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【AI関連求人】年収2000万円以上多数!必要なスキルとは?

投稿日:2017-03-06 更新日:

「データ分析」ができればどの業界でも生き残れる!

データ分析

こんにちは、Michiです。今日はビジネスレポです。

今週のダイヤモンドはテーマが「データ分析」ということで、私にはあまり興味のないものだったのですが・・読んでいるととても勉強になりました。というより、これをきっかけにプログラミングスクールに通うことに決めました。なんでも勢いで進んでしまうもので・・・

ところで、みなさん「データ分析」ときくと、どういうことを思い浮かべますか?

私は理系の研究職出身なので・・まず初めに「統計学」を思い浮かべました。このデータとこのデータから、有意な差がみられるかどうか・・といったことを普段からよく分析していましたからね。これも立派なデータ分析ですよね。

実際、今回のダイヤモンドでも「データ分析」としてあげられている分野は、統計・プログラミング・Excelの3つでした。

なぜ今あらためて「データ分析」が熱いのか?

それは、もうみなさんお察しの通り、人工知能AIの躍進です。

 

転職市場がデータ分析できる人を求めている!

データ分析②

AIという言葉は、最近本当によく耳にするようになりましたよね。

例えば、嵐メンバーがでているHITACHIのエアコンのCM。

ずっと部屋にいた相葉くんと、さっき帰ってきたばかりの桜井君。相葉君には緩めの風を、桜井君には少し強い風・・という具合に、滞在時間と体表温度などを勝手に分析して、ちょうどよい風を送ってくれるそうです。

まさにAI内蔵型の家電ですね。

AI=人工知能ですから、そこにまるで人が入って操作しているかのようなことが可能になるということです。暑そうな人にはうちわで強めに扇いであげる・・寒そうな人には風がいかないようにする・・・そういった強弱を勝手にしてくれるということですよね。

このAI=人工知能の進歩が、家電やあらゆる製品・サービスへ応用されていることによって、何が生み出されているかというと、ビッグデータです。

 

このタイプの女性は、このような商品を好んで買う。

この年齢層の男性は、このようなHPをよく見る。

この地域では、この製品が良く売れる。

この商品を買った人は、このサービスにもお金をかける。

こういった食べ物をよく購入している人は、病院受診率も高い。

この飲み物とこの食事はよく一緒に売れる。

私たちが普段何気なく使っているスマホの、ネット通信履歴からだけでも様々な分野の大規模なデータがAIによって集められています。

では、その集めたデータはどうするのでしょうか?

データを集めても、それ自体は大きな価値はありません。そこに価値を見出すために必要なのが「データ分析」なのです。

例えば、ビッグデータから「ある商品の年代別売り上げ額」を出してマーケティングに活かす。

「この食べ物を好む人がかかった病気の割合」を出すことで、その食べ物と病気の関連を分析し、そこから病気のメカニズムを解明、その結果新薬の開発に活かす、など。

ビッグデータから、上記例の「」部分を出すために、統計学などのデータ分析が必要になってくるわけですね。

そのためAIが広がっていく今、「データ分析」できる人材は、企業が喉から手が出るほど欲しい人材となります。無価値なものに、価値を与えてくれる人材ということです。

 

【データに強い人材】年収2000万以上の求人が当たり前!

データ分析③

実際に「データ分析」を専門とする方々の転職市場はどれくらい活況なのかというと・・・

まさかの医師や弁護士などと肩を並べる「年収2000万以上求人」がザラにあるというのが現状です。

やはり、どの企業もビッグデータを持て余しているのでしょう。お金をかけていっぐデータを入手しているので、なんとかデータに意味を見出してくれる優秀な分析者を手に入れようと必死なわけですね。

具体的にどういったスキルをもった人を探しているかというと、

「データサイエンティスト」

「統計学者」などです。

こういった人材の転職市場は、求人倍率:6倍という驚異の数字で推移しています。圧倒的な供給不足の状況といえますね。

なんと、海外では新卒ですら「年収1300万円以上」の超好待遇が用意されている企業もあるそうです。

 

どうしてこれだけ高額な給与が払えるのかというと・・・

社内で人材が確保できない多くの企業は、「ビッグデータの収集」や「データ分析」に対して、相当な外注費を払っている状況なのです。なんと1社あたりの平均外注費は月350万というデータがのっていました。

年間に換算すると、データ分析に年4200万円もの支出をコストをはらっていることになります。大きな会社なら億単位の投資をしているそうです。

つまり、年収2000万を支払って専属のデータ分析者を5人雇っても、もしかするとまだお釣りがくるかもしれない状況なのですね。

 

 

こんなおいしい求人があるなら、これから「データ分析」を学びたくなりますよね。ということで、実際に年収2000万円ごえの求人では、どういったスキルが求められているのか、もう少し具体的にみていきましょう。

データ分析のプロに求められる3つのスキル

データ分析④

データ分析というと、数字とひたすら向き合いコンピューターをカチカチするイメージでしょうか。

しかし実際に求められるスキルは「データ分析」+αであることが求人内容からわかります。

その+αにあたる部分は「ビジネス力」です。

 

多くの求人で要求されているスキルは、下記の3つです!

①その企業の経営課題を理解する「ビジネス力」

②経営課題を理解したうえでデータに意味を与える「データサイエンス(分析)力」

③分析から見えた解決策を実際の運用におとし込む「データエンジニアリング力」

なんだか、これではイマイチよくわかりませんね。

例えば・・・

・大学で経営学を学び、実務でデータ分析力も身に着けた人

・大学で統計学を学び、経営コンサル会社で修行をつんだ人

・研究者として統計分析を学んだ後、マネジメント職に昇格しリーダーシップ力を磨いた人

といった感じでしょうか。データ分析スキル+αのビジネス力をもった人ということになります。

なかなか大変だと思うかもしれませんが、考え方によっては、今どんな分野で働いていても、大学どんな学問を学んでいても、「有用なの人材」になることができる可能性がありそうですよね。

 

 

では、最後に「プロのデータ分析者」になれば、どのような分野で活躍できるのかについてみておきましょう。

今後、活躍が見込めそうな業界は?

データ分析⑤

データ分析者に高い年収を約束して求人を出している業界は主に4つあります。

その4大業界とは、「金融」「機械・製造」「製薬・医療」「飲食」です。

これらの業界でビッグデータ熱が高まって久しく、データ収集にかけたコストを回収したいとの思いが強いのでしょう。

私の古巣である製薬・医療業界も、「ビッグデータ、ビッグデータ」と熱かったですね。私が退職した理由の1つが、当時は「ビッグデータより個別診療派だった」というのがあったり・・・

他にも、「広告」「サービス」「運輸・物流」「美容・ファッション」も年収2000万には届かなくとも、「データ分析者」を求める多くの求人がみられます。

「美容系」ではディープラーニングも注目されているそうですね。美容とディープラーニングについては、また後日記事にしたいと思います。

 

【まとめ】AI化で求められる人材とは

いかがでしたでしょうか?

これからの時代を生きていくために・・・これまで無縁だと思っていた方も「プロのデータ分析者」という道を選択肢に入れてみてはいかがでしょうか。

あと5年間は高収入案件が続くのではないかと思います。参考にしていただけると幸いです。

 

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そんな私でも、安定して月10~20万円の受注案件があります。

もちろん年収500万円をめざす方は、大いにコミットしてもらってください(笑)

 

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