【データアナリスト向け】職務経歴書の書き方｜書く前の構成が重要

こんにちは、とめです。

データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！

「未経験からデータアナリストを目指したいけど、職務経歴書に何を書けばいいのか分からない…」

このように悩んでいませんか？

実際、未経験からデータアナリストへの転職を目指す人の多くが、職務経歴書の作成でつまずきます。

なぜなら、

という悩みを抱えているからです。

私自身も未経験からデータアナリストへの転職活動を行った際に職務経歴書を作成しました。
その時に感じたのは、職務経歴書は書き始める前の構成で8割決まるということです。

多くの人は最初から職務経歴書を書き始めます。

しかし本当に重要なのは、「これまでの経験の中で何をアピールするのか」を先に整理することです。

未経験者の職務経歴書は、経験を盛るものではありません。

これまでの経験の中から、

を整理し、

データアナリストとして活躍できる可能性を伝えるものです。

そこで本記事では、未経験からデータアナリストを目指す方向けに、
職務経歴書を書く前に考えるべきことから、職務要約・職務経歴・自己PRの書き方まで詳しく解説します。

この記事を読むことで、以下のような事がわかります。

「自分にはアピールできる経験がない…」という状態から、
「この経験ならデータアナリスト向けに書けそうだ！」と思える状態を目指しましょう。

データアナリストの職務経歴書は「書く前の構成」で8割決まる

未経験者の職務経歴書で最も重要なのは、文章力ではありません。

「何をアピールするか」を書く前に整理することです。

実際、職務経歴書で悩んでいる人の多くは、
書き方が分からないのではなく、何を書けばいいか分からない状態になっています。

だからこそ、いきなり書き始めるのではなく、
まずは構成を考えることが大切です。

未経験からデータアナリストを目指す人の多くは、
職務経歴書を開いてすぐに書き始めようとします。

しかし、その方法だと失敗するケースが少なくありません。

なぜなら、

状態だからです。

その結果、職務経歴書が「担当業務の一覧」になってしまいます。

例えば、

といった内容だけを書いても、採用担当者は
「この人がデータアナリストとして活躍できる理由」をイメージできません。

職務経歴書は業務報告書ではなく、自分を採用するメリットを伝える資料です。

そのため、まずは何をアピールするのかを整理することが重要になります。

　

未経験者の場合、採用担当者は「データ分析の実務経験」
だけを見ているわけではありません。

むしろ重視しているのは、
データアナリストとして活躍できそうな素質があるかです。

例えば、

といった点を見ています。

データアナリストの仕事は、単にデータを集計することではありません。

データを活用して課題を解決することです。

そのため、過去の仕事で課題解決や業務改善に取り組んだ経験は、非常に評価されやすくなります。

私自身も未経験から転職活動をしていた頃、
「データ分析経験がないからアピールできることがない」と思っていました。

しかし実際には、多くの経験がデータアナリストの仕事につながります。

と伝えられます。

重要なのは、過去の仕事内容をそのまま書くことではありません。

その経験の中にある

を見つけることです。

未経験者の職務経歴書は、経験を盛るものではありません。

これまでの経験の中から、
データアナリストとして活かせる要素を整理して伝えるものです。

まずは、

を書き出してみましょう。

この作業を行うだけで、職務経歴書の完成度は大きく変わります。

データアナリスト向けに職務経歴書で整理すべきこと

職務経歴書を書く前に、まずは「自分がアピールできる材料」を整理しましょう。

未経験者の場合、職務経歴書の質は文章力ではなく、事前準備で決まります。
まずは、これまでの経験の中からデータアナリストに活かせる要素を洗い出すことが重要です。

データアナリストは数字を扱う仕事です。

そのため、過去に数字を使った経験は立派なアピール材料になります。

例えば、

などです。

ここで重要なのは、成果の大きさではありません。
数字を見ながら仕事をした経験があることです。

まずは、これまでの仕事で数字に触れた業務を書き出してみましょう。

　

