AI、データ、資格……情報が多すぎて、何から始めればいいか決めきれない
学び直しの必要性は感じている。
でも、自分の経験に合う学び方や順番が見えず、動けずにいる。
リスキリング×キャリア相談（無料）｜データサイエンス研究所
一人ひとりの
キャリアを活かしたリスキリングを
学び直しの前に、まずはキャリアの棚卸し。
経験・強みを整理し、生成AI時代に向けた「学びの順番」と「活かし方」を一緒に設計します。
キャリア相談（無料）へ進む
※30分・オンライン／転職前提ではありません
データサイエンス研究所は、
生成AI時代のビジネスの現場で本当に使える力を身につけたい人のために、
実践重視のデータサイエンス講座を提供しています。
私たちが大切にしているのは、スキルを身につけること自体ではなく、
その学びをどう仕事に活かし、どうキャリアにつなげるかまで支援することです。
For You
こんな悩みを感じている方へ
リスキリングを考え始めたとき、最初から「何を学ぶか」が明確な人は多くありません。
まずは、今の悩みや迷いを整理することから始めましょう。
今の仕事にデータやAIをどう活かせるのか、具体的なイメージが持てない
営業、企画、マーケティング、管理職。
今の経験を捨てずに、どこから強みに変えられるのか知りたい。
友人の転職が気になる。でも自分は何を軸に考えるべきか分からない
転職も気になる一方で、今の会社に残る方が合っている気もする。
そもそも自分はこれから何を強みにしていきたいのか整理できていない。
管理職になったが、AI時代にどうチームを導くべきか悩んでいる
判断や指示だけでなく、データやAIを前提にしたチーム運営が求められる中で、
何を理解し、どうリードすべきかを整理したい。
子どもが生まれ、学び直したい気持ちはある。でも時間が取れない
30代半ば。仕事も家庭も大切にしたい一方で、
このまま数年過ぎてしまうことに少し焦りがある。
この先の働き方を考えると、今のうちに自分の武器を作っておきたい
転職前提ではない。
数年後も選べる立場でいるために、今できる準備を始めたい。
Why Reskilling Now
なぜ今、ビジネスパーソンに
リスキリングが必要なのか
生成AIの普及やテクノロジーの進化により、多くの現場で 「勘や経験だけでは判断しにくい場面」 が増えています。
営業、企画、マーケティング、管理職など、職種を問わず、データを使って状況を整理し、 次の打ち手を考える力が求められるようになりました。
時代の変化
生成AI時代には、
勘や経験だけではなく、
データで整理し判断する力が求められています。
働き方の変化
働き方・評価・役割が変わる時代背景
これまでの経験や肩書きだけではなく、 「何ができるか」「どう価値を出せるか」が より重視される時代になっています。
- 年功序列ではなく、成果やスキルで評価される場面が増えている
- 意思決定や提案に、データに基づく根拠が求められている
- リモートワークや副業など、働き方やキャリアの選択肢が広がっている
特に30代・40代のビジネスパーソンにとって、リスキリング（学び直し）は
“選択肢”ではなく、これからのキャリアを広げるための土台
になりつつあります。
評価軸の変化
提案資料や報告、会議での意思決定など、さまざまな場面で 「数値で示せること」が重視されるようになっています。
DXの浸透
業種を問わずデジタル化が進み、現場に蓄積されたデータを活用して 業務改善や生産性向上につなげる動きが広がっています。
共通言語としてのデータ
部署や立場を越えて議論し、合意形成を進めるうえでも、 データを共通言語として使えることの重要性が高まっています。
Data Science × Reskilling
リスキリングの中でも、
リスキリングの中でも、
ビジネスパーソンに注目されているのがデータサイエンス
生成AIの普及やDXの進展によって、仕事の進め方や評価のされ方は大きく変わりつつあります。 これからは、経験や肩書きだけでなく、 「何ができるか」「どう価値を出せるか」 がより重視される時代です。
