営業経験を強みにAIの世界へ。自社事業と業務委託をパラレルで回す、ジェネラリストの生存戦略
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- Name / W.R
- Job / データサイエンティスト
大学院で素粒子物理学の理論を専攻。修士課程修了後、あえて未経験の組織コンサルティング会社で営業を経験。その後、サービス立ち上げ等を経て独立。データサイエンス・AI開発を中心に、アパレル（店舗売上予測、在庫最適化、レコメンドエンジン構築など）、医療・製薬（企画提案・データ分析サポート）、デジタルマーケティング・エンタメ（顧客離脱予測、効果測定、DXアドバイザー）など、多岐にわたる領域で高度なモデル構築やデータ分析基盤の整備、コンサルティングを手がけています。
現在は自社でAIコンサルテーションサービスを開発・運営しながら、フリーランス（業務委託）のデータサイエンティストとして大手企業のプロジェクトを牽引しています。
フリーランスを始めたきっかけ
ビジネスの世界へ進まれたきっかけを教えてください。
修士課程で素粒子物理の理論を研究していました。ノーベル賞受賞者も輩出しているような非常に大きな研究室でしたが、周囲の圧倒的なレベルの高さを見て、「この研究の世界で、自分はトップとして戦い続けるのは難しいな」と思い、修士で研究の道に区切りをつけ、ビジネスの世界へ進むことにしました。
最初のキャリアとして「組織コンサルティングの営業」を選ばれたのはなぜですか？
最先端の数理・物理の世界からITやプログラミングへそのまま進むより、あえて真逆の方向である「営業」に挑戦した方がキャリアとして面白いんじゃないかと思ったからです。
実際に1年間、組織開発コンサルティングの会社で泥臭く営業を経験しました。もちろん大変でしたが、この時期に営業を経験したことで「打たれ強さ」が身につきましたし、最初から開発一筋のエンジニアとして進んでいたら、今の幅広いキャリアはなかったかもしれません。
その後、「やはり自分の本分は営業ではない」と考え、その組織コンサルティングの知見と元のバックグラウンドを掛け合わせる形で、人事業務の分析（ピープルアナリティクス）へと進み、再びデータ分析の世界に戻ってきました。
独立されるまではどのような経緯があったのでしょうか？
本格的に独立する前は、アパレル業界の会社員として働きながら業務委託も受けていました。当時はアパレルという枠にとどまらず、「もっと幅広い領域のデータ分析に挑戦したい」という強い想いを抱いていました。
副業可の会社ではあったのですが、個人で複数の案件を掛け持つとなると、お客さんごとに「他社とどのようなデータ契約を結んでいるか」といった説明を会社に毎回細かく伝えるのが非常に面倒だなと感じていました。それなら「自分で法人を作って、そこからの業務委託という形で一本化してしまえば、余計な説明をする必要がなくなる」と考え始め、法人を設立しました。
ただ、知り合い5〜6人と集まって、自社でゲーム関連のサービスを立ち上げて1年ちょっと運用しましたが、最終的に売上は1,000万円ほどに成長したのですが、それを上回る赤字を出してしまって…… 。サラリーマンを続けながら、片手間の副業感覚で毎月数十万円の赤字を垂れ流し続ける状況はまずい、と危機感を持ち、本格的に独立へと踏み切りました。
自社事業と業務委託の「二足の草鞋」
フリーランスとしての案件と、ご自身の会社（自社事業）をどのように両立されているのですか？
現在はBIGDATA NAVIを介して参画している大手エンタープライズ企業のプロジェクトに、稼働の約8割を割いてコミットしています。日常のメインはクライアントワークです。
自社事業は「朝」に行っています。毎日朝の4時に起きて、10時までの時間を使って自社のAIインタビューサービスの事業開発を行っています。そして、10時からは頭を完全に切り替えて、業務委託としてのテータサイエンスに集中する、という生活を送っています。
なぜ自社プロダクトを作りたいと思ったのでしょうか？
今後AIがさらに発展していく中で、ただ「データ分析ができます」「エンジニアリングができます」という受託型の仕事は、なくなっていくだろうと思っています。