データアナリストは、課題を見つけて改善する仕事です。
そのため、業務改善の経験は高く評価されます。

例えば、

といった経験です。

職種は関係ありません。

営業でも、事務でも、接客業でも、
改善経験があれば十分アピールできます。

次に整理したいのがスキルです。

特に、ロードマップに沿って学習してきた人なら、
すでに強みになるスキルを持っています。

▼ロードマップ

例えば、

などです。

この段階では、どのレベルまで書くかを考える必要はありません。
まずは、学習した内容をすべて書き出しましょう。

後から職務経歴書に落とし込めば問題ありません。

　

未経験者にとって、ポートフォリオは非常に重要な武器です。

なぜなら、実務経験がなくても、分析力を証明できるからです。

例えば、

などです。

前回作成したポートフォリオ記事でもお伝えしましたが、
採用担当者は分析結果だけでなく、仮説や改善提案も見ています。

そのため、作成したポートフォリオも忘れずに整理しておきましょう。

　

ここまで整理できれば、職務経歴書に書く材料は揃っています。

この4つが見つかれば、未経験者でも十分にアピールできます。

【データアナリスト向け】職務経歴書の基本構成

職務経歴書は、思いついた順番に書くものではありません。

採用担当者が読みやすいように、決まった構成で整理することが重要です。

特に未経験者の場合は、何を伝えるかだけでなく、
どの順番で伝えるかも評価に影響します。

まずは職務経歴書全体の構成を理解しましょう。

職務経歴書は大きく分けて5つの構成で書きます。

職務要約

職務要約は、職務経歴書の冒頭に書く要約部分です。

採用担当者は、最初から最後までじっくり読んでくれるとは限りません。
そのため、最初の数行で「どんな人なのか」を伝える必要があります。

職務要約は、いわば職務経歴書の自己紹介です。

ここで興味を持ってもらえるかどうかで、その後の印象が大きく変わります。

職務経歴

職務経歴は、これまでの仕事内容を整理するパートです。

ここでは、会社名や所属部署を書くことが目的ではありません。

採用担当者に「どのような経験を積んできたのか」を伝えることが目的です。

そのため、担当業務だけでなく、
成果や工夫した点も整理して記載します。

活かせる経験・スキル

未経験者にとって重要なのが、このパートです。

なぜなら、データ分析の実務経験がなくても、
活かせるスキルを伝えられるからです。

例えば、

などがあります。

また、業務改善経験や数値管理経験も、
データアナリストに活かせる要素になります。

自己PR

自己PRでは、自分の強みを伝えます。

ただし、

「頑張ります」
「学習意欲があります」

だけでは評価されません。

重要なのは、これまでの経験を根拠として、
データアナリストに向いている理由を伝えることです。

そのため、過去の経験と将来の活躍イメージを結びつける役割があります。

ポートフォリオURL・成果物

未経験者の場合、ポートフォリオは非常に重要です。

なぜなら、実務経験の代わりに分析力を証明できるからです。

これまで学習してきた成果を、採用担当者に見てもらうためにも、
職務経歴書にはポートフォリオを掲載しましょう。

特に、分析テーマや成果物の概要が分かる形でまとめておくと、
面接時の話題にもつながります。

▼ポートフォリオの基礎と作り方

ここまで紹介したように、職務経歴書は大きく分けると

で構成されます。

この骨組みを理解しておくと、何をどこに書くべきか迷いにくくなります。

職務要約の書き方

職務要約は、職務経歴書の中で最も読まれる部分です。

そのため、これまでの仕事内容を長々と書くのではなく、
「私はどんな人で、なぜデータアナリストを目指しているのか」を簡潔に伝えることが重要です。

未経験者の場合、職務要約の出来次第で、
その後を読んでもらえるかどうかが変わります。

未経験者の場合、職務要約で伝えるべき内容は大きく3つです。

例えば、営業職なら

「売上管理や顧客分析を通じて数字を活用する経験を積んだ」

事務職なら

「Excelを活用した集計業務や業務改善に取り組んだ」

といった内容になります。

ここでは、経歴をすべて説明する必要はありません。
採用担当者が「続きを読みたい」と思う情報だけを伝えましょう。

　