その中でリスキリングは、単に知識を増やすためではなく、 状況を整理し、根拠を持って判断し、改善につなげる力 を身につけるための学びになっています。 こうした実務とつながりやすい力として、今多くのビジネスパーソンに選ばれているのがデータサイエンスです。
01
業界・職種を問わず
活用できる汎用性
02
生成AI時代の業務改善・意思決定・DX推進と
直結しやすいこと
03
中長期的に需要が高く、
キャリアの土台になりやすいこと
営業、企画、マーケティング、管理職など、 非エンジニア職のビジネスパーソンでも、 データサイエンスの考え方やスキルを活かせる場面は急速に増えています。
Reskilling × Career Design
リスキリング×キャリア相談で、
“学び直し”を成果につなげる
何を学ぶかの前に、今までの経験をどう活かせるかを一緒に整理します。
学び直しは、知識を増やすことが目的ではありません。
仕事で使える形に落とし込み、提案や意思決定に活かせるようになることで、 学びは成果につながります。まずは今までの経験を整理し、 どこに強みがあり、どんな選択肢があるのかを明確にします。
迷っている段階でも大丈夫です
学びを成果につなげやすい進め方があります
何を学ぶかを急いで決めるより、今の経験をどう活かすかを整理してから始める方が、 学びは実務やキャリアにつながりやすくなります。
遠回りになりやすい進め方
- 何を目指すか決めずに学び始める
- 業務と結びつかない内容を選んでしまう
- 独学だけで進めて迷いやすくなる
学び方とキャリア設計が分かれていると、継続もしづらくなります。
相談から始める進め方
- 今の経験をどう活かすかを整理する
- どんなキャリアにつなげたいかを考える
- 学ぶ順番と実務での活かし方を一緒に決める
方向性が見えると、学び直しが成果につながりやすくなります。
相談で一緒に作るもの
キャリア棚卸しメモ
経験・強み・価値観を整理し、「活かせる形」に言語化します。
選択肢マップ
現職強化／転換／副業など、現実的な選択肢を整理します。
30/60/90日リスキリング計画
学ぶ内容・順番・アウトプットを、続けられる計画に落とします。
相談後に見えやすくなること
経験が“再現性”になる
感覚や属人的な判断をデータで言語化できると、成果が再現しやすくなります。
意思決定に近づく
根拠を持って提案できると、会議・企画・施策の中心に入りやすくなります。
変化に強いキャリア設計へ
AIやDXで業務が変わっても、問いを立てて価値を出す力は残ります。
無料キャリア相談へ進む
※「整理ができていない」段階でも大丈夫です
For Beginners
文系の方や、数学が苦手な方もデータサイエンティストに
データサイエンスは、最初から高度な数式を使いこなすことが目的ではありません。 まずは仕事の課題を整理し、データを読み取り、意思決定に活かす力から身につけていきます。
最初に必要なのは「考え方」です
数式の暗記よりも、何を知りたいのか・どう判断するのかを整理することが大切です。
今までのキャリアとビジネス経験が強みになります
現場理解や課題設定、関係者との調整力は、データ活用でも大きな武器になります。
相談しながら学ぶ順番を決められます
自分に必要な範囲から始められるので、無理なく学びを進めやすくなります。
Three Core Skills
データサイエンティストに必要な3つのスキル
あなたのビジネス経験（現場の理解力、コミュニケーション力）が最大化
そのためには「データサイエンス実践力」が不可欠です。
①
データサイエンス実践力
データ（背景・特徴）を理解し、分析手法を選択し、分析結果を業務へ適応する力
データサイエンス講座で習得する実践力
②
現場の理解力
業務の流れ、顧客の行動、業界の構造を読み解く力
✓
これまでのビジネスで自然に磨いてきたもの
③
コミュニケーション力
課題を言語化し、関係者を動かすコミュニケーション力
✓
これまでのビジネスで自然に磨いてきたもの
BUSINESS USE CASES
実際のビジネス活用例
様々な職種でデータサイエンスが活用されています。
あなたのビジネス経験を活かせる分野を見つけてください。
USE CASE
営業職:商談プロセスの改善
現場の感覚で数字を裏付け、提案の説得力を増加
顧客データ分析により成約率向上を実現し、営業効率を大幅に改善します。
