セルフコーチングやってみた

この人みたいになれたらいいなとか、こんなふうに活躍したいなとか、宙ぶらりんな願望だけは立派にふくらんできりがない。食べ放題メニューを前に、あれもこれも食べたいわくわく感で満足している感じ。まだ何も食べてないのに。

情報を眺めただけでやった気になっている現状を脱却すべく、いろんな方々が利用されているnoteをまずは始めてみることにした。

（自分的）記念すべき初投稿は、セルフコーチング。以前こばかなさんという方のTwitterを見てコーチングというものを知ったのですが、これ断片的に散らかっている自分の状況を整理するのにもとてもよいなと。

ゆるぼ：Twitter上の公開コーチング実験に付き合ってくれる方。

テキストでコーチングできるか実験したいので、相談内容をこのツイートにリプしていただけたら考えるための質問をします。

（全員にリプできない、会話の途中でやめる、すぐ返信できない可能性が高いですがそれでもよければ…！）

— メモちゃん (@kobaka7_memo) February 21, 2019

やり取りが私の状況（分野）に似ていると思ったものをモデルにさせていただいて、いざ。

セルフコーチングスタート。

🎤「相談したい内容を教えてください」

私「データサイエンティストと呼ばれるような人材になって、マーケティング・コンサルタント領域でもっとビジネス課題を解決するための良質な提案ができるようになりたいのですけど、自分が必要だと思う学習努力と時間が投下できていないなと思っています」

🎤「なるほど！データサイエンティスト（の卵）として
・〇年〇月〇日までに
・具体的にはどのように
成長したいですか？下は挙げられるだけ箇条書きでお願いします！」

私「2020年12月31日までに
●ビジネス上の目標立案や判断に使えるデータ分析ができるようになる
→ビジネスを体系的に学ぶ手段として中小企業診断士の資格取得を目指す
●分析ツールに頼らずともデータを適切に取り扱えるようになる
→PythonやSQLでほしいデータの取得や加工を行えるようになりたい
●相手に伝わって、きちんとアクションまで起こさせる改善提案を行う」

★成長したい部分をわかりやすく図示すると上記かなと思います。この表は私がひそかにネットストーキングしている元メルカリの樫田光さん（@hik0107）がだいぶ前に書かれているこちら↓の記事から拝借しました。https://qiita.com/hik0107/items/f9bf14a7575d5c885a16

大体この表で『書き』で2個くらいに強みがあり、それ以外は『読み』ができるのであれば、データ分析プロセスに関わる人間としては十分強力なのではないかと思う。

この指標を参考に、決定的に足りないコーディング能力と、実力が不足しており現状十分にはできていないビジネスマネージャ視点を強化していきたいと考えています。

🎤「おおおいいですね。もしこれらを全て達成できたら12月のぐらさんは今と何が変わっていそうですか？」

私「提案の質とスピードが上がると思います。データをより有効に活用・連動させてビジネス課題の解決策を導けるようになるはずです。周囲の信頼や評価も上がるのではないでしょうか。自信や活力も出てくると思います」

🎤「素晴らしい。提案の質とスピードが上がって、実力にも自信がついたら、１月からのぐらちゃさんは何を目指すと思いますか？」

私「PDCAの精度を高めたいです。（おこがましいですが）データ分析・改善提案させていただける企業やビジネスの募集などをしてみたいなと思っています」

🎤「なるほど最初の目標3つを達成すると、提案力が身につき、より多くのビジネス課題に役立てるようになるのですね。
では自分が必要だと思う①時間②努力はそれぞれ具体的にどのようなものですか？②に関してはまた箇条書きでかけるだけお願いします！」

私「それぞれ以下の通りかなと思います」
①時間
●中小企業診断士の勉強・過去問をする時間
●PythonやSQLについて学ぶ時間
●PythonやSQLをテスト実装してみる時間
●データ分析関連のインプット・アウトプットする時間

②努力
●毎日勉強時間を確保（テレビやマンガの誘惑に負けすぎない）
●隙間時間の活用
●計画を立てて実行する
●アウトプットしたものは公開
●モチベーションを維持する

🎤「ありがとうございます！
ではまず①時間に関して、12月に目標を達成するために
●中小企業診断士の勉強・過去問をする時間
●PythonやSQLについて学ぶ時間
●PythonやSQLをテスト実装してみる時間
●データ分析関連のインプット・アウトプットする時間
それぞれ具体的にどのくらいの時間が必要だと感じますか？
（1日n時間、トータルでx時間など）」

私「整理するとこう。
●中小企業診断士の勉強・過去問をする時間
12月末までに、中小企業診断士資格勉強の1周目（座学＋過去問）完了
（1次試験は毎年8月で、何周か繰り返して勉強しないと受からないといわれているので、4月までに2周目、5~7月で過去問中心に復習のプランを想定）
⇒私が利用しているオンライン講座のコース（一次試験）
・座学＝ざっくり平均60分×220単元
・過去問＝ざっくり平均60分×14単元
★つまり60分勉強できる時間が234日あればいい。けれどPythonなどの勉強時間も確保したいので、平日は中小企業診断士、土日はPython・SQL学習といったんは分割することにする。
平日に限定すると、6月～12月末までで使えるのは140日なので、平日2時間弱/1日を確保できればよい。

●PythonやSQL勉強＋テスト実装
土日ベース。必要な時間が現状想定できないので、、作れる時間でいくと、土日は3時間ずつくらい。3h×8日×7ヵ月とすると、使える時間は168時間。
※初学者で何から手をつけるのが正解なのか悩んでいるので、タダケンさん(@tadaken3)が紹介されている下記を参考に始めてみたい。
https://tadaken3.hatenablog.jp/entry/recommend-data-analysis-books

●データ分析関連のインプット・アウトプット
インプット30分、アウトプット1時間。アウトプットは中小企業診断士の学習内容を絡めてやってみたい。これは平日の余力を使うイメージ」

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実際にTwitterで行われていたコーチングはまだ続くのですが、、今回実はこの時間配分を整理するのが大きな目的だったので、noteはいったん終わりにします。
やってみまして、まず相談内容のところを書くのにすごく詰まりました。自分の目的地を言語化できない、くぅぅぅと何度も書き直しました。その意味でもあいまいな心のもやもやを整理できたかなと思います。

PythonやSQLの学習については、計画を詳細化したものを別のnoteにまとめられたらなと思います。

また口だけにならないように、、（だいたい子の寝かしつけのときに寝落ちしてしまうパターンが多いのでそれをどうにか回避して）、着実に続けていきたいと思います。