データサイエンティストはなくなるって本当？
データサイエンティストに将来性はあるのかな？
データサイエンティストは、データ分析や機械学習、予測モデリングなどを駆使して、企業の意思決定をサポートする専門職です。
しかし、AI技術の進歩により「データサイエンティストがなくなるのではないか」といった噂もあります。
そこで、本記事ではデータサイエンティストはなくなるのか、その将来性を現在の需要も交えわかりやすく解説します。データサイエンティストに向いている人の特徴や生き残るのに必要なスキルも紹介するので、ぜひ参考にしてください。
なお、次の記事ではそもそもデータサイエンティストとはどんな職業なのか、その仕事内容や将来性を詳しく紹介しているのでよければ参考にしてください。
→ データサイエンティストとは？年収や将来性、必要なスキルも紹介
この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
参考：SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
データサイエンティストが「なくなる」といわれる3つの理由
さっそく、なぜデータサイエンティストは「なくなる」といわれているのか、その理由を3つにまとめて紹介します。
AIの発達で仕事がなくなるといわれている
データサイエンティストが担う仕事がAIに置き換えられる可能性から、なくなるといわれています。実際にAIの能力は日々向上し続けており、現在では複雑なデータをすぐに分析できるシステムも開発されています。
従来データサイエンティストに頼るしか無かった仕事でも、AIが瞬時に実行するようになったため、取って代わられる形でデータサイエンティストの仕事がなくなるといわれているのです。
データ分析ツールが普及し始めている
データ分析ツールの進化により、データサイエンティストの業務の一部が自動化されるようになりました。
例えば、Google Cloud AutoMLやAmazon SageMakerなどのプラットフォームを使えば、データ収集から前処理、分析、可視化に至るまでのプロセスを、簡単に実行できます。
これにより、これまでデータサイエンティストが担ってきた、専門的なコーディングスキルや深い専門知識を必要とされるタスクの一部が置き換えられるため、データサイエンティストの仕事がなくなるといわれているのです。
データサイエンティストの名称がなくなる可能性がある
データサイエンティストの定義自体が非常に曖昧で、企業によって求められるスキルセットが大きく異なります。そのため、採用後にミスマッチが生じるケースも多いのが現状です。
ミスマッチを解決するためには、データサイエンティストの職種を「データエンジニア」や「データアナリスト」など、より具体的かつ専門性の高い職種に分けていく必要があります。
このような細分化が進むと、データサイエンティストの名称自体が無くなる可能性もあり、データサイエンティストがなくなるといわれているのです。
なお、下の記事ではデータサイエンティストが「やめとけ」といわれる理由を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。
データサイエンティストがなくならない理由
ここまで、データサイエンティストの仕事がなくなるといわれる理由を紹介してきましたが、実際にはデータサイエンティストの仕事がなくなる可能性は低いです。
AIはあくまでツールのひとつであり、データサイエンティストの専門知識と経験がなければ、十分に活用できません。
例えば、AIが自動的にデータの分析や予測モデルの構築を行えるとしても、データの収集・整理・加工などの前処理や、データの品質管理など、AIだけでは対応できない領域があります。
また、AIは人間の直感や創造性には劣るため、データサイエンティストが補完することで、より高度な分析や洞察が可能になるのです。
需要からわかるデータサイエンティストの将来性
AIの発達により、データサイエンティストの将来性が危ぶまれる声もあります。しかし、データサイエンティストの役割は、データを活用して顧客のビジネスに貢献することであり、AIが発達しても将来性は失われません。
むしろ、AIも使いこなしながら顧客に最適な提案ができるデータサイエンティストは、多くの企業で求められ続けるでしょう。ここからは、需要を交え、データサイエンティストの将来性を、3つにまとめて紹介します。
ビッグデータを活用したデジタル化に取り組む企業が増加傾向にある
近年、ビッグデータの活用によるデジタル化が急速に進んでいます。ビッグデータ活用によるデジタル化は、顧客のニーズをより深く理解したマーケティングや、新たなビジネスモデルの創出など、企業の経営や事業活動に大きな変革をもたらしています。
ビッグデータの解析には高度なスキルや専門知識が必要であり、データサイエンティストの役割は不可欠です。
デジタル人材が不足している
デジタル化が進む現代社会において、デジタル人材の需要が高まっています。しかし、デジタル人材の育成が追いついておらず、人材不足が深刻です。
経済産業省が2019年に実施したIT人材需給に関する調査によると、2030年にはIT人材が約79万人不足すると予測されています。
