データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる？

データサイエンティストの将来性は高い

現在、世界的にビッグデータの需要が伸びています。ビッグデータを活用し、マーケティングや業務改善に活かすためです。データ活用がそのまま企業の成否につながることも少なくないでしょう。

しかし、ビッグデータを扱える人材は少なく、希少価値があります。つまりビッグデータを扱うデータサイエンティストは、今後さらに需要が伸びていく可能性が高いでしょう。

AIを使いこなす人材として期待されている

AIを活用できる人材は、今後需要が高まると考えられます。文部科学省では令和元年に「AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について」を公表しました。同資料では、デジタル社会において「数理・データサイエンス・AI」の基礎力をすべての国民が育みあらゆる分野で活躍すべきとの考えを示しています。その実現に向け、初等中等教育、高等教育と段階を経てAI・データサイエンスなどの教育を行いつつ、エキスパート・トップクラス人材の育成にも努めるとしています。

このことから、データサイエンティストの仕事は今後一層の重要さを増し、特にAIを使いこなすエキスパート・トップクラス人材の需要は増加していくといえるでしょう。

関連記事：データサイエンティストとは？仕事内容や必要なスキル、目指し方を紹介

ビッグデータ市場の拡大に伴い需要が高まる

人工知能の活用において、ビッグデータの収集・解析は必要不可欠な技術となりました。

人工知能の代表的な活用例には、自動運転や遠隔医療があります。たとえば自動運転では、走行中の映像データ、センシングデータを分析し、自動車のハンドリング、ブレーキ操作、アクセル制御などを行います。遠隔医療では、X線画像やバイタルデータ、患者の症状などから想定される病気を特定します。

このように人工知能技術で課題を解決するには、学習データとなる膨大なデータが必要です。この膨大なデータを集めたものをビッグデータと呼び、今後イノベーションの革新とともに市場は大きくなっていくと考えられます。

これまでITエンジニアは要望・仕様にもとづきプログラムを構築するのが主流でした。しかし、今後はコーディング以外にビッグデータを正確に扱えるハイスキル人材として、データサイエンティストの需要が高まると予想されています。

経験豊富なデータサイエンティストが少なく獲得競争が過熱

実用性のある経験と知識や技術、マインドなどを身につけている人材は市場に少なく希少価値が高いです。それに伴い獲得競争も過熱化しています。

ビッグデータや人工知能が注目される前からデータサイエンティストは存在していたものの、活躍領域はごく限られた分野でした。豊富な経験を積んだデータサイエンティストは極めて少ないということです。

しかし近年はIT関連以外に製造や医療、物流をはじめ幅広い分野で、データサイエンティストの知見が求められるようになりました。豊富な経験や高いスキルを持つデータサイエンティストの市場価値は極めて高く、多くの企業から求められ獲得競争が過熱しています。

データサイエンティストを育成する高等教育機関が増加している

データサイエンティストの需要増を受け、日本国内でデータサイエンスに関する学部、学科、研究コースなどの創設が相次いでいます。たとえば国公立大学では、滋賀大学が「データサイエンス学部」を開設し、2019年4月には国内初の「データサイエンス研究科」を開設しました。

また、東京大学では独立した学部・研究科としてではなく、学部・学科横断型プログラムとして「数理・データサイエンス教育プログラム」を開設しました。

企業内でも独自に教育機関を導入する機会が増えています。

米国では人気職種としての地位をすでに確立している

米国ではデータサイエンティストが人気職種・稼げる職種としての地位を確立しています。たとえばもっとも稼げる職種として紹介されることもあれば、各種メディアが作成する稼げる職種ランキングなどでは上位の常連です。

