コトラ（広報チーム） 
政府・自治体におけるデジタル化が進む中、官公庁に所属する多くの職員が、データ利活用の現場を経験する機会を得ています。統計調査、政策評価、RPA導入、EBPM（エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング）など、行政機関でもデータに基づく業務改善・意思決定の重要性が増しています。
一方、民間企業では、AIや機械学習を活用したビジネス最適化が急速に進展しており、データサイエンティストのニーズがかつてないほど高まっています。こうした中、官公庁での統計解析や政策データ分析の経験をベースに、データサイエンス分野へとキャリアチェンジを図る人が増えています。
本記事では、「官公庁からデータサイエンティストへ」というキャリアチェンジを実現するための具体的なステップ、必要なスキル・経験、そして志望動機や職務経歴書のサンプルまでを紹介します。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、ビッグデータや業務データを収集・加工・分析し、その結果からビジネスの意思決定や改善提案を導き出す専門職です。ビジネス理解、統計的スキル、プログラミング力、可視化スキルなど、多岐にわたる能力が求められます。
官公庁出身者が活かせるスキル
- 統計調査や行政データの分析経験
- 報告書・提言資料の作成能力
- 政策評価（KPI設定・効果検証）スキル
- EBPM（エビデンスに基づく政策立案）の知見
- 定量分析に基づく意思決定経験
ステップ1：データ分析の「民間翻訳」
まずは自分の行政経験が民間でどう価値を持つかを整理しましょう。
- 「統計調査設計」→「マーケティングリサーチ」
- 「EBPMレポート作成」→「KPIレポート自動化／BIダッシュボード作成」
- 「制度施策のシミュレーション」→「需要予測モデル開発」
ステップ2：プログラミングスキルの習得
必須言語として、以下のスキル習得を目指しましょう。
- Python：データ分析、機械学習（Pandas, NumPy, scikit-learn）
- SQL：データベースからのデータ抽出
- R：統計解析（官公庁出身者には馴染みがあるケースも）
ステップ3：業務データと統計の実務理解
行政データと企業データでは粒度・スピード感・目的が異なります。ビジネスコンテクストを理解するために、以下のテーマに触れておきましょう。
- ユーザー行動データの解析
- 需要予測・購買傾向分析
- 顧客離脱率（チャーン）予測
- 売上や利益に貢献する要因の特定
ステップ4：ポートフォリオの作成
転職時には、データ分析の「成果物」が強力な武器になります。GitHubやNotionにプロジェクトを整理しましょう。例：
- 行政データを用いた可視化レポート（Plotly・Tableau）
- 時系列予測モデルの構築（Python）
- テキストマイニングによる意見集約分析（自然言語処理）
ステップ5：データサイエンス職における面接対策
以下の質問にしっかり答えられるよう準備しましょう。
- あなたが分析したデータの種類と目的
- 使用した技術・ツールとその理由
- 分析結果をどう意思決定に活かしたか
- チームでの役割と業務フローへの貢献
おすすめ資格
- G検定（AIの基礎）
- 統計検定2級
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- AWSクラウドプラクティショナー（クラウド環境への理解）
志望動機（サンプル）
私はこれまで官公庁において、統計調査の設計・集計・分析、ならびにEBPMに基づく政策立案支援業務を担当してまいりました。行政として蓄積されたビッグデータを活用し、公共施策に活かす業務の中で、データから価値を創出することに強い関心を抱くようになりました。今後は、ビジネスの現場においてもそのスキルを発揮したく、データドリブン経営を推進する御社のデータサイエンティスト職に強く魅力を感じ、志望いたしました。
職務経歴書（サンプル）
氏名：中村 悠（仮名）
現職：総務省 統計局（2016年4月〜現在）
役職：統計調査部 調査分析官
主な業務内容
- 国勢調査、経済構造実態調査の設計・集計・分析業務
- Python・Rによる自動集計ツールの開発（Pandas, ggplot2）
- 統計的因果推論に基づく政策効果評価（DID分析等）
- BIツール（Tableau）を活用した報告ダッシュボードの構築
活かせるスキル・知見
- Python／Rによるデータ加工・可視化・回帰分析
- SQLによるデータベース連携と抽出
- 政策的文脈を加味した意思決定支援
- 資料作成力・プレゼンテーションスキル
保有資格
- 統計検定2級
- G検定（日本ディープラーニング協会）
- TOEIC 860点
まとめ：行政の定量分析力を、ビジネスに活かす時代へ
「データに基づいて政策を動かす」経験をしてきた官公庁出身者は、民間のデータサイエンティストとしても非常に高いポテンシャルを持っています。重要なのは、その経験をビジネス価値に変換する視点と、最低限の技術スキルを自ら補完する姿勢です。
公共から民間へ。「より多くの意思決定を、より良いものへ」。データを軸にしたキャリアチェンジは、今まさに現実的な選択肢となっています。