インターネットの利用の拡大やスマートフォンの急速な普及などにより、企業が蓄積できるデータや利用できるデータが大幅に増えました。この膨大なデータを活用して新しい施策の意思決定をサポートする職種が、データサイエンティストです。

企業では膨大なデータを活用するために、データサイエンティストの需要が高まっています。しかし、需要の高まりに対してスキルを持ったデータサイエンティストは人材が不足しています。

本記事では、データサイエンティストの役割や注目される背景、そしてデータサイエンティスト採用の現状を解説します。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、統計学や数学、プログラミング技術などを用いてデータ分析や活用を実践する専門家のことです。ビジネスの場面では、さまざまな課題解決や意思決定が求められます。そのような状況において、データサイエンティストはデータに基づいた判断ができるよう、意思決定者をサポートする職務を担っています。

インターネットが普及し、企業は顧客データをはじめとする膨大な量のデータを蓄積することが可能になりました。この膨大な量のデータを有効活用するためには、データサイエンティストのような専門的な知識が必要です。

また、データの分析から施策の提案までを行うデータサイエンティストは、ITスキルや統計分析の専門知識だけでなく、ビジネススキルや市場動向を予測するスキルも求められます。 続いては、データサイエンティストの役割を見ていきましょう。

データサイエンティストの役割

データサイエンティストの主な役割は、データを分析し、意思決定者が最適な判断を行うためにサポートをすることです。データサイエンティストは、企業が蓄積したデータを分析し、施策や事業の方向性を適切に導く役割を担います。

また、販売促進や顧客満足度向上などの施策を考案するなど、データサイエンティストの役割は多岐にわたります。

データアナリストとの違い

データサイエンティストと似た名前の職種は、データアナリストです。どちらもデータ分析の専門家であり、企業に蓄積された膨大なデータに基づき意思決定をサポートする役割を持ちます。業務が重複する部分もありますが、明確な違いは業務範囲にあります。

データアナリストは、ビジネスに必要なデータの収集・分析・整理を主な業務としています。一方、データサイエンティストは、課題の設定からデータ収集、分析、仮説構築、分析モデルの構築までを担当します。 データの分析を担当するのがデータアナリストであり、データサイエンティストは課題の抽出からアルゴリズムの構築までと、広い範囲を担うという違いがあります。

データサイエンティストが注目される背景

統計分析を専門とする人材は以前から存在していましたが、データサイエンティストが注目され始めたのは2010年代です。この時期になって、ビッグデータを活用して収益向上を図ろうとする企業の姿勢が広がりました。

スマートフォンの普及やインターネット利用の拡大に伴い、企業が扱うデータ量が急増しました。しかし、企業はその膨大な量のデータを十分に分析・活用できているとは言えない状況でした。そこで、データサイエンティストが注目されるようになったのです。

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仕事内容は多岐にわたりますが、ここでは大きく5つの工程に分類して解説します。

• 課題の抽出
• データの収集・分析
• データのクレンジングや加工
• 分析内容との照合
• レポート作成とビジネスへの反映

それぞれ詳細を確認していきましょう。

課題の抽出

データサイエンティストの仕事は、企業が抱えている課題の抽出から始まります。課題の抽出は、企業にとって問題解決の糸口になる重要な業務です。その課題を解決するために、どのようなデータが必要になるかを定義します。

データの収集・分析

取得しているデータから分析に必要なデータを収集したり、取得できていないデータを収集したりする仕組みを考えます。

また、データ収集とともにデータサイエンティストが担うのが、データ格納方法などの設計です。不要なデータの削除や必要なデータを判断し格納していきます。

データのクレンジングや加工

データのクレンジングや加工とは、収集したデータに不適切なデータが存在しないかを確認し、処理を行う業務です。データにはノイズや不適切なデータが混じっていることは珍しくありません。異常なデータを放置しておくと、統計の際に正確な数値が読み取れなくなる恐れがあります。

