データの分析やデータの活用に関する専門家、「データサイエンティスト」。
ここ数年でデジタルトランスフォーメーション（通称DX）に取り組む企業が増えてきていることにより、データサイエンティストの注目度が高まっています。
今回は、データサイエンティストの将来性と、データサイエンティストとしてキャリアアップする方法について紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。
目次
データサイエンティストとは？
データサイエンティストは、「データの分析と活用の専門家」です。
インターネットの発展やスマートフォンなどの画期的なデバイスの登場によって、マーケティングの主戦場はWebに移行しました。
データサイエンティストは、ツールで取得したデータを高度な解析スキルをもって詳しく分析して改善案やデータの活用方法を追究し、既存事業の改善や新しいビジネスの考案の一助を担います。
データサイエンティストは、Webマーケティングが主流となっている今の時代、そしてこれからの時代に欠かせない職種だと言えるわけです。
データサイエンティストの将来性
昨今、最新鋭の職種として注目が集まっているデータサイエンティストですが、果たしてこのまま注目度や市場ニーズは保たれるのでしょうか？
ここでは、データサイエンティストの将来性について、周辺環境や市況をもとに、3点解説します。
AIとデータサイエンティストの将来性
まずは、AI(人工知能)との関係性です。
特にデータ分析の分野においては、AIがデータサイエンティストの仕事を代替することで、データサイエンティスト職の存在価値が危ぶまれるような見方もできなくはありません。
近年AIの技術は驚くべき早さで発達しているため、「将来的に人の仕事を奪うのではないか」と言われています。
しかし、仮にAIが発達したとしても、実際にデータサイエンティストの仕事をすべてまかなえるようにはなりません。
確かにAIが人の代わりとなって行うことができる作業もありますが、一方で、AIにはできない領域もあります。
データサイエンティストの仕事においては、AIがどれだけ精巧なデータ分析をしても、施策の改善や新規のビジネスの立ち上げを行う際には、社内やクライアントに提案をすることが不可欠です。
特に、このデータ”活用”や”提案”の領域は、AIではなく人による対応の方が重宝されるでしょう。
データサイエンティストにとって、AIは自分の仕事を奪うものではなく、あくまでデータ分析の一手段に過ぎないなのです。
データサイエンティスト人材急増による供給過多はありえるのか？
今は世の中にDX化の潮流が流れているということもあって、データサイエンティストの需要に対して供給量が追いついていない状態です。
そのため、今時点ではデータサイエンティストの希少性が高く、引く手数多な魅力的な職種となっています。
しかし、この状況を受けて、今後はデータサイエンティストを目指す人が増えて、いずれは供給過多な状態に陥ってしまうと予想されます。
確かにこの流れは間違っていませんが、仮に供給過多になったからと言っても、データサイエンティストという職業がなくなるということは考えにくいです。
それだけ、データサイエンティスト職の市場ニーズが高く、今後も求められる職務が増えたり多様化するなど、活躍の場は増える一方だと考えられています。
しかし、将来的にデータサイエンティストの新規求人は少なくなり、ポジション争いは加速します。
この事態に備えて、今のうちにデータサイエンティストとして早期にスキルアップして、職種の中である程度の優位性が保てるように生き残る方法を模索しなくてはならないでしょう。
類似職種の対等による影響
データサイエンティストと近しい領域には、例えばデータアナリストなど、他にも注目されている職種があります。
データの分析や活用をおこなう職種の細かな区別がなくなり、一緒くたにされる可能性があることから、データサイエンティスト独自の価値が築きにくいのではという見方もあります。
しかし、大前提としてこれらの職種とデータサイエンティストでは、おこなう業務が異なります。
そのため、求められる役割やスキルもそれぞれなのです。
確かに、ひとりあたりの稼働領域が広い比較的小さな企業であれば、マーケターがデータサイエンティストの役割を兼任するなどの可能性は考えられますが、すべての企業から必要とされなくなるとは考えにくいでしょう。
データサイエンティストへの需要が完全になくなってしまうことはないと言えます。
データサイエンティストとしてスキルアップするには
今後、ポジション争いが加速することが予想されるデータサイエンティスト。
競争に遅れることなく、より活躍するためにはスキルアップと市場価値の向上は不可欠です。
ここからは、データサイエンティストとしてスキルアップする方法について紹介していきます。
方法1. 普遍的なデータ解析の専門知識を身につける
データサイエンティストの主戦場は、オンライン。
そのため、機械的に見える化・定量化されたデータを解析することがほとんどです。
しかし、このデータ分析の分野は、決して最近できたのではなく、古来から学問として存在するものなのです。
データサイエンティストとして確固たる専門性を築くには、基本に立ち返って解析学などの普遍的な専門知識を得ることも有効です。
便利な解析ツールを持ってすれば、不自由なく業務はできますが、その解析ツールのメカニズムや解析の原理を理解することによって、データサイエンティストとしての本質的な価値を得られます。
方法2. 積極的に大きなプロジェクトに参加する
企業から求められるデータサイエンティストを目指す上で欠かせないのが、「経験」です。
スキルや知識も欠かせませんが、データサイエンティストとして働くことでしか得られない経験も大きな武器になります。
小さなプロジェクトでコツコツと経験を積むことも大切ですが、ある程度スキルや知識が備わってきたら、積極的に大きなプロジェクトに参加するようにしましょう。
大きなプロジェクトに参加することで、データサイエンティストとしてひと回りもふた回りも成長できるようになります。
