オフラインコミュニティの形成
シニアデータアナリストのめっちゃクローズドなコミュニティを作り始めたみたいな話をチラッとしたと思うんだけど、そうですね。
まさにそこの回でお披露目をしたというか。 だんだん実感できてきたから共有してみたら、
まあ結構その同業種の人も結構はおもろいなぁみたいになってくれたし、でなんかまあその回のそのものが記事になってるからオフラインミーティング開催しました。
でその中で佐々木この話しましたみたいな記事がバーンって出てるのね今。 なるほどね。じゃあそのオフラインコミュニティとやらで
結構いい印象を得られた、得られていたからもう自信持って進められたっていうのもあるんですね。 あ、そうそうそうそう。
で、その回が一応スタートはDNAとメルカリの2社でシニアのデータアナリスト
同士で密につながってもう最終何ならNDAとかを結んだ上で参加する会とかまでにしたいみたいな。
っていうので、両社のHRの担当者も巻き込んでの会を組成したのよ。まずはDNAとメルカリで。
でそこにどっちの会社ももうそこから育っていったデータ分析やってた人が今なんかどっかでそのグループのリーダーやってるとかいろんな風に展開してたからその人たちをかき集めて
それぞれの意思決定してるレベルの人たち、マネージャーとかシニアのアナリストたちを集めて、今AI時代アナリスト大丈夫みたいなのを定期的にしゃべる会みたいなのを作ったんだよね。
面白そう。 でもその参加状況もシニアもしくはマネージャーのみにして、で基本的にはその話した内容とかは
あの会社がこう言ってたみたいなのはなるべくしないようにしよう。 大丈夫?この場で喋って。 大丈夫大丈夫。あの記事になってる範囲しか話さないから。
まあそういう会やってるからもし聞いてる人とかで、うわそれおもろそうじゃんみたいになったら普通にどんどん広げていきたいわ広げていきたい。
なるほどね。 っていうのでまあやってること自体は話していくかみたいになってる。でなんかこれはうちから誘わせてもらって、DNA側からお誘いさせてもらって、
っていうのがなんかほら去年俺さめっちゃイベントとかやってたじゃん。会社で。 社内のイベントやってましたね。他の会社と一緒にやりながら。
データ分析の課題
あーそうそうそうそう。あれ1年間やったんだけど、あれはあれで1年間でかくつきで6回やったのかな。年当して。
でまあそれはそれであの分析チームの認知とかめっちゃ上がったから。 あったし、いろんな会社の人参加してくれたし、それこそ一緒にいろんな会社とイベントできて横のつながりもできてめっちゃ良かったんだけど。
なんか じゃあうちの採用に直で結びつけられたかとか、なんかそこがちょっと弱かったんじゃねっていう
振り返りの欠陥だってて。認知広げてったらまあそういうところで出会いもあるでしょ みたいな。まあそういうふわっとした感じでやってたのが多分良くなくて。
だからもう直で もう募集、若手の募集なんか今のところあんま出てないんだから
若手の人が来るようなイベントってしょうがなくね?みたいな。 そうだよね。どこも今若手の
休日ってなくなってきてますよね。 そうなんだよね。 うん、そうだわ。
ってなって、じゃあシニアの人直で集めればいいんじゃないかみたいな。 うんうん。
で、幸いOBの人とかもめっちゃいるし。
で、招待制にしたら信用できる人ばっかりで集まるし、その場でなんか次のところ探してるとかっていうのも、まあ派生していけたら面白くない?みたいな
話で、まあ一社でやってもインパクト弱いから、似たような課題持ってる会社さんいませんかね?みたいな話をしてて、
うちからメルカリに行った人がいたから、どうすか?やりません?みたいな、言ったら
おもろいな、みたいな。 そういう繋がりでメルカリだったんですね。そうそうそうそう。で、あとはなんか
いわゆるメガベンチャーみたいな言われてるDNAとかメルカリとか。で、なんか10年前とかはそこらへんの繋がりめっちゃ分析、アナリストの人たちって強くて。
