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はてなキーワード:需要予測とは
山形県銀山温泉の老舗旅館「藤屋」にアメリカ人女性が女将として嫁いだことは、テレビや新聞などで話題となりました。彼女の名前はジニーさんで、JETプログラムを通じて来日し、旅館の若旦那と結婚。伝統的な温泉旅館の女将として奮闘する様子が多くのメディアで紹介されてきました。
その後の経緯
現在について
山形県銀山温泉の藤屋旅館に嫁いだアメリカ人女性（ジニーさん）は、離婚後アメリカに帰国し、日本には戻っていません。現在の詳細な消息は公表されていませんが、失踪や事件性はなく、静かに新たな人生を歩んでいると推測されます
結果として「藤屋」の経営者であった藤敦氏は、旅館の倒産と、妻ジニーさんおよび2人の子供を失うことになりました。
藤敦氏は「伝統と革新」「経営の持続と地域性」のはざまで苦渋の決断を下しましたが、結果的に経営も家族も失うことになりました。大規模改装による経営戦略の失敗と、家族内の価値観のズレが複合的に作用したことが、最大の要因といえます。
藤敦氏がジニーさんの反対を押し切って「おしゃれな改装」を断行した理由は、主に経営上の危機感と時代の変化への対応が背景にあります。2000年代半ば、藤屋旅館は老朽化や競合激化、観光客のニーズ多様化といった課題に直面していました。これに対し、藤敦氏は「伝統を守るだけでは生き残れない」と判断し、有名デザイナーに多額の資金を投じて近代的な大改装を実施しました。
この判断の裏には、
があったとみられます。
を招き、経営破綻の直接的な要因となりました。
このような「過剰な設備投資」や「ターゲット層の見誤り」による経営破綻は、旅館・ホテル業界で珍しくありません。
などが多数報告されています。
> 「過剰な設備投資、高コスト構造、需要予測の甘さが招いた失敗は、ホテル・旅館経営の典型的なリスクであり、市場調査や顧客視点の欠如が大きな要因となる」
藤屋旅館のケースも、伝統と革新のバランスを見誤り、経営者の判断が家族や地域社会との亀裂を生み、最終的に経営も家庭も失うという典型的な失敗事例の一つといえます。
元増田です。
愚痴めいたこともつらつら書いたし、書き方も拙かったことから、だいぶ誤解されてしまったが、今回の備蓄米についての皆さんの意見を聞いてみたかったのがこの日記を書いた目的。
私自身、この業界にいながら、夏から新米時期にかけて、状況がどう転ぶのかが読めないのだ。
まずは、お詫びから。
「小泉米」って表現だが、マスコミで使われていた気がしたのでそのまま使ってしまった。
「江藤米」、「小泉米」で区別すれば、「第1回～第3回の入札による政府備蓄米売渡」と「随意契約による政府備蓄米の売渡」の二種類が分かりやすいかと思ったからだ。
先に書いてしまった日記はブコメも多数いただいていることだしそのまま残すが、以降は使わないよう気を付ける。
また「おっさんの体臭」という言い方に不快を感じさせてしまったようで申し訳ない。
ただ、古米臭ってのはひねた脂の臭いで、加齢臭を想起させるのは確かではあります。
自分から古古古米をお客さんに勧めることはないし、話を聞いた当初は全く関係ない話だと思っていた。
ただ、今回は取引先から問い合わせがあったので、説明会に参加してみた次第。
もちろん、取引先には古古古米の食味の問題を伝え、焼飯など限定した用途での使用に限られるだろうこと説明した。
それでも価格を選びたいとのことで、ならばやってみましょうかということだった。
そして補足。
673万トンという令和6/7年需要予測は農水省の資料を参考にしている。
https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/syokuryo/2410/241030.html
このページの「資料2 米穀の需給及び価格の安定に関する基本指針（案）(PDF : 841KB)」を見ていただきたい。
（今確認したら674万トンだった…）
需要800万トンというブコメがあったが、それは主食用以外の用途、加工用、飼料用、種籾用を含めての数字と思われる。
ここで必要なのは主食用の需要量なので、主食用以外は考えない方がよいと思う。
また、内食の需要量には、今回業務用として除外されている学校や病院、施設での給食も含まれている。
令和3年産、4年産の30万トンの販売先は、主食用需要量の45％程度である「家で炊いて食べるご飯」用途に限定される。
また、今回の随意契約での放出の目的について、店頭で安価に大量に陳列することで価格を押し下げる、というのは半信半疑でみている。
卸売が量販店向けに確保していた米を、備蓄米があるからと他へ回すことで需給が緩くなる効果はあると思う。
ただ、備蓄米が6年産やこれから登場する7年産新米の引き立て役になってしまう危惧もある。
今の店頭価格の高騰は玄米の価格の高騰を反映しているに過ぎない。
何故玄米が高いかと言えば行き場の決まってない米が少ないから。
実需や小売店が早い時期に産地から年間分を直接買い付ける傾向は東日本大震災あたりから年々強くなっていた。
そして6年産は、椅子取りゲームのように実需がこぞって確保に動いた。
どうしても米が欲しいところ、パンや麺では代替できないところ、つまりご飯を使う中外食にとっては高くても米は欠かすことができない。
高い値段でも手を出す卸売業者がいるのは、中外食の必要を満たすためだ。
彼らに安い米を渡せれば、過熱を抑える効果はあると思わないだろうか？
以上が、米価の安定をうたいながら業務用を排除することへ疑問を持つ理由だ。
ところで、私が皆さんに聞きたかったのは、
夏の暑い、ただでさえ食欲が失せる時期に、3年産古古古米の消費がどう進むと思うか？
主食用消費の45％しかない「家のご飯」で消化しきれると思うか？
昨年夏の騒動による早食いから40～50万トンが不足しているといわれている。
3月以降の入札31万トンとと今回の随意契約30万トン、合計61万トンで量としては十分。
ただ、これが必要なところにピッタリはまらないと上手くいかないと感じている。
→ 理想的
2. 随意契約備蓄米は売れ残り、小麦製品に消費は流れ、米の消費量が減る。
→ 食味の悪さから備蓄米の購入は継続されず、かといって高い米も買わず、パン類、麺類の購入が増える。もったいないが需給のひっ迫が避けられるなら悪くはない。7年産新米のスタートがゆとりあるものになれば価格も落ち着くのではないか？
3. 随意契約備蓄米は売れ残るが、米の消費量は減らず6年産や7年産がひっ迫する。
→ 食味の悪さから、備蓄米のリピートは少ない。高いけど6年産や7年産を買ってしまう。または家で備蓄米を炊くのを嫌い、外食の利用が増え、ひっ迫感は相変わらず。このパターンが一番マズい。
気が向いたらでいいので、皆様のご意見をお聞かせください。
