データサイエンティストはなくなる？今後の傾向や将来性、求められる6つのスキルをご紹介！

データ収集や整理、データ分析を行うことで、課題を特定したり施策を提案したりすることが仕事のデータサイエンティスト。AI技術の進化などから、仕事が「なくなる」と噂されてしまうこともあります。

本記事ではデータサイエンティストがなくなると言われる理由と、一方でなくなることは考えられない理由、データサイエンティストとして生き残ることができる人の特徴などについても紹介しています。

本記事を読むことで、どういった理由からデータサイエンティストの需要がなくなっていくか理解できるでしょう。

データサイエンティストとは

データサイエンティストはデータの収集や整理、データ分析を行ったうえで、ビジネスにおいて意思決定者が合理的な判断を行えるようにサポートする職業です。

このように、データサイエンティストの仕事はデータ分析を行うだけではありません。分析結果から得た知見をビジネスに活用するためには統計学や数学、AI、さらにビジネスに関する知識など、幅広い知識やスキルが求められます。

データアナリストとの違い

データアナリストもデータサイエンティストと同様に、データ分析を行う仕事です。ただし、データアナリストの場合は分析の時点で目標やデータ分析の手法などが決まっているケースが多いです。

一方、データサイエンティストはより専門領域に近い立場で、分析モデルの構築やデータクレンジング、アルゴリズムの選定なども行います。そのため、データアナリストよりもデータサイエンティストの方が業務領域が広いと言えるでしょう。

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データサイエンティストの仕事内容

前述のとおり、データサイエンティストはデータ分析の結果をもとに、ビジネスの意思決定をサポートすることが仕事です。しかし具体的にどのような仕事を行うのかイメージできないという人もいるでしょう。

ここではデータサイエンティストの仕事内容を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

データ収集

データ分析を行うには、まずは必要なデータを集める必要があります。

また、収集したデータはそのままでは不要なものが混ざっていたり、形式もバラバラになっていたりするため、データ分析の前に不要なものを取り除いたり、特定のフォーマットに変換したりします。

このようにデータ分析のために必要となる前段階の作業を行うのも、データサイエンティストの仕事です。

ビッグデータの分析・解析

データサイエンティストの仕事には、ビッグデータの分析や解析があります。収集した膨大な量のデータを分析して、そこから得られた知見を活かして戦略を立てたり、意思決定のサポートを行ったりします。

データサイエンティストがなくなるとされる理由

このようにデータ分析の専門家とも言えるデータサイエンティストですが、将来的にデータサイエンティストという仕事がなくなると言われることがあります。

それでは、どのような理由からデータサイエンティストがなくなるのでしょうか。ここからは、その理由を紹介していきます。

AI技術の進化

近年発達の目覚ましいAI技術ですが、データサイエンティストもAI技術の進化によって仕事が少なくなっていくと言われています。

データサイエンティストの仕事は機械学習などの技術を使ってデータ分析を行うことですが、AIの進化はすでに、精度の高い未来予測までできるように発展してきています。

上記のことから、将来はAIがデータ分析の仕事をするようになると言われているため、データ分析の仕事がなくなってしまう可能性もあるでしょう。

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役割が不明確

近年ではデータサイエンスの業界の発展により、業務の分業化が進んできています。前述のようなデータアナリストやデータエンジニアなど、データサイエンティストに近い業務を行う職種も多いです。

また、データサイエンティストという定義が曖昧であることから、所属する会社や組織によってもデータサイエンティストが担う役割は違います。

このようにデータサイエンティストの定義が不明確であることから、将来的にはデータサイエンティストという仕事はなくなると言われています。

優秀な人材の不足

近年ではビッグデータを利活用する企業が増えてきており、データ分析などのスキルを持った人材の需要も高まってきています。しかし需要に対してスキルを持った人材の供給が足りていないことから、将来的にデータサイエンティストがなくなると懸念されています。

また、現在はIT人材の育成にも注力しているので、将来的にこの職種を目指す人が増えていけば人余りが発生し、さらには手持ちのスキルが少ないデータサイエンティストは仕事を失う可能性があるでしょう。

データサイエンティストがなくなることは考えられない理由

ここまでデータサイエンティストがなくなるとされる理由を紹介してきましたが、逆に今後もデータサイエンティストがなくなることはないという意見もあります。

ここでは、データサイエンティストがなくなることは考えられない理由について解説していきます。

AI技術の進化

実際はAIでできる範囲には限界があるという認識の方が一般的であり、データサイエンティストの仕事を奪うほどにAI技術が進化することは考えにくいと言えるでしょう。

ただし、将来的にはAIを使って高度な分析を行うというケースも出てくるでしょう。このようなケースでも、解決すべき問題の設定や適用するシーンの選定などを行うのは人の方が得意であるため、データサイエンティストの役割は残ります。