あ、そうなんだ。 そう、それこそメルカリにカシダさんとかがいた頃、デジタル長の。はいはい。
とかの時に、同じ場所にアナリストの人たちで登壇してる。DNAがいて、メルカリいてみたいな。グリーンさんとかいたり、サイバーとかいてみたいな。
みたいな感じの会が10年ぐらい前はあったらしくて、頻繁に。で、それは、そもそもそのぐらいのいろんなタイトルを大きめに構えてるとこじゃないと、データ分析を組織する意味そんななくね?みたいなところのもあったし、
そもそもデータ分析専用の組織を作るっていうのも、そのぐらいの規模の会社じゃないとなかったみたいな。確かに。
っていうのがあって、で、そういうのが出来始めた頃だったから10年前とかすごい、そういうのにフォーカスしたイベントとかも多かったんだって。
えー、なんか最近はもう結構減ってきてるというか、あんまないですよね。 そう、なかったのよ。
確かに言われてみると。 そう、それは多分、なんかまぁある程度業界成熟してきた感じというか、
もあって、分析の組織とか分析の在り方みたいなところにあんまり、 あの、あそこどうなってんだろうとかってなりにくい。
確かにね。 10年前は、その自分たちはこうやってやってるって話をしながら、その場で自分たちの現在地が分かるっていう
メリットがあったんだって、やっぱり。 お互い参加する。
けど、なんかまぁ世の中情報も溢れるようになったし、 ある程度お互いの組織も成熟していってるし、なんかわざわざ自分たちの立ち位置気にしなくてもよくねみたいな、
多分雰囲気とかもあったりして、そういう回があんまりなくなったんだと思うのよ。 なるほど。でももうそういう意味だと今のこの生成AI時代にまた改めて
イベントをやる価値って本当にどこにあるんだろうっていうふうにも思うんですけど、どうなんですか? で、さっき一個前のでさ、新人教育にAIをどこまで使わせるかみたいな話とか、
未来のデータアナリストの役割
あとそのSQL AIが結構書いてくれるようになってるけど、データアナリストの組織どうして組むみたいな、人増やすのとか、みんなシニア探してるけどいなくないとか、
結構不安定なところが出てきた時代なんだよね、今。 なるほどね。 で、結構俺的にはデータアナリスト、
AIによって結構駆逐されやすい職業の上位だと思ってて。 うん、確かにね。そう言われることも増えてきましたよね。
駆逐っていう、データサイエンティストもそうじゃん。 なんかマイクロソフトの発表したランキングにデータサイエンティスト入ってたし、
まあもちろん必要な人は残るんだけど、全体数としてかなり減るみたいな、職業になる見込みを多分みんな感じてて、
ってなってきたら、あれ?みたいな。どっちの方向に進むのが正解だろう? で、
10年前とは違う迷いが生じてる時代になってるなっていう。 組織とか人材とか、職のあり方みたいなところ
に対する不安というか、情報が みんなバラバラになってきてるって感じなのか。
プラス、各会社の発信力が強くなってもいってるし、誰でも発信できるようになった結果、
ブランディングっていう言葉ができて、本当はどうなの?っていうのが分かんなくなってきてるっていう。
その会社の立ち位置がね。 そうそうそう。 確かに確かに。
ってなるから、みんなが謎の総省官に駆られるみたいな、っていう状態もプラスであるんだよ。
AI打つみたいな話ね。そうそうそう、まさにまさにまさに。 っていう課題がもうめっちゃあるじゃん、みたいな。
っていうのを話してったら、結構みんなやっぱそうで、まあコミュニティ化して定期的に2ヶ月とか3ヶ月とかに1回ぐらい
喋る場所を作ろうみたいな。 ってなって今、その組織ができて2回オフライン会話あったみたいな。
実際やってみるとどうだったんですか?その最初にあった仮説みたいなところはその通りだったんですか?
