データサイエンティストはなくなるのか?|将来性を徹底解説!

データサイエンティストの需要は近年急増しており、スキルのある人材は様々な業種の企業で争奪戦となっていて、高額な給与も支払われています。この記事では、今話題のデータサイエンティストについて、将来性や需要、必要なスキルについて解説しています。データサイエンティストを目指す人は是非チェックしてみましょう。

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データサイエンティストとは

マーケティングやサービスの改善などに役立てる為に、企業が持っているビッグデータを分析する職業である、”データサイエンティスト”の需要は年々高まっています。データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルについて見ていきましょう。

目次

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とは、ビッグデータを分析しそれをビジネスに活用する職業を指します。実際は分析するだけが仕事ではなく、データを収集、蓄積するためのシステム開発なども業務の一部です。

仕事①|データ管理、運用

ビックデータを利用して課題解決を図るためには、日頃から環境の構築やデータの収集、運用を行っていなければなりません。まず、データを収集、蓄積、そして取り出すためのシステム環境を構築する必要があります。

また、それらのシステムは誰でも分かりやすく運用が容易なものにする必要があります。収集したデータは扱いやすい形のデータに変換し、蓄積しなければなりません。

また、データの取り出しにおいては環境にかかる負荷を想定し、高負荷を避けるような運用方法考えたり、ツールを選んだりする必要があります。

仕事②|データ分析、解析

上で説明したデータ基盤を利用して分析や解析を行います。

分析では、蓄積されたデータを利用してビジネスにおいて意思決定に直結するような知識や可能性を見つけ出します。課題解決や改善活動における仮説や予測を立て、蓄積されたデータに基づいて統計的推測を行います。

ここでは、R、SASなどといったデータ分析ソフトウェアを使用します。分析手法に合わせて適切なツールを選定し、分析を行う必要があります。

その他の仕事

最終的に、データを分析して得られた知見や改善提案は、レポートを作成して報告します。そしてまた問題定義をし仮説を立て解決するというように、このサイクルを回していきます。

特に長期的に指標を追っていくときはデータが増えるにつれ、本当に重要な指標が見えづらくなっていきます。そうなっては大切なデータを見逃してしまうなどのミスが起こりがちです。それを防ぐ為には、KPI(目標達成の度を測るための指標)をつねに整理し、見える化しておくことが大切です。

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は非常に需要のある職業で、データ分析や統計のスキルを持つ人はあらゆる企業から引っ張りだこで、高額な給与を払う企業もあります。具体的にデータサイエンティストに必要なスキルについて確認しておきましょう。

スキル①|ITスキル

デシステム環境の構築、運用には当然幅広いIT知識が必要です。

特に、データベースに関する知識は必要不可欠です。なぜなら、システム構築時だけでなくデータを取り出す時にもデータベースを利用する必要があるからです。仕事の効率化を図るためにも、パフォーマンスに関する知識を身に着けておくと良いでしょう。

また、プログラムを書く機会も頻繁にあります。バッチ作成やツール修正など基本的にはデータの形を整える処理を作成することが多いです。言語としては、RubyやPythonなどスクリプト系の言語を1つでも習得しておけば即戦力になれるかもしれません。

スキル②|統計解析スキル

まず、最低でも理系高校卒業レベルの数学の知識が必要でしょう。なぜなら、データ分析に関する書籍には必ずと言っていいほど数学が登場するからです。こういった書籍を理解するためにも数学の知識は必要不可欠です。

特に確率や統計、微分積分、行列、線形代数は復習をしておいた方が良いかもしれません。

データ分析では、データの統計処理や数理モデルを作成する必要があります。その為、統計処理手法やデータマイニング手法について理解しておく必要があります。

具体的には重回帰分析、決定木分析、クラスタリング分析など、必要に応じて適切な分析手法を選択できる知識が必要です。

その他のスキル

ビジネス上の問題解決や改善活動を円滑に進めていくためには、論理的思考力つまりロジカルシンキングが非常に重要です。課題に対する1つの仮説に対して、他人を説得できるだけの根拠を的確に示さなければなりません。

MECEやロジックツリーなど、ロジカルシンキングのフレームワークを利用して、 課題を整理し論理的に結論を導き出す能力が大切です。物事をあらゆる角度から観察し、本質を捉える考え方が求められます。

データサイエンティストがなくなると言われる理由

データサイエンティストという言葉が定義が曖昧なままトレンド化したため、”将来AIに取って代わられるのでは”、”人材が余ってしまうのでは”といった噂が後を絶ちません。具体的にどういった理由で将来データサイエンティストがなくなると言われているのでしょうか。

理由①|AI技術の進化

現代では、AIは人間の力を使わなくても、既存データの分類や分析、それに基づく未来予測まで可能です。例えば、顧客の購入履歴を分析し商品の必要な在庫数を予測するといったことがAIによって可能になりました。

将来的には機械学習を利用した予測モデルをビジネスに適用させていく事が、AIプラットフォームの普及により、専門技術がなくてもできるようになると言われています。

その為、今データサイエンティストが行っている仕事内容が不要になり、活躍の場が減ってしまう可能性は十分あり得ると言えます。

理由②|職種名の変更

現在、データサイエンティストと呼ばれる職業はその業務範囲も広く定義が曖昧です。”データサイエンティスト”という言葉だけが独り歩きし、言葉のイメージと実際のスキルのギャップが問題視されています。

