データサイエンティストはなくなるのか？今後の必要性や理由について解説する

01データサイエンティストとは

最初にデータサイエンティストの定義や類似用語との違いについて解説します。データサイエンティストとはどのような定義であるかを確認し、今後の参考にしていきましょう。

データサイエンティストの定義

データサイエンティストに関する定義は存在しえいませんが、総務省が公開している資料をもとに定義付けをおこないます。

【総務省公開資料より引用】

「データサイエンティスト」についての明確な定義は存在しないが、単に企業内／組織内のデータを集約して処理するだけの人材ではなく、そこから有用な知見を引き出した上で、企業の意思決定に活かすことのできる人材であると言われている。求められる能力としては、統計学に関する知識、分析ツールやデータ処理基盤を使いこなす能力、ビジネスを理解した上で問題を発見し解決できる能力、データ分析で得られた知見を他人に伝えるコミュニケーション能力、といったものが挙げられる。

データアナリストとの違い

類似用語として比較される「データアナリスト」とは、データの処理や現状分析などのフェーズを専門に行っている役割を担います。ビッグデータを分析し、ユーザーの行動や規則性、将来的なニーズなどを見つけ出し、仮説立案・問題解決の手段などを社内へを提案しサービスのプロセスや品質向上に役立てる責務を担当します。担う役割も類似していますが、一般的にデータサイエンティストの方が上位の役割と考えられています。

02データサイエンティストの役割とは

次に、データサイエンティストの役割について解説します。ビジネスシーンにおいて、データ三円ティスとがどのような役割を担っているかを理解し、自社において必要な人材であるかを判断していきましょう。

必要なデータの収集

顧客動向を始めとする様々なデータ収集を行うことは、データサイエンティストの基本的な役割です。サービスを利用する顧客情報や購買情報以外にも、ライバルをはじめとする市場の動向、新たなサービスを展開する場合には対象となる市場や企業情報などを含めて収集する必要があります。ここで注意すべきなのは、情報やデータをただ集めればいいということではなく、自社のビジネスにおいて必要となる情報のみを精査して収集する必要があることを忘れてはいけません。

ビッグデータの分析と解析

収集されたビッグデータを分析、解析するのもデータサイエンティストの役割の1つです。膨大な量のビックデータを活用し、顧客の行動を分析したり解析することで現在のサービスニーズや顧客動向、顧客ニーズについて明らかにすることは、既存ビジネスの見直しや新たなビジネス戦略にも役立ちます。また、他社の動向を分析し顧客ニーズが高い場合には、その理由についての分析も必要となります。分析するだけではなく、内容を解析し傾向などを導くことも重要な役割になると理解しておきましょう。

データ収集に必要な基盤の構築

データはやみくもの集めていても分析や解析はできません。データサイエンティストは、収集する上で必要となる基盤システム構築の役割も担います。実際の構築は、IT部門などが行うことが多くなりますが、どうのような基盤システムが必要であるかの要件を整理し提出することで必要な基盤つくりの一旦を担当することも理解しておきましょう。

03データサイエンティストの必要性とは

データサイエンティストは、本当に不要なのでしょうか。次に、データサイエンティストの必要性とその理由について解説します。データサイエンティストが今後も必要となるかをしっかりと考えていきましょう。

データサイエンティストは今後も必要なのか

データサイエンティストは今後も必要かについての答えは「YES」です。AIなどの発展により不要と言われることも多々ありますが、今後も必要な役割を持っています。次に、その理由について解説していきましょう。

必要な理由1｜高い需要ニーズ

現在の企業経営には、データの蓄積と分析は必須です。データがなければ、経営判断を正しく行うことは難しく、また、生き残っていくためにも市場動向や自社の顧客動向を知ることが必要になるため、常にデータを収集し分析を繰り返す工程が必要になります。この様に、企業におけるデータ収集や分析ニーズは引き続き高く重要のある役割であることが必要とされる理由の1つです。