いやまさになる、まさに本当に。 今みたいな話をしたのよ、その発足した理由みたいな。
もう言ったらもうね、もうみんな赤べこみたいになってる。 ってなって、わーってこう喋るのも本当に、なんか割と未来の話しようみたいな。
前回の回で言うと、5年後データアナリストどうなってるかみたいな話とかをするみたいな。
ので、なんかそういうディスカッションの起点になるように、一旦DNAとメルカリの代表2人喋るみたいな。
あーなるほどね。 で、今回は俺が喋ったみたいな感じだったんだけど。 脱線するかもですけど、どうなるんですか?5年後の未来は。
えーそうね、なんか俺は3つ書いてて、その、まあ3軸あるだろうなーみたいな思ってて。 1個は5年ぐらいのスパン、まあ3年とか。
5はね、ちょっともう想像がつかんって話になったんだけど結局。 で、3とか2年とかってなったら、その3つのパスがあると思ってて、
1個は、あの1個前で話したような、データアナリティクスエンジニアとかみたいな、いわゆる基盤側にめっちゃ強くなって、
地盤も整えれるし、分析で成果も出せるしみたいな、一貫したデータアナリティクスのフルスタックみたいな状態の方。
で、花開くは、AI時代に本当足りないデータをAIが食うために補充して、
で、そのために整形して、みたいなのが、最終どういう成果を出すために必要かを判断して全部チューニングできるみたいな方の技術特化型のパターンと、
あとはその、あのさっき話したみたいな、そのAI使ってアナリティクス組織どうしていくかとか、
5倍の成果出すためにはどうすればいいか、で5倍の成果を実際に出す、みたいなところの仕組みを考える、
AIPM的なのに近いというか、と、そのデータの回り方を理解した上で、やっぱあの、今も王道の道なんだけど、事業推進の方に行くっていうパターンと、
まあなんかそこがより顕著になって、その3つがより強まっていって、今のアナリストって形だと確実に役不足になるみたいな、
雰囲気なのかなー、みたいな。 なるほどね。じゃあもう本当に手を動かして分析するっていう人材はいなくなりましたね、今の話で言うと。
なると思うんだよね。AIが書いてくれちゃうし。 まあそうだよね。
確かに言われてみるとそうで、でなんかそこの3つの中で、面白いなと思ったらその、組織をどうするかっていう役割が重要になってくるっていうのは、
ああなる、なんか意外だなぁと感じましたね。 そうね、AIをフル活用するための体制は、やっぱ整えなきゃいけない、まだ整えなきゃいけない気がするから。
面白いな、なんか今ってデータサイエンスの3つの能力とかっていう、よく昔から言われてるやつがあるじゃないですか。
統計とかを使う、いわゆるデータサイエンスみたいな人たちと、エンジニアリング特化の人と、ビジネスっていう3つ。
多分今の話だと、ビジネスとデータのエンジニアリングに特化するは、そっくりそのまま、2、3年後でも、よりちょっとフルスタック系にはなるけれども、
グレードアップした人材ができると思うんですけど、最初のデータサイエンスの部分が薄まってくるっていうのは、そういう未来もあるのかと。
それが逆に組織マネジメントとかになってくるっていうのが結構面白いですね。 気はするなぁと思うんだよね。
まあ予想の一つだけど、マネジメントみたいなところが単純な人のマネジメントじゃなくて、データをどう使うかっていう、だからデータマネジメントにもなるし、
あとそのAIが完全に1人のジュニアな人材みたいな動きとかもどんどんできるようになってくるっていうのも考えると、それをどう使うかとか、
それを並列でどう動かせるかみたいなとこも多分そのマネジメントの一部に入ってくるから、
まあなんかそういう道はまだ残る。で、そいつらが別にデータサイエンス的な動きはどんどんしてくれるから、AIとかその仕組みの中で動く、
動かすAIの仕組みたちが。だからまあどっちかっていうと、そいつらを取りまとめる、そして並列でいろんなことを処理できるみたいな形の方が
まあ残る気はするなーみたいな。 ちょっとキャリアをまた考え直さなきゃいけなくなりますね、どう進んでいくかって。
そうね、俺はフルスタックの方に寄せていくつもりでこの半年ぐらいいたんだけど、 はいはい。
けど、いい声かけをもらったから、今
AIのプロダクトというかソリューション提供の事業責任者になって、逆側の柱の方にゼンブリしたみたいな形だよね。
