【人生100年時代】続々・50代からのデータサイエンス

#はじめに
早いもので、あれから1年が経過してしまいました。前回の記事を書いたのは、データサイエンスに出会って1年4ヶ月目に突入した頃でした。その後、50代のデータサイエンスへの取り組みがどうであったか、またこの一年で経験した事・感じた事・今後の抱負について述べたいと思います。
##振り返り
去年のアドベントカレンダーの内容を簡素にまとめると

　　・**昭和組ならではの強みを活かすべきとの気付き**
　　・**DSを目指すのでは無く、経営者とDSとの調整役を目指そう！**
　　・**資格取得にて、無事目的達成！**
　　・**データサイエンスに関する動画編集を請け負う**
　　・**YouTubeチャンネルの収益改善コンサルを請け負う**
　　・**次の目標が定まった**

・・・といった感じでした。その後1年を振り返ってみると、当初の「昭和組みの強みを活かす」の読みは正解であったと感じて居ます。
#2021年
##判りやすさ＿資格
2020年12月に**[一般社団法人AI・IoT普及推進協会のマスターコンサルタント資格を取得](https://www.aipa.jp)**後、同協会の**神奈川県地区長を拝命**しました。

その結果、私に対する様子見なムードが一変し、様々な事業者様よりライトなご相談を頂けるようになりました。やはり**肩書きがあると、外部の人間から見て客観的な判断が出来る**という事だと思います。**判りやすいという事は大切**です。

この判りやすいというのはとても大切な事ではないかと思うのです。

　　・**そもそも知り合いでは無い**
　　・**人となりも判らない**
　　・**専門家では無いので、語られる実績が評価出来ない**
　　・**専門家では無いので、提案される内容が評価出来ない**

知人づてに「こんな人が居ますよ！きっと相談に乗ってくれますよ！」と紹介され、会ってみる事にした経営者にとっては、私の存在は上記4点を全て満たしており、つまり**信用に足る人物か否かが評価出来ない**というところからスタートします。そして**専門家では無いので、私の話が評価出来ないという状態が長く続き**ます。

しかし資格という客観的な判断材料があれば、上記下2つに関する懸念は払拭される為、**実際に会って会話してみた印象＝経営者としての経験が活かせる**為、**判断＝依頼するか否かの判断に至る**のです。
これはこの件に限った事では無く、**全てのビジネスシーンに於いて、顧客にとって判りやすいという事はとても大切**という事だと思います。

そうして何件かの相談をご依頼頂くようになってから気付いた事が一つあります。それは、中小企業の場合、**AI・IoTより、先ずはDX**という事です。DXが実現出来ていない職場では、正直、AIもIoTもへったくれも無いです。そして**直ぐに最難問に直面**します。DXというのは**現場課題ではなく経営課題**という事です。

経営者から見れば、何処の馬の骨とも判らぬ私と、長年苦楽を共にしてきた現場従業員、どちらの言う事に耳を傾けるか、考えるまでもありません。そして、経営者としては、AI・IoTで経営課題を解決する＝費用が掛かる＝**助成金／補助金を利用したいと考えるのは自然な事**です。

幸い、助成金／補助金の申請補助業務も行っており、実績もありますので、ご依頼は引き受けるのですが、国の方針としてDX推進が大前提であり、最も力を注いでいる＝**経営課題としての改善計画を求めている**為、どうしても抜本的な改善計画／収益見通しの提示をしなければなりません。しかしそれはすなわち**組織改編や現場のフロー変更をも含まれる**事が多い為、現場に話が降りて行きます。当然職人たちは**自分達が構築してきたフローを変えたくないので難色を示し**ます。結果、経営課題としての取り組みでは無く、現場作業の一部を、何か装置で置き換えるレベルの妥協＝**一般的な設備投資を希望される**という事に成り気味です。

当然ながら制度概要に謳われている趣旨を満たさなくなりますので採択には至りません。これが設備投資を目的とした助成／補助額の小さな制度なら通ると思いますが、**1億円の補助を取りに行こうという制度の場合、国策に沿う形での導入が必至**であり、つまりは経営課題としてDXに取り組み実践するという事であり、経営者自身に受け入れ取り組んで貰う事が必須となる訳です。ここで詰みます(笑

