近年、AIや機械学習が急激な発展を遂げているため、なくなる職種が続出するのではないかと危惧されています。特に「データサイエンティストの仕事もAIに代替されるのではないか」「これからの市場でどう生き残ればいいか」と悩んでいる方も多いでしょう。
そこで、この記事ではデータサイエンティストがなくなると言われている理由と将来性について解説します。具体的な仕事内容や需要が高い人材になる方法も紹介するので、データサイエンティストに興味がある方は最後までご覧ください。
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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主な仕事内容は、以下の5つです。
- 顧客の課題を見つける
- データベースを構築する
- データ収集をする
- データ分析をする
- レポートを作成する
顧客の課題を見つける
データサイエンティストは、さまざまなデータをもとに自社やクライアントの課題を特定します。たとえば、消費者の購買行動のトレンドを把握することで、マーケティング戦略を改善できます。また、顧客からのフィードバックを分析することで、製品やサービスの改善点を見つけ出すことが可能です。そのため、改善すべき問題を見つけ出し、その問題を解決するためにどのようなデータが必要かを明確にすることが求められます。
データベースを構築する
改善すべき問題と必要なデータが明確になったら、データベースを構築します。データベースを構築することで大量のデータを一元管理し、必要なデータをすぐに見つけ出せるようになります。たとえば、膨大な顧客データを効率的に管理し、課題解決に必要な情報のみを迅速に抽出することが可能です。また、一元管理することでデータの整合性を保てるため、分析の精度を高められます。
データ収集をする
データベースを構築したら、必要なデータを収集します。市場調査や顧客調査、社内調査などで必要なデータを収集し、構築したデータベースで一元管理を行います。集めたデータの質によって分析の精度が大きく左右されるため、収集したデータの質と量が適切かを確認することが重要です。
データ分析をする
必要なデータを集め終えたら、データ分析を行います。データ分析ツールや開発したシステムを使って、収集した大量のデータを分析することで、課題解決に役立つ有益な洞察を抽出することが可能です。たとえば、売上データや顧客行動パターンを分析することで、より効果的な販売戦略を策定するための洞察が得られます。
レポートを作成する
データ分析で有益な洞察が抽出できたら、クライアントや意思決定者に向けたレポートを作成します。その際、報告を行う相手に応じてレポートの内容を調節することが重要です。たとえば、専門的な知識がないクライアントに報告する際は、専門用語を使用せずにグラフや表を多用したわかりやすいレポートに仕上げる必要があります。
データサイエンティストがなくなると言われる理由
データサイエンティストがなくなると言われている理由は、以下の通りです。
- AIで作業が自動化されるから
- ツールで簡単にデータ分析できるから
- 仕事内容や役割があいまいだから
- 求められるスキルが高すぎるから
- 単価が高いから
AIで作業が自動化されるから
AIが急激に進化しているため、データサイエンティストの仕事が代替されるのではないかと予想されています。たしかに、現在のAIを使えば、専門的な知識がない方でも簡単なデータ分析を行えます。たとえば、ChatGPTに顧客データを読み込ませることで、問題点や改善策などを短時間で把握することが可能です。そのため、AIの発展に伴い、簡単なデータ分析は誰でも行えるようになるでしょう。
ツールで簡単にデータ分析できるから
AIの進歩に伴ってデータ分析ツールも進化しているため、専門知識がなくても誰でも簡単にデータ分析できるようになっています。これにより、データサイエンティストの需要が減少する可能性が考えられます。
たとえば、Microsoftが開発している「Power BI」というデータ分析ツールを活用すると、複雑なデータから有益な情報を抽出し、わかりやすく可視化することが可能です。また、Microsoftアカウントがあれば無料でも基本的なデータ分析が行えるため、専門知識がない社員がデータサイエンティストの業務を代替する機会も増えるでしょう。
仕事内容や役割があいまいだから
データサイエンティストは近年できた職業であるため、仕事内容や役割が明確になっていません。たとえば、データサイエンティストがデータ分析から結果の報告まで行う企業もあれば、データ分析業務のみを任せる企業もあります。そのため、仕事内容や役割があいまいで、職場に定着しないのではないかと懸念されることもあります。
求められるスキルが高すぎるから
データサイエンティストとして活躍するためには、数学や統計学の知見はもちろん、プログラミングスキルやコミュニケーション能力などが必要になります。また、AIやDXが進化し続けているため、常に新しい技術を学び続け、最適なデータ分析を行うスキルが求められています。そのため、優秀なデータサイエンティストを見つけられず、獲得を諦めてしまう企業も少なくないでしょう。
単価が高いから
データサイエンティストになるためには幅広いスキルを習得する必要があるため、希少性が高く、その分報酬も高く設定される傾向にあります。そのため「高い人件費に見合った成果が得られるか」と不安になり、データサイエンティストの雇用をためらっている企業も少なくありません。
データサイエンティストが「将来性がある職業」と言える理由
一部ではデータサイエンティストは今後なくなるのではないかと懸念されていますが、次の理由からこの職業の将来性は非常に高いと言えます。
- AIや機械学習の技術が進歩するから
- DX人材が不足しているから
- ビッグデータを活用する企業が増えるから
- 国がデータサイエンティストの育成に力を入れているから
- 顧客に寄り添えるのは人間だけだから
AIや機械学習の技術が進歩するから
AIや機械学習の進歩に伴い、新しいアルゴリズムやデータ分析ツールが開発されています。そのため、最新技術を追い続け、常に最適な方法でデータ分析できる人材の需要が高まっていくと考えられます。
