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- なにも考えずにデータサイエンティストやっているとヤバい理由
- 優秀なデータサイエンティストになるにはドメイン知識が必須な理由
- ドメイン知識をどう選んで、どう身に付ければいいか？
データサイエンスの最新動向が知りたい、データサイエンティストはどのように変化しているの？といった声は多く聞かれます。
筆者は長年データサイエンス業界に身を置いています。常日頃からデータサイエンティストとしてのキャリアの築き方について考えています。
近年DXの流れを受けて、需要が拡大しているデータサイエンティストですが、様々な技術進歩も受けてデータサイエンティストに求められる要素も変わってきていることを実感しています。
特に、今後のデータサイエンティストに重要となる要素が「ドメイン知識」です。
この記事では「データサイエンティストにドメイン知識が重要な理由」を解説していきます。この記事を読むと、データサイエンティストとしてキャリアを築いていく上で重要な視点を持つことができます。
以下、本記事の結論です。
- データサイエンティストになぜドメイン知識が必要なの？
→データ分析で価値を出すためにドメイン知識が絶対に必要だから！ - ドメイン知識が重要になってくるのはなぜ？
→データサイエンスはコモディディ化してきている！ドメイン知識が差別化要素になる！ - どのようなドメイン知識を身に付ければいいの？
→「市場規模の大きさ」・「ドメインの深さ」・「データの入手性」の3つで決めよう！ - ドメイン知識を身に付けて差別化を図ろう！
では、本題に移ります。
データサイエンティストは活躍できる業界の幅が広い
データサイエンティストは活躍できる業界の幅が広いです。
近年、ビッグデータやAI技術の進化により、あらゆる業界においてデータの活用が進んでいます。
例えば、小売業界ではPOSデータやセンサーデータを用いた在庫管理や販売促進の最適化が行われています。
製造業界ではセンサーデータやIoTデバイスからのデータ収集によって生産ラインの改善やメンテナンスの予測が行われています。
このように、あらゆる業界にデータが存在しており、そのデータを分析することで様々な課題解決が可能になっています。
そのため、データサイエンティストは基本的なデータ分析技術を持っていれば、多くの業界で活躍することができます。
データサイエンティストはどんな業界でもデータさえあれば必要とされる職業だよ。最近はすべての業界でデジタル化が進んでいるから、どんな業界でもデータの有効活用は共通した注目テーマだよ。
データサイエンスの技術はコモディティ化してきている
近年、データサイエンスの技術はコモディディ化してきています。
データサイエンスに必要な技術は、近年急速に進歩してきており、多くのツールやライブラリが公開され、AI技術が普及するにつれて、参入障壁が下がっていると言われています。
具体的には、以下のような点が挙げられます。
- オープンソース技術の発展：PythonやRなどのオープンソースのプログラミング言語を用いたツールが数多く公開されており、無料で利用できることから、データサイエンスに参入する際の負担が少なくなっています。
- クラウドサービスの普及：クラウドサービスを利用することで、ハードウェアやソフトウェアの設定やメンテナンスにかかる手間や費用を削減することができます。
- 自動化技術の発展：機械学習モデルの自動化やハイパーパラメータの自動最適化など、データサイエンスの作業の自動化技術が進歩しており、より高速かつ正確な分析が可能になっています。
以上のように、データサイエンスに必要な技術はコモディティ化してきており、参入障壁が下がってきている状況になっています。
筆者がマネジメントをしていて、重要だと思うことを下記で述べているので、ぜひご覧ください。
⇒【マネジメントしてて思うこと】データサイエンティストはキャラづくりが大事って話
オープンソースで恩恵を受けている一方で、データサイエンティストとして他社との差別化が難しくなってきているのは事実だよ。データサイエンスへの参入障壁が下がってきているのは初心者には嬉しいけど、昔からいる人にとってはなんだか悲しい気持ちにもなるね。
データサイエンティストにドメイン知識が重要な理由
データサイエンティストにドメイン知識が重要な理由は下記の3点です。
- 課題を正確に理解しないといけないから
- 深く分析しないといけないから
- 次に何をすべきかを導き出さないといけないから
詳しく解説していきます。
①課題を正確に理解しないといけないから
一つ目の理由は「課題を正確に理解しないといけないから」です。
データサイエンティストにとって、課題を正確に理解することは非常に重要です。そのためには、その業界や分野について深い知識を持つことが欠かせません。
例えば、医療分野でのデータサイエンスのプロジェクトにおいては、医療知識が必要不可欠です。医療の専門用語や手順、治療方法などについて理解することが、データの分析やモデルの開発につながります。
逆に、医療知識がなければ、医療分野の課題を正確に理解することができず、有効な解決策を導き出すことができません。
