スマートフォンの急速な普及と情報処理技術の進展により、個人や企業が扱えるデータ量が飛躍的に増え、大規模なデータの活用が現実のものとなりました。
膨大なデータをリアルタイムで処理することが可能になり、データ活用の重要性はますます高まっています。
こうした状況の中で、データから新たな価値を生み出すことができる「データサイエンティスト」の需要が増しています。
本記事では、データサイエンティストがどのような役割を果たすのか、その背景や将来の展望について詳しく解説します。
＼↓データサイエンティストになる↓／
データサイエンティストの定義
データサイエンスが活用される業界は非常に広範で、さまざまな業種や職種にとって重要なスキルとなりつつあります。
かつてアナログからデジタルへの移行があったように、ITとは無縁と思われていた業種でもデータ活用の波が押し寄せています。
本記事では、需要が急速に高まっているデータサイエンティストという職業について、そしてデータサイエンスそのものが何であるかを解説します。
データサイエンティストとデータサイエンスの概要
まず、データサイエンスとは、アルゴリズムや統計などの情報科学理論を活用してデータを分析し、有益な知見を引き出すことを指します。
一方、データサイエンティストについては、データサイエンティスト協会が「データサイエンスの知識とデータエンジニアリングのスキルを基に、データから価値を創出し、ビジネス課題に対する解決策を提供するプロフェッショナル」と定義しています。
このような専門用語は一般の人にはなじみがないかもしれませんが、実際にはデータサイエンスはすでに私たちの生活に深く根付いています。
例えば、ネット通販のレコメンド機能はその一例です。
膨大な消費者データを分析し、「商品Aを購入した人は商品Bも購入しやすい」というパターンを見つけ出して提案しています。
また、自動運転車のセンサー技術やスポーツにおけるリアルタイム映像解析なども、データサイエンスの応用例です。
こうした技術が私たちの生活を支え、利便性を向上させています。
データサイエンティストの誕生
データサイエンスという言葉が広く注目されるようになったのは2010年代以降ですが、その起源は50年以上前にさかのぼります。
統計解析を業務に活かす専門家は以前から存在し、リサーチャーと呼ばれてきました。
特に2000年代以降、データ活用の手法は大きく進化し、多くの分野でデータサイエンティストの需要が高まっています。
ここでは、2000年代以降の重要な出来事を振り返ります。
2000年代初頭
Windowsの普及やSaaS（Software-as-a-Service）の登場により、個人のパソコン所有が一般化し、インターネットが生活に浸透。これに伴い、扱うデータ量が急増しました。
2002年
データベース管理に関する論文を掲載する「データサイエンスジャーナル」が創刊。
2006年
オートエンコーダを利用したディープラーニング技術により、人工知能が飛躍的に進化。
2008年
Googleなどで「データサイエンティスト」を名乗る人々が現れ、そのスキルや仕事内容が議論されるように。
2010年
インターネット上のデータ転送量が大幅に増加したことで、「ビッグデータ」という用語が提唱。
2012年
画像認識の精度を競う大会で、ディープラーニングを採用したチームが優勝し、GoogleがYouTube画像から猫を認識する技術を発表。これが第三次人工知能ブームに繋がる。
さらに、2004年にはFacebook、2005年にはYouTube、2006年にはTwitterがサービスを開始し、2007年にはiPhoneが発売されました。
これらのサービスとデバイスの登場により、私たちの生活に不可欠なツールが増え、それに伴って扱うデータ量も爆発的に増加しました。
このようなデータ量の急増と技術の進展により、データ活用の重要性が高まり、多様なビジネス課題に対する解決策が求められるようになりました。
そこで生まれたのが、データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを提供するプロフェッショナル、すなわちデータサイエンティストという職業です。
データサイエンティストの需要動向