USE CASE
広報・PR職:CMの効果検証
広告費の最適化を実現
媒体選択と予算配分を行い、ROIを最大化します。
USE CASE
企画職:新商品の仮説検証
仮説力と実行力がデータで強化
市場データと顧客インサイトから成功確率の高い商品企画を立案します。
Financial Support
専門実践教育訓練給付金制度・Reスキル講座認定
「学びたいけど、費用が不安」——そんな方でも挑戦しやすいよう、公的制度の対象講座として認定されています。
最大
80%
給付（条件を満たした場合）
専門実践教育訓練給付金制度（対象講座）
本講座は「第四次産業革命スキル習得講座」として、専門実践教育訓練給付金制度の対象です。 条件により70-80%の給付金が取得可能です。受講料の負担を大きく抑えて学習を進められます。
※給付の可否や給付率は条件により異なります。詳細は相談時にご案内します。
経済産業省認定
経済産業省「Reスキル講座」認定
第四次産業革命スキル習得講座として認定されています。 学び直しを"キャリアに活かす"ための公的な裏付けとして、安心材料になります。
働きやすさ向上
データで整理して進めることで、仕事の迷いと手戻りを減らします。
収入UP
価値を数値で説明できるスキルが、評価・待遇に反映されやすくなります。
リモートワーク
場所に縛られない働き方を選べる職種・業務範囲が広がります。
キャリアアップ
転職だけでなく、社内DX推進や企画・提案力の強化にもつながります。
給付金の対象になるか、どんな学び方が合うか—不安な点から整理できます。
無料キャリア相談へ進む
Student Success Stories
受講生の声
様々な背景を持つビジネスパーソンが、データサイエンスのリスキリングで新しいキャリアを築いています
30代 マーケティング職
広告代理店勤務
顧客データ分析で提案の説得力が上がり、年収もアップ
Before：経験はあるが、提案が「感覚頼り」になりやすかった。
After：顧客データを分析し、根拠ある提案ができるように。
成果：提案の説得力が向上し、年収150万円アップ。
営業経験を活かして、顧客データの分析ができるようになりました。提案の説得力が格段に上がり、年収も150万円アップしました。
20代 営業職
IT企業勤務
未経験からでも、データドリブンな提案ができるように
Before：文系出身で、分析や統計に苦手意識があった。
After：基礎から段階的に学び、提案にデータを使えるように。
成果：社内での評価が向上し、提案の再現性が上がった。
文系出身で不安でしたが、基礎から丁寧に教えてもらえました。今ではデータドリブンな提案ができるようになり、社内での評価も上がりました。
40代 企画職
メーカー勤務
データサイエンスでリモート中心の働き方を実現
Before：場所や時間に制約があり、働き方を変えたいと感じていた。
After：データ活用スキルを武器に、業務の進め方を改善。
成果：リモートワーク中心で成果を出せるように。
リモートワーク中心の働き方を実現できました。データサイエンスのスキルで、場所にとらわれない仕事ができています。
30代 コンサルタント
コンサルティングファーム
提案の幅が広がり、業務効率化にも大きく貢献
Before：分析結果の説明や再現性に課題を感じていた。
After：分析の考え方・手法選択が体系化され、提案が強化。
成果：クライアントへの提案の幅が拡大し、効率化にも寄与。
データ分析力を身につけたことで、クライアントへの提案の幅が広がりました。業務の効率化にも大きく貢献できています。
20代 事務職
金融機関勤務
Excel集計からSQL・Python・生成AI活用へ、分析の幅が一気に広がった
Before：Excelでの集計はできるが、深い分析に限界があった。
After：SQL・Pythonを使った本格分析ができるように。
成果：分析の幅が広がり、業務改善の提案がしやすくなった。
Excelでのデータ集計からステップアップし、SQLやPythonを使った本格的な分析ができるようになりました。
40代 管理職
小売業勤務
自分が学ぶことで、チームのデータリテラシー向上にもつながった
