今回は、Aidemy Premium Plan卒業生で、転職に成功された島木優一さんにインタビューをしました。文系・プログラミング未経験からの学習の道のりや、サービスの活用法の仕方、転職活動などをお伺いしました！
プロフィール
高崎商科大学在学中に公認会計士試験に合格。卒業後、有限責任あずさ監査法人に新卒入社し、公認会計士として勤務。同社を退職後、プラスアルファのスキル習得を目的に、Aidemy Premium Planに入会。プログラミング完全未経験の状態から「データ分析講座」を中心に受講し、Pythonによる機械学習を習得。転職活動を経てフロンティア・マネジメント株式会社に入社し、現在はコンサルティング業務に従事する。
目次
スキル差別化のため、プログラミング学習を決意！
ーーまずは、プログラミングを学習しようと思ったきっかけを教えてください！
3年間会計士として働く中で「これは私がやりたいことではなさそうだ」と思い、転職を考え始めました。会計士からコンサルティング会社への転職はよくあるルートですが、3年間しか経験していない状況では会計士として5～6年のキャリアがある人との経験差を考えると、スキル不足だと思いました。そこで、別のスキルで他の人との差別化を図るためにプログラミングを学びたいな、と考えたことがきっかけです。
ーープログラミングを学ぶ際に様々な選択肢がある中で、Aidemy Premium Planでの受講を決めていただいた経緯を教えてください
まず、独学ではなくプログラミングスクールを選んだ大きな理由は、勉強時間が圧倒的に短く効率がいいからです。私は退職してから時間を作ってプログラミングを学ぼうと思っていたので、離職期間をなるべく短くしたいという思いがありました。
プログラミング言語の中でもPythonを選んだきっかけは、今後コンサルティング業務を行っていく上で重要となるデータ分析が、Pythonの特性に大きく合致していたからです。
そのPythonを集中的に学べるスクールで1番強いのがAIdemy Premium Planだったので、受講を決めました。自分が分からないところを質問できるという点や、体系的なカリキュラムで学ぶ道筋を提供していただける点にも非常に魅力を感じました。
毎日ストイックに学習し、選び放題システムを大活用
ーー最初に選択されたのは「データ分析講座」の3ヶ月プランですが、その後、選び放題システムを活用して全ての講座を受講されたそうですね。受講中、1日の時間はどのように使っていましたか。
生活習慣が乱れないように、朝6時に起きて夜23時に寝ることは決めていて、食事と入浴と休憩以外は、すべて勉強時間に充てていました。毎日、最低9時間ぐくらいは毎日学習できていたんじゃないかと思います。
せっかく受講料をかけて勉強している期間なのだから一日も無駄にしたくないと思い勉強を休む日はあまり作っていませんでした。
ーーかなりストイックですね！島木さんの成果物は、未経験からスタートして学習されている方の中では抜きん出て優秀でしたが、毎日このように努力されていたからなのですね。素晴らしいです。
プログラミング未経験からのスタート。自走力を高めて困難を乗り越えた
ーー島木さんはまったくのプログラミング未経験から学習スタートされたそうですので、現在スキルレベルに至るまでは相当ハードな道のりだったのではないかと思います。どのように勉強されましたか。
教材の問題をひたすら解いていく中で、なるべく自分自身でエラーの原因になっている間違いを見つけて、試行錯誤して改善直していくことを心がけていました。
今はYouTubeなどでも解説動画が増えているので、よく出てくるエラーを調べて、自分のエラーの原因を見つけていきました。わからないところは、ある程度調べた上で質問させていただきました。
そうやって勉強しながらハードルを乗り越えていったのかなと思っています。
ーーお話を伺うと、島木さんはすごく自走力がある方だなという印象を受けます。Aidemy Premium Planを受講して「これは良かった！」と感じたサービスはありましたか。
わからない部分を質問するとすぐに答えてもらえる環境だったことです。とても安心感がありました。プログラミングを学んでいると、環境構築やコードの実行時に出るエラーでつまずくことがあります。1人だとどうしてもネットでエラーの解決策を探すことに時間がかかり、肝心の学習に時間が割けなくなってしまうのです。
わからないところをまとめておいて、オンラインカウンセリングで一気に質問していました。わかりやすく解説していただけたので、とてもスムーズに学習できたと思います。チャットサポートの文面だけでは伝わりづらい質問もあったので、リアルタイムで質問できる場があったことには助けられました。
中でも一番良かったのは、環境構築のアドバイスです。例えば「MeCab」（オープンソースの形態素解析エンジン）を自分のパソコンにインストールする時に不明点について指導していただけたのは、大きなメリットだったと思っています。
