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データサイエンティストは消える?将来性や人材育成の動きを解説

作成: 2018.10.11 更新: 2019.08.13

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あなたはデータサイエンティストの将来性について知りたいと考えていませんか?

AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)などと並び、この「データサイエンティスト」も現代のトレンドワードとして挙げられます。

ビッグデータ時代の到来とともに、企業内でデータを分析・活用する動きは活発です。その中でデータ活用に携わるデータサイエンティストの需要は高まっています。

このようなブームの一方で「データサイエンティストは消える」「いずれはAIに置き換わる」などと耳にしたことがあるかもしれません。

そこでこの記事では、データサイエンティストの市場や「消える」と囁かれる理由について解説していきます。

これを読めば、これからの時代に求められるデータサイエンティストに必要なスキルが理解できるでしょう。

この記事のまとめ


ビッグデータ活用者として注目を浴びる「データサイエンティスト」。

IT化が進歩する現代になくてはならない存在であり、不足が懸念されています。

これを受けて国内外の企業や行政において、データサイエンティストを育成する動きも見られるようになりました。

データサイエンティストが消えると言われている大きな要因はAIの台頭などがあります。

AIを使いこなせるデータサイエンティストの需要は高まり、そうでないデータサイエンティストの需要はなくなっていく、と考えられます。

データサイエンティストの市場予測


データサイエンティストは具体的にどのくらい需要があり、不足が懸念されているのでしょうか。

将来的な不足が予測されているデータサイエンティスト

アメリカのマッキンゼー社が算出したデータによると、「アメリカでは2018年までに高度な分析スキルをもつ人材が約14,000~19,000人不足する」とされています。

日本では、2008年に統計学や機械学習などのデータ分析の訓練を受けた大学卒業生が3,400人のみ。しかも2004年から2008年にかけてその数は減少傾向にあったと報告されています。

このようにデータサイエンティストは国内外で不足が懸念されている職業であり、需要は非常に高い職業と言えます。

一方で膨大なデータを効果的に扱えるデータサイエンティストになるにためは、正しいスキルを持っていることが大前提となります。

データサイエンティストに必要な3つのスキル

ではデータサイエンティストにはどのようなスキルが必要なのでしょうか?

ここからはデータサイエンティストとして最低限必要な3つのスキルを解説します。

ビジネススキル


データサイエンティストはデータそのものへの知識だけでなく、データを活用する企業のビジネスモデルへの理解も必要です。
企業が属する市場や業界への理解は必須と言えるでしょう。

またデータサイエンティストの扱う高度な知識は、他の社員に理解できない部分が多々あります。そのような専門分野をビジネスサイドの人に理解できるよう説明するスキルも大切になるでしょう。

ITスキル

データサイエンティストには、ビッグデータ活用のためのITスキルが必要となります。

一例ではありますが、以下のようなスキルが必要です。

・Hadoop:ビックデータの高速処理を実現するオープンソースソフトウェア
・HBase:Hadoop上に構築される分散データベース
・pig:Hadoop上でデータ操作をするためのアプリケーション

基本的なデータ操作技術も必要になります。具体的に言うとSQL(データ操作を行うための言語)の知識は必ず身につけておくべきでしょう。

さらに膨大なデータ量を扱うため、機械学習に必要なプログラミング言語(Pythonなど)を扱うこともあります。以下の記事では機械学習の概要やおすすめの学習方法について解説していあす。合わせて参考にしてください。

TECH::NOTE関連記事:機械学習(マシンラーニング)とは?人工知能との違いや学習方法を紹介

統計解析スキル

データサイエンティストは統計解析スキルが必須です。高度な数学知識やデータ分析ソフト、データ分析処理手法の知識が必要となるでしょう。理系大学出身者であれば、必修科目で統計学を学んだ人も多いかもしれません。

文系出身者や統計学に触れたことのない人でも、統計解析スキルを資格などで学ぶのも可能です。以下の記事ではデータ分析に関連する資格について紹介しています。合わせて参考にしてください。

TECH::NOTE関連記事:マーケティングに役立つおすすめ資格13選。難易度や未経験から学ぶ方法も解説

日本のデータサイエンティストはアメリカよりも大幅に不足している

アメリカでデータ分析スキルが見込める学生が年間25,000人卒業するのに対し、日本では4,000人程度とされています。

そしてアメリカの調査会社ガートナーによると、日本では将来的に25万人ものデータサイエンティストが不足すると言われているのです。

参照:ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し

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「データサイエンティストは消える」と言われる3つの理由

不足が懸念され需要が高まっているデータサイエンティスト。それにも関わらず「消える」と言われる理由は何なのでしょうか?