方法3. 情報をリサーチして取り入れる
変化が早いマーケティング領域では新しい情報をリサーチし、取り入れることも大切です。
最新の情報を持っているデータサイエンティストは、それだけで他のデータサイエンティストよりも当然、優位に立てます。
検索ブラウザやSNSをフル活用し、常に新しい情報を取り入れるようにしましょう。
また、新しい情報をリサーチする上でぜひ取り入れてほしいのが、英語でのリサーチです。
海外は日本よりも情報が多いですし、より新しい情報を手に入れることができるので、海外から最新の情報を手に入れられるようになれば一気に優位に立てるようになります。
データサイエンティストが身につけておくべきスキル
今後も必要とされるデータサイエンティストを目指すのであれば常に勉強し続けて知識とスキルを身につけるべきだと紹介してきましたが、データサイエンティストは具体的にどういったスキルを身につけるべきだと言えるのでしょうか？
データサイエンティストが身につけるべき代表的な3つのスキルについて解説していきます。
スキル1. 統計学など数字に関するスキル
データサイエンティストが取り扱うデータは、数字の集合体です。
そのため、統計学などの数字に関する知識やスキルの取り扱いが必要不可欠になります。
データを分析し何かしらの改善案を提出するにしても、周りを納得させられるだけの根拠がなくては話しを聞いてもらうことができません。
そこで、統計学などに基づいた知識やスキルが求められるわけです。
スキル2. ITスキル
データサイエンティストはアナログな方法ではなく、最先端のデジタル機器やデジタル技術を駆使してデータの分析をおこないます。
そのため、最先端のデジタル機器を取り扱うスキルやデジタル技術を駆使するためのスキルにも長けておかなくてはいけません。
PythonやR言語、SQLなどプログラミング言語やデータベース言語を駆使することになるため、高度なITスキルが求められることになります。
スキル3. 課題解決能力
データサイエンティストはただデータを分析するだけの職業ではありません。
分析したデータをどのように活用するかについても考えなくてはいけません。
そのため、ビジネスにおける課題の解決能力も求められます。
それぞれの部署や経営陣にデータを見せながら説明し、どのようにしてデータを活用して課題を解決していくのかを説明しなくてはいけない場面も出てくるため、ビジネスへの理解はもちろん、課題解決能力も求められます。
データサイエンティストのニーズが高まる業界とは？
データサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせるのであれば、データサイエンティストへのニーズが高まる業界や企業も把握しておくべきです。
そこで、今後データサイエンティストへのニーズが高まるであろう注目の業界や注目の企業を3つほどピックアップしてみました。
業界1. IT業界
データサイエンティストは、デジタルデータの分析と活用が主な業務です。
そのため、デジタルと関わりの強いIT業界からのニーズが高まると予想されます。
IT業界は現時点でデータサイエンティストへのニーズが最も高い業界だと言えますが、その流れは今後さらに加速するでしょう。
今後は、ただ単にWebサイトを作れる制作会社ではなく、Webサイトの制作とデータの分析・活用までおこなえる制作会社など、Web制作会社に求められるレベルも高まると予想されるため、データサイエンティストを必要とするIT企業は増えてくるはずです。
データサイエンティストを目指すのであれば、IT業界の動向はチェックしておくようにしましょう。
業界2. 広告業界
取得できるデータが増えてくるとより精度の高いサービスが求められるようになりますが、今後その煽りを大きく受けると予想されるのが広告業界です。
今の広告業界は広告主の予算を使い切ることに重きをおくような悪い習慣がありますが、今後はデータサイエンティストによってより細かな分析をおこない、より高い成果を上げることを売りにする広告代理店が必ず出てきます。
その流れが加速すると、データの分析と活用の専門家であるデータサイエンティストへのニーズが高まるため、広告業界の動向もチェックするべきだと言えるでしょう。
業界3. DXへの取り組みに注力している企業・注力しようと考えている企業
業界という括りではありませんが、DXへの取り組みに注力している企業やこれから注力しようと考えている企業も、データサイエンティストのニーズが高いと言えます。
DXはデジタル技術を活用してビジネスに変革をもたらす、企業にとって大きな取り組みですが、そんなDXにはデータの活用が欠かせません。
データの活用方法については、
- 業務の効率化
- 提供している製品への活用
- 提供しているサービスへの活用
など、さまざまですが、データの分析と活用の専門家であるデータサイエンティストを欲している企業ばかりです。
そのため、DXに注力している企業やこれからDXに注力しようとしている企業も狙い目だと言えるでしょう。
データサイエンティストのキャリアアップを転職で実現
今回は、データサイエンティストの将来性と、データサイエンティストとしてキャリアアップする方法について紹介しました。
キャリアアップする方法として、情報や専門知識のインプットを挙げましたが、もう一つのプロジェクトへの経験は、いくら自身が頑張っても、それができる環境にいないのであれば実現できません。
キャリアアップの手段として、もっとも有効なのが転職です。
まだ成り手が少ないデータサイエンティストは、さまざまな企業が求めており、今の会社よりも好待遇で受け入れてくれるところも多くあるでしょう。
自身のスキルアップと年収アップを両方とも叶えてくれる可能性も高いです。
転職エージェントウィンスリーでは、データサイエンティストの転職サポートも得意としており、これまで多くのデータサイエンティストの皆さんをお手伝いしてきました。
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