日本では稼げる職業と言えば医者や弁護士を想像する人が多いかもしれませんが、米国ではデータサイエンティストがこのような認識になっています。

「データサイエンティストはなくなる」？将来性を懸念する声

現在非常に人気のあるデータサイエンティストですが、将来性を不安視する声もあるようです。どんな理由でデータサイエンティストの将来性が懸念されているのか解説します。結論としてはデータサイエンティストがなくなる可能性は低いのですが、以下に紹介するような声も事実と反しているわけではありません。データサイエンティストに対する懸念点として把握しておくと良いでしょう。

経済減速によるR&D投資の減少

R&D投資とは、事業の拡大に向けて技術開発や研究に関する投資を行うことです。イノベーティブな活動を進めるのに人材が必要と考えられていても、経済減速でその減少が著しく加速すると人材を確保する資金が作れない、もしくは年収が落ちる懸念があります。

IT分野に限らずさまざまな業界が、これまで自社の事業領域に関連する科学分野の研究や新技術の開発、R&Dを積極的に行ってきました。しかし、世界的な景気後退や2020年からはじまった新型コロナウイルス感染症拡大による影響を受け、R&D投資は今後減少していくと危惧されています。

自動化の台頭

データサイエンティストの仕事で大きな比重を占める学習データの準備とモデル構築などの作業が、将来的に人工知能に置き換えられると不安視されています。実際、モデル構築は自動化は進み、学習データの準備もIoTのセンシングデバイスなどにより自動化が実現しつつあります。

人工知能やビッグデータが普及すれば、さらにデータサイエンティストがこれまで培ってきたノウハウや知恵がAPIなどに集約されるでしょう。高度な専門技術がなくても扱えるようになると考えられます。

すでにBIツールやクラウドサービスを導入する企業は増えているうえ、今後も技術は世界的に向上し続けていきます。企業は人材を増やさず新技術を導入すれば、コストをおさえて高品質なデータ管理が可能な状況になるでしょう。

ただしデータサイエンティストの仕事はデータ処理だけではないので、あくまでもデータサイエンティストの業務の一部が自動化されるということです。

人員余剰による飽和

R&D投資が減少し自動化が加速すると、人員余剰による飽和が起きる可能性があります。市場では競合性が高まり就職しにくい状況になることが予想されます。

現在は注目され需要が高まっている専門職ですが、将来的には自動化の台頭で人員が過剰になると懸念されているようです。

しかし、識別や予測などはAIに代替されても、どのデータを参考にして、社会にどんな価値や仕組みのデザインを生み出すかは人にしかできません。そのため、数学・統計学に強いだけなく、知見をビジネスに運用できる能力があれば、市場価値が高まります。

ほかの職種との定義が曖昧なため名義が変わる可能性

データサイエンティストと類似する職種に、データエンジニアやデータアナリストがあります。これらの職種は定義が曖昧で、業務で重複している部分も多いです。そのため、今後は名義が変わる可能性があるでしょう。

名前が変わったとしても業務上は問題なく、また市場の変化に合わせて求められるスキルが変わったとしても、スキル習得していけば良いです。

関連記事：データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

現在の業務への不満

現役データサイエンティストの不満として、「身につけているスキルを活用する場がない」「周囲のデータ管理に関する基本知識が欠けている」といった意見があるようです。このような不満が出てきてしまうのはなぜでしょうか。

満足度が低い理由としては、社内でロールアップが存在しないことや、手本とするべき人員が不足していて満足のいく成長を期待できないことが挙げられます。また、データ管理に関する基礎知識が不足している上司に理解してもらうための時間が必要となることがあります。

さらに、普段の業務で手一杯になり、スキルアップのための時間がないといったこともあるでしょう。これら複数の要因が、現役データサイエンティストの満足度を下げる要因となっているようです。

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の目的は、データを活用して企業の経営改善や業務効率化アップにつなげることです。そしてこの目的を達成するためには、業務を段階的に分解して考える必要があります。具体的には、どのようなデータを活用するのかの戦略立案や、他部署への提案方法などを考える必要があるのです。以下ではデータサイエンティストの仕事を大まかに分けて紹介します。

