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データサイエンティストには簡単になれるのか?今後求められる視点を解説

近年注目されているデータサイエンティストという職種。そもそもデータサイエンティストとはビッグデータから必要な情報を抽出して、企業の問題解決をしていく職業です。本記事ではデータサイエンティストになるための方法や将来性、今後求められる視点を中心に紹介します。

  • 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、ビッグデータなどから必要な情報を取り出して分析しながら、企業の事業戦略につなげるプロフェッショナルのことです。膨大なデータから、ビジネスを推進していく職業とも捉えることができます。

    データサイエンティストの仕事内容

    データサイエンティストの仕事内容としては「経営課題の洗い出しと事業戦略の立案」「データ収集環境の構築とデータ分析」「仮設検証」の3つが挙げられます。

    データサイエンティストはまず、現在の経営課題を洗い出します。その後、課題に対して優先順位をつけてこの問題を克服するための仮説を立案するのです。データが出てくるのはここから。

    立てた仮説の立証に必要なデータを収集して、分析をしていきます。ちなみに分析で使うデータを収集する環境を構築するのも、データサイエンティストの仕事のひとつです。

    データを収集した後は実際の解析作業に入り、分析結果をもとに仮説を検証していきます。この際、課題が発生している原因をデータを元に明らかにして、この問題を解決しながら事業を成長させていくのです。

  • データサイエンティストが注目される理由

    近年、データサイエンティストは注目されています。ではなぜ、ここまで注目が集まっているのでしょうか。その理由を結論から述べると、最近はビッグデータが扱いやすくなり、そのビッグデータが問題解決につながっているからです。詳しくは後述します。

    インターネットの普及に伴って、事業で役立つビッグデータが蓄積しやすくなりました。そもそもビッグデータとは、人間が全てを把握することが難しい巨大なデータ群のことを指します。 ビッグデータの身近な例としては、キャッシュレス決済の購入履歴やSNSの投稿、商品の販売履歴などが挙げられます。

    こういったビッグデータが蓄積されやすくなると、サービスの品質の向上や広告掲載などにこのビッグデータが利用されることへのハードルが低くなります。また、やはりデータを利用した方が、直感的に改善策を考えるよりも正確で的を得た戦略を立案しやすいため、問題解決につながります。

    このようにデータサイエンスが役立つ場面が増え、ビッグデータが問題解決に繋がり始めたため、データサイエンティストは注目されているようです。

  • データサイエンティストに求められる4つのスキル

    データサイエンティストになるためにはどういったスキルを身につける必要があるのでしょうか。本章では、 データサイエンティストに求められる4つのスキルを紹介します。

    PythonやR言語などのプログラミングスキル

    データサイエンスの中では、PythonやR言語といったプログラミング言語の需要が高いといわれています。

    R言語は研究や学術向けの統計解析言語として開発され、データ分析においては特に優秀です。これに対して、Pythonは機械学習やAI開発といった場面でよく使われます。

    R言語は日本語の情報が少ないため、習得するには英語力も必要です。これに対してPythonは日本語の情報も溢れており、ソースコードがシンプルで読みやすいため、Pythonを学んでからR言語に移る流れが一般的です。

    データ分析に関するスキル

    データサイエンティストはデータを解析していくため、データ分析に関するスキルを身に着ける必要があります。具体的には以下の2つです。

    ・データ分析ソフトを使いこなせるスキル(Excelなど)
    ・統計処理手法やデータマイニング手法、数学(確率や行列など)に対する理解

    機械学習に関するスキル

    機械学習を利用することで、短時間で多くのデータを分析できるようになります。そもそも機械学習とはデータを分析する手法の一つで、コンピューターが自動で学習しパターンを見つけ出すことを指します。

    効率的に仕事をしていくためには、この機械学習に関するスキルは必須といっても過言ではないでしょう。

    ビジネススキル

    データサイエンティストとして活躍していくためには、データ分析やプログラミングの技術だけでなくビジネススキルも必要です。ビジネススキルといっても様々ありますが、データサイエンティストに必要なのは以下の3つです。

    ・コミュニケーションスキル
    ・課題解決能力
    ・コンサルティングスキル

    データサイエンティストは、クライアントなど様々な人とコミュニケーションを取りながらビジネスの課題を特定し、問題を解決しています。そのため、関係者から情報を引き出すコミュニケーションスキルは重要です。

    また、大量にあるデータから課題を抽出し、解決策を見つける必要があるため論理的思考力や客観的な視点を含めた問題解決能力も重要です。

    このようにデータサイエンティストに必要なスキルは、山のように存在します。 1つ1つ身につけながら、データサイエンティストとして活躍していくための足場を固めていきましょう。次章では、データサイエンティストになるための方法を3つ紹介します。

  • データサイエンティストになるための3つの方法

    AIとビッグデータの普及により、需要が高まっているデータサイエンティスト。では、どう行動すればデータサイエンティストになれるのでしょうか。本章では、データサイエンティストになるための方法を3つ紹介します。

