どうも。つじけ（tsujikenzo）です。このシリーズでは「ノンプログラマーのデータ分析リテラシー」と題しまして全4回でお送りしています。今日はいよいよ最終回4日目でございます。
前回までのおさらい
前回は「最初の一歩を踏み出そう」と言うことで、「体型的なリテラシーを高めよう」「個別具体的な技術を高めよう」という2つの方法をご紹介しました。
今回は3つの方法の内「残りの1つの方法」と「走りながら成長しよう」という内容をお送りいたします。
いきなり宝物をGETしよう（成果、インカムへのリテラシー）
私たちには2つのインカムがあります。それは収入と時間です。地図や個別の武器のことなんて考えるのは回りくどいです。収入が上がること、自由に使える時間が確保できることを意識してみましょう。
【収入】収入を上げる為に手っ取り早い方法は、そのスキルが求められている職に就く（もしくは事業を行う）ことです。貴方が得たい収入に対して、相手が求めるスキルを身に付ければいいのです。宝物が欲しければ宝物を持っている相手に交渉しましょう。
【具体的な次のアクション】
・データサイエンティストなどの転職情報を調べてみる
・まずは希望する収入を得る為に求められそうなレベル感を知ってみる
【MEMO】将来は求めらるスキルが変わっていくことも念頭に置きましょう
【時間】人間は日々判断をするために時間を使っています。判断に迷う事案はより多くの時間を使います。しかし判断材料（エビデンス）が十分にあれば問題ありません。今まで浪費していた時間が短縮できるリターンは大きいです。自分にとって宝物は時間だということをハッキリさせてみましょう。
【具体的な次のアクション】
・普段行っている判断を洗い出す
・今まで検討しなかった「難しい判断」を議題に挙げてみる
・学習前と学習後の「判断材料が出揃うコスト」を見積もってみる
【MEMO】思い切って何かを止めることも必要です。
やりたいことが明確なら走り始めよう
2つのインカムに直結しなくても、やりたいことが明確に見えているなら、まず走り始めてから地図を更新したり、個別の武器を磨いて装備したりしましょう。下記のような目的を達成する為に準備万端になる日を待つことはありません。
・売り上げを上げたい
・コストを下げたい
・性能を上げたい
・確率が知りたい
実は、地図は常に最新に更新しないといけないし、武器は常に磨いて装備しないといけないものです。いきなり宝物をGETしにいくのもアリですが、また振り出しに戻る日もあります。なので今回ご紹介した3つの方法の内、どれから始めないといけないという順番はありません。
データ分析リテラシーはOJTで
ここまで来てなんですが、もしかしたら必要な第一歩は「Excelで年間のコストを集計してみる」かもしれません。そこにはPythonのパの字も、機械学習のきの字もありません。
「何から始めればいいかなんとなく見えてきた」という方は、是非学習を習慣化し長くリターンを得続けることを考えてください。それは3つ目のインカム（収入・時間）です。ノンプログラマーのお仕事は研究ではありません。知的探求心を追い求める時間は自分が思っている半分くらいでいいでしょう。常に自分を評価しているのは誰かを意識し、評価を得ることでまた学習時間を確保していきましょう。
まとめ
以上で、『ノンプログラマーのデータ分析リテラシーの向上』についてまとめてみました。スマホやIoTが当たり前になった社会では、今まで難しかった課題もどんどん解決されていくでしょう。それは人類が新しい地図を手に入れたとも言えます。我々がGASやPythonでバックオフィスの事務作業を自動化したように、ノンプログラマーもデータ分析リテラシーを高めると沢山メリットがありそうですね。
昔からあったけど、製造業や疫学だけでなく現代になって身近に使えるようになったものの一つが「確率・統計」です。インパクトが強いので「AI・機械学習」といった言葉がもてはやされていますが、私たちノンプログラマーがその道具を武器として携えなければいけない時は必ず来ます。（断言してしまった。。。）つまり『ノンプログラマーのデータ分析リテラシーの向上』が必要となってくるのです。
このシリーズで皆さんの「データアナリティクス、興味はあるけど何から始めていいかわからない」というモヤモヤが少しでも晴れたら幸いです。私も一歩ずつ成長していきたいと思います。
あ、そうそう、アドバイスを受けた例の相談者は先日こう言ってました。
「どうやら私は『データベースとは何か』を学んだ方が良さそうね。ありがとう、
つじけさん。」