そうなって（市場がなくなって）から慌てて考えても遅いので、今のうちに自分たちの手で安定的な収入源となる自社サービスを作っておきたいというのと、仲間たちと一緒に、ゼロから自分たちのプロダクトを作り上げていくこと自体が純粋に楽しい、というのも理由のひとつです。
単純作業の代替と「業務知識」の重要性
AIによるデータ分析業務の代替について、具体的にはどのような領域から変化が始まると思いますか？
参画先でもセキュリティ要件をクリアした上で、昨年末頃からAIコーディングツールの導入が進み、現場の生産性は劇的に上がっています 。裏を返せば、これによって「ただデータを抽出して集計する」「機械学習のモデルを言われた通りに開発してダッシュボードを作る」といった、手を動かすだけの定型的な実務は、今後相対的に件数が少なくなっていくと思います。
これからの時代に長く生き残れるのは、分析スキルだけでなく「現場目線のコンサルテーションやコミュニケーションができる人材」です。
「AIに代替されない領域」で戦うために、どのようなスキルが必要になるのでしょうか？
「言語化されていないドメインの業務知識（業務内容）」を深く知ることだと思います。 例えば私は以前、アパレル企業で何十人ものMD（マーチャンダイザー）の方々に丁寧にヒアリングを行い、感覚的に行っている購買や行動の課題をデータモデルへと落とし込む業務をしていました。
現場の担当者自身も上手く「言語化・結晶化」できていないクリティカルな課題の本質を、対話を通じて汲み取り、「こういう課題はないですか？」と察して落とし所を見定めて打ち返す 。こうした泥臭いコミュニケーションや信頼関係の構築、そして泥臭い現場の業務知識を理解する領域こそが、AIに代替されにくい「人間のアドバンテージ（強み）」として残るはずです。
本を読むより「実際に触って動かす」
最新技術のキャッチアップは普段どのように行っていますか？
以前は技術書などを買って読んでいましたが、今は本を読んで勉強するということはあまり多くありません 。どちらかというと、最新のデバイスや技術を実際に自分で買って、触って動かしてみるような学習がメインです。
例えば、「Apple Vision Pro」が発売された際も、すぐに自分で購入してアプリをいくつか試作してみました 。ビジネスとして大して意味を成さない試行錯誤に終わることも多いですが、まずは自分で動かしてベットしてみるという実体験のスピード感を大切にしています 。
また、X（旧Twitter）の技術フォローはもちろんですが、実際の「求人票（JTCや外資系などのハイレイヤー向け求人）」をチェックするのも効果的です 。直接その企業に応募しなくても、求人票に書かれている要件を見るだけで「今、市場ではこういうスキルや課題解決が求められているんだ」という最前線のトレンドが分かり、自分の次の学習の指針になります。
これからフリーランスを目指す方や、若手研究者の方々へアドバイス
これからフリーランスや独立を検討している正社員の方へ、アドバイスがあればお願いします。
もし、これからフリーランスになりたい理由（金銭・時間・場所の自由など）が自分の中であるならば、私は挑戦してみてもいいと思います。
多くの人は「正社員を辞めて独立する」ということに対して、すごく敷居が高く、気を引き締めて完璧な構想を練らなければいけないと考えがちです。でも、何ヶ月も何年もフリーランスになるかならないか、起業するかしないのかなど、長々と構想ばかりしている人は、正直あまり起業やフリーランスに向いていない気がします 。私自身、法人を作ったのは「やろっか」と思い立ってから1週間前くらいでした。
ある意味での「何も考えない力」や、「思い切りの良さ」「一歩の軽さ」が何よりの強さになります。
今の時代、そんなに大きなリスクはありません。ワンクッションとしてリモートワーク環境を活かして副業から始めてみるのも良いですし、もしフリーランスをやってみてダメだったら、またその時に気持ちを切り替えて他のことをやったり、正社員に戻ったりすればいいだけです。
もちろん、「最低限の貯金がない（精神的な余裕がなくなるため）」という人や、リスクを恐れて過度に怯えてしまう人にはおすすめしませんが 、そうでなければ色々と考えすぎず、「1回やってみるか」という軽い感覚で最初の一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。
