データサイエンティストとは?仕事内容やデータサイエンティストを目指す方法を紹介!

こんにちは、AI研究所の三谷です。
みなさんは、データサイエンティストという職業をご存知でしょうか。
AIやビッグデータなど、様々なデータを活用していくことが現代のビジネスや企業の成長に欠かせないと注目される中、そのデータを活用する専門職であるデータサイエンティストへの注目もされるようになっています。
ここではデータサイエンティストとはどのような仕事なのか、どのようなスキルを身に着ける必要があるのかなどを解説していきます。
データサイエンティストへの転職を考えている方は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストとはどのような職業なのか

データサイエンティストとは

データサイエンティストが実際に行っている仕事は、AIを作成するプログラマーとしての仕事と、AIが集めてくるデータをどのように企業活動に活かすかを考えることに大別されます。
AI、つまり人工知能は情報にある特徴的な部分を選びだすことの出来るプログラムなので、様々な情報から意味のあるデータや全体としての特徴を掴むことが出来ます。
データサイエンティストはこのAIを企業に役立つようにプログラミングして、情報解析を行います。
解析する対象はビッグデータという、世の中のヒトがどのように動いているかという行動データであり、買い物の内容からSNSでの個人的なやり取りまでもがビッグデータとして知られています。

データサイエンティストの具体的な仕事内容

現代では世の中の動向を掴むために、各企業はビックデータ解析に力を入れています。
世の中の大きな流れやブーム、多くの人がどんなことを求めているのかが分かれば、その不満を解消するようなサービスを提供することで、企業は多くの人の役に立つことが出来るはずです。
そうして人気を博すサービスを提供出来れば、シェアを独占して売り上げにもプラスの効果が期待できます。ビッグデータを解析することによって、多くの人が求めるサービスの内容についてのヒントが得られるのです。
これを解析して企業の経済活動に対しての助言を行うのがデータサイエンティストの仕事なのだと言えます。

データサイエンティスト求人のある業界

昨今、さまざまな企業でデータサイエンティストの需要が高まっています。
データサイエンティストという職業の求人がある業界を下記にまとめてみましたので、まずはこちらをご覧ください。

【データサイエンティストが求められる業界一覧(例)】

  • IT業界
  • ゲーム業界
  • 広告業界
  • アパレル業界
  • 金融業界
  • 医療・ヘルス業界

特にIT業界では、データサイエンティストの求人が多く、求人を探すならまずはIT関連企業を見てみると良いでしょう。また、ゲーム業界でもデータサイエンティストの需要は高めです。
とは言え、IT業界やゲーム業界以外でもデータサイエンティストの需要がどんどん高まってきているのが現状です。上記の一覧は一例であり、これからますます幅広い業界でデータサイエンティストが求められることが予測されます。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストへの就職・転職を考えている人は、年収も気になるところでしょう。
現在、データサイエンティストの平均年収は655万円程度だと言われています。日本人の平均年収が約440万円だということを考えると、比較的高水準ですね。
同じデータサイエンティストでも職種や経験によって年収にも開きがあります。
転職を考えている人で、すでに関連する業界・職種での経験があるなら、上記の平均年収以上の収入を期待することもできるかもしれません。

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

データサイエンティストは国家資格ではありません。
そのため、この試験をパスすることによってデータサイエンティストの資格が手に入るというものではないのです。
データサイエンティストとして必要なスキルは後述しますが、上に述べたようなIT技術や経済、企業活動に関する深い理解や知識が、データサイエンティストとして活躍するためには必要です。
そのため、大学や専門学校でこれらの知識を学習したり、独学で習得したりしなければなりません。
その上で企業がデータサイエンティストの求人を出した場合に、そこへ応募するのが一般的です。
プログラマーやエンジニアなどの職種での実務経験がある場合には、採用で優遇されることもあります。
また、日本国内でも2010年代にデータサイエンティストの需要の高まりを受けて、このAIと情報解析の専門家を育成するための学部が誕生しています。
こうした専門の教育機関で勉強することで、ビッグデータ解析とAIプログラミングに特化したシステムエンジニアとして勉強していく、という方法がデータサイエンティストになる近道であると言えるでしょう。
独学では知識の深さが分野によってバラバラになりがちであるのに対して、こうした教育機関での学習ではほぼ全ての分野に一定レベル以上の理解が可能になります。
あまり穴のないデータサイエンティストになることが出来るというわけです。

