この記事のメッセージは、タイトルの通り
「RやPythonなどのデータサイエンススキルは、食品会社でも武器になるよ！」
というものです、どうでしょう？意外でしょうか？
食品会社の研究と言えば、
食品原料の探索から始まり、
おいしさ・香り・健康機能性やそのメカニズムを調べ、
その研究成果を商品開発やマーケティングへ活かす
というのが王道でした。
しかし近年、動物実験をすることへの風当たりが強くなるなど、
従来の手法や考え方だけでは研究開発が進められなくなってきています。
そのような時代背景もあり、
多くの企業（特に大企業）は、研究開発の進め方を大きく変えてきています。
その中の筆頭が、
「ビッグデータを解析し、その結果を商品開発に活かす。」
というものです。
そしてこれに伴い、
「ビッグデータを扱えるスキルを持った人材」
の需要がどんどん高まってきます。
実際、2022～2023年にかけて私自身が転職活動をした際にも、
「データサイエンスに関するスキルがあると、紹介できる求人が増えます！」
とはっきり言われたのを覚えています。
実際に求人を見てみても実感できると思いますので、気になった方は
私が転職活動で使用したJACリクルートメントの以下のリンクから検索してみてください。
（高年収のハイクラス転職を目指したい方）
今回は、
「RやPythonなど、データサイエンススキルを、食品会社が求めている理由」
という内容で記事を書いていきます。
データサイエンススキルを既に保有しており、
食品会社への転職を検討されている方がいたら、
ぜひ転職エージェントに登録することをおすすめします。
私が2023年に食品会社研究職への転職を成功させた際、
以下の2つエージェントを重宝しました。
転職を少しでも考えている方は、リンクから覗いてみてください。
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（大学院卒の強みを生かした転職に特化）
データ解析スキルを持った人材を、食品会社が求めている理由
食品会社におけるデータサイエンス・ビッグデータ解析
ビッグデータといっても内容は様々で、例えば以下のようなものがあります。
・マーケティング調査から得られた、顧客の行動に関するデータ
・自社商品の受発注状況やその物流状況に関するデータ
・製造工場における、製造コスト・収率・品質などに関するロットごとのデータ
・疫学・追跡研究から得られた、被験者の健康状態に関する追跡データ
いずれも重要なデータであり、貴重な宝物です。
現在も会社のどこか適切な場所に保管されているはずです。
しかしこれまで、すべての企業がこれらのデータを十分に活用し、
自社の研究開発や改善活動に適切に活かせていたわけではありませんでした。
そして近年ようやく、これらビッグデータを活用したプロジェクトが
各企業内で立ち上がってきています。
しかし、大きな課題があります。
「データを扱える人材が、社内にいない」
という事実です。
データ解析が得意な人材は、食品会社に来てくれない。
その理由は以下が考えられます。
・学生時代に情報科学などに触れた人材は、就職活動で食品メーカーに興味がない。
・情報・ハイテク企業と比べて食品企業は給料が安い。
・食品会社でのデータサイエンス業務について、仕事のイメージがわかない。
結局のところ、
「データサイエンティストにとって、食品会社はあまり魅力的ではない。」
のだと思います。
しかし、食品会社はそのことを分かっており、違う目線でも人材を探しています。
実は、食品会社はデータサイエンティストを求めてはいるものの、
「そこまで専門性が高くなくてもいい、少しできるレベルでも十分」
と考えています。
「ちょっとデータ解析ができる」というレベルでもOK。
理由は簡単で、
データの取り扱いが全くできない人ばかりなので、
少しできるくらいの人でも活躍する場所がある
からです。
これまでほとんどビッグデータ解析ができていなかったという現状もあり、
現時点ではあまり高いレベルの解析スキルは求められていません。
採用時点では、以下のレベルでも十分です。
・RやPythonを扱ったことがあり、書いてあるスクリプトを読める。
・インターネット上の情報を使えば、初歩的な解析は自分でできる。
・初心者向けの指導ならできる。
・データサイエンスの外部研修を受ければ、内容を理解して成長できる。
実際食品会社では、
パソコンを触る事がほとんどできない人も少なからずいます。
その中で、基礎レベルのプログラミングスキルがあるというのは、
社内では相当とびぬけた存在となりえます。
基本レベルのRやPythonのプログラミングスキルがあれば、
食品会社であればデータ解析人材として重宝される可能性がある。
ということになります。
そして、仕事を任された後は、
実際の業務や外部研修などを通して専門知識とスキルを高めていくことにより、
「食品分野のデータサイエンティスト」
という、専門性が高く社内外でも貴重な存在になれる可能性があります。
以前の記事にも書いた通り、特に研究者は専門性を持つことが大切です。
特に、社内だけでなく社外でも通用する専門性を持たないと、
研究者として生き延びていくのは難しいという側面があります。
RやPythonの初歩スキルを持っている人は、
そのスキルをきっかけに様々なプロジェクトに関与することで
社内で唯一無二のポジションを確立できる可能性があります。
まとめ
・食品会社は様々なビッグデータを抱えているが、事業や研究へ上手く使えていない。
・データサイエンティストを求めているが、食品会社へ来てくれる人が少ない。
・「少し解析ができる」というレベルでも、食品会社であれば重宝される。
・外部研修や実務などを通して、レベルを上げていければよい。
・「食品業界のデータサイエンティスト」という貴重な存在になれるかも。
学生時代の研究でRやPythonを使ってデータ解析を少しかじっていた方は、
そのスキルを履歴書などに記載するだけで、
採用時に目にとめてもらえるかもしれませんよ！
データサイエンティストこそ、転職市場を見てみて！
私は2023年に研究職→研究職の転職を達成しており、
主にJACリクルートメントを使用しました。
「データサイエンティストの求人ならたくさんある」
というコメントも、エージェントから実際にもらっていました。
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私の転職体験談と、以下の記事をぜひ読んでみてください。
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