コトラ（広報チーム） 
はじめに
社会調査、マーケティングリサーチ、アカデミックな研究職など、調査・研究領域で実績を積んできた方の中には、ビジネス領域での活躍を目指してデータサイエンティストへの転職を希望するケースが増えています。論理的思考力、仮説検証力、統計知識といった研究職の強みは、データドリブンな意思決定を支援するデータサイエンティストとして大きな武器になります。本記事では、調査・研究職からデータサイエンティストへの転職ステップを解説します。
1. データサイエンティストの主な業務
- ビジネス課題に応じたデータ分析計画の立案
- データ収集、前処理、欠損値補完
- 統計解析・機械学習によるモデル構築
- 可視化・ダッシュボード作成・レポーティング
- 施策提案やアルゴリズム実装へのフィードバック
2. 調査・研究職出身者が向いている理由
- 仮説構築と検証力：ロジックベースで問題を分解する能力がある
- 統計的リテラシー：多変量解析・回帰分析などの理解がある
- 報告書作成力：ドキュメンテーションとストーリーテリングに強みがある
- リサーチの再現性意識：コードや分析手順の再現性に対する配慮ができる
3. 求められるスキルセット
- Python／Rなどによるデータ処理・分析スキル
- SQLによるデータ抽出
- 機械学習（分類・回帰・クラスタリング・時系列など）
- BIツール（Tableau、Power BIなど）
- 統計学・線形代数・ベイズ推定などの理論的基礎
4. 転職成功のためのステップ
- 調査・研究での分析経験を「データ活用」として棚卸し
- Python、SQL、BIツールなどのスキルを習得
- KaggleやSignateなどの分析コンペに参加
- ポートフォリオ（GitHub等）を作成し、実務力を証明
- 転職先に応じた業界知識（マーケ、金融、製造など）を補完
5. 志望動機（例文）
これまでマーケティング調査会社にて、消費者行動に関する定量・定性データの収集・分析・レポート作成を行ってきました。統計解析や仮説検証を通じて、意思決定の支援に携わる中で、より多様なデータを扱い、事業インパクトを創出できる立場として、データサイエンティストに強く魅力を感じるようになりました。 今後は、分析技術とビジネス視点の両面から企業課題に取り組み、実行力ある提案を行うデータサイエンティストとして成長し、貴社の意思決定を支える存在になりたいと考えております。
6. 職務経歴書（サンプル）
【氏名】佐藤 航（仮名） 【連絡先】wataru@example.com / 080-xxxx-xxxx 【職務要約】 マーケティング調査会社にて、定量調査の設計・実査・集計・分析・レポート業務を一貫して担当。多変量解析・ロジスティック回帰等を用いた消費者分析を多数実施。現在はPythonとSQLを活用した実務分析に取り組み、データサイエンティストへのキャリアチェンジを志望中。 【職務経歴】 株式会社○○リサーチ（2019年4月～現在） 所属：分析チーム 職位：リサーチャー ■主な実績： ・全国アンケート調査のローデータ分析（クロス集計・重回帰） ・消費者セグメント分類（クラスタリング分析） ・ブランドスコアと購買実績の相関分析レポート作成 ・SQL＋Pythonによるデータ前処理と可視化業務の内製化 【資格】 ・統計検定2級 ・Python3エンジニア認定基礎試験 ・TOEIC 820点 【学歴】 ○○大学 社会学部 社会情報学科 卒業（2019年3月）