「データサイエンティストはやめとけ」
という意見を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか？
本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由について解説します。近年需要が高まっている職業なだけに、気になっている方もいるかと思いますが、「やめとけ」と言われていると不安に感じる方も多いはずです。
「やめとけ」と言われてはいるものの、人によってはデータサイエンティストとして活躍できるチャンスは十分にあります。
「やめとけ」と言われる理由やメリット、向いている人の特徴まで解説するため、データサイエンティストに関心のある方はぜひ参考にしてみてください。
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データサイエンティストはやめとくべき？
結論から伝えると、データサイエンティストは将来性のある仕事のため、そのような噂のみを間に受けてやめる必要はありません。
ただ、一部でデータサイエンティストはやめとけと言われることがあることも事実です。まずは、その理由とデータサイエンティストのメリットを把握しましょう。
データサイエンティストはやめとけと言われるのはなぜ？
データサイエンティストは注目が集まっている仕事ですが、「やめとけ」という声があることも確かです。ここでは、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由を8つ紹介します。
・高レベルなスキルが求められる
・責任が重い
・一人当たりの業務量が多い
・地味な作業が多く向き不向きがある
・ビジネス思考が必要
・文系からの転職・就職は難しい
・継続的なスキルアップが必要
・AIや自動化ツールの普及による影響
高レベルなスキルが求められる
データサイエンティストには高レベルなスキルが求められます。たとえば、データサイエンティストの仕事にはデータ解析などが含まれます。このようなスキルの土台には、統計学や高等数学といった理系大学で学ぶような内容を習得しなくてはなりません。
また、近年ではAIの台頭によってAIツールの活用・機械学習などが求められるため、プログラミングのスキルが必要となることもあるでしょう。
データサイエンティストは、データの結果を分析した上で、理解し、なぜそのような結果になったのかを深く分析する必要があります。また、クライアントにデータを説明するときには、上記を知らない人にもわかりやすく結果を共有することを求められます。そのため、資料をまとめるスキルやプレゼンテーションスキル等も求められるでしょう。
数学や統計学が苦手な人・理系でも勉強し続けるのが苦手な人、コミュニケーションが苦手な人にはデータサイエンティストには向いていないかもしれません。
責任が重い
データサイエンティストは、ビジネスの戦略に大きく影響するような仕事を担います。そのため、仕事の責任の重さにストレスを感じてしまう人もいるでしょう。対応するプロジェクトによっては、経営層や多くのステークスホルダーとのコミュニケーションやプレゼンテーションを必要とします。また、チーム単位の場合、マネジメントポジションを担うケースも多く、その場合は、部下の管理・部署全体の予算管理・チームメンバーの調整など、部署内の仕事の管理もこなす必要があります。
仕事量の多さと責任が大きくなるにつれて、それが辛いと感じてしまう人もいるでしょう。
また、希少価値が高い職種だからこそ、ではありますが、データサイエンティストとして働く同僚が少ない、もしくは自分一人というケースもあるため、職場内で相談できる相手がおらず悩むケースもあります。さらに経験が少ないデータサイエンティストは「相談相手もいないのに、こんな責任を背負いきれない」と感じることもあるでしょう。
自分にあったストレス解消法を考え、メンタルケアも自分でコントロールすることが求められます。
一人当たりの業務量が多い
1人当たりの業務量が多いのも仕事がきついと言われる理由の1つです。
データサイエンティストは、データを抽出し、分析するだけでなく、その分析データをもとに、課題を発見、課題解決に向けた企画案を、クライアントやステークスホルダーに提案・プレゼンテーションを行うケースもあります。
もちろん、チーム単位でプロジェクトを担当する場合は、業務分担もできますが、プロジェクトの大小によっては、1人で同時にいくつもの作業をこなさなくてはならないため、マルチタスクの処理スキルが必要な職種でもあります。
地味な作業が多く向き不向きがある
データサイエンティストの業務の中には、データ入力やプログラムのデバッグ、報告書の作成など地味な作業を行う場合もあります。1つ1つの作業を丁寧にこなし、正確な成果物を仕上げる必要があるため、黙々と一人で作業することが苦手な人や、細かい作業をミスなくこなすことが苦手な人は、負担になるケースがあります。
もちろん、そういった作業はあくまで業務の中の1つでもありますが、データサイエンティストを目指す方は、自分の適性や得意不得意な業務は何かを理解した上で、伸ばすべきスキルや経験を見定め、転職先や対応するプロジェクトを選別していくべきです。
ビジネス思考が必要
データサイエンティストの業務は、前述のとおり、経営層やステークスホルダーとのコミュニケーションも発生するケースがあるため、ビジネス思考も必要になります。
担当する企業やプロジェクトに応じて、業界や市場についての知識や課題、競合他社やベンチマーク企業などのリサーチはもちろん、場合によっては、課題がある現場の人の声など、リアルな意見を考慮した上で企画・提案を行う必要があります。
