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40代データ人材のキャリア戦略

 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/

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Jun Ernesto Okumura

January 23, 2026
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Transcript

  1. 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) 

  2. 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) …
  3. 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 

  4. 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
  5. 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

  6. 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
  7. 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
  8. 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 

  9. 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