タイで仕事を探している外国人へのアドバイス

アメリカやヨーロッパで行われている人員削減により、多くの人々がアジア国内、特にタイで仕事を探しています。でも、海外で仕事に就くことはできるのでしょうか?これについての私の考えを書きます。

機関や様々なソーシャルサークルとのネットワークのために、タイ現地にいる必要があります。タイには、優れた仕事やクリエイティブな仕事の機会が常に存在します。しかし多くの人が、自分が情熱を持って取り組むことのできない仕事や、彼らに合ってない分野で働くという間違った選択をしています。それを避けるには、誠実な人達に出会える場を求め、友達を作るべきです。以下の条件に合えば、彼らはあなたに仕事を提供してくれるでしょう。

1.彼らがあなたのことを気に入り、一緒にいて窮屈を感じない
2.最高クラスの製品を提供している
3.まずまずの製品を提供しているものの、カスタマーサービスが優れている、もしくは価格構成やトラブル時のフォローが優れている
4.彼らが知っている人と現在仕事をしていて、仕事ぶりを評価されている

ウェブ開発・デザイナーの方の場合

タイでオフィスを立ち上げ、自分自身でサービスのオファーをすることが可能です。もしあなたがとても優れているのであれば、代理店のウェブ開発部門を立ち上げることもできますし、従業員として働くこともできます。しかし、従業員として働くにはワールドクラスの技術を持っていないければなりません。でないと、彼らは「タイ人を雇えばいいのでは?」と聞くでしょう。アウトソーシングはアメリカに対して行われているのではなく、より近くてコストの低いインドが選ばれています。

タイではプリントグラフィックデザインの仕事が多く溢れていて、どこでも、どんな価格でも仕事の依頼ができます。広げることが可能な職業といえば、タイ国内では進歩が少し遅くデザインのレベルも低い状況にある、3Dグラフィックスやアニメーションの仕事です。高額でなければ、この仕事についてのマーケティングも増えていたはずです。多くの人が良いロゴを作っておらず、コピーを多用しています。タイのウェブキャスティングは世界に対して大きく遅れを取っており、未だにテレビにお金を使っているのです。

仕事を探している全ての人に
LinkedInを更新して、あなたのできることをアピールするのもいいでしょう。ほとんどの人はあなたと話したり会ったりする時間を取るのが難しいので、事前にこれまでの経歴を見る方がスムーズと考えています。誇張せずに、今までやってきたことやメソッドを書き加えてください。

タイで働きたい理由もクリアにしておかなければいけません。2つ目に、もし「ファイナンシャルサービス」というタイトルを付けていたとしたら、あなたのバックグラウンドは、一般的なマーケティングとビジネス開発、製品開発、デザインとなり、ややこしく感じられます。これでは、あなたのプロフィールから専門知識などを読み取ることができず、相手の心を掴むことができません。

PRの専門家やコピーライターに頼み、名刺や履歴書、ウェブページなどのPR資料を手伝ってもらうのも手です。お金を払い、どういったものを作ってくれるのか見てみましょう。彼らがこれらを得意としていることを確信しなければ、その先に何も生み出すことができません。彼らに依頼をする時に、なぜ彼らに頼んでこれをしているのかを自問してみてください。そうすると自分のPRの仕方がわかるはずです。

タイや他のアジアの国で仕事を始めるにあたっての方法の1つが、英語の教師になることです。この仕事をしながら、キャリアを見つけることができます。TEFLによる証明書やそれに似たものが必要で、それさえあれば基本的な教師の仕事をすることができます。節約しながらの生活を続けられるのなら、本格的に仕事を探す間もプレッシャーなく過ごすことができます。仕事をしながらネットワークを広げることで、友達を増やすだけでなく、それがいくつかの面接に繋がります。

最後に

何よりも、この過渡期を自分について学び、瞑想し、新しい食べ物に挑戦したり文化を世界中の人たちと共有することに費やしましょう。チャリティに参加するのも良いでしょう。そして最後に、最低限の仕事をして得るものがビーチで過ごすわずかな週末だったとしても、いつでも家に帰ることができ、今あなたの履歴によってタイで仕事をしているということを忘れないでください。あなたの地元にいる人達のうちの何人が、自分自身について話せるでしょうか?

