IT技術を使ってデータを分析し、クライアントの課題把握から解決の提案を行う「データサイエンティスト」。
AIや機械学習を使った職種への需要が高まっていることもあり「データサイエンティストに転職したい」と考えている人は増えてきています。
しかし、転職をして次の職場で成功するためにも本当に将来性がある職種なのか気になるところかと思います。
せっかく転職をしてスキルを身に付けても仕事がなくなってしまったら、また転職を考えなくてはいけません。
この記事では、「データサイエンティスト」の将来性と今後なくなるかどうかを現役データサイエンティストに聞いてみました！
「データサイエンティスト」をこれから目指したい人、将来性が不安だという人はぜひチェックしてみてください。
データサイエンティストとは？
そもそも、データサイエンティストとはどういった職業なのかイマイチ把握していない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とは、AIを使ってデータの収集や整理をし、分析した結果を用いて問題解決をする職業です。
主に、クライアントの課題把握から解決の提案までが大まかな業務の流れになります。
そのため、クライアントとコミュニケーションを取りながら仕事を進めることが多く、ビジネス能力やコミュニケーション能力が必要とされる業務になります。
AIに詳しいコンサルタントのような役割に近いと言っても良いですね。
データサイエンティストの役割
データサイエンティストの役割は、クライアントのビジネス上の課題を解決することです。
主に、以下の業務で問題の解決策を提案していきます。
- データの収集と整理
- データの分析
- データの可視化
- データの解釈と活用
データサイエンティストは、プログラミング技術やデータ可視化ツールを使いこなした上でクライアントと円滑にコミュニケーションを取る必要があります。
そのため、どのスキルも苦手とせずにマルチにこなせるタイプが向いていると言えるでしょう。
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」の主な仕事は、データの利活用を通してクライアントの課題解決をすることになります。
そのために必要なデータを集めて分析したり仮説を検証し、その結果どうすれば課題解決できるのかをクライアントに提案していきます。
エンジニア業務と聞くと、1人でコツコツとデータに向き合うイメージがあるかと思いますが実はクライアントとのやり取りが多くコミュニケーション能力が必要とされる業務でもあります。
「データサイエンティスト」は、
- データを活用できるプログラミングなどの技術
- データを解釈するための統計や数学的な知識
クライアントの課題を把握・整理する能力
の3つが重要です。
クライアントに意図に沿った提案をするためにも技術や知識をスキルアップさせながらも、円滑にコミュニケーションを取る能力が必要とされます。
よって、「データサイエンティスト」はどのスキルも苦手とせずそつなくこなせる人に向いている職種と言えます。
AIの発展によりデータサイエンティストが置かれる危機とは？
データサイエンティストに限らず、AIが発展することによって仕事がなくなることを懸念している職業は多いと言えます。
現状でも、自動化による業務の代替が進んでいる仕事は多く挙げられます。
例えば、ロボットや自動機械が製造ラインで作業を行う工場作業や音声認識技術や自然言語処理技術を使ったコールセンター、自動化された倉庫管理システムやロボットを活用した物流業務などです。
データサイエンティストも自動化が進んでおり、データの前処理やモデルの構築、予測などの作業が自動化され、データサイエンティストの業務が減少する可能性があります。
具体的には、プログラムを書いてデータ分析をしたり、AIを作ったりする仕事が挙げられます。
しかし、データから洞察を得て経営者の意思決定の手助けをしたり、AIが作ったプログラムがきちんと動くのか、業務的に好ましいのか判断したりする仕事は残るでしょう。
データサイエンティストは将来なくなる？
結論から言うと、「データサイエンティスト」はすぐになくなることは考えにくい職種です。
一部では「AIの進化による仕事の減少によってなくなるのでは」という声もあります。しかし、世界的に人工知能の開発が進められており今後ますます普及することからAIや機械学習の需要はより高まってくると言えるでしょう。
ですので、人工知能に必要なビッグデータを取り扱える「データサイエンティスト」はすぐになくなることはない職種ではないでしょうか。
データサイエンティストの仕事が現状でもなくなっている！？
現在のデータサイエンティストの仕事の中でも
- データ分析や統計学に関する知識
- プログラミングに関する知識
- ビジネスに関する知識
といったスキルや知識は、AIでカバーできる範囲になり業務が減っている傾向にあります。
しかし、
- コミュニケーション能力
- クリエイティブな思考力
といった正解が決まっていない考えは、まだAIのカバーは難しく能力値としても足りないと言えます。
しかし、最近ではテキストや音声によるコミュニケーションやAIを使用して音楽や絵画を生成する研究が進んでいます。
最近では、AIがイラストを作成するソフトが話題になっています。
そのため、今後はコミュニケーション能力やクリエイティブな思考力もAIに代替されることが予想されるでしょう。
データサイエンティストの仕事がなくならないために必要なスキル
データサイエンティストの仕事の中でも、データやAIをどうビジネスに活かすのかを考えたり、実際に施策に移すかどうかを判断する仕事は今後もなくなりにくいと言えるでしょう。
このタイプの仕事がなくなると、経営者や政治家の仕事がなくなることになります。
全ての判断をAIに任せるのではなく、AIの情報から実際に人間が必要な情報を取捨選択する必要があります。