そして、転職支援サービスをご案内いただいた点も良かったです。自分ではどこを探せばいいのかわからなかったので、転職活動をする際に活用しました。
サービスを通して、縁あって現在の会社に入社できましたので、とても助かったと思っています。
自然言語処理の成果物でユーザーの声を分析
ーー全ての講座を学ばれた中で、特に魅力的だった分野はありますか。
機械学習による将来予測と「ネットワーク分析」は、複雑なものを可視化できる点で、大変魅力を感じました。
また、自然言語処理分野の中でも、特に「レビューコメントの評価と分析」は価値のある分析手法として魅力的です。新しいものを作っていく上で、ユーザーの声は取り入れていく必要があるからです。
ーー確かに、レビューコメントなどの記述式のデータは活用が難しいですが、自然言語処理すると膨大な定性データを有用に扱っていけるのではないかと思います。
島木さんは、自然言語処理を利用した成果物をコンテスト「editch vol.3」でも発表。審査員の方にも高く評価いただきました！
▶︎ 島木さんの成果物
特待生の第1号！資格をキャリアに活用
ーー島木さんは「特待生プログラム」の「G検定パック」を活用され、G検定に合格されたと伺いました。転職活動にはプラスになりましたか。
Aidemy Premium Planでは、「特待生プログラム」を実施しています。20代の方のキャリア形成応援のため、転職をご検討の方を対象に資格取得を支援するサービスです。その記念すべき特待生第1号が島木さんです。
[特典1] G検定対策パック（4万円相当）を無償提供
[特典2] Ai人材検定を無償提供
※適用条件があります。詳しくはこちら
プログラミングスクールで学んだ成果として資格を保持していることは、転職アピールポイントのひとつになると思います。履歴書に「最近、G検定に合格しました」と書けたので、良かったと思っています。
ーー技術者が転職時にポートフォリオやGitHubを提出するように、非技術者は知識を証明できる資格を履歴書に書けると、学習の成果を端的にアピールできていいですね。
転職支援サービスを利用しスピーディに転職成功
ーー弊社の転職支援サービスもご利用いただきましたが、転職活動はどのように進めましたか。
学習開始から3ヶ月経ったタイミングで転職活動を始めました。まず8社ほど応募し、早めにご返信いただいた3社の面接に進みました。
第1希望のコンサルティング会社にエントリーシートと履歴書を送ると、すぐに1次面接のお話があり、そこからは早かったです。公認会計士の経験者を募集していたことに加えて、プログラミングを深く学んでいた私のチャレンジングな姿勢を評価され、内定をいただけました。
ーー内定まで、あっという間だったのですね。
初めからコンサルティング会社に絞って考えていたのですか？
実は、学習する中でエンジニアという選択肢も考えました。ただ、将来的にフリーランスエンジニアとしてやっていこうとした時に、プログラミングができるだけでは、お客様とのコミュニケーションの取り方や、案件の獲得方法、さらには起業するなどして組織が大きくなった時の経営方法などがわからないのではないか、という懸念がありました。
それならば、営業や経営についても学べるコンサルティングに携わっておくことこそ、もし将来フリーランスで働く時が来たら大きな力になると考え、まずはコンサルティング会社を目指そうと思いました。
ーー将来的にはフリーランスエンジニアを目指されているんですね。
はい、働き方改革やコロナ禍による働き方の変化で、家でも仕事ができることの魅力に気づいたんです。パソコン1台さえ持っていれば自分で何でもできるようになりたい、という思いで、フリーランスエンジニアを目指しています。
ーー場所や時間にとらわれず、自分のスキルで稼いでいくという将来像をお持ちなのですね！
今後、転職先のコンサルティング会社ではどんな業務を担当されますか。
経営執行支援です。クライアント先に常駐して、経営者や社員の皆さんと一緒に、経営にまつわる意思決定や事業推進を行います。そういったの業務の一環で、プログラミングを活かしていきたいなと思っています。
Python、機械学習で価値を創出していくことが目標
ーー今後、AIやPythonを使って、チャレンジしたいことを教えて下さい！
業務ではExcel作業の自動化など、生産性を高める部分にPythonを役立てていきたいと思っています。
また、過去のデータなどを使って、将来の予測モデルを作っていきたいです。
機械学習による予測モデルをひとつの目安として、クライアントに価値を提供できるのではないかと思っています。
そして、自然言語処理を使って、「ユーザーの声は集めているが、活用方法がわからない」というクライアントに対して、それを分析することで技術を役立てていきたいです。
プライベートで時間が作れた時には、理解をより深めるためにKaggleの問題にもどんどん挑戦していきたいなと思っています。
