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- データサイエンティストってなに？
- データサイエンティストってどんな職業なの？
- データサイエンティストってどんな特徴がある仕事なの？
データサイエンティストなに？どんな職業なの？という方も多いのではないでしょうか。データサイエンティストはここ数年で登場した職業であるため、あまり詳しく知られていない職業です。
しかし、データサイエンティストは筆者が心からオススメできる職業の一つです。なぜなら、「将来性」・「年収」・「やりがい」などあらゆる観点から見ても優れているからです。
筆者は約500名が在籍する会社で長らくデータサイエンティストとして働いています。現在は管理職についており、人事制度の設計も行っています。
今回は、実体験も基にしてデータサイエンティストがどのような職業なのかを徹底解説します。
この記事ではデータサイエンティストがどのような職業なのか解説していきます。この記事を読むと、データサイエンティストがいかに優れた職業なのかわかります。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストってどんな職業？
→データでビジネス課題を解決する職業！DX推進で注目！ - データサイエンティストの仕事はどんな特徴があるの？
→役割が分かれている！必要なスキルは自分で選択できる！ - データサイエンティストの将来性は？
→「超」有望！今後も需要が拡大する優れた職業！ - データサイエンティストはどんなキャリアパスがあるの？
→さまざまなキャリアパスがある！経験していく中で決めていこう！ - データサイエンティストは色んな人にオススメの職業！
では、本題に移ります。
「データサイエンティスト」はデータでビジネス課題を解決する職業
「データサイエンティスト」はデータでビジネス課題を解決する職業です。
データに専門性を持ち、データを活用して複雑なビジネス課題の解決を推進します。
データサイエンティストはビジネス課題を解決することだよ。データ分析で有用な示唆を得て、ビジネス課題を推進するよ。データを”分析する”ことが仕事ではないよ。
「データサイエンティスト」はここ数年で登場した職業
「データサイエンティスト」はここ数年で登場した職業です。
データサイエンティストが注目される背景には経済産業省が掲げるDXの推進があります。
特に、近年ではDX（デジタル・トランスフォーメーション）を推進する企業が増えています。端的に表現すると、DXとは「IT・デジタル技術を活用して新たな価値を生み出すこと」です。
DXの推進には各企業が保有している「データ活用」が必須であり、「データ活用」に専門性を持った人材が注目されるようになりました。
「データ活用」を推進する人材が「データサイエンティスト」と名付けられ、各企業で需要が高まってきている人材になっています。
DXは経済産業省が推進している新しい産業だよ。国全体でDXを進めようとしているんだ。DX推進に重要な人材が「データサイエンティスト」なんだよ。
データサイエンティストは3つのタイプにわけられる
データサイエンティストは3つのタイプにわけられます。
下記はデータサイエンティスト協会が実施したデータサイエンティストのニーズを調査した結果です。データサイエンティスト協会はデータサイエンティストを3つのタイプにわけて定義しています。
- 「ビジネス型」：ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材
- 「サイエンス型」：統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材
- 「エンジニア型」：データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材
各企業で必要となるデータサイエンティストの役割は異なり、どのタイプのデータサイエンティストも一定数のニーズがあることがわかります。
データサイエンティストには様々なタイプが存在するよ。各企業で必要となるタイプは違うんだ。どのタイプのデータサイエンティストも需要があるよ。
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を簡単に解説します。
データサイエンティストの仕事内容は下記のように3つのレイヤーに大別できます。
- 「ビジネスレイヤー」：ビジネスを改善するには何をすべきか？を考えるレイヤー
- 「分析レイヤー」：ビジネス要件に基づいた分析を設計・実行するレイヤー