私の当初の浅い読みでは、経営者とDSの間に入り、意志・意見の翻訳／調整を行うことで、地に足の着いた提案／施策をと思っていましたが、いやいや、現実はそんなに甘くはありませんでした。各種SNS等で耳にする、エンジニアの転職理由と同じメカニズムを体験するとは思っても居ませんでした(笑

話を戻しますが、こうした客観的な判断材料を得た事で、近隣業者より協業のお声掛けを頂けるようになりました。やはり**判りやすさというのは大切**ですね。
##判りやすさ＿動画コンテンツ
また、2021_04より**[株式会社データラーニング様](https://data-learning.com)**より、データラーニングスクールで実施されているカリキュラムの圧縮コンテンツ動画の作成をご依頼頂き、全26動画を制作致しました。
以下がそのコンテンツです。

　　01.[**マインドセット・タイムマネジメント**](https://youtu.be/CV8N2E4A0XI)
　　02.[**ロジカルシンキング**](https://youtu.be/deKxIC08-U8)
　　03.[**科学的思考**](https://youtu.be/RK9NP0KeghU)
　　04.[**コンピュテーショナルシンキング**](https://youtu.be/oIqTq7SIgB8)
　　05.[**データ分析概論**](https://youtu.be/tEydL9eE7J0)
　　06.[**分析設計**](https://youtu.be/HC2RwJJt04Q)
　　07.[**データ分析実践入門**](https://youtu.be/3Ekbu0bNZf0)
　　08.[**資料の構成を作る**](https://youtu.be/fTmd5Pa7MM0)
　　09.[**資料のデザイン**](https://youtu.be/NtClU2dKzlw)
　　10.[**グラフと数値**](https://youtu.be/pd69xWpCPCg)
　　11.[**データベース・集合**](https://youtu.be/SQccMBv3OnE)
　　12.[**データ分析におけるSQL**](https://youtu.be/CztcMif6lL0)
　　13.[**Python基礎**](https://youtu.be/3KbpH0qV5pk)
　　14.[**Python統計学入門**](https://youtu.be/bsfIM_CeAMg)
　　15.[**機械学習概論**](https://youtu.be/1A46UL1mvDo)
　　16.[**教師あり学習**](https://youtu.be/_gqH_Sod56E)
　　17.[**教師なし学習**](https://youtu.be/fJ6Qyoth0gY)
　　18.[**ディープラーニング**](https://youtu.be/qh2_P9FFTjU)
　　19.[**強化学習**](https://youtu.be/e29iFNd8Y8U)
　　20.[**特徴量エンジニアリング**](https://youtu.be/bLsTRbbv_QE)
　　21.[**モデルの評価**](https://youtu.be/UIR7R2IsL7E)
　　22.[**機械学習の仕事への適用**](https://youtu.be/rDRGEKASxNY)
　　23.[**CRISP_DM**](https://youtu.be/YrTCxnQd1cA)
　　24.[**ゲーム理論と交渉・説得**](https://youtu.be/vcLGkwPZ8jw)
　　25.[**マーケティングリサーチの手法**](https://youtu.be/nmgHn3fDmHU)
　　26.[**データ分析人材のキャリアデザイン**](https://youtu.be/NA-yEb9Q1Ng)

これらは、パワポにて元となるスライドをご用意頂き、それを元に、動画コンテンツとすべく、**各種素材の制作／編集を全て一人で**行いました。

当然ながら、教育コンテンツなので、判りやすくなければなりません。また、**動画コンテンツとプレゼン用スライドでは多くの方々が考える以上に各種留意点が異なります**。その為、説明図から原稿まで、動画コンテンツとして変換／最適化する必要があり、それに伴い、私自身も作りながら**ほぼデータサイエンティスト養成講座を受講している状態**となり、大変有意義でございました。

2020年度は、昭和組ならではの立ち回りとしてAI・IoTコンサルタントの資格＝データサイエンティストとは対局の位置を選択しましたが、奇しくもその後、**こうした形でデータサイエンティスト育成教育を事実上受けた**訳です。

