Rの考え方

Rの個人研究・考察を行うブログ。最近は因果推論とアナリティクス(機械学習、統計はお休み中)、認知論にお熱。

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転職後1年の記録

投稿日:2020年4月6日 更新日:

これは何?

外資の製薬企業(研究開発などいろいろやってた)から、日系の新興コンサルティング会社(データ系)に転職した人が、転職から1年経過したのでいろいろとまとめてみた。

超長くなった。

目次

・転職した感想
・やったこと
・まとめ

転職した感想

とても良かった。
地方で腐っている場合ではなかった。

特に、下記の経験は今後に強く生きてくるだろう。
1・専門分野を変えてもどうにかなる
2・目標としていた仕事のきっかけを得た
3・真似るは強い

1・専門分野を変えても(努力さえすれば)どうにかなる

転職したことによって、専門が生物学・獣医学から、データサイエンス・経営学に変わった。

統計学は生物学の実験で必須(ないと医薬品の販売できません)だし、経営学は趣味の一環として書籍をずっと読んでいたのでどうにかなった。

努力さえすれば・・・というのは、
1年で専門書を少なくとも30冊、必要なポイントをノートにまとめて頭の中に入れ込んだ。

2週間に1冊である。

業務終了後は基本的にそれしかやってなかった。
ただ、たまにゲームしていた。
(まだまだトップクラスにゲームができるようだ。)

遊び?別にいらないなあ・・・。
そんな事やってたら音信不通になる人もいました。残念。

Kaggleなどのコンペもだいぶやったし、機械学習、Deep Learningも一通りやった。
(強化学習だけはやってない。専門書も読んでいない。)
基本的に自分にできることはやっていた。

時間を投げ捨てたとも言える。

その結果、1年でわりと話がわかるようになった。
会社では知識の引き出しとしても使われている。やったぜ。

2・目標としていた仕事のきっかけを(不意に)得た

ツイッターで見かけた業務内容に驚いた。
正直、通用するか不安だった。

私は下記2点を重視していた。それが叶いそうだった。
1・人の苦しみの総量を減らす(苦しみとは、感情とは何か。)
  その中で、生物学(生物情報科学含む)の発展に貢献する
2・経営側として参画し、技術者をより高い給与で多く雇うことができる企業を作る

それを上手く行かせるように、今頑張っている最中だ。

元々生物情報科学系の研究職で就職したかったものの、2015年当時はあまり注目されていない状況にあり、就職口はなかった。
かつ博士に行こうか迷っていた。ただ、確率論として、地方国立大学出ではあまりにも難易度が高すぎることがわかっていたのでやめた。
(高校での偏差値的には旧帝大は行けるレベルだった認識(重要視していなかった)だが、研究内容に惹かれたので行った。偏差値とか下らんとかいう高2病?だったとは思う。就職などお金のことも全く考えていなかった。考える必要なかったし。)

企業に入っても、外資とはいえ50代以上の所長がいろいろと頑張ってた。
もちろん、生物情報科学系は全く研究されていなかったので、その前提の整備を行っていた。
ただ、時間かかりすぎだし、動きが遅すぎて腐っていった。
悪いときはゲームばっかりやってたし。あとは経営理論勉強と実践くらいか・・・。
まあ勉強量は不足していた感は否めない。

近年になって生物情報科学系が熱くなってきた。
なぜそうなったかというと、DeepLearingの発展(特にGNNの発展)で化合物等の性質予想が可能になってきたからである。
加えて、次世代シーケンサーの発展が著しく、大量のデータを簡単に安く得られるようになった。強い。
PCRでチマチマ最大で10配列~とやっていたのが懐かしい。
今は1,000配列以上の解読が余裕でできるそうだ。