三井住友FGとソフトバンクがタッグ OliveとPayPay連携
（中略）
このニュースにある、「決済データを用いたビジネス」とは具体的に何であると考えられるか？
PayPay・Oliveの決済額とSoftBankの人流データを重ね、時間帯別の来訪・購買ヒートマップを作成。
小売や飲食チェーンに「どの街区のどの通りに出せば売上が最大化できるか」をレポートとして販売するサービス。ニュースでは「人流データと組み合わせて加盟店に新規出店を提案」と述べられています。 
PayPayは既に購買履歴ベースのクーポン機能を持ちます。決済データを属性・訪店頻度でセグメントし、PayPayアプリやLINEヤフー広告に高精度クーポンを配信し、費用は成果報酬型で加盟店から徴収するモデルが想定されます。 
三井住友カードが提供する決済データ分析サービス「Custella」にPayPayのコード決済データを統合。業種別・商圏別の売上推計、競合比較、需要予測をダッシュボードで提供し、月額課金する形です。 
両社の決済履歴を横串で評価し、与信の薄い若年層にも小口ローンやBNPL（後払い）枠を動的に付与。PayPay残高・Oliveクレジットをまたぐ「一体型与信」の開発余地があります。
※具体的な商品発表はまだありませんが、決済データは与信モデルの代表的な入力変数です。
SoftBankが提供するAI需要予測（例：サキミル）に決済実績を取り込み、店舗の日別来客・売上を14日先まで予測。発注量やシフトを最適化するサブスクリプションサービスとして展開可能です。 
生成AIと決済データを組み合わせ、カード紛失・加盟店問い合わせなどの意図を判定し、利用状況に応じた回答や不正検知アラートを自動で返すコールセンターBPO。ニュースでも「事務やコールセンター業務の自動化」が挙げられています。 
要するに「決済データを用いたビジネス」とは、データそのものを売るのではなく、位置データと購買履歴を掛け合わせて“意思決定・販促・与信”を支援するB2Bサービス群 を指す可能性が高い、ということです。
過去半年間に2度発生した東北新幹線の分離事故を受け、山形新幹線と秋田新幹線の併結運転中止に伴うダイヤ改正の可能性について、多角的な視点から検討を加える。
本報告では、安全性確保を前提とした輸送体系の再構築、既存車両の効率的運用、乗客利便性の維持向上を三本柱とし、具体的なダイヤ設計の方向性を提示する。
2024年9月19日、東北新幹線「はやぶさ」と秋田新幹線「こまち」が時速315kmで走行中に連結部が分離する初の重大事象が発生。
その後2025年3月6日、同様の分離事故が上野～大宮間で再発し、東北・山形・秋田・上越・北陸新幹線が約3時間にわたり運転を見合わせた。
両事故とも自動ブレーキ作動により重大事故は回避されたものの、連結器の根本的な信頼性に疑問が生じた。
JR東日本は2024年3月改正で新型車両E8系導入を計画していたが、今回の事態を受け連結運転の全面中止を決定。
これにより、従来の「はやぶさ・こまち」「やまびこ・つばさ」併結システムの見直しが不可避となった。
山形新幹線従来の併結列車を単独運転化する場合、以下の対策が有効である。
福島駅での線路切替時間を短縮するため、E8系車両の加速性能を最大限活用し、東京－山形間の所要時間を現行より5分短縮可能と試算。
これにより、1時間あたり1本の運転間隔を維持しつつ、定期列車を14往復から16往復に増発する案が現実的となる。
郡山駅での折り返し運用を導入し、早朝・深夜帯の地域輸送を強化。
具体的には、東京発6:00の「つばさ101号」を郡山止まりとし、郡山7:15発の区間列車を新設する。
秋田新幹線単独運転化に際しては、盛岡駅での接続効率を最大化するダイヤ設計が必要となる。
現行の「はやぶさ」接続パターンを維持しつつ、盛岡駅到着後15分間隔で「こまち」を発車させる方式を採用。
例えば、東京発8:20「はやぶさ3号」盛岡10:54着に対し、「こまち303号」を11:09発とする。
車両運用効率化の観点から、秋田車両センターに予備編成を1本増備。
これにより、早朝の東京行き列車を30分繰り上げた6:30発「こまち201号」を新設し、秋田発着のビジネス需要に対応する。
連結運転中止に伴う線路容量の余剰を活用し、東北新幹線本線の輸送力を20%増強可能となる。
この構成により、最高速度320km/h運転を継続しつつ、座席利用率の低い早朝・深夜帯の列車を統合。
例えば、現行の東京6:00発臨時「はやて71号」を定期列車化し、大宮始発6:30発「はやて1号」に改編する。
白石蔵王駅を通過する「やまびこ」列車を分割し、東京発仙台行き各停列車を新設する案が有効である。
これにより、沿線都市間の地域輸送を強化するとともに、新幹線ネットワークの多重化を図る。具体的には：
従来、連結運転に依存していた山形・秋田方面への接続を改善するため、仙台駅での乗換時間を10分以内に短縮するダイヤを設計。具体的には：
これに伴い、仙台駅に新たに2番線を乗換専用ホームとして整備。在来線との連絡通路を拡張し、10分間隔でのシャトルバス運行を導入する。
郡山・福島・盛岡の各駅でAIを活用した需要予測型連絡バスを運行。新幹線到着15分前までにアプリで予約した乗客に対し、最適な経路のバスを手配するシステムを構築する。
実験的に、郡山駅－会津若松間で2025年10月から試行運転を開始予定。
連結運転中止に伴う車両需要の変化を線形計画法でモデル化。目的関数を「最小必要編成数」とし、制約条件として：
を設定。シミュレーション結果によれば、山形新幹線E8系は従来14編成必要であったが、単独運転化と折り返し運用の導入で12編成に削減可能となる。
余剰編成2本を予備車両として活用し、故障時の予備率を15%から25%に改善できる。
これに対し、予想される便益は：
投資回収期間を7年と見込み、2026年度から3か年計画での実施が現実的である。
ただし、沿線自治体との費用分担協定締結が必要となり、特に仙台駅改良工事に関しては宮城県の財政支援が不可欠となる。
| リスク要因 | 発生確率 | 影響度 | 緩和策 |
|---|---|---|---|
| 車両不足 | 15% | 高 | 他路線からの車両転用協定締結 |
| 乗務員不足 | 25% | 中 | シミュレーターを活用した効率的訓練 |
| 天候障害 | 30% | 低 | 気象予測連動ダイヤ調整システム導入 |
| 需要予測誤差 | 20% | 中 | 3か月単位での柔軟なダイヤ見直し |
特に、気象予測連動システムでは、台風接近時に自動的に臨時列車を30分間隔で運休させるアルゴリズムを開発。
遅延情報をリアルタイムで乗客のスマートフォンに配信する機能を追加する。
ダイヤ改正案の円滑な実施には、以下のステークホルダー調整が必要不可欠である：
