40代データ人材のキャリア戦略

イベント「VPoE/CTO/CDOと語る、AI時代データサイエンスリーダーキャリアと組織づくり」で登壇した時の資料です。
https://lycorptech-jp.connpass.com/event/379328/

Transcript

1. 40代データ人材 キャリア戦略 
 1 2026.1.23 VPoE/CTO/CDOと語る、AI時代 データサイエンスリーダー キャリアと組織づくり #DSLeaderBook
2. 奥村 純 / Jun Ernesto Okumura @pacocat
 データアナリスト
 機械学習エンジニア（強化学習） 
 AI PdM
 2014 2019 執行役員 / Data Director
 • データ組織（BI/AI/Data Management）
 包括的なマネジメント 
 2024 執行役員 / Chief Data Officer / Marketing本部長
 • 経営戦略・データ戦略 策定と推進 
 • マーケティング戦略 推進 
 DeNA
 Eureka (Match Group)
 GA technologies Group
 • toCビジネス
 • データ分析
 • ML（推薦・強化学習）
 • データ基盤技術
 好きな領域 趣味 • 登山（日本百名山挑戦中） 
 • 茶道（最近始めました） 

3. 情報発信など 
 出版・翻訳 note SpeakerDeck 取材記事 データ組織マネジメントについて 発信 
 推薦技術・因果推論・強化学習など 勉強会登壇 
 「経験とカン」をデータで再現できるか。二人 博士が語る、変革 本質（ NewsPicks. 2025） CDOが語る - 求められるデータ人材像と、それを生かす組織風土と （ TECH＋,2025）
 「データ 力で、GAグループ全体 意思決定 精度とスピードを加 させる」新執行役員・奥村純就任インタビュー（ GAグループ公式note, 2024） ｢マッチングアプリ婚｣を後押しする､陰 立役者ペアーズ ｢質｣ ､ど ように作り出されるか（東洋経済 , 2024） Pairs マッチングでAIが果たす役割と ？ Pairs Data Director奥村純に聞く、感情感覚領域にある「 AIにしかできないこと」（レバテック LAB, 2023） YouTube 驚異 リコメンド力　強化学習 避けて 通れない（日経クロストレンド , 2020） …
4. 4 LTテーマ設定 背景 
 40代以降 キャリア 作り方についてもっと情報が欲しかった 
 • 若いベンチャー的な組織でロールモデルが少なかった 
 • 2010年代後半に広がったデータキャリア 参考事例がなかった 
 ◦ 今 答え合わせしやすいが、まだ発信 少ない 
 • 情報があっても「受け取る側 準備」が足りていなかった 
 ◦ 気づけてなかっただけで実 情報自体 あった かも 
 • SNS上で スキル習得や流行テーマなど短期的な話題が多いが、 
 長期 キャリア形成 話 別 メディアにある 
 • …
 「2, 30代にこういうことを言って欲しかった！」を、今 自分からメッセージします 

5. 5 1. キャリア以上 関心ごとが増えてくる 
 📈 人生全体を考えた時 悩み トレンド 
 • 仕事より家族や健康 ことを考えるようになる 
 ◦ 家事、育児、教育、介護、...
 • 「時間が欲しい」「お金 悩み」 70代くらいまで続く
 • 後半 ほぼ健康や生きがいについて悩むようになる 
 
 ⚠ 解釈 注意
 • 男女で差がある
 • 悩みを感じている割合も年齢変化がある 
 ◦ 25-55が悩み 山
 「キャリアだけでない自己投資」が長期戦で 重要 
 厚生労働省「国民生活基礎調査」より悩み 年齢別内訳 https://honkawa2.sakura.ne.jp/2720.html
6. 6 2. よく見るキャリア話や市況 一面的 
 スキルに偏ったキャリア論 
 • 今後 より価値創 へ 志向が強まる 
 
 AIブームで生まれた再現性 弱いキャリア話 
 • 特にマネジメントトラックや年収 話 
 
 AI人材マーケット 加熱 
 • ツール使え できるスキル コモディティ化 
 • ジュニア層 飽和とシニア層 需要増 二極化 
 「何ができるか」より「何 実績を作ったか」 
 年齢と共に問いかけ元が他者から自分になる 
 「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.6」 データサイエンティスト協会プレスリリース 2014
 2025

7. 8 3. キャリア形成 一直線で ない段階がある 
 Skill Experience Accountability 割り振られたタスクを正確にこなすため 「何ができるか」 段階 • キャリア初期に重視される。プログラミング・モデリング手法など。 プロジェクトを完遂した、チームをまとめた、等 「何を経験してきたか」 段階 • スキルを現場で発揮してきた経験値、「文脈 中で 実践」が重視される • 解像度が高いほど再現性が高く、どこでも数字を作れる人と認知される 「何 成果に責任を持つか」 段階。 • 結果に対して逃げられない責任を果たすことが重視される。 • 自分がどうかや単なる頑張りで なく、事業や組織 成果に責任を持つ。 キャリア 様々な段階で 、自分で 意識しづらい「透明な壁」がある 学習やフィードバックで発達段階を上げないとどこかで無能化する ピーター 法則（1969）：有能な人 、無能化するまで昇進し続け、 最終的にあらゆるポストがそ 職務を果たせない無能な人で占められる
8. 9 4. 対組織、対事業 影響を求められることから 逃げられない 
 スペシャリスト • 特定 技術ドメインにおける究極 専門家 • 業界で名前が上がる深さと課題解決が求められる スタッフエンジニア • 特定 技術に閉じない、複数 チーム・プロダクト横断 「技術的な合意形成」や「全体最適化」 ◦ Tech Lead：技術的な意思決定とリード ◦ Architect：システム 全体設計や方向性 決断 ◦ Solver：難易度 高い組織課題 切込隊長 ◦ Right Hand：CXO 右腕 組織にいる以上、自分から外に矢印を向け続けることが求められる 
 スペシャリスト スタッフエンジニア https://www.amazon.co.jp/dp/429607055X
9. 10 40代キャリア形成に向けて まとめと Tips
 「キャリアだけでない自己投資」が長期戦で 重要 
 • ちゃんと自分探しする。自分に責任を持ってくれる 自分だけ。 
 • キャリアと繋げる問い：「なぜデータ人材に興味を思った？」「仕事でどういう時が楽しい？」 
 
 「何ができるか」よりも「何 実績を作ったか」へ 
 • 需要に乗るだけだと市場価値を説明しづらくなる 
 • スキル以上に「何を経験している人か」「何に責任を持っているか」を作ろう 
 
 対組織、対他者、対事業から 逃げられない 
 • 人と関わろう、自分 影響範囲を広げよう 
 • 公私ともに「人としてどうか」が求められてくる 
 • 誰からも好かれるとか、明るくなるとかで ない「人間力をどう磨くか」 
 
 心 健康やモチベーション 身体から 
 • 身体 資本。食事・運動・睡眠が結局 一番 レバー 

10. 11 データサイエンスキャリアを歩むすべて 人に 
 テックリードからマネージャー、ディレクター、経営者まで、 
 幅広いキャリアについて書かれた新鮮な本。 
 
 ただ ハードスキル以上 スキルマップを学ぶ辞書として、 
 ここに書いてあることを実践や懇親で深めてみてください。 
 
 出版までお疲れさまでした＆私も勉強になりました！ 
 https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10149710.html