データ活用をビジネスに生かすことに興味を抱きつつも、当時は「データを分析して課題を解決する」といった抽象的なイメージしか持てず、業務の解像度は低い状態。分析スキルは必須ではないと案内されていたものの、「実際は高度な分析に精通した技術人材が評価されるのだろう」という先入観もありました。デロイト トーマツに集う優秀な学生に期待が膨らむ半面、未知の領域で自分がどこまで通用するのか。期待と不安が入り交じる中で初日を迎えました

大事なのは技術そのものよりも、「課題解決にどうつなげるか」だと気付きました。データを用いて経営課題を解決するワークに挑む中、当時の私たちは手当たり次第分析してみようと複雑な機械学習から手を出し、行き詰まってしまいました。そんな私たちに先輩は「顧客が何に困っているのかを起点に解決への筋道を立てることから始めよう」と助言をしてくれたのです。技術を駆使すること以前に、顧客の真の目的に向き合うことが本質だと痛感しました

「どんな技術を使うか」よりも、「何のために技術を活かすか」に面白さを感じるようになりました。ワークにはチームで泥臭く取り組んだものの、思うような成果を出せず悔しさが残りました。しかし、真摯に課題と向き合ったからこそ「技術を使う意味」が自分の中で明確になったのです。そして、次こそは最適解を導きたいという欲求も芽生えました。データ分析を手段として使いこなし、誰かの力になりたい。進むべき道を確信できたことが、何よりの収穫でした

ビジネスの場で、データから解決策を導く難しさです。私たちは演習用に整理されたデータですらストーリーを組み立てるのに苦戦していたので、先輩からかけられた「実際の現場では、こんなに綺麗に結果は出ないよ」という言葉の衝撃は今も鮮明に覚えています。実際に手を動かした後だったからこそ、この仕事の難しさと奥深さを実感しました。自分の現在地を知り、その先を目指したい。そう強く思えたことが入社の決め手です