データに関する知見・経験値だけでなく、事業戦略や経営戦略といったビジネス思考も必要な職種でもあります。
文系からの転職・就職は難しい
データの抽出や分析時にPython でプログラミングをしたり、統計学の知識を使い分析をするなど、理系要素が多いのもデータサイエンティストの仕事の特徴でもあります。さらに大学で習得するような数学の知識も必要です。
そのため、よく言われるのが、『文系から転職をすることは難しい』。もちろん、文系出身でもデータサイエンティストとして活躍されるケースはありますが、理系要素は必要となる職種でもあります。そのため、数学やプログラミングに抵抗感がある方は、データサイエンティストの仕事は難しいと言えます。
継続的なスキルアップが必要
仕事をしながらも、継続的なスキルアップを求められるのが、データサイエンティストの仕事が大変な理由の1つです。
データサイエンスはもちろん、IT業界は技術の進歩が速く、トレンドの移り変わりも激しいため、最新の技術や研究成果をふまえて業務をこなしていく必要があります。日々のスキルアップや情報収集ができなければ、分野の最先端で活躍していくことはできないでしょう。
AIや自動化ツールの普及による影響
データサイエンティストの将来性を不安視する方もいます。データサイエンティストは歴史が浅く、近年急激に需要が伸びている職種ではありますが、技術の進歩によって自動化される可能性も否定できません。実際に、データ分析・解析を自動化できるBIツールも提供が始まっています。
たしかに、一部の作業が自動化される可能性はありますが、そのデータを解析し、具体的に経営や事業戦略に落とし込むには、まだまだ人の手が必要なため、データサイエンティストの業務すべてがAIに置き換わる可能性は低いでしょう。経営課題の発見や提案など、自動化しにくい業務もあり、データ分析に関するスキルや考え方は幅広い分野で役立てられます。
データサイエンティストのメリット
データサイエンティストとして働くメリットは、主に4つあります。
・需要が高く転職や独立がしやすい
・働ける業界の幅が広い
・上流工程の仕事を担当できる
・高年収が期待できる
需要が高く転職や独立しやすい
とくに近年、データサイエンティストの需要は高いです。企業が大量のデータを保有し、データの有効活用がビジネスの基本になりつつある中で、多くの企業がデータサイエンティストを必要とするでしょう。
また、経済産業省によると、2030年度には実質的に54.5万人もの先端IT人材が不足すると予測されています。そのため、リスキングを通じたキャリアアップ支援事業という施策などを打ち出し、補助金を出してIT人材を育成しています。
総務省の情報通信白書によるとおよそ23.6%の企業がAI・データ解析の専門家を「大いに不足している」、39.7%の企業が「多少不足している」という結果もあります。このように、多くの企業はデータ分析の専門家を求めている状況のため、転職候補先も多く、スキルや経験を活かせる場所が企業が多いのも特徴です。
またデータサイエンティストとしてスキルを磨けば、独立できる点も大きなメリットの1つです。長期的なキャリアを見据えても、データサイエンティストは魅力的な仕事と言えます。
参考：令和3年度 情報通信白書
働ける業界の幅が広い
データサイエンティストは需要も高く、幅広い業界で求められている仕事です。そのため、データサイエンスの知識や経験だけでなく、特定の業界知識を活かせるのも特徴の一つです。
例えば、アパレル業界では働いた経験や知識があれば、過去の販売データや消費者の傾向、また季節要因や店舗の立地条件なども、知見として持っている為、売上や在庫データ、売れ行きの予測データなどを抽出・分析する際に、どのデータや条件を用意すれば課題が見いだせるか、ある程度、把握することができます。
また逆に、データサイエンティストとして、これまで経験したことのない業界のプロジェクトや業務に就くことも可能です。データを収集・加工・分析するのに必要な知識は基本的に同じため、業界が違っていてもデータ分析の技術的なスキルは、どの業界でも重宝されます。
上流工程の仕事を担当できる
前述の通り、データサイエンティストの仕事はデータを用いて課題を抽出・分析・解決策を見出すことです。つまり、上流工程の業務でもあります。クライアントのビジネス課題や企業の経営方針に近しい仕事のため、ほかの仕事ではなかなか得られない経験ができます。
もちろんデータ抽出のために、プログラミングや、実際にデータを分析するといった作業も必要です。しかし、経験を積むにつれて、上流工程も担当できる可能性があがります。
高年収が期待できる
データサイエンティストは高収入が期待できる点も、非常に大きな魅力です。データ分析には高度な専門スキルが求められる分、報酬も高くなることが多いです。
とくに最近では、AIを活用したデータ分析にも注目が集まっており、需要が拡大しています。業界・会社の規模によって多少年収の金額は異なりますが、しっかりスキルを磨けば年収をグッと上げることも期待できるでしょう。
データサイエンティストの将来性は？後悔しないためのポイント
データサイエンティストの将来性は高いと考えられています。たしかに、AI技術の進歩が目覚ましい現代では、データサイエンティストの業務が自動化されてしまうのではないかと心配する人もいます。しかしデータサイエンティストの仕事にはコンサルティングなども含まれるため、すべてが自動化される未来は遠いと考えて良いでしょう。
