データサイエンティストの将来性とは？高い理由・懸念されることを紹介

データサイエンティストとは、データ分析を行うことで得た知見を活かし、さまざまな意思決定の場面において意思決定者が合理的な判断が行えるようにサポートを行う職種です。IT業界に留まらず、あらゆる業界でビッグデータの利活用が進んできていることから、将来性が高いと言われています。

本記事では、データサイエンティストの需要が高い理由や将来性が懸念される理由、データサイエンティストが活躍する業界について紹介しています。データサイエンティストに興味がある方は是非参考にしてみてください。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データ分析を行うことで得た知見を活かし、さまざまな意思決定の場面において意思決定者が合理的な判断が行えるようにサポートを行う仕事です。

そのため、データサイエンティストは単にデータ収集やデータ分析を行うだけでなく、分析結果から得られた知見をビジネスに活用することが重要になります。

データサイエンティストには複数分野の専門知識が必要になることから、スキルを習得するハードルが高い職業だと言えるでしょう。

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とは、ビジネスにおける課題を解決するために、データの収集や加工、データ分析を行い、課題解決へ向けたレポ―ティングを行うことです。

データサイエンティストというとデータ分析のイメージがありますが、データ分析の結果を課題解決へとつなげることもデータサイエンティストの業務に含まれています。

ここではデータサイエンティストの仕事内容について紹介していくので、参考にしてみてください。

データの収集・分析

データサイエンティストは、データ分析の前に解決すべきビジネス上の課題を洗い出し、解決するための仮説を立案します。さらに、仮説を立証するために必要なデータを収集し、分析を行うことが仕事です。

仮説を立証するために必要なデータが収集できたら、分析を行うための環境を構築して、データ分析を行います。データを組み合わせて解析し、データの中から意味を持つ項目を抽出します。

また、データ分析の手法にもさまざまなものがあるため、目的に合ったデータ分析手法を選択することもデータサイエンティストの重要な仕事です。

データの加工

収集したデータの中には不要なものも含まれています。また、形式が異なるデータも混ざっているため、データ分析を行うためには、データ分析の前にデータの加工を行う必要があります。

このように、データを整理して、分析可能なレベルまで加工することも、データサイエンティストの仕事です。

課題解決に向けたレポーティング・提案

データサイエンティストは、課題解決へ向けたレポ―ティングや解決方法の提案を行うことも仕事です。先に立案した仮説が正しいことがわかった場合、分析結果をレポートとしてまとめることになります。

分析の対象となるデータ項目を整理してKPIとして設定し、KPIの変化をレポートとしてまとめ、解決策の提案を行います。ただし、データ分析の結果、立案した仮説が正しくないことが判明することもあるでしょう。

このような場合は、仮説を立案する工程へ戻ってやり直すことになります。

データサイエンティストの将来性が高い理由

データサイエンティストは近年新しく生まれた職業ですが、データサイエンティストの将来性は高いと言われています。データサイエンティストの将来性が高い理由としては、IT業界に留まらず、あらゆる業界でビッグデータの利活用が進んできていることが挙げられるでしょう。

データサイエンティストに興味を持っている人の中には、将来性について知りたいという人も多いのではないでしょうか。ここではデータサイエンティストの将来性が高い理由を紹介するため、参考にしてみてください。

出典:データサイエンティスト｜厚生労働省
参照:https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323

多くの業界でビッグデータを活用している

近年ではIT技術の発展により、企業は以前よりも多くのデータを蓄積できるようになりました。このように蓄積されたデータを有効活用するために、さまざまな業界でビッグデータの活用が行われるようになってきています。

中小企業ではデータ分析の専門家ではない人材がデータ分析を担当しているケースもありますが、大企業はデータサイエンティストを採用してデータの活用を進めています。

今後は中小企業でもデータ分析を専門とする人材の需要が増していくことから、データサイエンティストの需要が増していくことが期待できるでしょう。

スキルの高いデータサイエンティストが不足している

IT業界ではIT人材が不足しており、データサイエンティストの数も足りていない状態です。このように専門性の高いスキルを持ったデータサイエンティストの数が不足していることも、データサイエンティストの将来性が高い理由の一つとなっています。

