データサイエンティストの将来性は？なくなると言われる理由や需要を解説

データサイエンティストとしての就職を検討するにあたって「将来性はあるの？」「データサイエンティストはなくなると聞くけど本当？」と心配になることも多いでしょう。

結論、AIが進歩した現在でもデータサイエンティストの需要は高いため、将来性がある職種だといえます。

将来性があると言える理由は以下の通りです。

「将来なくなる」と言われつつも、データサイエンティストは需要が高く、注目されている職業です。

そこで本記事では、データサイエンティストの将来性はあると言われる理由や、将来なくなると言われている理由、データサイエンティストとして成功するためのスキルなどについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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監修
河合大

株式会社インディバース

SEOコンサルタント/Webエンジニア

新卒で株式会社ワークスアプリケーションズにて、QAエンジニアとして主に認証基盤のテスト担当。OAuth2.0の認証基盤の品質保証業務に従事。
その後株式会社アイデミーにてアフィリエイト広告を利用したマーケティングを、広告主としてリード。
のちに株式会社ポジウィルにて、アフィリエイト広告、その他マーケティングを担当。CMOに就任。
2019年8月に株式会社インディバースを創業。IT系のキャリア領域のメディア運営・アフィリエイトメディア向けのSaaSサービス/Webサイト制作などを行う。

データサイエンティストの将来性は高い？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくことです。

現代では、大量のビッグデータを自社のシステムに持っている多くの企業が、その有益な利用方法を見つけ出せずにいる状況です。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績改善を行えるデータサイエンティストは、今後もニーズが続くでしょう。

また近年の動向として、フリーランスのデータサイエンティストやデータアナリストの需要も高まってきているため、コンサルティングスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

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あわせてクラウドのノウハウを持ったデータサイエンティストなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても需要はなくならない

「AIの影響でデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予想はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが低いと仕事を獲得するのが困難になり得ます。 基盤となるスキルや知識を刷新し、市場価値を上げることが重要となります。

データサイエンティストが将来なくなると言われている理由

ここでは「データサイエンティストが将来なくなる」と言われている理由について解説します。

このように言われる理由は、以下のとおりです。

• AIの進歩で自動化が進んでいるため
• スキル習得の難易度が高いため
• 「つらい」「やめとけ」と言われているため

以下で詳しく解説します。

AIの進歩で自動化が進んでいるため

現代はAIの進歩により、データ解析やモデリングの一部が自動化されたツールが普及しています。

それによりデータ処理や、モデルの開発にかかる手動の作業が減少していることから「データサイエンティストは将来なくなる」と言われるようになりました。

ただしデータをどのように見て、どのようにビジネスの課題を解決するかなど判断することはAIにできないため、データサイエンティストがなくなることはないでしょう。

スキル習得の難易度が高いため

データサイエンティストの役割は「ビジネス課題を解決するために、データを用い分析して改善案を提唱すること」なので、レベルが高いです。

スキルをインプットする難易度が高く、データサイエンティストの人数が需要に対して少ないことが「データサイエンティストは将来なくなる」と言われる理由の一つになっています。

ただし現代においてもデータサイエンティストの需要は高いため、将来的になくなることはないでしょう。

「つらい」「やめとけ」と言われているため

データサイエンティストは「つらい」「やめとけ」と言われることが多いです。

そのことが、将来なくなると言われる理由の一つになっています。

データの解析には粘り強く試行錯誤する必要があり、企業の意思決定に関与する役回りを担うため「つらい」という声があるのは事実です。

しかし、その分給与が他の職種に比べて高く、企業に直接貢献できてやりがいがあることから、現在でも人気な職種となっています。

「将来なくなる」と言われることもありますが、現状人材不足でデータサイエンティストの仕事は需要が高いため、なくなることはないでしょう。

データサイエンティストとして成功するために必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意思決定をする際には統計学の知識が不可欠となります。

例えば、ある商品の売上データを分析する際、統計学のアプローチを用いて需要の見通しを立てたり、有効なマーケティング戦略を定義することが可能です。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を利用してデータを解析し、意思決定のサポート、支援や予測モデルの構築などを行うことで、信頼を得られやすくなります。 学術的な知識と並行して、論理的思考力や戦略的思考力も要求されると認識しておきましょう！

PythonやR言語などのプログラミングスキル

PythonやR言語、PHPといったプログラミング言語の扱えるスキルも、データ分析に必須のスキルです。

PythonやR言語を使用することで、データを可視化したり、統計分析を行ったり、機械学習を実装したりなどをすることができます。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データの分析をし、セグメンテーションを行ってマーケティング戦略を最適化するなどです。

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要求に応えると同時に業務を効率化するためには、上記の言語やフレームワークのスキル獲得が必要です。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストの業務では、多くのデータを取り扱います。