具体的には、改正案のパブリックコメント募集期間を従来の2か月から3か月に延長。オンライン説明会を10回開催し、改正の必要性をデータに基づき説明する。
特に、安全性向上による事故リスク低減効果を定量的に示すことが重要となる。
今後の実現可能性を高めるため、以下の実証実験を2025年度中に実施する必要がある：
特に、自動運転技術については、車両の方向転換時間を従来の15分から8分に短縮可能との予備実験結果を得ている。
この技術を応用すれば、郡山駅での折り返し運用効率を45%向上させられる。
長期的視点では、2028年度を目処にフルデジタルダイヤ制御システムの導入を検討。
リアルタイムな需要変化に対応した柔軟な列車運行を実現し、新幹線ネットワークの最適化を更に推し進める必要がある。
今回の分離事故を契機として、新幹線システムの根本的な安全性再検証が求められる中、単に従来の運転方式を変更するだけでなく、デジタル技術を駆使した次世代輸送体系の構築が急務である。
提案したダイヤ改正案は、現行技術の範囲内で最大限の改良を図るとともに、将来の技術進歩を見据えた柔軟な枠組みを提供するものである。
いまから10年ほど前、初めて「人工知能（AI）」という言葉を聞いたとき、正直なところ、私はたいして興味を持てませんでした。ニュースや雑誌などで、「近い将来、AIが人間の仕事を奪う」とか「自動運転が当たり前になる」などの特集が組まれていても、当時の私はどこか他人事のように感じていたのです。なぜなら、それまでの人生で「AI」などという最先端の技術に触れる機会はほとんどなく、自分の日常に結びつけて想像することが難しかったから。正直、「そんなに早くは普及しないだろう」と楽観的に思っていました。
しかし、それから数年が経ち、スマートフォンを買い替えるたびに「音声アシスタント機能」が進化しているのを体験し始めてから、私の中でAIという存在は少しずつ身近なものとして意識されるようになりました。最初は「どうせ大したことはできないだろう」と思いながら試しに使ってみたところ、「近くのカフェを探して」「明日の天気は？」といった問いかけに対して、瞬時に的確な答えや地図情報を返してくれる。ちょっとした会話のようなやりとりもできる。これには正直、驚かされました。
その頃はまだ、「便利だけれども、あくまで“おもちゃ”の延長のようなもの」という感覚だったのですが、さらに数年経つと、AI関連のサービスや機能が私の生活に溶け込んでいることに気づきました。たとえば、ネットショップでの商品のレコメンド機能です。以前は「おすすめ」といってもあまり精度が高くなく、「どうしてこれを薦められているのだろう？」と思うことが多かったのに、いまでは「自分が欲しがりそうなもの」をしっかり見抜いており、うっかり買ってしまうこともしばしばあります。それが嬉しいような、怖いような、不思議な気持ちでした。
しかも、その「AIレコメンド」は私の行動を学習し、時間が経つほどにおすすめ精度が上がるというのです。これこそ、いわゆる“機械学習”の成果なのだと聞くと、最先端の技術が私たちの何気ない日常に深く入り込んでいるのを実感せざるを得ませんでした。
さらに私の職場でも、AIの存在は一気に大きくなりました。私は以前から営業関連の仕事をしていたのですが、最近では「顧客データの分析」や「需要予測」の分野でAIを活用するケースが増えています。上司が「AI導入で業務効率を上げる」と意気込む横で、私は「そんなにうまくいくものだろうか」と懐疑的でした。というのも、過去の私はExcelや独自の分析ツールを使って自分なりに顧客動向を予測していましたが、その結果が大きく外れることも少なくなかったからです。
しかし実際にAIを使い始めてみると、膨大なデータを瞬時に処理し、私が気づかなかった小さな傾向やパターンを見つけ出してくれるではありませんか。初めのうちはAIの結果に半信半疑だったのですが、何度かテストを繰り返すうちに、その精度の高さに感服しました。以前は何日もかけて、あるいは時には自分の「勘」に頼っていた分析が、いまではAIによって高速かつ正確に行われるようになったのです。
こうして仕事の現場でも、私の生活の中でも、徐々にAIが入り込んできたと思っていた矢先、決定的だったのは「対話型AI」の登場でした。インターネット上で入力した問いかけに対し、まるで人間のような自然な文章で返答してくれる。最初にこの技術を知ったときは、真偽を疑うレベルで衝撃を受けました。実際に使ってみると、その回答の的確さや文章の流暢さは、まさに“機械が喋っている”というよりは“人間と会話している”感覚に近いのです。もちろん、まだまだ粗削りな部分や、間違った情報を示すケースもあるのですが、それでも「ここまで来たのか」と感慨を覚えました。
とくに私が驚いたのは、これらの対話型AIが「文章作成」や「翻訳」、「アイデアの提案」といったクリエイティブな領域にまで踏み込んでいることです。私自身、仕事でプレゼン資料を作る際に、対話型AIを使ってキーワードや構成のヒントをもらうことが増えてきました。恥ずかしながら、頭の中でなかなかアイデアがまとまらないとき、ちょっとAIに尋ねてみると「なるほど、そういう考え方もあるのか」と新しい視点が得られたりするんです。昔ならば一人で悶々と考え、ネットの検索エンジンを使っても結局は似通った情報ばかり……という状況に陥ることがしばしばありました。ところが、いまではAIが発想のヒントを「文章」という形で提示してくれるので、自分が思い描いていた以上にアイデアが広がることがあるのです。
また、クリエイティブと言えば、画像生成AIの進歩も目覚ましいですね。これまでデザインのソフトを使いこなせずに苦労していた私のような人間からすると、「こういうイメージの絵が欲しい」と要望を入力すれば、それに近い画像を生成してくれるなんて、未来の話のようでした。もちろん、プロのデザイナーやクリエイターからすれば、現段階ではまだ微妙なところもあるのでしょうが、それでも一般ユーザーからすれば十分に魅力的で、遊び感覚でも仕事上のアイデア出しでも使えるツールになっています。
こうして振り返ってみると、AIはいつの間にか私の生活のさまざまな場面に入り込み、役立ってくれていることに気づきます。スマートフォンの顔認証も、カメラの撮影モードの自動判別も、あるいはメールのフィルタリング機能も、みんな大なり小なりAIの力を借りて動いています。仕事でもプライベートでも、「AIに任せておけばとりあえず間違いない」という安心感が、少しずつ育ってきているのかもしれません。
そして同時に、これほど便利なAIがこれから先どう進化するのか、想像するとワクワクすると同時に、ほんの少しの不安も感じるようになりました。便利さを享受する代わりに、私たちはAIに多くの個人データや行動パターンを預けているわけですから、もしそのデータが悪用されたり、誤った使われ方をしたりするリスクも存在します。