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データ分析市場は大きくなり続けている

日本でも政府主導のもとで企業のDXが進められており、データ活用の需要は高まり続けています。このように、今後もデータ分析市場の拡大が続いていくことが予想されることから、データサイエンティストの需要がなくなるということは考えにくいでしょう。

社内でデータを活用した意思決定を行うためには、データの保管ができる環境整備や、組織内の文化の変革も必要になります。このような組織改革などを行うための役割としても、データサイエンティストが求められています。

データサイエンティストの育成が始まっている

データサイエンティストは需要に対して数が少ない状態です。今後も人材不足が予想されているため、近年ではデータサイエンティストを育成する動きが見え始めています。

ここではデータサイエンティスト育成に関する動きを紹介しますので、参考にしてみてください。

大学のデータサイエンス学部

近年では、大学にデータサイエンス学部が創設されるケースが増えてきています。データサイエンス学部がある大学には滋賀大学、武蔵野大学、横浜市立大学などが挙げられます。

また、他にも東京理科大学の工学部情報工学科や中央大学の理工学部ビジネスデータサイエンス学部などデータサイエンスが学べる大学は増えてきており、データサイエンティスト育成の機運は高まってきていると言えるでしょう。

データサイエンス協会

日本はこれまで世界に比べてデータサイエンス分野では後れを取っており、データサイエンスの活用やデータサイエンティストの育成が進んでいませんでした。しかし日本でも、2013年5月15日に一般社団法人「データサイエンティスト協会」が発足しました。

データサイエンティスト協会の発足により、定義が曖昧だったデータサイエンティストのスキル要件の定義や標準化が行われ、データサイエンティストに関連した資格や認定制度なども整ってきています。

出典｜参照：沿革 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会

データサイエンティストに将来性はある？

結論を言うと、データサイエンティストに将来性はあります。

AIの発展や、データを活かした企業戦略などが活発化している中で、データを扱い、戦略を立てる役割を担うデータサイエンティストは、将来的にも必要とされる存在であり続けるでしょう。

一方で、データサイエンティストに求められるスキルや経験のレベルも高くなる傾向にあります。継続的に難易度の高い案件に参画するためには、社会のトレンドなどを捉えながら、スキルアップしていくことが必要だと言えるでしょう。

データサイエンティストに求められるスキル【6選】

データサイエンティストになるためには、統計学やITなど専門的な知識やスキルが必要不可欠です。ここでは、データサイエンティストに求められる、さまざまなスキルを紹介していきます。

• ビジネスマインド
• 統計学・アルゴリズム
• ソフトウェア工学・ソフトスキル
• マーケティングスキル
• IT全般に関する知識・スキル
• 機械学習に関するスキル・知識

ビジネスマインド

データサイエンティストはデータを分析するだけでなく、データ分析の結果を活かした戦略の立案や意思決定のサポートが求められます。そのため、データサイエンティストにはビジネスマインドが必要になるでしょう。

統計学・アルゴリズム

データ分析を行うためには、統計学に関する知識、スキルが必要です。また、アルゴリズムの開発や実装に携わることもあるため、アルゴリズムを構築するスキルも必要になるでしょう。

ソフトウェア工学・ソフトスキル

ソフトウェア工学とは、品質の高いソフトウェアを開発し、保守するためのさまざまな技術のことを指します。データサイエンティストにはソフトウェア工学に関する知識やソフトウェアスキルが必要になるため、エンジニアとしてのスキルも必要です。

マーケティングスキル

前述のとおり、データサイエンティストはビジネスにおける意思決定をサポートするという役割を持ちます。そのため、マーケティング視点で物事を見るためのマーケティングスキルも必要になります。

IT全般に関する知識・スキル

データサイエンティストとして膨大な量のデータを分析するためには、IT全般の知識やスキルが求められます。

たとえば、データ分析で用いられるPythonやRなどのプログラミング言語やSQLの知識、システム開発に関するスキルなど、幅広い知識やスキルを身に付ける必要があるでしょう。

