インデックス投資家からの脱却 (アンチインデックス)

インデックス投資を嫌うブログ主による駄ブログです。

2019年04月

社畜として常に転職案件を探しているが、自分なりの会社の選び方の基準が固まってきたので思いつくままに書いてみる。

1:自分が得意とする職種が手薄な業界・会社を選ぶ
これはなぜかというと、同じ仕事をするにしても社内での重宝のされ方が違い、結果として労働負荷がかなり変わるから(個人の感想  エビデンス無)。
例えば、統計が得意な人が、私が以前勤めていたような臨床統計解析部署に転職したとしよう。
すると当たり前だが、周りは一定レベルの統計知識を持っており、ある程度の事は「出来て当たり前」と思われ、評価されにくい。
また、扱う業務の詳細を周りも上司も分かっているため、Aという業務を行うのに必要な労力がおおよそ10時間ぐらいであると試算される場合、その通りの時間内に終わらせることを求められる。
そして、その時間内に終わらせることが出来ても特に評価されない。
つまるところ、周りと差がつきにくく、昇給という果実を得る確率が低くなりがちだ

だが、同じ人がジャパニーズ文系が多い会社内の統計的な分析が必要な部門に就職した場合
・周りが分析業務の業務負荷をよく分かっていない。
・能力が相対的に周りより優れているので評価されやすい
という事象が起こりやすくなる。

"周りが分析業務の業務負荷をよく分かっていない"ということは
→10時間で終わる業務に20時間かけても文句を言われない。15時間で終わらせても褒められる
などの事象が発生し、業務負荷が低くなり
「賃金/(労力+ストレス)」
で計算されるコスパが良くなる可能性が高い。
"能力が相対的に回りより優れているので評価されやすい"は文字通りである。


今回は私の行っている統計分析関連の職について述べたが、別に営業でも経理でも一緒だと思う。
技術人材には力を入れているが、セールスがあまり上手くいっていない会社に営業職として入る
であるとか
セールスと技術で成長してきたが、経理や内部事務などの間接部門の機能が弱い会社に経理として入社する。
という場合にも活かせるのではないかと考える。
要は需要と供給である。
労働市場はかなり非効率的な市場ではあるので、上記のような単純な図式は成り立たないと思うが、私の感覚的にはかなり使える指標であると思う。


2:儲かっている会社に就職する
赤字の会社は就職先としてもちろん論外なのだが、同じ儲かっているのでも儲かり方に違いがあるので見極めようという話。
私が転職先を見る際、儲けの指標として見ているのは「経常利益/従業員数」である。
この数値が最低でも200万円ぐらいは欲しいと考える。
なぜなら、「経常利益/従業員数」が大きいほど業績に陰りが出たときのボーナスカットなどの確率が小さくなるであろうと思われるから。
また、「経常利益/従業員数」が小さいと、賃上げに回す原資がもう無い企業とも考えられる。
このような企業は目先の平均賃金が高くとも要注意である。

転職案件として見た、以下の企業で「経常利益/従業員数」を大まかに計算した結果、以下の通りとなった。(計算には連結数字を用いた)
優良大企業と認識されている企業でも案外儲かっていないものである。
もしくは窓際族などの働かないおっさんを大量に抱えており、人件費負担が重すぎる企業なのかもしれない。

Panasonic  約100万円/1従業員
コニカミノルタ 約100万円/1従業員
神戸製鋼 約100万円/1従業員
Monotaro 約290万円/1従業員

指標的に転職してもよいかなと思えるのはMonotaroだけである。
もちろん平均年収を見ると、Panasonicやコニカミノルタの方が高いのだが。

投資的な観点で見た場合、「経常利益/従業員数」の数値が大きい企業は賃金に回せる原資があり、優秀な人材を囲い込んだり、採用したりという力が強いかもしれないという仮説も成り立つ。
技術が重要なTech企業などに投資する際に役立つ指標かもしれない。
もしくは逆に「経常利益/従業員数」の数値が小さい企業は賃金カットをする余力が大きく、賃金カットによる業績急回復の可能性が大きい企業なのかもしれない。
かなり大雑把な指標なので各企業のコスト構造をきちんと把握しないと役に立たないとは思うが


あとは、勤務先の環境
・人間関係
・PC環境
・コンプライアンスにうるさいかどうか
・平均残業時間
などを考慮すべきだが、求人票からは読み取れないし、求人票には嘘を書いている場合もある。
その部分は賭けになるので、転職口コミサイトなどで情報を得ておく必要があると考える。

ジャパニーズドメスティック企業に勤めていてようやく気づいた事

・難しい事はバズワードに任せる
→AIが行列演算や微分積分が基になってる事なんか説明しても全く理解できないどころか反感を買う
単に「AI」、「RPA」というワードを使おう。
止むなく数式を使う場合も2次関数までにしておこう。

・パワポ紙芝居に全力を傾ける
→老眼のおっさんにワードの文書は酷。分かりやすいスローガン、例えば○○億円!利益率○○%アップ!
を大きな字でパワポに書いて報告すればいい。根拠は大体。
パワポは勤務先企業のシンボルカラーをバックグラウンドの色にして、白抜き文字にしたりすればなお良い。


