発達障害の仕事

【データサイエンティスト】が発達障害に向いてるって本当?

データサイエンティスト

こんにちは、ぷり子@puriko_adhdです

先日、発達障害専門の就労支援施設「GFTD高崎」に見学に行ってきたことを記事に書きました

発達障害専門の就労支援施設
発達障害専門の就労支援施設「GFTD×高崎」は最先端だと思うこんにちは、ぷり子@puriko_adhdです きのうハローワークに行ったら、障害者担当の方から近くに、新しくできた就労支援施設を...

GFTD高崎では、受講できるコースに「データサイエンティスト」とあって、それまで何となく耳にしていた「データサイエンティスト」という職業について、詳しく知りたくなったので、この記事では

  • データサイエンティストの仕事内容・年収
  • データサイエンティストに必要な能力
  • データサイエンティストは発達障害に向いている説について
  • データサイエンティストの辛さ
  • データサイエンティストのやりがい

などについて、伝えたいと思います

データサイエンティストの仕事内容・年収

データサイエンティスト

データサイエンティストにはハッキリとした定義がなくて、会計士や弁護士みたいな資格もないため、現時点では名乗ったもの勝ちなところがあります(もちろん業務がこなせる能力が合った上で)

データサイエンティストの業務を経験した人によれば

統計学 × IT(情報技術)× ビジネス

という3つの分野を横断するクロス人材が求められています1)データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人 (SB新書)p,6

以下の図のように、データサイエンティストが関わる部分を大まかに分類しました

データサイエンティストの仕事内容

「A/Bテスト」やら難しそうな用語にみえますが、要は「顧客データ」(年齢、地域、ウェブサイトでの行動など)を分析して、いまよりもっと売上をあげるにはどうすればいいかを提案したりする仕事です

そもそも「統計学」自体は、誕生してから90年とそんなに長くない上、データを手で集めるには限界があったため、そこまで活発な学問ではありませんでした

ですが「ITの進化」で、データが溢れるほど集まり出すと、データを分析できるひとが足りないことになり、統計学を齧っていて、膨大なデータを使いこなせる人材が必要になってきたというところ。

ゆくゆくは、AIに膨大なデータを学習させて今よりもっと「自動化」を推し進めたいから「人工知能」とか「機械学習」が分かるひとだといいよね、みたいな感じです(「AIエンジニア」とも言われます)

少し注意しておきたいのは「研究・分析」がメインというより業務知識や実戦経験もある「ビジネススキル」がけっこう大事だったりします

データサイエンティストは「研究・分析」より、業務知識や実戦経験もある「ビジネススキル」の方が、スムーズな業務を遂行する上で求められています

データサイエンティストの年収

20代〜60代のデータサイエンティストの年収です。2)参考:「データサイエンティスト」平均年収.JP

年収 月額給与 ボーナス
20代 370万〜465万 23万〜29万 93万〜116万
30代 410万〜583万 31万〜36万 127万〜145万
40代 534万〜733万 40万〜45万 163万〜183万
50代 676万〜779万 48万〜49万 194万〜196万
60代 430万〜779万 33万〜49万 132万〜

※「平均年収」と「国税庁の年齢別階層年収」との比率で平均年収.JPが独自で算出した結果を参考にしました
※ボーナスは、夏冬合わせた4か月分で算出。

現在は、高い年収ですが、3〜5年後に「データサイエンティスト」の年収は350万〜400万円くらいに下がるのではないか、という見方もあります。

 

データサイエンティストに必要な能力

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストに必要な能力を大まかに分けると、以下の3つです

  1. 統計や確率の知識を持っており、ITの分析ツールや大規模データを使いこなす能力
  2. 業務理解と現場への説明
  3. 創造的な提案を行う能力(着眼・目利き力・発想力)

先ほど「研究・分析」能力よりも「ビジネススキル」が重要と伝えましたが、現場のことを詳しく知った上で、一歩外から眺めて、ビジネスの問題解決を促すことが役割。

なので、分析よりも前に「業務」を詳しく知っている必要があります

「データサイエンティスト」は純粋な研究職というより課題解決を提案する「コンサルタント」の面が強い。

データサイエンティストに発達障害は向いてる説

データサイエンティストに発達障害が向いている?

