こんにちは、ITプロマガジンです。
データサイエンティストは、データの収集・分析から、ビジネス上の課題解決をする職種です。華々しいイメージがある一方、「データサイエンティストはなくなる」と考える人もいます。
データサイエンティストに将来性はあるのか、疑問に思っている方もいるでしょう。
そこで今回の記事では、データサイエンティストの概要や将来性、生き残るための戦略など幅広く解説します。キャリアパスや転職についても触れていますので、ぜひ参考にしてください。
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Contents
そもそもデータサイエンティストとは
そもそもデータサイエンティストとは、どのような職種なのか、詳しく知らない方もいるかもしれません。まずは基礎知識について整理しましょう。ここでは、データサイエンティストの仕事内容や年収、データアナリストとの違いについて解説します。
データサイエンティストの仕事内容と年収
データサイエンティストは、データの集約・処理だけでなく、それを企業の意思決定に生かす職種です。ただし明確な定義があるわけではないため、人によって異なるイメージを持たれている職種でもあります。
いずれにせよ、データに関わるだけでなく、それらをビジネスに生かす役割を持っています。
特に昨今では、ビッグデータの活用が、企業の重要な活動の1つとなっています。必要なデータの収集や解析、さらにデータを扱うための基盤を整備するのも、データサイエンティストの仕事です。
求人ボックスの情報によれば、データサイエンティストの平均年収は、約709万円となっています。
データアナリストとの違い
データサイエンティストと混同しがちなのが、データアナリストです。似たような意味で使われることも多いですが、両者は明確に区別されています。データアナリストは、Analyst（分析者）と名づけられているように、データ分析をメインに行っている職種です。
一方、データサイエンティストの仕事内容は、データ分析に限られません。データサイエンティストは、より広範な業務に携わる、ゼネラリストとして位置づけられています。
「データサイエンティストがなくなる」と言われる理由とその真相
世間には、「データサイエンティストは将来的になくなる」という意見もあります。なぜそのように言われているのか、気になっている方も多いでしょう。ここでは、「データサイエンティストがなくなる」と言われる理由を解説します。
AIの進化により仕事がなくなる
よく見られるのが、「AI（人工知能）の進化により仕事がなくなる」という意見です。AIに関する技術発展は著しく、これまで人間がやっていた作業の多くを代替できるようになりました。実際に、ビッグデータなど膨大な情報を扱う領域では、AIが積極的に活用されています。
AIの進化によって、「人間が分析しなくても、AIでデータサイエンティストの仕事ができるのではないか」という懸念があります。しかしながら、AIは万能ではありません。データサイエンティストの全ての業務を、AIだけで担うのは難しいでしょう。
データサイエンティストという名称がなくなる
仕事そのものは消えなくても、「データサイエンティストという職種で切り分けることがなくなる」という見方もあります。「データサイエンティスト」は、近年になって急速に広まった、いわゆるバズワードに近い言葉です。
記事の序盤でも触れたように、データサイエンティストの定義は明確化されていません。一時的なバズワードとして廃れていき、今後はあまり使われなくなるのではないかと考える人もいるようです。
またデータアナリストなど、より分かりやすい名称が残り、データサイエンティストという呼び方が古くなっていくのではないかという意見もあります。
スキルの低い人が市場からいなくなる
「スキルが低いままのデータサイエンティストは、優秀な人に押し出される形でいなくなっていく」という見方もあります。
現在、データサイエンティストの需要はとても高い状態です。先ほど紹介した年収のデータ（平均年収709万円）からも、需要の高さがうかがえるでしょう。そしてこの需要に対して、専門的なスキルを提供できる人材が少ない、つまり供給が少ない状況となっています。
しかし、需要の高い仕事は、時間をかけて多くの人が参入してくる可能性があります。将来的にデータサイエンス分野の人材採用が進むと、供給過多となり、スキルの低い人から弾き出されていくでしょう。
データサイエンティストは無くならないと考えられる理由と将来性
データサイエンティストはなくならないと考えられる理由もあります。ここでは、「データサイエンスの全てをAIが担う難しさ」と「スキル自体の需要の高さ」の2つのトピックに分けて、データサイエンティストの将来性を解説します。
データサイエンスの全てをAIが担うのは難しい
現状、「データサイエンスの全てをAIが担うのは難しい」と考えられています。確かにAIの技術は、ビッグデータの活用には不可欠です。機械的なデータ整理などの業務は、効率性や正確性などの面で、AIに軍配が上がるでしょう。
しかしデータサイエンスの分野には、人間にしかできない部分も多くあります。そもそもAIは、人間によって作られたものです。AIの活用方法の考案など、「AIをどのように使うか」といった業務は、間違いなく人間が担当し続ける部分として残るでしょう。