- 「インフラレイヤー」：分析を下支えするデータ管理・システムを構築するレイヤー
データサイエンティストは仕事内容は上記のように細分化することができます。また、データサイエンティストのタイプによって得意とするレイヤーが異なることも特徴です。
データサイエンティストの仕事内容は下記に詳しくまとめています。もっと知りたい方は下記をご覧ください。
データサイエンティストは自分の強みを活かして仕事ができるよ。仕事内容は細かく分かれているから、自分の強みを見つけて活躍ポイントを見極められるよ。
データサイエンティストの仕事のやりがい
データサイエンティストのやりがいは「ビジネスインパクトを生めること」です。
データサイエンティストは「データでビジネス課題を解決する」ことで大きなビジネスインパクトを生むことができます。
自分が実施した仕事が大きな成果につながる経験ができることはデータサイエンティストの最大のやりがいです。
大企業ともなると、データ分析に基づいた意思決定で「何億」・「何十億」のお金が動くことは多々あります。中小企業であっても、データの活用が売上に直結するサービスも多くあり、どのような企業であってもビジネスインパクトを出すことができます。
それほど大きなビジネスインパクトを出せる職業は他にないでしょう。
データサイエンティストのやりがいについて、下記で詳しく解説しています。ぜひ、ご覧ください。
自分の仕事が大きなビジネスインパクトにつながることはすごく嬉しいよ。データ分析によって大きな成果を出せることはデータサイエンティストの最も大きなやりがいだよ。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティスト協会のスキルチェックリストによるとデータサイエンティストに必要なスキル項目は572項目もあり、非常に多いです。
「スキルカテゴリ」をピックアップしても下記のように、多くのスキル項目が定義されています。
ここで重要な点は「ビジネス力」「サイエンス力」「エンジニアリング力」の3つの「力」が定義されている点です。
各タイプのデータサイエンティストに求められるスキルは異なります。
そのため、すべてのスキルを身に付ける必要なないです。自身がなりたいデータサイエンティストの像に必要なスキルのみ身に付けることで、データサイエンティストとして活躍することができます。
データサイエンティストに必要なスキルについて、下記で詳しく解説しています。ぜひ、ご覧ください。
データサイエンティストは求められるスキルは幅広いよ。ビジネス理解から、システムの知識まで必要なスキルが幅広く定義されているんだ。
データサイエンティストに必要な資格
データサイエンティストに”なる”ために資格は必要ありません。なぜなら、データサイエンティストはあらゆる課題を解決する柔軟性や過去の経験が重視されるからです。
データサイエンティストは「データ」を活用して、課題を解決する職業です。
ビジネス上の課題は多種多様であり、それぞれの課題に対するアプローチは異なるため、データサイエンティストには課題に対して柔軟に対応する力が求められます。
スキルを持っていることは大切ですが、保有しているスキルをいかに使って課題を解決するかがより重要なポイントです。
スキルを習得する手段として、資格を活用することは非常に有用です。
データサイエンティストの資格について、もっと知りたい方は下記の記事をご覧ください。
データサイエンティストの仕事は「課題を解決すること」だからね。スキルを持っていても課題が解決できなければ宝の持ち腐れだよ。スキルももちろん大事だけど、柔軟性や実績・経験がより大事だよ。
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は将来性が抜群によい職業です。なぜなら、データサイエンティストは今後さらなる不足が見込まれており、需要がますます高まっていく職業だからです。
2019年に経済産業省が公開した調査結果によるとAI人材（＝データサイエンティスト）は2025年時点で約9万人、2030年には約14万人が不足すると述べてられています。
このように今後データサイエンティスト不足が予測されており、データサイエンティストは今後もさらなる需要拡大が見込まれる職業であり、将来性豊かな職業です。
データサイエンティストが将来有望な理由はまだまだあります。
詳しく知りたい方は下記で解説しておりますので、ご覧ください。
データサイエンティストの育成は国をあげて取り組んでいるテーマなんだ。その理由は今後の人材不足が課題視されているからだよ。データサイエンティストは日本に必要とされている人材なんだよ。
データサイエンティストはAIに代替される？
