データサイエンティストとは？仕事内容や必要スキルを見てみよう

データサイエンティストは、企業のビジネス課題をデータ分析で解決する専門家。
ビッグデータの収集や解析、そしてその結果を基にした意思決定支援などが主な役割です。

AIや機械学習などの先端技術を活用し、業界全体におけるデータ活用を推進しています。

近年、データの重要性が急速に増す中、データサイエンティストの需要は多岐にわたる分野で高まり、役割も高度化している傾向です。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、大量のデータを分析してビジネスの意思決定に役立つ洞察を提供する専門職です。

データサイエンス・統計学・機械学習などの高度なスキルを活かして、ビジネス課題を解決します。

また、データサイエンティストは、単なるデータ解析者に留まらず戦略的な提案を行う役割も担っています。

まずは具体的な業務内容や、必要な知識などを見ていきましょう。

データサイエンティストの主な業務内容

データサイエンティストの主な業務は、ヒアリングデータの収集や分析、統計解析や効果検証、そしてデータから導かれるビジネス上の新しい提案です。

これには、データクレンジングや前処理、機械学習モデルの構築などが含まれます。

また、分析結果をビジネスリーダーに分かりやすく伝えることも重要です。

日々の業務では、複雑なアルゴリズムを駆使しながら、製品開発やマーケティング戦略の策定にも大きく貢献します。

データサイエンティストに必要な知識

データサイエンティストには、統計学や機械学習、AIに関する深い知識が必要です。

また、PythonやRといったプログラミングスキル、データベース操作のためのSQL、データ可視化ツールの扱いも求められます。

• Apache Hadoop
• SQL言語
• Python、R、Julia
• 統計学

これらの技術スキルに加えて、ビジネスモデルに対する理解やコミュニケーション能力も重要です。

結果を適切に伝え、チームやクライアントに意思決定の根拠を示す能力が欠かせません。

データアナリストとの違い

データサイエンティストとデータアナリストは、データを扱う点では共通しているものの、その役割やスキルには違いがあります。

データアナリストは主にデータの整理・可視化、ビジネス課題の分析に焦点を当てています。

一方、データサイエンティストは、高いレベルの機械学習モデルやAI技術を活用し、将来の予測や複雑な問題の解決にまで取り組む職種です。

また、戦略立案にも深く関わることが多いのもデータアナリストとの違いです。


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データサイエンティスト誕生の背景と役割

データサイエンティストという職種は、ビッグデータの急増とAI技術の進化に伴って急速に注目されるようになりました。

従来のデータ分析者とは異なり、高度なアルゴリズムや機械学習を用い、データを基にした未来予測やビジネスの最適化を行うのが主な業務です。

この章ではデータサイエンティスト誕生の起源や、現代における役割について解説します。

データサイエンティストはいつから誕生したか

データサイエンティストの誕生は、2000年代後半のビッグデータの急激な増加とAIや機械学習技術の発展が背景にあります。

企業は、これまでの単純なデータ分析だけでは解決できない複雑なビジネス課題に直面するようになり、それを解決するためにデータサイエンティストが生まれました。

GoogleやFacebookなどのテクノロジー企業がデータサイエンティストの需要を牽引し、その後さまざまな業界で必要とされるようになったのも影響しています。

現代社会におけるデータサイエンティストの役割や需要

現代社会では、データサイエンティストはあらゆる業界で重要な役割を担っています。

特に、製造業・金融・医療・マーケティング分野では、データを活用してビジネスの最適化や新製品の開発がさかんです。

AIやビッグデータの活用が進む中で、データサイエンティストの需要は急速に拡大しており、今後もその重要性は高まると予測されています。

データに基づいた意思決定は、これからの時代で競争力を左右する鍵となるでしょう。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストとして働くための道筋はひとつではありません。

