データサイエンティストの将来性は高い！長く活躍するためのスキル・方法について

AIやIoTの急速な普及により、あらゆるシーンで大量のデータを取得できる環境が整いつつあります。このビジネスの成長にはビッグデータの利活用が欠かせないものとなっており、ビッグデータを扱えるデータサイエンティストは高い需要がある職業の一つです。

データサイエンティストを目指している方のなかには「なぜデータサイエンティストはこれほどまでに社会に必要とされているのか」「AIによってデータサイエンティストの仕事がなくなるのではないか」など、疑問や不安を抱えている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、データサイエンティストの将来性の高さについて、詳しく解説していきます。今後データサイエンティストのニーズが高まることが予想される業界や、将来性のあるデータサイエンティストになるための方法についても触れていくので、データサイエンティストへのキャリアアップを検討している方はぜひ参考にしてください。

データサイエンティストの将来性は高い

最初に、なぜデータサイエンティストが将来性のある仕事といわれているのか、その理由について見ていきましょう。

ビッグデータの活用が進む可能性が高い

ビッグデータに基づく意思決定の重要性が広く認知され、ビッグデータを適切に処理・分析できるデータサイエンティストを求める声が高まっています。

大量のデータに裏打ちされた意思決定は、勘や経験に頼る従来の意思決定に比べて、より施策の成功率を向上させることが可能です。いまや、民間企業だけでなく官公庁でもビッグデータを活用する動きがみられるようになりました。

ビッグデータを活用し、事業戦略に役立てるには、データサイエンティストの存在が欠かせません。今後もデータサイエンティストの役割は、ますます大きくなることが予想されます。

AI開発によりニーズが増加している

データサイエンティストは、AI開発においても重要な役割を担っています。

AIの開発では、AIに学習させるためのデータを用意する必要があります。大量のデータを収集、分析、解析、可視化させ、AI開発に必要なデータをそろえるには、データサイエンティストの存在は必要不可欠といえるでしょう。

また、データサイエンティストは、AIを用いたデータ分析も行ないます。AIとデータサイエンスの高度な知見を兼ね備えた人材として、今後もデータサイエンティストは高い需要が続くでしょう。

AIやAI人材については以下の記事で詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。
『人工知能（AI）の種類・特徴とは？組み込みAIエンジニアについても併せて解説』
『AI人材とは？必要な理由と求められるスキルや育成方法を解説』

即戦力となるデータサイエンティストが不足している

IT業界全体で人材不足の状態が続いています。経験豊富なデータサイエンティストとなると、さらに獲得するのが難しくなります。

データサイエンティストは、データ分析やAI開発、経営知識など、高度で幅広い知識とスキル、実務経験が要求される職種です。そのため、データサイエンティストの育成には時間がかかります。データサイエンティストの育成が進み、需要と供給のギャップが埋まるまでは、まだしばらく時間がかかることでしょう。

優秀なデータサイエンティストを獲得するため、好条件を提示する企業も少なくありません。データサイエンティストの年収について詳しく知りたい方は、以下の記事もぜひご覧ください。
『データサイエンティストの平均年収とは？年収アップの方法について解説』

将来的にデータサイエンティストの仕事はなくなる？

AIの進歩により、データサイエンティストの仕事がなくなるのではと危惧する声もあります。

実際に、モデル構築などの一部の業務はAIによる自動化が進んでいます。人間よりもAIが処理したほうが高精度化・高速化できる業務は、どんどんAIに置き換えられることが予想されます。

一方で「どのようにデータを活用するか」という、データ分析に基づいて新たな価値を想像することは、AIに置き換えるのが難しい分野になります。データサイエンティストの存在は、AIの進歩によってすぐに失われることはないでしょう。

今後、データサイエンティストは、データ活用に関するスペシャリストとして、AIと共存しながら業務を遂行していくことが求められるのです。

ビッグデータの活用が重要視されるなか、ビッグデータを扱えるデータサイエンティストやAIエンジニアは今後も高い需要が続くことが予想されます。ビッグデータとエンジニアの在り方については、以下のインタビュー記事もぜひご覧ください。
『ビッグデータで社会はどう変わるのか？ これからのエンジニアの在り方とは』
『データサイエンティストは社会に大きな影響を与える存在！仕事のやりがいや必要スキルとは？』

