専門的な知識とスキルを駆使してビッグデータを有効活用し、ビジネスや社会の課題解決に役立てる職業がデータサイエンティストです。
本記事では、データサイエンティストの役割や仕事内容、必要なスキル・役立つ資格などを解説します。
データサイエンティストとして活躍したい方は、ぜひ参考にしてください。
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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様々な知識を駆使してデータを集め、その分析結果をもとにビジネスや社会の課題解決に役立てる職業のことです。
ITの発達に伴い、膨大な量のデータが世間に溢れるようになり、ビッグデータと呼ばれるこれらのデータを有効活用できれば新しい価値を生み出すことができるようになったため、生み出された新しい職業になります。
職種名の通り、膨大なデータを取り扱うため、専門的な知識とスキルが必要です。
データサイエンティストはその専門家であり、数学や統計学はもちろんのこと、機械学習やプログラミング、情報科学などあらゆる分野に精通していることが求められます。また、各業界に関するバックグラウンドも理解しておかなければなりません。
情報化が加速する現代、データサイエンティストはますます存在感を強めています。
ただし、企業側の需要と人材の供給が追いついていないのが現状です。企業側も今後の事業成長に向けて、データサイエンティストとして活躍できる人材を急がれます。
データサイエンティストが誕生した背景
統計解析を扱う業務そのものは1950年代頃から行われてきました。 それが膨大なデータ量が行き交い始めたのは2000年代に入ってからです。 2002年に『データサイエンスジャーナル』と呼ばれる論文誌が刊行されたのを皮切りに、2006年にはAI（人工知能）が飛躍的な進化を見せました。
その後、2008年頃からデータサイエンティストと名乗る職業の方々が登場し始め、その業務内容やスキルについて注目が集まりだしました。2010年、データ量が増加の一途を辿っていることから「ビッグデータ」と呼ばれる概念が提唱されました。この頃からデータサイエンティストという言葉が次第に定着し始めます。
さらに、2012年には第三次AIブームが到来。Facebook、YouTube、TwitterｗをはじめとしたSNSサービスやApple社のiPhoneも登場し、私たちの生活そのものがもはやデータ無しでは成り立たなくなってきました。
時代が進むとともにデータ量も爆発的に増大したことを受け、データを上手に活用してビジネスや社会の様々な課題解決に役立てようとする動きが出てきました。
そこで誕生したのがデータサイエンティストです。
データサイエンティストが注目されている理由
データサイエンティストが注目された理由は、インターネットやスマートフォンの普及に伴い、ビッグデータが蓄積されやすくなり、ビジネスにおいてより重要視されるようになったことが大きな要因です。
例えば、ECサイトやスマホゲーム、ポータルサイトなど、蓄積されたビッグデータを分析することで、ユーザーの購買行動や興味志向性、市場の動向を把握し、より売上や収益といったビジネスに結びつけることができます。
そのため、いかにデータを蓄積し、分析、活用するかが非常に重要になってきており、ビッグデータを取り扱うデータサイエンティストという職業が注目されています。
データサイエンティストの役割は？
データサイエンティストの主な役割は以下の4つです。
- 課題/問題点の洗い出し
- データ抽出／加工
- データ分析・解析
- 課題解決のためのアドバイス、提案
データ抽出作業を行う前に、まず企業が抱えている問題を洗い出さなければなりません。
データサイエンティストは、ヒアリングや調査をもとに、まず解決すべき課題や問題点を明確化し、ターゲットを絞った上で上で対象のデータを収集し、データベースに格納していきます。
収集したデータは数値や記号などがバラバラで統一性がないため、分析しやすい形式に加工する作業も必要となります。
準備が完了したら、いよいよ分析・解析作業に入ります。データ分析・解析の正確性やスピードは時にビジネスに大きな影響を与えかねないため、効率的に実施できる機械学習モデルの構築や選択も重要です。
分析結果が出たらレポートなどの形式でまとめてデータを可視化し、クライアントへアドバイス、提案を実施します。
単に数値を羅列するだけではなく、改善・解決すべき課題は何か、どのような効果が期待できるか、考えられるリスクなどをデータサイエンティストは、クライアントに対して分かりやすく伝えなければなりません。
データサイエンティストとデータアナリストとの違い
データサイエンティストとよく似た職業がデータアナリストです。
共通点も多く見られますが、職務領域や必要とされるスキル面で若干の違いがあります。ただし、データ分析に関する職務は企業によって異なるので、両者の明確な線引きは難しいと言わざるを得ません。
データサイエンティストは統計学のみならず、数学や機械学習、プログラミング、情報科学などあらゆる分野の知識を駆使して高度な分析を行います。用いるのは主に機械学習です。そのため、機械学習に特化したTensorFlowやKeras、Chainerなどのソフトウェアを使いこなせる必要があります。
