データサイエンティストの将来性｜今後の需要や必要とされるスキルを解説

データサイエンティストにおける5つの将来性

データサイエンティストの将来性を5つの観点から分析していきます。データサイエンティストの人気が急騰し、今後は業務がなくなるなどのネガティブな意見も見受けられますが実際はどうなのでしょうか。

結論として、DXの推進で今後ビッグデータの活用がますます進んでいくため将来性はある職業と言えるでしょう。

1：定義や役割分担が曖昧であること

データサイエンティストの定義が曖昧言われていますが、データサイエンティストの業務はデータアナリストとデータエンジニアに大きく2つに分けることができます。

データアナリストは収集したデータを分析し、課題の解決法を導き出し提案する業務で、データエンジニアはデータの整理や管理を行う業務です。

これらの違いを把握せずにクライアントが依頼してしまうと、思ったようなアウトプットが得られず、データサイエンティストへのネガティブな印象につながってる可能性があります。

2：AIの進化によるもの

データサイエンティストはAIに取って代わられるため将来性がないという意見もありますが、AIは過去のデータを蓄積し、分析したものから未来を予測します。

しかし、新たな定義を作ったり、課題解決に活用したりすることはできないため、今後もデータサイエンティストは必要でしょう。

新しい領域やデータに関する知識など人間にしかできないクリエイティブな要素があるため、データサイエンティストの仕事はなくならず、将来性のある職業と言えます。

3：R&D投資の減少によるもの

近年はじまった世界的な景気後退や新型コロナ感染拡大の影響をうけ、今後様々な業界でR&Dへの投資は減ると考えられています。その結果、データ分析に投資するお金が減るため、データサイエンティストの業務が減る可能性が考えられるでしょう。

4：人材が余剰になる可能性がある

AIなどの自動化によって、企業がデータ分析に投資するお金が減れば業務も減るため、人材が余剰になる可能性があります。

しかし、高いスキルを持ったデータサイエンティストはAI技術が進化しても求められる存在であるため、自身のスキルを高めるようにしていきましょう。

5：人材が淘汰される可能性がある

データサイエンティストには統計学などの数学的知識からIT、ソフトウェアの知識まで幅広い知識が必要となります。近年、膨大なデータの活用へ注目が高まり、データサイエンティストを目指す人が増えてきました。

将来的に人材が増えた頃、高度なスキルを持ったデータサイエンティストしか生き残れなくなる可能性があるでしょう。そのため、スキルの高いデータサイエンティスト以外がいなくなる可能性があります。

データサイエンティストが行う3つの仕事内容

データサイエンティストが行う業務は大きく3つに分けることができます。まずデータを収集・蓄積し、その後データをフォーマット化し、最後にデータ分析・解析をします。各プロセスの作業を詳しく説明していきます。

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1：必要なデータの収集

データ分析をするために業務システムのログ、Webサイトなどからデータを収集します。

通常、データは扱いづらい形式となっているため、データベースに蓄積しやすい形式に変換する作業も行います。具体的にはHadoopやMySQL、NoSQLなどのデータベース環境にデータを収集します。

また、データを分析するための基盤の設計・運用も必要になるでしょう。データの収集、蓄積を円滑に行うためにはパフォーマンスを考慮した設計が必要です。クライアントによっては基盤の設計から始める必要もあります。

2：データのフォーマット化

収集したデータを加工、変換する作業のことをデータクレンジングやフォーマット化などと言います。

収集したデータは半角、全角など形式が統一されていない場合やデータが誤記されている場合などがあります。データベースに正確に取り込むためには統一・修正する必要があるため、重要な作業です。

データ分析においてデータのフォーマット化が一番時間がかかるため、データの品質を高めることが重要になってきます。品質の良いデータを収集するためには、データを生成する際に表記の揺れや誤記を防止するような仕組みづくりも必要になるでしょう。

3：ビッグデータの分析・解析

ビッグデータを分析・解析するためには目的や分析課題を明確にすることが重要です。目的や課題を明確にすることで分析方法や可視化の方法を決定でき、得られた分析・解析結果を確認し、レポートを作成します。

突出した外れ値はデータのエラーなのか現実の突出した値なのかを把握する必要があるため、統計学の知識が必要です。

また、実際のデータ分析においては全てのデータの品質が良いわけではありません。データの品質が分析結果に影響するため、場合によっては再度データのフォーマット化の作業に戻ることもあります。

