AIの需要の高まりやデータビジネスの世界の重要性が増していることから、データサイエンティストを目指している方も多いでしょう。近年、注目度が高まり始めた職種ですが、データサイエンティストは今後なくなる職業という噂もまことしやかに囁かれています。なぜデータの活用がより重視される時代において、追い風が吹いているように思われるデータサイエンティストの職が危ぶまれる事態になっているのでしょうか。その背景とデータサイエンティストの今後について検証します。
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なくなる職業？それとも重要職？「データサイエンティスト」とは
IT技術の進化により企業には膨大なデータが蓄積されるようになりましたが、そのままでは使えません。データサイエンティストは、そのような膨大なデータ（ビッグデータ）を分析し、組み直して、ビジネスに活用できるようにするのが主な業務です。ではデータサイエンティストは実際にどんな仕事をしているのでしょうか。
データ収集・フォーマット化
まずは、必要なデータを収集します。インターネットの普及により、膨大なデータが溢れていますが、それらは統一されていないことが多いです。そのため、収集した一貫性のないデータを扱いやすいようにフォーマット化します。
ビッグデータの活用
収集・フォーマット化したビッグデータを分析・解析していきます。その後、分析したデータをもとにして、ビジネスにどう活かすのかといったビジネス戦略を立てます。
データサイエンティストが活躍する場
データサイエンティストは、さまざまな分野で活躍が期待されています。特に業務に大量のデータを必要とする企業ではニーズが高い傾向になります。広告会社や不動産業などマーケティングに力を入れている企業、上場企業やグローバル企業などデータに価値を見出している企業では高い需要が見込まれます。データサイエンティストの重要なスキルは、大きくわけて5つあります。
その1：ビジネスマインド
データサイエンティストにとって最も重要とされているのが、ビジネススキルです。データを活用してビジネス戦略を立てることや、新たなビジネス価値の創出などが求められるため、ビジネスマインドを持っている人が向いています。また、業界や市場への理解、専門的な内容をほかの社員へ説明するスキルなども求められます。
その2：統計学とアルゴリズム
ビッグデータを分析・解析するためには、統計学とアルゴリズムの知識は欠かせません。また、機械学習などの知識は自身が持っているだけでなく、ほかの社員やクライアントにリスク等を説明できなくてはなりません。特に相関関係と因果関係の混同は、大きなリスクをもたらす可能性があるため、明確に説明できるスキルが求められます。
その3：ソフトウェア工学
データサイエンティストには、ソフトウェア工学の知識や技術も求められます。実際にプログラミングを行うこともあるため、ソフトウェア工学を学んでおくことが重要です。また、統合開発環境の使い方や、APIの作り方などを習得しておけば、よりスムーズに業務が進められるでしょう。
その4：ソフトスキル
ソフトスキルとは、いわゆるヒューマンスキルのこと。データサイエンティストは他の部門と協力して仕事をすることが多く、コミュニケーションスキルは、技術的なスキル同様に重要です。同僚や仕事を通じた仲間とよい関係を築くことで、会社の業績のアップや生産性の向上などが期待できます。
その5：ITスキル
ビッグデータを分析し活用するためには、プログラミング言語や情報処理の知識といったITスキルも必要です。ビッグデータを処理するため、オープンソースソフトウェアなどの知識も求められます。
「データサイエンティストはなくなる」とされる理由とは？
非常に高い需要を誇るデータサイエンティストですが、今後なくなるとも言われています。それにはどんな理由があるのでしょうか。
AIの進化
AI技術は日々進化を遂げており、膨大なデータの収集や分類、それに基づいた未来予測などが可能です。もちろん、AIの予測が全て正しいとは限りませんが、技術の進化に伴って、さらに高精度なAIが登場する可能性もあります。そのため、今後はデータサイエンティストの仕事が減ってしまうことが危惧されています。
職種の定義が曖昧
データサイエンティストの定義や役割分担が曖昧なのも「なくなるのでは？」と言われる理由の1つです。データサイエンティストというインパクトのある言葉だけが独り歩きして、期待値が異常に高まってしまったのです。そのため、クライアントの期待と実際の人材が持つスキルが一致しないという問題があります。また、データアナリストやデータエンジニアなどとの役割分担が曖昧で、どのような職種なのかわかりにくいのも問題点です。
