HSPの仕事にデータ分析がオススメな理由

内向的な人の仕事・生き方

 

HSPの敏感さは、人と相対する仕事の時の、あいまいな情報のやり取りに疲れます。

 

感情や仕草から相手の考えを予測してしまいますが、あいまいな情報のために脳の計算量が多く必要です。

パソコンで重たいソフトを動かした時にのようにフル回転して、頭を酷使します。

 

負の分析結果が出ると鮮明に記憶してしまい、その負が積み重なるので定期的に仕事を辞めてしまいます。

 

わたしがその流れを止められたのは、データ分析というあいまいさが無い仕事に就けたおかげです。

 

データ分析というと難しい事のように思われがちですが、HSPが無意識の内にやっている事なので、他の人より簡単にできます。

 

敏感さを落すのではなく、活用する方法です

 

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データ分析の仕事に辿り着くまで

 

過去の年金記録を見返すと、わたしがデータ分析の作業があるネット広告の仕事に就く前、半年ちょっとの無職期間がありました。

 

HSPとして最も苦手な営業の仕事を辞めて、再生のために半年以上の時間が必要でした。

新たな仕事に就くと、もう他人に合わせて自分の敏感さを落とす事はしたくなかったので、対人要素が少ないネット系の仕事を選びました。

 

この選択の結果、大企業平均以上の給料を得られて、ストレスが少ない働き方ができました。

HSPの情報がなくて、わたしは10年近く職を転々としました。

 

これを読んでいる方が無為に時間を使わなくてよくなるように、経験を書いていきます。

例えデータ分析の仕事をしないとしても、HSPの才能を活かせるヒントになります。

 

前半は、HSPがデータ分析の仕事に向いている理由について、

後半は、実際のデータ分析の考え方を書いています。

 

後半:データ分析の実際

 

HSPは予測慣れしているからデータ分析向き

 

HSPがデータ分析に向いているのは、予測に慣れているからです。

 

データ分析というのは、繰り返し仮説を立てます。

その仮説が正しいかどうかは現実が教えてくれるので、経験を重ねる度に精度が上がります。

 

過去のA点と現在のB点の位置から、未来のC点を予測できます。

データ分析をすると、今現在の行動で何がすればいいのかわかるようになります。

 

 

データ分析はIQではなく観察力

 

データ分析というとIQ高い系の仕事っぽく見えますが、HSPにも向いています。

 

データ分析で重要なのは、どういう切り取り方をするかです。

普通の人と見えている世界が違うHSPは、データという細かい世界では他人より先が見通せます。

 

わたしのIQは大して高い方ではないですが、データをジーッと眺めていると、有効な切り口が浮んできます。

 

人の顔色を伺ったり、気分を害していないかを気にする癖が、観察能力に繋がっています。

人一倍疲れて手に入れた能力を、仕事に活かさないのはもったいないことです。

 

わたしは能力をお金に換えたら、ものすごい金額になり戻ってきました。

 

HSPの観察力は優れている

 

HSPが日常でやる予測行動

 

HSPの日常生活は、常に先の事を心配しながら送っています。

 

電車に乗る時、suica(交通系IC)の残高に余裕を持たせておいたり、レジでは支払いに遅れないよう列に並びながら準備をします。

 

そのために予測をする脳が発達していて、あらゆる事で先読みに沿った行動をとります。

実は普通の人で、予測行動をしない人が結構います。

 

予測したとしても5秒後までとか、ほぼぶっつけ本番みたいな行動を繰り返す人々です。

こういう人達がいるおかげで、データ分析の仕事ではHSPが圧倒的に評価されます。

 

HSPの先読み能力は高い

 

予測しない人と一緒に仕事をすると

 

例えばファーストフードのお店では、わたしは列に並んだらサイフを用意し、カウンターで注文を迅速に伝えるための脳内シミュレーションを軽くします。

 

そんな風に自分はバッチリシミュレーションをしても、予測しない人に巻き込まれます。

あるファーストフード店で、行列が長い時間帯でのことです。

 

わたしの前のテイクアウトの客が、店員さんにチキンナゲットのソースを聞かれた時、スマホを取り出して電話で誰かに確認をとりはじめました。

 

これが、予測しない脳の人の行動です。

 

HSPならチキンナゲットを頼む事が決まっている段階で

ナゲット → ソースは?

