データ活用人材とは？データ分析人材との違いや能力、将来性について

現在、企業のIT化が進み、いかにビッグデータを活用してビジネスに導入できるかが重要なテーマになっています。

こうした企業の課題を解決してくれるのが、データ活用ができる人材である「データサイエンティスト」です。

しかし、データ活用の人材は需要が高まっている一方で、現在は人材不足という状況です。

この記事では、データ活用の人材とデータ分析人材との違い、データ活用の人材にとって必要な能力・資格、データ活用の人材の現状・将来性などについて紹介していきます。

データ活用人材(データサイエンティスト)とは？

本記事では、「データ活用人材」とは、データサイエンティストのことを指すと定義します。

データサインティストは膨大なデータを活用し、AI・機械学習などを使用してビジネス課題を解決することのできる人材です。

データ活用ができる人材の需要が高まった背景には、インターネットの普及により企業が膨大なデータを収集し、データベースに蓄積できるようになったことがあります。

企業が抱える課題を解決するために、収集したデータを分析し、課題解決につながる情報を見つけ出します。

そして、データ活用人材は、分析したデータから課題解決につながる提案をレポートにまとめて企業に提出します。

データ活用人材は、このような仕事を行うため、ビッグデータに関する知識や分析スキル、コンサルティングのスキルなどが必要になります。

データ活用人材(データサイエンティスト)とデータ分析人材(データアナリスト)の違い

データを活用するにあたって、データ活用人材だけではなく、データを分析し収集する職種もあります。

それがデータ分析人材と言われる、データアナリストに近い存在です。

定義の仕方や仕事の考え方によっては、この2つの職種の仕事が重なる部分も多いですが、以下ように分けることがあります。

データ活用人材	「データサイエンティスト」のこと。
データ分析人材	「データアナリスト」のこと。

データ活用人材とデータ分析にはどのような違いがあるのでしょうか。

ここから詳しく見ていきます。

仕事内容の違い

データ活用人材とデータ分析人材の境界は、人によって解釈が異なり、業界や会社の違いによっても定義が異なります。

一般的に言われている二つの仕事の最も大きな違いは、データ活用人材の方が、データ分析人材よりも業務領域が広いことです。

データ分析人材と比較してデータ活用の人材は、ビジネスへの接続もすることが多いです。

データ分析人材の仕事はデータを加工集計し、分析することで結果を出すことであり、ビジネス導入の部分までコミットすることは、多くの場合、求められません。

指標のモニタリングや示唆を出す部分までコミットするケースが多いです。

一方、データ活用の人材はデータから結果を出し、その結果をどのようにビジネスに活かす部分まで求められるのです。

職種	仕事内容
データ活用人材	・エンジニアと協力しデータを機械学習で分析できるようにする前処理を行う ・機械学習のアルゴリズムを選ぶ ・パラメーターのチューニングをする ・結果を分析する ・機械学習を使用し、データの将来予測をする ・音声、画像など非構造化データの分析　など
データ分析人材	・統計学を用いたデータの分析、可視化 ・構造化データをメインに扱う　など

スキルの違い

データ活用人材とデータ分析人材のスキルの大きな違いは機械学習を使うのか、統計学を使うかです。

そのため、必要となるスキルも異なります。

職種	スキル
データ活用人材	コンサルタント系	・PMのスキル ・コンサルのスキル ・Webマーケティングのスキル ・機械学習のスキル ・Python、R、SQLのスキル ・統計学の知識　など
	エンジニア系	・Python、R、SQLのスキル ・Spark、Hadoopなどのスキル ・機械学習のスキル ・ディープラーニングのスキル ・統計学の知識　など
データ分析人材	コンサルタント系	・分析力 ・ロジカルシンキング ・マーケティングスキル ・統計学の知識　など
	エンジニア系	・Spark、Hadoopなどのスキル ・統計学の知識　など

データ活用人材にとって必要な能力

データ活用人材にとって必要な能力とはどのようなものでしょうか。

ここから具体的に見ていきます。

プログラミングスキル

データ活用人材には機械学習の実装やデータの統一、収集をする際にPythonやRなどのプログラミングスキルが必要になることがあります。

Pythonを使用している企業が多いため、データ活用人材を目指している人はPythonから学ぶと良いでしょう。

また、Webサイト・DBの構造も理解しなくてはなりません。

このため、SQLの知識も必要になります。

ビッグデータに関する知識

データ活用人材は、データを蓄積する段階からビジネスデザインを作成していくことがあります。

このため、データ活用人材には、「ビッグデータ」を収集・蓄積・操作できるスキルが必要です。

また、データ活用人材はデータをどこから取得するのか、どのようなものを取得するのかまで考える必要があるのです。

データ分析の手法の知識

データ活用人材には、クライアントからの課題を解決するため、統計学やデータマイニング手法で分析しなくてはなりません。

データマイニングとは、膨大なデータを分析し課題の解決やリスクの軽減につなげる手法です。

データマイニングにより見過ごされていたパターンや傾向を把握できるのです。

ビジネスへ転用する思考力

データ活用人材のスキルの中で、最も重要といえるのはビジネスに転用するための思考力でしょう。

上述したようなスキルを習得できても、実際にビジネスに導入できなければ、分析したデータもあまり意味を成しません。

データ活用の人材は、データに価値を生み出し、どのようにビジネスに活かせるかを考える必要があります。

このため、論理的思考力・プレゼンテーション能力・分析力などのビジネスへの理解が求められているのです。

データ活用人材に求められる資格

データ活用人材に求められる資格にはどのようなものがあるのでしょうか。

資格を取得することによってデータ活用人材になる際に有利になる可能性が高まるでしょう。

ここから詳しく見ていきます。（2023年3月時点）

基本情報技術者試験(FE)