必要な理由2｜データサイエンティストの不足

データサイエンティストが必要とされる理由の2つめが人材不足です。データサイエンティストはデータアナリストよりも上位に位置付けられ、高いスキルが求められる役割を持っています。その分、データサイエンティストの人材は不足していると言われ、企業において人材確保を行う必要性があります。

04データサイエンティストがなくなるといわれる理由とは

次にデータサイエンティストがなくなると言われる理由についても解説します。どうしてデータサイエンティストはなくなると言われているのでしょうか。その理由を知ることは、今後のデータサイエンティストの位置付けんも影響してきます。

AI技術の大幅な進化

最も大きな理由として上げられるのがAIの進化です。現在、多くのデータサイエンティストは機械学習機能の利用やディープラーニング技術を活用してデータ分析を行っています。その中で、AI技術の進化やAI技術の環境はめまぐるしく進歩しており、未来を予測する機能さめも開発されています。近い将来には、AIを利用するのではなくAIがデータ分析や解析を自動で行われるとさえ言われています。しかし、AIを利用するのはあくまで人であり、経営ビジョンを基に何を求めるかという点を理解できるのは人であることには変りはありません。

役割定義がなく細分化の可能性がある

データサイエンティストの定義でもご紹介しましたが、データサイエンティストには明確な定義がありません。そのため、データサイエンティストの役割や対応する分析の範囲などを細分化する可能性があります。役割の定義がないことで、将来的にはデータサイエンティストの役割がなくなり他の名称で呼ばれるのではないかと想定されることで、データサイエンティストはなくなる可能性があるといわれれます。しかし、実際にはデータサイエンティストに変る役割を担うポジションがないため簡単になるなるとは言い切れません。

スキルアップを継続的に行う必要がある

データサイエンティストは継続的なスキルアップを行う必要があります。AI技術の進歩では何ができるようになっているなど常に情報収集を欠かすことはできません。同時に、統計分析などを始め自分自身のスキルアップを行いデータを分析する基礎知識力を高める必要があります。様々なデータを扱う役割を担うため、知識習得の範囲は大きくなりますが継続的に習得する必要がある点を理解して計画的なスキルアップを行っていきましょう。

05データサイエンティストとして生きるための対処法とは

最後に、データサイエンティストとして生き残るための対処法を解説します。ここまでの内容でデータサイエンティストは無くならないと解説していますが、何もしなくていいということではありません。

業界の知識や課題を継続的に習得する

自社に必要な情報を収集し分析するためには、業界の知識、課題を継続的に習得し自分なりの見解を持っておくことが必要です。業界の動向を把握していないと自社の課題を整理する際の参考になるものがありません。企業が成長し生き残り続けるために必要となる情報収集を行いためにも業界の動向や課題は常に収集し把握することが必要です。

AI技術を上手く活用する技術を身に付ける

AI技術の進歩は早く、日々新しい進歩を遂げています。こうした環境を受け、データサイエンティストは、新しい技術の習得と活用を心掛けておく必要があります。実際に、膨大なビッグデータを扱う際には、システム化された環境やAIを活用した環境での分析を行う必要があります。

情報に敏感になる

データサイエンティストが収集すべき情報は決して業界のものだけではありません。他の業界で開発された新しい仕組みが自社に応用できる場合もありますし、参考にすることで新たな気付きが生まれる可能性もあります。情報を収集することを心掛けることで、自分自身の興味や感心が広がるマインド面の成長にも繋がることも期待できますが、何でも集めればいいといことではありません。薄利多売の収集してしまうと、何から整理していけばいいかが不明になったり無用な情報を集めてしまう可能性もあります。あくまで、有効な情報とは何かを念頭において収集を行っていきましょう。

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06まとめ

本記事では、データサイエンティストはなくなるのかということを軸に必要性の有無や役割について解説しています。今後もその役割を期待されるデータサイエンティストについて理解を深め活躍する際の参考にして頂き、継続的なスキルアップを実施していきましょう。