時代とともに情報の重要性が高まる中、SNSやネットニュースから真偽が定かでない多様な情報が提供されていることを踏まえ、自らデータを活用し判断できる力を身につけたいと考え、データ分析に興味を持ちました。加えて、大学では経済学も学びたいという思いがあったため、両分野を体系的に学べるこの学科を選びました。

データ分析では、同じ指標でも「どのデータを」「どの視点から」見るかによって、因果関係の見え方が大きく変わるという点が印象的でした。例えば、出生率と実質賃金の関係を全国レベルの時系列データで見ると、両者はともに低下しており正の相関が見られますが、同じ時点で都道府県ごとのデータを比較すると逆に負の相関が現れます。視点を変えることで結論が真逆になることがあり、単に数字を追うだけでは正しい判断にたどり着けないことを実感しました。だからこそ、どの視点がより妥当かを見極め、試行錯誤しながら真実を探る姿勢が、データ分析において非常に重要だと感じました。

学部での学びを通して、データ分析の手法そのものを身に付けただけでなく、分析の過程で自分で仮説を立て、結果が仮説と異なった際にはその理由を考え、モデルの改善方法を試行錯誤する姿勢を養うことができました。この経験から、データを単に扱うだけでなく、課題を発見し改善していく力を培うことができたと考えています。

来春から製造業または流通業に特化したSIerのシステムエンジニアとして働きます。私が学部で身に付けてきたデータ分析に関する学びはどちらの業界においても大切なものであると考えています。例えば、物流業界には欠かせないPOSシステムにはデータ分析による予測が必要不可欠です。また、製造業のスマートファクトリーの実現に際しては、機械がどれだけ稼働しているかデータ化し、それを改善することで生産性を高めることが重要となります。そのため、私が学んできた課題を発見し改善していく力はこれから自分を助けるものになると確信しているので自信を持って働いていきたいと思います。

大学の講義を通して、自分が本当に興味を持てることを見つけることが最も大切だと思います。私自身、講義で学んだプログラミングに興味を持ったことをきっかけに、システムエンジニアという進路を選びました。また、経済学の講義で関心を持った少子化問題はゼミナールで研究テーマとして深掘りすることにつながりました。このような経験から、大学で育んだ興味は必ずどこかで自分を支えてくれるものになると感じています。意欲的に学び、多くの講義や経験を通して自分の興味を広げていってほしいです。