簡易的なデータ分析は専門知識がない社員でも行えますが、複雑なデータ分析は数学や統計学などの基礎知識を持った人材でなければ行えません。そのため、AIが発展してもデータサイエンティストの仕事が代替される可能性は低いと考えられます。
DX人材が不足しているから
日常のあらゆるものがデータ化されるようになったため、データを効果的に活用したいと考える企業が増えています。しかし、データ分析や戦略策定などの幅広いスキルを持った人材は少ないため、多くの企業がDX人材の獲得に注力しています。そのため、AIや機械学習に関するスキルを身につけることで、市場価値が高い人材になれるでしょう。
ビッグデータを活用する企業が増えるから
今現在は大企業やベンチャー企業など、一部の企業しかビッグデータを活用していません。しかし、DX人材の増加やAIの発展により、今後は中小企業や個人でもビッグデータを扱うようになると考えられています。そのため、データサイエンティストが活躍できる範囲は広がり続け、それに伴って需要も増加していくでしょう。
国がデータサイエンティストの育成に力を入れているから
国は社会問題を解決するために、データサイエンティストの育成に力を入れています。たとえば、経済産業省はデジタル人材の育成を推進するために、ITやDXの知識を学べるプラットフォーム「マナビDX」を開設しています。
また、一橋大学ではAIや統計学を学べる「ソーシャル・データサイエンス学部」が新設され、東京大学ではディープラーニングや情報工学などを学べる「メタバース工学部」が設立されています。このように、国がデータサイエンティストの育成を後押ししているため、データサイエンスを学ぶ人はもちろん、データ分析を取り入れる企業も増えていくでしょう。
顧客に寄り添えるのは人間だけだから
AIや機械学習が進化しても、人間特有の感情やニュアンスを理解して、人間と全く同じようにコミュニケーションを取るのは難しいです。たとえば、クライアントの悩みに共感しながら本質的な課題を見つけ、データ分析の結果をもとに新しい施策を考えていくのは人間にしかできません。そのため、高い専門知識とコミュニケーション能力を持ったデータサイエンティストの需要は今後も高まっていくでしょう。
需要が高いデータサイエンティストになる方法
市場価値を高めたい方は、以下のポイントを押さえながらスキルアップするのがおすすめです。
- 常に新しいスキルを身につける
- 実務経験を重ねる
- 特定の業界・分野に精通する
- 資格を取得する
- コミュニケーション能力を高める
常に新しいスキルを身につける
AIや機械学習は急速に発展を遂げているため、最新技術や新しい分野を常に学び続けることで市場価値が高い人材になれます。たとえば、機械学習の分野で新しいツールやシステムが登場するたびに勉強をすることで、業務効率やデータ分析の精度を高められます。
また、新しいアルゴリズムやデータ処理技術を学ぶことで、より複雑な顧客の問題を解決することが可能です。そのため、市場価値が高い人材になりたい方は、最新技術やトレンドを追い続けて継続的にスキルアップしましょう。
実務経験を重ねる
市場価値を高めたい方は、実務経験を重ねるのがおすすめです。基本的なデータ分析はAIに代替されたとしても、顧客の悩みに寄り添った複雑なデータ分析は経験豊富なデータサイエンティストにしか行えません。そのため、多くのプロジェクトに参画し、理論だけでは得られない貴重な経験と洞察を得ることが重要です。
特定の業界・分野に精通する
データサイエンティストとして成功するためには、特定の業界や分野に精通することが大切です。専門分野を持つことで、その領域におけるデータの理解が深まり、より正確かつ有効な分析を行えます。たとえば、金融業界であれば金融市場の動向を解析し、医療分野であれば患者のデータから治療効果を予測するなど、特定分野に精通することで専門知識を活かせます。
また、特定の業界に特化することで業界に関する知見が深まり、他のデータサイエンティストと差別化を図ることも可能です。そのため、自分の得意分野や過去の経歴をもとに、特定の分野に絞ってデータ分析業務を行うのがおすすめです。
資格を取得する
クライアントや顧客に専門性が高いことをアピールするためには、資格取得も有効です。資格は専門知識があることの証明になり、信頼性向上やキャリアアップに直結します。
たとえば、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定」を取得することで、AIやディープラーニングに関する知見があることを証明できます。資格取得はその分野の知識を体系的に学ぶのに最適な方法なので、スキルアップしたい方は積極的に挑戦してみましょう。
コミュニケーション能力を高める
市場価値を高めるためには、コミュニケーション能力を高めることも重要です。データサイエンティストはデータ分析を行うだけでなく、分析結果をクライアントや意思決定者にわかりやすく伝える能力が求められます。
たとえば、複雑な分析結果を専門知識がないクライアントに説明する際は、専門用語を使わずに図解や動画を使って視覚的に理解できるプレゼン資料を用意する必要があります。コミュニケーション能力が高いとクライアントやメンバーと良好な関係を築き、スムーズに仕事を進められるようになるため、市場価値を高めたい方はコミュニケーション能力も磨いていきましょう。
まとめ
この記事では、データサイエンティストがなくなると言われている理由や、将来性がある職種と言える理由について解説しました。AIで簡単なデータ分析が代替される可能性がありますが、大量のデータをもとに顧客の課題を解決するためには専門知識や実務経験が必要になります。
そのため、データサイエンティストがなくなる可能性は極めて低く、年々需要が高まる可能性が高いです。AIやDXなどの最新技術を活かしながら仕事をしたい方は、データサイエンティストになることを検討してみてください。
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初心者でも顧客データ分析や機械学習を活用したアプリ開発ができるようになるので、データ分析に興味がある方はぜひ詳細をご確認ください。