データサイエンティストとして課題を理解することが最重要だからね。理解ができない課題を解決することはできないよ。課題を深く理解するためにドメイン知識が必須だよ。
➁深く分析しないといけないから
二つ目の理由は「深く分析しないといけないから」です。
データサイエンスのプロジェクトにおいては、データの分析が必要不可欠です。しかし、単にデータを分析するだけでは、深い理解を得ることができません。
例えば、金融分野でのデータサイエンスのプロジェクトにおいては、金融商品や市場動向について深い知識を持つことが求められます。市場動向や金融商品の特性を理解することができれば、それに基づいてデータの分析を進めることができます。そして、より深い洞察を得ることができます。
データ分析の結果、深い示唆を得るためにもドメイン知識が重要だよ。ドメイン知識がないとデータ分析に必要な仮説→検証の流れができないからね。
➂次に何をすべきかを導き出さないといけないから
三つ目の理由は「次に何をすべきかを導き出さないといけないから」です。
データサイエンティストは、単にデータ分析結果を提供するだけではなく、その結果に基づいてビジネス戦略やアクションプランを策定することが求められます。
そのためには、データ分析の結果をビジネスに結びつけるための知見が必要であり、業界や分野の知識を持つことが求められます。
そうすることで、データ分析の結果を的確に活用し、ビジネス上の成果を出すことができます。
データ分析の結果、どのような改善策を導き出すかまで考えるのがデータサイエンティストの仕事だよ。有効な策を考えることにもやっぱりドメイン知識が必要なんだ。
ドメインに精通していることが差別化要素になる
データサイエンス技術がコモディティ化している現在、データサイエンティストに求められるスキルに変化が生じています。
その中でも、「ドメインに精通していること」が差別化要素になっていると言えます。
ドメイン知識がなければ「データ分析」の”ノウハウコレクタ”になってしまう
ドメイン知識がなければ「データ分析」の”ノウハウコレクタ”になってしまいます。
データ分析はその業界や分野の特性を考慮しながら、データを分析し、その結果から具体的な問題解決策を導き出すことが求められます。そのため、分析の前提条件として、その業界や分野について深い知識を持っていることが必要不可欠です。
問題解決策を考えられなければ、「なんか分析に詳しくて、すごそうな分析だけやってくれた人」になっちゃうからね。データ分析の”ノウハウコレクタ”になってはいけないよ。
他のデータサイエンティストと一線を画すにはドメイン知識が必須
他のデータサイエンティストと一線を画すには、ドメイン知識が必須です。
データサイエンス技術自体は誰でも学ぶことができますが、その技術をどのようにビジネスに適用し、どのような価値を生み出すかということは、その業界や分野に精通している人にしかできません。
データサイエンス技術に加えて、ドメイン知識を持っていることで、より高度で有用なアウトプットを生み出すことができます。
分析する技術は同じでも、分析を活用する部分で差別化するんだ。そのためには、その業界特有の知識や背景が必要だよ。これは一長一短で身に付けられるものではないから時間をかけて身に付けていくんだよ。
身をおくドメインは3つの観点で決めよう
身をおくドメインは下記の3つの観点で決めましょう。
- 市場規模の大きさ
- ドメインの深さ
- データの入手性
①市場規模の大きさ
一つ目は市場規模の大きさです。
業界の市場規模は重要です。動く金額に比例して、分析によるビジネスインパクトは大きくなります。逆に、規模が小さければデータ分析の必要性が疑われてしまうこともあります。
例えば、医療や金融のように大きな市場を持つ業界であれば、データサイエンティストとしての活躍の幅も広く、ビジネスチャンスも多いでしょう。
市場規模が大きいことが一つの判断軸になるね。動くお金が大きいほどデータ分析がもたらすビジネスインパクトは大きくなるよ。市場規模を意識してドメインを選定しようね。
➁ドメインの深さ
二つ目が、ドメインの深さです。
データサイエンティストとして業界に参入する場合、その業界がどの程度専門的か、深いか、一般的かによって必要な知識やスキルが異なってきます。
専門性の高い業界であればあるほど、ドメイン知識を理解することに時間がかかりますが、他のデータサイエンティストが参入しにくい差別化ポイントを作ることができます。
ドメイン知識を身に付ければ身に付けるほど、他のデータサイエンティストが参入するハードルは高くなるよ。ドメイン知識はコモディディ化しにくいから、時間をかけて学ぶ価値があるよ。
➂データの入手性
三つ目が、データの入手性です。
データサイエンスの最も重要な資源はデータであり、そのデータを入手できるかどうかが、業界や分野を決定する上で重要なファクターとなります。
業界によってはデータがいまだに紙メインで管理されていて、デジタルデータが少ない業界もあります。そのような業過はデータサイエンティストは活躍しにくいです。
データが入手しやすい業界であれば、データ分析を行う上でも利点があるでしょう。
データが多く入手できる業界を選択した方がいいよ。データサイエンティストが活躍できるのは莫大なデータがある環境だからね。データの入手性も考慮してドメインを選ぼうね。
