現在の日本において、(アナリストとしての)データサイエンティスト・データアナリストになることは残念ながらハイリスク・ローリターンである。それを知らずに目指したりすると、後で大変な目に合うことになる、ということもあまり知られていないようなので現状について自分の経験を踏まえてまとめてみた。理由1・そもそもアナリストの需要が少ない日本では、データ分析から生み出される情報、つまりインテリジェンスに基づいて意思決定を行うという文化が確立していない。インテリジェンスという「商品」を欲しがる消費者が圧倒的に少ないのであるから、データ分析という「商品を作るための道具」や、アナリストという「道具を作る人」の需要が非常に少ないのは当然のことだ。(アナリストとしての)データサイエンティスト、つまり統計学や機械学習という「特殊な道具を使う人」に至っては、推して知るべしである。この「情報(インテリジェンス)に基づいて意思決定を行うという文化」の欠如はビジネスに限らず政治や軍を見てもわかるように日本人の最も苦手とする分野であるらしく、したがって数年程度で大きく改善する見込みはない。国家の命運が掛るような状況ですら変わらなかったのに、ビジネス程度で問題意識が高まる期待などできない。社会全体の意識が変わっていくのは数十年単位はかかるだろう。理由2・経営者層の情報リテラシーが低いデータ分析の文化がないのだからリテラシーを身に着ける機会があるわけもない。これは経営者だからリテラシーが低いのではなく、日本人全体のリテラシーが低いので、その中から経営者になった人のリテラシーも低いという話である。今まで存在しないでもそれなりにうまくやってこれた人に、今更新しいリテラシーを身に着けさせるのは非常に難しい。現在の60代以上の人がインターネットや携帯電話という道具ですら使いこなすのが難しい以上に、インテリジェンスと言う見えないものを理解し、使えるようになるのは困難であろう。一方で若手の経営者はどうかというと、結局のところ同じような文化で育っているのだから、やはりリテラシーが身についている人が少ないのも当然のこと。データ分析が比較的活用されやすいWebですら、Webアナリストが未だにほとんど日陰にいることを見ればそのことがわかる。理由3・報酬が少ないデータ分析やインテリジェンスというのは直接の利益を生み出す仕事ではないため、経営者の理解がなければ評価されることは望めない。前述したように、肝心の経営者のリテラシーは悲惨な状況である。需要が少ないのだから、稼げる機会も少なく、評価もされなければ報酬も少なくなるのは明白。日本のトップクラスのデータサイエンティストやデータアナリストであっても1,000万を超えている人はごくまれであろうし、外資系でなければ存在も怪しい。ちなみに、分析による業務改善などは直接利益に貢献できるではないかと思う人もいるだろうが、アナリストは意思決定を「支援」しているのであって「決定」や「実行」をするのは別の人の役割である。理由4・企業の選択肢が少ないデータ分析を主業務にできる部署は相当に特殊なので、他の部署へ異動したらその時点でアナリストとしては活動できなくなる可能性が高い。これはデータ分析ができなくなる、ということを必ずしも意味するわけではないが、アナリストではなくマーケターやディレクターなどを主業務とし、データ分析は補助的な立場になるということである。それでもアナリストとして活動したければ会社を変えることを考えねばならないが、そもそも選択肢が少ないので他に行く場所がなければどうにもならない。理由5・5年後10年後のキャリアが描けないデータサイエンティスト・データアナリストとしてキャリアプランが存在しない。経営者層にアナリスト出身者がいないし、チームを作るほど1つの企業にアナリストが集まることも少ないのでマネジメントになるにもその経験が積めない。経営者に評価されなければ、結局現場から離れられずに小さな仕事で食いつなぐ、という事態になりかねない。いつか来るかもしれない未来のために以上、自分の経験に基づいてデータサイエンティスト・データアナリストがリスクだらけで見返りも少ないという現状について述べたが、別の道を通ってアナリストになった人には全く違う風景が見えているのかもしれないので、是非とも後進に対してもっと良い方法があることを提示してあげて欲しい。それではデータサイエンティスト・データアナリストになる価値はないのかと言えば、決してそんなことは無いはずだ。競争が激しくなればなるほど、情報の価値は限りなく高まっていく。世界と戦うためには絶対に必要な能力なのである。数は少なくとも情報に価値があることを知っている人は確実に存在しているので、その時に機会を逃さぬよう今は学ぶしかないのだ。