05. スキル・資格一覧（Skills & Certifications）
公的・業界資格
取得済
| 資格名 | 英語名 | 取得年 | 重要度（MBA向け） |
|---|---|---|---|
| 日本証券アナリスト（CMA） | Chartered Member of the Securities Analysts Association of Japan | （要記入） | ★★★★★ |
| 証券外務員一種 | Class 1 Sales Representative | （要記入） | ★★ |
| 証券外務員二種 | Class 2 Sales Representative | （要記入） | ★ |
| 内部管理責任者 | Internal Control Manager | （要記入） | ★ |
未取得・取得検討
| 資格名 | 取得目的 | 想定取得時期 |
|---|---|---|
| GMAT Focus Edition | MBA出願必須 | 2026年中（最優先） |
| TOEFL iBT | 英語力証明（必須） | 2026年中 |
| CFA Level 1 | 証券アナリストとの相乗効果・国際的認知 | 余力あれば |
| AWS / GCP 認定資格 | エンジニア専門性の補強 | 2026年中 |
語学
| 言語 | レベル | スコア・実績 |
|---|---|---|
| 日本語 | ネイティブ | - |
| 英語 | （要評価） | TOEIC: 720 / TOEFL: （要受験） |
| その他 | - | - |
英語力の現状把握タスク
- 公式TOEFL模試で現在地計測
- スピーキング・ライティングの相対的弱点把握
- 業務での英語使用頻度を整理（MonotaROでの英語ドキュメント・Grainger関連等）
技術スキル（Software Engineering）
プログラミング言語
| 言語 | レベル | 経験年数 | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| Python | 実務（中〜上級） | 約2年 | Webアプリ・データ処理・ML推論 |
| SQL（BigQuery） | 実務（中〜上級） | 約2年 | データ抽出・分析・dbt |
| JavaScript / TypeScript | 研修レベル | 1年未満 | （補完中） |
| Java | 研修レベル | 半年（研修） | （補完中） |
| GAS / AppScript | 実務 | 約1年 | Spreadsheet 業務自動化 |
フレームワーク・ライブラリ
| 技術 | レベル | 用途 |
|---|---|---|
| Flask | 実務 | API・マイクロサービス |
| Django | 実務 | Webアプリ |
| dbt / dbt Cloud | 実務 | データモデリング・データマート |
クラウド・インフラ
| 技術 | レベル | 用途 |
|---|---|---|
| Google Cloud Platform | 実務（中級） | Cloud Run, Functions, Jobs, Scheduler, Build, Workflows, BigQuery, Pub/Sub, Secret Manager, IAM |
| AWS | 実務（基本） | EC2, S3, RDS など基本サービス |
| Vertex AI | 実務 | ML推論パイプライン |
| Argo Workflows / Kubernetes | 実務 | バッチワークフロー |
| Docker / Devcontainer | 実務 | 開発環境・本番コンテナ |
| Terraform | 実務 | IaC |
| Firebase Push | 実務 | プッシュ通知配信 |
データ・ML
| 技術 | レベル | 用途 |
|---|---|---|
| BigQuery | 実務（中〜上級） | データ基盤 |
| dbt | 実務 | データ変換・モデリング |
| Vertex AI | 実務 | ML運用 |
| MySQL | 実務 | 基幹DB操作 |
| Pub/Sub | 実務 | イベント駆動アーキテクチャ |
連携・通知
| 技術 | レベル | 用途 |
|---|---|---|
| MailPublisher | 実務 | メール配信予約 |
| Nexway | 実務 | FAX配信予約 |
| Slack API | 実務 | 通知連携 |
開発手法・運用
- マイクロサービスアーキテクチャ
- CI/CD（Cloud Build）
- IaC（Terraform）
- Git / GitHub
- Agile / Scrum（要詳細記入）
- 個人情報加工・unmask処理（コンプライアンス意識）
金融・ビジネススキル
ハードスキル
- 財務分析・企業価値評価（証券アナリストレベル）
- 債券・仕組商品のバリュエーション・リスク管理
- ポートフォリオ理論
- マクロ経済分析
- 金融商品コンプライアンス・リスク管理
ソフトスキル
- 機関投資家向け B2B セールス
- 富裕層向けリレーションシップ管理
- マーケティング戦略立案
- プロダクトトレーニング・教育プログラム設計
- マルチステークホルダー（営業・トレーディング・コンプラ・IT）の調整
強みの掛け合わせ（Unique Selling Point）
「Finance × Engineering × Data-Driven Marketing」の三位一体
このユニークな掛け合わせは、トップMBA出願者の中でも極めて稀少。
1. ファイナンスドメインの深い理解
- 証券業界での実務 + 証券アナリスト資格
- 金融商品のリスク・バリュエーションを「ビジネス文脈」で理解
2. テクノロジー実装力
- Python / GCP / ML / マイクロサービスの実務経験
- 設計・開発・運用までワンストップで対応可能
3. データドリブンな B2B EC 経験
- MonotaRO での数百万会員規模のマーケティング基盤運用
- 米国 Grainger 系列の「グローバルベンチマーク企業」での経験
統合される世界観
「金融・産業の DX を、現場のテクノロジーから経営の意思決定まで貫いて主導できる人材」
これは Big Tech の Financial Services 部門・Fintech 起業・PE/VC のオペレーティングパートナー等、複数のキャリアパスで需要が高い。
不足スキル・補強計画
| カテゴリ | 不足 | 補強計画 |
|---|---|---|
| 英語 | スピーキング・アカデミックライティング | TOEFL対策・オンライン英会話・ビジネス英語コーチング |
| アカデミック実績 | 大学GPA / 卒論レベル | GMAT/GRE 高得点で代替 |
| マネジメント経験 | 直属の部下管理経験は限定的 | 課外活動・社内プロジェクトリードで補完 |
| グローバル経験 | 海外勤務・留学経験なし | 短期海外プログラム参加・社内英語業務拡張 |
| ボランティア・社会貢献 | （要棚卸し） | プロボノ・社会人講師・若手指導等を意識的に蓄積 |