データサイエンティストはなくなる？今後の需要と将来性について解説

各企業では、自社で保有する各種ビッグデータを、事業判断や経営方針の決定のために効果的に利用していきたいとのニーズがあります。

しかし、ビッグデータを合理的かつ効果的に分析し、これを経営に活用するためにはデータサイエンティストの高いスキルが必要であるとされています。

その一方で、データサイエンティストは人材不足であるのが実態です。

そこで、今回は、データサイエンティストの将来性やなるために必要なスキル、需要のあるデータサイエンティストになるためには何が必要なのかを詳しく解説していきます。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストの将来性に不安を抱いているエンジニアもいるのではないでしょうか。

ここではデータサイエンティストの将来性について詳しく解説していきます。

ビッグデータの活用が増えている

企業が各種ビッグデータを経営に活用する動きが活発化しています。

このため、ビッグデータの取り扱いができるデータサイエンティストは、今後も将来性が期待でき、需要も高まり、 高収入が見込める職種と言えるでしょう。

ビッグデータは引き続き、さまざまな分野で活用されていくことが予測されています。

ビッグデータの活用による分析で、新たな事業の創造や異なる業種間でのタイアップなども行われていくでしょう。

例えばビッグデータの活用事例として、台風の進路予測があげられます。

周辺の温度や湿度、風速、風向きなどのデータを収集し、これを過去に発生した台風の膨大なデータと比較・分析を行い、その結果を進路予測に反映させるというものです。

データサイエンス教育が強化されている

文部科学省は大学などにおいてデータサイエンスの教育を強化していくことを発表し、予算を計上しています。

また、全国の大学に対してデータサイエンスを標準カリキュラムに組み込むよう求めています。

これからデータの活用が進んでいく中で、 データサイエンティストも必要とされるため、 人材教育を強化していると言えるでしょう。

こうった取り組みからも、データサイエンティストは将来的にも需要が高い職種であるともいます。

即戦力となるデータサイエンティストが不足している

上記でも述べた通り、文部科学省はデータサイエンスの教育を強化していくという施策を打ち出しており、大学の教育においてもデータサイエンスとの強化が図られていきます。

一方で、データサイエンティストが育ち、戦力として実力を発揮するまでには時間がかかるでしょう。

即戦力性の高いデータサイエンティストが不足する状況が続くものと予想され、そのニーズは今後も引き続き高い状態が継続すると考えられます。

データサイエンティストはなくなる？

稀に、データサイエンティストは必要がなくなるという意見が存在します。

データサイエンティストは、AI技術とコンピュータ技術の進歩に伴い不要となる職業なのでしょうか。

実態について考えていきます。

AIの進化によりなくなる？

AI技術は膨大なデータを分析して未来を予測することができます。

このような技術は、日々進歩を遂げています。

ビッグデータを活用して未来を予測したり、経営提言のサポートを行ったりするデータサイエンティストはAIの技術の進化により、 不要になるのではないかと言われています。

しかし、課題解決や経営提言を行うために、ビッグデータの分析結果に基づき、新たな理論を導き出したり、定義づけを行ったりする作業など、AIにはできない分野があります。

現時点でAIがそこまでできるように進化することは予想できないため 、データサイエンティストという人材が不要となることは考えにくいでしょう。

定義が曖昧で細分化される

データサイエンティストが不要と考えられているもう一つの理由として、データサイエンティストと同様の分野のデータエンジニア、データアナリストとの定義が曖昧であることが挙げられます。

それぞれの役割や分担が明確になっておらず、またデータサイエンティストという言葉が目立ってしまい、期待値が高まり、実際の人材スキルの不一致が起きてしまうこともあります。

今後、 職種としての名称が変わる可能性もあり、そういった意味では、データサイエンティストという職種が無くなることはゼロではないのかもしれません。

関連記事：データアナリストになるためには？データアナリストに向いている人やおすすめの資格などを紹介！

スキルの低い人は淘汰される

データサイエンティストは上記の通り、さまざまな分野の知識を有する技術職です。

文部科学省のデータサイエンス教育を強化するという施策にも見られるように、今後はこの分野において専門性や高い人材が増え、スキルが無いと淘汰される可能性があります 。

そういった意味では、データサイエンティストとしての現状に安心するのではなく、新しい情報を常にキャッチアップし、知識や経験をアップデートする必要があるでしょう。

データサイエンティストに必要なスキルや知識

幅広い知識が要求されるデータサイエンティストは、具体的にどのようなスキルが求められるのでしょうか。主要なスキルについて紹介していきましょう。

ビジネススキル

数学の知識やITスキルに加え、ビジネスのスキルが必要です。

例えば、ビッグデータを分析し現状の経営実態を把握した上で、今後の事業戦略の立案やそのサポート、新たな取り組みの提案などテクニカルな分野を超えて広い視野で経営的なセンスが要求されます。

