『シン・二ホン』:これからの時代に求められる人材とスキル。
『シン・二ホン』読者が選ぶビジネス書グランプリ2021 総合グランプリ受賞。
著者は『イシューからはじめよ。』の著者、安宅氏なので、そりゃ外れるわけはない。
内容も充実している、興味深く、ためになる。風の谷、おもしろそうだ。
僕も自信をもってオススメしたい本だ。。
でもね、、、、、
「結局、私はどうしたら良いのさ。」
その答えをくれ！！という凡人の叫び。
よくわりかります。私も凡人の一人だから。笑
だから、本ブログでは本書に記されている、
今後求められる人材、身に付けるべきスキルだけに絞って解説していくよ！！
■今後求められる人材
結論を言います。『異人』です。笑
本書の解説を抜粋しよう。
“あまり多くの人が目指さない領域あるいはアイデアで何かを仕掛ける人が、圧倒的に重要になる。こういう世界が欲しい、イヤなものとはイヤと言える人たちだ。１つの領域の専門家というよりも、夢を描き（＝ビジョンを描き）、複数の領域をつないでカタチにしてく力を持っている人が遥かに大切な人になる”
つまり、ゼロ to ワン。
大量生産、量的拡大、ハードワーク時代、サウスウエストによる運航プロセス、シンガポールによる都市構造の刷新の時代、そしてiPhone、Teslaに表現される創造の時代に突入する。
そんなゼロ to ワンを創造できる人が必要とされる時代となる。
そんな人に必要なことは、今までとちょっと違う。
×専門性 〇複数の領域をつなぐ（コンバージェンス・2-3の領域の掛け算）
×競争 〇逆張り（誰もが目指さない道を突き進む）
×ハードワーク 〇チャーム（近寄りがたい天才ではなく、人から愛され助けられる）
×好きなことやれ 〇価値を生み出す。
いやいや、そんなこと言われても自分はジョブスじゃない！！
と思われる人も多いし、僕もそんな一人だ。
でも、凡人でも上記の考え方は実は応用できるかもしれない。
例えば、サラリーマンならこんな感じかもれしれない。
×マーケティングの専門家 〇プロジェクト―オーナー（複数の部署をつなぐ）
×花形（営業）部署での出世競争 〇ニッチ部署でイノベーションを起こす。
×残業、ハードワーク 〇人間力を身に付けて人に任せる。（自分ができることだけに集中しながら、人をつなぐ）
×好きを仕事に 〇価値を仕事に（他者、そして社会に対して価値を生み出しているか）
と、考えれば実は自分の仕事に応用できることも多いかもしれない。
自分事としてブレイクダウンしてみると、本の読み方も変わってくる。
さて、これからの時代を生き抜くための、基礎スキルを見ていこう。
■身に付けるべきスキル
結論、著者曰く「ビジネス力＊データエンジニア力＊データサイエンス力」の３つだ。
●ビジネス力：課題背景を理解いた上でビジネス課題を設定し、解決する力
●データエンジニアリング力：データサイエンスを意味ある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする。
●データサイエンス力：統計推移、分析的な素養の上、情報処理などの情報科学系の知恵を理解し、使う力。
なぜかって？？
これからは、データやAIを使い倒す側と、そうでない人の戦いになる。
からです。笑 （文系卒業の私はこの時点で泣きました。。）
読者の皆さんも最近、CSVやエクセルのデータを見る機会が増えてないだろうか。
私も最近、そんな機会が非常に増えてきている。
なぜなら、いろんなものがデータかされているからだ。
アプリ連携の顧客情報、コールセンターの顧客情報、既存顧客・新規顧客データ、クロスチャネルユーザー、LTV、リテンション比率、CVR、などなど。
デジタル領域が拡大するにつれて、いろんなものがデータ化され、数値化されるようになってきた。
データから課題を見つけ、操り、解決できる人の時代になる。
あなたの上司から、
「自社の顧客情報を分析して、有効なデジタルマーケティング施策を打て」と指示を受けたらどうしようか。
1週間を費やした末に、
「自社の顧客の平均購入金額は3万円です。また、5万円以上の購入者の売上構成が70％を以上を占めているので、この顧客層に対して高価で良質な新商品を毎週提案し、購買意欲を促進します。」
と、結論を出したとしよう。
では、この結論までに至る力に必要なのは力とは何か。
①ビジネス力：目的、テーマの設定。そして問題定義⇒解決
“有効なデジタルマーケティングの施策”の定義。それは、顧客数増なのか、売上増なのか。
課題の設定によってアクションは異なる。何が最も有効か、適切な課題を設定し、解を導くのはビジネス力だ。
②データサイエンス力：統計的センスに基づき、データを見る力。
平均購入金額3万円の背景、そして平均購入金額5万円以上購入客の売上構成が70％の理由が、上位５名のお客様の購入金額が50万円を超えいることだった。それが、平均と売上構成を引き上げていた。
その際に、５万円以上のお客様に新商品をおススメするのは本当に有効なのか、見るべきは平均ではなく中央値だったりする。
正しくデータを見れなければ、正しい答えを見出せない。
③データエンジニア力：プログラミングスキル、計算機に指示を与えチューニングする。
データ量が大量になった時に、計算処理をするためにエンジニア力が求められる。つまり、プログラミング。
のようにデータを扱い限りは、どうしても①から③が求められる。
特に、②は今まで重視されてなかったかもしれない、なぜならデータが取れなかったからだ。
でも、今の時代はどんなこともデータになる。
Siriはあなたの声を毎日拾っているし、Nextflixはあなた好みを知っている、Facebookはあなたが他のサイトを見ている時の行動をデータ化して、適切な広告をあなたのInstagramに載せてくる。
この時代の流れには逆らえない。
IOT,AI,ブロックチェーン,５G,新時代テクノロジーはどんどんデータ化を加速させる。
だからこそ、上記３つのスキルは必要不可欠になる。
私文系なんですけど、どうすれば良いですか？（⇒自分に言っている笑）
結論、統計数理、数学。特に、線形代数・微積分。
これは、学ぶしかない。
自分で本を購入するのも良し、もしくはMOOCを活用するも良し。
僕が、本ブログで最も言いたかったことは、これだ。
みんな、数学。
今から頑張ろう。
では、また！！
P.S
特に、同じ切り口のピーター・ティールの『Zero to One』もこちらも興味ある方は是非！
＜参考図書＞
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