データサイエンティストの今後における5つの需要

データサイエンティストの需要は高まっているが今後なくなるとも言われています。データサイエンティストの今後の需要予測を5つの観点で解説します。

AI技術が進歩しても様々な業界でビッグデータの活用が進むため、今後もデータサイエンティストの需要は下がらず、将来性のある職業と言えるでしょう。

1：データサイエンス教育が注力されている

データサイエンティストとして業務をするには統計学からITまで高度な知識が必要なため、育成にとても時間がかかり、人材の確保が日本では熾烈になっています。

またデータサイエンティストを育成する仕組みが整えられていませんのも原因の一つでしょう。データサイエンティストに特化した教育を受けられる学校や教材も数えるほどしかありません。そのためデータサイエンティスト教育の需要は今後高まると予想されます。

2：様々な業界でビッグデータが活用されている

データ分析はIT業界だけでなく、小売、物流、サービス、製造など様々な分野で活用されています。

マーケティングに力を入れている広告業界、コンサルティング、グローバル企業、上場企業でビッグデータは特に活用されています。また、近年では行政でも効率的にサービスを実施するためにビッグデータが活用されているケースがあります。

今後さらに様々な業界でビッグデータが活用され、データサイエンティストの需要は高まると予想され、社内でデータサイエンティストを教育する仕組みもあまり整備されていない状況であるため、データサイエンティストの活躍の場は今後も広がると言えるでしょう。

3：AIの影響がすぐに出るわけではない

AI技術の進歩でデータサイエンティストの仕事は将来性がないという声も聞こえます。AI技術が進歩すると高精度な予想が可能になると考えられ、人間が分析・解析するデータサイエンスの需要は減るのではと考えられています。

しかし、機械学習を使った予想モデルを作成するには高度な専門知識が必要となるため、AIが代替するのは難しいでしょう。またデータ分析をする目的や課題の設定などは人間にしかできないため、今後もデータサイエンティストの活躍の場は減らないと言えます。

4：人手が不足している

データサイエンティストを教育する仕組みがまだあまり整備されていないため、人材は不足しています。しかし、データサイエンティストへの注目が高まり、日本でも人材育成の環境が整い始めてきました。

有能なデータサイエンティストが増えれば、それほど多くはいらないと言われています。今後スキルの高い人材が増えれば、スキルの低いデータサイエンティストは淘汰されると考えられます。

5：期待値が高い傾向がある

データ分析をすればビジネスの課題を解決できると考えられているため、期待値が高くなる傾向にあります。

十分なスキルを持ったデータサイエンティストであればコストに見合った提案をすることができます。しかし、人材不足のためスキルの低いデータサイエンティストもおり、期待していたような提案がもらえないこともあるでしょう。

また、データ分析をするためにはデータを収集・蓄積する基盤を作る必要があるため、予想以上に手間やコストがかかることもあります。コストがかかると期待値も比例して高くなる傾向にあると言われています。

観点別で見るデータサイエンティストの将来性について

データサイエンティストの将来性を求人数と年収の観点で分析します。データサイエンティスト業界ではまだまだ人材不足のため、今後も需要は高く将来性のある職業と予想できます。そのため求人数、年収ともに今後も高い状態を保つと言えるでしょう。

求人案件数で見る将来性

求人案件数で将来性を見ると今後もデータサイエンティストの需要は高いことが分かります。

転職サービスサイトにおける3ヶ月ごとのデータサイエンティストの求人数を調査したデータがあります。その調査では、データサイエンティストの求人数は約2年間で7.5倍に急増したと言われております。

今後もデータサイエンティストの需要が見込まれるため将来性のある職業だと考えられるでしょう。

年収で見る将来性

年収でデータサイエンティストの将来性を見ます。

データサイエンティストの平均年収は約660万円だと言われており、同じIT系職種のプログラマーの平均年収は約420万円、システムエンジニアの平均年収は約560万円、日本国内の民間企業で働く人の平均年収は約430万円です。

比較するとデータサイエンティストの年収は高いことが明らかです。

データサイエンティスト業界ではまだまだ人材が不足しているため、人材確保のため年収も今後高まると予想できます。

データサイエンティストに必要とされる6つのスキル

データサイエンティストには数学、統計学、機械学習、ソフトウェアの知識が必要であり、プログラミングスキルや課題を解決するビジネススキルが必要です。これらの必要なスキルについて説明します。

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1：数学に関する知識

データサイエンティストには数学の知識も求められます。線形代数、確率統計、最適化などの知識が必要です。

線形代数はビッグデータを扱うときにまとめて計算するために必要になります。大量のデータを使って分析するため必須分野と言えます。

確率統計はデータ分析した結果を理解するために必要です。データサイエンティストは分析した結果の数字をクライアントに説明するため、必須な知識です。

最適化はデータ分析を繰り返す際に用いる手法です。モデルを構築する際に必須となります。

データサイエンティストとして活躍するにはこれらは必要な知識です。

2：統計学に関する知識

統計学は分析結果の解釈や異常値などを判断するために必要です。統計学の知識がないとどのような分析手法をとるべきか判断できず、正しい結果を導き出すことができません。データ分析を正しく効率的に行うためにも統計学の知識はデータサイエンティストにとって必要です。