しかし、少なくとも現時点では、私はAIの発展を前向きにとらえています。ほんの10年前には「こんなことにはならないだろう」と高を括っていた私が、いまやAIなしでは考えられないくらい、多くの恩恵を受けているのです。しかも、技術はまだまだ進歩の途上らしく、5年先、10年先には想像を絶するサービスやプロダクトが当たり前になっている可能性があります。自動運転の車が普通に街を走り、医療現場では正確な診断をAIが補助し、教育現場では生徒一人ひとりに合わせた学習教材をリアルタイムで提案するような未来がやってくるのかもしれません。そう考えると、「私が生きている間にこんなにAIが普及するなんて、誰が予想しただろう？」と改めて驚きを禁じ得ません。
もちろん、AIに任せきりにするのではなく、あくまで人間の意志や倫理観をコントロールの舵取りとして残しておくことが重要なのは間違いありません。どれだけAIが進化したとしても、最後に物事を判断し、責任を負うのは人間です。私自身、仕事や日常生活でAIを活用しながらも、「最終的にどう行動するか」は自分で決める、という意識を忘れないようにしています。
とはいえ、日常のあらゆる場面に当たり前のようにAIの手が入るようになった今、本当に「こんなに普及するとは思わなかった」という気持ちでいっぱいです。わずか10年ほどの間に、まさにSF映画のような世界が少しずつ現実化してきているのを目の当たりにしているのですから。次の10年、20年後には、いま以上に私たちの常識を超える技術が生まれていることでしょう。AIはただの流行やブームではなく、今後も確実に社会や生活様式を変革していく核となる存在になっているのだと、今なら素直にそう思えます。
思えば昔は、スマートフォンひとつとっても、「こんな小さな端末で何でもできるようになるなんて」と感動したものですが、その何十倍ものスピードでAIが私たちの暮らしを変えつつあるのかもしれません。私はこれからも、急速に進化するAIの波に戸惑いながらも、その可能性に期待し、上手に付き合っていきたいと考えています。今の私に言えるのは、「AIの普及を甘く見ていてごめんなさい」という一言と、それを超えるくらいの未来への期待だけです。振り返れば、本当に驚かされることばかりでした。今後どんな技術が生まれるのか、どんな便利なサービスが登場するのか、胸が高鳴る思いです。いつかまた数年後、「あのときはまだまだ序章に過ぎなかったんだなあ」と懐かしく振り返る日が来るかもしれません。
これで薬価安すぎってどうかなと思うわけ。
薬価が20年で半額になった酷いっていうけど、他の業界だとそんなもんじゃねーかなと思ったりするんだよ。
ボールペンなんかあんな小さいところにボール詰めてインク詰めて、バネやらなにやら部品組み合わせて100円で売ってるわけ。
性能だって年々よくなってる。
注射器なんか100年くらい形も機能も変わってないんじゃない？100年は言い過ぎか、ガラスがプラスチックになったりしたから50年くらいか。
コロナのワクチンで、注射器のデッドボリュームがあるから5人分取れるはずが4人分しか取れない、デッドボリュームがない注射器は特殊で高いとか言ってたけど、50年なにしてたわけ？
性能を上げて価格も下げるのが当たり前、そうしないと生き残れないってのが現代社会なわけだが、たかだかミリリットルの単位で計量してるくせに、液体の5%もロスする構造とか舐めてると思ったよ。
フェムトリットル単位で液体飛ばしてるインクジェットプリンターに恥ずかしくないの？
それから、欠品なんで？
コロナみたいにバババって広がるレアケースは除いて、病人の数ってどの病気でもそうそう変動しないでしょ。
今年はガンが三倍に増えたと、今年は糖尿病が半分になったとか、あるわけないんだから。
これで欠品させるって、どうかと思うよね。
老人の医療費が圧迫してるのって、薬局で買うと2000円する湿布を病院で診察受ければ400円で買えるって理由で足しげく病院に来てるからじゃない？
あれ、窓口では400円だとしても、実際は保険で補填されて2000円分の売上なんだろ？
卸値と小売価格は違うにせよ、老人が医療費無駄遣いしてるお陰で、若者の社会保険料を吸ってぼろ儲けしてるだろ？
話が最初に戻るけど、粗利率は高いけど、開発費のもとを取るのが大変みたいな。
高い給料を出さないと優秀な人材を獲得できないって理屈みたいだけど、優秀ってなに？
研究とか開発ならわかる。
でも、食品会社で工務するのと、製薬会社で工務するので仕事の質が違うのか？人事の仕事の質が違うのか？
薬なんか中国とかインドとかからドラム缶で買った粉を、練って粒にして包装して売ってるのがほとんどじゃないか。
ダイソーみたいに100円で売れとは言わないけど、もうちょっと企業努力していいと思うよ。
日本ていう国に、カネがないの。
そこんところ、制約会社は考えたほうがいいよ。
これまで10年以上コツコツ積んでいた投資信託を解約し、元手400万円程度から自分で実際に取引してみようと株取引をはじめた。
その結果の5年前から今日までの成績は+2,700%超の+2,732%だ。
他のエントリで失敗談が話題になっていたので成功談も必要だろうと俺自身の投資の考え方と共に書く。
まず投資を始めようとしたきっかけが、あまりの円高傾向に政府は円安傾向に振ろうと努力するのではないか？という予測が2019年頃から既にあり、2019年9月頃の日経平均株価は中・長期目線で大幅な上下動をすることもなく安定していた。
もしも本当に為替が円安傾向に振るのであれば、庶民でも手が出る現実味のある価格で推移している日本株、特に輸出企業の株を買えば儲けが出るのではないか？という欲目を持った。
更に言えば、中・長期目線で大幅な上下動をしていない日経平均株価を考えると素人投資であっても損失を最小限に抑えられる可能性が幾分か高いのではないか？という考えに至って投資信託をすべて解約し400万円程度で株取引をはじめた。
一番最初に目を付けたのは海運関連株だった。
何故、海運関連株なのか？という理由は明白で、実は俺自身が高校・大学と海運を中心とした船舶関連のことを専攻している早い話が船乗りとなれる資格である海技士資格保有者だからだ。
とは言っても実はリーマン・ショック直撃世代であり、就職氷河期を下回る就職率の影響をもろに受け就職が上手く行かず、当時は非常に競争率が高くとも他の求人数と比較すると絶対数自体は多かった中卒の給与か？と疑いたくなる超安月給の零細IT系企業へ就職をした。
地元に居た幼馴染の友人たちはコンビニバイトを奪い合っていたのでマシと言えばマシではあったが、地方民からすると工場生産が海外移転してしまったので非正規期間工すら無く、地方ではコンビニバイトですら競争率が非常に高かったのだ。
船乗りのスキルは塩漬けにせざる得なく、意味のない学生時代だったなと考えながら日々安月給で過ごし、か細くも貯蓄のために投資信託へ積立していたが、社会人となって初めて活かせたタイミングが海運関連株の購入動機へ繋がったのだ。
