サービス企画経験者がジョブ型で市場価値を高める：経験を分解し、技術専門性へ繋げる具体的なスキル再定義プロセス
サービス企画としてのご経験が7年程度となり、現在のキャリアパスに限界を感じ、専門性を高めて市場価値を高めたいとお考えなのですね。特にジョブ型雇用への転職を視野に入れ、自身のスキル軸を明確にしたいという課題意識をお持ちのことと思います。
「サービス企画」という職種は、ビジネスと技術の間を繋ぐ重要な役割を担っており、多岐にわたるスキルや経験が求められます。しかし、ジョブ型雇用においては、より特定の専門性や、その専門性に基づいた具体的な成果が重視される傾向にあります。サービス企画のご経験を、ジョブ型で評価される「技術専門性」としてどのように再定義し、市場価値を高めていくか、その具体的な思考プロセスとステップを解説いたします。
なぜサービス企画経験の「再定義」が必要なのか
サービス企画の業務は、ユーザーニーズの把握から、サービス設計、仕様策定、開発部門との連携、効果測定、改善提案まで、広範囲に及びます。この幅広い経験は非常に価値が高いものですが、ジョブ型雇用の募集要項では、「特定の技術スキル（例: Python, SQL, 機械学習）」「特定のドメイン知識」「特定の役割（例: データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー）」といった、より明確で具体的な専門性が求められることが一般的です。
サービス企画のご経験を単に「サービス企画7年」と表現するだけでは、潜在的な技術関連スキルや、ジョブ型で求められる専門性との関連性が見えにくい場合があります。そこで、ご自身の経験を要素レベルまで分解し、それを市場が求める技術関連スキルのフレームワークに当てはめて「再定義」することが重要になります。これにより、自身の強みをジョブ型で通用する形で明確に提示できるようになります。
サービス企画経験に潜む技術関連スキル要素
サービス企画の業務には、意識せずとも技術関連の知識やスキルが活用されている場面が多くあります。主な業務内容を例に、そこに潜む技術関連要素を紐解いてみましょう。
- ユーザー行動分析・データ分析:
- サービスの利用状況やユーザー行動を分析し、課題や改善点を発見する業務。
データ分析、統計知識、SQL、BIツールの利用経験 (Tableau, Lookerなど)、仮説検証能力といったスキル要素が含まれます。
- 要件定義・仕様策定:
- ユーザーやビジネスの要求を具体化し、開発チームが理解できる仕様に落とし込む業務。
ドメイン知識、システム構造の理解、技術的実現可能性の判断、API仕様の理解、ER図や画面遷移図作成能力、技術ドキュメンテーション能力といった要素が関連します。
- 開発チームとの連携・コミュニケーション:
- エンジニアやデザイナーと密に連携し、サービス開発を進める業務。
アジャイル開発プロセスへの理解、技術的なコミュニケーション能力、タスク管理・プロジェクト推進スキル、Gitなどのバージョン管理ツールの基礎知識などが役立ちます。
- ABテスト・効果測定:
- 新機能や改善策の効果を測定し、データに基づいて判断する業務。
実験計画法、統計的有意性の理解、分析ツールの利用経験、データに基づいた意思決定能力が含まれます。
- プロダクトロードマップ策定:
- 中長期的なプロダクトの方向性を定め、機能開発の優先順位付けを行う業務。
市場分析、競合分析、技術トレンドの理解、戦略的思考力が求められます。
これらの要素は、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、果ては特定分野のエンジニアリングリードといった、ジョブ型で専門性が求められる職種に必要なスキルや知識と強く関連しています。
経験を技術スキルへ「再定義」する具体的なプロセス
ご自身のサービス企画経験を、ジョブ型で評価される技術スキルとして再定義するための具体的なステップをご紹介します。
ステップ1: 自身のサービス企画経験を詳細に棚卸しする
まずは、これまでのサービス企画としての経験を具体的なプロジェクトやタスクレベルで書き出します。単に「〇〇機能の企画」と書くのではなく、「〇〇プロジェクトにおいて、ユーザーの離脱率改善のために△△機能を企画・実現した」のように、具体的な成果や担当範囲を含めて記述します。
例: * 入社3年目: ユーザーのオンボーディングフロー改善プロジェクトを担当。既存データ分析に基づき、離脱要因を特定。新たなチュートリアル機能を設計し、開発チームと連携してリリース。リリース後のデータ分析で離脱率がXX%改善したことを確認。 * 入社5年目: 新規事業の立ち上げにおいて、市場調査からターゲットユーザー定義、MVPの要件定義、アジャイル開発チームへの仕様伝達、ユーザーテスト実施、フィードバック反映、プロダクトの継続的な改善戦略策定までを担当。
ステップ2: 各経験に含まれるスキル要素を分解・特定する
棚卸しした各プロジェクトやタスクについて、自分が「何をしたか」「そのためにどんな知識やスキルを使ったか」をさらに細かく分解します。この際、明示的な技術スキルだけでなく、問題解決能力、論理的思考力、コミュニケーション能力といった汎用的なスキルも含まれますが、特に技術関連の行動や思考プロセスに注目します。