ITスキル

データサイエンティストとしてITスキルは必要な知識といえます。

ビッグデータを扱うためのデータベース技術やクラウド上の各種ツール、ソリューションを活用してビッグデータの整理や分析を行っていくために、ITスキルが必要となります。

コミュニケーションスキル

業務を遂行し目標達成を目指す過程において、関係する全ての人と効率的かつ効果的なコミュニケーションを取ることが必要です。

必要な情報収集や提供、更には各種協議や話し合いを行うため、コミュニケーションスキルは必須と言えるでしょう。

ツールを使用したデータ分析スキル

各種ツールを理解すると共に、常に新しい技術をキャッチアップして、効率的なデータ分析を行うことができるスキルが求められます。

また、これを高めていこうとする姿勢がデータサイエンティストには必要です。

機械学習の知識

従来、ビッグデータを扱うことは容易ではありませんでした。

しかし、AIにおける機械学習とディープラーニングにより大量のデータの管理や分析を効率的に行うことができるようになりました。

データサイエンティストとして、ビッグデータの取り扱いや分析精度を高めていくためには機械学習の知識が必要となるでしょう。

関連記事：AIエンジニアになるには？必要なスキルや取得しておくべき資格を紹介

統計学の知識

統計学とは現状のデータを統計的に分析した結果を踏まえ、未来を予測する学問です。

データサイエンティストの必要な知識の一つとして考えられています。

データサイエンティストに必要なプログラミングスキル

例えば、どのような言語が必要なのか説明します。

SQL

SQLは現在最もポピュラーに使われているデータベース言語です。

データベース言語は、データベースにアクセスするためのDBMS（Database Management System：データベース管理システム）によりデータベースを制御するために使われています。

このため、大量のデータを効率的に取り扱うデータサイエンティストには欠かせない知識です。

ちなみにSQLはISOで標準化されているため、一つのSQLを理解すると同じような体系である他のSQLも同様に扱うことができるようになります。

Python

データを統一、収集、処理する時などにプログラミング言語は必要になります。

初心者でも取得しやすいプログラミング言語としてPythonがあります。

多くの企業は、データ分析にPythonを使用しているため、取得しておいた方がよいプログラミング言語と言えるでしょう。

また、データを効率的に解析するためにはR言語を取得するのもおすすめです。

関連記事：Python案件を獲得するために必要なスキルは？月額単価相場や将来性も紹介

需要のあるデータサイエンティストになるためには

インプットとアウトプットを行う

機械学習やAI関連をはじめ、ITの技術分野は日々進歩を続けています。

少しでも怠ると最新の状況をキャッチアップできなくなり、データサイエンティストとして必要なパフォーマンスを発揮できなくなります。

このため、常に最新の技術をキャッチアップすべくアンテナを高くして情報収集すると共に自己研鑽を継続する姿勢が必要です。

さらに、データサイエンティストとして、これらの新たなスキルや知識をフル活用して、最高のアウトプットを顧客に提供できるようインプットとアウトプットをし続ける必要があります。

AIを活用する能力をつける

AIを活用することにより、どのようにビジネスに適用し、活かすことができるのかということをデータサイエンティストとして理解する必要があるでしょう。

また、世の中にある数多くのAIソリューションの中から、直面している現状の課題をクリアするために最適なソリューションが何であるかを見つけ出し、導入していけるスキルが必要となります。

さらにAIによりターゲットのシステムのモデル化を行い、最適な提言や提案およびそのサポートが求められます。

クラウド環境での経験を積む

従来、企業における各種業務用システムをはじめとする基幹システムはオンプレミスで構成されていました。

しかし、各種クラウド型サービスのコストパフォーマンスや完成度の高さ、各種IT技術の進歩の速さにより、既存のシステムがすぐに陳腐化してしまうなどの理由から多くのシステムでクラウド化が進んでいます。

このクラウド型サービスを活用して十分な成果が出せるスキルがデータサイエンティストにも求められています。

関連記事：クラウドエンジニアになるには？必要なスキルや資格、勉強方法などを紹介

まとめ

この記事の要点をまとめます。

1. データサイエンティストは高度な専門知識を有しており、ビッグデータを活用している企業が多いことから将来性があるとされています。
    
2. しかしデータサイエンティストは人材不足であることが現状です。
    
3. また、データサイエンティストはAIの進化によりなくなるのではないかと言われていますが、AIでは対応できない分野があるためこの職業がなくなることは考えにくいです。
    
4. 各種スキルを身に付け、インプットとアウトプットを意識することで、将来性の高い人材になれるでしょう。
    

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