未経験者がやりがちな失敗は、前職の仕事内容をそのまま書いてしまうことです。

例えば、

これだけでは、データアナリストとのつながりが見えません。

そこで大切なのが、データアナリスト視点で言い換えます。

例えば、

という具合です。

同じ経験でも、伝え方によって印象は大きく変わります。

職務要約は長すぎても読まれません。

目安としては、200〜300文字程度がおすすめです。

採用担当者は多くの応募書類を確認しています。

そのため、短くても

が伝わる内容を目指しましょう。

　

職務要約の役割は、採用担当者に
「この人の職務経歴を読んでみたい」と思ってもらうことです。

完璧な文章を書く必要はありません。

まずは、自分の経歴の中から
データアナリストにつながる経験を整理し、簡潔にまとめることを意識しましょう。

職務経歴の書き方

職務経歴では、担当業務を書くのではなく、
「どのような成果を出したのか」を伝えることが重要です。

未経験者の場合、データ分析経験がないことを気にしがちですが、
採用担当者は前職での仕事の進め方も見ています。

そのため、業務内容よりも成果や工夫を意識して書きましょう。

職務経歴によくあるのが、担当業務だけを書いて終わるケースです。

この書き方では、どのような価値を生み出したのか分かりません。

採用担当者が知りたいのは、業務内容そのものではなく、
その仕事にどう取り組んだのかです。

職務経歴を書く際は、担当業務だけで終わらせないようにしましょう。

職務経歴の説得力を高める方法が、数字を使うことです。

他にも、

• 作業時間を30％削減
• 月間売上を15％向上
• 問い合わせ件数を20％削減

などがあります。

数字があるだけで、成果の大きさが具体的に伝わります。

　

また、データアナリストは、課題を見つけて改善する仕事です。

そのため、業務改善経験は非常に評価されます。

例えば、

• Excel関数を活用して集計作業を効率化した
• マニュアルを作成して教育時間を短縮した
• 業務フローを見直してミスを削減した

などです。

ここで重要なのは、改善の大小ではありません。
自ら考えて行動した経験があることです。

未経験者は、「すごい実績がないから書けない」と考えがちです。

しかし採用担当者は、実績の大きさだけを見ているわけではありません。

知りたいのは、

• どんな課題があったのか
• どんな工夫をしたのか
• どんな結果になったのか

です。

そのため、華やかな成果がなくても問題ありません。
自分なりに考えて行動した経験を整理して書きましょう。

活かせる経験・スキルの書き方

スキル欄を書く時は、知っていることを並べるのではなく、
「何ができるのか」を伝えることが重要です。

例えば、「SQLを学習しました」だけでは伝わりません。
「SQLでデータ抽出や集計ができる」まで書いて初めて評価されます。

ここでは、データアナリストに必要なスキルを以下として前提とし、
そのスキルに合わせた書き方をご紹介します。

Excel

未経験者でもアピールしやすいスキルです。

ただし、「Excelが使えます」だけでは弱いです。

など、できることを具体的に書きましょう。

Excelは多くの企業で利用されているため、基礎的なスキルでも十分評価対象になります。

SQL

データアナリストを目指すなら、SQLは特に重要なスキルです。

ただし、「SQLを勉強中」だけでは差別化になりません。

など、実際に扱える内容を書きましょう。

採用担当者は資格よりも、実務で使えるかどうかを見ています。

▼SQLの基礎

Power BI

Power BIは、分析結果を可視化するツールです。

ここでは、

などを書けると良いでしょう。

ポートフォリオと組み合わせてアピールすると効果的です。

統計の基礎

統計は、高度な内容を書く必要はありません。

むしろ、基本を理解していることが重要です。

例えば、

などです。

採用担当者は、統計学者を求めているわけではありません。
データを正しく解釈できるかを見ています。

ポートフォリオ作成経験

ポートフォリオはスキルを証明する材料になります。

例えば、

などの成果物がある場合は、スキル欄にも記載しておきましょう。

学習だけで終わらず、実際にアウトプットした経験があることを示せます。

ここで注意していただきたいのが、

少しでも良く見せようとして、実際には扱えないスキルを書く人もいます。
しかし、面接では高い確率で質問されます。

そのため、盛ることよりも、説明できるレベルのスキルを書くことが大切です。

例えば、「SQLで基本的な集計ができる」と正直に書く方が、
「SQL上級者です」と書くよりも信頼されます。

　

