私は十数年間働いているうち、4回ほど転職した。理由は主にスキルアップである。この目標は達成し続けれらたはずである。文系事務職から始まって、データサイエンティストを経験し、さらにWEB系の知識も持っており、一つのサイトをゼロから構築できる。広範で柔軟な考え方ができるので、コンテンツも含めた自らのアイデアを誰の力も借りることなく、運営し、拡張することができる。
十分に実践可能なスキルとして列挙すると、
英語：Master of Science in Economics取得
HTML,CSS（テーマを変更拡張）
Vue.js(Javascriptで何ができるか知っているのでその方法をVueで適用)
webフレームワーク:Django（セキュリティやサーバー含む）
データサイエンス（統計全般、ベイズ系、機械学習の応用）
SQL（ビッグサイズデータの取り扱い、前処理）
PYTHON、R（スクレイピング、機械学習、前処理）
VBA
業界の一般的な知識として広告、金融に精通
その他、健全な趣味として
ランニング、筋トレ（BMI20程度、スリムで筋肉質の体を維持）
目標タイムはフルマラソン【2：40切り】
基本、頭と体はつながっていると考え、集中力・認知力の維持向上を目的としている
一般の方と比べて、スキルの獲得範囲はかなり広い。それぞれの知識は有機的につながっており、経済という広いテーマで世の中を俯瞰する頭をもち、様々な興味関心を喚起しつつ、自らの考えを再構築・再生成・再検証（データサイエンス）、そしてそれを表現するWEBプログラミング。知識リソースは日本語に限定されないため、英語のリソースをフル活用可能。このインプットからアウトプットまでそつなくこなすことができるので階段を一段一段確実に登っていくことができる。テストで合格すればゴールという明確な目標が無くても、興味の赴くまま自己を拡張し続けることができる。今は、営業的に説明する能力を開花させるために、Youtubeで英語文法や単語についての解説動画を作ることを考えている。株の知識もあるので、ニュースの解説や株式分析に関する時事的な話題でもよい。知識を整理し、理路整然と話す力は実践しないとなかなか定着しない。この実践をYoutubeでやろうというのだ。このような考えを持つ人はほぼいないだろう。この柔軟性こそ、私のアイデンティティと言っても過言ではない。
40にもなると、人は大抵stubbornになる。一つのことしかできないといつか知識の獲得はゴールを迎え、それ以上新しいものを獲得しようというモチベーションは無くなってしまう。言い方によってはスペシャリストと呼ぶこともできよう。確かにスペシャリストは局所的なソリューションであれば素早く見つけることができる。スペシャリストが連携し合い、一つの大きなプロジェクトをミスなく、素早く完結させる。これは理想だろう。
しかし実際は問題が頻発する。多くの場合、全体の最適化は局所的な最適化のacumulationではないからだ。そうすると必ず各個の最適化できない側のスペシャリスト達は不満をため込み、プロジェクトの抵抗勢力へと変貌する。一般的に40から転職が難しくなる理由はここにあるのではと思う。私も採用する立場であれば、このような自称スペシャリストはいらない。柔軟に物事を捉えられず、自らの存在価値だけ最大化しようというだけの人物に価値はない。
このように一つの企業に育てられると、その分野での知識しか身につかない。しかしそれが自信になり、だれにも負けないという自尊心が芽生えるともう成長することはない。成長をやめた人間に幾何の価値もないのだ。常に成長し、全体をそつなくこなす人材。これは結局転職市場でもかなり稀有な存在のため、比較的採用されやすい。一般的に転職する人は有能（っぽい）人材か、今の職場が自分に合わないので環境を変えようとしているダメ人材かのどちらかである。どちらにしろ、断片化された仕事のプロセスをこなすことしかできない人材である。必要とされているのは主にこの仕事をしてもらいたい、という希望はあり、一見スペシャリストであればあるほど転職しやすと思われがちである。しかし、時の流れとともに大抵は部署で求められる知識は変化するため、外部に頼ろうとする。もちろん内部で育てようとするが、絶対的にその知識を活用できなければできない仕事は創出されにくいため、結局そのような人材は育てられない。データサイエンスとは良い例で、その部署でその知識を持つ人が一人でもいれば、圧倒的な効率効果を生み出すことができる。しかし実際は単に事務職的な仕事で終わっていればたとえPMでも外部のシステム構築はできても、内部のシステム構築はできない。全く専門外だからだ。このような場合、ウェブ構築の知識を持ち、かつデータサイエンス並びにプログラミングをできる人材がいれば企業としては喉から手が出るほど欲しい。
またこのような条件で入社できれば多少その時点でデータサイエンスの知識が欠けていたとしても、内部のシステム構築なので期限はないし、比較的自由に作れ、失敗してもお咎めはない。時間を使って勉強しながら仕事ができるのだ。こうやって必要な知識を拡大していくのである。このように転職は自らのスペシャリティを高めるのではなく、スケーラビリティ（拡張性）を高めるために使うのである。そうやって唯一無二の人材になる。そうすればもう安泰である。しかも時間に追われることはなく、忙しい（ふり？）こともない。転職カードはこうやって切るべきだ。
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