特定の専門分野にとらわれず、統計学・プログラミング・ビジネス理解など多岐にわたるスキルが必要とされます。

データサイエンティストになるには、近い職種で実務経験を積んだり、関連スキルを独学やスクールで学んだりするのが一般的なキャリアパスです。

以下では、さらに具体的なキャリアパスについて解説していきます。

近い職種での実務経験を積んでから目指す

データサイエンティストは専門的なスキルと経験を持つ必要があり、いきなり目指すのは難しい場合があります。

そのため、まずは関連する職種で実務経験を積むのが効果的です。

たとえば、開発エンジニアとしてプログラミング技術を磨いたり、データアナリストとしてデータの取り扱いを習熟したりするのが有益です。

また、コンサルタントとしてビジネスの課題解決に携わる経験もかなり役立ちます。

これに加えて、統計学やプログラミングの基礎を独学やスクールで学べば、データサイエンティストとして必要な土台を築けるでしょう。

よって、キャリアの初期段階では、まずは実務を通じてスキルを蓄積することに注力してから、より高度なデータ分析の職種を目指すというキャリパスが理想的です。

データサイエンティストに学歴は必要？

データサイエンティストに学歴は必須ではないものの、高等教育は有利に働く場合が多いです。

特に、統計学、コンピュータサイエンスの知識が必要とされるため、これらの分野の学位を持っているのはアドバンテージになります。

ただし、学歴よりも実務経験やスキルセットが重視される傾向も強く、専門知識を磨くための資格取得や実践的なプロジェクトへの参加が重要です。

独学やオンライン講座を通じてスキルを証明することも、十分可能な職種です。

データサイエンティストになるために役立つ資格

データサイエンティストになるためには、以下のような資格が役立ちます。

これらの資格は、必要なスキルを体系的に学べるだけでなく、データ解析やプログラミング、AIや機械学習の知識を実証するためにも推奨できます。

• 基本情報技術者試験
• データベーススペシャリスト試験
• G検定（AIジェネラリスト検定）
• Pythonエンジニア認定資格
• 統計検定

これらの資格をもって実務での適用力を高めれば、キャリアアップへの基盤を築けるでしょう。

データサイエンティストの魅力

データサイエンティストの魅力は、なんといっても需要と報酬の高さにあります。

また、企業の大規模な課題を解決するやりがいや、社会に大きな影響を与える可能性が高い点もポイント。

さらに、スキルがあれば独立してフリーランスとして活躍するのも容易で、自身のキャリアを自由に設計できるのが魅力です。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