中には、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを取り扱い、分析し、結論を導き出す必要も出てきます。

顧客の移動パターンや購入の履歴、気候データなど、過去の多量のデータを利用して、高度な予測を提供することができます。

どんなに未来予測が得意でも、ビッグデータの扱いができなければ、数値ベースの有効な解決策を提案することはできません。 既存のビッグデータだけではなく、どこから、どんなデータを取るかという設計段階から関与できるようになると、重要なポジションだと評価されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムの知識も覚えておくべきです。

データベースの知識がないと、データの取得や更新、クエリの実行などがスムーズに進みません。

たとえば、クライアント企業の販売データを分析する場合、クエリを作成して必要なデータを取得することが求められます。

さらに、データベースのパフォーマンスを向上させるためには、適切なインデックスの設定が必要です。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの操作と管理がより効率的に行えます。

問題解決能力

データサイエンティストは事業の課題に対して適切なアプローチを見つけ、解決策を示すことが求められます。それゆえ、問題解決力は大事なスキルです。

問題解決力があると、データ分析から考察を引き出すための最良の方法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行うときにも、問題を解消する能力が非常に必要です。

問題を正確に理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

データサイエンティストの仕事内容は？

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を紹介します。

データサイエンティストのミッションは「経営上の課題に対して、データを用いて改善策を提示すること」です。

より質の高い改善策を出すために、以下のようなステップで業務を行います。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

まずデータ分析をするにあたり、データを収集します。

SQLを使ってデータベースからデータを抽出したり、スクレイピングしたりなど、使用したいデータを集める作業が必要です。

データの収集が完了したら、データを使いやすくするために整理や加工をします。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の処理などを実施します。

このように、まずはデータを集めて整理する作業が必要です。

データのクリーニングをする

データの整理が完了したら、データのクリーニングを実施します。

データのクリーニングとは、データに含まれるノイズやエラーを除去することです。

クリーニングを実施することで、異常値の修正や、重複データの削除、不要なデータのフィルタリングを行えます。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルを構築する前段階として重要な作業です。

良質なデータを用意することで、より信頼性の高い結果を導き出せます。

機械学習モデルの開発と評価をする

データを用意できたら、予測や分類を行うモデルを構築し、性能を評価します。

機械学習モデルの開発は、膨大なデータからパターンや関係性を抽出するために重要です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

アウトプットの精度を上げるためにも、モデル構築は重要な作業です。

データを可視化して解釈する

次にデータを可視化して、解釈します。

データをグラフやチャートなど、視覚的に分かる形式に変換することで、データの構造や関係性を直感的に理解することが可能です。

可視化されたデータを分析し、意味を解釈することで、データの分布や傾向、パターンの発見などができます。

これにより、データの傾向に規則性があることを発見できたり、経営戦略につながるデータを発見できたりするので、とても重要な作業です。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを活用して、ビジネスの課題に対する解決策を導き出します。

ここで重要なのが、課題を曖昧にせず明確にしたうえで、データによって解決できる問題を特定することです。

データを探索し、課題解決に役立つ情報やパターンを見つけることで、より精度の高い改善案を出せます。

このようにデータを活用して企業の課題を解決するために、多くのステップを踏んでデータ分析を行うのがデータサイエンティストの仕事内容です。

データサイエンティストになるには？

難易度は高いですが、きちんと学習すれば未経験でも転職を目指すことができます。

データサイエンティストへの就職を目指すためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、プログラミングの基本、特にR言語やPythonの習得は絶対条件です。

他にも機械学習やディープラーニングについて学んでおきましょう。

プログラミングスキル以外で大事なことは、転職活動を始める前に十分な情報を得ておくことです。

データサイエンティストに必要なスキルを把握しないと、自身の理想とは異なるところに就職してしまう可能性があるからです。

そして、どの業界でも共通することですが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを確認し、次の項目をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どの業務範囲を一人で出来るのか

一度作ったポートフォリオに満足しないで、転職活動中に受けたアドバイスや意見を素直に受け入れ改善したり、代替案を用意するのが大切です。

通常の分析や結果が一目で理解できるものではなく、実際のプロジェクトを想定して、「私ならこうするだろう」「このようなデータがあれば、こう読み取れる」という独自の意見を持つことがポイントです。

ちなみに「資格取得するべき？」と悩む未経験者もいるでしょう。

就職には資格より実務経験やポートフォリオのほうが重視され、資格はほとんど見られない企業が多いので、検定や試験を受ける必要はありません。

基本的に未経験者のデータサイエンティストを採用したいと考える企業は、極めて稀なケースです。

未経験OKの募集には、名ばかりのデータサイエンティストの募集であることもあります。

全員ができるような業務を任されたり、募集の内容とは異なる業務を任されることもあるので、現時点で働いている人の評価を見て、それに対応するための対策を立てましょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を説明します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人
• コミュニケーション能力がある人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは、長時間試行錯誤を繰り返す作業が頻繁にあるため、忍耐力を持つ人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を行います。