例 (上記のオンボーディング改善プロジェクト): * データ分析に基づき、離脱要因を特定: * 分析ツール（例: Google Analytics, Mixpanel）の使用経験 * ユーザー行動ログデータの構造理解、必要なデータの抽出方法（SQL利用？） * データからの示唆を得るための論理的思考、仮説構築力 * 統計的な考え方（例: データは偏っていないか、相関関係と因果関係の区別） * 新たなチュートリアル機能を設計: * ユーザー心理・UXの理解 * 機能要件・非機能要件の定義 * ワイヤーフレーム・簡単なプロトタイプ作成 * 技術的な実現可能性を考慮した設計（エンジニアとの議論を通じて得た知識） * 開発チームと連携してリリース: * 仕様の明確な伝達（ドキュメント作成、口頭説明） * エンジニアからの技術的な質問への対応、仕様の調整 * タスク進捗管理、関係者間のコミュニケーション * リリース後のデータ分析で離脱率改善を確認: * 分析指標の定義、効果測定方法の設計 * A/Bテストの考え方、結果の解釈 * 分析結果を関係者に分かりやすく報告する能力
ステップ3: 分解した要素を市場が求める技術スキル要件とマッピングする
ステップ2で分解・特定したスキル要素を、関心のある技術関連ジョブタイプ（例: データサイエンティスト、PdM、特定の技術領域に強いPdMなど）の募集要項などで見られるスキル要件やコンピテンシーと照らし合わせます。
自身の経験から抽出された要素が、募集されているジョブで具体的にどのようなスキルや経験として評価されるかを明確にします。
例 (上記のスキル要素とジョブタイプとのマッピング):
* データ分析、統計知識、SQL、BIツール → データサイエンティスト/データアナリストの必須スキル「データ分析能力」「SQLによるデータ抽出」「統計学の知識」に直結。
* ユーザー行動ログデータの構造理解、必要なデータの抽出方法 → データエンジニアの業務理解、データ基盤設計の基礎理解に繋がる可能性。
* ユーザー心理・UXの理解、機能要件・非機能要件の定義、開発チームとの連携 → プロダクトマネージャーの核となるスキル「プロダクト戦略」「要件定義」「開発チーム連携」そのもの。
* 技術的な実現可能性を考慮した設計、エンジニアとの技術的な会話 → テクニカルプロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーに必要な技術理解とコミュニケーション能力。
* A/Bテストの考え方、結果の解釈 → グロースハッカーやデータドリブンなマーケター/PdMに求められるスキル。
このマッピングを通じて、「私のサービス企画経験7年は、単に企画をしただけでなく、データ分析スキル（SQL含む）、プロダクトマネジメントスキル、技術的なコミュニケーション能力といった、複数の技術関連スキルを含んでいます」というように、自身の経験をジョブ型で評価されやすい具体的なスキルセットとして再定義できます。
ステップ4: 「既存スキルリスト」を作成し、スキルギャップを特定する
マッピング結果を基に、ジョブ型で通用する形式での「既存スキルリスト」を作成します。これは単なるリストではなく、「どのような経験を通じてそのスキルを獲得したか」「どのレベルでできるか（例: 一人でデータ抽出・分析ができる、開発者と技術的な要件について議論できる）」といった具体性を持たせることが重要です。
このリストを、目標とする技術関連ジョブのスキル要件と比較することで、自身のスキルギャップが明確になります。例えば、データサイエンティストを目指す場合、SQLや分析ツールの経験はあるが、Pythonや機械学習の知識・経験が不足している、といった具体的な課題が見えてきます。
再定義したスキルを基にした次のステップ：市場価値を高める学習と実践
スキル再定義プロセスを通じて、自身の強みと弱み、そして目指すジョブタイプとの関連性が明確になったら、いよいよ集中的なスキル習得と実践の段階に移ります。
- コアスキルの集中的な学習: 特定したスキルギャップを埋めるために、オンライン学習プラットフォーム（Coursera, Udemy, Udacityなど）、技術書籍、専門スクールなどを活用し、体系的に学習を進めます。
- 実践機会の創出: 学習したスキルを実際の業務や個人プロジェクトで活用し、具体的な成果を出す経験を積みます。可能であれば、現職で担当領域を広げたり、サイドプロジェクトとしてサービスを開発したりするのも有効です。特に、ジョブ型では「できること」だけでなく「何をして、どのような成果を出したか」が重視されるため、アウトプットを形にすることが非常に重要です。
- 成果の可視化（ポートフォリオ構築）: 学習や実践で得られた成果を、データ分析レポート、設計ドキュメント、コードリポジトリ、ブログ記事、プレゼンテーション資料などの形で整理し、ポートフォリオとしてまとめます。これにより、自身のスキルレベルや経験を客観的に示すことができます。
まとめ
サービス企画のご経験は、ビジネス視点と技術理解を併せ持つ強力な土台です。しかし、ジョブ型雇用において市場価値を最大限に引き出すためには、その経験を単なる「企画業務」としてではなく、具体的な技術関連スキル要素に分解し、再定義することが不可欠です。
本記事でご紹介したスキル再定義プロセスを通じて、ご自身の隠れた強みを発見し、ジョブ型で求められる専門性と結びつけることで、市場価値の高い人材へと着実にステップアップしていくことが可能です。このプロセスは、自身のキャリアパスを見直し、次に学ぶべきスキルや目指すべき方向性を明確にするための重要な第一歩となります。ぜひ、ご自身のサービス企画経験をじっくりと振り返り、技術スキルへの再定義に挑戦してみてください。