人員余剰
データサイエンティストはニーズに比べると、実際に働けるスキルを持った人材が少ない職種です。そのため、人材育成が加速しています。人材育成が急速に進むことで、今度は人材が余剰になる可能性が十分にあり得るでしょう。また、人材育成がしっかり行われることでスキルの高い人材が育ち、スキルの低い人材が淘汰される可能性も高くなります。
「データサイエンティストの見本がいない」が63％
出典：データサイエンティスト協会「スキルアップ」に関するアンケート
世間一般的にデータサイエンティストという職の将来性について具体的なイメージが湧かない大きな要因としては、身近にデータサイエンティストがいないことが挙げられます。また、それはデータサイエンティストとしてすでに活躍している人材においても同様です。データサイエンティスト協会の「スキルアップ」に関するアンケートによると、63％の人が見本にする人材がいないという回答をしています。
データサイエンティストとして働く人材においても身近な目標がいないことは死活問題です。切磋琢磨しながらお互いを高め合えるような存在、もしくは環境が構築されることで、データサイエンティストの社会的な立ち位置も変わってくるかもしれません。
日本社会では、多くの企業でデータサイエンティストのポストが用意されているわけではありません。しかし、DXの浸透などでよりデータの重要性が高まる今後においては、データサイエンティストの活躍の場は確実に増えることが予想されています。データの利活用が企業や社会にとってよりプライオリティの高い重点課題となった際に、データサイエンティストの社会的な立ち位置も今よりも変わっていくでしょう。
AIによる機械学習を使いこなせる人材が不可欠に
データサイエンティストがなくなると言われている要因の1つにAIによる機械学習の精度が高まっている点が挙げられます。不要論を説いている方は、AIの発展がデータサイエンティストに取って代わると考えているのでしょう。しかし、本質は真逆だと言えます。精度の高い抽出やクレンジングしたデータをどうビジネスに活かすかをデータサイエンティストが担っているのです。そこの付加価値がある限り、データサイエンティストの需要はなくならず、将来性も有望だと言えるでしょう。不可欠な人材になるには下記に2点を意識しましょう。
インプットとアウトプットを欠かさない
データサイエンティストとして働き続けるためには、日々の学びが重要です。情報やスキルのインプットは欠かさずに行いましょう。新しい技術や情報をしっかりとインプットし続けなければ、時代に取り残され、淘汰されてしまいます。一方で、第三者に向けてきちんとアウトプットすることも重要です。アウトプットするためには、分析や調査などが必要になるため、スキルの向上が求められます。
AIを使いこなす
これからはAIを使いこなすことで、データサイエンティストの需要を高められます。データの収集や分類、未来予測などは人よりもAIのほうが優れています。これに真っ向から対抗しても意味がないので、AIの得意分野を理解して上手く使いこなせるようになりましょう。AIとデータサイエンス、双方の知識を持つことで、必要とされる人材になれます。
データサイエンティストはむしろより重要性を増す
【データサイエンティスト 将来性 AIのまとめ】
- データサイエンティストは世の中にまだまだ少ない
- AIとの共創においてデータサイエンティストは重要
- 社会や企業に対してデータサイエンティストの認知向上を
ビジネスにおいてビッグデータが大きな意味を持つようになり、データの分析を行うデータサイエンティストのニーズも高まっています。「今後はなくなる職業」と言われることもありますが、日々のたゆまぬ学習やAIの活用によって将来性は十分見込めるでしょう。
AIの機械学習の精度の向上によって、データサイエンティストの職域は「人がやらなくてもよい」と考える方が増えているようです。しかし、データがより高度化・複雑化した際に、そうした付加価値の高いデータを上手く扱う仕事こそがデータサイエンティストであり、むしろ今後価値が今以上に高くなると考えたほうがむしろ自然だと言えます。不確かな噂に流されることない、世の中を見極める眼を養うことが大切です。
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