AIやデータに関する職を目指す方へ、選択肢が広がるアドバイス
AIやデータに関する職の需要と供給
データサイエンスに対する関心の高まり
データサイエンスの仕事に興味があると、弊社の採用面談やインターンの学生さんから相談を受ける機会が多いです。その背景として、学校の授業でもプログラミングが行われており、文系の方でも今やデータやプログラミングを勉強されています。非常に良いことだと思いつつ、データサイエンスの仕事を目指す方も増えるの中で、企業の採用枠も狭く感じている方が中にはいらっしゃります。
データサイエンス職に就き難いと感じる悩み
データサイエンス職に興味関心がある方の相談に乗ると、下記の悩みを抱えている方が多いように感じます。
未経験だと採用のハードルが高い
エンジニアの一択しか枠がない
１つ目に関しては、実際のところ経験者が優遇されるのは間違いないですが、会社の規模や業態によって新卒の方も含めて未経験者の採用枠は設けられている企業があります。また、２つ目にも関連しますが、エンジニア以外にも採用の枠が存在しており、他業界出身でIT未経験の方でも転職しやすいポジションというのも存在します。
AIやデータに関する職の幅広い選択肢
実体験ベースでお伝えできる範囲
僕のキャリアは建設会社からスタートした後に、IT業界のAIベンチャーへ転職をして、同じくIT業界で起業をして1年が経過しました。僕の経験でお伝えできることは、下記の3点が主な内容です。
他業界の無関係職種からでもIT業界に転職した経験
建築業界で設計施工に従事していましたが、IT業界のプロジェクトマネージャーとして未経験で転職を果たしました。
AIベンチャーで複数の職務を経験
プロジェクトマネージャという枠で入ったものの、セールスやエンジニアや事業開発といった業務にも携わることが出来ました。
IT系のスタートアップを創業して会社経営している経験
経営者の立場で採用を行うにあたって、職務実績がなくともスキルやポジションに応じて採用を検討しております。
データを扱う仕事の大分類
データを扱う仕事は大きくは下記の２種類に大別されると考えております。個人的な偏見も含みますが、それぞれの仕事における対比を書いております。僕が勤めたAIベンチャーや経営するスタートアップは、後者の「他社のデータを扱う仕事」がメインです。
自社のデータを扱う仕事
役割：研究開発、マーケティングの役割が多い
能力：自社の事業や製品に対する理解力
傾向：持久戦で長い期間を従事するイメージ
他社のデータを扱う仕事
役割：受託開発やコンサルティングの役割が多い
能力：顧客が属する業界のドメイン知識
傾向：案件ベースで様々なデータを扱うイメージ
「他社のデータを扱う仕事」における役割
他社のデータを扱う仕事として主だった開発として、受託開発が挙げられると思います。受託開発におけるフェーズは、以下に大別されます。フェーズをまたいで、複数のポジションが存在することが分かると思います。
営業フェーズ
営業：セールスとして、顧客との商談を取りまとめる役割
PM：プロジェクトマネージャーとして、提案を支援する役割
開発フェーズ
PM：プロジェクトマネージャーとして、開発を指揮する役割
DS：データサイエンティストとして、エンジニアリングの役割
運用フェーズ
CS：カスタマーサポート/サクセスとして、保守運用の役割
もちろん直接的にプログラムを書くポジションは、DSを中心に限定されますが、それ以外にもデータに携われるポジションは存在します。特に、ベンチャーなどでは、隣接領域の仕事を担うことも多々あります。実際に僕の場合は、PMを主軸としながら営業やDSの業務を担うこともありました。また、PMに関してはITの知識よりも顧客が属する業界のドメインの知識を重視される会社もあるので、IT業界の経験有無によらず比較的入りやすいポジションかと思います。
AIやデータに関する職に就くアドバイス
意外とポジションの選択肢は幅広い
「他社のデータを扱う仕事」における受託開発業務に限定した場合でも、下記に示すような職業の選択肢があります。僕は未経験なのでお伝え出来ませんでしたが、「自社のデータを扱う仕事」の中では、マーケティングなども含まれると思います。ですので、データサイエンティストというポジションに限定をせずに中長期的なキャリアの中で幅広い視野で適したポジションを選択できると良いのでは、と思います。
営業
PM
DS
CS
将来的なキャリアにおける職業選択の位置付け
データサイエンティストを目指す学生さんなどと話すと、プログラミングを追求されたいエンジニア志向の方と、将来期には起業や経営にも興味があるビジネス志向の方がいらっしゃいます。前者はプログラミングスキルの向上を優先される良い気がしますが、後者の方でプログラミングを勉強せねばというスタンスの方もおられます。個人的な意見ですが、ビジネスを目指すのであれば、プログラミングは得意な人に任せれば良いのでは思い、むしろビジネスの経験を積むことを最優先にすることをオススメしています。
データサイエンティストは、抱えられる案件数が限定される
逆にプロジェクトマネージャーは、多数の案件を抱えられる
また、扱うデータの種類等が変わることを望まない方もいらっしゃると思うので、そのような方は自社製品に対するCSやマーケティング観点でのデータ分析なども選択肢とあり得るように思います。
最後に、ITやデータはもはやどの業界でも当たり前の存在になっています。toBの会社でデータにまつわる仕事を選択する際には、得意なドメイン領域の確立を意識することが将来的な市場における自身の価値に繋がると考えています。興味や楽しく続けられそうなことを入り口に、ドメインの掛け合わせでキャリアを成長させてニッチな存在になれるといいなぁと思います。
仕事の可能性を広げるヒント
noteでは引き続き、「仕事の可能性を広げよう」を目標に、僕が１人起業で得た経験や思考を書いていきます。現在の特に自分も含めて仕事の悩みを抱える20,30代の方へ、仕事のヒントが得られる「きっかけ」を生み出せるよう引き続き頑張ります。
最後までお読みいただきありがとうございました。
皆さまからのお悩みをコメント欄に記載頂けると嬉しいです🙏
ともき⛰️
[自己紹介＆noteで発信したいこと]
[2023年4月に1人起業したMENTERU]
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