データサイエンティストの将来性|AIの影響で需要がなくなるって本当?

この記事でわかること
  • ビッグデータの活用が進んでおりデータサイエンティストの将来性は高い
  • AIの影響でデータサイエンティストの仕事がなくなる可能性は低い
  • データサイエンティストとして長く活躍するには、情報のインプットとアウトプットが重要

データサイエンティストの将来性に不安を持っている方はいませんか。最近では、「AIの台頭によってデータサイエンティストの仕事はなくなるのではないか?」と噂されることもあります。

本記事では、データサイエンティストの将来がどうなっていくのか近年の動向をもとに解説します。長く活躍するために必要なスキルや役立つ資格、心構えも紹介するので、これからデータサイエンティストを目指す方、データサイエンティストとして仕事を続けたい方はぜひご覧ください。

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目次

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データサイエンティストの将来性

データサイエンティストは、十分に将来性のある職種であると考えられます。その理由としては、さまざまな業界においてビッグデータの活用が進んでいることや、各種教育機関におけるデータサイエンス教育が強化されていることが挙げられます。

以下で詳しい内容を説明するので参考にしてください。

さまざまな業界でビッグデータの活用が進む

ビッグデータの活用は、今後もあらゆる業界で進むと見られています。ビッグデータには、カスタマーデータやセンサーデータ、ソーシャルメディアデータなどのさまざまな種類があり、各データを組み合わせることで、新たなビジネスやサービスを生み出せる環境になりつつあります。データを通じて、これまでは思いもよらなかった異業種とのコラボレーションで、イノベーションを実現する可能性も期待できます。

このような状況下で、データサイエンティストの役割はますます大きくなると考えられ、将来性に期待できる仕事であるといえます

そもそもデータサイエンティストがどういった仕事か詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティストとは?仕事内容やフリーランス事情を解説

参照 :
平成29年版 情報通信白書(ビッグデータ利活用元年の到来)| 総務省
資料2-1 テレマティクス等を活用した安全運転促進保険等による道路交通の安全|国土交通省
ヘルスケア分野におけるIoT・ビッグデータ利活用事業モデルの考え方|経済産業省

データサイエンティストの年収から見る将来性

独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の「IT人材白書2020」によると、データサイエンティストを含む先端IT従事者の年収は、1,000万円~1,500万円未満が全体の15.2%を占めているほか、600万円~700万円未満が13.6%、700万円~800万円未満・800万円~900万円未満が10.8%となっています。

一方、先端IT非従事者の年収は、500万円~600万円未満が15.2%と最も多く、次いで400万円~500万円未満が14.8%、300万円~400万円未満が10.0%という状況です。年収の分布を見ると、600万円未満までは先端IT非従事者の割合が高く、600万円以上になると先端IT従事者の割合が高くなっています。

また、先端IT従事者と先端IT非従事者がそれぞれ目標とする年収を見てみると、先端IT従事者の40%以上が年収1,000万円~3,000万円を目指しています。それに対して、先端IT非従事者は約46%が年収500万円~1,000万円を目指しており、1,000万円~3,000万円を目指している人は約22%と少ない状況です。

現時点での年収はもちろん、目標とする年収についても、先端IT従事者と先端IT非従事者の差は大きいといえます。同書における調査の回答者は年収が高くなりやすい40代、50代が多い点には留意が必要ですが、先端IT従事者は将来的にも高収入を目標にできる仕事であり、データサイエンティストは高収入を得られる可能性があるという面からも、将来性が期待できる仕事といえるでしょう

データサイエンティストの平均年収について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティストの平均年収|転職後に見込める給料の相場は?

参照 :IT人材白書2020| IPA(独立行政法人情報処理推進機構)

大学などにおけるデータサイエンス教育の強化

日本では、2017年4月に滋賀大学が日本で初めてデータサイエンス学部を開設しました。また、文部科学省は、2019年に「AI戦略などを踏まえたAI人材の育成について」という資料で、大学などにおけるデータサイエンス教育を強化することについて発表しています。

資料には、大学の数理およびデータサイエンス教育の全国展開に12億円、博士人材などへのデータサイエンス教育に6億円といった予算を概算要求するなど、高等教育でデータサイエンス教育に注力するという内容が書かれています。

また、「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開」の協力校を設置し、標準カリキュラムなどを通じて、全国の大学への普及・展開を加速化していこうとする動きも進んでいます。

こうしたさまざまな施策によって、今後データサイエンティストとなる人材が増えることが予想されます。しかし、施策の効果が出るまでには、まだまだ時間がかかるでしょう。ビッグデータの活用が進むスピードと人材育成のスピードは必ずしも一致しないため、今後もデータサイエンティストの需要が高い状況はしばらく続くことが考えられます

2013年にデータサイエンティスト協会が設立

データサイエンティスト育成の動きとしては、2013年に一派社団法人データサイエンティスト協会が設立されていることにも注目すべきでしょう。同協会は、新しい職種であるデータサイエンティストに必要な能力を定義し、高度IT部門人材の育成を行うことを目的として設立されました。協会では個人ならびに企業、大学、学会などの法人会員を募集し、データ分析にかかわる個人・法人がコミュニケーションをとれる場を提供したり、データサイエンティストに関する最新情報を発信したりしています。

参照:
AI戦略などを踏まえたAI人材の育成について|文部科学省
「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開」の協力校の選定について|文部科学省

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データサイエンティストの今後の需要

データサイエンティストは、今後も需要が高い傾向にあると予想されます。その理由は、一定の求人・案件数が存在することに加え、「DX(デジタルトランスフォーメーション)」に対応するデータサイエンティストが不足しているからです。