とまあ、いろいろな背景があったが、探して、動かない限り何も変わらない事がわかってよかった。

その他にも案があって・・・他業態での一人での創業も考えたが、お客さんが居ない。とりあえずは案通りにプロトタイプ作って使ってみてもらおう。

3・真似るは強い

とりあえず上手くいってる人の真似をしていた。
社内でもそうだし、社会で上手く行ってる人の真似をした。
やはり上手く行った。

個性なんてどうでもいいと思っているし、目標のためにはどうにだってできると思っている。
普通にしてるつもりでも、どうせ個性的といわれるし。しゃーない。

やったこと

2019.04.01~05中頃 入社研修

前提条件・知識がぜんぜん違うので、意外と詰まった。
社内は「定義」がしっかりしている印象。

担当者さんが怖かった。
完全に偏見だった・・・でもコワイ。
今ではあるきっかけから仲良く出来てます。

2019.05中頃~08末 OJT

担当業界はやはりゲーム(ソーシャルゲーム)業界だった。
ユーザー数がとても少ない案件で、トップ層20人の深堀りをしていた記憶がある。
会社が言ってたように、コンサルティングが重要視されていた。
下記のような考え方で、売上を継続的に増加させることができた。

トップ層でも足りない、かつ欲しいものがあるはずである。(仮説)
→ ありました。(事実)
→ それ以下の層も足りないやろ。(仮説)
→ そうでした。ほぼ持ってない。(事実)
→ ゲームバランス上大丈夫か?(運営への確認)
→ 大丈夫!

ここで少人数の分析を出来たのは大きかったと思われる。
「そもそもどんな経験をしてここまで到達したのか」(n=20)を延々と眺めたからである。
それでユーザー背景の理解の大切さを再確認できた。

とりあえず自分の特徴が以下にあることがわかった。
・方針を明確にしながら他の人に提案でき、行動を変えられる。(一番大事)
・大量のデータを短時間で処理できる。
・正確性がある。(あるとは思ってなかった。)
・ある程度作業の見積もりができる。(らしい。そうだとは思ってなかった。)

報告はぺーぺーなんで行えなかった。

サービス終了するより、維持したほうが良いレベルになったようだ。

2019.08末~ 業務参加(案件A)

今も続いているこの案件A。
あるゲーム会社から来た主要3タイトルの「売上が落ちてるからどうにかしてくれ」案件。
そう、またゲーム業界である。

結果としては、1つは上手く行った。
その他2つはそんなに良くなく…方針まで行かずが多かった。
顧客の社内体制等の変革を何故か促せた。
例えば、「アウトプットが安定しないけどなんでなん?社内の基準はないんですか?」みたいなので。

元々6ヶ月契約だったが、1つは売上最低月の3倍の売上を達成など、施策が大当たりしたため契約延長に。
ユーザー数の減少から、増加傾向に向かわせることもできている。(今も対処中)
そりゃ費用よりリターンが多ければ問題ないわな。一般の相場よりかなり高いが・・・。

11月末までは、社内でははっきり言って炎上案件だった。
お客さんへのレポートや報告は問題なかったが・・・。
開始10分前まで資料の作成をしていたり、移動中も資料の作成をしていたり、深夜まで・・・といろいろとやらかしていた。
先輩の方には、申し訳なかったなと思ってます。

原因としては、資料の作りすぎです。
・資料が2週間で40ページを余裕で超える。
・提案の行数がおかしい。(まともに書くと、それだけで30行以上行ってたんちゃうかな。)
・やることと期待値のハイパーインフレ
⇒ 調子乗りすぎましたすみません。

後、報告難しすぎやろ。
私のコミュ力どうにかしろ。(元々なかったもんで・・・)

2019.12末~ 担当タイトル追加、部下アナリスト配属(案件B)

今もやってるこのタイトル。
あるゲーム会社から長期で依頼されている案件。
そう、またゲーム業界である。

部下がついた。
結果としては、タイトルはあまりうまく行っていないようだが、人の育成には役立ってる。
担当企業が違う案件を掛け持ちするのは基本的にありえない配属だが、希望でどうにかした。

