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データサイエンティストに興味を持ったけど、データサイエンティストがなくなる職業だと言われ始めて本当に目指して大丈夫？など不安を感じていたりしませんか？
現役データサイエンティストの方でも将来のキャリアに悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？
AI時代になくなるデータサイエンティストはほんの一部であり、ほとんどのデータサイエンティストは生き残ります。
なぜなら、データサイエンティストが解決すべきビジネス課題は機械では判断できない複雑な課題だからです。必ず人間の意思・ビジョンが含まれるため、機械が出した結果は一部の情報としてしか扱われません。
私は現役のデータサイエンティストであり、約500名のデータサイエンティストが在籍する会社でマネージャー職を務めています。様々なタイプのデータサイエンティストをマネジメントしています。加えて、人材戦略の業務も行っており、今後どのようなデータサイエンティストが必要かを日ごろから考えています。
そんな人材戦略まで考えるマネージャー職データサイエンティストの筆者が将来なくなるデータサイエンティストの特徴を解説します。
この記事では、将来なくなるデータサイエンティストの特徴を解説し、生き残っていくために具体的にどのような行動を行っていくべきかを解説していきます。この記事を読むと、AI時代の中でも活躍できるデータサイエンティストの特徴を理解でき、自分自身をより価値高いデータサイエンティストに高めていく方法がわかります。
本記事の結論は下記です。
- データサイエンティストは将来なくなる？
→ほとんどのデータサイエンティストは生き残る！一部のデータサイエンティストはAIに代替される！ - AIに代替されるデータサイエンティストの特徴は？
→付加価値を提供できていない人！人間ならではの付加価値が提供できないとAIに代替される！ - 価値高いデータサイエンティストになるためにはなにをしたらいい？
→目的を明確化して、目的意識をもって、行動をすること！ - 価値高いデータサイエンティストになれる環境に身を置くことが重要！データサイエンティストは経験が一番の成長！
- 自身の環境が優れていなければ、すぐに転職を検討！
では、本題に移ります。
データサイエンティストがAIに代替されると言われている理由
データサイエンティストがAIに代替されると言われている理由は「分析業務がAIにより自動化できるからデータサイエンティストはいらなくなる」です。
以下、Chat-GPTくんに聞いてみました。
- AIはデータの分析と解釈を迅速かつ正確に行うことができるため、データサイエンティストの仕事が不要になる可能性がある。
→AIは、大量のデータを短時間で分析し、パターンやトレンドを素早く発見することができます。これは、データサイエンティストが行っている分析作業を自動化できる可能性があることを示唆しています。また、AIは常に同じ方法でデータを分析するため、データの解釈についての人間の意見や経験を考慮する必要がないという利点があります。 - AIはデータの収集と処理を自動化できるため、データサイエンティストが行っていたルーチン作業をAIが担当することによって、人間の介入が不要になる可能性がある。
→データサイエンティストは、データの収集やクリーニングなどの作業をしなければなりません。しかし、AIは、データの自動的な収集やクリーニングを行うことができるため、これらの作業を自動化することができます。これにより、データサイエンティストが行っていたルーチン作業が削減される可能性があり、データ分析のスピードと正確性が向上すると考えられています。 - AIは大量のデータを処理するため、データサイエンティストよりも多くのデータを扱うことができるため、AIによってデータサイエンティストが置き換えられる可能性がある。
→AIは、大量のデータを処理することができるため、データサイエンティストよりも多くのデータを扱うことができます。これにより、AIがデータの分析と解釈を行い、データサイエンティストが行っていた仕事を代替する可能性があると考えられています。
データの分析作業を自動化できるという意見が多いね。AIの性能があがってきているから一部のデータ分析はAIに任せられるようになってきているよ。便利な世の中だね。