・日経新聞を引用する
→AIを話題にしたがるが、AIについて論じているTech系メディアなんか見てないし信用していない。
クオリティペーパーである日経新聞を引用しよう。
なお、日経新聞本体(紙ベース)を引用すること。
ネットの日経BP記事なんかは一段劣る。

・おじさんにとって身近な事を話題にする
→画像認識だの、自然言語処理だのはおじさんには難しいし、適用範囲が想像出来ない。
人事異動、野球、住宅ローン、駐車場にテクノロジー(AI)が適用されているという事を強調しよう。

・断言表現を使おう
「可能性がある」「示唆される」などの表現は前頭葉が退化して、結論を急ぐ文系おっさんには耐え難い。
「〜である」とかの断言表現を使おう。
仕事を頼まれた場合も「すぐ出来ます」と断言口調で安請け合いしよう。
思いつきでの社内調整的な仕事依頼ならば、期限なんぞ無い。
万が一期限がありそうな時は、業務進捗を報告するとともに、遅れる理由を上司が分からない業務範囲のせいにして遅延理由を上司が確認できないように予防線をはろう。


まともに定量的な議論を行おうとしても、そんな素養を持ってる人は下記書籍に従えば3%しかいない。
統計的には帰無仮説が棄却される水準である。
マトモに定量的に議論できる上司であれば、文系おっさん向けじゃない、マトモな対応すれば良いだけだ。

別にITエンジニアではないが、評判が良いので読んでみた。
んで、感想
・業界の現状分析が書かれていて、その現状を元に書いているので良い
・変な理想論とかをぶち上げてない

 内容としては労働基準法をきちんと知っていれば既知の内容が多いが、
まともに労働基準法を学んだような人は少ないと思うので、この本に書かれている原理原則を守るだけで、酷い職業人生にはならないだろう。
ITエンジニアに限らず、仕事において自分で自分の身を守る方法論や原則を知りたい人にはおすすめできる。


職場で適当にPython環境を整えて、AI(笑)プログラミングをした。
やったことは画像認識だが、手順としては
・環境構築
・パッケージインストール
・サンプルプログラムの検索
・画像データのダウンロード
・サンプルプログラムの改変

である。
総作業時間は12時間かそれ以下程度だと記憶している。

ちなみに私が上記のプログラミングに臨む前に、画像認識のPoCと称してジャパニーズドメスティック弊社では、ン百万円かけて特に業務に有用ではなさそうな画像認識を外注していた。
ほとんど関わっていないので詳細は知らないが、納期は1〜2ヶ月程度だったと思う。
その外注先に出した仕様に余裕で達するレベルに12時間で到達した。

んで、やってみての感想

・プログラミングより「使えるデータ」を集める方が大事
・アルゴリズムはコモディティ化する
・業務適用へのハードルは高い(業務にもよるが、正確性99.9%以上が保証されてないと結局人の目でチェックすることになる。)

ということ。
ほとんどの人は難しいという先入観から、AI(笑)やプログラミングを避けて通るので、ちょっと学習しただけで伝統的ジャパニーズドメスティック企業の上位に君臨する事が出来ると感じた。

ただ、技術を伸ばしてもジャパニーズドメスティック企業の例に漏れず、弊社の給与体系は
ゼネラリスト管理職≫非管理職
であるので、現職でAIプロジェクトのトップランナーであったという箔をつけてからの転職を考えている。

アルゴリズムのコモディティ化についてだが、ある程度以上のレベルのアルゴリズム(業務適用出来るレベルの画期的なもの)はもしかするとコモディティ化しないかもしれない。

本書にも取り上げられているし、NHKの特集番組などでも取り上げられている、部活動による教師ならびに生徒の疲弊問題の一つの解決策として
「外部指導者に指導を委託する」というものがあり、実際に導入した学校もあるという。
私は外部指導者や外部団体に部活指導をお願いすることは、競技素人の教師を無理やり顧問にして活動するよりは確実に良い事だと考えていた。
しかし、筆者によると外部指導者への指導の外注も根本的解決にならないという。
もちろん教師の負担は軽減されるが、生徒の負担は軽減されない可能性が高い。
なぜなら、外部指導者のほとんどが、体育大学などで運動生理学やスポーツ理論を学んだ人間ではなく、その競技を経験した単なるおっさん、おばさんになる可能性が高いから(かつ、今でも指導する競技に一定以上の熱意を持っているサバイバーである可能性も高い)。
指導者になる可能性のある競技経験者の年齢はおそらくは若くてアラサー、平均するとアラフォー程度になるであろう。
その世代はほぼ例外なく「部活動を休むことは悪」という価値観の中でスポーツをしてきた経験を持ち、素人の教師よりも長時間練習を行う傾向があるのだという。
著書では
教師、生徒、外部指導者に
「部活動は週何回、合計何時間行うのが理想か?」というアンケートを取った結果、外部指導者が最も長時間の部活動を選好しているという結果を載せていた。
部活動問題の根は深い。
金を出して外部指導者に頼めば解決とはならない。


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