またデータサイエンスは、ただデータを抽出するだけではありません。それをもとに、ビジネス戦略の決定などを行います。このように、人間にしかできない部分を担当できる人材は、常に必要とされることが予想できます。
データサイエンティストのスキル自体の需要は高い
データサイエンティストのスキル自体の需要は、とても高いといえます。将来的に職種の呼び方が古くなるとしても、身につけたスキルは無駄にならないでしょう。転職市場でも、専門的なスキルを持った貴重な人材として重宝される可能性があります。
日経クロストレンドの調査によれば、30～40代のミドル世代の転職市場では、データサイエンティストの求人数が約7.5倍になっています。（2017年〜2019年）。
また一般社団法人 データサイエンティスト協会の調査では、データサイエンティストが1人以上いる会社は、全体の29％です。
上記のデータからも分かるように、データサイエンティストやそれに付随するスキルは、実際に多くの企業で必要とされています。仕事自体の将来性は高いと言えるでしょう。
データサイエンティストが今後も生き残るためのポイント
将来性が高いとはいえ、どの仕事をしていたとしても、「一生安泰」はあり得ません。ここでは、データサイエンティストが今後も生き残るためのポイントについて、重要な論点を2つ解説します。
常にスキルアップ・できることを広げていく
まずは常にスキルアップを意識し、できることを広げていく戦略です。これはデータサイエンティストに限った話ではありませんが、熾烈な競争を生き残るためには、他者と差別化された要素が必要になります。
既存のスキルをさらに磨きつつ、引き出しを増やすことで、貴重な人材になるための足がかりとなるでしょう。
データサイエンティストであれば、技術面、つまりテクニカルスキルが重要なのは言うまでもありません。そこに加えて、マーケティングスキルなど、データサイエンスに関連する能力を身につける必要があります。
職種にとらわれずキャリアアップしていく
データサイエンティストの職種にこだわるのではなく、柔軟にキャリアアップしていく意識も大切です。先ほども触れたように、データサイエンティストの定義は曖昧であり、アナリストやエンジニアなどのスペシャリストに統合される可能性もあります。
また参入者が増えることによって、データサイエンス分野が飽和状態になる可能性も否定できません。しかし、仮にデータサイエンティストという職種がなくなったとしても、それによって培ったスキル・経験は残ります。
データサイエンス関連のスキルが必要になる職種は多くあるため、経験を生かして、計画的なキャリアアップを目指しましょう。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストは、どちらかと言えば、スペシャリストよりもゼネラリストに近い存在です。そのため、求められるスキルも多くあります。ここでは、データサイエンティストに求められるスキルを、3つに分けて解説します。
ビジネス・マーケティングスキル
まずはビジネス・マーケティングスキルです。データサイエンティストは、データを分析するだけでなく、それを企業の意思決定につなげていく必要があります。具体的には以下のようなスキルです。
- ビッグデータの分析によって現状の課題を洗い出すスキル
- 今後の事業戦略を策定するためのスキル
- 課題を解決する新しい取り組みを提案するためのスキル
データサイエンスとマーケティングは、切っても切り離せない関係です。データサイエンティストとして活躍するためには、上記のスキルが必須となるでしょう。
統計学の専門知識
データを扱う都合上、統計学の専門知識も欠かせません。「データ分析」とは、データを効果的に要約し、誰にでも分かりやすい形で記述することです。例えばAIを活用してデータ分析をする場合、行列演算が多く登場します。
データ行列や連続変数・離散変数など、統計学の基礎知識がなければ、そもそも分析ができません。当然、ビジネスへの活用も上手くいかないことになります。統計学の専門知識は、データサイエンスの基礎となる重要な要素です。
AI・ビッグデータを使いこなすITスキル
AI・ビッグデータを使いこなすITスキルも重要です。例えばビッグデータの活用には、プログラミング言語や情報処理の知識が欠かせません。具体的には、PythonやRなどの言語が、ビッグデータの解析に使われます。
またAIを使いこなせるスキルも大きいでしょう。AIを使うための業務は、AIにとって代わられる可能性がほとんどないからです。作業の効率性やリスク回避などの観点から、ITスキルの重要性は非常に高いと言えます。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストには、向き・不向きがあります。これから就職を目指そうと考えている場合は、職種との相性を確認しておくのも重要です。ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を、3つのトピックに分けて解説します。
数学的な素養がある・好きな人
まずは数学的な素養がある・好きな人です。データサイエンティストに求められるスキルとして、統計学の専門知識を挙げましたが、まさに統計学は数学的な素養が求められる分野です。
またPythonなどのプログラミング言語を取り扱う際も、数学的な能力・論理的思考力が重要になります。素質があるだけでなく、さらにそれを楽しめるようなマインドを持っていると、データサイエンスの分野で活躍しやすくなるでしょう。
仕事に地道に取り組める人
