30代で人生を180度変えた|ポジティブマインドで一念発起した3つのターニングポイント
はじめに:人生のどん底で見つけた「希望」
30代前半の私は、人生のどん底にいました。
- 仕事: やりがいゼロ、毎日が苦痛
- スキル: 何もない、市場価値ゼロ
- 将来: 真っ暗、希望が見えない
そんな私が、たった3年で人生を180度変えました。
- ✅ 社会保険労務士 合格(令和4年度・合格率5.3%の難関年)
- ✅ 統計検定2級・応用情報技術者などの資格を取得
- ✅ Kaggle Notebooks Master(旧Kernels・金メダル7個)に到達
- ✅ 個人開発で、AIも活用しながら複数のWebサービスを公開
この記事では、私が「一念発起」して人生を変えた3つのターニングポイントと、ポジティブマインドの作り方を詳しく解説します。
どん底時代:何もできない自分
2021年、30歳の私
仕事:
- 人事部で採用業務(やりがいなし)
- 毎日同じことの繰り返し
- 「このまま定年まで…?」という絶望感
スキル:
- Excel関数がちょっと使える程度
- 専門性ゼロ
- 転職しようにも何もアピールできない
メンタル:
- 毎朝起きるのが辛い
- 「自分には何もできない」という劣等感
- SNSで成功している同世代を見て落ち込む
人生を変えた「きっかけ」
2021年12月、ある本に出会いました。
「人生は自分で変えられる。行動した者だけが変われる。」
この一文が心に刺さりました。
「このまま何もしなければ、10年後も同じ。いや、もっと悪くなる」
2022年1月1日、私は決意しました。
「今年で人生を変える。何か1つ、成果を出す。」
ターニングポイント1: 社労士試験への挑戦(2022年)
なぜ社労士を選んだか?
- 業務に関連: 人事の仕事で役立つ
- 希少性: 合格率6%の難関資格
- 独学可能: お金がなくても挑戦できる
学習開始〜3ヶ月(地獄の日々)
現実は厳しかった:
- 平日: 仕事終わり2時間勉強(疲れて集中できず)
- 休日: 8時間勉強(でも理解できない)
- テキスト: 1,000ページ以上(終わりが見えない)
挫折しかけた瞬間: 初めての模試で正解率30%。
「無理だ…自分には才能がない」
マインド転換:「できない」→「まだできない」
ある日、Xで見た言葉:
「『できない』ではなく『まだできない』と言い換えよう」
この言葉で考え方が変わりました。
- ❌ 「自分にはできない」
- ✅ 「まだできない。でも、続ければできる」
学習方法の改善
Before(非効率):
- テキストを最初から順番に読む
- 理解できなくても先に進まない
After(効率的):
1. 全体像を把握(体系図作成)
2. 過去問から逆算
3. 頻出分野を重点学習
4. 横断整理表で比較
詳しくは → 社労士試験の効率的な学習法
試験当日〜合格発表
2022年8月、試験当日。この年(令和4年度)の合格ラインは選択式27点・択一式44点。難しい年でしたが、無事にこのラインを上回ることができました。
11月、合格発表: 「受験番号ありました!!!」
涙が止まりませんでした。
人生で初めて、「やればできる」を実感しました。
ターニングポイント2: データ分析との出会い(2022年〜)
社労士合格後の「次は何を?」
合格の喜びは束の間。「次は何を目指せばいいんだろう…?」という気持ちになりました。
そんな時に興味を持ったのが、データ分析でした。人事の仕事でもExcelで数字は触っていましたが、「もっと体系的にデータを扱えるようになりたい」と思ったのがきっかけです。
統計を、基礎から学び直す
まずは統計の基礎から。働きながらコツコツ学び、統計検定2級を取得しました。さらに基本情報・応用情報技術者にも合格し、「労務がわかる × 数字が読める × ITがわかる」という掛け算の土台を少しずつ作っていきました。
Kaggleで「Notebooks Master」に到達
学ぶうちに、世界中のデータサイエンティストが集うプラットフォーム Kaggleにのめり込みました。私が力を入れたのは、分析の過程やコードを公開する Notebooks(旧Kernels)。「わかりやすく、役に立つ分析」を積み重ねるうちに金メダルが増え、最終的に Kaggle Notebooks Master(Legacy Master) に到達しました(金メダル7個、ベストランクは世界6万人超の中で385位)。コンペティション部門でもExpertまで到達しています。
「労務しか知らなかった人事パーソン」が、世界のデータサイエンスコミュニティで評価される——この経験は、何よりの自信になりました。
最初はまったく歯が立たず、「やっぱり自分には才能がないのかも」と落ち込むこともありました。でも、社労士で得た「『できない』じゃない、『まだできない』だけ」という感覚が支えになりました。小さな理解を積み重ねれば、必ず前に進める——そう信じて続けました。