という、ナゲットを注文したら次に起こる事を予測します。

 

ですが予測しない人は、店員さんにソースを聞かれるまで意識に上がらなかったのです。

けど本人は考える負担が少なく生きられるので、すごく幸せです。頭のハッピーセットです。

 

こういう人とHSPが一緒に仕事をすると、精神力がかなり削られます。

 

『考えればわかることでしょう?』

という思いを何度もさせられます。

 

HSPが仕事に疲れるのは、他人の鈍感さの犠牲が殆どです。

 

データは明確

 

HSPは、他人の負の感情に敏感で弱いです。

 

だから大ごとになる前の予兆の段階で、他人が浮べる表情から不満を読み取ろうとします。

 

ですが、表情というのは微妙なもので、

 

『眉毛の角度が何度なら不機嫌』

というような数字の基準がありません。

 

この曖昧さを埋めるために、HSPは沢山の仮説を立てたり、予測のパターンを並べます。

その予測の中でも、人の感情に関しては最も悲観的なものを採用してしまい、落ち込みます。

 

データ分析の仕事であれば、人の感情が入らない分、正確な予測ができます。

 

前回のリアクションと比較をする癖

 

HSPが相手のリアクションを分析する時、前回の表情との差異に意味を見出そうとします。

 

相手が前回より笑いが少なかったら、そこに何らかの意味を探ろうとしてしまいます。

 

意識せずとも、勝手に比較をしていて

 

『あれ、気に障ったかな・・・』

と、勝手に傷ついたりします。

 

HSPは他人の感情に関して、悲観的なバイアスをかけがちです。

悲観的な方が破滅的な結果を免れやすいので、決定的な失敗は防げますが、常時しんどい思いを引きずります。

 

この欠点とも思える

 

『前回データとの比較』

というのが、データ分析では有効です。

 

HSPが優れた才能と評価されて、それに応じた給料を受け取れます。

わたしは一度に、二桁の昇給がありました。

 

HSPは、付加価値が高い特殊スキルです。

 

 

ノイズの大きい人から離れられる

 

少しでも接客要素のある仕事だと、ノイズを発する人との遭遇率が高いです。

 

彼らは思い付きの行動を、

『自分は臨機応変』

と誇っていたりします。

 

無駄な仕事を発生させるし、感情が優位だからすぐに大騒ぎします。

合理性がなくてピンボールの玉のような動きをして、本人さえ自分の行動の行き着く先が見えていません。

 

そういう人は机に座って静かに考える事が苦手なため、データ分析の仕事場にはあまりいません。

退職しなくてもノイズを発する人から逃れられるようになったため、仕事が長く続きました。

 

データは悪意がない

 

職場で人を経由して入ってくる情報は、意地悪な人の悪意が挟まっている場合があります。

 

こういう悪意に、HSPは普通の人の3~4倍のダメージを受けます。

悪意がないにしても、間に入る人に寄ってバイアスがかかり、正確な仕事ができません。

 

HSPが仕事で感じる疲れの多くは、人間が由来の物です。

人間由来の疲労は簡単にはぬぐう事ができず、脳の中にゴミとして沈殿していきます。

 

このゴミがいっぱいになると、リセットのために退職してしまいます。

わたしの場合、定期的に無職・ひきこもりの期間がありました。

 

データには悪意がないため、仕事の疲れは純粋に労働による疲労感です。

分析が当たった時には、パズルが組み上がった時のような達成感があり、疲れが吹き飛びます。

 

わたしはこの気持ちよさがクセになり、データ分析の仕事を遊びとして楽しめました。

 

データ分析の実際

 

データ分析の仕事をしなくてもいいので、HSPの視点を活かす例として読んでください。

 

改めて『分析』とか言われると、白衣でも着て難しい事をするイメージかも知れないですが、HSPが無意識にやっているルーティーンと変わりません。

 

普通の人が気がつかないレベルの事に反応し、考えを掘り進めるルーティーンです。

その能力をアレンジし、仕事に応用していくための手順です。

 

広告を例にデータ分析をする

 

まずネット広告とは、

 

『どの広告から何人のユーザーが登録したのか?』

というデータが追えるのが特徴です。

 

ユーザーの課金額なども追えますが、ここでは人数のみとします。

クライアントがいくらの広告費を使って、何人のユーザーを獲得できたのかをデータ化して、効果のある広告だけを使い続けます。

 

広告の効果表の説明

 

クライアントのサイトが、マツトヨ自動車だとします。

 

広告媒体は、広告を載せるサイトの事です。

登録人数は、この例だと5月分の合算です。

 

獲得単価というのは、一人のユーザーを獲得するのにいくらかかったのかの単価です。

 

獲得単価は安いほど良くて、

広告価格 / 登録人数

で算出できます。

 

日付の隣は、その日に登録したユーザーです。

 

悪い表の例

 

もう一度、広告効果表を見てみましょう。

 

この形式の効果表は、データ分析が不得意な会社に多く見られました。

データとして扱わず、紙のノートに数字を記録するような作り方をしています。

 

ただ眺めるだけの表で、データ分析には向きません。

広告媒体というのは、同時に複数媒体を同時配信する事が多いです。

 