俺は学生時代の学習経験から世界の主要生産物と、その生産物が世界の何処の港で積み下ろしされているのか？を学生時代の古い知識ながらも大まかに把握しており、MarineTraffic.comあたりで船舶の動静を観る知識とスキルを持っていた。
つまり、投資素人である自分は将来の需要予測が必要な先物取引は全く手が出せないものの、海運の積み下ろしという既に需要が確定している海運動静を観測することによって、日本の製造業がどれだけの資源を消費しようとしているか？を推測できたのだ。
どのような積み荷を運ぶ船種が何処から何処へ運んでいるか？その積載量はどれくらいか？というのをAPIを用いてグラフ化し上下動を見ることが出来、実際にその上下動は時間が立つに連れて上昇傾向を示したのであった。
更に言えば、もしも逆に下触れが継続するのであれば投資撤退が示されており、海運の状況と海運関連株の財務状況と株価を見ておけば安全性を高められるという判断もしていた。
そして読みは当たった。
鉄鋼やゴム、樹脂などを運ぶ船の動静は明らかに活発化し日本へ運び入れている。このタイミングで俺は日本の製造業の株を400万円使い切って多数買い、その直後あたりで為替が円安へ振り始めた。
製造業が四半期短信を発表する毎に株価は見る見る間に上昇し、俺の成績は本日の時点で+2,732%だ。
俺の投資の決まりごとは信用取引をせず現物取引のみで行い、そして自分自身の得意分野を把握し、自分が納得できるやり方で取引しよう、出来れば中・長期でということだ。
結局、自分が知らない業界の株を買っても何で上昇しているのか説明が付かない。説明が付かないということは儲けが出たとしても偶然に過ぎない。
何故こういう値動きをするのか？を自分自身が納得できる結論を出して投資は行うべきで、何の説明もなしに勘で買うのは撤退するのも勘になってしまうし絶対に良くはないのだ。
みんなも得意分野を持とう。
Permalink |記事への反応(25) | 20:00
トラックドライバー不足に関して、賃金が高騰しない理由は複数あります。
第一に、需要と供給のバランスが影響しています。トラックドライバー不足によって需要が高まっているにもかかわらず、供給が十分でないために、賃金が高騰する可能性が低くなっています。
第二に、トラックドライバーの賃金は、物流業界全体の労働力市場と競合しています。つまり、トラックドライバーの賃金が上昇すると、物流業界全体の労働者の賃金水準にも影響が出るため、企業側はトラックドライバーだけに高い賃金を支払うことができなくなります。
第三に、トラックドライバーの賃金は、長期的な需要予測に基づいて決定されることが多いため、需要急増による一時的な需要増加に対応できない場合があります。
最後に、トラックドライバーの賃金が高騰しない理由の一つに、自動化技術の進歩があります。自動運転技術の開発によって、将来的にはトラックドライバーの需要が減少する可能性があるため、企業側は今後の投資戦略を考慮して、トラックドライバーに高い賃金を支払うことに躊躇する可能性があります。
https://anond.hatelabo.jp/20220401000918
つづきだよ。
正解だね。早めに当ててる人がいてびっくりしたね。電力事業単体だとどうかは知らないけど、燃料売ってる側のこの二社は業績が上向いてるね。ちょっと意地悪だったかもしれないね。
id:wakwak_koba東電が発電所を新設したがらない理由がよく分かった。電気が余ると損をして、むしろ足りない方がスポット価格が高騰して儲かるんだね。つまり電力自由化とは東電救済だったわけだ（ほんと役人は頭がいいなぁ
id:takanq 電力会社がJEPXに意図的に売電を絞っているのでは? という指摘があるのよね。"｢新電力｣の自業自得なのか？卸価格“超”高騰で露見した｢いまだに未成熟｣日本電力市場の課題"https://www.businessinsider.jp/post-229526
id:mangakoji 電力会社は、発電量を絞ると儲かる、危ないシステムなんだな。こりゃ日本で電気自動車インフラが進むわけないわ。
旧一電も業界もわざと発電を絞ってるわけじゃないんだよね。発電量＝発電所の収入だけど、再エネ発電所が増えれば火力発電所の稼働量は減るよね。コスト回収がどんどん大変になるから火力発電所の廃止インセンティブが高まるね。でも最低限の余力は残しておかないと大規模停電起きちゃうかもしれないから高コストの発電所はある程度残しておかないといけないね。ただでさえ3.11以降は原発も止まっちゃったから供給力の余剰は最近減ってるよね。
太陽光発電なんかも最近増えてるけど、天候に発電量が左右されるのでどうしても発電量が不安定になっちゃうね。緊急時に発電所動かせって言われてもどたばたしちゃうよね。LNGは高いから発電コスト上がるね。最近は石炭火力はCO2排出量高いから嫌われてるね。
あと、一番大事なのは、電気は「余っても駄目」なんだよね。発電量は周波数に影響を与えるので、足りなければ周波数の50/60Hzを下回るし、余ると上回る。周波数の変動を放置したら色々大変なことになるから（日本全国で家電が故障するね）、電力系統は需要が供給を大幅に上回ると安全のために電力供給自体を遮断するよね。これがブラックアウト、大規模停電という現象で、直近だと北海道全体で停電したやつだね。
なので、電気が余ると損をするから絞ってるんじゃなくて、そもそも余って良いような仕組みじゃないんだね。発電側は発電側で大変なんだよね。
安定供給の点ではその通りだけど、脱炭素や原発の文脈だと「旧一電に現状改善のインセンティブは少ないので自由化は必要」という回答はありえると思うね。ここは人によって主張が違うところだね。私は関係者なのでどうしてもポジショントークになるから私自身の意見は控えるけど、一理あると思ったよ。
id:gimonfu_usr自由化にともなうコスト引下圧が原発施設安全維持の余力を削ったのですよ。自然を舐めてた「甘え」はあったろうが方向が違う
因果関係としてはたしかにそうかもね（特別高圧や高圧は3.11前に小売自由化が進んでいたよ）。ただ、それは「お金に困ったから強盗殺人やっていいのか」って話に近くて、コストを理由に原発の安全維持を疎かにするのは一線越えちゃってるんじゃないかな。
断言はできないけど「高騰時に停電」は多分無理じゃないかな。供給は送配電事業者がおこなうので、新電力に特定の供給地点の供給を止めるよう指示できる仕組みにはなってないね（追記：「今の契約」では。技術的に不可能ではないかもしれないけど、旧一電側の協力が必須）。色んな人に突っ込まれたはてな電力と増田電力の話はその辺のことを言いたかったんだけど、わかりづらかったね、ごめんね。あと、そこはインフラとしてやっちゃ駄目でしょう、という議論はあるよね。