データのクリーニングと前処理では、単純で反復的な作業が必要となります。

他にもビジネス課題の解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強い人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的な思考力を使ってデータを解釈することが求められます。

モデル構築の過程では、その背後にある数学的な原理やアルゴリズムを理解し、適切に適用することが重要です。

モデルの評価に際しても、客観的で論理的なアプローチが必要です。

このように複雑な課題に直面した時、有効な解決策を探し出せる論理的な思考力を持つ人が、データサイエンティストに適しています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとして収入を得続けるためには、日々学習を続けることが重要です。

データサイエンスや機械学習の分野は急速に進化しており、最新技術やツールが次々と生まれています。

新たな技術についての情報を常に蓄積し、知識が不足しないようになければ、稼ぎ続けるのは難しくなります。

そのため、学習を苦痛と感じず、積極的に学習を続けることができる人にデータサイエンティストに向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを分析する時には、統計的手法や数学的モデルを使用します。

また、予測モデルを構築する際には、確率論や回帰分析といった統計学の手法を活用します。

このように、数学や統計学の知識を利用して業務を行う機会が多いです。

数学や統計学が好きな人や、大学で理系の学部にいた人は、それを職業に活かせるので、適していると言えます。

コミュニケーション能力がある人

データサイエンティストの仕事は一人でできるものではなく、顧客や社内のチームメンバーとの交流を持ちながら行う必要があります。

コミュニケーション能力が不十分だと、要望と一致しない結果を出し、時間や金を無駄にする可能性があります。

コミュニケーション能力は絶対必要なスキルなので、コミュニケーション能力がある人に向いています。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• データサイエンスプロフェッショナル
• データエンジニア
• データビジネスストラテジスト
• グロースハッカー
• プロジェクトマネージャー
• コンサルタント
• フリーランスのデータサイエンティスト

データ処理システムの設計に重点を置いて働きたい人は、データエンジニアの道に進むのがおすすめです。

戦略やビジネスへの価値提供に重点を置いて働きたい人は、データサイエンスプロフェッショナルやデータビジネスストラテジスト、グロースハッカー、コンサルタントが向いています。

マネジメントや育成、教育、進捗管理に興味がある人は、プロジェクトマネージャーやコンサルティングが向いているでしょう。

ワークライフバランスを重視したい人は、フリーランスとして独立するのもおすすめです。

データサイエンティストは多くのキャリアパスがあるので、自分の性格やライフスタイルに合った働き方を目指せます。

データサイエンティストが活躍する業界

ここでは、データサイエンティストが活躍する業界について紹介します。

データサイエンティストが活躍している業界は、以下のとおりです。

• IT・テクノロジー業界
• 金融業界
• 小売業界
• 製造業界
• ヘルスケア業界
• エネルギー業界
• マーケティング・広告業界
• 交通・物流業界

以下で、どのような目的でデータサイエンスが利用されているかを解説します。

IT・テクノロジー業界

IT・テクノロジー業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• SNSでの顧客の行動分析
• 製品の改善
• セキュリティの強化
• マーケティング施策の効果測定

金融業界

銀行、保険、証券会社などの金融業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• リスク管理
• 詐欺検出
• 顧客の分析
• 投資戦略の策定

小売業界

小売業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 顧客の購買行動分析
• 在庫管理
• 商品価格の最適化
• 顧客体験の向上

製造業界

製造業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 製品の品質管理
• 生産プロセスの最適化
• 需要予測
• サプライチェーン管理

ヘルスケア業界

ヘルスケア業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 患者データの分析
• 疾病の早期発見
• 治療方法の改善
• 医薬品開発

エネルギー業界

エネルギー業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 消費パターンの分析
• エネルギー効率の最適化
• 再生可能エネルギーの利用拡大

マーケティング・広告業界

マーケティング・広告業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 顧客セグメンテーション
• キャンペーンの効果測定
• 顧客ロイヤルティの向上

交通・物流業界

交通・物流業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• ルート最適化
• 需要予測
• 輸送コストの削減

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まとめ

本記事では、データサイエンティストの将来性はある理由や、将来なくなると言われている理由を解説しました。

AIの進歩により「将来性がない」「需要がなくなる」と言われることが多いですが、データサイエンティストは現代でも需要が高く、人気な職業です。

以下の理由から、将来性があると言えます。

データサイエンティストになって将来稼ぎ続けられるスキルを身につけられるかどうかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選