データサイエンティストの重要性や仕事のやりがい

「データサイエンティストの将来性はあるの？」

「そもそもデータサイエンティストは何をしているの？」

このような疑問・要望に応えるべく、データサイエンティストの概要から、やりがいや将来性について解説します。具体的には次の順番でお話ししていきます。

・データサイエンティストの仕事内容・必要なスキル

・データサイエンティストの重要性について

・データサイエンティストのやりがい

・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として就職や転職を考えている方に向けた記事ですので、ぜひご覧ください。

なお、データサイエンス学の第一人者である中西崇文先生にインタビューした記事もありますので、こちらの記事も合わせてご確認ください。
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とは

データサイエンティストは、ビッグデータを始めとするデータの解析や活用をするデータ分析のスペシャリストです。膨大なデータを収集・精査し、数学や統計学を用いて分析することで、企業の抱える課題を解決するために必要な情報を提供します。

近年、さまざまな情報端末が普及したことにより、ビッグデータの存在が注目されるようになりました。変化の激しい市場ニーズを正確に把握し、最適な企業戦略を立案するためには、データの活用が欠かすことができません。

ビジネスのIT化が進み、企業は膨大なデータを抱えています。しかし、それらのデータを活用するためには、データに関する幅広い専門知識が不可欠です。

データサイエンティストは、新商品の開発、業務プロセスの改善、市場競争力を向上させるうえで、重要な役割を担う仕事といえるでしょう。

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業務は、非常に多岐に渡ります。

・課題抽出

・データの収集、分析

・データのクレンジング、加工

・分析内容との照合

・レポート作成、共有

・課題解決

データサイエンティストの仕事内容は、データを分析して、さまざまな意思決定をサポートすることにあります。データ収集と活用しやすいフォーマットへの変換、プログラミング言語を用いた分析など、データを分析して活用することが仕事です。統計学やコンピュータサイエンスなどを駆使して、データを整理していきます。

データサイエンティスト誕生の背景には、ビッグデータをビジネスに繋げたいという企業の思惑があります。企業の発展のために、大量のデータからビジネスチャンスを見つけ出すことこそ、データサイエンティストの役割であり、仕事の内容であると言えるでしょう。

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に必要なスキル・知識は、大きく次の3つに分けられます。

・分析環境を構築するスキル

・データの分析をするスキル・知識

・分析したデータをビジネスに活用する知識

データ分析環境を構築するためには、プログラミングスキルやデータベース、BIツールなどを使いこなすスキルが必要です。データ分析だけでなく、分析をするための環境を構築することも大事な仕事の一つです。

データの分析には、統計学的な知識はもちろんのこと、仮説検証型・知識発見型などのアプローチをするための分析スキル・知識が求められます。データの分析結果は、そのままでは分かりづらいため、重要業績評価指標（KPI）を可視化するためのレポーティングも重要です。

分析したデータは、ビジネスに活かすために利用されます。そのため、ビジネスや市場トレンドに関する知識も求められます。分析したデータをどのように活かすのか、最終的な利益を増やすことができるのかは、データサイエンティストの力が問われる部分です。

データサイエンティストの重要性は高い！

データサイエンティストの重要性は高いと言えます。なぜなら、データ分析や扱うデータ自体が、企業の競争力をアップさせるものだからです。ビッグデータを活用したマーケティングは、昨今のビジネストレンドとなっています。今ではデータを活用せずにビジネスを行うことは、時代遅れだと言えるでしょう。

従来の経営資源は、「ヒト」「モノ」「カネ」の3つの要素が重要視されてきました。現代では、3つの要素に加えて「情報」が重要となっています。重要な「情報」の価値を最大化するデータサイエンティストの重要性が高いことは、言うまでもありません。

日本ではデータサイエンティストの知名度は高くありませんが、米国では「今後最も稼げる職業」と言われており、年収が1,000万円を超える企業もあるほどです。データサイエンティストは、求められるスキルや知識の幅広さから希少性が高い職業です。企業にとって、「情報」の価値を最大化できるデータサイエンティストは欲しい人材ですが、その希少性ゆえに人材の争奪戦が行われています。

日本におけるデータサイエンティストは、米国と比べればさらに希少な人材と言えるでしょう。企業間で人材の争奪戦が行われるほど、重要性が高い職業がデータサイエンティストなのです。

データサイエンティストのやりがい

重要性が高いデータサイエンティストには、どのようなやりがいがあるのでしょうか。データサイエンティストの3つのやりがいについて、ご紹介します。

難しい課題を解決＆結果を出せる

データサイエンティストが分析するデータには、正しい答えというものが存在しません。数学のように、答えが一つであるとは限らないからです。常に自分自身で考え、さまざまな仮説のもとに難しい課題を解決することが求められます。

簡単に解決できない課題だからこそ、自らの考えどおりに課題が解決できたときは、大きな達成感が得られるものです。

職業の価値を創ることができる

データサイエンティストは、まだ新しい職業です。そのため、自ら職業の価値や地位を創り上げていくことができます。世間や企業から注目を集めている職業でもあり、明確な結果を残せばさらに注目を集めることができるでしょう。

ビジネスの最先端で活躍し、注目を集めることができるチャンスが多いことも、やりがいの一つと言えます。

社会を動かせる

データサイエンティストはデータを分析することで、システムを構築・改良するための素材を提供することができます。新たなシステムを構築したり、既存のシステムを改良したりすることは、より良い社会を築き上げるために必要なことであり、そのための取っ掛かりを作ることができるのです。

「自分が社会の一部を動かしている」という実感を得られやすく、非常に大きなやりがいとなります。

今は需要のあるデータサイエンティストだが、将来性は低い？！

大量のデータから分析を行うデータサイエンティストですが、AIの発達により、「AIに取って代わられるのではないか？」という意見もあります。たしかに、データ収集や視覚化といった部分は、AIに任せることができ、非常に高速に処理できるでしょう。

しかし、データサイエンティストの仕事は、データの分析だけではありません。分析したデータをどのようにビジネスに活かすのか、といったデータの活用も行います。AIでもある程度の活用はできるかもしれませんが、技術のブレークスルーが起きない限り、人間以上のデータの活用は難しいと言えるでしょう。

そのことから、データサイエンティストの仕事が、すべてAIに取って代わられるという未来は、まだまだ訪れることはないと言えます。

これからのデータサイエンティストは、アナリストとしてではなく、コンサルタントやエンジニアとしてのデータサイエンティストになることが生き残る道です。先ほどもお話ししたとおり、データを分析するだけのアナリスト的なデータサイエンティストは、AIに取って代わられます。

よりビジネス活用に特化したコンサルタントとしてのデータサイエンティストか、AIを作る側・使う側に特化したエンジニアとしてデータサイエンティストになることが求められるでしょう。

データサイエンティストは需要も将来性もある職業！

データサイエンティストは需要も将来性もある職業です。今後のビジネスにおいては、非常に重要性のある職業となっています。これまで解決できなかった課題を解決できたり、社会を動かすやりがいを得られたりするところが魅力と言えます。

求められるスキルや知識は幅広く、希少性も高い職業であるため、データサイエンティストはこれから重宝される人材であると言えます。興味があれば、ぜひ目指してみてはいかがでしょうか。