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「これが必須」と言われる知識は、なければ致命傷になり得ますが、あれば差別化になるとも限りません。私が挙げたテクノロジーの知識以外の4つは、20年後には変化しているでしょう。もしかしたら量子コンピューターが当たり前で量子力学の知識が必須になるかもしれません。
20年後に「これが必須」なものは何かを予想し、当たれば大きな差別化になります。私が19歳の頃、つまり20年前は、英語は必須というのは共通認識にもかかわらず、英語を普段から真剣にやっていた大学生は周りに多くはいませんでした。当時50代の方は逃げ切れたかもしれませんが、20代、30代はまず不可能です。真剣にやらなかった人たちは外資系や海外に転職できず今キャリアで大変苦労している人がいます。同じことがデータサイエンス、プログラミング等でも起こるでしょう。しかも英語で勉強したほうが速かったりするので追いつきにくい。
せめて何ができるか、何ができないかという「使いこなす能力」だけでも、この8月中や在宅勤務の間に身につけ始めてください。同世代のアジアのトップエリートたちは猛スピードで日本を通り越し、米国や英国で、英語での豊富な最先端のオンライン教材やエグゼクティブコースなどで学びながら働いています。「見えない」=「存在しない」ではなく、経済は世界でつながっているため、将来、直接でも間接でも必ず競争相手として出てきます。その脅威に気づき、少しでもこの連載が役に立ち、行動につながれば幸いです。
私が通っている学校が全米でも早かったですが、昨今のMBAはSTEM(理系)認定される学校が増えて来ており、アナリティクス・統計・プログラミングの授業の比率が高まっています。もちろん30前後になってプログラミングを始めてもエンジニアにはなれないので、「何が出来るのか」「エンジニアはどんな仕事をしているのか」「何に苦労するのか」などが理解出来るようになることが主目的です。
プログラマーを初めとして、理系的な高い専門性が求められる職種が増えて来ていますが、多くの文系の人にとって、「複数の専門家集団を、幅広い知識・コミュニケーション力・問題解決力を駆使して束ねる」プロジェクトマネジメント的な戦い方はまだ十分に通用すると思います。
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京大、東大、ハーバード、三菱東京UFJ銀行、ニューヨーク、グーグル、シリコンバレー、ベンチャーキャピタル……。DNX Venturesのインダストリー パートナー、山本康正氏の略歴には多様なキーワードが並ぶ。
しかし、その軌跡に目を凝らすと、単なるエリートとは違う「意志」が透けて見えるはずだ。その意志とは、「理系と文系」「民間と政府」「日本とシリコンバレー」など異なる分野の架け橋になりたい、というもの。異なる分野をつなぐには、広く、かつ深い知識を学ばねばならない。
キャリアを進めるたびに未知の世界へ飛び込んでいく山本氏の軌跡を追いつつ、働くうえで大事にしている「仕事の哲学」を聞いた。(全7回)
■第1回 最新テクノロジーの知識がなければもう成長できない
■第2回 何をするにも「お金」の勉強をしないと話にならない
■第3回 先を読み、「10年後」を考えて動く
■第4回 いい情報はオープンではない。自分から取りに行け
■第5回 人間は環境の動物。自分が伸びる場所に身を置こう
■第6回 シリコンバレーのVCは日本企業をどう見ているか
■第7回 これから勉強すべき「4つの知識」
個人的な意見としては、企業が社会の一員であることを踏まえるともう一つ経営者として必要な要素にコンプライアンスや倫理があると思います。これはESGや法的な考え方(リーガルマインド)なども含むものだと思っていて、究極的には社会との繋がりを総合的に考えて判断する能力です。
また、これまで長年プロジェクトの組成やM&A等に携わってきましたが、これらの勉強から得られる知識を活用できるマネージメント力が必要ですが、これは勉強するというよりも実際に経験をするしかないので、少人数のチームでもいいので若いうちからプロジェクトチームのリーダーとして経験を積むことも重要だと思います。
どちらかというとバリュエーションやプログラミングは知識の領域だと思いますが、マネージメント力や英語は対人経験が不可欠です。
もう少し時間があればオンライン学習などの活用についても詳しく書きたいのですがまたの機会にします。
その時になったらこうなりたい、と動いても、
実現するのは数年後だったりしますからね。
何も知ろうとせず、全てをひとまかせ、ではビジネスパーソンとしては可能性が広がりそうにもありません。
・プログラミング
・データサイエンス
・ファイナンス
・英語
Pythonは2年ほど前にやってましたが、データ分析ができるほどにはならずやめてしまいました。確かに、最近ビジネスデータを整理する時にExcelやスプレッドシートだと大変なことが増えてきました。MAの構築運用では大量の顧客データ、行動データをCSVとして吐き出し、成形するだけでも一苦労。Pythonとか応用的なプログラミング言語が使えたらかなり効率的ですね。
考えをアクティビティに変換、データの扱い、価値構造と成長の継続、グローバル
ですね。
1.プログラミング
どういった仕組みで動いているのかを理解することがポイント。初心者には『こんにちはPython』や『Scratchではじめる機械学習』がおすすめ。
2.データサイエンス
これからはプログラミングを書いてデータを扱う感覚があることが、Excelと同じような次元で必要になる。これからの巨大なデータをリアルタイムに分析するにはExcelでは追いつかない。
3.ファイナンス、ビジネスモデルの理解
ファイナンスは会計というよりもバリュエーションのモデルの理解。ビジネスモデルを理解するというのは、あるビジネスがどうやって収益を得ているのか、どうスケールするのか、どういうフレームワークで動いているのかをわかるようになること
4.英語
情報量の差、視座の違い。