ね、そうだよね。 そう。で、プラスさっきの新人の子をAI化するってのもそうだし、
それが組織でどんどん回るような仕組みを作るっていうのもあるから、マネジメント、データマネジメントというか、
っていうところもいて、そこのなんか両方を2半身でいるみたいな状態。
確かに確かに。 この1、2ヶ月シフトしたなみたいな。
またね、変わってくるかもしれないけど、なんかその先を見せてどう動くかを考えたり想像するはすごく大事ですよね。
そうね。
どうすんすか。 どうすんすかね。この今絶賛給食期間中だから私、今育児休暇中で、
そう、ずっともう
AIとの向き合い方
半年くらいかな、休んでて、全く社会と触れてないステップを送ってるんですけど、だからこそちょっと引いた目で、なんかこの今のデータ、
データというかAIの動きとかが追えてるので、なんか俯瞰して見れてるなっていうのはあるんですけど、
いやね、早いよ、動きが早すぎる。 早すぎるよね、怖いよね。 怖すぎる。
で、自分もこの復職した時にどうキャリアを描くか正直まだ考えられていない。
いやー、無理でしょ、こっからまだ何ヶ月か先行ってなかったらまた変わりそうだしね。 そうそう。
だからね、どう動いていくかは今ここではどうもコメントができないんですけど。 でもなんかこう、
研究室から出ててからの全部の流れとかをこう見てると、割と技術寄りに行きそうな気はするなっていう。
ああ、そうかも。好きなところは好きなんですけど、とはいえでも結構こう、
社内企業とかやったりとかビジネスの話も経験はしてきてるから、さっきのどっちの3つの軸で言うと結構事業側、どうデータを使ってビジネスを作るかってところに対する興味は大きいかなと。
ああ、まあ確かにそうか、それもあったな。 あるんで、どうなるんでしょうね、わかんないけど。
そうなんだよ、まあでも多分ね、なんか点々としていかないと置いていかれちゃう気もするんだよね。 そうかもね。
両足は突っ込んでおかないとさすがにまず、なんか3つはちょっと両立できる気はしないんだけど、
2つはやっといて、なんかその片足ずつちょっと、機関が変わって動かしていくみたいな、
感じにしないと、技術のところから足が離れてる時間が増えると、良くない傾向あるだろうから。
それはありますよね、やっぱりね。 そう、だからちゃんと戻って、みたいな、もうやっていかないとダメなんかな、みたいな。
キャリアの流れ
それもAIおじさんムーブの可能性もあるけど。 まあ、あとはその人の特性とかね、性格もあるからね。
だからね、アップデートしていかないとその本当におじさん、アップデートされたおじさんになっちゃうから、そのコミュニティの中でも結構俺より、
結構俺より年上の人とかも多かったりして、こう俺が喋ったことに対してコメントもらってはーって言ってる時も、なんか質問された時に、
まあその質問自体が一旦おじさんムーブの可能性はありますけどっていう話をめっちゃした。 その質問が湧いてしまってる時点でとか、これにうまく答えようとしてる時点で僕らはもうおじさんなのかもしれないですよね。
なんかその、考える必要あるんですかね、みたいな。 その中で、なんかね、話しながら出た俺の1個の例えみたいなのが結構、
いい例え話出たなって思ったのがあって、ナルトと匹敵するんだけど、さっきの影分身とね。 その、仕事の流れの川みたいなのがあって、とかキャリアの川みたいなのがバーって流れてると。
で、地形をつけていろんな苦労を重ねてやってきた仕事の仕方って、あの、重りをしっかりつけて石とかを抱えながら、川底を一歩一歩歩いてって、こう、下流に進んでいくような仕事の仕方なんだよね。
はいはいはいはい。で、AIネイティブ化された子たちは、その、
浮き輪に乗ってぷかぷか浮いて、表面を行って仕事をするんだよ、たぶん。だからその、石を持って、こう、川底を歩きながら、上を通ってるやつを見て、
こういう苦労をした方がいいんだ、で、一歩一歩行ってないと不安じゃないのかって言ってるのは、その川底おじさんムーブなわけよ。
おもろい。確かにいい例えだね。
そう、けど、どっかの木とかに引っかかってぶつかるかもしれない。だからぶつかったりもするし、あの、二手に川が分かれたときに、流れに身を任せすぎて、行きたい方向と違う川の流れに行ってしまう可能性もあるわけよ、その浮き輪ぷかぷか勢は。