幸運を祈ります。

タイ・ベトナム・マレーシア 3国の間で加熱する東南アジアのEC市場

3カ国間での市場競争は熱を増していますが、それに関する興味深い考察をご紹介します。

iPriceはEコマースの東南アジアでの急速な成長に焦点を当て、タイ・マレーシア・ベトナムののEC市場に関する調査を行いました。EC市場だけでなく経済面でも激しく競い合う3カ国に関して、こんな興味深い考察があります。

Lazadaはタイ・マレーシア・ベトナムのオンライン購入者に一番選ばれている

タイ
  企業名      取引率(%)
1位 Lazadaタイランド         52.6%
2位 11 Streetタイランド        12.2%
3位 Shopeeタイランド        4.4%
4位 Chilindo 3.9%
5位  Notebook Spec 3.5%

マレーシア
   企業名   取引率(%)
1位 Lazada     48.5%
2位 11 Street 16.4%
3位 Lelong  10.5%
4位 Shopee 4.5%
5位 Zalora 3.9%

ベトナム
  企業名 取引率(%)
1位 Lazadaベトナム 19%
2位 Thế giới di động 15%
3位 Sendo 11%
4位 Tiki  8%
5位 Vật giá  6%

Lazadaは約5年前から東南アジアで運営しています。2016年春のAlibabaの巨額投資により、タイ・マレーシア・ベトナムをメインとした東南アジアの購入者からの支持を得ることになりました。これはiPriceの調査に基づくもので、それぞれの国でのECストアのトップ5を取引率のシェアで明らかにしています。この 他にも興味深い発見があります:

タイではLazadaが全体の取引率の52.6%、次に11 Streetが12.2%、Shopeeが4.4%を占めています。

一方、マレーシアではLazadaが全体の48.5%と圧倒的で、次に11 Streetの16.4%、Lelongの10.5%が続きます。

ベトナムもLazadaが19%でナンバー1のシェアを誇っているものの、以下に続くThế giới di động(15%)、Sendo(11%)などのローカルプレイヤーにより、全体的な取引率が多様化されています。これはそれぞれのプレイヤー間で激しい競争が生じていることを意味し、マレーシアとタイのようにLazadaが他を大きく引き離している状態とは大きく異なります。

タイ・マレーシア・ベトナムの消費者の嗜好
情報の検索と購入の決定

調査によると、それぞれの国での情報の使い方にも違いがあるようです。
タイ・ベトナムとは違ってマレーシアの人々はプロモーションと取引、ベトナムの人々は値段と商品の可用性に関しての情報が重視される傾向があります。

こちらも併せてお読みください:最も成功しているフィリピンのスタートアップは技術的なバックグラウンドがあるわけではなかった(インフォグラフィック有り)

その一方で、タイの人々は友達や家族に相談しながら情報を探すため、集産主義と呼ばれています。技術の進歩と情報への辿り着きやすさによって、彼らの行動にも変化が起こっていますが、オンラインチャネルで情報を得て、購入は主にデパートのような実店舗で行われます。

これにはたくさんの要因があります。例えば、タイの人々は購入前に商品を触ったり試したりすることの出来ないオンラインショッピングのシステムを信用していません。言うまでもなく、購入の後押しをしてくれる人がいれば彼らにそういった不安もありません。

海外製品の購入
国外からも情報を集める東南アジアの消費者達にとって、海外製品の購入は主要な選択になりつつあります。ベトナムの人々は、自分達の国で作られたものよりも高いクオリティを持っていると考えているため海外製品を購入します。同じくタイでも、その商品のオファーの多さから外資系企業の商品が好んで購入されています。また、自国のデパートなどで商品を買うよりも、そういった企業からオンラインで商品を購入した方が安いと考えているようです。

そんな彼らの壁となっているのが言葉のバリアです。この問題はタイと特にベトナムで 多く起こっています。なぜなら、彼らは英語の使われたウェブサイトでの検索に慣れていないからです。逆に、日常会話で頻繁に英語を話すマレーシアの人々にはこのような問題はありません。

タイの人々とEコマースのFacebookファンページ

ソーシャルメディア分析大手のSocialbakersとiPriceは共同で、それぞれの国の人々とEコマースのFacebookページの関連度を調査しました。

結果、タイの人々に一番高い反応があり、1000人ごとのスコアで237.6を獲得しました。続いてベトナムでは208.9、マレーシアでは109です。

以上のデータで、タイの人々がEコマースのFacebookページ上の内容にとても関連のあることがわかりました。彼らは他の2カ国の人々よりも、ページでの投稿へのコメントやシェアを多く行っているようです。