仕事に地道に取り組める人も、データサイエンティストに向いています。華々しいイメージを持っている人も多いかもしれませんが、実際の業務はかなり地道です。常にデータと向き合い、ビジネスに生かすための分析をしていきます。
データベースの活用には、定期的なレポートの作成など、事務作業も多く付随します。地道に業務をこなしていく必要があるため、ある種の忍耐力が求められるのは間違いないでしょう。
好奇心が強く試行錯誤ができる人
好奇心が強く試行錯誤ができる人も、データサイエンティストの適性があると言えます。名前の通り、データサイエンティストは、「データ分野の科学者」としての性質を持っています。
好奇心が強く、目的を達成するために試行錯誤ができる人であれば、データサイエンティストの仕事に大きなやりがいを感じられるでしょう。まさに科学的な研究をするように、知見を深めつつ、問題を解決していく職種です。
データサイエンティストになるには？
データサイエンティストになるには、データサイエンス関連の学部を卒業するなど、いくつかの方法があります。社会人になってから、転職・異動によって、データサイエンスの分野に関わることも可能です。ここでは、3つの事例を解説します。
データサイエンス関連の学部を卒業してから就職する
オーソドックスな方法としては、データサイエンス関連の学部を卒業してから就職するという方法があります。特に日本の国公立大学は、データサイエンスの分野に特化した学部があるため、そこに入学するのが手っ取り早いでしょう。
大学の理系学部だけでなく、専門職大学に入学する方法もあります。例えば、情報系イノベーション専門職大学では、データサイエンスに関するカリキュラムを受講可能です。学生のうちにデータサイエンスの知見を深めておけば、ポテンシャル採用でデータサイエンティストになれます。
データ関連のエンジニアから転職・異動する
データ関連のエンジニアから転職・異動する方法もあります。エンジニアといえば、システムエンジニア（SE）を思い浮かべる方が多いかもしれません。しかしエンジニアには、さまざまな種類があります。
データサイエンスと親和性が高いのは、機械学習エンジニアです。もちろん、一般的なWeb系エンジニアを経て、データサイエンティストに進む方法もあります。特にPythonやSQLなどのスキルがあれば、転職・異動のハードルも低くなるでしょう。
マーケティング系の職種から転職・異動する
マーケティング系の職種から転職・異動する方法もあります。データサイエンティストは、データを分析するだけでなく、それをビジネスに活用する職種です。マーケターとして働いているスキル・経験は、データサイエンスの分野にも生かせます。
ただしデータサイエンティストになるためには、プログラミングなどのテクニカルスキルも必要です。マーケティングのスキルを磨きながら、IT関連の能力を身につけておくとよいでしょう。
データサイエンティストからのキャリアパス・転職の選択肢
データサイエンティストからどのようなキャリアパスを描けるのか、気になっている方も多いでしょう。ここでは、キャリアパス・転職の選択肢として、「プロジェクトマネージャー」「ITコンサルタント」「研究開発職」の3つをピックアップしました。それぞれの特徴について解説します。
プロジェクトマネージャー
データサイエンティストとしての総合力は、プロジェクトマネージャーへの転職に役立つでしょう。プロジェクトマネージャーは、プロジェクト全体を管理する役割を持っており、さまざまなスキルが求められます。
テクニカルスキルやビジネス・マーケティングスキル、機械学習などのITスキルは、プロジェクトマネージャーとして働くうえで大きな武器となります。既存の能力にプラスして、コミュニケーション能力・調整力が身につけば、十分に活躍できるでしょう。
ITコンサルタント
データサイエンティストの業務で深めた知見を生かして、ITコンサルタントとして活躍する選択肢もあります。データサイエンスの分野のなかでも、特にビジネス・マーケティングスキルを重視するキャリアです。
ITコンサルタントとして働くためには、コンサルティングファームに転職するのが一般的です。また専門性や人脈が十分であれば、起業をするパターンもあります。自分の強みに応じて、キャリアパスを考えるとよいでしょう。
研究開発職
研究開発職へ進む道もあります。データサイエンティストは、試行錯誤をしつつデータに向き合うという、「科学的なアプローチ」が求められる職種です。こうした仕事の性質は、研究開発職との相性もよいでしょう。
研究開発職は、新製品やサービスなどの開発に携わる職種です。市場のニーズをリサーチしたり、データ分析をしたりと、データサイエンティスト的な部分も多くあります。既存のスキルに英語力（主にリーディング）が加われば、より価値の高い人材として評価されるでしょう。
まとめ
データサイエンティストは、非常に専門性が高い職種です。「データサイエンティストはなくなる」という考え方もありますが、スキル自体の需要は高いため、今後も社会で重宝されるでしょう。
さまざまなスキル・経験を積むことから、キャリアパスも多種多様です。最適なキャリアを考えるためには、「自分の強みはどこにあるのか」という自己分析が欠かせません。
データサイエンスに関連するスキルを磨きつつ、自分ならではのキャリアパスを考えましょう。
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