広告媒体が増えると、このようになります。

 

 

エクセルに無意味な空白があり、データとして扱いにくいです。

 

更に増えるとこうなります。

 

この形の何が悪いのかというと、データ分析の肝である

『比較』

をするように出来ていません。ただ表を作ったでけで終わっています。

 

HSPは探求する

 

HSPは普通の人が何も感じない部分に気が付き、探求をします。

 

広告のデータを眺め、どの切り口から見たら意味のある分析になるのかを考えます。

ネット広告というのは、毎月どれを買うのか『比較・検討』をします。

 

データは比較をして、形が浮き彫りになります。

比較しやすい効果表にすると、こうなります。

右側部分の続きです

クライアントサイトに、新たに午後タウンというサイトを加えました。

 

これにより獲得単価が悪い場合、クライアントサイト側が問題なのか、広告媒体が問題なのかがハッキリします。

 

同じ広告媒体で、マツトヨ自動車だけ獲得単価が悪ければ、マツトヨ自動車のサイトに改善すべき点があるという事です。

 

このように視点を切り替えるのが、データ分析の基本です。

 

作成の注意点

 

HSPの能力でその先の事を考えた場合、広告の効果表の作成が、持続可能がが気になります。

 

デイリーのデータの場合は、毎日の効果表作成が必要になります。

この形式の表は、作成も容易です。

 

表を作成する基本は、元になるデータをコピーペーストすると、分析しやすい形になるようフォーマットを作ることです。

 

フォーマットを作る作業にも、完成形を想像するHSPの先読み能力が役に立ちます。

 

時系列で比較をする

 

ネット広告を利用するクライアントの多くは、継続して広告を出し続けます。

 

広告媒体には寿命があって、段々と弱っていきます。

なのでデータを見る視点にも、時系列を加えます。

 

これはHSPが人のリアクションを見る時、前回のリアクションと比較する能力に通じます。

このように視点がどんどん増えるので、エクセル表より一歩進めて、データベースソフトを使うとより充実します。

 

ですが、最初にデータ分析を実践するなら、エクセルだけで十分です。

日本とアメリカで同時進行の事業をしない限り、ローカルのパソコン上で動くもので大丈夫です。

 

セブンイレブンのデータ分析

 

現在のコンビニの形態を確立したセブンイレブンは、データ分析で成功しました。

 

何歳の客にどういう商品が売れたのか等を、レジのPOSシステムで記録をしていました。

他にも細々と記録をして、そのデータを基に商品や店舗運営を改善しました。

 

それまで店の人が何となく把握していた客の行動を数値化して、分析した方が正確である事を示してくれました。

 

それまでの仕事って声が大きい人の意見が通りがちでしたが、以降はデータ分析できる人が強くなりました。

 

HSPは仕事で遠慮をしてしまう

 

HSPが仕事で能力を発揮できない理由に、『遠慮しがち』ということがあげられます。

 

先の悪い効果表の例は、実際にわたしが適職であるネット広告の会社に入った時に見たものです。

いつもだったら、他人の気分を害さないように遠慮をするので、仕事の形を変えるような事はしません。

 

しかし当時のわたしは転職を繰り返し、ようやくたどり着いた適職で、会社を長く存続させたい気持ちが強かったです。

 

自分の給料のための欲ではなかったので、改善作業を臆することなくできました。

 

自分の仕事を確立する

 

わたしはデータ分析の仕事を確立すると、後はその考え方を応用して、できる事の幅が広がりました。

 

例えば年収を上げるためには、人に指示を出す管理職になる必要があります。

これはデータ分析を定型化した時のように、フローを作り上げる事で、いちいち指示を出さなくて済みます。

 

HSPは人と直接やり取りすると疲れやすいですが、フロー化まですれば楽になります。

それに、一つでもいいので仕事で誰にも負けない分野を作れば、それが自信となって繊細な心を守ってくれます。

 

 

データを使った仕事は長く続けられる

 

感覚でやる仕事は、肉体的な若さが必要です。

 

シンガーソングライターの人気曲って、その人が若い頃に作った歌ばかりではないですか?

一般の仕事でも、若さを原資にした仕事があります。

 

そこに固執すると、歳をとってから上手く仕事が回せなくなります。

データを扱う仕事の仕方なら、経験が積み上がっていって、息の長い仕事ができます。

 

それに株式投資をする時にも、自分でデータを組み上げていて運用する事が可能です。

データ分析はHSPのわたしに合っていたし、資産をもたらしてくれました。

 

HSPは決してデメリットではなく、才能です。

 

わたしの年収が上がった経緯や、内向的に合った生き方などを他のページに書いているので、よければ読んでみてください。