「消費者への売価に転嫁する」これはいい視点だね。これをやったのが市場連動型プランで、21年の高騰時に月の支払いが数倍とか十数倍になってめちゃくちゃ揉めたやつだね。あれで新電力が炎上したのでその方向はリスクが高いということになり、選択肢は実質なくなったと言っても過言ではないね。あと、そもそも高騰時に価格上がるなら規模の経済で旧一電にはほぼ確実に負けるね。
id:cinefukリスクヘッジさえ担えないならば、単なる転売屋でしかない
だからこのブコメはクリティカルな批判だと思うね。自由市場で旧一電から客奪って戦ってんのは新電力なんだから、価格設定で新電力が文句を言うのは筋違いではあるね。
id:lifefucker さや取りビジネスだと思うけどなんの付加価値あんの？
シンプルなのは価格だね。新電力は送配電でフリーライドできるので（託送料金は払うけど）、一般的に旧一電より安いね。
それ以外だと、他のサービスと同じ会社にして支払い一本化とか（東ガスとかのガス会社系、auでんきやソフトバンクでんき）、別業種の付帯サービスとか（楽天ポイントがたまる楽天でんき）はあるね。Looopでんきは自社のソーラーパネルや蓄電池とペアで使うと割引が適用されたりもするね。
id:pwatermark そこで「発電もやる」ことでリスクを抑えるみたいな考え方もあるわけだ民間発電の市場が活発化することで、クリーンエネルギーや脱炭素、場合によっては原子力とか、発電の選択肢が増える まあ絵に描いた餅だけどね
いい話題を振ってくれて嬉しいね。電力系統からの電力供給を前提にするからこういう話になるのであって、経産省は「再エネを中心とした小～中規模の地域発電所をもっとたくさん作って、エネルギーを地産地消しよう」っていう分散型エネルギー構想を最近打ち出してるよ。「マイクログリッド」でググってみると面白いかもね。
https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/energy_resource/pdf/015_s01_00.pdf
id:sin20xx日本は根本が間違ってたんだよ。そもそも太陽光などの発電した電力を高く買う意味はなくて、その電力をむしろ安めに買って、さらに余剰分も全部買ってしまって、それにより揚水式発電等を動かすバランスが必要だった
FITの話だね。再エネを10年間固定で買い取るよって制度なんだけど、最初の買取価格は48円/kWhだったんだよね。後々太陽光発電は価格下げていったけど、山林切り拓いてのメガソーラー乱立を招いたんだよね。制度設計の失敗だね。
id:tohshindainokawaisa新電力の中の人ならインバランスを悪用してた過去を語って欲しいんだが。こんなの完全にポジショントーク。最近でも一送の持ち出しで最終保障供給させたり賦課金を払わずに破産申請とか、これで被害者面は虫酸が走る
インバランス制度は厳密に言うと「調達が足りなかったら請求するし、調達しすぎたらその分お金返すよ」って仕組みだね。一般的にインバランス料金は市場価格より高いね。でも、このインバランス料金は事前に予測できちゃうと「インバランス料金が高い（安い）ときにわざと調達を多め（少なめ）にする」ことが理屈上ではできちゃうんだね。この人が言ってるのは多分このことだね。それはよくないよねってことで、事前予測がしにくいように制度が見なおされたんだよ。
最終保障供給は多分このニュースのことを言ってるんだね。これはよくないね。
https://project.nikkeibp.co.jp/energy/atcl/19/feature/00001/00074/
id:dreamzico 長いよ。オタクはなぜいつも話が長いんだ。その漫画くさいオタク口調・文体をやめて、内容的にももっと短く簡潔な文章となるよう推敲してくれ。1/10くらいの文字数で説明できるだろ。
素に戻るが、身バレ避けるため普段やらない書き方してるので読みにくいのはわざと。そこは正直すまん。
id:watasinoid ×「東電をなんとかせげんといかん」 ○「東電をどげんかせんといかん」
id:gnta 「東電をなんとかせげんといかん」ではなく「東電をどげんとせんといかん」と言いたかったんだろう
id:good2nd 誤「なんとかせげんといかん！」→正「どげんかせんといかん」／「せげん」てなんとも不思議な響き。品詞分解できないからかな
id:hazardprofile とにかく "なんとかせげんといかん！" が気になってしょうがない
id:MacRocco “なんとかせげんといかん”は多分「どけんがせんといかん」をうろ覚えで使った結果出てきたそれっぽい言葉だと予想
id:kaputteはてなの親分怖すぎて泣く / だれも「なんとかせげんといかん」気になってないのもこわい
id:pechiyon “東電をなんとかせげんといかん！”どげんかせんといかんorなんとかせんといかん では
これはわざとじゃないね。なんでこんな誤字をしたんだろうね。恥ずかしいね。
Permalink |記事への反応(10) | 03:29
「VRSの入力遅れのせい」って主張、一件単位のデータが出てこないなら、各自治体にワクチン消費数の概算だけでも出させて需要予測すればいいだけだと思うんですよね。たぶん、本当の原因はそこにはないんじゃないか。
仕組みはありましたが、既に終わってます→V-SYS。VRSとの二重作業に不満が多く、一般接種では5末に「入力不要」になりました
これだな。教えてくれてありがとう。
なぜ一本化するのがV-SYSではなく、入力作業が非常に煩雑で大不評な（バーコード入力が事実上使い物にならず手入力強制）なVRSなんだろう。やはり例によって、官邸の肝入りで強引に開発・導入したシステムが早々にお蔵入りになるのは面子が許さないとか、そういうくだらない理由か…？
VRSは、もしきちんとしたものができていれば、日本のワクチン接種を加速させるゲームチェンジャーになっていただろう。だが、実際には使い物にならないものを作ってしまったわけで、そこを認めず撤退しないのはどういうわけだ。
世間では「VRSを無視した明石市にワクチンが届かないのはブーメランで自業自得」という風潮になっているが、俺はおかしいと思う。接種一件一件の入力（「◯◯県◯◯市の増田太郎さんは接種を受けました」）を集計して統計を出すシステムは、そもそも普及率が上がらないと話にならないのは誰にでも分かることだ。ワクチンの流通状況を把握するのは本来なら必達目標のはずで、最初から集計値を入れさせるV-SYSにしないのは全く合理的ではないと思う。
もし、それを分かった上でなお、不正確な値しか出せないVRSに拘っているなら、ワクチンの正確かつリアルタイムな流通状況を曖昧にしておきたい裏の事情があると勘繰られても仕方がないんじゃないか。
