自己紹介

製薬会社の営業マン（MR）として働いている、アラサーの会社員です。

将来を考えた時、普通のサラリーマンもデータサイエンスを学ぶ必要があると感じて現在学習中です。

なぜ学ぼうと考えたのか、今までの経歴と合わせて紹介します！

経歴

私立文系の４年制大学を卒業後、新卒で製薬会社にMRとして入社しました。

製薬会社というと理系と思われるかもしれませんが、数学や化学など理科系の科目はずっと苦手で、高校の頃から既に文系を選択していました。

その後MRとして基幹病院を含めて担当し、病院に薬を売るというMRとして一般的な経験をしました。

わりと無難に仕事をこなしていましたが、ひょんなことから転職活動を開始しました。

先にネタバレすると転職はせずに現在と同じ会社に勤めていますが、なぜ転職しようと思ったのか、背景を語ります！

転職活動

私が転職活動を始めたのは社会人4年目の頃です。

当時転職をしようと考えた理由には以下の２つがありました。

• 将来への不安
• スキルが身につかない

将来への不安

MRという職種自体に将来への不安がありました。

皆さんの現在の職業はどうでしょうか？

製薬会社というと安定のイメージもあるかもしれませんが、MRはITに代替されやすい代表的な職業だと思いました。

もちろん顧客のニーズを深く理解できて、関係性を構築し付加価値の高い情報提供を常にできるMRは残りますが、今ほど多くの人員は必要ないと考えていました。実際に現在までにどんどん減少しています。

https://answers.ten-navi.com/pharmanews/22164/

人生100年時代と言われ、仕事の環境も変化していく中でニーズの高い職種にポジションを変えたいという思いがありました。

スキルが身につかない

MRは現場担当であれば、基本的には新人もおじさんも同じような仕事をします。もちろん大学病院を担当したりキーとなるドクターを担当したり、希少疾患の製品を担当したり違いはありますが、業務内容は大きく変わりません。

もっと言うと、他の業界に流用できる汎用性の高いスキルが身につきにくいと言うことです。

また業界的な制約も厳しく、自分で他社品と比較した資料を作成したり、薬剤のPRポイントを過度に工夫することも禁止されています。この制約もスキルアップの機会を阻害され、窮屈な感じをしていました。後発品と効果が違う文献もあるのに自分からは紹介できなかったりします。

職種自体人数が減少するのに、更に他業界に流用できるスキルが身につかないと言うのはまずいのではないかと危機感を覚えました。

そのため、まずはどんな仕事があるのか、自分の今の市場価値はどのくらいなのかを理解することを目指し、転職活動をしました。

転職活動を通じて感じたこと

上記の理由から、MR以外でスキルが身に付く仕事を探してみることにしました。

具体的には、スキルアップの方向性として現実的な無形商材の営業職や、企画・マーケティング職を中心に面接を受けました。人材業界や医療IT、コンサルなどです。

そこで当たり前の事実にあらためて気づくことになります。

もちろん人材業界やコンサルなどそこまで変わらないところもありましたが、ほとんどが現在よりも年収が下がってしまうことをあらためて実感しました。

年収が上がるのはバイオ経験を活かした他メーカーへの転職など、MRの輪廻からは逃れられないものばかりだったのです。

いかに製薬業界が恵まれていたか、またいかに身に付くスキルが汎用性のないものだったかを痛感しました。

転職活動を終えて

転職活動を通して私が下した結論は、現職に留まるというものでした。

現在の待遇と転職後のキャリアを考えた時に、そこまでモチベーション高く新しい環境でチャレンジできる意志が湧きませんでした。

現在の環境に飼い殺されてしまったと言うことです。

別に現状待遇にも困ってないし転職も面倒だしとりあえず現職で頑張ろうと行動し、全国での発表の機会を得られたり、全国表彰なども受けることができました。

ただ心の中にはこのままでいいのか、何かスキルを身につけないといけないのではないかという漠然とした不安がしこりのように残っていました。

データサイエンスを学ぼうと思った理由

そんな不安があったため、副業や起業、今後のキャリアについて自己分析も含めてずっと考えていました。

そこで出会ったが、データサイエンスと言う分野です。

正直アラサーから簡単に習得できるものではありません。ただ、将来への不安から何かスキルアップをしたいと思っていた自分にとっては、将来性の高さがとても魅力的に映りました。

何より会社内で多くのデータがある中でそれが活用できていないと言う課題はずっと感じていたため、実務で使いながらスキルアップできると言う点が決め手でした。

皆さんも事業会社にいたら何かしらのデータはあるのではないでしょうか？

データ分析は2012 年度の高 1 生より必修単位として導入されていたり、将来的には基本を知っていて当たり前の知識です。つまり、アラサーの人とそれ以下の人とでリテラシーが変わってきます。

現在はデータサイエンティストを養成する学部などもありますが、事業会社でデータ分析をもとに意思決定をするためには、業界の知識が欠かせません。そういうドメイン知識がないと明確な課題を設定できずに、意味のない分析になってしまうからです。

データ畑出身よりも、事業会社の前線で勤務した経験にプラスしてデータサイエンスの知識がある人の方が経営者にもアプローチしやすいですし、現場の人の理解も得られやすいと思います。

ここに本業×データサイエンスの優位性があると考えています。将来的にはAutoMLなどでデータサイエンススキルはビジネス担当者レベルで使用できるようになると言われています。つまり、統計知識や機械学習モデルの理解のあるビジネスパーソンが活躍できる将来がほぼ間違いなく訪れます。

皆さんは現職で将来に不安なく充実した仕事ができているでしょうか。

ドメイン知識を持っているビジネスパーソンがデータサイエンスのスキルを身につければ、将来的に大きな武器になります。データを使った意思決定の経験があれば、今の仕事に縛られずフリーランスを含めて多くの選択肢が見えてきます。

ただ、未経験で興味のある人がいても、おそらく実際に学習に踏み込む人は多くないのではないでしょうか。私自身、データサイエンスの重要性を理解してから学習を始めるまでに2年の月日が経ってしまっています。

実際に学んでみて本当に役立つのか、無駄な勉強ではないのか、学習コストが高い分、そうした不安はあると思います。

未経験からデータサイエンティストに転職した系の記事もありますが、元々IT系の企業出身の人ばかり見受けられます。

そのため、完全未経験のアラサー文系MRという全くデータサイエンスに関わりのなかった私が、実際に学習を進めていく過程は誰かしらの役に立てるかもしれないと思いブログを立ち上げました。