はじめに

データサイエンティストの仕事は、データを分析して価値を生み出すことです。

しかし、日々の業務で扱うデータは「誰かが集めたもの」であることがほとんどです。

ログの設計も、カラムの定義も、収集の頻度も、自分では決められない。

そんな制約の中で、本当に作りたい分析ができているでしょうか。

アプリを自作することは、その制約を根本から取り除く手段になります。

自分が欲しいデータを、自分の設計で、自分のタイミングで集める。

この記事では、データサイエンティストがアプリ開発に取り組むべき理由を整理します。

1. データの「上流」を自分でコントロールできる

業務データには、必ずオーナーがいます。

ログの仕様変更を依頼しても、エンジニアのリソース次第で後回しにされることは珍しくありません。

欲しいイベントが取れていない、粒度が粗すぎる、という経験をした方も多いはずです。

自作アプリなら、ログ設計の主導権は完全に自分にあります。

「この操作の前後に何秒かかったか」「どのボタンを何回タップしたか」など、分析に必要なイベントを最初から仕込むことができます。

データの質は、収集設計の質に直結します。

自分でその設計を握れることは、データサイエンティストとして大きなアドバンテージです。

2. 「生きたデータ」で仮説検証ができる

教科書的な分析練習にはサンプルデータが使われますが、現実のデータは汚く、偏っており、欠損があります。

自作アプリから生まれるデータも同様です。

ユーザーが実際に使う中で発生するデータには、予期しないパターンや行動の揺らぎが含まれます。

これはデメリットではなく、むしろ貴重な学習環境です。

「なぜこの時間帯だけ記録が途切れるのか」「このユーザーの行動はなぜ他と違うのか」といった問いが自然に生まれます。

分析のための分析ではなく、実際の問いに答えるための分析を繰り返すことで、実務に直結するスキルが磨かれていきます。

3. プロダクト視点が身につく

データサイエンティストがビジネス側と議論するとき、「データはあるがプロダクトの文脈がわからない」という壁にぶつかることがあります。

機能の優先度、ユーザー体験のトレードオフ、リリースのタイミング。

これらはデータだけでは語れない領域です。

アプリを自作すると、必然的にこの領域に踏み込みます。

どの機能を先に作るか、UIをどう設計するか、ユーザーが離脱するのはどこか。

こうした判断を繰り返すことで、データの背後にある「プロダクトの意思決定」への理解が深まります。

分析結果をビジネスに接続する力は、この経験から養われます。

4. 技術スタックへの理解が広がる

データサイエンティストはPythonやSQLを中心に仕事をすることが多く、Webアプリの構造やAPIの設計に不慣れな方も少なくありません。

しかし近年、MLOpsやデータパイプラインの設計、さらにはSnowflakeやBigQueryといったモダンなデータプラットフォームとの連携など、データエンジニアリングの知識が求められる場面が急激に増えています。

例えば、Pythonユーザーにお馴染みのStreamlitを活用してサクッとUIを構築し、Google Cloud Platform（GCP）などのクラウド環境でデータソースと接続してみるだけでも、フロントエンド・バックエンド・データベースの連携を一気通貫で体験できます。

こうした経験は、エンジニアとの会話を劇的にスムーズにします。

「このAPIのレスポンスにこのカラムを追加してほしい」という要求の重さが、実装側の視点からリアルにわかるようになるからです。

技術的な解像度が上がることで、チームの中でより実効的で信頼される役割を担えるようになります。

5. アウトプットがポートフォリオになる

分析の成果は、多くの場合、社内レポートやダッシュボードとして閉じてしまいます。

転職や対外的な発信の場で示せるアウトプットが少ない、と感じているデータサイエンティストは多いのではないでしょうか。

自作アプリは、URLひとつで誰にでも見せられる成果物です。

単に「動くもの」を示すだけでなく、「なぜこのログを仕込んだのか」「どういうデータモデルで構築したか」「蓄積されたデータからどんなインサイトを得たか」を言語化すれば、

技術力とデータ思考の両方を伝える強力な武器になります。

おわりに

アプリを自作することは、データサイエンティストにとって「遠回り」ではありません。

分析の上流を握り、生きたデータと向き合い、プロダクトとエンジニアリングへの理解を深める、最短の実践機会のひとつです。

最初から完成度の高い大規模なプロダクトを目指す必要はありません。

技術ニュースを自動で収集・集約するようなシンプルなWebアプリケーションや、日々の栄養バランスやワークアウトを記録する個人的なトラッキングツールなど、まずは身近で小さなテーマからで十分です。

データを分析する側から、自らの手でデータを生み出す側へ。

小さなアプリであっても、自分が設計したログデータがサーバーに蓄積され始めた瞬間から、データサイエンティストとしての分析の可能性はどこまでも広がっていきます。

まずは「自分が使いたい」と思えるものを、作ってみるところから始めてみませんか？