一方で、データアナリストは主に統計学を用いてデータ分析を行います。扱うデータは大量かつ多量で、互いに関連性がなさそうなデータも集めるのが特徴です。統計学に関する知識はもちろんのこと、分析結果を可視化できるSASやBIツール、表計算に長けたExcelなどのスキルも求められます。企業担当者とのやりとりも生じるため、コミュニケーションスキルにも長けていなければなりません。
データサイエンティストとデータエンジニアとの違い
データサイエンティストとデータエンジニアは、データ分析に関わる仕事という点では同じですが、仕事の工程や携わる部分が違います。
データエンジニアは、ビジネスに活用するために必要なデータの整理やデータ分析を行う基盤の設計や構築といった環境を整える仕事を行います。データエンジニアが整理したデータを分析してビジネスに生かしていくのが、データサイエンティストの役割となります。それぞれの仕事はとても密接しており、お互いが存在しないとデータ分析やビジネスへの活用ができません。
データサイエンティストの仕事の流れ・内容
データサイエンティストの仕事の流れ・内容は次の4つに大別できます。
- Step1 分析企画 → 分析プロジェクトの立ち上げ → 組み込み後の業務設計
- Step2 アプローチ設計とデータ収集 → 構造化データ処理／非構造化データ処理
- Step3 データ解析 → データ可視化 → 評価
- Step4 業務への組み込み → 業務評価と改善
以下の図も参考にしてください。
引用（参照）【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン【書籍化決定】
概要をお伝えすると、まずクライアントと入念な打ち合わせを実施し、企業が抱えている問題点を洗い出し、その中からターゲットにすべき課題を絞って達成目標を決めます。 また、収集したデータを格納しておくためのデータベースの構築、データを分析しやすい形式に加工する作業も必要です。
準備が整ったらいよいよデータ分析・解析作業に入ります。結果はグラフなどを使って可視化し、レポートなどにまとめましょう。その内容をもとに、課題解決のための施策を提言するところまでがデータサイエンティストの業務範囲です。
ステップごとに説明していきます。
Step1 分析企画 → 分析プロジェクトの立ち上げ → 組み込み後の業務設計
データサイエンティストの業務は、まず企業の課題を洗い出すことから始まります。また課題も1つではないため、その優先順位をつけていきます。そこから具体的に課題を解決することで得られる目標やゴールを定めていき、ゴールに達成するまでの仮説や解決するためにはどういったデータが必要かを定めます。
Step2 アプローチ設計とデータ収集 → 構造化データ処理／非構造化データ処理
課題や目標、ゴールを定めた後、データエンジニアと共に、アプローチの仕方、分析の設計方法、収集したデータを格納するためのデータ分析基盤の構築を進めていきます。目標を達成するために必要なデータをきちんとした形で集めないとアプローチの仕方が間違ってしまい、本来の目的を達成することができません。
また構築後の運用もデータエンジニアと共に、目的に沿ったデータが集まっているのか、不具合は生じていないのかなど必要に応じてデータ分析基盤の改善をしていきます。
Step3 データ解析 → データ可視化 → 評価
集まったデータを整理・加工し、データ分析しやすい状態にした後、分析作業に取り組むことができます。分析作業時にはデータ分析ツールなどを用いることもあり、そういったツールを扱えるスキルもデータサイエンティストは求められてきます。
また、分析するデータは非常に膨大になるため、データの中からいかに目的や課題解決に向けたデータを拾い上げ、見つけ出すかも重要な作業となります。
そういったデータを解析、可視化し、最終的にレポートにまとめ、クライアントに提案します。
Step4 業務への組み込み → 業務評価と改善
分析結果から導き出した課題解決策をクライアントに提言するところまでがデータサイエンティストの業務範囲となりますが、最終的には、解決策をどのように業務へ組み込むか、業務へ組み込んだ後に改善されたのか、など実際の効果や評価などにも関わっていくこともあります。
提言した施策が実際に効果があったのか、仮に不具合が生じた場合は新たな改善策を提案するなど、机上の空論ではない実際の解決策をクライアントと共に進めていきます。
データサイエンティストに必要なスキルは？
データ分析をはじめ、様々な業務を取り扱うデータサイエンティストに必要なスキルは、主に以下の3つです。
- データサイエンススキル
- データエンジニアリングスキル
- ビジネススキル
それぞれ詳細を解説します。
データサイエンススキル
データサイエンススキルは、データサイエンティストにとって基本中の基本とも言える能力です。特に確率・統計、微分積分などの数学的原理は業務に欠かせません。高校卒業レベルの数学力は最低限身に付けておきたいところです。収集したデータを格納するための保管庫であるデータベースや分析結果を可視化するのに役立つBIツールの知見も求められます。