AI（人工知能）が特定の領域で人間を超えるようになり、AI時代の到来が予想されています。
その基盤技術であるディープラーニングと、それを駆使するデータサイエンティストへの注目は一層高まっています。
2012年以降、日本でもデータサイエンス学部を設立する大学が増え、修士・博士号を取得できる大学院も増加しています。
これにより、データサイエンスを学ぶ重要性とその人材の価値が認識されていることが明らかです。
こうした背景から、データサイエンティストの需要は今後も大きく増加すると考えられます。
一方で、将来的にAIに取って代わられる可能性も議論されています。
確かに、スーパーコンピュータや量子コンピュータによる高速度・高精度な計算処理が求められる領域では、AIが代替する可能性があります。
しかし、データを用いて社会をどう変革し、どこに価値を見出すかは、人間が話し合い、デザインし、実行することが不可欠です。
AIはあくまで計算資源やパートナーとして機能します。
ここにデータサイエンティストの真価があり、単なる「データ解析者」ではない理由もここにあります。
現場と連携し、データから改善策を提案し成果を出せる人材の需要は、今後も減ることなく増え続けるでしょう。
データサイエンティストとデータアナリストの差異
データサイエンティストとデータアナリストの違いは、共通する業務もある一方で、役割の範囲や目的が異なります。
データアナリストは主にデータの収集と分析に特化していますが、データサイエンティストは統計学やコンピュータサイエンスの知識を駆使して、企業の課題解決を目指します。
データサイエンティストの担当領域がより広範である点が、両者の大きな違いです。
具体的には、データサイエンティストはデータ活用の前提として、以下のような作業を行います。
- 課題の洗い出しと優先順位付け
- 課題設定および達成目標の明確化
- 仮説の立案
これらの作業は、以前は事業企画部門やコンサルタントが担っていましたが、ビッグデータの活用が経営戦略に不可欠となったことで、データサイエンティストの役割に含まれるようになりました。
このように、データアナリストは主にデータの「収集」と「分析」に特化していますが、データサイエンティストは「課題抽出」「データ収集と分析」「仮説構築」「アルゴリズムや予測モデルの実装」といった広範な業務を担当する点で異なります。
データサイエンティストの職務内容
データサイエンティストの業務は多岐にわたりますが、一般的には以下の4つのフェーズに分けられます。
流れは次の通りです。
データサイエンティストの業務プロセス
1. 分析企画
・ 分析プロジェクトの立ち上げ
・ 組み込み後の業務設計
2. アプローチ設計とデータ収集
・ 構造化データ処理
・ 非構造化データ処理
3. データ解析
・ データ可視化
・ 結果の評価
4. 業務への組み込み
・ 業務評価と改善
データサイエンティストの主な仕事内容は、大量の蓄積データを分析し、解析結果を「活用」することです。ビッグデータ分析に注目されがちですが、最終的には現場の判断に基づいてビジネスに貢献することが目的となります。
データサイエンティストに必要なスキルセット
1. データサイエンススキル
・ 基礎数学
・ データの理解・検証
・ 機械学習技法
2. データエンジニアリングスキル
・ 環境構築
・ プログラミング
・ ITセキュリティ
・ データ加工
3. ビジネススキル
・ 論理的思考
・ 課題の定義
・ 活動マネジメント
これまで述べてきたように、データサイエンティストには統計解析の専門知識を基盤に、機械学習のスキルやビジネス現場でのマネジメント能力が求められます。
他の職種との比較からも、データサイエンティストはこれらのスキルを融合させ、実際の業務において効果的に活用することが重要です。
まとめ
ここまでデータサイエンティストに関する誕生の背景、今後の需要と業務内容、必要なスキルについて紹介しました。
データサイエンティストの業務は幅広く、その専門性から今後ますます需要が高まる一方で、技術の発展に伴い求められるレベルも高くなります。
したがって、データサイエンティストは専門性を磨き、ビジネスの現場で活躍することで、さらなる社会の発展に貢献できるやりがいのある職業と言えます。
＼↓データサイエンティストになる↓／