泉市長の訴えに対し、「首長の怒りはもっともです」と政府関係者はうなずく。
「ワクチンの差配は正直、利権化されていて、実質的にそれを仕切る官邸は“ワクチンマフィア”と裏で呼ばれています。各県からの要望数量を認めたり、割り落としたり、どのように差配しているかは正直、ブラックボックス。VRSのボロタブレットで文句を言った自治体を含め、菅政権に従順でない自治体、更にリアルな話をすると、首長が自民党以外の自治体への配布を減らしたりといった恣意的な運用はあると聞こえてきます」
河野氏は6月23日の記者会見で、今後のワクチンの配送計画について「目をつぶって綱渡りをするようなオペレーションにならざるを得ない」と漏らした。そのうえで、在庫を減らして必要なものを必要な時につくるトヨタ自動車の生産方式を引き合いに見通しを語った。
「自動車工場のようにジャスト・イン・タイムというわけにもいかない。すぐにVRSで（職域の）数字が見えないので、正直ちょっと厳しいと思っている」
おいおい…。
ていうか、やっぱりJIT（ジャスト・イン・タイム）がやりたかったんだな。確かに実現したらTwitterで信者にドヤ顔できるもんね。だがこの調子だと、JITのキモは「かんばん」のような洗練された情報システムの整備に加えて、それを使いこなす現場作業員の意識改革だということを全く理解してないな。今、どっちもダメじゃん。それをムチで脅してゴリ押しすればどうにかなるとか思っているのだとしたら、JITを舐めすぎ。とりあえず大野耐一の「トヨタ生産方式」を100回読んで出直してこい。
ジャストインタイムやりたけりゃ、普通に発注点カードでアナログ→デジタルのカンバン方式で十分じゃねーの説を唱えたい。発注点カードが現れたら、スマホでQRコード読んでURLにアクセスで発注指示が出る奴よ。
そうそう、サプライチェーンの仕組みづくりってそういうことよ。パワハラとマイクロマネジメントを管理だと勘違いしている自称「運び屋大臣」には理解できない発想かもしれないが。
中国との距離が近いことから、日本国内にあるのが米国から見れば安全保障問題となる。
企業側としても、需要のあるところに近い方が輸送コストの削減、先端プロセスの要望を受けることができる。
日本の大学が、装置メーカー、材料メーカーにとって他に代わりにならないような教育や研究を実施しているわけでもない。
大学の研究時に、装置が入手できない、見たことがないので探せないということに波及。
半導体の入手が出来ないことに注目されているが、他のリスクがある。
自動車向けの共通OSを1社独占、OSが動く半導体が独占される。
AndroidのようにOSの発表と同時にハードを作って発表する場合、OSを先行リリースをしてもらう必要があるが、
（OSメーカーは差別化となる技術は社内に数年発表せず先行する)
例えば出荷試験をするための装置やソフトなどの一式を購入しないと規格認定されない、という事態がありえる。
OSが先行して提供される企業と、開発期間が半年ほど違うといったスケジュール的に不利な立場になる可能性もある。
米国独占
エミュレータと呼ばれるソフト的なシミュレーションより早く結果を出すハードウェアもある。
トランジスタ数のスケーリングに対して設計ソフト(EDA)のスケーリングが十分ではない。
設計ソフトが対応していなければハードが作れない、1企業の要望で開発できる規模でもない、
先端プロセスに対応する場合、そこで起こる問題と、その回避方法を開発ソフトに取り込む必要がある。(ファブレスでは無理)
実装がGithubに転がっていない、詳しい論文は出てこない、など、米国が独占している理由の一つ。
製造に関する売上に比べると金額規模は減るが、設計ソフトで対応している範囲内でしか半導体は作れない。
なお設計ソフトの数と機能も膨大になっており、使いこなすためのノウハウ共有も必要となる。
(ネットでピンポイントではなく、ソフトウェアのドキュメントを読み込み、評価といったことが必要となる)
AIチップや自動運転チップに注力するとしても、人材育成にそれなりに時間がかかる。
実際にチップを作って不具合の評価、対策からのデザインルールへのフィードバックも必要となる。
(TSMCから提供されるライブラリを使えば不具合が起きなくなるわけではない。確率は減る)
Appleのように巨大な最終製品を作るメーカーに振り回される。
インテルですらAppleにモデム不採用になったら事業ごと売却を迫られる。
また半導体は長期的に周辺にあるものを1チップに集積していくため、最初は採用されていてもAppleが自前で作るようになるといったことも起こりうる。
物理限界への挑戦といった、リスクの高い部分を請け負うことになる。
開発したとしてもノウハウをもっと安い地域へ展開されるリスクもある。
開発として従来の製品に対してより優れた数値目標を設定することになるが、最終製品のノウハウがないため、次第に過剰品質とコスト高に陥る。
最終製品を作っている企業は、リッチなCPUとソフトウェアでより安い部品で良いかを検討するが、それは部品メーカーからは見えず、ある日採用されないという事態になる。
ハードを捨ててソフトのみに行った場合、差別化要因にならない。
ソフトはすぐに真似られる。(クラブハウスがTwitterやFacebookにすぐ真似られたように)
Googleが真似られないのは膨大なサーバーに裏打ちされている。
衛星といった特殊なハードから取れるデータを活用するといった部分も差別化要因。
CPUやGPU、スマホのような目に付きやすい部分は情報が集まりやすく、それ以外の情報は集まりにくい。
もちろんプレスリリースや論文のみであり、公開しても良い情報である。
1人では難しく、複数の分野の情報を集めて横断的に分析できる組織が必要となる。
既に日本の場合は設計情報を集めていたSTARCはなくなっており、AIチップ設計を進める場合、そういった団体の支援から必要となる。
作ったは良いが売れない、赤字を垂れ流し続けるというのを防ぐために、ニーズの分析も必要となる。
1.もともとの単価が安い。
仮に人月100万としても年間1200万の売上でまともに教育したり新技術を追い続けるのは正直難しい。
150万でも微妙。あの人月は一人を雇うために出てるお金じゃなくて管理したり事務する人の分も込み。
ちなみにトラブルやSESの待機分（SIer→SESSIer→派遣は月or3か月単位で雇ってるので）も全部ここから出る。
2.需要予測が難しい
トラブル（自責だけじゃない）を見越してある程度は余裕をもって要員を確保しないといけない。
仮に顧客の都合でスケジュールが少し遅延したとしても追加料金はそうそうでない。
SIer側は月を跨いだらその分の要員を抱えないといけないので予算に余裕がないとあっさり赤字になる。
検討して見積して準備してたら、予算なくなったのでやっぱりやーめた！発注しなかったからお金は払わないよみたいなこともわりとある。
