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はいどうも、私のゆうとです。今回21本目ですね。今回も聞いていただいてありがとうございます。
今回はですね、私は理学療法士とアスレティックトレーナーという資格を持って、一般の方とかスポーツ選手とか様々な方のですね、
体のコンディショニングに関わらせてもらっているんですが、大学院まで行って研究をしていたんですね。
一般的には大学院で研究をして学位を取ると、大学の教員とかですね、そういう方向に進む方も多いんですけど、
自分の場合はですね、フリーランスで働くだったり、自分で会社を作って起業するだったり、そういう方向を見据えて仕事をしているわけですね。
なので今回は、大学院で研究してきたことをどう仕事につなげるかというような話をしようかなと思っています。
まずですね、そういう大学院で研究をして、実際に研究の論文を書いたりとか、そういう実績があると、
大学の教員として仕事をしていなかったとしても、大学とか専門学校とかから依頼をいただいてですね、
単発だったり、リレー講義だったり、授業とかをする機会があるんですよね。
まず第一には、そういうところが分かりやすいのかなと思います。
自分の場合はですね、そういうスポーツとか、腰痛とかですね、あと障害者関係の研究とかが多かったので、
そういうスポーツ系の専門学校とかで、スポーツとリハビリテーションとか、
けがの予防方法とか、体を逆に強くする方法とかですね、そういうお話をさせてもらったり、
障害者スポーツとか、あと動物ですね、自分の場合は。そちらも関わっているので、
動物の医療に関する話とか、そういうことをさせてもらっています。
これが一番分かりやすいですね。
また、大学院とかまで行くと、論文の書き方とか、
文章を情報整理して組み立てるっていう能力がついてくるので、
教科書とかですね、書籍の執筆に関わらせてもらう機会もあるんですよね。
自分で全部一冊書くっていうのはなかなかないんですけど、
共同著者として教科書の出版とかに関わると、教科書全体のうちの一部を置かせてもらうので、
それは全体の文字数から何割分書いたということで、その分の印税が入ってきたりするわけなんですよね。
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結構これはビビタルものなんですけどね。
でも定期的に書いた教科書とかが、学校とか専門学校で毎年採用されるような形になると、
毎回増撮されるわけですし、そういうところで収入が得られたりするわけなんですよね。
あとはですね、研究とかをする時に統計の解析とかをするんですよね。
例えば治療の効果を検証するという時に、前後の比較だったり、
怪我をしてる人、してない人とか、病気がある人、ない人とかの特徴を調べる時に統計の解析っていうのをするんですけど、
数字の扱いが得意になってくるんですよね。
なのでこれは本当に研究だけじゃなくて、ビジネス的にも役に立つなっていうのは思っていて、
自分が仕事として関わらせてもらった時に、どういう効果がありますよっていうのを一つ指標を決めてですね、
前後で比較した時にその指標が伸びているっていう事例を集めれると、
自分のやった仕事の内容によってこれだけ効果が出るので、いいですよっていうか、
例えば他の仕事をまた取りに行こうっていう時に、同じような仕事の内容で、以前の事例でこういう結果もあるので、
こちらでも同じような効果が期待できますとかですね。
そういう説得材料とかになったりするわけなんですよね。
最近で言うと、デジタルデータの処理というか、ビッグデータとかっていうのも言われたりするんですけど、
そういう数字の扱いですね、こういうのが上手くなってくるので、
この辺は授業におけるコンサルとか新規授業を開発するとかっていう時にも生きてくるんじゃないかなと思っています。
自分の場合はですね、ヘルスケア関係に関わることが多いので、
アプリの開発とか、最近だとバーチャルリアリティのVRですね、こういうののコンテンツ開発とかにも関わったりするんですけど、
やっぱり新しく開発するという時にも過去の文献を拾ってきたりとか、
今最新の行われている研究の知見を生かしてそういう開発をするっていうのもできますし、
また実際に作ったものの効果検証とかっていうのもそういう研究のノウハウを使ってできたりもするので、
こういう意味で大学院で研究した意味っていうのは、結構仕事とかフリーランスとかの仕事にも生きてるんじゃないかなっていう感じが個人的にはしています。
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今回はですね、ちょっと大まかな話ですけど、大学院で研究したことがどう仕事に生きるのかみたいなお話をさせてもらいました。
これ聞いていただいている方の中には大学生の方とか、今大学院の方とか、社会人の方もおられるかもしれないですけども、
大学院ってどういう場所でどういうスキルが身につくかっていうのがなかなかわかりにくい方もいると思うので、
ちょっと参考までにお話をさせてもらいました。
はい、じゃあ今回は以上になります。ありがとうございました。