現在、日本では政府主導でのDX化が推進されているため、今後もDX化を進めていく企業は多いでしょう。このような状況でデータサイエンティストが不足しているため、今後もスキルのあるデータサイエンティストには需要があると言えます。

出典：経済産業省のデジタル・トランスフォーメーション｜経済産業省
参照：https://www.meti.go.jp/policy/digital_transformation/index.html

大学などで専門教育が進んでいる

前述のとおり、近年ではビッグデータが拡大しています。このような状況から、日本国内でも大学などでデータサイエンスに関する専門教育に力を入れようという動きが生まれているのが現状です。

実際に文部科学省主導の下、2019年から「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」がスタートしており、大学や短期大学、専門学校での専門教育が進められてきています。

このように、政府がデータサイエンス教育を進めているため、データサイエンティストには将来性があると言えるでしょう。

出典：数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）｜文部科学省
参照：https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

国内にデータサイエンティスト協会が設立されている

国内ではデータサイエンティスト育成が促進されています。2013年には一般社団法人「データサイエンティスト協会」が設立されており、データサイエンティストに関する情報発信が行われています。

このようにデータサイエンティスト協会が設立されたことにより、データ分析に携わる人材同士のコミュニケーションが取りやすい環境になってきている点もポイントです。

出典：沿革｜一般社団法人データサイエンティスト協会
参照：https://www.datascientist.or.jp/about/history/

アメリカでは確固たる地位を築いている

データサイエンティストという職業は、日本では比較的新しく登場した職業です。データサイエンティストの定義も曖昧な状態であるため、企業によってもデータサイエンティストに対する認識は異なっている状況です。

一方、アメリカではデータサイエンティストという職業は確固たる地位を築いています。アメリカにおけるデータサイエンティストは「最高の職業」の一つとされており、人気の職業ランキングでも高い位置にいます。

このように、データサイエンスの概念が普及しているアメリカでデータサイエンティストが高い人気を誇っていることも、データサイエンティストの将来性が高い理由だと言えるでしょう。

出典：50 Best Jobs in America for 2022｜glassdoor
参照：https://www.glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-America-LST_KQ0,20.htm

データサイエンティストの将来性が懸念される理由

ここまで紹介したとおり、データサイエンティストの将来性を期待する声が多いです。しかしデータサイエンティストの将来性を懸念する声もあります。

今後もビッグデータの活用ニーズは高まっていくことが期待されていますが、一方でAI技術の進化によって、AIがデータサイエンティストの仕事を代替するのではないかとも言われています。

ここではデータサイエンティストの将来性が懸念される理由を紹介していくので、参考にしてみてください。

AIの進化により仕事がなくなるのか

データサイエンティストの仕事の中でも、データ分析やデータの加工などの工程はAIによって代替可能であると言われています。しかし結論から述べると、今後もしばらくはAIによってデータサイエンティストの仕事が代替されることはないでしょう。

今後、AIの進化によってデータサイエンス領域の業務がAIに代替されていくことは多くの企業で見込まれています。しかしデータ分析の結果得られた知見を活かし、どのようにして価値を生み出していくのかは、人にしかできない仕事です。

そのため、すぐにデータサイエンティストの仕事がすぐになくなることはありません。

仕事の範囲・定義が曖昧である

現状、データサイエンティストという職業の定義は曖昧な状態です。企業によってもデータサイエンティストに期待する役割には違いがあるため、企業と人材の間にミスマッチが発生するケースもあります。

今後はデータサイエンス領域の業務が細分化されていき、データサイエンティストの仕事も「データアナリスト」や「データエンジニア」などにわかれていく可能性もあるでしょう。そのため、将来的にデータサイエンティストという職業自体がなくなる可能性もあります。

スキルが低いと淘汰されかねない

前述のとおり、近年では大学や専門学校でのデータサイエンス教育が進められてきています。今後データサイエンスの専門知識を持った人材が増えていけば、スキルの低いデータサイエンティストは淘汰されかねない状況になっていくでしょう。