課題解決に向けた戦略の立案

データサイエンティストは課題を解決するためにデータの収集や分析を行うので、最初に課題の明確化や、どのようなデータを活用して課題を解決するのかを明確にする必要があります。これらの流れをひとことで言い表すと、課題解決に向けて戦略の立案と言えるでしょう。

戦略立案はAIで自動化するのが難しいので、今後もデータサイエンティストにとって重要な業務であり続けるはずです。

データ収集・分析

データ収集から分析の流れをざっくりまとめると以下のようになります。

まず戦略に合わせて必要なデータを収集します。しかしデータを収集しただけではそのまま分析に活用するのは難しいので、データクレンジングを行います。データクレンジングとは、不要なデータを削除したり、欠けているデータを補完したりする作業のことです。

データが整ったらグラフやチャートなどで見やすくデータを可視化します。ここまでの流れでデータが整ったら、分析モデルを構築してデータを分析していきます。分析モデルは一度でスムーズに構築できるものではないので、この工程では試行錯誤が伴うでしょう。

仮説の検証

分析結果が出たら、仮説と照らし合わせて検証を行います。仮説が正しければレポートにまとめる作業に入り、仮説と結果が異なる際は立案の段階からやり直す必要がある場合もあるでしょう。仮説の検証ではレポートにまとめられるレベルに精度を上げる必要があります。

レポート提出・提案

データの可視化や分析モデル構築によって見つけた傾向や相関関係をレポートにまとめてクライアントに提出します。レポート作成時には機械学習やデータ分析のスキルだけでなく、経営スキルも大切です。算出したデータをもとに、論理的な経営アドバイスをしなければなりません。

データサイエンティストが活躍できる業界

データサイエンティストはビッグデータ、人工知能を活用したビジネスを展開するにあたり不可欠な存在です。一見、IT業界のみに特化した職種と思われがちですが、実はその範囲は多岐にわたります。

現代において、顧客情報や行動データといったビックデータを分析し、事業に活用していくのは定石です。ここからはどのような業界でデータサイエンティストが活躍する場があるのかを見ていきましょう。

IT業界

IT業界では、システム開発や作業の効率化、自動化などを目指します。トレンドの移り変わりが激しいIT業界において、今まさに人材価値が高騰しているのがデータサイエンティストです。

多くのシステム開発会社ではAIやビッグデータをキーワードに依頼が発生しており、データサイエンティストの力が不可欠となっています。

今後もこの流れはしばらく続き、IT業界においてデータサイエンティストの価値はさらに高まっていくと考えられます。

不動産業界

不動産業界では、住宅価格指数などを分析したり、金融業界と連携して分析データをもとにした事業展開を進めたりするために、データサイエンティストの技術を求めています。そのほか分析データをもとにした情報発信などを行なっています。

「どのエリアにマンションやアパートを建てれば、高い費用対効果が得られるか」「どのような客層に対してアプローチをすれば、賃貸物件の入居率がアップするか」など、さまざまな課題を予測するうえでAIは重要な役割を果たします。

このようなシステム開発は専門の開発ベンダーに依頼するのが一般的ですが、大手不動産会社などでは独自のシステムを自社で開発するケースもあります。

金融業界

金融業界では、作業の効率化を図るためのデータ分析および解析を通じて、作業改善を進めていくと同時に、顧客への最適なオペレーションを実現させるための基盤作りを役目としています。

金融はAIやビッグデータと特に関連の深い分野のひとつに数えられます。たとえばローンや融資の審査、クレジットカードやキャッシュカードの不正検知など、応用できる方法はさまざまです。

特に年々巧妙化する不正利用への対策として、AIを活用した高度なセキュリティは喫緊の課題といえます。また、ATMへの生体認証技術や窓口業務の無人化においてもビッグデータを応用したAIの技術は欠かせず、当然のことながらデータサイエンティストも不可欠な存在です。