AIの情報や結果は100%ではないため、最終的には人間の目と思考が大切になってきます。
意外と最後まで残るのは、肉体労働なのかもしれませんね。
データサイエンティストは人材不足！？
「データサイエンティスト」は企業の需要に対して、深刻な人材不足と言えます。
特に、日本で「データサイエンティスト」の数は少なく、経験豊富な人材は限られています。
企業間でデータを使った分析が主流になっていることもあり「データサイエンティスト」を採用して問題解決を行いたいという企業は急増しています。
ですので今後ますます「データサイエンティスト」の活躍の場が広がるでしょう！
データサイエンティストを必要とする企業
データサイエンティストを必要とする主な企業は、ITコンサルを行う会社やSier、Web系の事業会社などが挙げられます。
各クライアントの課題解決を目的としたITコンサルの会社は数多くの「データサイエンティスト」を募集している企業が多いです。
また、今後多くの企業がデータに詳しい人材を必要とするので、需要は拡大傾向にあります。
エスタイルでは未経験でもデータサイエンティストの転職可能！
「データサイエンティスト」として活躍するには、未経験から転職するのは難しいと言えます。
しかし、当メディアを運営しているエスタイルでは未経験でも「データサイエンティスト」の転職が可能です！
エスタイルでは9割以上のメンバーが未経験からのスタートですが、どのメンバーも今では「データサイエンティスト」として活躍しています！
ポテンシャル採用を積極的に行っているため、学習意欲があり数字を使った分析が好きな人なら相性が良いと言えます。
また、IT関連分野の経験（データ分析職種や、システムエンジニア、ウェブマーケター等）がある場合は「データサイエンティスト」として活躍できる可能性が高いです！
データサイエンティストとして採用されるために必要なスキルや知識
もちろん、未経験ということもあり自分が向いているか向いていないかを見極めるのは大切です。
無事転職に成功し、就職しても仕事が楽しくないと感じたらミスマッチとなるからです。
未経験で「データサイエンティスト」を目指すには、まずはある程度知識に触れて学習意欲が湧くかをチェックしてみましょう。
例えば以下のようなスキルや知識を勉強するのがおすすめです。
資格
- 基本情報技術者試験
- 統計検定2級
経験や知識
- Python,SQLによるデータ加工
- 機械学習に関する知識
- Kaggle出場経験
まずは「データサイエンティスト」の仕事に触れてみましょう！
データサイエンティストが将来的に求められる仕事とは？
データサイエンティストの仕事は、現状では将来的になくなることはありません。
しかし、ただデータ分析やプログラミングができるだけではAIの範囲内になってきて仕事がなくなってしまうリスクはあります。
今から将来を見据えて、データサイエンティストの基本的な業務以外にもできることを増やし企業やクライアントからの需要を高めることも大切です。
ここからは、データサイエンティストが将来的に求められる仕事について紹介していきます。
①機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習を使ってシステムやアルゴリズムを実装する業務です。
機械学習エンジニアは、データサイエンティストよりも高い開発スキルが求められ、データサイエンスに関するスキルだけではなくアプリ開発やWeb開発スキルも必要になります。
また、機械学習を使わなくても、機械学習エンジニアは統計モデルなどのモデルを作成することもあります。
複雑なアルゴリズムを使うため、高いプログラミング能力だけでなく、機械学習や深層学習に関する専門的な知識を同時に身に付けておきましょう。
②コンサルタント業務
コンサルタント業務は、企業や組織に対してビジネス上の問題や課題を解決するためのアドバイスや支援を行う業務です。
データサイエンティストとの共通点は、クライアントのビジネス課題や問題点を分析し、原因を特定することで問題を解決するための最適な方法を提案していくことです。
しかし、コンサルタント業務とデータサイエンティストの違いは、業務内容と専門性の違いにあります。
コンサルタント業務は、経営戦略、組織開発、IT戦略、マーケティング戦略、人材開発など業務内容が非常に幅広く、戦略や手法を提案することが求められます。
データサイエンティストよりビジネス課題の解決に焦点を置いているので、より幅広い知識と経験、コミュニケーション能力が必要とされます。
③データアーキテクト
データアーキテクトは、クラウドサービスやサービスシステムの管理やデータを集計・加工したりするための基盤を作成する業務です。
データサイエンティストは、データ分析のために必要なモデルの作成や、データ加工処理の実装、データ可視化が主な仕事です。
一方でデータアーキテクトは、データ分析のために必要なデータパイプラインの構築と運用が主な仕事です。
このことを踏まえると、技術面だとデータアーキテクトは上流の仕事になります。
データサイエンティストになる人は増えている反面、データアーキテクトはまだまだ少なく需要が高いことから長期的にAI業界に携わりたい場合は転身を考えるのも良いでしょう。
データサイエンティストに転職するならエスタイルへ！
「データサイエンティスト」の仕事の需要はますます高まることから、今後なくなる可能性は低いと言えます。
他のAIエンジニアの仕事への挑戦も可能なことから、万が一「データサイエンティスト」としての役割が減っても活躍できる場はあるため将来的にも安心でしょう。
ぜひ未経験から「データサイエンティスト」にチャレンジしてみませんか？
エスタイルでは皆様からのご応募お待ちしております！
もっとエスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