現在はデータサイエンティストの数が不足しているため、専門知識がない人材がデータ分析を担っているケースもあります。しかし今後、人材が足りていけば、スキルの低い人材は採用現場でも求められなくなっていくでしょう。

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データ分析だけでなく分析結果をビジネス上の課題解決へ活かすための戦略を立案することも仕事であるため、非常に幅広い知識やスキルが必要になります。

データサイエンティストを目指す場合は、どのようなスキルが必要とされるのか把握し、スキルを身に付けておくことが重要です。ここではデータサイエンティストに必要なスキルを紹介していくので、参考にしてみてください。

データ分析・統計学に関するスキル

データサイエンティストには、データ分析や統計学に関するスキルが必要です。データ分析を行うためには、大学レベルの統計学や数理モデルに関する知識を身に付けておく必要があるでしょう。

また、課題解決につなげるためにはどの分析手法を採用するのが良いのか判断する必要もあるため、データ分析に用いる手法を選定するスキルや、データ分析の結果をわかりやすく可視化するスキルも必要になります。

ビジネススキル

データサイエンティストには、企業が抱えている課題を解決するためのビジネススキルが必要です。データサイエンティストが身に付けておくべきビジネススキルとしては、マネジメントスキルやプレゼンテーションスキルなどが挙げられるでしょう。

たとえば、データサイエンティストはエンジニアなど他の職種のメンバーとチームになって業務を進めるケースも多いため、マネジメントスキルも必要になります。また、報告会でのプレゼンなどを行う機会もあるため、プレゼンテーションスキルも必要です。

データエンジニア・サイエンスに関するスキル

データサイエンティストには、データエンジニアリングやサイエンスに関するスキルも必要です。データサイエンスを形あるものに変えて、実装、運用できるようにするためのスキルです。

データサイエンティストに求められるスキルとしては、データ分析に必要なアルゴリズムの開発、実装スキルや、システム開発スキル、データを使用できるように整えるデータプレパレーションスキルなどが挙げられるでしょう。

プログラミングスキル

データ分析ではデータサイエンティストがコーディングを行うケースもあります。そのため、データサイエンティストにはプログラミングスキルが必要です。

たとえばPythonやR言語は統計処理に適したプログラミング言語であるため、効率的にデータ分析を行うことができます。ここではデータサイエンティストに必要なプログラミングスキルを紹介していきます。

SQL

SQLはデータベースの操作を行うための言語です。 厳密にはプログラミング言語ではなくデータベース操作言語と呼ばれる言語です。

データベースは収集したデータを保存しておくために必要なものであるため、データサイエンティストとして仕事をしていると扱う機会が多くあります。 SQLはデータベース操作に必要なスキルであるため、習得しておくようにしましょう。

Python

Pythonは機械学習やデータ分析などに強みを持つプログラミング言語です。データ分析を行う際にはツールを利用するケースも多いですが、データサイエンティストがPythonなどの言語を使って統計ツールを開発することもあります。

そのため、Pythonを使ったプログラミングスキルは身に付けておくようにしましょう。Pythonはコードがシンプルでわかりやすい言語であるため、そこまで習得難易度は高くありません。

コミュニケーション・コンサルティングに関するスキル

データサイエンティストはクライアントやメンバーとやりとりを行う機会も多いです。他の部署と連携して業務を行うことも多いため、円滑に業務を進めるためにもデータサイエンティストにはコミュニケーション力が必須になります。

また、データ分析の結果は専門知識がない人にもわかるように説明する必要があるため、データサイエンティストにはコンサルティングスキルも必要とされるでしょう。

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は未経験からでも就くことができる職業ですが、何の準備もせずにデータサイエンティストになることは難しいです。

データサイエンティストを目指すのであれば、データサイエンティストになるためのルートを把握しておきましょう。ここではデータサイエンティストになる方法について紹介していくので、参考にしてみてください。

大学で専門領域を学ぶ

データサイエンティストは新卒採用で募集しているケースもあります。このようなケースでも専門的なスキルが求められるため、新卒採用でデータサイエンティストになるには大学などの教育機関でデータサイエンスの専門領域を学んでおくことが大切です。