データサイエンティストはAIに代替されにくい職業です。理由は下記の3つです。
- 複雑なビジネス課題を解決する職業だから
- 高い柔軟性が求められる職業であるから
- AI自体を作る職業であるから
データサイエンティストの仕事は単純な仕事ではありません。データだけでは判断できない事情も含めて、ビジネス課題を解決していく必要があります。
また、データサイエンティストはAI自体を作る仕事でもあります。AIが注目されている時代において、AIを作るデータサイエンティストはますます重要な存在になっていきます。
データサイエンティストがAIに代替されない理由について、下記に詳細に解説しています。気になる方はご覧ください。
データサイエンティストはAIに代替されにくい職業だよ。もちろん、単純な作業ばっかりやっている人の価値は下がっていくけど、ちゃんと考えて仕事をしていれば生き残る仕事だよ。詳しくは上の記事を見てね。
データサイエンティストの年収
データサイエンティストの年収は高いです。
下記は各社が公開しているデータサイエンティストの年収平均です。ITエンジニアと比較しても、100~200万円ほど上回っている傾向です。
| 公開会社 | ITエンジニアの平均年収 | データサイエンティストの平均年収 |
| 求人ボックス | 493万円 (参考URL) | 696万円 (参考URL) |
| コエテコ | 542万円 (参考URL) | 650万円 (参考URL) |
| レバテック | 598万円 (参考URL) | 791万円 (参考URL) |
| 侍エンジニア | 448万円 (参考URL) | 695万円 (参考URL) |
転職サイトdodaの調査によると日本の平均年収は403万円であることから、日本の平均年収と比較してデータサイエンティストの年収がはるかに高いことがわかります。
データサイエンティストの年収が高い理由、どうやって年収を上げるかを下記に詳しく解説しています。詳しくは下記をご覧ください。
データサイエンティストは年収が高い職業だよ。ITエンジニアと比較しても一段高い年収だね。年収が高いというだけで、目指すべき価値がある職業だと思うよ。
データサイエンティストのキャリアプラン
データサイエンティストのキャリアプランは非常に幅広く、さまざまな選択肢があります。
代表的なデータサイエンティストのキャリアプランは下記の4つです。
- 重要なビジネスの意思決定を推進するマネジメントロール
- プロダクト全体の方向性を決定するプロダクトマネージャーロール
- システム全体の設計方針を決定するシステムマネージャーロール
- 技術力で先進技術を推進するスペシャリストロール
こちらで紹介しているキャリアプランはあくまで現時点で代表的と考えられるキャリアを挙げています。
データサイエンティストはここ数年で注目されている職業であり、今後ますますキャリアプランは広がっていくことが予想されます。
データサイエンティストのキャリアプランについて、下記で詳しく解説しています。ぜひご覧ください。
データサイエンティストのキャリアプランはさまざまだよ。将来性が有望なデータサイエンティストにはいろんな可能性があるんだ。これからますます広がっていくことが予想されるよ。
【まとめ】データサイエンティストはこんな人にオススメ
データサイエンティストはあらゆる人にオススメの職業です。特に、こんな方々にオススメという3選を紹介します。
- 20代でキャリアに悩んでいる人
- 30代でキャリアの頭打ちを感じている人
- エンジニアで業界を変えようと考えている人
あらゆる世代でキャリアへの悩みは存在するでしょう。特に、上記に該当する方にはデータサイエンティストが非常にオススメの職業になります。
20代にデータサイエンティストがオススメの理由はコチラに解説しています。ぜひ、一度ご覧ください。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストってどんな職業？
→データでビジネス課題を解決する職業！DX推進で注目！ - データサイエンティストの仕事はどんな特徴があるの？
→役割が分かれている！必要なスキルは自分で選択できる！ - データサイエンティストの将来性は？
→「超」有望！今後も需要が拡大する優れた職業！ - データサイエンティストはどんなキャリアパスがあるの？
→さまざまなキャリアパスがある！経験していく中で決めていこう！ - データサイエンティストは色んな人にオススメの職業！
データサイエンスでスマートなキャリア形成を目指しましょう！
今回は以上になります。
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