未経験データサイエンティストとして失敗したこと・学んだこと

最近転職したので、転職先でも活用できそうな前職（データサイエンティスト＠日系大企業）での失敗と学びを残しておこうと思います。前職では良くも悪くもたくさんの失敗を経験させてもらいました。

明日死んでも後悔ないようにする

家族との急な死別を経験して、人の人生は有限であることを切に感じた。誰のための仕事をしているのか分からずキャリア迷子になっている最中の出来事だった。私だって現在は今だけど明日突然死ぬかもしれないと思った。チームや自分の仕事が評価され、昇進や市場価値向上を目指すことは大事だが、近視眼的にこれだけを追いかけると、人生を無駄にしかねないと気づいた。キャリアビジョンは人生をかける価値があるものを設定するべきである。そのつもりで現職を選んだ。だから、初心を忘れず現職での業務に励みたい。

ロールモデルを見つける

幸いなことに前職にはロールモデルがいた。そのお陰で、ロールモデルとの対比で自分の課題を見つけ、解決アクションをとることができた。現職では逆に自分がロールモデルとされるべきポジションとして入社しているため、まだロールモデルを見つけられていない。データサイエンティストのコミュニティに参加してロールモデルを見つける、職能毎に分解してロールモデルを見つける等のアプローチを取りたいと思う。

説得ではなく納得を

前職には（というかどんな会社にも？）、大した権限もないのに批判だけする社員がいた。そういう社員に遭遇する度に説得を試みた。しかし、説得によって人を変えることはそう簡単ではないし、その場でYesを引き出したとしてもあまり意味がないことが分かった。権限を持っており、かつ、自分の意見に納得してくれる余地がある人を見つけるべきである。そのためには、自分からアクティブに発信することが大事だと思う。自分がどのような職能や関心を持った人間なのかを相手に理解してもらえなければ、自分に興味を持ってもらうことは難しい。

真の受益者のために働く

前職は組織改革が多く、評価者や評価基準は極めて流動的だった。評価者のために仕事をしたとしても、期中に評価者が変わり、握ったはずの目標を達成しても評価されないことがあった。評価者目線で価値を訴求することは大事なのだが、誰が受益者なのかはっきりしないことをやることは会社のためにならないし、結局、転職時にも成果をアピールしにくいということに気付いた。データサイエンスのサービスを享受する相手を見極めて、その相手のニーズを深く理解することから始めるべきなのだと思う。

大きい課題の1合目を狙う

前職に転職した当初は、未経験の負い目もあり、早く成果を上げたいと必死だった。そのため、Quickに成果が出せそうな案件を開拓しまくったのだが、広大なPOC墓場を生み出しただけだった。確かにQuickWinは大事だが、ショボい課題に取り組んでも成果が分かりにくく意味がない。目の前に見えているショボくて打ち取りやすい課題に紛らわされてはいけない、ということを学んだ。むしろ、大きくてすぐには価値が出なさそうな課題を、どのように刻んでQuickWinに持ち込むのかを考えた方が生産的だったように思う。

検証しやすい問いを解く

かの有名な「イシューからはじめよ」に書いてある「単純で重要な問いから解く」ということなのだが、いざ、自分の行動を振り返ってみるとできていないことが多い。。これはゼロベース思考とも深く関係していると思う。

私はアホなので、

• 頭の中で連想しやすい（＝普段の思考の延長線上にありゼロベースで考える必要がない）」ということと、

• 「検証が簡単である（＝問いが正しいかを確認しやすい）」ということと、

• 「実行が簡単である（＝問いの根底にある課題を解決する行動がとりやすい）」ということ