製造業界

製造業界では、AIを活用したデータ分析および機械学習をはじめとした最先端テクノロジーの活用に向けて、データ管理のための基盤づくりを進めていく大きな役割を担っています。

製造の現場ではすでに機械化が進んでおり、多くの工場では生産ロボットが稼働しています。しかし、一度に膨大な量が生産できる製造ラインだからこそ、万が一故障などで停止してしまうと甚大な影響が出てしまいます。

そこで注目されているのが、スマートファクトリーというAIの活用事例です。これは生産ラインの異音や温度上昇などを瞬時に判別し、AIが故障を予見するというものです。従来は長年の経験をもった職人によってメンテナンスを行っていた内容も、その知見をデータ化することによってAIが効率化します。

しかし、職人の経験や勘という定性的な内容をデータ化するには高度な知見が要求されるため、データサイエンティストのスキルが欠かせません。

広告業界

広告業界は主にマーケティング事業における、顧客データの分析をはじめとして、そこから可視化されているデータをもとにした事業展開を進めるための基盤を構築することが重要になります。その基盤づくりを進めるためにデータサイエンティストの存在は必要不可欠になっています。

広告やマーケティングという領域は本来、膨大な統計データを分析することが不可欠です。もっとも広告効果が見込まれる場所や時間帯、媒体を選び展開する必要があるため、データサイエンティストの知見が発揮できる分野といえます。

特に最近では旧来の広告以外にも、ネットを活用したデジタル広告が急成長を遂げています。IT業界とも関連が深いため、データサイエンティストの需要はさらに伸びていくと考えられるでしょう。

コンサルティング業界

広告業界と同様に、データサイエンティストによって顧客データを管理し、行動分析を実施します。その結果によって、クライアントへのサポートプランを考えていくことになります。

主に経営層に対してさまざまな事業のアドバイスを行うのがコンサルティングです。コンサルタントへの信頼が厚いことは大前提としてありますが、何らかの解決策を提示する場合には根拠となるデータが欠かせません。

売り上げデータやアンケートのデータ以外にも、緻密な統計に基づいてデータサイエンティストが分析した科学的な根拠も必要とされます。

官公庁

官公庁では都市計画の策定や今後の人材不足予想など大規模データを用いた分析を行っていきます。官公庁の分析結果は多くの企業や人々に影響を与えるため、絶対に失敗は許されません。他分野と比べて高い正確性が要求され、責任のある仕事といえます。

インフラ業界

電気、ガス、水道などのインフラ産業においてもデータサイエンティストの需要が高まっています。具体的な業務としては、データ分析によるサービス品質向上・エリアの混雑予測、画像データを活用した点検業務効率化などが挙げられます。

将来性の高いデータサイエンティストになるために必要なスキル

データサイエンティストとして継続して活躍し続けるには、データ管理以外のスキルを掛け合わせることが重要です。ここではデータサイエンティスト協会が定めた『データサイエンティストスキルチェックリスト』をもとに、どんなスキルが求められているか紹介します。以下に紹介するスキルを網羅的に高めていくことが、データサイエンティストとして成長するために最適なルートと考えられます。

ビジネス力

データサイエンティストには、コミュニケーション能力やビジネスに関する知識などビジネス力が求められます。

AIで何かを解決したいと考えるクライアントは、具体的にどんなシステムを開発すれば良いのか分からない場合が多いです。データサイエンティストはSEやPMなどとともに、クライアントとコミュニケーションをとりヒアリングを行うところから仕事がはじまります。

うまく立ち回れなければ要望を汲み取れず、正確なデータ収集・分析・提案ができないでしょう。

データサイエンス力

データ分析に関する数学や統計学に長けていることは、データサイエンティストにとって最低限求められている項目です。

クライアントによって、どのようなデータを収集し統計をとれば正確な結果が導き出せるのかを判断しなければならないからです。求める結果や統計の種類で、収集すべきデータは変わってくるでしょう。