データサイエンティストと世間のイメージが似ていて前違えやすい職種として、機械学習エンジニアやデータエンジニア、データアナリストなどが挙げられます。

こういった職種のように、今データサイエンティストと呼ばれる職種についても、仕事内容で細分化され実情に相応しい名前が付けなおされるのではないでしょうか。

理由③|人材の飽和

現在、データサイエンティストの数は需要に比べて圧倒的に不足しています。しかしそれは、単純に数が足りないのではなくスキルを持った人間がほとんどいないことが原因です。

最近では様々な学校や企業で、データサイエンティストを育成するための活動が実施されてれています。具体的には、データサイエンス学部が創設されたり、データサイエンティスト協会が立ちあげられたりしました。

こういった風潮から、将来的には十分スキルのあるデータサイエンティストが排出され、現在名前だけでスキルの追い付いていないデータサイエンティストは余ってしまう状況になってしまうのではないかと言われています。

結論|データサイエンティストはしばらくは必要

膨大なデータを集積・分析する作業においては、今後AIの精度がますます高まっていくでしょう。しかし、AIはデータに含まれない業界の慣習のような情報を考慮したモデルを作成することはできません。

その為、今後も”専門家”と呼ばれるような人間は必要であるといえます。つまり、AIに取って代わられることなく今後も求められる人材になる為には、AIの得意不得意をしっかり理解することが大切です。

AIと競うのではなく、AIを使いこなせるようになるためには、日に日に進歩する技術の最新の知見を身につけるため日々勉強することが大切です。

データサイエンティストの将来性

将来的には、人間がこういうデータ分析をしたら仕事に役に立ちそうだな、と考えるよりも早く、AIが役立ちそうなデータ分析結果を提案してくれるようになるでしょう。

近年では、データサイエンティストになる為の専門的な教育を受けていない人ででも、簡単なデータ分析くらいは可能になるような仕組み作りが積極的に行われています。

その結果、営業や人事、経理職などの職業につきながら、データサイエンティストが行うようなデータ分析が出来る人が出てくるかもしれません。そうなればデータサイエンティストといった専門的な職業とではなく、ビジネススキルの一つとして重要なものになるでしょう。

データサイエンティストになるには

データサイエンティストの需要の急増により、データサイエンティストになる為の専門知識を学ぶことが出来るが教育機関が増えていっています。近しい職業から転職できることもある為、データサイエンティストになる方法についていくつか紹介します。

データサイエンティストになるまでの流れ

データサイエンティストになる為には、いくつかの方法があります。例えば、以下の通りです。

  • 専門学校、専門学部で学ぶ
  • ITエンジニアから転職する
  • マーケティング職アナリスト職から転職する

近年、データサイエンティストになる為の知識を学ぶことのできる専門教育機関が増えています。社会人でも受講可能なものも多い為、こういった教育機関で学んで転職や社内異動を目指すこともできます。

また、データベースエンジニアやWeb系エンジニアなどの仕事の中には大量のデータを扱う仕事もある為、データサイエンティストと仕事内容が比較的近い職種と言えます。

日常的に市場調査や課題解決を仕事としているマーケッターやアナリストもデータサイエンティストと近しい仕事といえます。ITの知識を補強すればテータサイエンティストとして十分活躍できるでしょう。

データサイエンティストに必要な資格

データサイエンティストとして就職・転職する際に是非持っておきたい資格は以下の通りです。

  • 統計検定
  • アクチュアリー資格試験
  • オラクルマスターなどDB系資格
  • 基本情報情報処理技術者試験/応用情報処理技術者試験

近年ではデータを分析するためのツールが発達し、データ分析自体は年々簡単になっていっています。その為、”分析結果から何が読み取れるのか”を理解出来る事が重要です。統計学は、分析結果をビジネスと結びつけるために必要な知識です。

IT関係の資格も持っていて損はないでしょう。基本的な知識はもちろん、特にデータベースを最低限使いこなすことが出来るようにしておきたいところです。

データサイエンティストとして生き残る方法

データサイエンティストという職業がなくなることは考えにくいとはいえ、人気の職業が故、スキルのない人はAIや若手にどんどん淘汰されていってしまいます。そうならない為に日頃から気を付けておきたいことについてチェックしておきましょう。

方法①|学び続ける習慣を身に着ける

IT技術は日に日に進歩しています。その為、努力を怠り新しい技術を勉強しないままにしておくと今まで持っていたスキルや知識は役に立たなくなり、時代に取り残され、淘汰されてしまいます。

そうならない為にも、 最新の情報やスキルのインプットは欠かさないようにすることが大切です。

また、理解した知識を自分なりに解釈し、アウトプットする習慣をつけることも重要です。アウトプットにより分析や調査、プレゼンのスキル向上も図れます。最新の情報を手に入れて付加価値を付けて発信することを繰り返すことが会社や個人が生き残る方法といえます。

方法②|AIを使いこなす

AIに仕事を奪われてしまわないために、AIに出来る事と出来ない事をきちんと理解し仕事を切り分けることが重要です。

データの収集や分類、未来予測などはAIのほうが人間よりもよっぽど素早く正確に行うことが出来ます。しかし、AIの得意分野を理解し、新たな定義をAIに教えていく仕事は人間がしなければなりません。

AIを上手く使いこなし、それをどうビジネスに活かしていくかを考える力を養いましょう。

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まとめ

今回は、最近話題のデータサイエンティストについて、将来性や需要について解説しました。将来的にデータサイエンティストとして生き残るためにやっておきたいことについても紹介しました。

データサイエンティストを目指す場合は常に学び続ける姿勢が大切です。まずは資格取得などの情報収集から始めてみましょう。

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