データサイエンティストは、データの収集・分析・活用についてのスキルと専門知識を有しており、企業のデジタル化に向けた取り組みに不可欠です。デジタル人材の不足が続く限り、データサイエンティストの需要は伸び続けると予測されています。
経済産業省や大学がデータサイエンティスト育成に力を入れている
デジタル化の発展とデジタル人材の不足を受け、経済産業省や大学などがデータサイエンティスト育成に力を入れています。
経済産業省は、データサイエンティスト育成に向けたロードマップを策定し、データサイエンスの教育プログラムや研究機関を支援しています。また、横浜市立大学や滋賀大学などの国公立大学もデータサイエンスの学部・学科や大学院コースを新設するなど、データサイエンティストの育成に積極的に取り組んでいるのです。
これらの取り組みにより、データサイエンティストの人材供給が徐々に増加しています。しかし、依然としてデジタル人材の不足は深刻な課題であり、データサイエンティストの需要は今後も続くと予測されています。
データサイエンティストに向いている人の特徴3つ
デジタル化を推進する企業の増加やデジタル人材の不足などにより、データサイエンティストの需要は高まっています。
ただ、データサイエンティストへの適性があるのか、あいまいな人もいますよね。そこで、ここからはデータサイエンティストに向いている人の特徴を、3つにまとめて紹介します。
考えることが好きな人
データサイエンスは、膨大な量のデータを分析して、そこから新たな知見や洞察を引き出す仕事です。そのため、論理的思考力と分析力が欠かせません。
論理的思考力とは、物事を筋道立てて考え、結論を導き出す力です。分析力とは、データを整理・解析して、有意性のある情報を抽出する能力を指します。
論理的思考力や分析力があり、考えることが好きな人であれば、大量のデータの中から隠れたパターンや傾向を見つけ出す業務が苦にならないでしょう。
好奇心や探究心がある人
データサイエンスは、常に新しいテクノロジーや手法が登場する分野であり、常に学び続ける姿勢が必要です。そのため、学習意欲が高い人はデータサイエンティストに向いているでしょう。
学習意欲が高い人は、新しいアルゴリズムやデータ処理の手法を試し、効果的な解析手法を見つけ出せます。また、最新の研究や技術動向を常にキャッチアップすることで、データサイエンティストに求められる知識やスキルを身につけられます。
細かい作業が苦にならない人
データサイエンスの仕事には、データの収集、前処理、分析など、細かい作業が欠かせません。大量のデータを処理し、正確な結果を得るためには、細部に注意を払い、慎重に作業を進める必要があります。
そのため、忍耐力があり正確な仕事ができる人はデータサイエンティストに向いています。
なお、次の記事ではデータサイエンティストに向いている人の特徴を、適性がわかるおすすめの診断サイトも交え詳しく解説しているので良ければ参考にしてください。
生き残るデータサイエンティストの共通点3つ
データサイエンティストとして生き残るには、特定のスキルや能力を身につけることが重要です。ここでは、生き残るデータサイエンティストの共通点を、3つにまとめて紹介します。
顧客に寄り添い「人」にしか出せない成果を出す
データサイエンティストは、データ分析の結果を出すだけでなく、顧客のニーズや要求を理解した上でそれに合わせた提案を行う意識が大切です。
例えば、データから得られた洞察をわかりやすく伝えるコミュニケーション能力や、顧客のビジネスに寄り添う視点を持ちながらデータを分析する能力が重視されます。
顧客に寄り添い「人」にしか出せない成果を出すことで、データサイエンティストはビジネス価値を高められるでしょう。
業界知識のインプットを怠らない
データサイエンティストは、データ分析を行うだけでなく、自身の専門分野や顧客の業界の最新動向なども常に学び続けなければいけません。
業界のトレンドや競合状況、顧客のニーズの変化などに敏感であることが求められます。
業界の最新動向を常にキャッチアップすることで、より洞察力のある分析や予測モデルの構築ができるようになるでしょう。
スキルを日々磨き続ける
データサイエンティストは、データ分析の技術やツールが常に進化しているため、自身のスキルを常にアップデートする必要があります。
例えば、プログラミング言語や統計解析の知識、機械学習やディープラーニングの手法などについては、常に新しい情報に触れ、学び続ける意識が大切です。
さらに資格を取得すれば、より自身のスキルを証明しやすくなります。データサイエンティストにおすすめの主な資格は以下の通りです。
継続的なスキルのアップデートや資格取得により、より優れたデータサイエンティストとして認められるでしょう。
データサイエンティストに求められる5つのスキル
ここからは、データサイエンティストに求められるスキルを、5つにまとめて紹介します。
プログラミングスキル
データサイエンティストは、データの収集、処理、分析、結果の可視化など、さまざまなタスクをこなす必要があります。これらのタスクを効率的に実行するためには、プログラミングスキルが不可欠です。
プログラミングスキルを持つデータサイエンティストは、データ解析の精度やスピードを向上できます。また、新たなアルゴリズムや手法を試すことで、より効果的な分析を行えるでしょう。
データサイエンティストを目指してこれからプログラミング言語を学びたい方は、まずはPythonやR言語の習得から始めましょう。
課題解決能力