データサイエンティストはAIに代替されにくい職業
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
詳しく解説していきます。
複雑なビジネス課題を解決する職業だから
一つ目はデータサイエンティストは複雑なビジネス課題を解決する職業だからです。
データサイエンティストが解決すべきビジネス課題は複雑で、様々な要因を考慮して課題解決を進めていく必要があります。考慮すべき要因は数値化できないものも多くあります。提携企業との関係性、社内事情、人間関係などです。
そのため、ビジネス課題を解決するにはデータ分析の結果だけでは到底判断できません。そこで、データサイエンティストが活躍します。データ分析の結果とビジネス背景を理解した上で、具体的にどのような方向性で課題解決するかを導き出します。
このように、複雑なビジネス課題を解決するためにデータサイエンティストが必ず必要な役割になるためAIに代替される可能性は少ないです。
複雑なことを理解するためにデータが使われることが多いよ。データ分析の結果だけで物事が判断されることはあんまり多くないよ。だからこそ、データサイエンティストがビジネス背景を深く知っていることが重要だよ。
高い柔軟性が求められる職業であるから
二つ目は高い柔軟性が求められる職業であるからです。
データサイエンティストが解決すべき課題は様々な領域に及びます。また、それぞれ状況に応じてビジネス背景は大きく異なります。そのため、一つのやり方に固執していては課題解決を推進することができません。
データサイエンティストは個別の事情を考慮した上で、最善の解決案を探っていくために高い柔軟性が求められる職業です。高い柔軟性が求められるタスクはまだAIは難しく、人間が担うべき役割です。
そのため、高い柔軟性が求めら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あると言えます。
データサイエンティストは柔軟であることが大事だよ。色んな課題を解決できる人材になるには過去のやり方に固執したらダメだよ。柔軟にぬるっとしていた方がいいよ。
AI自体を作る職業であるから
三つめはAI自体を作る職業であるからです。
データサイエンティストはそもそもAI自体を作る職業です。世の中でAIが活用されるようになってきていますが、AIを社会浸透させることは簡単ではありません。
どのようなデータが、どのような形で取得できて、どのようなセキュリティポリシーで・・・など考えることは多岐にわたります。このように多くの観点を抑えながらAIを設計して、実装する必要があるためAIではまだ到達できない領域です。
データサイエンティストはAI自体を作る職業であり、AIに代替される可能性は低いです。
AIを社会浸透させるためにデータサイエンティストは活躍するよ。AIの活用はいろんな観点で考える必要があるから複雑で難しいんだ。AIを作れるようになると一生必要な職業かもしれないね。
もっと詳しく知りたい方はコチラ
データサイエンティストはAIに代替される可能性は少なく、非常に将来有望な職業です。上記に上げた3点の他にも将来有望な理由はさまざまあります。
データサイエンティストの将来性について詳しく知りたい方は下記の記事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将来性が抜群によい職業だよ。市場環境も考えると今後さらに人材の不足が進んで、需要が拡大する職業なんだ。
AIに代替されるデータサイエンティストの特徴3選
データサイエンティストはAIに代替されにくい職業ではありますが、一部のデータ分析作業がAIによって代替されることは事実です。
AIに代替されるデータサイエンティストは価値を提供できていない人です。
ここでは、AIに代替されるデータサイエンティストの特徴3選を解説していきます。
- データ分析が目的化している人
- ビジネス元のコミュニケーションを避ける人
- 情報のアップデートができていない人
詳しく解説していきます。
データ分析が目的化している人
一つ目はデータ分析が目的化している人です。
データ分析はあくまで課題解決の手段にすぎません。ビジネス課題を解決できなければ価値はありません。しかし、一部のデータサイエンティストはデータ分析自体が目的化している人がいます。