ビジネス力を活かしてクライアントの意図や目的を正確に理解したら、その課題を解決するのに統計学や情報処理に関する高度な知見を活かした活躍が期待されます。

データエンジニアリング力

データ管理のための基盤構成に関する知識、技術などデータエンジニア力も重要なスキルです。収集対象のデータや統計方法が決まったら、どう処理して課題解決に活かすか検討します。解析に使用するツールの選定や分析方法、プログラミング言語に関する知識・スキルも必要です。

プログラミングスキル

データサイエンティストにはプログラミングスキルも必要です。データ分析はアナログで行うわけではないので、分析するためのシステムが必要です。分析ツールはプログラミングによって実装します。具体的には、Pythonを用いる場合が多いでしょう。

ExcelやAccessでアナログに近い形でデータ分析をすることも可能ですが、非効率なのでデータサイエンティストの働きとして十分とは言い難いです。ビッグデータ解析や機械学習のための設計とプログラミングのスキルが必要です。

関連記事：データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法

コミュニケーションスキル

データサイエンティストはプロジェクト内の人やその他関連する人とコミュニケーションを取りながら仕事を進める必要があります。そのため、コミュニケーションスキルが必要です。またデータから得た解決策を伝えることや、課題をヒアリングすることにもコミュニケーションスキルは必須になります。

すべてが一定レベル以上であることが望ましい

上で挙げた各スキルが一定レベル以上であることが望ましいです。一定以上のレベルとは、一人でデータ分析からビジネスへの反映ができることはもちろん、企業に明確に価値を与えられるレベルです。

データサイエンティストに求められているスキルがすべて上記の一定レベル以上にある人は、現役で活動している人の中でもわずかです。それだけに希少価値は高く、その立場に居続けるにも学習ハードルはかなり高いと考えられています。

関連記事：データサイエンティストに必要な勉強は？学習ロードマップを解説

データサイエンティストの仕事に役立つ資格

データサイエンティストとして価値を高めるには、資格取得を検討するのもひとつの手段です。エンジニアやマーケターなどからの転職や、データサイエンティストとしての更なる技術の向上に向けて、資格取得を積極的に検討してみましょう。資格を取得することでスキル習得につながると同時に、企業からの評価アップにもつながります。

統計検定

統計検定はデータ分析の基礎を修める検定です。統計に関する知識を身につけることによってデータの収集、分析、解析、可視化までの流れと、その結果によって見えてくる事業における課題を明確に示すことができます。

また統計に関する知識を身につけることによって、データ分析の基本基盤構築やそこから先のサービスづくりに役立てることが可能になります。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験はIT関連の国家試験で複数の試験が設けられています。データ分析に関する知識を既に習得しているなら幅広くIT知識を習得することでスキルの底上げにつなげられます。現代はシステムやソフトウェア、データベースなどの設計・開発・運用・保守などに関する知識は、どの業種でも需要が高いです。データサイエンティストとしての価値を高めることにつながるでしょう。

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は情報処理技術者試験の一種で、データベースに特化した資格試験です。データサイエンティストはデータベースをメインで扱っているので、情報処理技術者試験の中でも特にデータベーススペシャリスト試験との相性が良いでしょう。

ただしデータベーススペシャリスト試験は難易度が高く情報処理技術者試験の中でも上位資格なので、先に基本情報技術者試験や応用情報技術者試験から始めることをおすすめします。応用情報技術者試験に合格するとデータベーススペシャリスト試験の午前試験が免除になるので、先に応用情報技術者試験に合格するのが一般的でしょう。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験は、保険業界の高度専門職に値する職業であるアクチュアリーのための資格試験です。しかし、その試験内には数学（確率、統計、モデリング）が含まれているため、データサイエンティストとして役立つ知識を学ぶことができます。