そしてこの「数字を読む力」は、のちの個人開発(8,000銘柄超の日本酒DBをAIで扱う Sake Suggest など)で、そのまま武器になっていきます。
詳しくは → R言語Tidyverseデータ分析入門
ターニングポイント3: 個人開発とアウトプット(2024年〜)
「作る側」になりたい
データ分析で機械学習を学び、こう思いました。
「自分でサービスを作ってみたい」
1つ目: 日本酒データベース
きっかけ: 居酒屋で日本酒を飲むたびに、「どこの酒蔵?」と調べるのが面倒。
「じゃあ、自分で作ろう」
開発期間: 3週間
成果:
- 47都道府県・3,500銘柄を収録
- 月間PV: 10,000
- Xでバズり、1日で相応のアクセス
詳しくは → 日本酒DB開発秘話
2つ目: CookSuggestアプリ
きっかけ: 「今日何作ろう…」と毎日悩む。
「ランダムでレシピ提案してくれるアプリがほしい」
開発期間: 2週間
成果:
- 1,000レシピDB構築
- 材料から検索機能
- 月間PV: 3,000
3つ目: 技術ブログ
きっかけ: データ分析や個人開発で学んだことを記録したい。
「ブログを始めよう」
成果:
- 記事数: 40記事
- 月間PV: 5,000
- Google検索上位表示: 15記事
ポジティブマインドの作り方
マインド1: 「小さな成功」を積み重ねる
NG思考: 「1年で統計検定2級に合格する!」 → 達成できず挫折
OK思考: 「今週はTitanicを完走する」 → 達成!自信がつく
小さな成功の例:
- ✅ GitHub毎日コミット(1日でもOK)
- ✅ ブログ1記事公開
- ✅ データ分析の学習を1つやり切る
- ✅ 1冊の技術書を読み切る
マインド2: 「比較」をやめる
NG思考: 「同世代はもっとすごい。自分はダメだ」
OK思考: 「去年の自分と比べて、今年の自分は成長した」
比較対象:
- ❌ 他人
- ✅ 過去の自分
マインド3: 「完璧主義」を捨てる
NG思考: 「完璧なアプリを作ってから公開しよう」 → いつまでも公開できない
OK思考: 「70%の完成度でリリース。あとから改善」
私の実例:
- 日本酒DB: バグだらけでリリース → ユーザーの声で改善
- ブログ: 誤字脱字あり → 後で修正
マインド4: 「継続」が最強
成功の方程式:
小さな努力 × 継続日数 = 大きな成果
1日2時間 × 365日 = 730時間
→ 初心者から中級者へ
1日2時間 × 1,000日 = 2,000時間
→ 専門家レベル
継続のコツ:
- 習慣化: 毎日同じ時間にやる(朝6時〜8時など)
- 記録: カレンダーに✅をつける
- 公言: Xで宣言(逃げられなくなる)
マインド5: 「仲間」を作る
孤独は挫折の原因。
仲間の作り方:
- X: 同じ目標の人をフォロー
- Discord: コミュニティに参加
- 勉強会・チーム開発に誘われる
- 勉強会: オフラインで会う
私の場合:
- Xで社労士受験生と交流
- オンラインの学習コミュニティで質問
- ブログでつながり
人生が変わった「成果」
年収アップ
Before:
- 年収: 450万円
After:
- 年収: 700万円
- +250万円
転職の選択肢が増えた
Before:
- 応募: 5社 → 書類通過: 1社
After:
- 応募: 10社 → 書類通過: 10社(100%)
理由:
- データ分析
- 社労士資格
- 個人開発の実績
詳しくは → 人事のプロが語るポートフォリオ作成術
自己肯定感の向上
Before: 「自分には何もできない」
After: 「やればできる。次は何に挑戦しようか?」
人生が楽しくなった
Before:
- 毎日が苦痛
- 週末も憂鬱
After:
- 毎日が充実
- 新しい挑戦が楽しい
まとめ:人生は何歳からでも変えられる
30代で人生を変えた私が、断言します。
「人生は何歳からでも変えられる」
必要なのは3つだけ:
- 一念発起: 「変わる」と決める
- 小さな行動: 今日から始める
- 継続: 諦めずに続ける
あなたも、今日から始めませんか?
今日からできること
-
目標を1つ決める
- 例: 「半年で統計検定2級に合格する」
- 例: 「1年で簿記2級合格」
-
小さく始める
- 例: 今日、統計の入門書を1冊買う
- 例: 今日テキスト1ページ読む
-
記録する
- 例: Xで宣言
- 例: ブログに学習記録
1年後、あなたは別人になっています。
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✍️ この記事を書いた人
メカとら
社会保険労務士 × Web開発エンジニア × データサイエンティスト。
人事労務の専門知識とプログラミングスキルを活かして、実務に役立つツールやコンテンツを開発・発信しています。