2024年を振り返り今後のキャリアを考える
年末年始はポエムの季節
みなさん、ご無沙汰しております。
久しぶりのnote投稿は、なんと2024年も終わりになってしまいました…
2024年は水面下で準備することが多く発信に時間を割くことができませんでしたが、毎年のこの時期には1年の振り返りとして自分のキャリア感を整理することにしています。
今年も駄文にはなりますが、もしかしたらそのうちどこかの誰かの役に立つ（それは未来の自分の可能性もあるが）こともあるのかもしれないとか思いながら綴ってみたいと思います。
#0. どのように2024年をスタートしたか
2024年は、年明け早々「MBAを目指す」ことを決意し、その準備に奔走し
た1年でした。その原点になっていたのが2023年の歩みになるのです。
改めてこの時の自分は、
社会人になって最初の3年を終え、キャリアの土台が形成されてきたことを感じていた
2022年秋のハッカソンでの経験を経て、今後自分がどのようにData Scienceと関わりたいかが見え始めていた
ことで、社内外に留まらずビジネスにおける自分自身の影響力を拡大することの必要性を感じていた気がします。そして「Data Scienceの文脈でどのようなキャリアアップが出来るのか？」を調べる中で、一般的に体系化されているステップ(*1)だけではしっくり来ず、現時点で行き着いたのが以下のプログラムでした。
MBAで経営やリーダーシップ、ファイナンスなどを高い視座で学びつつ、Data Scienceを社会実装するスキルを高めていくことができれば、望むキャリアのステップにつながるのではないか。こうして、私の2024年が幕を開けたのです。
#1. 激動の毎日
というわけで、仕事の合間を縫ってMBAの準備、特に最初の関門である学力試験（GMAT・IELTS）に悪戦苦闘する日々を送ります。
そんな中、仕事ではマネジメントを含む管掌領域の広がりがあり、同時に忙しさと責任も一気に押し寄せてきました。一方、10月には社内MVP的な表彰をいただくこととなりました。転職して3年、これまでの仕事が目にみえる成果となって表れることとなり、自信を深めることができました。
プライベートでも10月に結婚式を挙げたりと、今までにない大きなイベントや変化が重なりに重なり、MBA準備も決して順調といえずもどかしい気持ちになることもありました。しかし、そうやって忙しくも充実した日々を送る中で、年の初めに芽生えた問いの解像度は一段高まったような気がしています。特に自分の裁量で動ける領域が大きく増えたことや、部下をマネジメントしてのプロジェクト進行、上層部の視座をキャッチアップする機会など、今までと異なる視点で物事をみることが増えたことは大きかったように思います。
#2. Data Scienceとの関わり
昨今のAIの発展により、Tech業界を中心としてAIの開発及び利活用がそこかしこで叫ばれているのは周知の通りです。もはやAIは、私たちのあらゆる業務の効率を飛躍的に向上させる力を持っており、私の職場でも当然、AI開発・利活用に関しては非常に温度感高く業務が進行しています。そんな中、AIと非常に密接な関わりを持つData Scienceは、その役割をどう定義すべきか、特に人間のData Scientistの存在意義を問う流れも見られたように思います。
一方、以下のAmazonの記事にある通り、「現実世界の問題にそのアプローチを適用してより良い問題解決に導く」ことがAIと比較したData Scienceの役割であり、それを実現に向けて動かしていくことが人間のData Scientistの出すべき価値として加わっていくように感じています。
これは少なくとも私が今年実施していた実務においても感じる場面は多く、コーディングやアルゴリズムのリサーチ、分析・モデリングそのものはAIのサポートを得ることで爆発的に効率よく、何なら余分なヒューマンリソースを投下することなく実施することができてしまいます。(*2)
一方で、モデリングにせよMLOpsにせよ、それらをビジネス課題に即した構造にセットアップするという観点においては、（少なくとも現時点では）専門性のあるData Scientistなどによる整備が必要になってくるところだと思います。
そんなわけで、AIとData Scienceはその密接な関連の中でそれぞれの価値体系を持っており、その棲み分けの中で人による価値の最大化が必要不可欠だといえるでしょう。
少なくとも、実務におけるData Scienceの活用余地がある部分はありますし、上述した動き方の中でData Scientistの働きが求められている所は（私の観測範囲だけでも）存在します。そういった意味では、Data Scienceを専門性の柱として軸足を置きつつ、一方でその一本足ではビジネスの問題解決に導く役割として弱いので、PMやデジタルマーケティングといったシナジーのあるスキルとセットで市場価値を出すように適応していく必要がありそうです。
ところで、現在においてもビジネスにData Scienceのソリューションを提供するということは、非常に難易度の高い取り組みだということも引き続き実感するところです。AI含め、その価値を意思決定者（≒ビジネス側）に納得してもらうための技術が私たちには求められているのだと思います。そのような視点も、この1年でより強く感じましたし、その方向性でステップアップするためのアプローチとしてMBA (Applied Data ScienceなどのTech系を含むプログラム)は1つの選択肢になりうるのだとより一層感じています。
#3. 2025年への決意
とにかく2025年は「MBA (Applied Data Science)の合格を勝ち取る」ことを実現したいです。ここまで色々と書いておいて申し訳ないですが、未だにこの選択が果たしてどう転ぶのか、効果的なステップになるのかどうか分かりません。だって第1志望におけるそのプログラムなんて2023年に新設されたばかりなのです。在校生や卒業生に聞いても未知なことが多いのです。とはいえData Scientistである以上、Data Scienceの専門性を追求したいところですが、それが何の役にも立たないということが私にとっては一番切ないことなのです。そういう意味では現時点で自分にとっては納得できる選択肢なんだと思っています。
ある程度の不確実性は楽しみつつ、まずは2025年1つの結果を出して、次へ、また次へと進んでいきたいと思います。
みなさん、2025年もどうぞよろしくお願いしますmm
*1: 参考 (Data Science Career Roadmap: Jobs and Levels Guide)
*2: ただし、それらを実施する際のAIへのプロンプト入力におけるData Science視点での問題整理と言語化、AIの実施内容の評価は依然Data Scientistが必要なステップであり、その専門性を持つ人は必要になるでしょう。