データサイエンティストの仕事について、詳しくは以下の記事もご覧ください。
データサイエンティストの将来性は？
デジタル化が進み、データサイエンティストは人材不足になると言われています。国はデータサイエンティストの人材育成にも力を入れています。たとえば、教育訓練給付金制度にもデータサイエンティストの講座が対象に含まれており、人材育成に力を入れていることが分かるでしょう。
また、経済産業省はReスキル講座という、社会人向けのIT・データを中心とした分野の講座を提供しています。上記の制度などを利用すれば、学生時代にデータサイエンティストのことを学んだことのない人も、しっかりスキルを磨くことができるでしょう。
AIとの協業を前提に物事を考える
現在でもAIはデータ分析に活用されていますが、今後さらにAIが発達して自動化が進むと考えられています。そのため、AIとの協業を前提に物事を考えることが重要です。
データの加工や収集など、誰でもできるような比較的簡単な作業は近い将来、AIが作業をする可能性が高いです。そのため、作業的な業務以外に、データサイエンティストとして何かしら強みを持つことをおすすめします。
たとえば、課題の抽出や仮説・検証・クライアントへの企画提案など、機械ではできない部分で強みを持ちましょう。
英語を学ぶ
データサイエンティストとして働くのであれば、ぜひ英語を学びましょう。海外と日本では、同じデータサイエンティストの仕事であっても年収に、かなり差があります。
物価の関係もあり、海外の方がかなり高収入を見込むことができます。「海外には行けない」「日本で働きたい」という人も、外資系の企業に転職して日本に住みながら働くことも可能です。
「今は英語を話せない」という人も、心配はいりません。まずは日本の企業で経験を積み、英語のスキルが身に付いたら転職する方法もあるため、まずは技術力を高めてから転職を目指すのもおすすめです。
定期的に情報収集する
データサイエンティストを目指す人は、技術的なトレンドなどの情報を定期的に収集しましょう。データサイエンティストは、技術面のトレンドの移り変わりが早いです。
とくにAIツールは新しいツールが次々と公開されており、数年前のAIとは機能が変わっています。企業ではほかの競合に負けないよう、より便利で性能の高いツールを使用する動きもあるため、定期的に新しいツールなどの情報はキャッチアップしましょう。
ツールとプログラミング言語のバージョンアップについては、公式サイトのリリースノートなどを確認すると、バージョンの確認ができます。
また、求人市場の需要も変化するため、転職する前には市場分析や企業分析をしてから転職活用にいどみましょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストに向いている人の特徴は、以下の4つです。
・数字やデータに苦手意識がない
・ITスキルがある
・ビジネススキルが高い
・地道な作業が得意
数字やデータに苦手意識がない
数字やデータに苦手意識がない人の方が、データサイエンティストに向いているでしょう。データサイエンティストは、多くの数字やデータと向き合いながら仕事を進めています。膨大な数字を前にしてもひるまずに取り組める人であれば、データサイエンティストとしてのスキル習得や業務にも積極的にチャレンジできるでしょう。
ITスキルがある
プログラミングなど、エンジニアに必要なITスキルを習得している人の方が、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストの仕事には、大量のデータを処理するためのITスキルが欠かせません。データサイエンスには、PythonやR言語といったデータ処理や統計分析に強いプログラミング言語が多く使われる他、データベースやBIツールなど、豊富なスキルを身につけておく必要があります。
ビジネススキルが高い
ビジネススキルが高い人も、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストは、企業のビジネスに関する課題の解決をサポートする仕事なので、業務を円滑に進めるためには以下のようなキルが必要です。
・ヒアリング力
・プレゼンテーション能力
・コミュニケーション能力
・マネジメントスキル
・交渉力
ビジネススキルも優れている人の方が、データサイエンティストとして活躍できるチャンスは広がるでしょう。
地道な作業が得意
地道な作業が得意な人も、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストの仕事には、クライアントワークもありますが、基本的にはデスクワーク中心でデータや数字と向き合うことになります。ミスを避けるためにも、地道に細かい作業を進めることを苦に感じない方の方が、データサイエンティストの業務に適性があるでしょう。
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まとめ
「データサイエンティストはやめとけ」という意見も一部であります。求められるスキルの専門性が高く、人手不足で作業量が多いといった点が不安視されており、データサイエンティストに向いていない人もいるでしょう。
しかし、ITスキルがある方や数学・統計学に強い方など、データサイエンティストの素養がある方も少なくはないでしょう。未経験から目指す場合、まずは関連性の高い職種で経験を積みながらスキルの習得を目指すのがおすすめです。データサイエンティストへの転職を目指す際は、ぜひ社内SE転職ナビの利用を検討してみてください。
