考えております。

こういったお仕事をされている中で、なぜCBASを受験されたのでしょうか？

データ分析について一定期間学び、全体的な基本ノウハウを身につけることができました。それを何かしら形にしたかったというのが理由です。
商談の場でもお客様から「データ分析できるの？」と聞かれることがあるんですよね。その時に、事細かく内容を説明するよりも、「CBASというデータ分析の実務に特化した資格を持っております」と言うと説得力も上がりますので。

CBAS試験の内容はいかがでしたか？

まず、時間がギリギリでした・・・（苦笑）
私は日常の業務の中でPythonやRを、そこそこ使っているのでプログラミングの部分は支障ありませんでしたが、久々に使うという方は、時間がかかってしまうだろうな、と感じましたね。
また、全体的には、暗記ではなく、内容をしっかり理解をしていないと、あの引っ掛け問題には手こずるかなと。

試験対策の中で、どのような準備をされたのでしょうか？

対策講座を受講したこと以外は、特段、行ってなかったかと思います（笑）
対策講座を受講したのは、非常に良かったと思います。とても為になりましたね。
試験合格のためだけではなく、忘れかけていた部分や、分かった気になっていた部分が明確になったなど、CBAS受験に向けた対策を行ったことで、振り返ることができたので、非常に良かったと思っています。

試験を終えられて（合格されて）、これから受験される方に、この準備はしておいたほうが良いなど高得点の秘訣を教えてください。

全体を把握することが前提ではありますが、「プログラミング」「データを読み解く」などカテゴリーの中で、自分の得意なカテゴリーから取り組むのは良いと思います。

私は決めていて、まずプログラミング、グラフの読み解く部分を先にやる、そして苦手な分野は後回しにしました。
しかし、資格を取る目的だけであれば、これで良いと思うのですが、実務を考えると試験に出てくる全てが重要と感じます。
知っていて有益なこと、満遍なく把握することが大切だと思います。
特に契約関係の話などは、現場では知っておかないと苦労しますからね。

データ分析の現場で活躍されている水信さんからみて、データ分析を行う側ではなく、一般のビジネスワーカーにとって、この資格は有用に思いますか。

はい、とても有用だと思います。
我々のように提案する側だけではなく、エンドユーザーである提案を受ける側の方、特にそのプロジェクトのカウンターパートの方が、少しでもデータ分析やその素養をお持ちだと、プロジェクト全体のスピード・質は格段に上がると思います。
そして何より、ビジネスドメインを絡めた話では、当然お客様の方が圧倒的に詳しいので、そういった素養をお持ちであれば、出てくるアイデアの数や質も変わり、プロジェクトの結果も変わると思います。

ここ数年で、プログラミングなども自動化されるソフトが出たり、国をあげて高校生や大学生にAIやデータサイエンス教育を行うなどの動きもあります。それを踏まえてデータ分析スキルの価値、重要性が今後どう変わると思いますか？　

欧米の文化と日本の文化は異なる部分はあると思います。
日本人はどこまでいっても長年の「経験」「勘」「度胸」は付いて回ると思っていて、それこそ、ビジネスの場で「AIの出した意思決定」を何も考えず素直に受け入れることなんて無いと考えております。
今、重要とされるのは、AIの出した答えが自分の腹に落ちて、その上でアクションに結び付けられるかどうかだと私は思います。

AIやデープランニングなどの答えが見え辛い部分はあると思いますが、リアルなビジネスの場では「なぜそのモデルがその結果になったのか」それを読み取れる、傾向を理解できる素養は重要だと思います。
今後、更に人手不足が進み今まで通りの仕事の仕方は確実に無くなります。
AIや機械学習のサポートが必要となる中、その力をただ鵜呑みにするのではなく、しっかり自分の腹に落とし、自らも最低限のデータサイエンスの素養は持っておくべきだと思います。

読み・書き・そろばんに近いところがありますよね。（例えが古いか・・・）

逆に懸念に感じていることはありますか？

今、AIという言葉が一人歩きしていることは懸念に感じています。AIなら何でもできるという過大な期待を持ってしまっている人は多いですよね。
AIを駆使した・・・。この言葉に惑わされて期待値がズレてしまうんですよね。
逆に、惑わされない為にも、こういった最低限のリテラシーは持っておく必要はありますよね。