データサイエンティストとして、多くの知識を身に付ける中で知識を発揮したくなる気持ちはわかります。ですが、知識がビジネス課題を解決するという目的に使われなければ価値はありません。
目的を考えずにデータ分析することは今後AIでも代替できる分析作業になる可能性があります。
そのため、データ分析が目的化している人はAIに代替されやすい人の特徴と言えます。
学んだ知識は使わないといけないよ。先進技術はなかなか使いどころが難しいところもあるけど、学ぶことが目的になったらダメだよ。どこに使えるかもちゃんと考えることが重要だよ。
ビジネス元のコミュニケーションを避ける人
二つ目はビジネス元のコミュニケーションを避ける人です。
データサイエンティストはビジネス課題を解決する職業です。ビジネス背景を理解せずに課題は解決できません。ビジネス背景を理解せずに分析もできません。
それほどデータサイエンティストにとってビジネス背景を理解することは重要です。ビジネス背景を理解するためにはビジネス元とコミュニケーションすることが必須になります。
ビジネス元とコミュニケーションを避ける人はいずれ分析が目的化して、AIに代替されてしまいます。
ビジネス元とコミュニケーションをしないと、データ分析の活用方法がわからなくなるよ。データサイエンティストは常にビジネス元とは会話をして、ビジネス背景を理解しておくことが重要だよ。
情報のアップデートができていない人
三つ目は情報のアップデートができていない人です。
データサイエンス業界は移り変わりが早く、常に情報がアップデートされます。そのような環境の中で昔の技術に頼っていたら業界においていかれてしまいます。
ビジネス課題が多様化する中で、情報がアップデートされていなければ課題解決の方法も少なくなるため、必然的に提供できる価値が下がっていきます。
データサイエンティストにとって情報のアップデートは重要です。常に情報をアップデートし続けなければ、定型化された業務しかできず、AIに代替されてしまいます。
情報をアップデートしないと引き出しが少なくなっちゃうよ。課題解決できなくなって、データサイエンティストとしての価値が下がっちゃうんだ。常に情報をアップデートし続ける必要があるよ。
価値高いデータサイエンティストは目的意識をもって行動する
価値高いデータサイエンティストは目的意識を持って行動している人です。具体的には下記の3点があげられます。
- 常に目的意識を持ったデータ分析をする
- ビジネス課題を理解するためにビジネス元と積極的にコミュニケーションする
- 課題解決の引き出しを増やすために最新の情報を収集する
詳しく解説していきます。
常に目的意識を持ったデータ分析をする
価値高いデータサイエンティストは目的を持った分析をします。
目的がなければデータ分析をしません。目的が明確でなければ、まずは目的を明確化することを進めます。なぜなら、目的がない分析は価値がないことを知っているからです。
さらには、目的を達成するためにデータ分析である理由を明確にします。目的を達成する手段がデータ分析の他にもあるのであれば、それでもいいからです。
データ分析を行う前の段階で深く考えて、目的を明確化した上でデータ分析をすることが重要です。
価値高いデータサイエンティストは目的を明確にして、目的を持ったデータ分析を実施します。
データ分析は時間と労力を使うからね。目的がない分析をすると時間も労力も無駄になってしまうんだ。価値高いデータサイエンティストは必ず目的をもってデータ分析をしているよ。
ビジネス課題を理解するためにビジネス元と積極的にコミュニケーションする
価値高いデータサイエンティストはビジネス課題を理解するためにビジネス元と積極的にコミュニケーションします。
価値高いデータサイエンティストはビジネス課題を理解していないデータ分析は実施する価値がないことを知っています。さらに、ビジネス課題は日々移り変わることも知っています。
そのため、高頻度でビジネス元と積極的なコミュニケーションをして、ビジネス背景・課題を理解しようとします。こうすることで常に目的に合致したデータ分析を行うことができるため、価値を出し続けることができます。
価値高いデータサイエンティストはビジネス課題を理解し続けるために、ビジネス元とのコミュニケーションを積極的に行います。
