データサイエンティストはなくなる?理由や生き残るためのスキルも解説!

ビックデータを活用して社会が大きく変わりつつある今、データサイエンティストが注目されています。
データサイエンティストは、規模の大きいビジネス課題に取り組めることから、大きなやりがいがあるという意見がある一方で、なくなる職種だという声もあります。
本記事では、なぜデータサイエンティストがなくなると言われているのか、その理由や生き残るためのスキル、仕事内容や将来性について解説します。
データサイエンティストの今後について興味のある方はご参考にしてください。

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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、データサイエンスの知識を持ち、それに基づいたアプローチができる人材のことをいいます。
そもそも、データサイエンスにはどのような意味があるのでしょうか。
データサイエンスとは、数学や統計学、アルゴリズムなどの情報学に基づき、データの傾向を分析したり予測したりして、社会にとって有益なソリューションを見つけ出す学問です。

データサイエンスは、主に以下の2分野の知識を用いてビジネスの課題への解決策を導き出します。
1つ目が統計学です。
統計学は、数値や符号で表されたデータを元に、データ集団の特徴や傾向などの性質を調べ、分析をしたり推測をしたりする学問です。
2つ目は、情報科学や情報工学の情報学ITに関する学問です。
アルゴリズムなどのデータ構造やプログラミング、情報処理についての原理を研究します。
データサイエンティストは、これらの学問に基づいた知識を正しい場面で適宜組み合わせ、使い分けることで課題の解決策を導き出します。

データサイエンティストの仕事内容

では、データサイエンティストは具体的にはどのような仕事を担っているのでしょうか。
データサイエンスは先述の通り、様々な学問を組み合わせているため、データサイエンティストのアプローチの方法は様々です。
以下に例を挙げて説明します。

データ・ビジュアライゼーション

データ視覚化ともいわれ、情報やデータをわかりやすく表現することを言います。
データサイエンティストは、データの分析を行う際の手段として、図形を使った表や散布図などを使う場合があります。

機械学習・ディープラーニング

コンピュータによるデータ分析の手法の一つである機械学習を用いて、データの性質を導き出します
特にディープラーニングは、人間の思考回路の理論を用いて分析をするため、精度の高い分析が可能です。
これらはアプローチ方法の一部にすぎませんが、このようなアプローチによって、データや情報を収集・分析して新たな取り組みを提案します。
例えば、売れ行きに伸び悩む商品の解決策を考えるとき、以下のような手順・解決策があります。

  • まずはデータの準備をします。
  • 市場分析をし、似たような商品の情報を収集します。
  • 商品をとりまく物的環境や人的環境などを把握し、データモデルの構築をします。
  • 売り上げ向上につながるキャンペーンや環境の最適化の提案などを行います。

 

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データアナリストとの違いは?

データアナリストとデータサイエンティストの違いが明確に分からない方が、多くいらっしゃるのではないでしょうか。
一言でいうと仕事内容と役割に違いがあります。

データアナリストの仕事内容

データアナリストはビジネスの課題解決のために、基礎的な統計学を用いてデータを抽出・分析し、専門知識のない人にもわかりやすいように可視化します。
また、分析結果をもとに施策を提案するところまで担当します。

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は、機械学習を用いてデータアナリストよりも高度な分析をします。まず、分析のためにデータを機械学習で使える形に変換し、分析に適切なアルゴリズムを選定します。機械学習の性能を活用するために実際のデータに合わせてパラメータのチューニングを担当します。

データアナリストがデータの統計的な分析を業務内容の主としているのに対し、データサイエンティストは、データの準備、分析、性質解析、予測などを幅広く行います。

データサイエンティストがなくなる?!

