キャリアにデータは必要なのか？

「転職前提社会」にこそ、キャリアにデータは必要

「キャリアデータベース」は、キャリアという自身の働くうえで重要な意思決定を支えることを目的として立ち上げたサービスです。
これまでは、良い学歴を得て、新卒で財閥企業を始めとした大手有名企業に入る事が出来れば、終身雇用・年功序列という枠組みの中で積み上げていくことでキャリアアップが出来ていました。
ただ、時代は大きく変わり、一社で勤め上げる時代は終わり、今はキャリアアップや自己実現のために、自ら考えて転職していくことが当たり前という「転職前提社会」になってきています。そして、この流れは不可逆であり、更に加速していくと考えられます。

そうなった際、将来的なありたい姿から逆算したキャリア設計が必要となり、キャリア構築のルールを知っておく事が、失敗しないキャリアのためには重要になってくるはずです。

キャリアの意思決定において、N=1に引っ張られているケースが多い

キャリアは、人それぞれの価値観、志向性によって異なり、正解はありません。あくまで自分で考えて、正解にしていくもの。とはいえ、自分一人だけで考える訳ではなく、知人・同僚・先輩の影響や、SNS等の影響を受ける訳ですが、往々にして、サンプル少ない中で、盲目的に信じ切っている方が多いのも事実です。

本当にそうなのか？と思えるケース

• 次の選択肢を広げるためにも、コンサルティング業界でスキルを身に着けたい（コンサルティング業界といっても、総合系・シンクタンク系・独立系の違い、扱うテーマの違いで、次のキャリアは大きく変わる）
• 大手企業からスタートアップへの転職は出来るが、スタートアップから大手企業への転職は無理なので、まずは大手企業に行きたい。（本当にそうなのか？そもそも、自分のありたい姿に即していない）
• キャリア上、営業は経験した方がいいので、営業で鍛えられる会社に行きたい（営業でも、法人営業なのか個人営業なのか、無形なのか有形なのかによって、市場価値は大きく異なる）
• CxOになりたいので、ベンチャー企業やコンサルティングファームに入りたい（COOやCTO、CHRO、CFOによっても、積むべき経験は異なる）

上記の発言をする方に、「なんでそう思ったのか？」と聞くと、誰々さんに聞きましたと、N=1～3の世界で意思決定している事が往々にしてあり、私として、その情報だけで十分なのか？と思い、データを集めて、公開することにしました。

FORECASTINGとBACKCASTINGの両面で考える

クランボルツ教授の提唱する「計画的偶発性理論」というのがあります。
これは、個人のキャリアの8割は偶然の出来事によって決まるというもので、置かれた環境の中で、自ら考えて行動し、正解にしていくという事で、私自身もその通りだと思います。

一方で、転職となると、「年齢」や「経験による再現性」、「マーケット環境」など、必ず意識しておくべき重要な指標やルールがあります。

本当に自分のありたい姿を実現するためには、ゴールから逆算した戦略的なキャリア設計が必要となるため、是非、このデータを使いながら、他者ではなく、自分にとって最適で納得いくキャリアを構築していただければ幸いです。