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はPythonをデータ分析に活用するエンジニアやデータサイエンティスト向けの試験です。PythonはWeb開発などに使用されることもありますが、Python3エンジニア認定データ分析試験はデータ分析に特化している点でデータサイエンティストにとってはより実用性の高い試験です。資格試験に合格することで、評価アップにつなげられ、実務スキルも身につきます。

G検定・E資格

G検定・E資格はディープラーニングに関する知識を問う資格試験です。ディープラーニングはデータサイエンティストにとって必須の知識なので、試験を通して身につけた知識は実務に直接的に役立ちます。G検定はディープラーニングに携わる人全般に向けての資格試験なので難易度が低めです。E資格はデータサイエンティストを含むデータサイエンスを担当する人材に向けたものなので難易度は高めです。

データベース関連の資格

データベース構築、内部処理に長けていることは、データサイエンティストにとってかなり重要項目と考えられています。オラクルマスターやOSS-DBなどの資格を取得することにより、データサイエンティストとしての価値を明確に示せます。データベースは製品ごとに資格が分かれていますが、仕様が大幅に異なるわけではないので、どれかのデータベース系資格を取得すれば他データベースにも対応可能です。

データサイエンティストになるには

現代におけるデータサイエンティストの位置付けというのは、かなり専門性の高いところを指していて、短期間のうちに習得できるほどのスキルではありません。そのため、時間をかけて知識や技術を習得しなければ、データサイエンティストとしての活動を始めることはできないでしょう。ですが、手段さえ分かっていれば、不可能な道ではありません。

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データサイエンティストになるには？目指し方や必須スキルを解説
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専門領域の履修科目がある理系大学などを卒業して就職する

データサイエンスやAIは、独学で学ぶには範囲が広い分野です。大学など質問ができるような環境に身をおけば学習をスムーズに進めていくことにもつながります。また、学生には自由な時間が多くあるため、その時間を利用して、社会人になる前の段階でデータサイエンティストとしてのスキルを習得する期間と定めるのも良いでしょう。

エンジニア職から転職する

Java、Python、Rといった言語に馴染みがあるエンジニアや、データベースの構築などを経験しているエンジニアにならば、採用基準を満たせば採用される可能性があります。

IT関連の転職先で問題となるのは、過去に関連事業に対する職務経歴があるのかどうかという点です。この点において注目されるだけの経験を持っているエンジニアならば、データサイエンティストへの転身も可能性としてはゼロではないでしょう。

社内養成や公募を利用してキャリアチェンジする

社内でデータサイエンティストへの転身希望者などを募る公募や、スキル習得のために社内要請が行われているのであれば、参加してみましょう。社内養成に参加できる場合、費用を負担してもらえる場合もあり、自費負担する必要がなくなり学習し始めるハードルを下げることにもつながります。

「データサイエンティストはいらない」といわれないための方法

データサイエンティストの定義は曖昧なので、ある程度高いスキルを有していても、他の人材に代替される可能性はあります。ではどうすれば今後生き残っていけるのでしょうか。データサイエンティストが積極的に行動を起こし、個人としての価値も高めていくための方法を解説します。

能動的にインプットを行う

データサイエンティストとして活躍し続けるには、新しい情報や活用事例などを頻繁にインプットすることが大切です。IT業界は常に進化を続けている分野です。インプットを止めれば自分自身の成長もありません。知識のアップデートが行われない人材は企業に求められず、市場価値は下がり続けるでしょう。

「この資格を取ったからインプットは必要ない」「データサイエンティストとして就職したから勉強しなくても良い」と考えるのは危険で、常に最新の技術動向や知見を吸収しなければなりません。

国内外の論文・ブログを読む

論文には複雑な論理であったり、多くの研究結果などが含まれています。それらの論文を読めば簡単には得られない情報をインプットできるでしょう。

国内の論文検索として有効なツールは、国立情報研究所が提供している「CiNii Articles」です。オンラインで検索すれば手軽にアクセスできるほか、大学図書館の本や博士論文なども同サイトで瞬時に検索できます。

