プロフィール

Excel事務職から、データサイエンス業務へ

ようこそ、マイペースブログへ。

はじめまして、運営者の「ソニック」です。

このブログでは、Excelに追われていた事務職時代から、データサイエンス業務に転身した現在までの経験を活かし、非エンジニアの方が業務効率化のために役立つノウハウを発信しています。

ソニックって、どんな人？

名前	ソニック
年代	バックオフィス7年目
現在の業務	データサイエンス業務（重回帰分析・データクレンジング・ダッシュボード制作など）
得意領域	業務効率化・データ可視化・自動化・マニュアル作成
発信媒体	マイペースブログ / X(@mypace1001) / Instagram(@mypace_blog)

キャリアジャーニー｜事務職からデータサイエンスへ

「データを扱う面白さ」に気づいてから、私のキャリアは大きく変わりました。3つの職場での経験を時系列でご紹介します。

Stage 1：私立中高一貫校の事務職員（約4年強）

社会人としての最初の職場は、私立の中高一貫校。学校事務員として、多岐にわたる業務を担当していました。

就学支援金、奨学金、奨学のための給付金、大学予約奨学金などの制度関連業務
業者との定例打ち合わせ
スクールバスの時刻調整
施設設備の補修・修繕調整
物品購入・管理
入試にかかわる新入生データ整理（情報の先生と連携）

業務のほとんどはExcelで行っていました。複雑な就学支援金の判定、入試データの整理など、毎年同じ作業を繰り返していたのです。

「もっと効率よくできないか？」――この問いが、すべての始まりでした。

Stage 2：SES企業で営業事務（約8ヶ月）

環境を変えるためにSES企業に入社し、最初の現場は自治体相手に子育て支援サービスを展開する企業での営業事務でした。

メール対応
業務マニュアルの作成（PowerPoint・スライド）
Google Workspaceをメインに使用

ここで「マニュアル作成のノウハウ」を体系的に学びました。誰が読んでも分かる手順書を作る経験が、後のブログ運営の基盤となっています。

Stage 3：データサイエンス業務（現在進行形・約10ヶ月目）

現在の現場では、データサイエンス業務に携わっています。

重回帰分析を用いた顧客の売上予測（既存業務）
データクレンジング
マニュアル作成（Word）
顧客へのレポート納品（PowerPoint・PDF）
ダッシュボード制作（HTML）
LightGBM・SHAPの活用研究（Python研究中）

Excel事務職からスタートして、今ではPythonでデータ分析・予測モデル構築まで手がけるようになりました。

この変化は、「Pythonを学び始めた」という小さな一歩から始まったのです。

Pythonとの出会い｜ダッシュボードから始まった

Pythonに触れ始めたのは、現在のデータサイエンス業務に就いてからです。

「データ分析と言えばPython」という業界の風潮があり、自然な流れで触れる機会が増えていきました。最初はとっつきにくさを感じていましたが、ある日「ダッシュボード」という存在を知ります。

「データを綺麗に可視化できる」

「動的にグラフを操作できる」

「上司や顧客に響くアウトプットが作れる」

これらが私にとって、Pythonへの入口になりました。

実際に作った最初のダッシュボードは、生徒の就学支援金状況を可視化する「就学支援金ダッシュボード」でした。学校事務時代の課題を、Pythonで解決した瞬間です。

そこから一気にPythonの世界が広がり、データ分析・予測モデルの研究まで手を伸ばしている現在に至ります。

現在取り組んでいること

データサイエンス業務の中で、特に深掘りしている領域です。

実務で使っている技術

pandas / openpyxl：データの加工・Excel操作
matplotlib / plotly：グラフ・可視化
HTML：ダッシュボードのインターフェース
重回帰分析：売上予測モデル

研究中の領域

LightGBM：勾配ブースティング決定木による高精度予測
SHAP：機械学習モデルの解釈・説明

LightGBMとSHAPは、これからのビジネスで「説明可能な予測」を実現するための重要な技術です。研究の過程で得た知見も、ブログで発信していきます。

このブログを始めた理由

数年前の私は、Excel業務に追われ、毎月同じ作業を繰り返す日々を送っていました。

「もっと効率よく仕事を進めたい」
「定型作業から解放されたい」
「データを使いこなせるようになりたい」

でも、当時の私は何から始めればいいのか全く分かりませんでした。プログラミングなんて自分には縁がない世界。VBAも挫折しました。情報を探しても、エンジニア向けの専門記事ばかりで、事務職の自分には難しすぎたのです。

そして数年後、私はPythonを使ってデータ分析業務に携わるまでになりました。

「あの時の私が読みたかったブログ」――それが、このマイペースブログです。

このブログのミッション

非エンジニアのあなたが、Excelの先へ進むための実用的なノウハウを発信し続けること。
「事務職だから」「未経験だから」と諦めなくていい。
私自身がそうだったように、誰でもデータと仲良くなれる、自動化を実現できる――そんな希望を、このブログでお届けします。

大切にしていること

1. 業務文脈で語る

プログラミングの抽象的な概念ではなく、「明日の業務でどう使えるか」を中心に発信します。読者の方が読んでその日のうちに使えるノウハウを目指しています。

2. 完璧より完了

「完璧なコードを書く」より「動くコードを書く」。70点で公開し、改善を続けることが、結果として成長への最短ルートだと信じています。

3. 現場目線を忘れない

バックオフィス業務の経験から、現場の課題感を肌で理解しています。理想論ではなく、現場で本当に役立つノウハウを大切にしています。

4. マニュアル作成のスキルを活かす

3つの職場すべてでマニュアル作成に関わってきました。「分かりやすく伝える」ことには自信があります。専門用語を最小限にし、図解と実例を使った解説を心がけています。

スキル・使用ツール

プログラミング・データ分析

カテゴリ	ツール・技術	レベル
Python基礎	pandas / openpyxl	実務利用
可視化	matplotlib / plotly / HTML	実務利用
統計・予測	重回帰分析	実務利用
機械学習	LightGBM / SHAP	研究中