    データベースエンジニアを目指して実務経験を積む

    未経験からいきなりデータサイエンティストを目指すのは難易度が高いです。そのため、まずはデータベースエンジニアを目指して、実務経験を積んでいきましょう。

    そもそもデータベースエンジニアとは、膨大な量のデータをうまく活用するために必要なデータベースの設計・運用・管理を行う職業のことです。 データベースエンジニアになったとしても、企業の経営戦略やビジネスに関する知識は身につかないことが多いため、データサイエンティストになるためにはこういったビジネス面のスキルも磨いていく必要があります。

    ただ、このデータベースエンジニアも専門性が高いため、まずは開発に必要なプログラミングスキルを身につけて、エンジニアとしてIT企業に就職できるように技術を身につける必要があるのです。最近では無料のプログラミングスクールが登場したり、Youtubeでも大変わかりやすい動画が無料で公開されていたりと、勉強環境は整ってきています。

    データサイエンティストになるための道のりは大変長いです。(エンジニア→データベースエンジニア→データサイエンティスト)途中で挫折しないように今一度、自分がデータサイエンティストを目指している理由を明確にしておきましょう。

    マーケターとしてビジネス戦略立案の経験を積む

    データサイエンティストとマーケターは、どちらもデータを使って事業を改善していくため両者の距離は近いです。具体的にマーケターは、市場を調査しながらビジネス課題を改善していくため、データサイエンティストに求められる「ビジネススキル」が身につきます。そのため、マーケターからデータサイエンティストに転向する方もいるようです。

    ただデータサイエンティストになるためには、ビジネススキルの他にプログラミングスキル(RやPython)やAIアルゴリズムに関する理解も必要です。 そのためこういった知識は、新たに吸収しなくてはいけません。

    データサイエンスを学べる学校に入学する

    もし、あなたが今から大学を選べる立場にあって、データサイエンティストになりたいのであれば、データサイエンスを学べる学校に入学するというのも一つの有効な手段です。

    最近では専門学部のある大学も増えています。ただ、データサイエンスを学べるかどうかは、学科名だけでは判断できません。大学情報は徹底的に調べ、 データサイエンティストに必要なプログラミング技術やビジネスに関するスキルが学べるかどうかは必ずチェックしておきましょう。

  • データサイエンティストの将来性と今後

    データサイエンティストに将来性はあるのでしょうか。確かに現在は注目されていますが、今後勢いが落ちていき、「ようやくデータサイエンティストになった頃には需要がなくなっていた」なんて事態には陥りたくないですよね。そこで本章では、データサイエンティストの将来性について解説します。

    結論、データサイエンティストは人口が少なく希少価値が高いため、そういった面では将来性は高いといえるでしょう。ただ、一部からはAI技術の進歩によってデータサイエンティストの仕事がなくなるのではないかと危惧されています。

    たしかに大量のデータを集計して分析することはAIが得意とする分野です。しかし、課題を設定したり、分析モデルやビジネス戦略を考案したりといった業務をAIが行うのは困難です。

    これに関してはIPAと一般社団法人データサイエンティスト協会も、以下のように同様の意見を述べています。

    「たしかに人間よりもAI が計算・処理した方が速度も早く精度も高いが、データをどのように使って社会にどのような価値を見出すかデザインしていくことは人間にしかできない仕事である」

    参考:「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」(IPA・一般社団法人データサイエンティスト協会)

    このようにデータをビジネスに応用することは人間にしかできないため、やはりAIにデータサイエンティストの仕事が奪われることは考えにくいでしょう。

  • MatrixFlowとは?(データサイエンティストの今後と共に解説)

    MatrixFlowは機械学習やデータ分析の知識がない方でも、AIを構築できるサービスです。本ツールでは、一般的に利用されている数多くのAIアルゴリズムと、それに関連するパラメータを自動的に試行して、最適なアルゴリズムとパラメータの組み合わせを探します。

    プログラミング知識がなくても、直感的に操作できるUXに設計されているため、機械学習の知識がない開発者であっても、コストを掛けずに簡単に最適なアルゴリズムとパラメータの組み合わせを探索することができるのです。

    そもそもAIを導入するためには、プログラミングの技術や数学的な知識だけではなく、事業や業界といったビジネスについての知識や知見も必要です。 そのため、ドメインに関する知見を保有しているビジネスに関する方たちがMatrixFlowを利用することで、よりダイレクトに課題を解決するようになるのです。

    これからは、難しい技術部分は一部の優秀なエンジニアが担当して、その他のデータサイエンティストはビジネスに寄ってくるでしょう。前処理やパラメータチューニング、アルゴリズムの選定といった作業は今後全て自動化されてしまう可能性が高いです。そのため今後は「どうAIを組み込んでいくべきか」「ビジネスとしてどう活用していくか」が重要になってくるでしょう。

    またスキルに関してはデータを読むことができて、課題の特定ができることが最も重要になってくるといわれています。

    たとえAIが簡単に使えるようになったとしても、問題設定ができなかったり、問題が特定できなかったりする方は今後活躍していくのは難しいかもしれません。そのため、モデル設計だけができても問題が設定できないデータサイエンティストは活躍の場が縮小していくでしょう。

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