ビジネス課題を理解するのは大変なことだよ。色んな事情や制約があって、詳しく理解することでようやく課題を理解できるんだ。だから、いっぱい話して理解を深めるんだよ。
課題解決の引き出しを増やすために最新の情報を収集する
価値高いデータサイエンティストは課題解決の引き出しを増やすために最新の情報を収集します。
価値高いデータサイエンティストは業界の動向をいち早く察知することで、新たな価値を提供できることを知っています。さらに、最新の技術を基に今後数年先の未来でなにが起きるかを考えています。
そのため、最新の情報を常に収集して、自らの引き出しを増やしています。引き出しを増やしておくことで、未来に起きうるビジネス課題を解決する手段を蓄えられるからです。
価値高いデータサイエンティストは常に情報をアップデートして、自身の引き出しを増やすように行動しています。
データ分析でできることが広がっていく中でそれをどうやってビジネス活用できるかを考えているよ。価値高いデータサイエンティストは先回りして考えるんだ。引き出しを増やすために情報収集をしているよ。
価値をあげるために自らのキャリアを考えた上で行動しよう
データサイエンティストとして価値をあげるためには、自らのキャリアを考えた上で行動することが重要です。
どんなデータサイエンティストになりたいかを考えることが最初のステップです。どのようなデータサイエンティストになりたいか？どのように価値を出していくか？を自身の中で明確に考えることが大切です。
もちろん、完全に決めることは難しいですが、自分の中でおぼろげながら将来のキャリアプランを想像することが重要です。
どんなデータサイエンティストになりたいかを考えたら、自身のいまの状況・環境を理解して適切な行動をしましょう。資格を活用して、スキルアップをするもよし。副業するもよし。転職を検討するもよし。行動は人それぞれです。
重要なことは行動することです。価値高いデータサイエンティストになるために行動しましょう。
行動した成果は報酬として返ってきます。データサイエンティストは報酬面でも優れた職業です。データサイエンティストの年収事情を下記に解説しています。ぜひ、ご覧ください。
行動しないと価値はあがらないよ。目的がある程度見えたら、行動することが大事だよ。行動なくして成長なし、だよ。どんな行動をすべきかわからなければぬるったんブログを活用してね。
【現役データサイエンティスト向け】変えるべきやばい環境3選
データサイエンティストとして、価値を上げていくために経験はなによりも重要な要素になります。経験を積むために必要なのが環境です。
環境が悪ければ、価値をあげるために必要な経験を積むことができず、最悪の場合はAIに仕事が代替されてしまします。なにより怖いのが自分では頑張っているつもりでも知らぬ間に価値の低い仕事ばかりしていることが多いということです。
これから解説するような環境に当てはまるのあれば、環境を変えることをオススメします。
下記が、変えるべきやばい環境3選です。
- ビジネス側の情報が入ってこない
- ビジネス元とコミュニケーションする機会がない（将来的にもなさそう）
- 実施している業務が1年以上ほぼ変わっていない
詳しく解説していきます。
ビジネス側の情報が入ってこない
一つ目はビジネス側の情報が入ってこない環境です。なぜなら、ビジネス側の情報が入ってこないと目的意識を持った分析ができないからです。
5~10名ほどの分析チームを組んでいる際によく発生する環境です。5~10名ほどの分析チームになると、リーダー → サブリーダー → 分析担当者のように指示傾向が2段階になることも多くなります。
その際に分析担当者にはビジネス側の情報が落ちてこない、といったことが発生します。
データサイエンティストとして、目的意識を持った分析をすることがなによりも重要です。目的意識を持てない環境で働いていると自然と価値が低い人材に留まってしまいます。
目的意識を持ちたくても情報がないと考えられないからね。ビジネス側の情報が入ってこないとただひたすら分析作業を繰り返す業務になっちゃうよ。AIに代替されちゃいそうだね。
ビジネス元とコミュニケーションする機会がない（将来的にもなさそう）
二つ目はビジネス元とコミュニケーションする機会がない（将来的にもなさそう）環境です。なぜなら、ビジネス課題を解決する経験が積めないからです。