また、海外の論文を検索する際には「Google Scholar」がおすすめです。ここから「data science」の文言で検索してみると、世界各国の膨大な学術論文がヒットします。最新の論文を検索する場合は「2024年以降」などの期間を指定することも可能です。

学会へ参加する

専門ツールの活用や事業への活用事例などを学会などに参加することによって、新たな知見を得るというのも、スキルアップにつなげる良い方法になります。多くの論文は、学会で発表された後に一般に公開というパターンが多いため、いち早く最新の情報に触れてみたいという方は参考にしてみましょう。

また、学会に足を運ぶことによって、データサイエンティスト同士のつながりも作れます。横のつながりを持っておくと、仕事で困った際にもさまざまなアドバイスやヒントをくれることがあります。実際に学会の会場まで行き、どのような人がデータサイエンティストとして活躍しているのか、自分自身の目で確かめてみるのも貴重な経験になるはずです。

積極的にアウトプットを行う

インプットされた情報は、アウトプットしないとすぐに記憶から消されます。それをとどめるためには、積極的にインプットした情報をアウトプットし続けることも重要です。

プログラマーやエンジニアなどの情報発信および共有の場となるGitHubやSNSを活用すれば、知識を定着させつつ世界中の人たちとのつながりを作ることも可能になります。仕事として実践してみた事例や、思いついたアイデアを残しておき、多くの人からの反応が得られるようになれば、個人的な技術の改善にもつながるでしょう。

学んだことは実務で活かす

アウトプットで最も実践的なものは、実務になるでしょう。仕事としてインプットした情報を活かすことができれば、その情報は自分の知識として忘れにくいものとして、脳内に残り続けるはずです。

たとえば、経験が浅く駆け出しのデータサイエンティストは、要件定義など重要なフェーズに参画できないケースもあるでしょう。しかし、できるだけ同席をさせてもらい、自分なりに要件定義の練習をしてみることも重要です。

はじめは業務や開発しているシステムに影響をきたさない範囲で手を動かしてみて、自分が担当する実務においてインプットしてきた知識が活かせる場面がやってきたら積極的に取り組んでみましょう。

このようなアウトプットの経験を少しずつ積んでいくと、実際に行動してきた内容が脳裏に焼きつき、論文やブログの内容を複数回読んで覚えたこと以上に自分の知識として身につきます。

AIを活用できるようになる

AIはデータ分析や業務効率化に有効なツールです。今後は特にAIが使用される機会は増えるでしょう。言い換えれば、AIスキルを持つデータサイエンティストとそうでないデータサイエンティストの間で差が生まれるということです。

データサイエンティストに関連する技術は新しいものが多く、その分変化も激しいです。少なくともAIの動向を把握しつつ、導入していくことは必須になります。自身が開発者として設計、プログラミングスキルを持つのが理想ですが、既存のツールをビジネス活用するスキルも重要です。

クラウド環境での実務スキルを身につける

企業のシステムの多くがクラウド移行しています。データサイエンティストはデータ分析をして企業に対してビジネス提案を行う仕事です。つまり、最終的に企業のシステムを最適な形に導く必要があります。

企業のシステムの多くがクラウド移行しているということは、データサイエンティストはクラウド環境での実務スキルを身につける必要があるということです。

データサイエンティストの平均年収

レバテックキャリアの求人によると、2024年9月時点のデータサイエンティストの平均年収は800万円程度です。データサイエンティストは年収の幅が広く、高いものは2,000万円程度で募集されています。逆にスキルが低くても担当できる比較的単純な作業の募集だと年収設定は低くなるでしょう。データサイエンティストはスキル習得することで年収アップしやすい職種です。

