データ・AI/事業会社のアナリスト → データサイエンティスト

大手小売企業の営業企画 → データ分析支援企業のデータアナリスト

31歳/460万円 → 740万円(+280万円)

転職前大手小売企業/営業企画(事業会社)
転職後データ分析支援企業/データアナリスト(IT・データ)
年齢・経験年数31歳/前職5年
年収460万円 → 740万円(+280万円)
転職のきっかけ市場価値が上がっていない感覚
選考の論点手を動かせないと見られる
効いた進め方不足している知識を先に埋めた/成果を数字に置き換えた
選考の状況応募20社・書類通過9社・内定2社/約8か月

転職前の状況

大手小売企業で営業企画として5年。集計と資料作成が業務の大半で、分析の結果が意思決定に届く前に止まることが多かった。

転職を考えたきっかけ

やっていることの難易度は上がっていた。ただ、それが社内の事情に固有の難しさであることにも気づいていた。31歳を過ぎて、その固有性が積み上がるほど動きにくくなることが不安だった。

選考でネックになったこと

設計はできるが実装から離れている、という状態が最も評価しにくいと、面接で率直に指摘された。

どう進めたか

不足していた領域を7週間で最低限埋めることにし、範囲を絞って学習した。網羅ではなく、面接で論点になる部分だけに絞ったのが結果的に効いた。

定性的な表現を一度すべて削り、数字が入らない実績は書かないというルールで再構成した。書ける実績は半分以下に減ったが、面接の議論が具体的になった。

応募20社、書類通過9社、最終面接まで進んだのが3社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約8か月かかっている。

年収の動き

280万円の増加分の多くは、本人の評価というよりIT・データの相場そのものの差だった。同じ経験でも、置く場所を変えるだけで水準が変わる。

このケースから読み取れること

実務経験が足りないとき、最短の証明は職務経歴書の書き方ではなく、小さくても自分でやり切った1件だった。

自分の場合はどうか、を確かめたいとき

事例は型であって、そのまま当てはまるものではありません。 いまの経歴でどのパターンに近いのか、何が論点になりそうかを整理したい方は、キャリア相談をご利用ください。

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