2019年の経済産業省の公表によれば、2030年時点のAI人材需給について最大14万5千人の需給ギャップが生じると試算されています。
「AI人材」とか「データ分析人材」とか直接「データサイエンティストが」とかいろんな名前の呼ばれ方をしますが、とにかく人が足りないと国もメディアも口をそろえて言っています。
僕は今までこういったことを聞くと、本当かよ、本当に足りないなんて嘘じゃないのかと思っていたのですが、今回データサイエンティストの経験者として転職活動をしてみて、やっぱり人は本当に足りないのかもしれないなと思いました。
ということで、今回は本当にデータ分析人材は足りてないのかもしれないと思った話です。
僕の転職活動で思ったこと
僕はデータサイエンティスト歴としてはこの記事を書いている現在、1年半くらいになるのですが、昨年末くらいに転職活動をしていました。
転職活動をしていたときは経験がまだ1年ちょっとだったので、正直内定なんて出るのかと思っていたのですが、やってみたら意外と選考は進むもので、首尾よく複数社の内定をもらえたのです。
でも、なぜ僕がこの経験年数でこんなにうまくいったんだろうと非常に疑問でした。
受けた求人も経験年数2~3年以上みたいなところだったので、経験年数1年ちょっとの僕でいいのか？とも思ったのですが、やはり人が足りてないんだなと強く思いました。
というか思っただけではなく、面接や面談で話をする人事や現場の社員がこぞってそう言っていたのです。
一昨年に未経験からデータサイエンティストになったときの転職はだいぶ苦労しましたが、一回実務を経験すると状況は様変わりします。
中間層がいないらしい
面接や面談で話をしていると雑談的な感じになってよく状況を聞けたりするのですが、よく聞く話が中間層のデータサイエンティストがいないということです。
中間層がいないのは何もデータサイエンティストに限った話ではないだろうという話もありますが、もれなくデータサイエンティストもあてはなるということです。
というのも、データサイエンティスト自体が最近できた職種であるからです。
データサイエンティストができたのは2015年くらいでしょうか？
あの頃にデータ分析が一番セクシーだみたいのが流行った覚えがありますが、あれからまだ6~7年なので十分な人が
業界に供給できているはずはありませんよね。
ここ数年は特に大企業を中心としてデータ分析に力を入れている（入れざるを得ないとも言う）ので、新卒のデータ分析をする社員は一定数いるようです。
なのでデータ分析部署の雰囲気を聞くと、多くの人が若い部署だと言っていて、彼ら彼女らを引っ張れるような30歳くらいの経験者がほしいと言っていました。
僕は今31歳なのでちょうどいい感じの年齢、立ち位置だったんだなと感じました。
中途採用の経験3年以上はしんどい
若い世代は少しずつではあるけれどデータ分析の業界に入ってきていることはわかりますが、中途採用はなかなか厳しそうです。
中途採用の求人票を見ていると、ほとんどの求人がデータ分析経験3年以上とか、あっても2年以上みたいに書いてあります。
正直、この条件を満たせるような人は今の世の中にどれくらいいるでしょうか？
もちろん3年以上前からデータサイエンティストはいましたし、データ分析専業の会社とかも存在はしていましたが、絶対数はやはり少ないです。
ですから、その条件を満たして転職できる人は少なく、運良くそんな人を見つけたら争奪戦が起こるというわけですね。
なので必要年数3年と言いつつも1年くらいの実務経験があれば、採用してしまうというのもよくあるみたいです。
現に僕がそんなかんじで内定をもらったので。
企業が本当に欲しがる人材はほとんど取れないものなんですかね。
一口にデータサイエンティストといっても幅広い
AI人材とかデータサイエンティストとかデータ分析人材とかいろいろな名前で呼ばれますが、一口にそう言っても実際にやっている業務はかなり幅があり、全然違うといっても過言ではありません。
ビジネス色強めの分析を通じて意思決定に寄与する人、いろんな部署の人とやりとりをして戦略を決めていくような人が、機械学習システムの開発・運用を担う人、データ分析環境の整備をするような人、そういった人を管理するPMなどいろいろな人がいます。
必要なスキルはそれぞれで、特にその中のどんな人が足りていないなどはわかりません。
こういう誰が足りてないみたいな話をするときは、とても大雑把なくくりで話がされてしまうのが残念です。
データ分析人材にはこういう種類があって、この中でもこういう人たちは供給がありそうだが、この種類の人はとても貴重だみたいな話が聞いてみたいですね。というか気になります。
どんなデータサイエンティストで生きていこうか
現在はデータサイエンティストが不足しているといいますが、一部ではデータサイエンティストなんてオワコンだとか、データ分析者なんて必要なくなる、みたいな論調の話を聞くことがあります。
でもこれって本当でしょうか？
まぁ僕はデータサイエンティストがなくなりはしないと思っているので当分このデータ分析業界で生きていこうと思っています。
とはいえ、どんなデータサイエンティストで生きていこうかというのはかなり考えます。今がバブルっぽく注目されていることは正しいと思っているからです。
やれと言われた分析をやるのは簡単です。この部分は機械で簡単に置き換えが可能です。
では難しいのは何かをいうと、僕が思うに何を分析すればいいか決めるところです。
というか分析すべきなのかどうかというところから関係者と調整して決めて、もし分析するとなったらどんな目標でどんな課題を解決するためにやるのかを満たせるような分析する必要があるので、そういった部分を明確にするのが大変だと思っています。
そもそも分析とかはビジネスを発展させるためにやるものなので、そういう認識を持っていなきゃいけないですかね。
なのでそういう上流部分をしっかりできるようになって、分析自体もまぁまぁできればなぁというかんじで今は考えています。
データサイエンティストは不足しているけど、お前はいらないと言われないようにしたいですなぁ。