都内23区内、俺の平均残業時間は10時間/月ぐらいなので勤労条件としてはホワイトもいいところ。
給料も年収額面で550万円とそこそこ。28歳でこれなら個人的には十分。
ただ、この会社がもはやユニコーン企業になれないと見限って転職活動を始めた。
個人的には1.給料 2.人間関係 3.会社の成長や目的 この3つのうち2つが欠けると転職することにしている。
今回は後者2つがだめになった。
IoTがメインの企業なのである程度はやむを得ないのだけど、CTOがソフトウェア開発に全く関心がない。
しかもCTOが兼業であるため会社に週の1/3しかいない。これではなるほど、たしかにせいぜいハードウェア開発にしか目を配れないわけだ。
おまけにソフトウェアチームが7人いるのにチームリーダーしかおらず、この人物も決定権をほとんど持たない。結果ソフトウェア開発は方針も決まらずなし崩し的に行われている。
この現状にしびれを切らして同僚のアプリ開発者がやめ始めた。今月末で一気に2人やめる。もはや事実上の最少人数に近い。
鳥が先か卵が先かわからないが、CTOは早々と次のプロダクトのアプリ開発を外注にすることにしたようだ。
会社成長
恐ろしいことに千個単位で作ったハードウェア製品が毎月10個しか売れない。当たり前だが在庫の山である。
これをどうやって株主へ説明しているのかわからないが、1個7万円もするものがポンポン売れるわけがない。明らかに需要予測のミスである。
必死に営業やマーケティングチームが活動しているが、ぶっちゃけた話事業領域の選択からミスっていたことに気がついた。
入社後に実体を調べれば調べるほど、これに現在の事業規模ほどの需要はあるのかという内容で、ブルーオーシャンを目指してたら着いたのは水たまりでした、みたいになっている。
もし僕が株主であれば即座にお金を引き上げるレベルでこの事業には未来がない。
前職と比べて職務範囲が広く、縦割り組織に悩まされることなく仕事が出来たのはよかったが、そろそろ次の会社を見つける必要があるようだ。
駆け出しのデータサイエンティストもどきです。34歳。昨年から外資ITにて”データアナリスト”として解析部署に採用され、働いています。待遇としては年収950万円。額面からみるとかなり恵まれているのは重々承知しているものの、親や家庭の事情があってもっと稼ぎたいと考えています。具体的には40半ばで1500-2000万。ただ、自分のスキルセットから鑑みると現在はもらいすぎ、または頭打ちに近いのではないかと思っており焦りを感じています。なのでアドバイスをいただけないかと思いここに投稿してみることに至りました。
前職では実装まで行う社内コンサル的な業務を6年していました。データをあちこちからもらってエクセル一辺倒（殆どのデータが100万行に収まったため）で加工分析、インサイトを見つけ施策につなげる等。そこでは高度な統計は必要とされず、四則演算にせいぜい大学教養レベルの数学までで事足りていました。
企画としては投資回収FS、KPI再設定や商流・価格体系改善、在庫予測適正化。システム開発、実装に伴う社内外折衝、効果測定。上層へのレポーティングなどなど。内4年間は海外において販社立上げ、地域統括会社での予実管理から現場部隊管理、飛び込み営業まで雑多にやっています。ただ、読んでおわかりいただけるように散漫とした経験です。1社目は重電会社での設計を6年していましたが、企業人としてのいろはを除けばこの経験は現在ほとんど使われておりません。。。
ほぼできません。遅ればせながら最近始めました。SQLを習い、何て便利なツールなのか！！と感動しながら毎日嬉々としてこねくり回しています。幸運にも現在の会社にはDWHがあり、すぐに活かすことができています。あんなに加工に苦労していたデータが一瞬で結合・集計されて出てくる快感。。。業務範囲でも需要予測、異常検知などをMLに置換する動きがあり、幸運にも機械学習スクールに通わせていただくことになりました。実務にもすぐ使えそうなのでとても楽しみにしています。汎用性のある技術を習得することで自身の市場価値が高まるのではないかと期待しています。ただ軌道にのってもプログラミングがそこそこ使えるようになるまでには少なくとも3－4年かかるのかなあと思っています。見積もり甘いでしょうか。そのころには40手前。難しい分野と認識しており、自身の能力的に凡庸なレベルでしか体得できないないし挫折する可能性もあります。
さて、冒頭に書いた収入を目指すための選択肢としては①現在の会社で出世する、②現在のデータアナリストとしての実力を磨き海外に挑戦、③国内他社へ転職、④起業、⑤副収入先を作るでしょうか。
②は給与が高いアメリカを想定しています。しかし、技術力もないし英語もネック。シンガポールでなら何も不便なかったけれども、英語が母国語の国で渡り合っていくには非常に厳しいと感じています。(TOEIC970)1on1ならアメリカ人相手でも何時間でも会話できますが、相手が2人以上になると格段に難易度が上がる。。。幼子が2人いる上、海外に挑戦するには年齢もそろそろネックだなあと。シンガポールなら給与的にも実現可能性的にも良いのかもしれません。それ以外ではプログラミングスキルと実績を上げて①か③、というのがある意味王道でしょうか。
そもそも、日本におけるデータサイエンティストの給与レンジはこれからの5年10年でどれくらい伸びるでしょうか？アメリカではジュニアレベルで6桁スタートで、チームリーダーなら中央値35万ドルだそうです。夢がある。
https://www.kdnuggets.com/2019/02/data-scientists-expensive-hire.html
一方、次の記事によれば日本では40台で655万程度。信頼性は不明ですが現在の自身の給与から考えるとあまり伸びしろは期待できないように感じてしまいます。
https://heikinnenshu.jp/it/datascientist.html
少しでも増やすために、雇われ以外の副業も考えてはいますがなんとなく踏み出せていない状況です。まとまってない文章ですみません。
お疲れ様です。
東京で仕事をしたいです。どのように探せばいいかご教授ください。
はてなーの知恵を貸してください。
専攻：電気工学
・蓄電池や電気自動車を使った電力需給の調整アルゴリズム、システムの理論構築、理論の実装
・電力の需要予測
・スマートメーターや変電所等で得られる電力量データの解析、傾向分析、問題提起
・英語（toeicのスコアは2年前で860だか880くらい)
・韓国語
・教育実績なし
・勤務地が東京
・リクナビネクストとかのサイトで中途で仕事を探せばいいかと思いました。
・もし仕事が見つからなかったら以前勤めていた会社にまた入れて下さいと
お願いしに行きます（できれば避けたい）