データサイエンティストとして身に着けたいスキル

データサイエンティストになるには

先程記述した通り、データサイエンティストは資格職ではなく、この資格が無ければ働くことが出来ないというものではありません。
しかし、働く上で身に着けておきたい技能やスキルがあるため、データサイエンティストとして活躍することを望むのであればそれらを勉強しておく必要があります。
まず、データサイエンティストはエンジニアですのでAIに対する深い理解と技能が欠かせません。
近年、AIをプログラミングする際によく用いられるようになったコンピューター言語にPythonというものがありますが、この特徴的な言語を自在に扱えるようになる必要があります。

データサイエンティストに必要なスキル①資格や検定

G検定やE資格などのAIに関する技能や知識を証明する資格の取得に挑戦するのも、データサイエンティストとして活躍する下準備にはいいでしょう。
また、データサイエンティストは企業の経済活動にも精通し、AIが導き出したデータを解析する技能も求められています。
そんな解析に関わるのが統計という分野であり、様々な手法によってデータが導き出した差が意味のある差なのか、単なる誤差なのかを算出することになるのです。
こうした統計解析に関する知識が十分に身についていると、企業に対して提出するビッグデータの解析結果にも信憑性と説得力が伴うことでしょう。
データサイエンティストとして活躍したいのであれば、統計に関する手法も操れるようにならなくてはなりません。
データサイエンティストに使える資格については下記記事でも解説しています。

データサイエンティストの資格まとめ

データサイエンティストに必要なスキル②コミュニケーションスキル

そしてデータサイエンティストに最も重要だと言えるスキルが、コミュニケーションに関するスキルです。
データサイエンティストとして活躍するためには、知識だけではなく、ビッグデータ解析の結果はどのようであるのか、それがどのようなビジネスに役立てられるのか、企業はその情報をもとにどのように経済活動を行っていくべきかということをきちんと説明する能力も必要です。
特に、データサイエンティストの打ち出した指針が企業の経営方針を左右しかねず、企業を波に乗せるのも沈めるのもデータサイエンティスト次第な局面もあるでしょう。
そんな重大な決定に関わる職種として、データの重要性をきちんと伝えられる話す力と、データを反映する時の懸念点などを担当者から聞く力も伸ばさなくてはなりません。
会議を円滑に進める能力もデータサイエンティストには必要なのです。

日本のデータサイエンティスト育成は諸外国に比べて遅れている!?

日本のデータサイエンティスト育成は遅れている?

日本がビッグデータに着目して、それをビジネスに活かすようになったのは諸外国よりもかなり後でした。
そうして出遅れた分だけビッグデータの解析が浸透度合いも諸外国に遅れを取り、またデータサイエンティストの人材育成も十分ではありません。
企業の成長やビジネスの方向付けに多大な貢献をすることが期待されているビッグデータ解析は、日本国内であればまだまだ浸透の余地のある分野であると言われ、引く手数多の売り手市場です。
経済や人工知能に興味があって、企業などの大きな組織を動かして活躍していきたいのであれば、データサイエンティストを目指して学習を始めるのもいいのではないでしょうか。
下の動画では、未経験からデータサイエンティストを目指すための手順が説明されています。就職や転職で、データサイエンティストに興味がある方は、ぜひこちらもご覧になってみてください。

まとめ:データサイエンティストの重要性

データサイエンティストはビッグデータという膨大で雑多なデータから、世の中の流れやビジネスに役立つ情報を割り出す職業です。
IT技術に関する知識や技能だけでなく、データ解析や経済的な分野の理解、さらにはコミュニケーションまで様々な技能・スキルが要求されている職業でもあります。
AIが全盛となる時代だからこそ注目が集まるデータサイエンティストは、企業の成長を左右する重大な職業なのです。

データサイエンティストってどんな職業?
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