昨年末の**[株式会社データビズラボ様](https://data-viz-lab.com)**の統計分析学習コンテンツの制作**と合わせて、想定外にDSとしての下地が整ってしまい、後は判りやすさ（＝資格）とそれを元に実務実績を積む事で、私もDLGの皆さんと同じく、**晴れてデータサイエンティストとして名乗れる**訳です(笑

もちろん若いDSの方々のようにゴリゴリな構築案件などは無理だし、元々そんなに数学も得意ではないので**DSを主力にとは考えても居ないし期待もされない**でしょうが、**AI・IoTコンサルとしての信頼度は格段に向上しますので、十分なメリット**があります。
##判りやすさ＿ライティングの資格
昨年末の**[株式会社データビズラボ様](https://data-viz-lab.com)**の統計分析学習コンテンツの制作の際に、ライティングに関する技能と、その能力を客観的に判断して貰う必要性を強く感じました。その為、**[前回のアドベントカレンダー](https://qiita.com/brainbrown/items/5933f07f74c182841135)**でも謳っていた、**[「副業の学校」](https://fukugyou-gakkou.jp)のKYOKOさん**が所有している**[Webライティング能力検定](https://www.日本webライティング協会.com/contents/kentei/)**を2月に受験しました。

ただ、その時期、個人事業主より多数のコロナ関連のご相談を受け、十分な準備が出来ないまま受験した為、目指していた1級には届かず、2級取得に留まりました。直ぐにその後の試験を目指したかったのですが、上記データサイエンティスト養成講座コンテンツの制作に追われ見送っています。

その後特級まで新設された為、また機会を設けて挑戦したいと思っています。

また現在、上記**[「副業の学校」コミュニティ](https://fukugyou-gakkou.jp)**に参加しており、Webマーケティング／Webプロモーション／アフィリエイトに関する学習を進めています。これは、AI・IoTコンサルとしての顧客を増やしていく為に、自分でマーケティング／プロモーションを展開していく為に学んでいます。

同時に、効果的なセールスライティングを身につける為、**[ダイレクト出版のコンテンツ](https://www.d-publishing.jp/service/)**を幾つか購入し学習しています。
#来年について
2021年は**AI・IoTコンサルタントとして現実を見た感が強い**年でした。そしてそこで感じたのは、私が対象とする顧客には、AI・IoTの前にDXやRPAの導入のお手伝いをする事が必要だと痛感しました。そしてそれを求める顧客の集客手法として、やはりセミナーを開催したり、書籍を出版するのが良いと思いました。

書籍に関しては前から計画しており、営業という観点でとても有効な手段だとの認識です。ある意味**資格よりも説得力があり、その威力は周辺のテック系著者で確認済み**です。

執筆時間の確保もスキルの内。また書籍として成り立つボリュームを書き上げるのもスキルとしては重要。先ずはとにかく1冊相当を書き上げ、Kindleなり技術同人誌なり、とにかくアウトプットする事が重要です。そういう意味でも、**2022年はアウトプットの年としたい**と思っています。
#最後に
年齢や経験が異なれば、採れる手段や得られる結果も異なります。この分野での50代からのスタートというのは非常に希だと思われ、その為ロールモデルが皆無です。

しかし我らの年代には経験から得た**知恵**があります。5枚の三角くじから1枚の当たりを引こうとし、狙いを定めるのが若者であるなら、50代は**全部購入して全部めくり、確実に当たりくじを手に入れるという知恵**があります。これより**費用は掛かりますが時間と結果が稼げます**ので、収支はプラスと考えられるというのが知恵だと思います。

失敗無きビジネスなど無いのです。当たりだけを引き続ける事など不可能なのです。また当たりにも松竹梅があり、梅で甘んじていては続かず、**松を手に入れてこそ次のクジも全部購入出来る**のです。

そんな買い方が出来るような資金は無い！というのが、私も含めた多くの方だと思います。であるなら、別の手段でその資金を用意し、小さな規模で幾つか松の連チャンを実現し、次第に大きくしていくしか無いと思います。それの為に、短期集中してガムシャラに学ぶ・働く・稼ぐは避けて通れず、それが出来る人と出来ない人とでこの**松の連チャンコースに突入出来るか否かが決まる**と思います。

私は松の連チャンコースに突入してやろうと思います。