機械学習や統計モデリングに関する知識にも精通していなければなりません。機械学習を使った分析はビッグデータの中から有用なパターンを探り当てるのに役立ちます。機械学習はデータサイエンティストがメインで使用する分析手法なので、きちんと使いこなせることが大前提です。
また、プログラミング言語にも長けている必要があります。AIをはじめ様々な分野で有用なPython、統計やデータ解析に向いているR言語、データベース管理に役立つSQLなどが挙げられるでしょう。
データエンジニアリングスキル
ビッグデータに代表されるように、大量かつ多量のデータを扱う上で重要なのがデータエンジニアリングスキルです。データをスムーズに処理するためのツールやフレームワークに長けていることが求められます。データベースに格納されているデータを取り扱うこともあるため、データベースに関する知見も必要です。
データ処理や管理、分析は様々なツールを組み合わせて行います。業務を進める上で必要なシステムを検討した結果、設計や開発までデータサイエンティストが担当する場合もあるかもしれません。その際にはプログラミング言語の知識・スキルも求められます。
ビジネススキル
企業が抱える課題を把握し、解決に向けた施策を提案できる能力がビジネススキルです。データサイエンティストはクライアントに在籍する非常に多くの方々にヒアリングを行い、分析結果を分かりやすく伝える必要があります。そのため、コミュニケーション能力に秀でていることが大切です。
業務を進めるにあたり、データサイエンティストがプロジェクト全体を管理することもあります。予算やリソース、進捗などの管理まで幅広く携わるケースも珍しくありません。部署や職種を超えてチームをまとめる必要性から、高いマネジメント能力が求められます。また、課題の洗い出しや解決策を提案するのにプレゼンテーションの機会も少なくありません。誰にとっても分かりやすい資料やレポートを作成するドキュメンテーション能力も必須と言って良いでしょう。
データとじっくり向き合える粘り強さや必要な結論を的確に導き出せる論理的思考力も欠かせません。また、的外れな提案を回避するためにも、分析対象の分野・業界に関する知識を深めることも大切です。
データサイエンティストに役立つ資格はある？
データサイエンティストになるのに特別な資格は必要ないですが、持っておくと役立つ場合があります。おすすめは以下の3つです。
- データサイエンティスト検定（DS検定）
- 基本情報技術者試験（FE）
- Python3 エンジニア認定基礎試験／Python 3 エンジニア認定データ分析試験
それぞれ内容を解説していきます。
データサイエンティストに役立つ資格は以下でも詳しく紹介していますので参考にしてください。
データサイエンティスト検定（DS検定）
データサイエンティスト検定（DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する資格です。数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルを証明できます。
4つあるレベルのうち、現状実施されているのはもっとも易しい難易度の見習いレベルのみです。データサイエンティストに興味のある方や初学者に向いています。
公式HP：データサイエンティスト検定(DS検定)
基本情報技術者試験（FE）
基本情報技術者試験（FE）は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施しています。システムの企画・設計・開発・運用や戦略の立案など、ITエンジニアに求められる基本的な知識全般が備わっていることを証明できる資格です。
ITエンジニア向けの資格という印象が強いですが、データサイエンティストとしての基礎を固める上でも役立ってくれるでしょう。
公式HP：基本情報技術者試験(FE)
Python3 エンジニア認定基礎試験／Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定基礎試験／Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しています。プログラミング言語のPythonに特化した資格です。
基礎試験はPythonの文法、データ分析試験はPythonを使った分析方法についての知識が問われます。データサイエンティスト以外にも様々な職業で幅広く活用できる点が強みです。
公式HP：Python 3 エンジニア認定基礎試験
データサイエンティストになる方法とは？
データサイエンティストになる主な方法は、次の4つです。
- データサイエンス学部／学科がある大学に入学
- 専門スクールに通学
- 資格取得や通信講座などで独学
- 他業種／他職種からのキャリアチェンジ
ビジネスや社会の中でデータを活用できるスキルは年々需要が高まっていることから、データサイエンスに特化した学問を履修できる大学も増えてきました。また、データサイエンスを専門的に学べるスクールに通い、必要な知識・スキルを習得するのも有効です。
資格取得や通信講座を通して独学する方法もあります。また、他業種や他職種からデータサイエンティストにキャリアチェンジすることも可能です。ただし、データサイエンティストは広範囲にわたる専門知識とスキルが必要なため、自分に不足している項目を貪欲に身に付ける姿勢を忘れないでください。