データサイエンティストは、顧客のビジネスでの課題解決を目的として、データの分析を行います。そのため、課題解決能力は欠かせません。
課題解決能力とは、問題を特定したうえで原因分析し、解決策の立案を経て実行まで行う能力です。データサイエンティストは、この課題解決能力を駆使して、データから有益な情報を抽出し、有効活用しながらビジネス上の課題を解決します。
課題解決能力を持つデータサイエンティストは、ビジネス上の意思決定をサポートできる人材として評価を受けやすいです。また、実績を積むことでキャリアアップの可能性も広がるでしょう。
各種統計ツールを使いこなす能力
データサイエンティストは、データ分析を行うために、統計ツールを扱うスキルが求められます。統計モデリングや仮説検定などの統計的手法を理解し、実際のデータに適用する能力が重要です。また、データの可視化や解釈も重要なスキルです。
統計スキルを持つデータサイエンティストは、データの傾向やパターンを把握し、意味のあるデータを得られます。統計手法の活用により、ビジネス上の課題解決にも導けるでしょう。
基礎的なコミュニケーション能力
データサイエンティストは、データ分析の結果を、データサイエンスの知見が少ない顧客でも理解できるようわ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が大切です。
コミュニケーション能力とは、相手の立場に立って、自分の考えや意見をわかりやすく伝える能力です。データサイエンティストは、複雑なデータや解析結果を、ビジネス部門や非専門家にも理解できるように伝える必要があります。
数学や統計学の知識
データサイエンティストは、データから有益な情報を抽出し、ビジネス上の課題を解決するために、数学や統計学の知識が必要です。
データの収集、処理、分析、結果の可視化などのタスクをこなす必要があり、これらのタスクを行ううえで、数学や統計学の知識は欠かせません。
数学や統計学の知識を身につけることで、データ分析をスムーズに進められ、ビジネス上の課題解決に貢献できるのです。
なお、次の記事ではデータサイエンティストになるにはどうすればいいのか、そのロードマップを詳しく解説しているのであわせて参考にしてください。
データサイエンティストに関するよくある質問
最後に、データサイエンティストに関するよくある質問へまとめて回答します。
データサイエンスの学習方法を教えて
データサイエンスを学ぶ方法は、大きく分けて2つです。
- 自己学習
- オンラインの講座
自己学習では、書籍やオンラインの学習サイトなどを活用して、独学で学習を進めます。自分のペースで学習を進められるため、忙しい人にもおすすめです。
オンラインの講座は、プロの講師から実践的な内容を学べるため、必要とされるスキルを身につけやすいのが特徴です。
侍エンジニアでは、専任講師によるマンツーマンレッスンのほか、いつでも質問や相談ができる学習コーチなど、充実したサポートを提供しています。データサイエンティストを目指す上で、ぜひ一度侍エンジニアのデータサイエンスコースも検討してみてください。
データサイエンティストのつらいことは何ですか?
データサイエンティストの最初のステップは、データのクリーニングや前処理です。データに欠損値や異常値が含まれている場合、それらを正しく処理する必要があります。
また、データの形式を統一したり、必要なデータのみを抽出したりする必要があります。これらの作業は、時間と労力を要することが多く、データサイエンティストの大きな負担です。
データサイエンティストは「いらない」「やめとけ」といわれているけど本当ですか？
一部ではデータサイエンティストの需要が減るという意見もありますが、実際には需要は高まっています。データの増加やAI技術の進歩により、データサイエンティストの専門知識とスキルがますます重要になっているからです。
また、デジタル人材不足もデータサイエンティストの需要を高める要因となっています。
データサイエンティストになった良い事例はありますか？
侍エンジニアを卒業した齊藤さんは、データ分析業務を担う専門業者に転職し、月収を4万円アップしました。転職活動では、データ分析への想いを学習量でアピールし、データ分析業務を担う専門業者に内定を獲得しました。
現在は、AIの機械学習を構築して、データ基盤を構築するエンジニアリングの部分と、クライアントと対話するコンサルティングの両方を担当しています。
詳しくは以下の記事をご覧ください。
→ 副業目的から転職へ！圧倒的学習量で夢を掴んだ20代女性エンジニアの努力
まとめ
AI技術の進化により、データサイエンティストの仕事がなくなるとの懸念もありますが、ビッグデータの活用やデジタル人材不足などの要因により、データサイエンティストの需要は高まっています。そのため、データサイエンティストの将来性は依然として高いといえます。
しかし、データサイエンティストの需要が高まっているからといって、ただデータサイエンティストになればいいわけではありません。生き残るデータサイエンティストは、以下の共通点を持っています。
これらの共通点を身につけ、価値のあるデジタル人材を目指しましょう。また、独学で学習に行き詰まった場合は、弊社、侍エンジニアの無料カウンセリングをご利用ください。あなたの悩みや目標をヒアリングし、最適な学習方法をご提案させていただきます。