目的意識を持ったデータ分析を行うことができても、最終的にビジネス課題を解決する経験がなければ価値高いデータサイエンティストとは言えません。
ビジネス課題は多種多様であり、定型化できるものではありません。課題解決をする経験は自身でやってみないと身に付かないため、ビジネス元とコミュニケーションして経験をつんでいく以外に方法はありません。
このようにビジネス元とコミュニケーションする機会がなければ、課題解決する経験が持てず、価値が低いデータサイエンティストになってしまいます。
ビジネス課題を解決するのは簡単なことじゃないからね。ビジネス元と何度も会話を繰りかえしながら粘り強く課題を解決していく必要があるよ。これは自分でやってみないと身につかないから機会があるかが重要だよ。
実施している業務が1年以上ほぼ変わっていない
三つ目は実施している業務が1年以上ほぼ変わっていない環境です。なぜなら、同じ業務を繰り返していると情報がアップデートされず、トレンドにおいていかれてしまうからです。
データサイエンス業界は移り変わりが激しい業界です。同じような業務ばかり続けていたら知らぬ間にトレンドにおいていかれているということが発生します。
もちろん、経験したスキルを基に業務を効率よくこなしていくことは重要です。しかし、新たな知見を得られる業務が全くできていなければ情報がアップデートされず、現状にとどまっていることになります。
このような状況は避けるべきであり、一つの基準として「実施している業務が1年以上ほぼ変わっていないこと」です。
実施している業務が1年以上変わっていなければ、情報がアップデートされず、自然と価値の低いデータサイエンティストになってしまいます。
データサイエンティストは経験勝負だからね。自分の中の情報がアップデートされているかを常に考えながら行動することが大事だよ。常に情報をアップデートするように心がけよう。
やばい環境にいるなら転職を検討すべき
「変えるべきやばい環境3選」に当てはまったのであれば、すぐにでも転職を検討すべきです。データサイエンス業界は日進月歩であり、もたもたしているとさらに置いていかれてしまいます。
思い立ったが、すぐ行動することが環境を変えるための第一歩です。
転職を成功させるには「とりあえず転職エージェントに登録してみる」ことです。
データサイエンティストにオススメの転職エージェントは下記にまとめていますので、まずは一度登録してみることをオススメします。
データサイエンティストとして価値をあげていくために優れた環境に身を置くことが重要です。自ら成長できる環境を見つけてキャリアアップしていきましょう。
データサイエンティストにとって環境が一番大事だよ。いい経験が積めるような環境に身を置くことがデータサイエンティストとしても価値をあげる有効な手段だよ。自分で行動しないと環境は変えられないよ。
【まとめ】価値高いデータサイエンティストになるために行動しよう
価値高いデータサイエンティストになるために行動することが重要です。
まずはいまの自身の環境を冷静に分析して、価値があげられる環境かどうかを考えましょう。
十分に環境が優れているのであれば、目的をもってキャリアアップ・スキルアップするための行動をしましょう。環境が優れていない場合は、すぐに転職を検討して環境を変えるための行動しましょう。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストは将来なくなる？
→ほとんどのデータサイエンティストは生き残る！一部のデータサイエンティストはAIに代替される！ - AIに代替されるデータサイエンティストの特徴は？
→付加価値を提供できていない人！人間ならではの付加価値が提供できないとAIに代替される！ - 価値高いデータサイエンティストになるためにはなにをしたらいい？
→目的を明確化して、目的意識をもって、行動をすること！ - 価値高いデータサイエンティストになれる環境に身を置くことが重要！データサイエンティストは経験が一番の成長！
- 自身の環境が優れていなければ、すぐに転職を検討！
もっとデータサイエンティストの魅力について知りたい方は下記の記事でまとめているので、ぜひご覧ください。
今回は以上になります。
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