データサイエンティストの将来性は？今後も必要とされる理由を解説

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は統計学や数学を用いて、
大量のデータからビジネスを成功させるための糸口を見つけ出すことです。

データサイエンティストの具体的な業務は、主に下記となります。

● ビジネスにおける課題の特定と必要なデータの把握
● 分析環境の構築・運用
● 分析・レポート作成

「ビジネスにおける課題の特定と必要なデータの把握」では、どういった経営課題があるのかをまずは理解し、その上でその課題を解決するためにはどういったデータが必要なのかを洗い出します。

「分析環境の構築・運用」は、業務システムのログ、SNSやWebサイトのデータなどを収集し、蓄積や運用できるようにする土台を整え、運用を回していきます。具体的には、データを集めるプログラム作成から収集したデータのフォーマットの統一、収集したデータを保存するデータベースを構築するなどの業務です。
「分析・レポートの作成」では、集めたデータをあらゆる方向性から分析し、「課題発見・解決策の提言」や「ビジネス上の判断に使えるよう指標化する等のレポーティング」を行います。

データサイエンティストの仕事は10年後なくなる？

「この先、データサイエンティストは不要になる」といわれていますが、そのように言われている理由について解説します。

AIに代替される

AI(人工知能)技術の進歩によってデータサイエンティストの仕事がなくなってしまうという説があります。

大量のデータを即時に確認し、正確さが求められる点については、人間よりもコンピューターが得意とする分野です。
近年はディープラーニング技術の浸透によって、AI自身がデータを判別して、活用する精度の向上も期待されています。

プログラムを動作させるハードウェアのスペックも年々向上しており、人手を掛けて行なっている学習・評価プロセスも、自動化の対象になる可能性が高いです。

余剰人員が増える

自動化が加速することによって、人員余剰による飽和が起きてもおかしくありません。

このような状況に陥ると、市場におけるデータアナリストの競争力が高まり、仕事を得にくい状況が生まれてしまうことも予測されています。

しかし、識別や予測などの領域は代替される可能性があっても、「どのデータを利用して社会にどのような価値を生み出すか」を考えることは人間にしか出来ません。

自身の知見を実際のビジネスに運用できる能力がデータサイエンティストにも求められます。

業務に魅力を感じる人が減る

データサイエンティストが組織のメンバーとして働く中で、現状への不満を漏らすことも多いです。
下記の3つの理由で業務に魅力を感じる人が減っています。

▲ロールモデルがない
データサイエンティストという職種自体の歴史が浅いため、ロールモデルとなる人材がいません。
そのため、データサイエンティストとして活躍している姿が想像しにくい場合があります。

▲上司が理解してくれない
上司がデータサイエンティストを経験していないことから、データの処理や精度向上に莫大な時間がかかることなどデータサイエンティスト業務の専門性・特殊性が理解されないことがあります。

▲勉強時間が取れない
データサイエンスの分野自体が技術革新の途上であり、アップデートされる情報に追いつくために時間を要します。しかし、分析手法・アルゴリズムなどの最新情報を幅広く収集する時間が取れないことがあります。

データサイエンティストの将来性は？

AI発達による将来性に不安を感じる方も多いですが、実際にデータサイエンティストは需要が高く将来性もあります。その理由をいくつかご紹介します。

AI人材としてニーズが高い

大量のデータを扱うデータサイエンティストの仕事はAIに代わられると噂ですが、実際にはすぐに需要がなくなることはありません。

大量のデータ集計・分析はAIの得意分野ですが、「データ分析の課題設定・分析モデルの考察」「業界の特徴を捉えたビジネス面での提案」等の状況に応じて考えるような業務はAIでは出来ません。

データサイエンティストの全ての業務がAIに代替される訳ではないため、今後も需要があると言えるでしょう。

国もデータサイエンティスト育成に動いている

国内でもデータサイエンティスト教育に力を入れようとする動きが活発になっています。

文部科学省が2019年に「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」をスタートして、大学・短期大学・高等専門学校でのデータサイエンス教育が少しずつ拡大しているのです。

参考：https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

▲データサイエンティスト協会の設立
データサイエンティスト人材の期待する役割・スキルセットのミスマッチなどによって、人材を職場で十分に活かせない状況が頻発していました。

このような状況を解決するために「一般社団法人 データサイエンティスト協会 」が設立され、高度IT人材の育成・啓蒙活動などが行われています。

参考：https://www.datascientist.or.jp/

▲データサイエンス学部やセミナーの増加
近年は横浜市立大学・一橋大学・中央大学などでデータサイエンス学部が創設されており、また慶應義塾大学ではデータサイエンスの講義プログラムが実施されるなど注目を集めています。

参考：https://www.yokohama-cu.ac.jp/academics/ds/index.html
参考：https://www.sds.hit-u.ac.jp/
参考：https://www.chuo-u.ac.jp/connect/aboutus/science/chuo_bds.html