「基本情報技術者試験」とは、高度IT人材として必要な知識・技能を持っていることを証明する資格です。

試験内容	受験料
【午前試験】 ・テクノロジー系 ・マネジメント系 ・ストラテジ系 【午後試験】 ・コンピュータシステム ・情報セキュリティ ・データ構造・アルゴリズム ・ソフトウェア設計など	受験料：7,500円（税込）

※参考：独立行政法人情報処理推進機構　基本情報技術者試験(FE)ページ

統計検定（R）

「統計検定（R）」は、統計に関する知識や活用力があることを証明する「一般財団法人統計質保証推進協会」の認定資格です。

データ活用の未経験者は、2級以上を取得すると企業から評価される可能性が高まるでしょう。

資格ジャンル	受験料
1級（統計数理・統計応用）	6,000円（税込）
準1級	8,000円（税込）
2級	7,000円（税込）
3級	6,000円（税込）
4級	5,000円（税込）
統計検定 統計調査士	7,000円（税込）
統計検定 専門統計調査士	10,000円（税込）
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）	7,000円（税込）
統計検定 データサイエンス発展（DS発展）	6,000円（税込）
統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）	8,000円（税込）

※記載は一般価格で、学割価格もあります。

※参考：一般財団法人 統計質保証推進協会　統計検定（R）とはページ

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。

本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

ORACLE MASTER

「ORACLE MASTER」とは「ORACLE Database」の管理・運用に関する知識だけではなくSQLに関する知識を持っていることを証明する「日本オラクル株式会社」の認定資格です。

オラクル製品は国内の市場においてシェア率が高く、資格を取得するとオラクルのデータベースを扱える証明にもなります。

資格ジャンル	合格ライン
【ORACLE MASTER Bronze(オラクルマスターブロンズ)】 データベース管理者として最低限必要な知識を持つことを認定する資格	65%
【ORACLE MASTER Silver(オラクルマスターシルバー)】 大規模データベース管理者としての必要な知識を持つことを認定する資格	60%
【ORACLE MASTER Gold(オラクルマスターゴールド)】 データベースの技術について包括的な理解があることを認定する資格	57%
【ORACLE MASTER Platinum DBA(オラクルマスタープラチナ)】 トップエキスパートとして高度な技術を駆使できることを認定する資格 ※ORACLE MASTER Gold(オラクルマスターゴールド)の資格保持者などの受験資格が必要	63%

※参考：日本オラクル株式会社　ORACLE MASTERページ

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

「Python 3エンジニア認定試験」は、Pythonに関する知識があることを証明する「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」の資格です。

資格ジャンル	合格ライン
・PythonZen & PEP8検定試験 ・Python3エンジニア認定基礎試験 ・Python 3 エンジニア認定実践試験 ・Python3エンジニア認定データ分析試験 ・Pythonとネットワークの自動化基礎検定（外部提携試験）	正答率：70%

※参考：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会　Python試験（Python資格）ページ

データ活用人材の現状・将来性

データ活用人材の現状や将来性はどのようになっているのでしょうか。

ここから詳しく見ていきます。

データ活用人材の不足

現在、多くの企業においてIT化が進んでおり、データ分析の活用が盛んに行われるようになりました。

特に経営企画・組織改革、マーケティングなどの分野ではデータ活用が進んでいます。

しかし、中小企業などでは、統計的な分析やAIを利用した予測などのデータ活用が進んでいないというケースも多く見られます。

中小企業でデータ活用が進んでいない背景として、データ活用人材の不足が挙げられます。

※参考：総務省　2020年3月「デジタルデータ活用の現状と課題」

人材教育の促進

上述したようなデータ活用人材が不足していることを背景とし、内閣府、文部科学省及び経済産業省では人材教育の促進を始めました。

「数理・データサイエンス・AI教育プログラム 」は全ての大学・高専生が、数理・データサイエンス・AIについて優れたプログラムを認定するものです。

「リテラシーレベル」「応用基礎レベル」に区分し人材育成方策を示しました。

※参考：経済産業省　2022年3月「令和4年度『数理・データサイエンス・AI教育プログラム』の認定申請等を開始しました」

AIに代わるわけではない

データ活用人材が将来、AIに代替されるということを聞いたことがあるかもしれません。

しかし、完全にAIに代替される可能性は低いと言えるでしょう。

AIでは対応しきれない部分も数多くあり、今後も企業はデータ活用の人材を必要としているため、需要はさらに高まっていくと考えられます。

AIに代替される業務が出てきたとしても、データ活用人材に一番求められるスキルである「データに価値を与えビジネスに落とし込む仕事」は、AIにはできないとも考えられるでしょう。

需要のあるデータ活用人材になるには

「データ活用人材」とは、膨大なデータを活用しAI・機械学習を使用しビジネス課題を解決できる人材を指すことが一般的です。

データ活用とデータ分析の違いは「機械学習を使った分析」か「統計学を使った分析」かの違いと言わるケースが多いです。

データ活用の人材は中小企業を中心として人材不足であり、政府は大学・高専で教育プログラムを始め、人材育成の促進を図っています。

今後もデータ活用の人材は、需要が高まると予測されているのです。

データ活用の人材として経験を積むと、フリーランスとして活躍することも可能でしょう。

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