ドメイン知識の身に付け方
ドメイン知識の身に付け方としては主に以下の3つがあります。
- 実業務でデータ分析しながら身に付ける
- クラウドソーシングで仕事を受ける方法
- 自分で小さく始めてみる
①実業務でデータ分析しながら身に付ける
一つ目は実業務でデータ分析しながら身に付けることです。
最も理想的な方法です。データサイエンスは、実際にビジネスの現場での問題解決に役立てることが重要です。
実際の業務でデータ分析を行いながら、業界や分野についての知識を深めることができます。そのためには、該当するプロジェクトに割り当てられなければなりません。
ちょうどよくそのようなプロジェクトがあればよいですが、身に付けたいドメイン領域のプロジェクトがない場合は別の方法を検討する必要があります。
実業務でデータ分析しながら学べるといいよね。こればかりは在籍している会社にも依存するからね。自分がやりたいプロジェクトがあったら積極的に手を挙げることが大事だね。
➁クラウドソーシングで仕事を受ける方法
二つ目はクラウドソーシングで仕事を受ける方法です。
クラウドソーシングとは、インターネットを通じて仕事を発注したり、受注したりする方法です。CrowdWorksなどのプラットフォームを利用して、自分が興味のある業界や分野の仕事を受けることで、知識を深めることができます。
例えば、下記のように「データ分析 アパレル」などと検索をかけるとアパレル業界のデータ分析の案件がヒットします。このような案件に応募することで希望業界の案件に携わることができます。
仕事を通じて業界や分野の専門用語やトレンドを知ることができるため、自己学習の手助けにもなります。本業がある方は、副業として取り組む必要があるので時間的制約などに注意が必要です。
実際に自分で仕事を探してくる方法だね。「データ分析+”業界”」で検索すれば、志望する案件を見つけられるよ。ただ、副業的に取り組むことになるから会社の規約などへの注意が必要だよ。
➂自分で小さく始めてみる
三つ目は自分で小さく始めてみることです。
領域によっては自分で小さく始めて、ドメイン知識を得ていく方法もあります。
「WEBマーケティング」の分野であれば、自分でブログやSNSを運営して学ぶこともできます。「教育」の分野であれば、Udemyなどのオンライン学習サイトで講座を作成してみることで、自分自身でデータ分析を行いながら、業界や分野について学ぶことができます。
このような方法であれば、自分自身で実践しながら、データサイエンスの能力を向上させることができます。
自分でやってみれば自ずとドメイン知識は身に付くよ。志望する領域で自分でできることはないか考えてみようね。小さく始められることを見つけるのがポイントだよ。
【まとめ】ドメイン知識を身に付けて差別化を図ろう！
今回はデータサイエンティストにドメイン知識が求められていくことを解説しました。
今後のデータサイエンティストの差別化戦略として、ドメイン知識は非常に重要になってきます。自分自身のブランディングも含めてドメイン知識を固めていくことを考えなければ、データサイエンスのコモディディ化の流れに埋もれてしまうでしょう。
本記事のまとめは下記になります。
- データサイエンティストになぜドメイン知識が必要なの？
→データ分析で価値を出すためにドメイン知識が絶対に必要だから！ - ドメイン知識が重要になってくるのはなぜ？
→データサイエンスはコモディディ化してきている！ドメイン知識が差別化要素になる！ - どのようなドメイン知識を身に付ければいいの？
→「市場規模の大きさ」・「ドメインの深さ」・「データの入手性」の3つで決めよう！ - ドメイン知識を身に付けて差別化を図ろう！
今回は以上になります。
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ぬるったんさん、はじめまして！
夜分のコメント失礼いたします。
KIT（@kit_med_favo）と言います。
こちらのブログを見て、データサイエンティストへのキャリアチェンジを模索し始めたものです！
私のキャリアは、看護師→ITビジネス→医療コンサルというものですが、医療DXや新たな医療体験の創出に関わりたく、キャリアを模索していました。
そんな折にぬるったんさんのTwitterアカウントを見つけて、ブログ拝見させて頂き、改めてデータサイエンスのスキルを身に着けようと考え、今日から勉強始めてます！
感謝の気持ちをお伝えしたかったので、コメントさせて頂きました！
夜分遅くに失礼いたしました。
KITさん、はじめまして！
コメントありがとうございます！
すごく、参考にしていただき、嬉しい限りです。
医療DXや医療業界でのデータサイエンティストは今後、日本として注力すべき領域だと考えています。
私はデータサイエンティストとしてキャリアを築いていますが、医療業界の知識を身に付けるには非常に長い時間がかかると思います。
医療業界の知識はそれほど学びにくく、身を置かなければ身に付かないことが多いと思っています。
だからこそ、医療業界からデータサイエンティストになることは個人的にはすごくよい選択肢ではないかと思っています。
どんなにスキルが高いデータサイエンティストも参入しにくいので。
私も医療業界について少し勉強したいと思っていたので共にがんばりましょう！