データサイエンティストは将来なくなる職種とも言われています。
それはなぜでしょうか。

最新技術が発達してきたため

人工知能などの最新技術が発達してきたことにより、データサイエンティストの仕事が減り、伸びしろがなくなったという意見があります。
データサイエンティストは、データの分析、解析や傾向分析以外にも、データの準備や予測などの仕事も行います。
しかし、最新技術が発達し、様々な自動化ツールが登場してきたことにより、データサイエンティストの仕事を技術の力によって解決できる場合もあります
そのため、年々進化していく技術に対応でき、且つ突出したスキルがある人でなければ、飛躍できないという厳しい意見もあります。

より高度な技術とスキルが必要とされるため

先述の通り、データサイエンティストは、ITやアルゴリズムなどの情報に関する知識だけでなく、数学などの統計学に基づいたデータに関する知識も必要です。
これらの学問の習得には時間がかかり、内容が専門的で難しいという理由から、データサイエンティストを目指す人が減っていくのでは、という意見があります。
SEとして、新規案件獲得のための商談活動も行った経験がある筆者の周りでも、データサイエンティストは難しい学問を扱う職種であり、習得した後に仕事に専門性を反映できるかどうかが不安、仕事が大変、などといったマイナスなイメージを持つ方が多いです。
さらに、データサイエンティストの技術とスキルの幅の広さから、担当業務の範囲が曖昧であることも、大変そうなイメージがある理由の一つです。

単価が高いため

データの分析をデータアナリストが行い、分析したデータの解析や予測を機械学習に特化したエンジニアが行う、などといったように、データサイエンティストが行う業務を別の職種の人々で行う場合もあります。
データサイエンティストは希少価値が高いために単価も高く、データサイエンティストを配置すると、限られたプロジェクト予算をオーバーしてしまうリスクがあります。
そのため、データサイエンティストを雇わずにより単価の低いエンジニアなどを代わりに採用する例も多いです。

生き残るためにすべきこと

では、データサイエンティストとして活躍し続けるためには、どのようなことができるのでしょうか。

「人」ならではの結果を残そう!

AIなどの最新技術が発達してきていますが、筆者の経験上、そのような最新技術を取捨選択し、最適に扱うことができる顧客はごくわずかです。
データサイエンティストは、その高い専門知識を活かして、顧客の要望に応じた最新技術やツールを最適に扱うコンサルティングができます

あるビジネス課題について向き合う際、統計学や数学、情報学などのITの知見をもたない人が膨大なデータを前にしても、最適なデータ分析を行い、最適な解決策を見つけることは困難で、不安が大きいでしょう。
このような心理に寄り添い、顧客とコミュニケーションを取りながら最適な解決策を一緒に導き出すような、人ならではの「DXのコンサルティングスキル」を伸ばすことが、今後生き残っていくために重要となるでしょう。

問題解決能力などのスキルアップに努める

データサイエンティストとして活躍するためには、教育やセミナーなどの育成研修などに参加して、スキルアップを図ることが大切です。
その例として、一般社団法人のデータサイエンティスト協会があります。
データサイエンティスト検定(DS検定)の主催や育成カリキュラムの作成など行っているため、データサイエンティストを目指す方はぜひチェックしてみてください。

将来性

データサイエンティストは、先述の通り、人工知能など最新技術の発達や、高度な技術とスキルが必要とされるなどの理由から、伸びしろがないという声もありますが、まだまだ需要がある希少価値の高い職種です。

データサイエンティストにはたくさんの魅力がある

データサイエンティストが受け持つビジネス課題の規模はとても大きく、目指す目標も高いものが多いです。
専門性が高く習得学問の範囲が広いことからも、一つのビジネス課題の解決策を導き出し、それが実現できた時には、多大なる達成感を味わう事ができます。
このような達成感が大きなやりがいとなり、データサイエンティストをしている方も多いでしょう。

データサイエンティストの需要、将来性

情報社会ともいわれる現代において、膨大なデータや情報を処理することが今後さらに重要視されていく中で、データサイエンティストの需要は高まるでしょう。
また、人を中心としたDXによる社会の実現が提唱されていることからも、人中心としたDX化の手助けができるデータサイエンティストは、今後も活躍できることでしょう。

まとめ

本記事では、データサイエンティストはなぜなくなると言われているのか、その理由や生き残るためのスキルについて解説しました。
データサイエンティストは伸びしろがないという声もありますが、ビッグデータによる社会変革が予想される現代において、需要がある希少価値の高い職種です。
今後は育成会や検定などにより、高いスキルと経験を持つデータサイエンティストの登場に期待が高まりますね。

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