ここからは「データサイエンティストは消える」と囁かれる理由について解説していきます。

理由1:定義が曖昧である


理由の一つにはデータサイエンティストの定義が明確でないことが挙げられます。

そもそもデータサイエンティストが登場したのは2009年頃。近年のAIやIoTといったトレンドワードとともに一気に注目を浴びるようになりました。

しかしこのようなバズワード化が原因で、「データサイエンティスト」の言葉が独り歩きしている現状があります。雇用者の異常な期待値と実際に人材が持つスキルとの不一致が問題視されているのです。

またデータサイエンスのバックグラウンドを持たないビジネスパーソンにとって、データサイエンティストの職務内容は理解しにくい部分が多々あります。そのような不信感も、データサイエンティストが適性に評価されない原因となっていると考えられます。

理由2:AIの台頭

「AIがデータサイエンティストに取って代わる」とも言われています。確かにAIは膨大なデータを集積し、それらを分類したり、そこから未来を予測したりできます。

例えばアマゾンのレコメンド(おすすめ)機能で表示される商品は、顧客の購入履歴から導き出されます。あなたと同じ嗜好を持った顧客を分類してグループ化し、そのグループでよく購入されている商品であなたが購入していない商品が表示されるようになっているのです。

ですが、AIは過去のデータを分類して新たな定義を与えることはできません。課題の発見や解決などのクリエイティブな部分ができるのが人間、強いてはデータサイエンティストと言えるのです。

理由3:そもそも25万人ものデータサイエンティストは必要ないという見解も

そもそも本当に25万人ものデータサイエンティストは必要なのでしょうか?今回は以下のブログを参考にしました。

参照:データサイエンティストは精鋭の6000人しか要らないかもしれない

ブログの内容を要約すると以下のようになります。

・日本の東証一部上場あるいはそれに準ずる規模の大企業は約2,000社
・データサイエンティストが必要な部門は企画・製造・人事・経理の4部門
・各部門に必要なデータサイエンティストは3人

つまり日本では 2000社×3人×4部門=24,000人のデータサイエンティストがいれば十分との見解が述べられています。

日本におけるデータサイエンティストは6,000人で十分との声も

またこのブログでは、将来的に必要とされるデータサイエンティストの数についても言及しています。

要約すると以下のような内容です。

・データサイエンティストを導入してデータ分析に成功する企業とそうでない企業が出てくる
・その結果前述した2,000社から、データ分析をうまく活用できる企業は半数(1,000社)に減る
・データサイエンス自体がコモディティ化(一般化)されていき、能力の高いデータサイエンティストのみが生き残る
・その結果1社あたりのデータサイエンティスト部隊は2人×3チームいれば十分という見方ができる

つまり将来的に必要とされるデータサイエンティストの数は、1,000社×2人×3チーム=6,000人で充分成り立つと考えられるのです。

このように「そもそもデータサイエンティストはそんなに必要ない」という観点に立つと、データサイエンティスト(特にスキルを持っていない人など)は消えると言われている意味がわかるでしょう。

データサイエンティストを育成する機運が高まっている


データサイエンティストの需要の高まりと不足の懸念が叫ばれる中、人材育成の機運も高まっています。

ここからは日本におけるデータサイエンティスト育成に向けた動きを見ていきましょう。

データサイエンティスト育成のための学部が創設

国内では例えば以下の3つの大学で、データサイエンス学部が創設されています。

滋賀大学データサイエンス学部
横浜市立大学データサイエンス学部
武蔵野大学データサイエンス学部(2019年4月開講予定)

またこの他にも東京大学、広島大学、京都産業大学などで、データサイエンスの研究科が設置されたり、学科やコースが増設されたりしています。

各大学によってカリキュラムはさまざまですが、基本的には「データの管理や処理や分析、さらに大量で不均一なデータの背景を読み解く力を養う」内容となっています。

また理系・文系にとらわれない学びにより、ビジネスの場で発揮できるデータサイエンスの知識を身につけるのです。

日本は海外から遅れをとっている

海外でデータサイエンスを学べる大学は多数あります。例えば統計学部はアメリカでは約100校、韓国は約50校、中国では200校以上の大学に設置されています。

中でもアメリカには、データサイエンスを専門とした修士課程が70以上存在します。またオンライン教育・社会人に向けたカリキュラムにも力が入れられています。

日本で初めてデータサイエンス学部を設置したのは前述した滋賀大学で、2017年4月に設置されたばかりです。それまでは日本に統計学を専門に学ぶ学部は存在しなかったという点を鑑みても、日本はやや遅れを取っていると言えるでしょう。

Galvanize社

2015年1月から、アメリカのGalvanize社でデータサイエンスの修士号を取得できるカリキュラム「galvanizeU」がスタートしました。

galvanizeUは1年間の課程で現場で即戦力となれるデータサイエンティストを育成するプログラムです。具体的にはPythonによるプログラミングやデータサイエンスに必要な数学、統計学を学びます。