2025年にはタイが東南アジアで2番目に大きなEC市場になると予測されています。

市場価値(10億ドル単位)
国  2015 2025 年平均成長率(%)
タイ 0.9  11.1 29
マレーシア 1 8.2 24
ベトナム 0.4 7.5 33
GoogleとTemasekによるe-conomy SEAでは、2015年のタイのEC市場価値は9億ドルでした。29%の年平均成長率 で2025年には111億円に達し、3カ国のトップとなるだけではなく、東南アジアの中ではインドネシアの次に大きな市場価値を持つと予想されています。

過熱する競争により、各国のEC市場の2018年の動向に関心を持たざるを得ません。彼らは多くの選択肢だけでなく、より良い製品とクオリティを求めているのですから、この厳しい争いはそれそれの市場に良い影響をもたらすでしょう。

2018年がデータエンジニアの年になる理由2

パラレルビッグデータの世界
Overstock.comのグループプロダクトマネジャーCraig Kelly氏は「データサイエンスにはデータ管理面とデータ統計面の、2つのパラレルワールドが存在します。これらがオーバーラップすることはありません。我々のデータサイエンスグループに焦点を当てた時、彼らがとても優秀なデータサイエンティストだということは明らかなのですが、データエンジニアリングの面ではその力を発揮しないのです。」と話します。

強力な1対1のマーケティングマシーンを作り上げるには、Overstock.comはデータエンジニアリングの不足という問題を乗り越えなければいけませんでしたが、クラウドベースのデータ分析ソリューションを取り入れることにより、ある程度は解決することができました。「サポートに関してのデータエンジニアリング面での十分なリソースを持ち合わせていなかったので、SnowflakeやDatabricksを使い、データエンジニアリングの技術ではなく処理能力でその不足を補うことにしました。そうすることで、データサイエンティストが他の分野について新たに学ぶという手間を省くことができました」とKelly氏は語りました。

ストリーミング分析ソフトウェア販売Striimの創設者兼CTOであるSteve Wilkes氏はこう語ります。「企業はデータを選り好みするようになっていて、結果として、データレイクに放り込む代わりにそれらのデータを先に統合するようになりました。人員の配置や、彼らへの指示の内容にも変化が見られ、データサイエンティストにデータエンジニアの作業内容も任せる場合もあるのです。最近特に顕著になっているのが、データサイエンティストもイニシャルデータの採集を任されたり、インメモリデータの作成・フィーチャの抽出・正しいフォームで物事を進めるなど、データ作成におけることに関して先に発言する機会を得始めていることです。企業はデータレイクへのデータの格納に頭を悩ませています。バリューを得ることが大変難しくなるわけですから、無理もありません。」

エンジニアリングの成功
専門のデータエンジニアの不足により、データサイエンティストがどんなに良いプロジェクトを提案しても、それがつまづいてしまう可能性があるとUmbelのStafford氏は言います。

「成功するにはパラレルの両方に存在する問題を解決しなければいけません。なぜなら、データ管理に時間や労力、資金をいくら費やしてもそれを利用できないのであれば、膨大なコストをかけ無駄骨を折ることになるだけに過ぎないからです。そして同時に、問題の解決に特に役立つデータセットの作成・管理・保守を正しく行わないのなら、その分析チームは何もしていないことを意味します。」

Stafford氏は、ずさんなデータエンジニアのおかげでデータプロジェクトが台無しになる様子を何度も目にしてきました。
「データアプリケーションを作成するのと、とても大きなスケールのウェブアプリケーションを作るのでは、根本的な専門分野が違うのです。デッキを作る請負業者を雇ったり職人に任せるのと同じように、自分の時間を確保するために代金を払っているだけでなく、手遅れになる前に自分の間違いに気が付けるという点にも対価が生じています。」と彼は言い、こう続けました。

「企業はよくデータエンジニアの経験はプロジェクトをこなしているうちに身に付くと言いますが、大抵は間違っています。努力して得たものが特になかったり、データパイプライン、データ管理システム、データ分析、データを利用可能にし、それが正しいかどうかや行動が正しいかどうかを分析する中間コードなど、これらを構築した経験がないのであれば、放っておいても経験は付いて来ません。特定の専門知識がなければ、これらは後々解決出来るものに感じられるでしょうし、そう思い込む人達を多く見てきました。それは全くの間違いで、彼らはいつも同じ間違いをおかすのです。」