発達障害がデータサイエンティストに向いている要素は

  • 論理能力
  • 新奇追求性
  • ひらめき・発想力
  • 規則的なものを好む
  • 細部にこだわる
  • より深く追求する姿勢

などです

データを分析し、論理性のある仮説を立てるのが得意な発達障害者に適性がみられます

また問題解決を提案する上で、データの分布で平均や中央値以外の細かいデータにも目を向け、既存を超えた「ひらめき・発想力」が発揮されると、強みになり得ます

データのように規則的なものが好きで、深くリサーチする姿勢も向いているかもしれません

さらに、ITの情報技術を使いこなすツールは、目まぐるしい速さで進化していってるので、発達障害が特性として持つ「新奇追求性」が、どんどん新しくなるツールへの興味として発揮されると、強みになる可能性があります

ツールを使いこなす上で「ハッカーマインド」を持っていると、さらに強みになるかもしれません。ハッカーマインドとは、限られた手持ちの道具で、強引に突破していこうとする姿勢のこと。

↓実際にアスペルガーを持ちながら、データアナリストとして仕事されている方のブログです

大人の発達障害におすすめの仕事ベスト10を紹介する

データサイエンティストの辛さ

つらそうなデータサイエンティスト

まず、現場から聞こえている「データサイエンティスト」の声です

  1. Expectation does not match reality(同僚・上司からの期待感が現実とマッチしない)
  2. Politics reigns supreme(社内政治が最優先される)
  3. You’re the go to person about anything data(データに関わるもの全てを扱う何でも屋扱いされる)
  4. Working in an isolated team(他の事業から孤立したチームで働かされる)

出典:データサイエンティスト含むデータ分析職の仕事がつらい4つの理由:洋の東西を問わずつらみは同じらしい

そもそも、革新的な提案をして新しい販路を開拓したりする際に、社内の軋轢はつきものです。データ分析という機械が算出した数字を示して、現場が「じゃあそうしよう」と納得するってことはほぼなくて、たぶん最初は現場と対立する模様。

「データ分析」は、人間の肌感覚を数字として表し、ビッグデータに活用する面もありますが、分析結果より現場の「勘と経験と度胸」の方が正しいこともあります

だから基本的に現場をデータで否定するのではなく、経験から培われた勘を尊重した上で、提案していかないと、データ分析の結果に納得してもらえないことも。

データ分析は現場で困っている問題に対する解決の着眼点が最初にあって、そうした悩みの解決手段としてデータ分析があります

「データが手に入らない」「データの精度が低い」「データの量が足りない」ということは日常茶飯事だ。(出典:データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人 (SB新書)p,210)

それとデータサイエンティストが日々、直面するのは確固たるデータが確実に用意されているのは限らない、ということ。

まったくの新規開拓で「新商品」を発売する場合、既存のデータがないかもしれません

そんな不確実ななかでも「データ分析」が必要とされる場合、走りながら考えていかなくてはいけません(極端な例ですが…)

満を持して準備万端で始められるということは、ビジネスではめったにないことを分かった上で、長年の勘をたよって開拓していこうとする経営者に、ストッパーではなく「データ分析」で、できる限り支援して導く役割が求められています

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストの辛さを知ってしまうと、興味が消えてしまいそうですが、データサイエンティストは「ヒーロー」の側面も持っています

たとえばスマホで検索したり、Youtubeで検索するたびに「広告」が表示されますが、自分の興味と関係ない広告が出るたびに煩わしさを感じます

その「煩わしさ」は広告を広くばらまいている状態だから起こることで、関心を持ってくれそうな人を徹底的に見極めて、狙い撃ちで広告を出せれば、ニーズがあるユーザにだけ表示されるので、効率良くなります

それを可能にしているのが「データ分析」。

データサイエンティストが、最適化にうまくいけばいくほど、不必要な情報を浴びせられなくなる

不要な広告が消え、ダイレクトメールが来なくなり、セールスの電話もならない、その代り、いま必要なサービスが即座に手に入り、オンラインショッピングでおススメされる品がもっと、便利で気が利くものになっていくかもしれません

最終的には「医療現場」で、データ収集が行われるようになれば、命も救う役割も持つ未来も想像できます

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