データサイエンティストの求人例

2024年9月時点でレバテックに掲載されているデータサイエンティストの求人は459件です。また、データサイエンティストは求人によって機械学習、コンサルタント、分析などの要素に偏っています。ここからは実際の求人例を確認し、年収や要求されるスキルを確認していきましょう。

機械学習経験を活かせるデータサイエンティストの求人例

機械学習関連の求人です。

コンサルタント寄りのデータサイエンティストの求人例

コンサルタント関連の求人です。

データサイエンティストからのキャリアパス

データサイエンティストに要求されるスキルは多岐にわたります。そのため、さまざまなスキルが身につき、どのスキルを伸ばすかによってキャリアパスは分岐していきます。ここからは、データサイエンティストの主なキャリアパスを紹介します。キャリアパスはほかにもあるので、以下は代表的なキャリアパスです。

ITコンサルタント

クライアントに対する提案力をより活かしたい方はITコンサルタントに転職する方が多いです。ITコンサルタントでは、データに限らず自身の知見やさまざまな手段を用いてクライアントの問題を解決します。データサイエンティストで顧客折衷や解決提案力を伸ばしたい方はITコンサルタントがおすすめです。

AIエンジニア

分析モデルの構築スキルをより活かしたい方は、AIエンジニアに転職する方が多いです。AI開発では分析手法を適切に使い分けられる力や、高いモデルチューニング力が要求されます。

AI開発はIT業界だけでなく製造業や金融業をはじめとした多くの業界で活用されます。そのため、将来性が高く、キャリアアップ目的以外にも非常に人気が高いです。AI開発では主にPythonやR言語を活用することが多いため、AIエンジニアを目指す方はPythonを中心にプログラミングスキルを身につけていきましょう。

グロースハッカー

ビジネスの成長に携わっていきたい方はグロースハッカーに転職する方が多いです。グロースハッカーとは、ビジネスの成長を促進するためにITスキルを活用するマーケティング職です。データを活用して顧客の獲得やエンゲージメントや収益の上昇を図ります。主にマーケティングやプロダクト開発などデータサイエンティスト同様さまざまなスキルが要求されます。

データサイエンティストがデータを基に意思決定をサポートするのに対して、グロースハッカーはマーケティングやビジネスの成長を目的としているのが異なる点です。

データサイエンティストに関するよくある質問

データサイエンティストに関するよくある質問と回答を紹介します。データサイエンティストについて知っておくことで、自分が目指すのは得策か、どのようにスキルアップすれば良いのかなどの判断ができるでしょう。データベースエンジニアやWebマーケターなど似ている要素のある職種も複数あるので、把握したうえで比較検討してください。

Q1. データサイエンティストになるには何年かかりますか？

データサイエンティストには統計の知識やプログラミングの知識などのスキルが必要です。そのため、いずれの知識も有していない方がデータサイエンティストを目指す場合は最低2〜3年ほどかかるといわれています。

Q2. データサイエンティストが少ないのはなぜですか？

データサイエンティストに必要なスキルが多く、すべてのスキルを身につけている人が少ないためです。機械学習モデルの構築スキルやデータベースの操作スキル、高い統計スキルなどそれぞれの取得難易度も高く、人材不足を招いています。

Q3. データサイエンティストの需要が高いのはなぜですか？

有益な情報が大量に蓄積されているにもかかわらず、多くの企業が有効活用できていないからです。現在はIoTデバイスやシステムのログ、センサーデータなど大量のデータが生成されています。しかし、適切なデータを適切に処理できる人材が少なく、多くのデータが放置されています。

まとめ

データサイエンティストに対しての将来性の捉え方は異なるものの、現時点で存在価値を落とすような問題は見られていません。多様な業界で需要が高まり続けています。

将来的にデータ分析に関する事業が自動化に移り変わっても、スキルのあるデータサイエンティストの立ち位置は変わらず、より広い活動範囲で多くの業界に良い影響を与え続けることになるでしょう。

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