【データ】職種別「年収の高い人のスキル」を初公開
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私の教え子たちはびっくりするほど様々な業界に就職します。IT、電機、ゲーム、通信はもちろんのこと、銀行、広告、SNS、報道・放送、コンサル・・・などいま思い出すだけでこれだけ出てきます。
もちろん、それだけ多種多様な業界に就職すると求められるスキルも様々です。また、IT業界にいたとしてもいつまでAI人材が重宝がられるかわかりません。なので、巣立っていく人にはこの様に言っています。
「付け焼き刃や表層的な知識やテクニックはいらない。本質を理解すべき。」
ディープラーニングのテクニックをたくさん学びたい、ディープラーニング以外は学ぶだけ時間の無駄という人材がいます。そんな人材はディープラーニングが他の技術をすべて置き換えてしまったように、ディープラーニングがなにか別の技術に置き換えられたときにその実力がいきなり無に帰してしまうリスクがあります。そうではなく、その技術の裏にある数学や情報理論を勉強して理解しておくと、実はディープラーニングもこれまでの決定木やSVMと本質的な考え方は同じであり、数学的最適化手法が異なるだけであることに気づけます。そうすると、逆にディープラーニングだけが今までの技術と違って爆発的な性能を発揮できた本質的な違いがどこかということにも気づけます。そのような根本的な実力持っておくと、新しい時代が来てもついていけると思います。もっと言えば、その裏にある問題発見能力、問題解決能力、プレゼン能力はどの業界にいっても普遍的なもので、これを鍛えてあげたいと常に願っています。
スポーツで例えると、特定のスポーツの特定の体の動かし方を学ぶのではなく、基礎体力と応用力の聞く体の動かし方のメカニズムを学んでおく、というのに近いかもしれません。色々な情報がありますが、自分が好きなことを突き詰めていくのが、一番の正解だとつくづく思います。
アメリカと日本でビジネスコンサルの経験上言えるのは、コンサルは多くの企業を見ることができ、非常に良い経験になります。同時に、事業会社と比べ、どうしても広く浅い経験にはなるので、5-6年目が一つ目の岐路で、このままコンサルか事業会社へ転職するかという選択肢は多いです。
日本では空前のコンサルブームで、驚きますが、要はメンバーシップ型の日本企業の場合、専門家のニーズがあるという点では納得ですし、当時アメリカで小売業のビジネスコンサルをしていた頃は、日本企業からわざわざアメリカ側にプロジェクト依頼があったほどでした。
日本でも、ますますジョブ型への移行が強くなる傾向の中、プラス英語のスキルがあると、キャリア成長の選択肢をかなり拡げてくれます。なぜなら、アジア圏内ですらも、とにかく日本は英語スキル保持者が極端に極少だからです。日本は経済大国3位とはいえ、グローバル展開を強化していかなければいけない時代。だからこそ、英語スキルは自分のキャリアを拡げてくれる強力な助っ人です。
最終的には、自分が好きなことを突き詰めていくことが、一番の楽しいことであり、いつの間にかキャリア形成になっていますね。たかが仕事、されど仕事。ワクワクする楽しい仕事を追求することが一番ですね。スタートアップのITエンジニア市場に関わっている立場としては、記事中のITエンジニア給料ランキングは、私がいる現場からの感覚とはちょっと乖離がありましたが(AI系が給与は高く、エンジニアマネージャーか否かが大きな分かれ目だと私は感じています)、全体として「時代のニーズをいち早くキャッチする嗅覚」と、「迅速に淡々と次の手を打っていく行動力」みたいなのが大事なのかなーと思いました。
もちろん給料が高ければ幸せかというとそうではないかと思いますが、時代の波に乗っていればいるほど、仕事の選択肢も増えて、結果として給与も高くなることを考えると、よほど職人としてある分野を極めておくほどの情熱と覚悟がない限りは、うまく自分の好きや得意と、時代のニーズを掛け合わせて柔軟に動いていく方が人生の選択肢は増えるのかなと。
給料ランキングなんて、と思ってしまいがちですが、この記事を見た時点でやっぱり給料ランキングが気になると割り切って認めた上で、うまく記事も活用して次に繋げていく戦略性も一つかなと思います。