機械学習に関するスキル・知識

機械学習とは、データの分析方法の1つで、機械がデータから自動的に学習をし、分析する方法を指します。近年話題となっているAIもこの技術によって構築されています。

データサイエンティストとして、データを扱う際に、機械学習のスキルや知識を身につけておくことで、より効率的かつ効果的に成果を上げることができます。

データサイエンティストとして、今後も活躍したい方は、機械学習やAIの分野に関して、勉強をしておくとよいでしょう。

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データサイエンティストが活躍する業界

データサイエンティストが活躍する業界は、これまでITや金融などが中心でした。しかし近年では、幅広い業界でデータサイエンティストの需要が高まってきています。

ここからは、データサイエンティストが活躍する業界を紹介していきます。

不動産業

データサイエンティストは、近年ビッグデータの活用が進められている不動産業界でも活躍しています。不動産業界は考え方の古い業界ではありますが、近年では不動産価格サイトなどのサービスにビッグデータが用いられるようになってきています。

広告業界

データサイエンティストは、広告業界などのマーケティングに注力している業界で活躍しています。実際に国内の大手広告代理店でもデータサイエンティストが活躍しており、求人のニーズも高い状態にあります。

グローバル企業

データサイエンティストは、さまざまな情報を扱うグローバル企業で活躍しています。もともとデータサイエンティストは日本よりも海外でメジャーな仕事です。

世界的に事業を展開しているグローバル企業では、データサイエンティストのニーズも高くなっています。

派遣会社

データサイエンティストは派遣会社でも需要が高まっています。データサイエンティストを求める企業が増えてきているため、近年では専門的な知識を持ったデータサイエンティストを派遣する派遣会社も増えてきています。

エレクトロニクス業界

データサイエンティストは、電子部品や半導体の開発を行っているエレクトロニクス業界でも活躍しています。エレクトロニクス業界ではIoTの活用が進んでいるため、データサイエンティストが機械学習を使ってサポートを行っています。

電子雑誌

データサイエンティストは電子雑誌の分野でも活躍しています。電子雑誌の市場では、多くの出版社がマーケティングやデータ分析などを行っているため、データサイエンティストの需要も高い状態にあります。

データサイエンティストとして生き残れる人の特徴

データサイエンティストを目指す際、人余りが懸念されていることも念頭に置き、将来的にデータサイエンティストとして生き残ることまで意識する必要があります。

以下でデータサイエンティストが長続きする人の特徴について解説していきます。

• AIに関するスキル・知識を磨いている
• インプット・アウトプットを欠かさない
• 仕事に地道に取り組んでいる
• 数学・データ解析が好きである
• 好奇心旺盛で試行錯誤できる
• 継続的なスキルアップを欠かさない
• 問題解決能力が高い

AIに関するスキル・知識を磨いている

データサイエンスの分野でも、AI技術を活用することは重要な実績になります。今後もAI技術の需要は高まっていくと予想されているため、AIに関する知識やスキルを磨いている人はデータサイエンティストとして長期的に続けられるでしょう。

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インプット・アウトプットを欠かさない

IT業界は日々技術が進化し続けているため、自分自身で学習を進めなければすぐに置いていかれてしまいます。自分自身で積極的に新しい技術のインプットを行い、アウトプットができる人であれば、挫折することはないでしょう。

仕事に地道に取り組んでいる

データサイエンティストの仕事は地道な作業が多いです。日々多くのデータと向き合い、並行して事務作業も進める必要があります。地道に仕事に取り組める人であれば、データサイエンティストとして飽きずに長く続けられるでしょう。

数学・データ解析が好きである

データサイエンティストには統計学の知識が必要になりますが、統計学には数学の素養が求められます。数学やデータ解析が好きな人であれば、データサイエンティストとして向いていると言えるでしょう。

好奇心旺盛で試行錯誤できる

データサイエンティストは科学者の側面を持つため、目的を達成するための試行錯誤が必要になります。好奇心旺盛で試行錯誤できる人はデータサイエンティストとして、やりがいを感じながら続けられるでしょう。

継続的なスキルアップを欠かさない

現在、データサイエンティストは人材不足の状態ではありますが、今後育成が進められることで将来的にはスキルの高いデータサイエンティストが増える可能性もあります。

継続的なスキルアップを欠かさない人は、AIという高性能のシステムまでを味方につけ、データサイエンティストとして長期的に活躍できるでしょう。

問題解決能力が高い

データサイエンティストは、クライアントが抱える課題解決のサポートを行うことも仕事です。問題の原因を突き止めるための問題解決能力が高いデータサイエンティストであれば、重宝されやすくなるでしょう。

データサイエンティストがなくなる可能性は低い！

データサイエンティストは将来的に需要が高まっていくため、なくなる可能性が低い職業です。

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストの仕事内容やデータサイエンティストがなくなることは考えられない理由などを参考に、データサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。