3：機械学習の知識

データを分析し、モデルを作成する際に機械学習の知識が必要になります。機械学習の知識がないと精度の高いモデルを作成することができません。

また分析するデータの種類によってアルゴリズムを使い分ける必要があるため、機械学習の知識もデータサイエンティストとしては必要不可欠だと言えます。

4：プログラミング言語の能力

モデルを作成したり、データを分析したり、データベースを構築するためにはプログラミング言語の能力が必要となります。

解析向けのプログラミング言語としてR言語とPythonが有名です。R言語は統計的な手法を用いた分析に適しています。Pythonはディープラーニングの実装などで使います。

またデータベースを構築する場合もあるため、SQLなどのデータベース言語の知識も必要になります。

5：課題を解決できる能力

データ分析はあくまでも手段であり、目的は課題を解決することです。データサイエンティストは課題を解決するために価値のある提案が求められます。データを分析するだけでなく、課題を適切に設定する力も求められます。

6：ソフトウェア工学の知識や技術

データ分析を行うソフトウェアに関する知識は、クライアントに分析結果を分かりやすく伝えるために必要なスキルです。具体的にはExcelやTableauなどを使うスキルのことです。

ExcelはMicrosoft社が提供するデータの計算、分析、グラフ作成のためのソフトウェアです。TableauはTableau社が提供するBI（ビジネスインテリジェンス）に特化したデータ可視化ツールです。他にもRやSPSSなどがあります。

データサイエンティストに役立つおすすめの資格4選

データサイエンティストを目指す方におすすめの資格を4つ紹介します。データベーススペシャリスト試験、Python3エンジニア認定データ分析試験、G検定、E資格の4つです。それぞれの資格の概要、試験情報などを説明します。

1：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とは情報処理推進機構（IPA）が行っている情報処理技術者試験の1つです。大量のデータを管理し、効率的なデータベースシステムを構築するための専門知識が問われる国家資格です。

データベース管理者やインフラエンジニアなどを目指している人におすすめの資格です。

出典：データベーススペシャリスト試験｜IPA情報処理推進機構
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

2：Python3エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が行っているPythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験です。「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」（翔泳社刊）を主教材とし、40問（選択式）出題され、70％以上の正答率で合格になります。

全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで実施され、受験料は1万+税です。

出典：Python3エンジニア認定データ分析試験｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
参照：https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

3：G検定

G検定（ジェネラリスト検定）とは一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が行う試験です。ディープラーニングの基礎知識、事業活用する能力や知識が問われます。

試験はオンラインで実施され、自宅での受験も可能です。試験時間は120分、多肢選択式で220問出題されます。合格ラインは公表されていません。

またJDLAではE資格、ディープラーニングを実装するエンジニア向けの資格もあります。E資格はG検定からのステップアップとして受験される方も多い試験です。

出典：G検定とは｜一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
参照：https://www.jdla.org/certificate/general/

4：E資格

E検定（ジェネラリスト検定）とは一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が行う試験です。ディープラーニングの理論、適切な手法を選択して実装する能力や知識が問われます。G検定より実践的な能力や知識が問われる試験です。

試験は各地指定の試験会場での受験になります。試験時間は120分、多肢選択式で100問程度出題されます。合格ラインは公表されていません。

出典：E資格とは｜一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
参照：https://www.jdla.org/certificate/engineer/

データサイエンティストとして活躍できる7つのシーン

データサイエンティストが活躍できる業界を7つ紹介します。近年ではDXの推進により、多くの企業や業界でビッグデータが活用されています。そのためデータサイエンティストの需要は高まり、様々な業界で活躍できるでしょう。

1：広告業界の場合

広告業界ではデータ分析を行い、効果的に広告を出すために常にABテストをし続ける業界であるため、データサイエンティストが活躍できる業界だと言えます。

ビッグデータを活用できている企業は広告経由での認知度アップや売上向上に繋げており、成功しています。そのためデータサイエンティストが活躍できるでしょう。

例えばインターネット広告からAbemaTVやゲームアプリなど幅広くITサービスを提供するサイバーエージェントでは、広告配信におけるデータ分析・解析を行い、広告配信の最適化を支援しています。

また広告業界はDXが浸透しており、分析するデータが集めやすい状況にあるため、データサイエンティストが活躍できる土壌があると言えます。

2：IT業界の場合

今後もAIやビッグデータ分析の需要が下がる見込みはないため、データ分析やモデル構築などの依頼は今後も増えるでしょう。IT業界内でのデータサイエンティストの需要は高いため、活躍する場は広がり続けると言えます。