参考：https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2021/7/6/28-81107/

ビッグデータが拡大している

急速なインターネットの普及、AI・IoTの発展に伴って、企業がより大量のデータを蓄積できるようになりました。蓄積したデータを活用できている企業は増加傾向にあるものの、まだ十分とはいえません。

それ以上に、データ分析を専門とする人材が中小企業では不足している状況もあるのです。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに求められるスキルは多岐に渡りますが、大きく必要なものに分けると以下があります。

プログラミング言語やデータベースの知識

データ分析・解析を実際に処理するためには、プログラミング言語・データベースの知識が欠かせません。

データ収集・解析・形式の統一などのデータ操作を、Python・R言語といったプログラミング言語とSQLを駆使しながら、データ分析を行います。

今後は、「AWS」「GCP」「Azure」などのクラウドに関連する知識と、これから利用が増加すると見込まれている「Go」「Julia」などのプログラミング言語のスキルもデータサイエンティストとして身につけたいスキルとなるでしょう。

数学・統計学の知識

クライアントが抱えるビジネス課題に対して、膨大なデータから意味のある解決方法を導き出すために、データをどのようにアプローチしていくかといった設計に、「数学」「統計学」の知識が必要です。

データ分析を行う「BIツール」を利用した分析作業にも、統計学の知識が求められます。

機械学習の知識

「機械学習」は、人工知能(AI)の一種であり、人間の「学習」に相当する機能をコンピューターで実現する技術を指しています。

(1)データを学習するフェーズ
(2)データ学習済みの状態にデータを入力して、学習したパターンに従ってデータの識別を行うフェーズ

に分かれています。
機械学習を利用すると、膨大なデータ分析・解析で、人の手作業では不可能な量のデータ分析も可能となるのです。

ビジネススキル

クライアント・関係各所の人々とコミュニケーションを取りながら、ビジネス課題の抽出・問題解決のための目的設定を行い、最終的なビジネスの課題解決を目指す能力が求められます。

マーケティングスキル

データ収集・分析だけでなく、その時の経済状況やユーザーの感情を理解して、売れる仕組みを考えることはAIには出来ないスキルです。

マーケティングスキルは、AIに代替されない部分であるため多くのデータサイエンティストに求められるスキルと言えるでしょう。

データサイエンティストの平均年収

求人ボックスによると、データサイエンティストの仕事の平均年収は695円となっており、IT業種の中でも高い水準となっています。

求人件数も、この1年を通して安定した案件数を維持していることから、「データサイエンティストを目指して、年収アップを狙いたい」という目標も十分に達成可能と言えるでしょう。

参考：求人ボックス　給料ナビ　データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料　※10月31日時点

データサイエンティストに必要な資格

これからデータサイエンティストを志す上で、どのような資格を取得すると良いでしょうか。
特に重要な資格である3つに絞って解説します。

データベーススペシャリスト試験

経済産業省が主催している情報処理技術者試験の一区分である「データベーススペシャリスト試験(DB)」を所持していることで、高度なデータベーススキルがあることを認められます。

試験合格のためには、「データベース製品」「データベース設計」「運用管理」など、データベースに関連するあらゆる知識が必要です。令和2年の秋期試験では、合格率15.8%と、狭き門と言えるでしょう。

システム開発の現場でデータベース設計・データベース製品の運用を経験している場合でも、受験勉強をしてから臨む必要があります。

Python3エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティストの求人において応募条件として挙げられている「Python」の基本的な知識を問われる資格試験が「Python3エンジニア認定データ分析試験」です。

指定の書籍をしっかりと読み込んで、出題される問題数などを確認しながら勉強を進めることで、取得しやすい資格と言えるでしょう。

Python自体、データ解析・分析に便利なプログラミング言語であり、データサイエンティストの分析作業に大いに役立つ言語のため、取得しておくことで損はありません。

G検定・E検定

「一般社団法人 日本ディープラーニング協会」が認定している、ディープラーニングに関する知識を認定する資格です。

G検定はジェネラル向け、E資格はエンジニア向けの内容となっており、G検定は「人工知能の定義・動向」を含めたディープラーニングの事業に携わる人材が知っておきたい知識を問われます。

E資格は、「応用数学・機械学習・深層学習・開発運用環境」の分野から出題され、主にデータエンジニアリング力が問われる試験です。

まとめ

データサイエンティストの仕事はAIに代替され、余剰人員が増加したりなどの懸念からAIに取って代わられる仕事であると噂されています。

しかし、実際にはAIでは代替できない部分の「マーケティングスキル」などを身につけることで、市場価値の高い人材を目指すことが十分に可能です。

国・教育機関もデータサイエンティスト育成に力を入れていることを見ても将来性のある仕事ですので、自身のキャリアチェンジ先などに検討してみて下さい。