はじめに

今回は、「新米データサイエンティストの日常」シリーズの第８弾になります。新米データサイエンティストが躓きがちなテーマについて、先輩データサイエンティストと会話しているシーンをChatGPTに生成してもらいました。

第７弾はこちら↓

登場人物（架空）

佐藤（新米データサイエンティスト・入社1年目）
田中（先輩データサイエンティスト・入社5年目）
鈴木（クライアント・企業のデータ活用担当者）

シーン1：社内ミーティング（提案の準備）

佐藤：「田中先輩、今回のクライアント向けの提案資料を作成しました。これまで手作業で行っていたデータ処理を自動化するシステムを導入すれば、かなりの工数削減が可能です。」

田中：「いいね。どのくらいの削減効果が見込める？」

佐藤：「計算すると、月に200時間ほどの工数削減になります。人員換算すると、ほぼ1人分の作業が不要になる計算です。」

田中：「ふむ……。佐藤、この提案のポイントは“工数削減”だけど、それを“人員削減”と直接結びつけて提案すると、クライアントの反応が悪くなる可能性があるよ。」

佐藤：「えっ？なぜですか？会社としてはコスト削減ができるし、効率化も進むはずですよね？」

田中：「確かに会社側の視点ではそうかもしれない。でも、クライアントの担当者がシステム導入にOKを出すかどうかは、また別の話なんだ。特に、今回のクライアントは長年この業務を続けてきたチームを抱えている。単純に“人を減らせる”と言ってしまうと、“じゃあ自分の仕事がなくなるのか”と警戒される可能性が高い。」

佐藤：「なるほど……。では、どのように提案すればいいでしょうか？」

田中：「“人員削減”ではなく、“より付加価値の高い業務へシフトできる”ことを強調するといい。例えば、定型業務が減ることで、より高度なデータ分析に時間を使えるようになる、とかね。」

佐藤：「確かに、その方がクライアントにもメリットとして伝わりやすいですね。では、その方向で資料を修正してみます。」

シーン2：クライアントとの打ち合わせ

（クライアント企業の会議室）

鈴木（クライアント）：「今日はお越しいただきありがとうございます。さっそくですが、ご提案の内容を伺えますか？」

佐藤：「はい。今回の提案は、現状手作業で行われているデータ処理を自動化し、業務の効率化を図るものです。これにより、月に200時間の工数削減が見込めます。」

鈴木：「なるほど。しかし、その分の人員はどうなるのでしょう？うちのチームのメンバーは、これまでこの業務をずっと担当してきました。」

佐藤：「ええと……（田中さん、助けてください……）」

田中：「鈴木さん、今回のシステム導入は単なる人員削減が目的ではなく、業務の質を向上させることが狙いです。たとえば、これまでデータ整理に費やしていた時間を、より高度なデータ分析や戦略立案に使えるようになります。」

鈴木：「より高度な業務……ですか？」

田中：「はい。現在、貴社のデータ活用は定型業務が中心ですが、今回のシステムを導入すれば、より戦略的な分析や予測モデルの活用にシフトできます。データサイエンティストの役割が、単なるデータ整理からビジネスの意思決定を支援する方向へ進化できるわけです。」

鈴木：「確かに、それが実現すれば理想的ですね。でも、現場のメンバーが新しい業務に対応できるか不安があります。」

佐藤：「その点については、システム導入後に研修やOJTを行い、スムーズに移行できるようサポートします。また、業務フローの見直しもお手伝いできます。」

鈴木：「なるほど。確かに、単なる人員削減ではなく、業務の高度化という視点なら前向きに検討できます。」

田中：「ありがとうございます。では、具体的な導入スケジュールや研修計画について、詳細をご相談させていただければと思います。」

鈴木：「はい、よろしくお願いします。」

シーン3：打ち合わせ後の振り返り

（帰社途中のカフェ）

佐藤：「いやぁ、最初に“人員削減”の話を出さなくてよかったです。鈴木さん、最初は警戒していましたけど、最終的には前向きに考えてくれましたね。」

田中：「そうだね。クライアントに提案するときは、相手の立場や心理を考えることが重要なんだ。“この提案が自分たちにとってどうプラスになるか”を納得してもらうことが大事だからね。」

佐藤：「勉強になりました。次回の提案も、クライアント目線を意識して準備してみます！」

田中：「いいね。どんどん経験を積んでいこう！」