伸び悩みをしていたアナリストの方を、どうにか3ヶ月で自分で動けるレベルにした。
やったとことしては下記の調査。
前の会社の定年前おじさん(複数)の教育が生きた。
・何が前提条件として足りないのか。
・コミュニケーションの方法に問題があるのではないか。
・ゴールの意識付けが弱いのではないか。

経歴としてピカイチなのに、なぜか上手く行かない原因があった。
手は動かせるが、自分ではできない。
詳細はここでは書かないが。

2019.12末~ 副業Meisyo開始

1年くらい開発していたゲームを収益化することにした。
とりあえず面白くて時間が溶けるのだが、いろいろとやり始めて時間がなくなってきた。
そのため、じゃあ収益化してみようぜということでやってみた。
これまで趣味代として払っていた、サーバー代や広告費をまかなうことにした。

まだ収益が年20万を超えていないのでダイジョブ。
これも上手く行ったら会社にして、人に任せたい。
(制作には関わりたいけど。)

これもいろいろと試行錯誤している。
アナリストの業務に生かせているイメージ。
企業ゲームに比べてプレイ人数がめっちゃ少ないが。

2020.1末~ 副業A開始

生物情報科学のお仕事。
ツイッターで見つけた。不思議。

エンジニアのことがわかって、かつ生物情報科学がわかって、かつ経営も(一応)わかるメンバーとして参加。
創業したてなので、いろいろとない。
・・・あったら私要らないし、そんなもん。

一番うまく行って欲しいので、特に力を入れている。
やっと上手く動けるようになってきた。

顧客をはじめ、味方のスキルが強すぎるんだよなあ・・・。

2020.2末~ 部下アナリスト配属(案件A)

上手く行っている案件Aに、新人アナリストがついた。
新人とはいえ、データアナリスト経験者である。
しかも年齢も私より余裕で高い。大人の風格・・・!

やっぱデキる人ってええよな。
アナリストはできる。
ただ、コンサルタントとしての力が弱いので、そこを重点的にサポートしている。

この人が優秀なおかげで手が空いて、いろいろと手出しをできるようになってきた。

2020.3~ 副業B開始

製造業のお仕事。
ツイッターで見つけた。いまのところ結果も出てないし無償。
ちゃんと仕事になったら、会社で請けてもらうか個人で請けるか。(多分会社になる)

内容は生産管理。
前職でいろいろと首を突っ込んでいたのでだいたいイメージが付く。
かつ勉強していた経営理論が役に立った。

ただ業界が全く違うので用語の取り扱いに苦慮している。
個人的に知っていた業界だったのでセーフ。
上手く行ってるイメージ。

続いている理由は、一緒に進めている方が頑張り屋なのが大きいかも。

2020.1~ キャリア相談を請ける

複数人に実施した。基本厳しめの態度で行く。
甘いこと言ってもしゃーないからね。

とはいえ、上手く行かない人って軸がないのかなと思う。

エンジニアになりたいと言っていた知り合いがいたが、あまりにも甘い考え&行動を伴わないので、(要約)「現実見ろ。」「情報は渡す。自分で考えろ。」と言い続けたら逃げられた。

・・・それで良かったのだろうか?
その気分で入社しても上手く行かないのは見えているが。

2020.3~ 部下アナリスト変更(案件B)

案件Bのアナリストが変更された。
開発部門の工数の関係上、元々居た部下の人がSEかつ開発経験者だったので引き抜かれた。

ここからのストレスがやばかった。
詳細は書かないが、浮いた工数を突っ込まざるを得なかった。
頼むぜ・・・。

まとめ

基本的に上手く行ったと思ってる。
転職エージェントの方も非常に優秀な方で、私の意向を汲んでアプローチしてくれた。

書いてみて自分でもよくやったなあとは思うが、まだまだ目標には遠いなとも感じる。
結局、今流行りのデータサイエンティストになりたいわけではなかったし、それは今も変わらない。
コンサルタントとしての考え方も少しずつ身についてきている。

目標にたどり着くには苦労するだろうけど・・・、キラキラしたものではないし、他人には理解できない点も多数あるだろう。
ただ、たどり着きたいだけ。

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