新卒採用の場合はポテンシャルも重視されているため、未経験からでもポテンシャルがあると判断してもらえれば、データサイエンティストとして就職することは可能でしょう。

エンジニアから転職する

データサイエンティストはエンジニアとしてのスキルも求められる職種であるため、まずはエンジニアに就職し、実績を積んでから転職するという方法もあります。

データサイエンティストの求人では実績も求められるため、エンジニアとしてプログラミングやアプリ開発などの経験を積んでおくことで、データサイエンティストへの転職もしやすくなるでしょう。

エンジニアから転職する場合は、データ分析や統計学などの知識や、コンサルティングスキルなども身に付けておくことが大切です。

社内公募などに応募する

社内公募に応募することでデータサイエンティストになることも可能です。特に民間企業の場合は社内でデータサイエンティストを育成しようと考えている企業も多いため、社内でデータサイエンティストの公募が行われるケースがあります。

ただし、社内公募でも希望者多数でハードルが高くなるケースもあるため、事前にデータサイエンス分野での実績を積んでおくことが大切です。

データサイエンティストとして活躍するには

データサイエンティストには明確な定義がないため、極端に言えば誰でもデータサイエンティストを名乗ることは可能です。そのため、データサイエンティストを目指す場合は、データサイエンティストとして活躍することで長く業界で生き残ることが大切になります。

ここではデータサイエンティストとして活躍する方法を紹介していきます。

積極的なアウトプット

データサイエンティストは学ばなければいけない知識が多いため、インプットすることが大切です。しかしインプットした情報をそのままにしていても徐々に記憶から薄れていってしまうため、積極的にアウトプットすることで頭の中に定着させていくことが大切です。

実際に手を動かしてみることで、知識として定着させることができるでしょう。また、役立つ情報は他のデータサイエンティストと共有することで、より役立てることができます。

能動的なインプット

データサイエンティストは専門性の高い幅広い知識が必要とされるため、能動的に情報をインプットしていくことが大切です。IT業界では新しい知識や技術が次々に登場するため、アンテナを張り巡らせて必要な情報をインプットしていきましょう。

インプットした情報が知識のベースとなっていくため、インプットをやめてしまうとその時点で知識もアップデートされなくなってしまい、データサイエンティストとしての成長も止まってしまうでしょう。

クラウド環境での実務スキル

近年では多くの企業がオンプレミスからクラウド環境への移行を進めています。データサイエンティストはデータ分析の結果を活かし、最適なビジネス提案を行う仕事であるため、クラウド環境での実務スキルも身に付ける必要があるでしょう。

今後も多くの企業がクラウド環境へ移行していくことから、クラウド環境での実務スキルがなければデータサイエンティストとしても仕事がしにくくなってしまうでしょう。

AIに関するスキル・実務経験

AI技術は近年急速に進化を遂げています。今後もデータサイエンスの分野でAIが活用される機会が増えていくことが予想されているため、データサイエンティストとしてもAIに関するスキルや実務経験を積んでいくことが大切です。

将来的にはAIを扱うスキルを持っていないデータサイエンティストのニーズが下がっていくことが予想されるため、今のうちにAIスキルを高めておくことが大切だと言えるでしょう。

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストは資格が必須の職業ではありませんが、資格を取得することでデータサイエンティストに求められる知識やスキルを身に付けていることのアピールにもなります。

また、データサイエンティストに必要な知識を身に付けるためにも、資格取得は有効だと言えるでしょう。ここではデータサイエンティストに役立つ資格を紹介していくので、参考にしてみてください。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験とは、高度なデータベースの知識や技術を証明できる国家試験です。IPAが認定している情報処理技術者試験の一区分で、難易度の高い高度試験に含まれています。

取得するにはデータベース製品や設計、運用管理といったデータベースに関する幅広い知識が必要になります。合格できれば高度なデータベース技術を持った技術者であることの証明になるため、データサイエンティストにもおすすめです。

出典：データベーススペシャリスト試験(DB)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

統計検定

統計検定とは、統計学に関する知識や活用力を証明できる統一試験です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催している資格で、4級、3級、2級、準1級、1級という5段階のレベルと、「統計調査士」、「専門統計調査士」という2種類の資格で構成されています。

