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帰ってきたペンギン125

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(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
戦後政策転換で超国家主義が台頭、企業国家としてテック企業が猛威、移民や奴隷よりも時間と距離を0にした働き方が普及、失敗を恐れないでアイディアを出してスピーディに商業化でちゅよ〜
コスト競争でマイニング業者の選別をし、運の良い人や特定の人だけが大儲けをしない数量調整、人数が多い方が有利になる仕組みを是正、BC可視化を急いで透明化、多数決の原理を覆して信用力があるマイニング業者がランダムな状態を指向でちゅよ〜
GAFAやAzureがクラウドを利用してBC進出、日本企業と連携、経産省や総務省も連携、派遣事業も参入、RPAやIoTは業務自動化、BCは自動可視化で多重な仕事を省略、データサイエンスでは×100の効果、NO手作業❗流れ作業❗自由な発想を育むでちゅよ〜
仏マクロンとゴーン崩壊からEU崩壊、これは移民労働や格差や政策の問題、EUもBCや暗号通貨で価値観が変化、先進国は多数決の原理を覆すイノベーションを確立して次の100年を準備し、少数精鋭にして才能のある人を救う弱者救済で繋がっていき、嫉妬がない、信頼し合えるイジメのない世界でちゅよ〜

863

>>862
(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
アメリカの現状はまだまだ愛国心溢れる民主的な軍事国家のイメージが残っているけど、これを推し進めるとアメリカ政府が押しつぶされるでちゅよ〜
ロシアとの共同軍事支配を推し進めることで、その費用を軽減し、友好国との関係もシンプルになるでちゅよ〜
そして新しい経済概念や金融論が登場し、その政治的なプレゼンスも変更するから、現状を打開する方向が望ましいでちゅよ〜

864

>>863
(*´艸｀*)ｸｽｸｽ
ケネディ、レーガン、そしてトランプ大統領と何が違うのか❓でちゅよ〜
時代が違うでちゅよ〜
新興勢力のユダヤが動いているし、彼らは非常に友好的になっているでちゅよ〜
人類の価値観が量子力学に移ったことが大きいでちゅよ〜
情報を優先にしているから既存の権力、既成概念、古い価値観、今までの慣行、人種や宗教や国境を廃して、まったく新しい繋がり方が見つかったということかなでちゅよ〜

865

>>864
「データサイエンティスト・ラプソディ」　なぜ優秀なAI人材は転職するのか

新卒採用は「売り手市場」と呼ばれる活況を呈しています。とりわけデータサイエンティストの素養がある学生は、各社で争奪戦となります。

　私も取引先の大手製造業に採用の相談を受けると、「世界に名だたる御社でも大変なんですか!?　むしろ弊社が教わりたいくらいですよ！」と、社会性とコミュ力を発揮しています。

866

>>865
秀な人材を採用できたが……
　製造業においてデータサイエンティストが活躍する場面は非常に多く、製品開発、製造工程、品質管理、生産ラインなどさまざまな業務での活躍が期待されます。

　せっかく採用できた貴重な人材ですから、将来の幹部候補として優遇されるかもしれません。それでは、入社後の活躍ぶりを見てみましょう。

867

>>866
学歴、スキル、実績全てを兼ね備えた秀才を募集する、満漢全席のように豪華な求人票ですが、満漢全席が登場するのは諸葛亮が饅頭を供えてから1000年以上先の話です。年収は400〜600万円程度で、求めるスキルに対してそこまで高給なわけではありません。

　時代を先取りしすぎた求人は、SNS（主にTwitterで暗躍するイキリデータサイエンティスト）にさらされて、会社のイメージダウンになる以外の効果は見込めません。もはや狙いすぎて「孔明の罠」を疑うレベルです。