2018年がデータエンジニアの年になる理由1

高度な分析やビジネス、コーディングスキルに長けたデータサイエンティストの不足は、長年にわたって話題に上がってきました。そんな中、企業は成功に必要不可欠であるデータチームの主要部分の不足という事態に直面しています。その不足というのがデータエンジニアです。

データエンジニアは設計、構築、組織の分析やトランザクション処理を目的としたデータベースシステムの保守などの分野でのエクスパートです。そうした数量的能力を誇示することはありませんが、複雑な機械学習モデルの構築など、データエンジニア達はデータサイエンスの作業負荷をサポートするために次のような作業を担っています。

・データ採集のためのデータパイプラインを構築し、ストレージに移動する
・ETLもしくはELTのプロセスの一部としてデータを仕込む
・データとスクリプト言語を繋ぎ合わせる
・DBAと共にデータストアを造る
・データが使える状態にあるかの保証をする
・データの提供にフレームワークとマイクロサービスを利用する

要するにデータエンジニアの仕事は、ビジネスで必要としている人達にクリーンで信頼のできるデータを供給することです。データサイエンティストの才気に比べ、データエンジニアは現場に慣れている熟練の配管工のようなものです。もしデータサイエンティストが新しいデータソースを収益化するグランドプランを思い付いたとしたら、データを移行するパイプラインの構築や、データをクレンズするためのトランスフォーメーションの作成、データサイエンティストの持つデータの安全を確保するサービスの実現などがデータエンジニアの仕事となります。

エンジニアの不足
データエンジニアは、企業がデータサイエンスプロジェクトを実行に移す際の決め手となります。ビッグデータミドルウェアのデベロッパーであるDremio社の共同創設者兼CEOのTomer Shiran氏によると、シリコンバレーの企業を筆頭に、近年データエンジニアを求める動きが強まってきているようです。

「データサイエンスプロジェクトで成功を収めるには、データサイエンティストに対して1対1の割合でデータエンジニアが必要です。ですが、盛り上がりを見せているシリコンバレーの企業ですら、その割合を2:1にすることが出来ないのです。能力の高いエンジニアの不足と、コストの問題です。」とShiran氏は語ります。
Hadoop、Amazon S3、Azure BLOBのようなデータストアの複雑なテクニカル性はデータエンジニアの需要を更に高めています。Shiran氏はその理由を「全般的に、エンジニアのみがシステムの対価を得られる状況だ からです」と説明します。(Demio社のソフトウェアはアナリストが”彼ら自身がエンジニアになる”ことが可能になるようにデザインされたそうです)

データエンジニアの不足は、彼らの需要を後押ししています。データエンジニアの求人情報をGlassdoorで検索してみたところ、全世界で107,730件がヒットしました。ほとんどは10万ドルを上回る初任給で、いくつかの企業は15万ドル以上を提示していました。これとは対照的にデータサイエンティストの求人件数は、同じく高い金額が提示されているものの21,760件に留まりました。Indeedの求人情報ではデータエンジニアに98,218件の求人が集まっているのに対し、データサイエンティストは24,695件と、約4倍の差がついていることがわかります。

Umbelのエンジニアリング・シニアディレクターを務めるKevin Stafford氏は「エンジニアリングは我々のデータプラットフォームを利用しているスポーツフランチャイズにもたらす価値の大部分を占めています。もし一からそれを構築するとなると、悪夢のような時間を過ごすことになるでしょう。第一、彼らはエンジニアリング企業でもソフトウェア企業でもありません。現在にたどり着くまで、優秀な人材を揃えることに苦労しましたし、たくさんの時間を費やしました。」と企業としての苦労を語ります 。

Umbelはいろいろなオープンソースと特許技術(Spark、Cassandra、ElasticSearchなど)を使い、チケットの購入方法やソーシャルメディアでの行動、ブランドへの興味、購入層や心理学のプロファイルなどを含んだスポーツ関係の消費者のメトリックをトラックするデータベースを作成しました。

「我々は特定の2億人に関する何万ものカラムを保持していますが、それはただの莫大なデータに過ぎません。データセットの管理は簡単ではないものの、それよりも大変なのは、それらの情報を素早く検索できる状態にすることです。簡単に思えるかもしれませんが、とても難しいことなのです。」とStafford氏は語りました 。