01
まず相談から始められる
いきなり講座を決めるのではなく、今の経験・強み・方向性を整理しながら、 自分に合う進め方を考えられます。
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。
データサイエンス研究所では、目的にあわせて無料でご相談いただけます。
キャリアの棚卸し
リスキリング相談
給付金制度の確認
企業研修の相談
生成AI活用の壁打ち
「何から考えればいいか分からない」という段階でも大丈夫です。
壁打ち相手が必要な方にもおすすめです。
キャリア相談（無料）へ進む
※60分・オンライン／転職前提ではありません
目的別に詳しく知りたい方は、この下のサービス一覧からご覧いただけます。
Start Here
まずは、相談からでも。
目的別に詳しく見ることもできます
学び方をすぐ決める必要はありません。
まずは無料キャリア相談で方向性を整理しながら、
必要に応じて各サービスの詳細をご覧ください。
Why Data Science Lab
学びを、仕事で使える形に。
そして、キャリアにつながる形に。
データサイエンス研究所は、生成AI時代の現場で本当に使える力を身につけたい方に、 実践重視の学びと無料キャリア相談を提供しています。
02
仕事につながる学びを重視
学ぶこと自体を目的にせず、業務改善・意思決定・現場での活用まで見据えた リスキリングを大切にしています。
03
生成AI時代に合う選択肢
データサイエンスは、生成AI時代の業務改善・意思決定・キャリア拡張につながる、 有力な選択肢のひとつです。
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」が明確な人ばかりではありません。
まずは、今の悩みや迷いを整理するところから始められます。
何から始めればいいか決めきれない
AI、データ、資格など情報が多く、自分に合う学び方や順番が見えない。
今の仕事にどう活かせるか分からない
営業、企画、マーケ、管理職など、今の経験をどう強みに変えられるか知りたい。
転職すべきかも含めて迷っている
今の会社に残る道も含めて、これから何を軸に考えるべきか整理したい。
AI時代にどうチームを導くか悩んでいる
判断や指示だけでなく、データやAIを前提にしたマネジメントを整理したい。
学びたいが、時間が取れない
仕事や家庭と両立しながらでも、無理のない進め方を考えたい。
今のうちに自分の武器を作っておきたい
数年後も選べる立場でいるために、今から準備を始めたい。
自分に合う進め方を相談する
※まだ学ぶ内容が決まっていない段階でも大丈夫です
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、仕事の進め方や評価のされ方は大きく変わっています。
これからは、勘や経験だけではなく、データで整理し、判断し、次の打ち手を考える力が求められます。
働き方の変化
働き方・評価・役割が変わる時代です
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。
- 成果やスキルで評価される場面が増えている
- 提案や意思決定に、データに基づく根拠が求められている
- 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
会議や提案、報告の場で「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、現場データを活用した業務改善が広がっています。
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、データ活用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、
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
データサイエンスは、単に知識を増やすための学びではなく、 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学びです。
業界・職種を問わず活用できる汎用性
生成AI時代の業務改善・意思決定と直結しやすいこと
中長期的な需要があり、キャリアの土台になりやすいこと
Reskilling × Career Design
リスキリングは、
“何を学ぶか”の前に
“どう活かすか”を整理することから始められます
学び直しは、知識を増やすこと自体が目的ではありません。
仕事やキャリアにつながる形にするために、まずは今までの経験を整理し、
どの方向に進むのがよいかを考えることが大切です。
まず整理する
学び直しは、知識を増やすことが目的ではありません
今までの経験をどう活かせるかを整理し、どこに強みがあり、 どんな選択肢があるのかを明確にすることで、 学びは実務やキャリアにつながりやすくなります。
キャリアの棚卸し
選択肢の整理
学ぶ順番の設計
遠回りになりやすい進め方
とりあえず学び始める
- 何を目指すか決めないまま始める
- 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
おすすめの進め方
相談から始める
- 今の経験をどう活かすか整理する
- どんなキャリアにつなげたいか考える
- 学ぶ順番と実務での活かし方を決める
01
相談で整理できること
キャリアの棚卸し、選択肢の整理、30/60/90日の進め方まで、 今の自分に合う道筋を具体化できます。
02
相談後に見えやすくなること
今の経験の強み、活かせる方向、どの学びが必要かが明確になり、 学び直しが実務やキャリアにつながりやすくなります。
03
講座申込前提ではありません
まずは壁打ちとして相談し、データサイエンスが自分に合うかを確かめたい、 という段階でも歓迎しています。
無料キャリア相談へ進む
※「まだ整理できていない」段階でも大丈夫です
For Beginners
文系の方や、数学が苦手な方でも
無理なく始められます
データサイエンスは、最初から高度な数式やプログラミング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。
安心して始められる理由
最初に必要なのは、
“考え方”と“進め方”です
数式の暗記よりも、何を知りたいのか、どう判断したいのかを整理することが大切です。
今までのビジネス経験も、データ活用の大きな強みになります。
最初に必要なのは「考え方」
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最初の一歩です。
今までのキャリアが強みになる
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る
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
今までのキャリアを棚卸しすると、
データサイエンスで活きる強みが見えてきます
データサイエンスに必要なのは、専門知識だけではありません。
これまでの仕事で培ってきた現場理解・課題設定・関係者との調整力は、
データを活用し、仕事につなげるうえで大きな強みになります。
Career × Data Science
データサイエンスは、
今までの経験を“使える強み”に変えやすい分野です
営業、企画、マーケティング、管理職、事務職など、どんな職種でも
「現場を知っている」「課題を見つけられる」「人を動かせる」という経験は資産です。
そこにデータサイエンス実践力が加わることで、
判断・改善・提案の質を高めやすくなります。
01
データサイエンス実践力
データの背景や特徴を理解し、分析結果を実務へつなげる力です。 改善や意思決定に使える形で扱う力が土台になります。
新しく身につける力
02
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です。 これは今までのキャリアで培ってきた経験がそのまま活きます。
これまでの経験が活きる力
03
コミュニケーション力
課題を言語化し、関係者を巻き込み、提案を進める力です。 データを価値に変えるうえで欠かせない、実務の要となる力です。
今までの仕事で育ってきた力
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？
無料キャリア相談へ進む
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。
キャリア相談で棚卸しをして、あなたにとって意味のある学び直し（リスキリング）の道筋を一緒に作りませんか。
無料キャリア相談を予約する（Timerex）
※オンライン（目安30分）／転職前提ではありません／無理な勧誘はありません