コトラ（広報チーム） 
クレジットリスク管理は、信用力評価やスコアリングモデルの構築、定量的な与信判断において、高度な分析力とビジネス理解を要求される分野です。こうしたスキルセットは、データサイエンティストとしてのキャリアにも直結します。特に、金融業界でのデータ分析ニーズが拡大する中で、リスク管理からデータサイエンスへの転職は自然なキャリアステップといえるでしょう。本記事では、クレジットリスク管理者がデータサイエンティストへ転職するためのステップと、志望動機・職務経歴書の例文を紹介します。
ステップ1：データサイエンティストの業務理解
- ビジネス課題の定義とデータ分析による仮説検証
- 統計モデル・機械学習モデルの構築と検証
- データパイプライン・ETL処理の設計
- データ可視化・レポーティングによる意思決定支援
- 部門横断でのプロジェクト推進（マーケ、営業、リスクなど）
統計・プログラミングスキルだけでなく、ビジネスとの接続力が重要です。
ステップ2：クレジットリスク経験の活かし方
- 信用スコアリングモデル構築 → ロジスティック回帰・決定木など実務経験を活かせる
- 審査データの分析経験 → 実務に即した特徴量設計やデータクリーニングに強み
- 定量的なリスク評価 → モデルの説明責任や精度検証の視点に通じる
すでに多くのリスク管理者がスコアリング領域を起点にデータサイエンティストへキャリア転換を果たしています。
ステップ3：補完すべきスキル・知識
- Python、Rなどの統計解析言語
- 機械学習（scikit-learn、XGBoostなど）の活用経験
- SQLによるデータ抽出・集計スキル
- Git、Docker、クラウド環境（AWS/GCP）での開発経験
ステップ4：志望動機に「分析で事業インパクトを生み出す」意志を込める
単なるモデル構築ではなく、「データで企業の意思決定を変えたい」「課題解決の手段として分析を活用したい」という熱意を示しましょう。
志望動機（例文）
私はこれまでクレジットリスク管理部門にて、信用スコアリングモデルの構築、与信判断の精度検証、ポートフォリオ分析などに携わってまいりました。特にロジスティック回帰や決定木を用いたスコアリング設計では、データと業務の両面から意思決定に貢献することにやりがいを感じておりました。今後はより広い業務領域において、データを活用して価値を創出するポジションでの挑戦を志しており、貴社のデータサイエンスチームで、事業成長を支える分析業務に貢献したいと考えております。
職務経歴書（サンプル）
氏名：山本 翔 連絡先：sho.yamamoto@example.com｜080-9876-5432 【職務要約】 メガバンクにてクレジットリスク管理に5年間従事。信用スコアリングモデルの構築・運用、定量与信判断のルール策定、データ分析による与信ポリシー改善などを推進。今後はデータサイエンス領域に軸足を移し、より広い分野での課題解決に貢献したいと考え、転職を志望。 【職務経歴】 株式会社〇〇銀行（2019年4月〜現在） リスク統括部 クレジットリスク管理担当 主な業務： - ロジスティック回帰、決定木を用いたスコアリングモデル構築 - 与信判断の自動化ルール策定と精度検証 - 信用ポートフォリオのデータ分析（セグメント別PD分布） - Pythonによるシミュレーションツール開発 【スキル・資格】 - Python（pandas, scikit-learn, matplotlib） - SQL、Excel VBA、統計検定2級 - TOEIC 860点 【学歴】 慶應義塾大学 経済学部 卒業（2019年3月）
金融の専門性を持つデータサイエンティストとして、リスクを見抜き、機会をつかむ分析力で価値創出に挑戦しましょう。