一つの問題に自分で仮説を立て、検証から課題解決まで導くスキルも磨きましょう。単にデータを分析するだけではなく、その結果をもとに企業に解決策を提案するところまでがデータサイエンティストの仕事だからです。論理的思考力や課題解決力を養うにはプログラミングの学習が向いています。
スキルチェックをする方法は？
データサイエンティストに求められる主なスキルは、「データサイエンススキル」「データエンジニアリングスキル」「ビジネススキル」の3つ。それぞれのスキルの具体的な項目やレベルを確認するには、一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「データサイエンティスト スキルチェックリスト」がおすすめです。
スキルチェックリストは定期的に更新されており、2021年に第4版が公開されました。第4版ではチェック項目が全部で572個あります。内訳はデータサイエンススキルが282項目、データエンジニアリングスキルが159項目、ビジネススキルが131項目です。
リストを活用することで、自分に足りていないスキルや苦手な項目を明確にできます。データサイエンティストとして様々な業務に対応できるようにするためにも、一つひとつ確実に克服していきましょう。
参照：一般社団法人データサイエンティスト協会 2021年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」およびデータサイエンス領域タスクリスト ver.3」を発表
データサイエンティストとして就職する際にチェックすべき企業のポイント
データサイエンティストとして就職する際にチェックしておきたい企業のポイントは次の3つです。
- 大量のデータを取り扱っているか
- データを複雑な課題解決に役立てているか
- 変化に敏感に対応しているか
データサイエンティストは、ビッグデータを取り扱う業界や企業であれば基本的にどこでも就職できるでしょう。IT関係はもちろんのこと、金融やゲーム、製薬、アパレル、電力など様々な業界で活躍できます。ただし、企業がデータの取り扱いに価値を置いていなければ意味がありません。複雑な課題解決のためにデータを役立てているかどうかチェックしたいところです。
また、めまぐるしい世の中の変化に敏感に対応している企業かどうかも大切なポイントです。特にIT業界は流行り廃りが激しく、登場したばかりの技術が数ヶ月後には古くなってしまうことも珍しくありません。
積極的に新テクノロジーやツールを導入している企業はデータサイエンティストにとって働きやすい環境と言えるでしょう。ただし、データサイエンティスト自身も情報収集や日々の勉強に努めることを忘れてはいけません。
データサイエンティストの年収は？
気になるデータサイエンティストの年収を見てみましょう。複数のサイトを調査したところ、「求人ボックス 給料ナビ」では約699万円、厚労省の職業情報サイト「jobtag」では約557.5万円、転職サイト「doda」では約513万円と記載されていました。サイトによって集計方法が異なるため、数字に大きな幅があることが分かります。中には、年収1,000万円超えを実現しているデータサイエンティストもいるようです。
なお、国税庁による令和3年度の民間給与実体統計調査によると、日本人全体の平均年収は443万円でした。このことから、データサイエンティストは比較的高収入を狙える職業と言えるでしょう。
とはいえ、一人ひとりが有している知識やスキルは異なります。データサイエンティストになりたての頃や未経験からキャリアチェンジした場合は、想定より低めの年収を提示されるかもしれません。年収1,000万円超えを目指すには、それだけ高度な能力が求められる点に注意してください。
データサイエンティストの将来性
IT技術は日々進化し続けています。スピードや正確性が重視される計算処理などについては、今後AIなどに徐々に置き換えられていくでしょう。そのため、データサイエンティストの将来性を心配する声もあるようです。
分析だけなら確かにAIにもできます。しかし、分析結果に基づいた解決策を提案するなど、企業や社会をより良くしていくための意思決定は人間にしかできません。また、ビッグデータを有効活用したいと考えつつも、思うように人材を確保できていない企業も多いです。データをもとに課題解決に導く能力を持つデータサイエンティストの需要は今後も高まっていくと考えられます。
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まとめ
世の中に溢れ返っているデータを活用し、企業や社会の課題解決に役立てる職業がデータサイエンティストです。
数学的原理やプログラミングに関するデータサイエンススキル、データベースやツールに関するデータエンジニアリングスキル、コミュニケーション・マネジメント・ドキュメンテーションの能力が問われるビジネススキルの3つを兼ね備え、幅広い知識を習得した人材が求められます。
必要に応じて資格も取得しておくと、より仕事の幅を広げられるでしょう。能力が特に高いデータサイエンティストであれば年収1,000万円超えも夢ではありません。
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