データサイエンスとAIの違いとは？求められるスキルを徹底解説

この記事では、求められるスキルや学習法など、データサイエンスとAIの違いを解説します。

AIはデータサイエンティストに欠かせないツールとされる理由

冒頭で触れたとおり、AIはデータサイエンティストにとって欠かせないツールです。

ここでは、次のトピック別でAIがデータサイエンティストに欠かせない理由を、2つにまとめて紹介します。

データサイエンティストはAIを活用し情報を分析・解析する専門家

データサイエンティストは、膨大な情報を分析・解析する際にAIを活用します。AIは学習を重ねることで、膨大なデータの分析や高度な計算を高速かつ正確に行うことが可能です。

インターネットが発達した現代は情報量が多く、人間の力で分析するには時間がかかりすぎてしまいます。分析業務にAIを活用すれば人間がいなくても24時間365日分析が可能なため作業効率が大幅に上昇します。

そのため、AIはデータサイエンティストにとって分析の際に必要不可欠なツールです。

データサイエンスとAIは互いを補完し合う技術

データサイエンスとAIは互いを補完し合う関係にあります。

データサイエンスは、膨大なデータを分析・解析し、新たな知見を導き出してビジネスの課題解決につなげる方法です。AIはこの手法を用いてさらに正確な未来予測を可能にします。

AIに何ができて、何ができないのかを把握することで、お互いの仕事を補完しやすくなるでしょう。AIができないことを人間が補うことで優秀なデータサイエンティストとして生き残ることにつながります。

データサイエンティストとAIエンジニアの違い

総務省の調査によれば、2020年度には513億3,000万円だった日本におけるAI主要8市場は2025年度に1,200億円まで達し、今後もAI関連の職種は需要が大きく高まると予想されています。

ここからは、次のトピック別でデータサイエンティストとAIエンジニアの違いを解説します。

平均年収

平均年収は、AIエンジニアよりもデータサイエンティストの方が高い傾向にあります。

職種	平均年収
データサイエンティスト	647万円
AIエンジニア	598万円

参考：求人ボックス、求人ボックス

2024年2月に掲載された求人ボックスナビによると、正社員のデータサイエンティストの平均年収は647万円でした。一方で、AIエンジニアの求人データでは同月の平均年収が598万円とされています。

データサイエンティストは、プログラミング言語に加えて以下のようなスキルや知識が必要です。

つまり、データサイエンティストの方がAIエンジニアより難易度が高く、給料も高めです。

しかし、全体で見ると401万〜1,244万円と幅広いため、両職種とも勤務先や勤続年数、スキルの高さなどで大きな差が出てくるでしょう。

また、どちらも専門知識や技術が求められるため、日本人の平均年収443万円（2021年）と比べると高い傾向です。

仕事内容

職種	仕事内容
データサイエンティスト	データ分析を行い企業の経営課題を解決・改善するための施策を考案及び提案
AIエンジニア	AIを活用しアプリケーションやシステムを構築する

仕事内容の大きな違いは、AIを作る側か活用する側かという点です。

データサイエンティストは、大量に集められたデータを分析することで新たな知見を導き出します。企業が抱える経営課題を解決・改善するために施策を考案し提案します。

大量のデータを短時間で正確に分析しなければならないため、AIの活用が欠かせません。

一方で、AIエンジニアはAI（人工知能）を使ったシステム開発をします。機械学習やディープラーニングを活用して最適なAIを作るのが仕事です。

なお、データサイエンティストとAIエンジニアの仕事内容をより詳しく知りたい人は次の記事を参考にしてください。

→ データサイエンティストとは？仕事内容や年収、必要なスキルも紹介

→ AIエンジニアとは？年収や将来性、必要なスキルも紹介

求められるスキル

必要な知識の幅に大きな差があるという点で、データサイエンティストとAIエンジニアに求められるスキルには違いがあります。

AIエンジニアはシステムを開発するためにプログラミングスキルが求められますが、データサイエンティストは以下のように幅広い知識が必要です。

また実務面では、数学や統計学、機械学習などの専門的知識も必要とされます。AIエンジニアよりも学ぶ内容が多く難易度も高いといえるでしょう。

なお、データサイエンティストに必要なスキルをより詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。

→ データサイエンティストに必要なスキル一覧！身につける方法も紹介

将来性

データサイエンティストやAIエンジニアは今後もなくならない職業で、将来性が高いといえるでしょう。AIの発達によって、約49％もの職業がなくなるといわれており、不安に感じている人も多いでしょう。

AIはあくまでツールでしかありません。どれだけ発達しようとも、データサイエンティストの専門知識と技術がなければうまく活用できないでしょう。

また、今後新たなAIを開発したりメンテナンスをしたりするためにもAIエンジニアの存在も欠かせません。デジタル人材は不足しており、より多くの企業が今後データ活用を取り入れると予想されることからもどちらの職種も将来性が高いといえます。