データ解析の際に高精度な結果を導き出せるよう、データのクレンジングや加工が重要です。

分析内容との照合

分析したデータから企業の課題の改善につながる「意味のあるデータ」を見つけ出します。データサイエンティストには、企業の課題に対する適切な理解力が求められます。

また、データ照合は、レポート作成の事前作業です。経験や過去の傾向をもとに、データと課題の関連付けを行う必要があります。

レポート作成とビジネスへの反映

分析結果をもとにレポートを作成し、報告します。この際に重要なのは、データをビジネスにどう活かすかを提案することです。単なる分析結果の報告にとどまりません。

データサイエンティストに求められているのは、企業の課題解決です。企業の現状や課題を分析した上で、改善策や今後の展開などについて提案する必要があります。

以上が、データサイエンティストの業務内容の解説です。企業の傾向や課題を明確にし、データ解析やパターン予測など、データに基づく改善策の提案が求められます。

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を活用するためには、どのようなスキルを持つ人材を見つける必要があるのでしょうか。データサイエンティストの仕事内容は専門的な領域が多く、知識のない人では対応が難しいです。データサイエンティストを採用または育成する際に必要なスキルについて解説します。

プログラミングスキル

データサイエンティストは、データを収集し分析します。その際、プログラミングスキルを持っていると、データ処理や分析の自動化が可能になり、効率的で正確な分析ができるようになります。人工知能分野で注目されているPythonやデータ分析や統計解析に強みを持つRといったプログラム言語の知識が有用です。

統計、数学に関するスキル

さまざまな分析手法がある中で、適切な分析方法を選択するには、統計学や情報処理などのスキルが求められます。また、データを扱う際には数学の知識が前提となるため、数学に関するスキルを持っている必要があります。

ビジネススキル

データサイエンティストは、企業が抱えている課題を把握し、解決方法を提案する職業です。そのため、データサイエンティストには、企業の関係者と適切なコミュニケーションを図る能力や、営業担当や技術担当を統括するマネジメント能力などのビジネススキルが求められます。

また、幅広く業務を管理する場合もあり、予算管理や進捗管理のようなビジネススキルも重要です。

データサイエンティストに関する資格

データサイエンティストを担う人材には、高度なスキルが要求されます。データサイエンティストに必須の資格はありませんが、採用や人材育成の場においては資格が一つの判断基準となることもあります。そのため、データサイエンティストのスキルを評価する際に参考になる資格を紹介いたします。

統計検定

データサイエンティストには、マーケティングの情報調査にも用いられる統計スキルが求められます。統計スキルを評価するための資格の一つが統計検定です。統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する、全国統一試験を指します。統計検定は、10段階のレベルがあります。それぞれのレベルでは、データの正確な読み取り方から実務への活用、より先進的な解析スキルまでを網羅できる資格です。

データベーススペシャリスト試験

データスペシャリスト資格とは、データベースに関する専門的な技術力が証明できる国家資格です。データスペシャリストはIT関連の国家資格の中でも難易度が高く、合格することは容易ではありません。

そのため、データサイエンティストとしての実務経験が少なくても、データスペシャリスト資格保有者には高レベルのスキルがあると考えられます。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、2021年に始まったデータサイエンティスト協会認定の民間資格です。検定は4つのレベルで構成されています。検定取得により、データサイエンティストに必要な入門レベルの実務能力や知識、統計知識やAI教育のリテラシーレベルを証明できます。

データサイエンティスト採用の現状

需要の高まるデータサイエンティストですが、一方で人材不足が続いています。需要の増加に伴い、データサイエンティストの数は増えているものの、需要に追いついていません。

また、データサイエンティストの育成も追いついていない側面もあります。近年では、大学でデータサイエンティストを育成する学部が新設されていますが、十分な数のデータサイエンティストを輩出するには至っていません。

このように、データサイエンティストの需要は高まっていますが、供給が追いついていないのが現状です。実務経験が豊富なデータサイエンティストは、高待遇でスカウトされることもあり、採用市場でもなかなか見つかりません。

データサイエンティストが必要な場合、採用の他にはフリーランスのデータサイエンティストと業務委託契約を結ぶなど、外部の人材の活用も検討するとよいでしょう。

まとめ

本記事ではデータサイエンティストの役割や注目され始めた背景、そしてデータサイエンティスト採用の現状などについてお伝えしました。データ量が増大する現代社会において、データサイエンティストは重要な存在です。データサイエンティストは、課題の抽出からデータ解析や分析モデル構築まで高度な専門知識を活かし、データに基づいて企業の課題を解決へ導きます。

データサイエンティストの需要が高まる一方で、人材不足が課題となっています。データサイエンティストを確保するには、採用だけでなく、企業が外部の人材を活用するなど柔軟な人材活用に取り組むことが求められています。