またGalvanize社では、日中あるいは夜間や週末を利用して13週、26週間で過程を修了するデータサイエンスコースもあります。授業料はデータサイエンスコースで16,000ドルです。

このプログラムの卒業生は、最初の年収が1,000万円を超えるというデータも出されています。アメリカのデータ分析人材の需要の高さが伺えます。

日本ではデータサイエンティスト協会が発足

出典:一般社団法人データサイエンティスト協会

2013年、日本では産学連携の組織「データサイエンティスト協会」が発足されました。

この協会で行われるのは、データサイエンティストの評価軸の設定やコミュニティの形成、カリキュラムの作成など。将来的にはデータサイエンティストの検定・認定制度化も目指しているようです。

当協会では、データサイエンティストの定義を以下のように示しています。

データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力を ベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル

以下の資料では、データサイエンティストのミッションや必要なスキルセットが示されています。合わせて参考にしてください。

参照:データサイエンティスト協会、データサイエンティストの ミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表

データサイエンティストとはどのような仕事をするのか


データサイエンティストは、蓄えられた膨大なデータを利活用するための業務を行います。例えば以下のようなものです。

・ビジネス上の課題解決のための仮説を立てる
・仮説を立証するためのデータを集積・運用する環境を整える
・仮説をデータから統計学的に検証し、課題解決のための施策や得られる成果を導き出す
・ビジネス上の意思決定につなげる

具体的にはSAS(統計計算のためのソフトウェア)やR(統計解析に用いられる言語)、Pythonなどを用いて業務を遂行していくことが多いです。また機械学習やディープラーニングなど、最新のデータ分析手法を身につけていく必要があるでしょう。

なぜデータサイエンティストは求められる存在なのか

従来経営資源には「ヒト」「モノ」「カネ」の3つが必要とされてきました。しかし現代ではここにさらに「情報」が加わっています。

現代は人々の生活が豊かになり、モノが容易に売れなくなってきています。そこで重要となるのが、モノに付加価値をつけることです。

付加価値とは、例えば消費者や顧客の潜在的ニーズ。これを洗い出すために必要となるのが、これまで蓄積してきたデータの活用です。そこで求められるのが、データを扱うことを専門とした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が求められる業界

データサイエンティストが求められるのはIT業界だけではありません。

例えば転職・求人サイトのDODAでは、以下のような業界でデータサイエンティスト・アナリスト・リサーチャーの求人が出ています。

・ソフトウェア
・不動産
・EC
・マーケティング
・エレクトロニクス
・派遣
・電子雑誌

このように幅広い業界でデータを分析できる人材が求められています。

これからの時代におけるデータサイエンティストの役割


ビッグデータ時代と呼ばれる現代。

しかし重要なのはデータそのものではなく、「データをどのように活用するか」です。膨大なデータを有効に使うために求められるのがデータサイエンティストなのです。

一方でデータ活用においては人間よりもAIが得意とする分野があるのも事実です。例えば膨大なデータの集積や分類、予測です。データサイエンティストはこのようなAIの得意分野を十分に理解し、上手く共存する道筋を立てる必要があります。

つまりこれからの時代は、AIをうまく使いこなすデータサイエンティストになることが求められるのです。

以下の記事では、AIの普及によって新たに生まれる職業を解説しています。合わせて参考にしてください。

TECH::CAMP関連記事AI(人工知能)に奪われない仕事やスキルを理解し、将来の職を考えよう

さいごに

ビッグデータ時代と言われる現代において、データサイエンティストはなくてはならない存在と言えます。しかし「データサイエンティスト」の言葉が独り歩きしているのも現状です。

日本ではデータサイエンティストの定義が不明瞭です。しかし協会の発足やデータサイエンス学部設立など、定義の明確化や人材育成に向けた動きが活発になっています。

データサイエンティストの業務が明確に定められ、その働きが適切に評価されるようになれば、ますます社会が求める職業になるでしょう。

一方でこれからの時代、データサイエンティストはふるいにかけられると考えられます。必要とされるのはAIなどの最新技術を使いこなせるデータサイエンティスト。スキルのあるデータサイエンティストは消えることがなく、そうでないデータサイエンティストは淘汰される、ということも考えられます。

常に新たな技術にアンテナを張り、ビジネス側の人間と円滑にコミュニケーションを取れる人材が、データサイエンティストの先鋭として生き残ることになるでしょう。

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フリーランスのWebライターです。小学生の娘と一緒にプログラミングを学習中です。TECH::NOTEではITの最先端を学びつつ記事を書いています。