データサイエンティストが活躍できる業界

ビッグデータの分析・活用のニーズが高まっており、データサイエンティストはさまざまな業界で必要とされています。

なかでも、以下の業界は、今後データサイエンティストのニーズが高まることが予想されています。

・IT業界

・製造業界

・不動産業界

・金融業界

・官公庁

・広告業界

・コンサルティング

データによる課題の改善や、売買予測、都市計画の策定など、民間企業だけでなく官公庁でもビッグデータの活用が進んでいます。大量のデータに基づく意思決定は、変化の激しい市場ニーズに対応するためにも欠かせません。

今後もデータサイエンティストを必要とする業界は増えていくことでしょう。

将来性の高いデータサイエンティストになる方法

データサイエンティストとして第一線で活躍し続けるためには、ニーズの高いスキルを新たに獲得したり、最新情報をキャッチアップしたりすることが大切です。

将来性の高いデータサイエンティストになるための3つの方法について、詳しく見ていきましょう。

積極的にインプットとアウトプットを行なう

データサイエンティストとしての市場価値を高めるには、最新情報や活用事例をキャッチアップし、それらを仕事に活かすことが重要です。

例えば、国内外の論文やブログ、学会への参加を通して、情報をインプットするのもよいでしょう。IT業界は技術の移り変わりが激しいため、常に情報へのアンテナを張っておくことが大切です。

また、学んだことを実務で活かすことで、知識が定着し、スキルアップにもつながります。

AIを活用できるようにする

AIは、ビッグデータの分析を効率化するのに役立つツールです。

AIをどのようにビジネスに活用できるのかを理解しておくことで、ほかのデータサイエンティストと差別化することもできるでしょう。

AIの基本的な仕組みである機械学習の基礎知識や、AIと共生するためのスキルについては、以下の記事でも詳しく解説しています。
『AIに不可欠な機械学習とは？概要・学び方・仕事内容を解説』
『AI×クリエイティブで自走せよ！ 〜 AI研究の第一人者・栗原教授に聞く 新時代に求められるエンジニア像とは？』

クラウド環境での経験を積む

近年、クラウドサービスを導入する企業が増えています。

データサイエンティストは、データを分析し、その結果をもとにクライアントへの提案を行ないます。企業のITシステムを最適化するには、クラウドサービスを活用して成果を出せるスキルが求められる場合もあります。

クラウドについては、以下の記事もぜひ参考にしてください。
『クラウドコンピューティングの特徴とは？おもな用途や代表的なサービスを紹介』
『SaaSとはなにか？特徴と業務に活かすポイントを解説』

将来性の高い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業務範囲が広く、幅広い知識・スキルが要求されます。ここではデータサイエンティストに必要なスキルのうち、代表的なものを紹介します。

ビジネススキル

データサイエンティストは、クライアントと信頼関係を築きつつ、適切なヒアリングや提案をする必要があります。この中でも特にクライアントのビジネスに関する知識は一番求められることになります。

クライアントが抱える課題の抽出・分析、事業戦略の立案、施策の実行サポートなどを行なうには、クライアントが提供しているサービスや業界などクライアントビジネス全般を理解していないと難しいでしょう。

数学や統計学の知識

データ分析に関する数学や統計学の知識は、データサイエンティストに欠かせないスキルの一つです。

クライアントの課題解決に必要な結果を導き出すため、どのようなデータを収集するのか、統計の種類はどうするのかなど、データ分析に必要なさまざまな判断を下す必要があります。

また、統計分析の内容をビジネスに応用するスキルがあることも重要です。

プログラミングスキル

データを分析するためのシステムは、プログラミングによって実装することが多くあります。このデータの可視化や機械学習の実装をするには、R言語やPythonなどのプログラミング言語を使いこなせるスキルが必要です。

コンサルティングスキル

データサイエンティストはデータの分析結果をもとに、経営課題を解決するための提案をすることが求められます。コンサルティングスキルは、データサイエンティストとして活躍するために欠かせないスキルといえるでしょう。

また、業界全体の動向を把握し、専門性の高い内容をクライアントにわかりやすく説明できることも非常に大切です。

データサイエンティストは需要が高く将来性のある仕事

あらゆる分野でビッグデータの活用が求められています。ビッグデータを扱えるデータサイエンティストの存在は、今後も高い需要が見込めるでしょう。

データサイエンティストとして第一線で活躍し続けるためには、最新情報を積極的にキャッチアップし、AIやクラウドなどのニーズの高いスキルを習得することが有効です。常に成長し続ける努力を継続できれば、将来性のあるデータサイエンティストになれるでしょう。

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