また、スキル欄は単独で評価されるわけではありません。

職務経歴やポートフォリオと組み合わせることで、初めて説得力が生まれます。

そのため、スキル欄では「どのツールを使えるか」を整理し、
職務経歴では「そのスキルをどう活用したか」を伝える意識を持ちましょう。

自己PRの書き方

未経験者の自己PRで最も重要なのは、
「なぜデータアナリストとして活躍できるのか」を伝えることです。

そのため、「勉強しています」だけで終わってはいけません。

過去の経験と学習内容を結びつけ、データアナリストとして活躍できる理由を伝えましょう。

自己PRで最も多いのが、学習意欲だけをアピールするケースです。

もちろん悪いことではありません。

しかし、これだけでは採用担当者に「だから何？」と思われてしまいます。
なぜなら、未経験者の多くが同じことを書くからです。

学習意欲は前提条件であり、差別化要素にはなりにくいのです。

　

また、データアナリストに求められるのは、ツールの知識だけではありません。
重要なのは、課題を発見し、原因を考え、改善策を提案する力です。

そのため自己PRでは、過去の経験から

を伝えると効果的です。

例えば、営業職なら「売上低下の原因を分析し提案内容を改善した経験」
事務職なら「業務フローを見直して効率化した経験」などが該当します。

ここでは、データ分析そのものではなく、考え方をアピールしましょう。

また、ポートフォリオは大きな武器です。
しかし、職務経歴書と切り離してしまう人が少なくありません。

例えば、自己PRで「分析力を身につけました」と書いても、
根拠がなければ説得力は弱くなります。

そこで、ポートフォリオを活用します。

例として、

「SQLとPower BIを学習し、会員継続率分析のポートフォリオを作成しました。仮説立案から改善提案まで実施し、データを活用した課題解決力を磨いています。」

のように書けば、分析力の裏付けになります。

また、自己PRのゴールは、過去の実績を自慢することではありません。

採用担当者に「この人が入社したら活躍してくれそうだ」と思ってもらうことです。

そのため、過去の経験 → 現在の学習 → 今後の活躍
という流れで書くと伝わりやすくなります。

自己PRを書く際は、自分の強みを整理するだけでなく、
その強みがデータアナリストの仕事でどう活かせるのかまで考えてみましょう。

職務経歴書でやりがちなNG例

職務経歴書で評価されない原因は、スキル不足ではありません。

「データアナリストとの接点が伝わっていないこと」です。

どれだけ時間をかけて作成しても、採用担当者に
「なぜこの人がデータアナリストを目指しているのか」が伝わらなければ評価されにくくなります。

ここでは、私がよく見かけるNG例を紹介します。

NG①：「勉強しました」だけで終わっている

最も多い失敗です。

例えば、

• SQLを勉強しています
• Power BIを勉強しています
• 統計を勉強しています

だけを書いて終わるケースです。

もちろん学習は重要です。

しかし、採用担当者が知りたいのは「学習したこと」ではなく
「学習した結果、何ができるようになったのか」です。

勉強した事実だけでは、他の応募者との差別化になりません。

NG②：前職の業務内容をそのまま書いている

職務経歴書なのだから、仕事内容を書くのは当然です。

しかし、仕事内容だけを書いてしまう人がいます。

例えば、

• 電話対応
• 見積書作成
• 顧客対応

などです。

これでは、データアナリストとの関連性が見えません。

採用担当者は、業務内容そのものよりも、
その経験から何を得たのかを見ています。

NG③：データアナリストとの接点が見えない

これは非常にもったいないケースです。

実際には活かせる経験があるのに、本人が気付いていないことがあります。

例えば、

• 売上管理
• KPI管理
• Excel集計
• 業務改善

などは、

データアナリストにも活かせる経験です。

しかし、それを職務経歴書で表現できていないと、採用担当者には伝わりません。
経験不足ではなく、見せ方の問題であるケースは意外と多いです。

NG④：ポートフォリオと職務経歴書がつながっていない

これは未経験者特有の失敗です。

例えば、

ポートフォリオでは会員継続率分析を行っているのに、
職務経歴書には一切触れていないケースがあります。

逆に、

