コンサルファームの「データサイエンティスト職」へのよくある質問・不安と回答例

【目次】

          1. コンサルティングファームでもデータサイエンティスト職の採用が活況
          2. 「ビジネス課題の根本的な解決にデータが役立っているのか?」
          3. 「エンジニア寄りのデータサイエンティストはシュリンクするのでは?」
          4. 「業界に縛られるとその後のキャリアが狭まるのでは?」
          5. (ご参考)「より年収を上げたいのだがどうすればいいか」

コンサルティングファームでもデータサイエンティスト職の採用が活況

各所で人材不足が叫ばれているデータサイエンティスト職ですが、コンサルティングファームでも顧客の要望に応える形で積極的に採用を進めています。

一方で、データサイエンティストの業務は自動化が進み、需要不足が解消されるのでは?という話も出ているようです。

より上流でデータサイエンティストとして活躍したいという考えから、コンサルティングファームでの同職種を目指す方も増えています。今回はそんなファーム内データサイエンティスト職を目指す方からよく聞かれる質問と回答をまとめました。

「ビジネス課題の根本的な解決にデータが役立っているのか?」

特にエンジニア寄りのデータサイエンティストとしてキャリアを歩んできた方には、「そもそも、その課題解決にデータ分析が必要なのか」、「果たしてそのデータがクライアントのビジネス課題を根本から解決できるのか」といった悩みから転職を検討されるケースが多くあります。

その点、コンサルティングファームでは抱える案件の多くがデータ分析から入るのではなく、「そもそも、そのサービスは必要なのか」「問題を解決するためのソリューションとして、データ分析が最適なのか」といった、データを使う『意義』から考え始める上流案件が多いので上記の悩みを解決できるチャンスも多いと言えます。

また、下記の外資系ファームのパートナーの言葉からも、現在ファームではエンジニアリングや分析以上に、データを通した新規ビジネス立案などのスキルが求められていることが分かります。

  • 「データ分析の世界は、AIなどをはじめとするテクノロジーの進化により、数年後には“全自動”の時代が必ずやってくるので、『分析をし、”示唆出し”をする』だけだと何の価値も生まない」
  • 「例えば既存事業×ビッグデータの組み合わせによる新規ビジネス創出や、これまで成しえなかったクライアントにとっての大きな経営判断支援など、データをどう有効活用するのか、データをもとにどうクライアントを動かしていくのかが現在のメインテーマ」

ほとんどのファームにおいて、コンサルタントはデータ分析の専門家として、インダストリー側と協業しクライアントの根本的な課題解決や、そこからさらに新規事業の立案に積極的に関わることが求められています。

事業会社サイドでも悩みは共通する部分があり、「データ収集・分析機能は高まった。一方で、“そのデータからどのようなビジネス的示唆があるのか” について社長と話し合える人材がおらず、ビジネスの観点から社長とディスカッションできる、経営視座・ビジネス感度の高い人材が欲しい」といった声も聞かれます。将来的に事業会社サイドを目指す方でも、コンサルティングファームで、経営者の視点やマインドを学び、幅広い業界のデータ分析経験を積むことも一つの選択肢になりうるでしょう。

「エンジニア寄りのデータサイエンティストはシュリンクするのでは?」

上記のパートナーの声からも分かるように、エンジニア的なデータサイエンティストの役割はAIによる分析の自動化により、今後シュリンクしていく可能性を抱えています。実際に、「データサイエンティストとしての専門性は磨いていきたいものの、いわゆる“技術屋さん”になりたいわけではない」という意見も根強くあるようです。こちらに関しては、コンサルティングファームのデータサイエンティストにも一般的に知られるエンジニア寄り、アナリスト寄りの採用があるので、採用前に確認が必須と言えます。

逆に、エンジニア寄りのキャリアを築きたい方は、内部にデータサイエンティストを抱え始めて間もないファームが実務的な開発・分析をオフショアへ委託するケースもあるので、その点も含めて事前に必ず確認するようにすると良いでしょう。

「業界に縛られるとその後のキャリアが狭まるのでは?」

事業会社ではデータサイエンティストを積極的に採用しており、HR Analytics など、データを用いた新しいビジネスや社内システムが生まれつつあります。

【例】

  • これまでの採用や配属・良い上司に恵まれるかどうかは運に左右される部分が大きかったが、テクノロジーの活用により単なる確率に頼ることのない機会付与を目指すのがミッション
  • ユーザの好みや過去のフィードバックから得たデータを基にスタイリストによる洋服の選定を行い、それに対してユーザから再度フィードバックを得ることができる仕組み

上記のテクノロジー活用例のように、今後確実にデータサイエンティストの需要は増えていくと予想されているものの、まだ試作段階で短期的に盛り上がっているソリューションもあり、業界に染まるよりもアナリティクスコンサルタントとして色々な課題解決に従事したいというご相談もあります。そういった面では、コンサルティングファーム内のデータサイエンティストは業界を狭めずに他領域の案件にアサインされる可能性が高いので、ニーズに合致していると言えるでしょう。

ただし、事業会社のメリットとして「生データに触れられる」機会が多いことが挙げられます。金融業界など、生データは機密保持のためコンサルタントは容易に触れられないこともあり、構想策定や分析のプラン出しにおいて実際に分析するのは事業会社内のデータサイエンティストというケースもあります。業界にもよりますが、生データを分析する実務的なスキルを磨きたい場合は、特定の業界を選ぶ、若しくは事業会社内のデータサイエンティストというキャリアを選ぶ方が良い可能性もあります。

(ご参考)「より年収を上げたいのだがどうすればいいか」

海外では、データサイエンティストは「初任給1,000万」、「シリコンバレーの中間値は1,600万」と言われる高収入の職種です。一方で、日本の事業会社のデータサイエンティストの給与レンジは他の職種と同じケースが多いと言えます。

実力と英語力のある方は海外での転職を行うのも一つの手ですが、日本の外資系ファームでも、最低でも600万~700万台がベースとなり、高いタイトルで入社した場合には上限2,000万というファームもあります。ファームに転職するに際には、年収を上げたいという希望は叶えられるケースが多いと言えます。

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今回の記事では、コンサルファームの「データサイエンティスト職」へのよくある質問・不安と回答例をご紹介しました。

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