なお、データサイエンティストの将来性をより詳しく知りたい人は次の記事を参考にしてください。

→ データサイエンティストはなくなるって本当？需要からわかる将来性

キャリアパス

今までの実務経験や必要になるスキルが異なるという点で、データサイエンティストとAIエンジニアのキャリアパスには違いがあります。

たとえばそれぞれ以下のようなキャリアパスがあります。

AIエンジニア	・AIコンサルタント ・ITコンサルタント ・シニアエンジニア ・データサイエンティスト ・プロジェクトマネージャー
データサイエンティスト	・シニアデータサイエンティス ・データアナリスト ・プロジェクトマネージャー ・ITコンサルタント

経験を積んでシニアデータサイエンティストやプロジェクトマネージャーになれば、提案から管理まで任されるようになります。

その他、研究開発職として企業に携わったり、フリーランスとして独立し案件を獲得したりすることも可能です。さらにマーケティングやコンサルティングなど、その他のスキルと掛け合わせることでより多くの選択肢があります。

AIを使いこなすデータサイエンティストに必要な3つのこと

ここからは、AIを使いこなすデータサイエンティストに必要なことを、3つにまとめて解説します。

なお、データサイエンティストになる詳しいロードマップは下の記事で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なるには？未経験からのロードマップ

AI技術の基本を理解する

AIを使いこなすデータサイエンティストになるには、まずAIの基本を理解することが必要です。基本を理解できていないと、応用して使いこなすことなど到底不可能だからです。

AIに何ができて、何ができないかを正確に把握しておくことでお互いの補完関係を強固にし使いこなせるようになるでしょう。

データサイエンティストになるためには、AIの基本知識以外にもデータ分析や統計学、ビジネススキルも身につけておくことも必要です。

最新のAI技術に定期的に触れる

最新のAI技術に定期的に触れるようにすることで、イメージがしやすくなるでしょう。定期的に触れていることで、AIに対する理解度や習熟度を高めることができます。

最新のAIには、以下のようなものがあります。

AI開発ではプログラミングスキルが使われますが、特にPythonという言語がよく用いられます。Pythonを学ぶことで、データサイエンティストに必要な機械学習やディープラーニングに触れられるでしょう。

AIを使う目的を明確にする

AIを使うなら、使う目的を明確にしておかなければなりません。

目的に合わせて使うべきAIや作成のプログラムが変わってくるからです。いつも同じものを使うとは限りません。目的が変われば、求めるデータや作成するコードも変わるでしょう。

AIを取り入れる意図を明確にしてから作業できると、最終結果をイメージしながら作業を進められます。直感的に作業をしてしまってはうまくいかないでしょう。

挫折なくデータサイエンスを学ぶなら

ここまで記事を読み、自力でデータサイエンスを学ぼうとしている人のなかには、

と不安な人もいますよね。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「データサイエンスを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、データサイエンティストへの就職・転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

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4,098円~	16万5,000円~	1ヶ月~

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侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもデータサイエンティストに必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、データサイエンティストへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、データサイエンススキルの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してデータサイエンティストへの転職に必要なスキルを習得できますよ。

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データサイエンスやAIに関するよくある質問

最後に、データサイエンスやAIへのよくある質問にまとめて回答します。

データサイエンティストに向いている人の特徴はありますか？

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6つです。

向いている人の特徴については、以下の記事でより詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

→ データサイエンティストに向いている人の特徴8つ！適性診断サイトあり

AIを学ぶ方法はありますか？

AIを学ぶと言っても、基礎原理や技術、プログラミングなど内容は多岐にわたります。学習する前に、何を学ぶのかを押さえておきましょう。

AIを学ぶ方法は以下の3つです。

AIを学ぶ方法をより詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。

→ AIを学ぶには？学習方法や手順、注意点も紹介

データサイエンティストはAIでなくならない？

10〜20年後には、約49％の職業がAIに奪われてしまうと言われています。

苦労してデータサイエンティストのスキルを身につけたとしても、将来的に仕事がなくなるのでは…と不安に思う人もいるかもしれません。結論から言うと、その可能性は低いでしょう。

データサイエンティストの専門知識や技術があるからこそ、AIが活用できるのです。AI技術は常に進歩していますが、スキルを持った人材は不足しています。

Pythonなどのプログラミングスキルを学んでおくと、AIエンジニア、データサイエンティストとして今後も活躍できるでしょう。

なお、下の記事ではAIによってなくなる仕事や生き抜くためのスキルを詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。

→ AIで仕事はなくなるのか？噂の背景からわかる現代を生き抜くコツ

まとめ

今回はデータサイエンティストとAIの関係や必要なスキル、年収などを解説してきました。データサイエンティストにとってAIは欠かせないツールだと分かりましたね。 

 AI を使いこなす データサイエンテストになるために必要なことは以下の3つです。

近年AIを活用できる人材の需要が高まっていますが、スキルを持った人はまだ多くありません。今のうちにプログラミングスキルを身につけて、AIに仕事を奪われることなく生き残っていける人材になりましょう。

侍エンジニアの「データサイエンスコース」では、未経験でも安心してデータサイエンティストを目指せます。今なら実績豊富なプロのエンジニアに無料で相談ができます。ぜひお気軽にご予約くださいね。

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