職務経歴書で分析力をアピールしているのに、
ポートフォリオに分析ストーリーがないケースもあります。

この状態だと、採用担当者は
「どちらを信じればいいのだろう」と感じてしまいます。

職務経歴書とポートフォリオは、別々の資料ではありません。

お互いを補強する関係です。

NG⑤：完璧を目指して応募が遅れる

意外と多い失敗です。

未経験者は「もっと勉強してから応募しよう」と考えがちです。
しかし、職務経歴書は提出しながら改善できます。

実際の転職活動では、
応募後の面接やフィードバックから学ぶことも多いです。

そのため、100点を目指して止まるより、
70点でも応募を始めた方が前に進めます。

　

職務経歴書で重要なのは、
特別な経歴を書くことではありません。

• 学習だけで終わらない
• 経験を活かして伝える
• ポートフォリオとつなげる
• 完璧主義になりすぎない

この4つを意識するだけでも、
職務経歴書の完成度は大きく変わります。

職務経歴書が完成したら転職エージェントに添削してもらおう

職務経歴書が完成したら、そのまま応募するのではなく、
第三者に添削してもらうことをおすすめします。

なぜなら、自分では良いと思っている内容でも、
採用担当者から見ると伝わりにくいケースがあるからです。

特に未経験者の場合は、経験の見せ方で評価が大きく変わります。

職務経歴書を作っていると、どうしても自分目線になってしまいます。

本人は「しっかりアピールできている」と思っていても、
採用担当者から見ると「何が強みなのか分からない」と感じることがあります。

逆に、

本人が普通だと思っている経験が、
実は高く評価されるケースもあります。

だからこそ、第三者の視点が重要になります。

　

経験者の場合は、
過去の実績そのものが評価材料になります。

一方で未経験者は、経験の内容よりも
「どう伝えるか」が重要になります。

同じ経験でも、このような表現の改善は、
一人では気づきにくいのも現状です。

そのため、未経験者ほど添削を受ける価値があります。

職務経歴書の添削サービスは有料のものもあります。

しかし、転職エージェントを利用すれば、
無料で添削を受けられるケースがほとんどです。

また、データアナリスト求人を扱っているエージェントであれば、
企業がどのような人材を求めているのかも把握しています。

そのため、単なる文章添削ではなく、
選考通過率を上げるためのアドバイスを受けられる可能性があります。

　

職務経歴書は、一度作ったら終わりではありません。
実際に応募し、面接を受ける中で改善していくものです。

私自身も転職活動中に何度か修正しました。

最初から完璧な職務経歴書を作ることは難しいため、
まずは添削を受け、その後に応募を始めることをおすすめします。

　

未経験からデータアナリストを目指す場合は、

求人紹介だけでなく、
職務経歴書の添削や面接対策も受けられる転職エージェントの活用がおすすめです。

詳しくは以下の記事で解説しています。

▼データアナリスト向けおすすめ転職エージェント

よくある質問

まとめ：職務経歴書は「経験の整理」で通過率が変わる

この記事では、未経験からデータアナリストを目指す方向けに、職務経歴書の作り方を解説しました。

重要なポイントを振り返りましょう。

私自身も、未経験からデータアナリストを目指して、転職活動を行いました。

その経験から感じるのは、
職務経歴書は経歴を盛るための資料ではないということです。

本当に重要なのは、これまでの経験の中から、
データアナリストとして活かせる要素を整理して伝えることです。

営業職でも、事務職でも、接客業でも、
データアナリストにつながる経験は必ずあります。

だからこそ、「自分にはアピールできる経験がない」
と諦める必要はありません。

まずは、

• 数字を扱った経験
• 課題解決した経験
• 業務改善した経験
• 学習したスキル
• ポートフォリオ

を書き出すところから始めてみましょう。

職務経歴書は完璧になってから提出するものではありません。
作りながら改善していくものです。

以上、とめでした！

　

　

職務経歴書が完成したら、次は面接対策です。
以下の記事もあわせてご覧ください。

▼面接でよく聞かれる質問10選

▼データ分析ポートフォリオの作成方法

▼データアナリストになるためのロードマップ

▼おすすめ転職エージェント