需要と報酬が高い

データサイエンティストは、ビッグデータが主流となりつつある現代社会において非常に高い需要を誇ります。

多くの企業がデータ分析をビジネス戦略の中心に据えている傾向にあり、それに伴ってデータサイエンティストの需要も拡大しています。

その結果、報酬も高く設定されており、一般的なIT職種と比較しても高収入な傾向です。

各転職サイトのデータをみると、経験値による差はあるものの、データサイエンティストの平均年収は600～700万円といえます。

データサイエンティストは、専門性の高さや実績しだいでさらに報酬を上げられる職種です。
スキルアップができれば、より高い年収を期待できるでしょう。

課題解決の規模が大きく、やりがいを感じられる

データサイエンティストは、大規模なデータを解析して企業の課題解決に直接貢献できるため、非常にやりがいを感じる職種です。

たとえば、数百万人の顧客データを基にしたマーケティング戦略の立案や、製品開発の改善に貢献することで、企業の成長に大きな影響を与えられます。

問題解決の規模が大きく、その結果が目に見える形でビジネス成果として現れるため、達成感が非常に高い職種といえるでしょう。

社会に大きな影響を与えられる

データサイエンティストは、社会全体にも大きな影響を与える存在です。
たとえば、医療分野では患者データを解析し、最適な治療法の発見に貢献できます。

また、環境問題や都市計画においても、データを基にした分析がよりよい政策決定やインフラ整備を支えるケースがあります。

このように、データサイエンティストは個々の企業だけでなく、社会全体の課題解決に貢献できる可能性がある職種です。

独立など自身のキャリアアップがしやすい

データサイエンティストは専門スキルが高いため、独立してフリーランスとして働くのも容易です。

企業に属する場合でも、その経験を活かしてCTOやデータ戦略部門のリーダーに昇進するなど、キャリアアップの選択肢が豊富にあります。

また、データサイエンスのスキルは多くの分野で応用可能であり、金融・マーケティング・製造などさまざまな業界で活躍するチャンスもあります。

このようなキャリア自由度の高さが、データサイエンティストの魅力のひとつです。

データサイエンティストの成功事例

ここではデータサイエンティストの成功事例について、企業事例や個人事例を紹介します。

iAnalysis合同会社の事例

主に医療分野でのコンサルティングを行うiAnalysis合同会社は、病床数200という地方総合病院における売上改善を達成しています。

蓄積してはいるものの有効活用できていなかった医療報酬の明細書を、同社はデータ分析できる形にして集計と分析を行いました。

その結果、データから新しい売上捻出のヒントを得られ、そのまま現場適用をサポートするとなんと1億円もの売上げを作り出したそうです。

日立製作所の諸橋政幸さんの事例

日立製作所の諸橋政幸さんは、金融事業部の企画部門などを経て2012年にデータ分析を専門的に行う新設部署へ異動します。

それをきっかけに、ビッグデータやデータ分析に携わるようになりました。

そこから「勉強よりも現場に出て経験を積んだ方が絶対にいい」という気持ちを胸に、データサイエンティストとして磨き上げ、日立製作所で唯一の「シニアデータデザインエキスパート」という肩書きを与えられるまで上りつめました。

2022年には「Kaggle（カグル）」と呼ばれる18万人が集うデータサイエンティストのコンテストにおいてチームで世界3位に輝いたそうです。

現在も日立製作所のトップ人財チームにおいて、データサイエンティストとして第一線で活躍しています。

ワークマンの事例

CMなどでお馴染みのワークマンも、実はデータサイエンスの活用事例があります。

これまで、データ活用がほぼゼロと言われていたワークマンは、導入が手軽な表計算ソフトのExcelによる「データ経営」を実施しました。

社員それぞれが自分で関数を使えるように研修を行うなど、社内に浸透させるような取り組みをやってきたそうです。

また、早くからデータを用いる重要なポジションを任せたり、研修を終えた社員は上流業務をやってもらったりと、モチベーション管理の点においても重要な役割を果たしてきました。

その結果、分析経験を持つ人材が育ち、加盟店の業績も急激に伸びたそうです。

データサイエンティストの専門家としての好事例ではないですが、データサイエンティストの役割の重要性がよくわかる例といえるでしょう。

データサイエンティストでおすすめの企業

データサイエンティストとしてのキャリアを築く上で、技術力やデータ活用に積極的な企業を選ぶことが重要です。

ここでは、業績や環境を参考に、電通国際情報サービス・日立製作所・第一生命ホールディングスをそれぞれ紹介します。

電通国際情報サービス

電通総研

株式会社電通総研の公式ホームページです。2024年1月1日に社名をISID（電通国際情報サービス）から変更しました。 お客様の業務課題に対応する…

同社は、広告やマーケティング分野でのデータ分析に加え、金融や製造などさまざまな業界でのデータ活用を支援しています。

特に、ビッグデータ解析やAIを駆使したマーケティング戦略の立案が強みで、データサイエンティストとして新たな技術とスキルを習得する絶好の環境です。

日立製作所

日立製作所

株式会社日立製作所の公式サイトです。日立は、データとテクノロジーでサステナブルな社会を実現する社会イノベーション事業を推進しています。ITやOT…

同社は、製造業・交通・エネルギーなど多岐にわたる業界においてビッグデータを活用したサービスを提供しており、データサイエンティストにとっては技術力を高める絶好の環境です。

特にAIやIoTとの連携プロジェクトも多数進行しており、革新的なデータ活用に挑戦する機会が豊富にあります。

日立のような大企業で経験を積めば、さらに高みへ行けるようなデータ活用の深い知識が得られるでしょう。

第一生命ホールディングス

第一生命ホールディングス株式会社

第一生命ホールディングス株式会社の公式ホームページです。第一生命グループの理念や戦略、最新ニュース、持続可能な社会づくりへの考えや取組み、財務・…

保険のリスク予測やマーケティング最適化のため、膨大な顧客データを活用してAIや機械学習の技術を積極的に導入しています。

これにより、データサイエンティストとして、金融業界に特化した分析や予測モデルの開発に携わることが可能です。

安定した金融業界でのキャリアを希望する人にとって、魅力的な職場といえるでしょう。

まとめ

データサイエンティストは、ビジネスにおける重要な意思決定をサポートするため、データ分析を通じて貢献する専門職です。

統計学やプログラミングのスキルが求められ、実務経験や資格取得がキャリア形成に役立ちます。

また、報酬が高く、課題解決のスケールが大きいので非常にやりがいを感じられる職業です。

データサイエンティストを目指したいという方は、まず実務経験が積める環境を探すことや、独学やスクールで必要な知識を学ぶことから始めましょう。

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