Before：チームにデータ活用を広げたいが、進め方が曖昧だった。
After：自らスキルを習得し、判断軸と指導ができるように。
成果：部下への指導や改善推進がしやすくなった。
チームのデータリテラシー向上のため受講しました。自らスキルを身につけたことで、部下への指導もできるようになりました。
「自分の仕事だと、どこから始めるべき？」を整理するのが近道です。まずは無料のキャリア相談で方向性を整理しませんか？
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Career Possibilities
転職後・受講後の活躍例
データサイエンススキルを活かし、リモートワークや柔軟な働き方を実現するなど、多様なキャリアパスで活躍しています。
CAREER WINDOW
データアナリスト
意思決定を支える「見える化」で、現場を動かす。
役立つ視点
- ▸ 散らばったデータを整え、KPIや課題を短時間で可視化する
- ▸ ダッシュボードで「今どうなっているか」を共有し、判断を速くする
- ▸ 施策の前後比較や要因分解で、改善の打ち手を具体化する
ビジネスデータの分析と可視化。レポート作成だけでなく、改善提案までつなげる役割として活躍します。
CAREER WINDOW
マーケティングデータサイエンティスト
「お客様」を理解し、施策の精度をデータで上げる。
役立つ視点
- ▸ 顧客分析で「誰に」「何を」届けるべきかを言語化する
- ▸ LTVや継続率を見ながら、打ち手の優先順位を決める
- ▸ A/Bテスト・効果検証で、施策改善を回し続ける
顧客分析とマーケティング最適化。施策の効果検証や改善を通じて、売上や継続率の向上に貢献します。
CAREER WINDOW
経営企画
経営課題を"構造化"し、解決までの道筋をつくる。
役立つ視点
- ▸ 現場の声とデータを統合し、課題の構造を整理する
- ▸ 施策の効果を測れる形に落とし込み、意思決定を支える
- ▸ 部門横断で合意形成し、推進・検証まで回す
経営課題の発見と解決提案。データを根拠に、部門横断の課題整理と推進で価値を発揮します。
FAQ
よくある質問
疑問にお答えします
文系出身・数学が苦手なのですが大丈夫でしょうか？ ∨
はい、問題ありません。本講座は「いきなり高度なプログラミング」から始めず、 Excelやスプレッドシートなど、なじみのあるツールでデータに慣れるところから段階的に進みます。 その後、Python・SQL・生成AIへステップアップします。
不安がある方は、キャリア相談で「どこから始めるのが最適か」を整理できます。
働きながら受講できますか？ ∨
はい、受講生の多くが仕事と両立しながら学習しています。 アーカイブで復習できるため、忙しい時期があっても自分のペースで進めやすい設計です。 また、つまずいた点は質問できるため、学習が止まりにくい環境です。
目安の学習ペースやスケジュールの立て方は、相談で一緒に調整できます。
転職サポートはありますか？ ∨
はい、キャリア相談として個別にサポートしています。 転職だけでなく「今の仕事で活かす」「社内でDXを進める」など、目的に合わせて 学び方とキャリアのつなげ方を整理します。
まずは現状と目標を伺い、目指せる職種や進め方を一緒に設計します。
給付金制度について教えてください ∨
本講座は、専門実践教育訓練給付金制度の対象講座（第四次産業革命スキル習得講座）として認定されています。 条件により、70-80%の給付金が取得可能です。
給付の可否や手続きは個人の状況により異なるため、詳細はキャリア相談でご案内します。
「自分が対象か不安」「手続きが難しそう」という段階でも、相談で整理できます。
クレジット払いは可能でしょうか？ ∨
はい、クレジットでのお支払いを承っています。申込時を５万円をお支払いいただき、残金を受講完了時までにお支払いいただく等の分割払いも可能です。
お支払い方法についても、お気軽にご相談ください。
今の経験を、
“未来で活かす”リスキリングへ。
迷っている段階で大丈夫です。
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