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データサイエンティストはDXやビッグデータの注目によりフリーランス市場でも人気の職業です。しかし、「データサイエンティストがなくなる」や「将来性が低い」などの情報を目にして不安になっている方も多いのではないでしょうか。本記事では、データサイエンティストの将来性や需要について解説します。
データサイエンティストとは
データサイエンティストはデータ分析や解析に特化した職業です。DXやビッグデータの注目により人気を集めている職種の1つでもあります。現在では、さまざまな業界がデータ活用に取り組んでおり、分析コンサルタント、データサイエンティスト、データアナリストなどのいわゆる「データエンジニア」の需要は高まっています。
データサイエンティストには広範囲のスキル・知識が必要
データサイエンティストはビッグデータを解析して、ビジネスの意思決定や需要予測などに活かせる状態にするのが目的です。データサイエンスの一般的に下記のような流れで進めていきます。
- ビジネス課題の発見
- ビジネス課題を踏まえた仮説策定
- データ収集・加工
- データ解析・検証
- モデルの構築
- 運用
データサイエンティストはデータ解析やモデル構築が主な仕事ではありますが、データの収集・クレンジングや解析後の可視化など前後の作業に対する知識・経験も求められます。
データサイエンティストは消える？今後も必要なのか
データサイエンティストは「なくなる」や「将来性が低い」と言われることも多いですが、実際はどうなのでしょうか。
結論として、データサイエンティストの需要は今後も続くことが想定されます。今後もデータサイエンティストの需要が続く理由を4つ紹介します。
データサイエンティストが活躍している業界
SNSや顧客データなどのいわゆるビッグデータを活用している業界は増加傾向です。データの活用方法は業界によってさまざまです。例えば、観光業界の場合は宿泊施設の客室単価、連泊数、予約から宿泊までの日数、キャンセル率などのデータを分析して、需要予測や予約（部屋）の最適化を行うことで利益を最大化することができます。このように、データ活用は業界を問わずメリットを出すことができ、実際にデータ活用を始めている企業も増えています。そのため、この観点では今後もデータサイエンティストの需要は継続することが見込まれます。
AIの進化によって仕事が減る可能性
AIの進歩によってデータ判別やディープラーニングの技術が発展するとコストが抑えられるためAIの仕事範囲が増える可能性はあります。この点では、データサイエンティストの仕事が減る可能性があるとも言えるかもしれません。
しかし、データをどのように解析をするかや解析したデータをどのように使うかというフェーズにおいては、AIに移り変わることは考えづらいためデータサイエンティストは今後も必要とされるでしょう。
データ分析市場は拡大傾向
DXやビッグデータが注目される中で、企業のデータ活用の動きは高まっています。矢野経済研究所のデータ ( 調査期間：2020/10〜2020/12 ) では、2023年にはデータ分析関連人材は141,900人に到達する予定です。ちなみに、データ分析関連人材は分析コンサルタント・データサイエンティスト・分析アーキテクト・プロジェクトマネージャーを指しています。
一方で、日経クロストレンドの調査では2017年から2019年にかけてデータサイエンティストの求人数は約8倍になっています。
引用：データサイエンティストの求人数 | 日経クロストレンド
育成環境の強化
データサイエンティストは比較的新しい職種なので、人材が少ないのも特徴です。データサイエンスを学習できるスクールも増えていますが、スクール以外でもデータサイエンティストの育成に力を入れているところがあります。
データサイエンティスト協会
1つ目は、2013年に発足したデータサイエンティスト協会です。データサイエンティスト協会では、スキル・知識の定義や育成のカリキュラム作成、評価制度の構築などデータサイエンティスト育成に関するさまざまな活動を行っています。また、データサイエンティスト協会が実施しているデータサイエンティスト検定というものもあります。
大学でもデータサイエンス学部が増加
2017年に滋賀大学で日本初のデータサイエンス学部が設置されて以降、多くの大学でデータサイエンス学部が設置されており、現在では横浜市立大学、武蔵野大学、立正大学などでデータサイエンス学部が設置されています。
データサイエンティストの将来性
業種問わず企業には大量のデータが蓄積されており、自動車、観光、建築、医療などさまざまな業界でデータ活用が始まっています。一方で、経験豊富なデータサイエンティストは少ないため企業間での競争が過熱している状態です。
現在では、ITスクールや大学などにおいてデータサイエンティストを育成する環境が整ってきていますが、すでに経験があるデータサイエンティストの市場価値は高くフリーランス市場においても多くの企業から引き合いがあります。
そのような状況下で、データサイエンティストの将来性は高く、AIやビッグデータの活用が加速する中で今後も重要な人材となるでしょう。
データサイエンティストとして継続的に案件を獲得する方法
フリーランスデータサイエンティストとして継続的に案件を獲得するためには市場価値を高める必要があります。データサイエンティストとして市場価値を高める方法を紹介します。
AIができない範囲の仕事をできるようにする
今後、データ判別やディープラーニングの技術はAIの仕事になる可能性があります。一方で、AIではできないモデル構築や解析したデータの活用に関してはデータサイエンティストが今後も対応することになるでしょう。つまり、データサイエンティストとしてはAIにはできない範囲の経験を増やし、付加価値を付けていくことが求められます。
最新の技術を取り入れる
Pythonの機械学習ライブラリやビッグデータに関わる技術などに関しては常に最新技術の動向を追っておくと良いでしょう。ビッグデータに関する技術では、HadoopやSparkなどの分散処理システムやGoogle BigQueryなどのDWHに関する知見があると市場価値が高くなるでしょう。
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