そう、けど、川底を歩いてるおじさんたちは、あの、右に行きたいと思ったら右に行けるわけよ。けど、見重なの。っていう感じの、今、まだ先歩けてる状態だと思う、みたいな。
そうね。早くスタートしてるからね。
そう、けどだんだんそれがなんか、川側が整備されちゃってってるから。
うん。
その、なんか、上の方をぷかぷか浮いてる子の方が、最終遠くにたどり着ける可能性はやっぱ高くなってくんじゃない?みたいな。
うん。
だから、なるべくこう、重りを早めに外して、俺らも。
浮いていかなきゃいけないよね。
そう、浮いていかないと、いや、だめっすよ、みたいな。
だから、そんななんかその、足元何があるかわかんなくて怖いじゃん、みたいな。うるせえ、うるせえ、うるせえって言って、早めに浮き上がったほうがいい説、みたいな。
そうだよね。いや、わかるなぁ。でも、会社の中でこうね、役職とかね、責任みたいな意思をいっぱい抱え始めるとね、なかなかできなくなってくるんでしょうね。
まあ、そうね。まあ、一長一短なのよ。
うーん、そうだなぁ。
理想は、その、ぷかぷか浮く道具も上に持ちつつ、たまに石を下ろしてこう、わーって進んで、分岐では、分岐ではちゃんと、もう一回重りを持って、みたいな。できるのが理想なんだけど、それを身につけるのは浮上するほうが早いのか、
うん。あの、ちょっとずつこう、浮き輪でぷかぷか浮きながら、小石を拾ってって、気づいたら足がつくようになってるほうがいいのかは、わかりませんっていう。
そうだね。まあ、経験は数多くしたほうがいいから、そういう意味だと、若手のうちはぷかぷか浮かんで、いろんなところにぶつかりまくるっていうのも、いい経験な気がしますけどね。
あ、そうそうそうそう。いっぱいぶつかるから、壁に。
そうですよね。
いっぱい木に引っかかるから、ちょうどいいはずなんだろうなっていう。
うん、そんな気がするな。キャリアのことをこう考えると、ちょっとね、わくわくはしないんだよね。どう進んでっかねって、ちょっと悩ましい気持ちになっちゃうけど。
AIの影響と未来
AI次第は、悲観的になりがちだよね。
なりがちですよね。もっと楽しく生きてきたけどな。
ならまあ、なんかそういう不安も取り除けるような、コミュニティ作りみたいな。
なんか、共感できるだけでも、すごい気が楽になる気がするね。
そうそうそう。だから、等身大と羅針盤がキーワードなんでね。
うまいっすね。なんか営業も上手になってきました?
なってます。事業責任者なんで。
言葉で気持ちを動かしにかかりますね。
ポッドキャスト、もう5年もやってますから。
そうですよね。喋るのも仕事ですもんね。
そうそうそう。っていうね、なんか、あの、もらった先輩データサイエンティストからの指南書からね、なんか最近のね、この今年に入ってからの出来事がね、なんだかんだ全部繋がってる感じがしてる。
まさかキャリアの話にまで行くとは思わなかったですけど。
おもろい時代ですわ。
そうですね。AIに振り回されてますね。キャリアも、なんか仕事も。
ほんとだね。
振り回されて、AIにできない仕事をしていくしかないよ。悩むのは、いいんじゃない?こういう悩んでるっぽいやつが一番いいんだよ。AI悩まないから。
そっかそっか。人間っぽい、一番。
そうそうそうそう。
そうね。結構話しましたね。
そんな感じですかね。
あ、なんか、オープンAIからハルシネーションはなぜ起きるのかって論文出てたな。
出てましたね。自分もさっき読んだな、軽く。そういう話しますか。LLMとかエージェントの話とか。
なんかいろいろできそうな気がする。
じゃあちょっとハルシネーションに向き合うっていう話しますか。
はい。騙されるなよと、AIに。
終わりましょう。
終わりましょう。よし。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったら、フォロー・レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、ハッシュタグ、隣の分析屋。隣のがひらがなで、分析屋は漢字でお願いします。
また、概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せてください。
ではまた。
バイバイ。