　しかし、「悪魔は存在しない」と証明するのが不可能なように、こんな求人でも応募者が皆無とは言い切れません。というわけで、無事に求めていた人材を採用できたと仮定します。同業他社で身に付けた一騎当千なスキルを発揮し、「桃園の誓い」を結んだ関羽や張飛のような活躍を期待しましょう。晴れて仲間になった中途採用者のその後を追ってみます。

868

>>867
無駄に厳しいセキュリティや関係各所への社内調整など、さまざまな壁が立ちはだかりました。そして、社会の厳しさを経験している中途採用者も転職してしまうことに。

　やはり途中で会社を変える軟弱な人間ではなく、生え抜きの人材を育成すべきでしょうか。そして来年入社する新卒も退職し……と、どこかで見たループ展開ですが、狂気のマッドサイエンティストも魔法少女もアシュトン・カッチャーも出てきません。

　なぜ新卒・中途を問わず、データサイエンティストが退職してしまうのでしょうか。いよいよ問題の本質に迫ります。

869

>>868
いまは群雄割拠の三国志の時代ではなく、平成も終わりに近づいた日本なので「優秀な人材が辞めないように待遇と環境を改善する」という、21世紀的で堅実な施策を取りましょう。

　データサイエンティストは「データ分析をやりたい」「いろいろなデータを活用したい」「データ分析を通じて事業に寄与したい」など、自分の技術を生かすことにやりがいを感じます。つまり、会社がそれを実現できる環境を用意しないと、退職されてしまう可能性があります。

　「泥臭い仕事にも一生懸命取り組むべき」「給料をもらう立場なのに甘えるな」という意見もあるでしょう。昔は上司からのむちゃぶりや汚れ仕事を解決して出世する「島耕作」的な生き方もありましたが、いまは自分をワナにはめようとした上司と戦って“倍返し”する「半沢直樹」が人気なことは覚えておくとよさそうです。

870

>>869
「データ分析に対する理解がない」「慣習にこだわりすぎて新しいことに挑戦できる風土ではない」といった問題は、データサイエンティストの力だけではどうにもなりません。貧弱なスペックのPCやツールといった作業環境では、そもそも仕事にならないでしょう。

　こうした問題を見直さなければ、どれだけ優秀な人材を採用できたとしても、彼らが活躍するのは難しいのです。

　「わざわざデータサイエンティストを特別扱いするのか？」と思う人もいるでしょうが、苦手な部分をサポートしつつ得意分野を伸ばすのも、和を尊ぶ日本的組織の強みではないでしょうか。データ分析の結果を事業に生かすことで成果を得られる企業は少なくないはずです。

871

>>870
もちろんデータサイエンティスト側も「分析だけすれば良い」わけではなく、業務知識を学んだり、分析を利益につなげる仕組みを作ったりする必要があります。社内のルールや仕事の進め方を理解した上でデータ分析施策を考えなければ、現場を知らないお勉強だけが取り柄の先生扱いです。他の社員と一緒に業務で使える施策を考えることが重要であり、それが出来なければ人は離れていきます。

　弊社では業種業態を問わず「データサイエンティストを採用したい」という相談をいただきますが、採用よりもデータサイエンティストを生かせる環境や組織、体制を整える方が重要です。

872

>>871
話は冒頭に戻りますが、ボヘミアン・ラプソディでは、約6分という長尺で常識やぶりな楽曲が生まれるシーンがあります。新たな挑戦によって誕生した曲は「ラジオで流されない」という反発をものともせず、大ヒットしました。いまや常識となったプロモーションビデオの先駆けでもあります。

　また、フレディ・マーキュリー自身はインド生まれの英国移民であり、メンバーも博士号を持つ高学歴という異色の経歴です。もしフレディとクイーンが代わり映えしない音楽を作り続けていたら、死後数十年たって映画が製作されたでしょうか。枠に収まらない人物だからこそ、歴史に名を残すミュージシャンとなったのです。

　かつては日本の電機メーカーでも、異端とされた技術者が画期的な製品開発をし、イノベーションを起こしました。

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