またデータサイエンティスト人気が高騰しており、人数は増えることが予測できます。高度なスキルを持った人材が不足している状況はあまり変わらないため、今後もデータサイエンティストが活躍できる場は減らないと言えます。

3：製造業界の場合

製造業界では効率化の観点でデータ分析が活用されています。例えば生産の歩留まりを向上させるためにデータ分析を活用したり、設備メンテナンスコストを下げるために予知保全を導入したりしています。

データ分析が積極的に導入されているため、データサイエンティストが活躍できると言えます。

製造工場ではIoT化が進んでいてデータを収集しやすい状況にあるため、データサイエンティストが活躍できると言えます。

4：不動産業界の場合

不動産業界ではすでにデータ分析が導入されているため、今後もデータサイエンティストが活躍できると言えます。

例えばビッグデータ分析を活用してマンションスコア（想定価格）を算出するような仕組みや、マンションやアパートを建てる場所の費用対効果が算出できるシステムがあります。

また近年ではオンライン見学会などが浸透しているため、より多くのデータが集まりやすい状況です。データサイエンティストが活躍できる環境があると言えます。

5：コンサルティング業界の場合

経営層に対して様々な事業のアドバイスを行うコンサルティングでは根拠となるデータを用いた提案をするため、データサイエンティストが活躍できます。

売上データやアンケートのデータ以外にも統計に基づいたデータサイエンティストの分析した科学的な根拠が必要とされるため、データサイエンティストとして必要な要素がそのまま活かせる業界と言えます。

6：金融業界の場合

金融業界ではテクノロジーと金融サービスを結びつけたイノベーションを推進しており、不正行為検知などでAIがすでに導入されています。また信用スコアや金融商品のマーケティングでデータ分析が活用されています。

業界全体がテクノロジーを活用する流れになっており、今後はデータ分析を活用したモデルの構築などが必要になるため、データサイエンティストの活躍の場はあると言えます。

7：アパレル業界の場合

アパレル業界では環境への配慮やコストを下げることが急務となっています。そのため、ビッグデータの活用による市場分析や効率の良い在庫管理を行えるようにテクノロジーを活用しています。したがって、データサイエンティストが活躍できる場があると言えるでしょう。

例えばZOZOでは自社のECサイトからデータを収集・活用し、企業とユーザの両方にとってメリットがあるようにビッグデータを活用しています。

将来性のあるデータサイエンティストを目指す3つの方法

将来性のあるデータサイエンティストになるためには自身のスキルを高めるしかありません。スキルを高める方法を3つ紹介します。具体的にはインプットし、その知識をアウトプットし自身のスキルとして身につける方法です。

またAIの部分はブラックボックス化しやすいため、自身で使いこなせるように手を動かして慣れましょう。

1：インプットを繰り返す

日進月歩のIT業界ではインプットの量が自分自身の知識のベースとなります。インプットを繰り返すことで自身の知識を増やし成長につながります。

データサイエンティストとして代表的なインプットの方法は、国内外の論文やブログなどから情報を収集することです。国内の論文は「CiNii Articles」、海外の論文は「Google Scholar」で検索することをおすすめします。

また時には学会に足を運んでみてはいかがでしょうか。データサイエンティスト同士の横のつながりを作ることもできます。

2：アウトプットを行う

インプットしただけでは自身の知識として身に付きません。アウトプットすることによって初めて自身の知識となります。始めのうちは可能な限り自分の手を動かしてみましょう。またインプットした知識を自分の言葉に変換して文章で表現することも大切です。

データサイエンティストの中には個人でブログを運営しているケースもあります。またはkaggleなどのコンペに参加してみてはいかがでしょうか。

3：AIを使いこなせるようになる

データサイエンティストとして最終的にモデルを構築できるようになるためには、AIを使いこなせるようにならなければなりません。しかしAIの部分はブラックボックスになっているため、意識して勉強しなければ使えるようにはなりません。

アルゴリズムなどを正しく選択しなければ思うような結果を得られないため、自分の手を動かしてみてください。Udemyなどでは初心者向けの教材もそろっているため参考にしてください。

データサイエンティストの将来性について把握しておこう

データサイエンティストの需要は今後も続くため、活躍する場は今後も広がります。色々な業界がDXでビッグデータの活用が進んでいるため、データサイエンティストは将来性のある仕事と言えます。

またスキルの高いデータサイエンティストは貴重な存在であるため、積極的にインプット、アウトプットをして自身のスキルを高めていきましょう。