準1級は社会の課題に対する適切な手法の活用力を認定するレベルであり、データ分析に必要なスキルを証明できる資格となっているため、準1級の取得を目指すと良いでしょう。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験とは、保険業界で活躍できるアクチュアリーになるための資格です。公益社団法人「日本アクチュアリー会」が主催している資格試験で、「保険数理士」や「保険数理人」とも呼ばれているアクチュアリーに必要な知識を証明するものです。

試験には確率や統計、モデリングなども含まれているため、試験勉強を通してデータサイエンティストに必要な知識を身に付けることができます。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、IPAが実施しているIT技術者向けの国家資格です。前述の「データベーススペシャリスト試験」も情報処理技術者試験の一区分に含まれています。

情報処理技術者試験には、ITエンジニアの登竜門である「基本情報技術者試験」や、より応用的な知識やスキルを認定する「応用情報技術者試験」などがあります。

応用情報技術者試験を取得しておくとデータベーススペシャリスト試験など高度試験の一部試験が免除されるため、先に応用情報技術者試験取得を目指すと良いでしょう。

出典：情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験とは、Pythonを使ったデータ分析スキルを証明できる資格です。一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催する資格試験で、確率や統計、Pythonのライブラリを活用した分析実践スキルなどを測ります。

Pythonはデータ分析でも使用されるプログラミング言語であるため、取得しておくと役に立つでしょう。

データサイエンティストが活躍する業界

ビッグデータの活用を進めている業界は多岐にわたるため、データサイエンティストが活躍できる業界も幅広いです。データサイエンティストを目指すのであれば、どのような業界で働くことができるのかも知っておきましょう。

ここでは最後にデータサイエンティストが活躍する業界を紹介するため、参考にしてみてください。

IT業界

IT業界でのデータサイエンティストは、システム開発や業務効率化などを行うための分析基盤の開発で活躍することができます。多くのシステム開発会社がデータサイエンティストを求めているため、IT業界でのデータサイエンティストのニーズは高いです。

今後もビッグデータやAIに関連した開発を行う企業は増えていくことが予想されているため、データサイエンティストの価値も高まっていくでしょう。

金融業界

金融業界もAIやビッグデータとのかかわりが深い分野の一つであるため、データサイエンティストの活躍の場も広いです。金融業界のデータサイエンティストは、業務効率化のためのデータ分析や解析、業務改善などの分野で活躍することができるでしょう。

近年では巧妙化している不正利用対策や生体認証技術などの分野でもAIが活用されているため、データサイエンティストのニーズは高いです。

不動産業界

不動産業界では住宅価格指数の分析や事業展開にデータ分析が用いられているため、データサイエンティストが活躍することができます。たとえば、「アパートやマンションを建設した場合に費用対効果の高いエリア」などを予測するためにもAIが活用されています。

広告業界

広告業界ではマーケティングのために顧客データの分析を行うため、データサイエンティストが活躍できます。顧客データを元に事業展開を行うには基盤を構築する必要があることから、データサイエンティストのスキルが必須だと言えるでしょう。

コンサルティング業界

コンサルティング業界では、顧客データを分析することでクライアントの課題解決を図ることになるため、データサイエンティストが活躍できます。

コンサルティングを行うためには根拠となるデータが必要です。データサイエンティストは、そのデータの収集、分析を行い、解決策へとつなげることができます。

製造業界

近年の製造業界では最先端テクノロジーを活用するためのデータ管理の基盤づくりを推進しているため、データサイエンティストも活躍することができます。

近年の製造現場ではAI技術を導入したスマートファクトリーが進められており、AIによって不具合の検知や温度上昇の判断などが行われています。このような技術を開発するには職人の経験をデータ化する必要があるため、データサイエンティストのスキルが必要です。

データサイエンティストの将来性を見極めよう

データサイエンティストは今後も安定した需要が期待できる職業と言えます。ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストの将来性やデータサイエンティストとして活躍する方法などを参考に、将来性の高い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。