データサイエンティストの求人案件数から見る需要

2022年12月時点におけるレバテックフリーランスのデータサイエンティストの求人・案件数は450件でした。

データサイエンティストの求人・案件一覧

求人・案件で求められるスキルを見てみると、以下のスキルや経験の需要が高い傾向にありました。

  • SQLを使ったデータの抽出および加工経験
  • 機械学習の基本的なアルゴリズムへの理解
  • BIツールの利用経験
  • 統計学の専門知識
  • AWSやGCPなどクラウド環境での作業経験
  • GitHubを利用した開発経験
  • ツールを利用したデータ分析経験


「SQL」の知識は、ベースとして求められることが多いでしょう。また、「AWS」などのクラウドサービスを利用したシ
ステム開発経験、BIツールの利用経験、データ分析経験を求めている求人・案件が多い傾向です。

IT業界におけるデータサイエンティストの不足

「IT人材白書2020」によると、DXに取り組んでいるIT企業のうちの37.8%は、データサイエンティストは「いないが非常に重要」だと認識しています。今後ともDXを推進する予定の企業には、まだまだデータサイエンティストが不足している認識が強いことがうかがえる結果です。

また、「DX白書2021」によると、デジタル事業に対応する人材の「量」の確保状況について、データサイエンティストが「大幅に不足している」と答えた企業は28.4%、「やや不足している」と答えた企業は27.1%でした。両方を合わせると実に55.5%と、過半数のIT企業がデータサイエンティスト不足を認識しています。

これらの数字から、DXに対応できるデータサイエンティストは不足しており、需要があると見込まれます。

これからデータサイエンティストを目指す方は、以下の記事をご覧ください。
未経験からデータサイエンティストになるには|求人内容や役立つ勉強について解説

参照 :
IT人材白書2020| IPA(独立行政法人情報処理推進機構)
DX白書2021| IPA(独立行政法人情報処理推進機構)

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データサイエンティストの将来が危ういと噂される理由

データサイエンティストは基本的に将来性が見込まれる職種ですが、AIの台頭から10年後には仕事がなくなるといった噂もあります。

ここからは、AIがデータサイエンティストに与える影響や、データサイエンティストがいらなくなるといわれる具体的な理由を確認していきましょう。

データサイエンティストの仕事はすぐにはなくならない

データサイエンティストが行うデータ分析やデータ加工・クレンジングの作業は「AIによって代替できる」といわれることがあります。その影響からなのか、「10年後にはデータサイエンティストの仕事はなくなる」といった声もありますが、基本的にはただちに需要がなくなる可能性は低いと考えられます。

総務省の「令和元年情報通信白書」には、日本企業に対するアンケートが掲載されており、AI導入後の3~5年で増える(減る)見込みの仕事の回答結果が掲載されています。

調査結果によると、すでにAIを導入している企業のうち、データサイエンティストが属する研究開発・技術系専門職の仕事が今後「増える」と見込んでいる企業は70%を超えています。データサイエンス領域の仕事をよく知っている企業は、データサイエンティストの需要がすぐになくなるとは考えていないことがうかがえる数字です。

また、IPAと一般社団法人データサイエンティスト協会が発表した「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」においても、「人間よりもAIが計算・処理した方が速度も速く精度も高い識別や予測などの領域は、AIに代替されていくものでしょう」と記されている一方で、「どのようにデータを使って社会にどのような価値を生み出すかをデザインし実行していくことは、人間にしかできない仕事」であるとまとめられています。

これらのことから考えても、データサイエンティストの仕事は「AIの影響ですぐに需要がなくなる職種である」とはいえないでしょう。

参照:
令和元年版 情報通信白書(AIの利用が経済や雇用に与える影響)|総務省
データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説| IPA(独立行政法人情報処理推進機構)・一般社団法人データサイエンティスト協会

スキルが低いデータサイエンティストは需要がなくなる

大学などの教育機関で専門的な知識を習得した人材が増えると、スキルが低いデータサイエンティストは淘汰されていく可能性があります。現在、データサイエンティストは人材不足の状況ですが、将来的に人材が充足すると採用の現場は買い手市場となりスキルが低い人材は企業から求められなくなってしまいます。

そのため、個人のスキルによってはデータサイエンティストとしての将来が必ずしも保障されるとは限りません。

細分化されて名前が変わる可能性がある

そもそもデータサイエンティストの定義は曖昧で、明確な業務内容が決まっていません。そのため、企業が期待する役割と実際のスキルの間にギャップが生まれ、採用後のミスマッチが起こることも少なくないようです。

ミスマッチを防止するためにも、今後はデータサイエンティストが「データエンジニア」「データアナリスト」などの職種名に細分化されていく可能性は高く、将来的にはデータサイエンティストという名称がなくなることが考えられます。ただし、この場合はデータサイエンティストに対する需要そのものがなくなるわけではありません。

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これからデータサイエンティストを目指す方法

最近ではデータサイエンティストを育成する教育機関が出てきていますが、データサイエンティストになるのに必須の学歴や資格はありません。もちろん、専門の教育機関を卒業して目指す道もありますが、データサイエンティストの仕事は知識や実務経験が重視されるので、ほかの職種からキャリアチェンジするパターンも多いようです

たとえば、データベースエンジニアやデータマイニングエンジニアのように、大量のデータを扱うエンジニアはデータサイエンティストとかぶる領域が多く、一定の経験を積んだ後にデータサイエンティストになることができます。

また、マーケティング理論の知識を持つマーケターや金融機関や投資会社でデータを扱うアナリストも、プログラミング言語の知識を身につけることでデータサイエンティストとして活躍できる可能性があります。

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データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストの仕事に必要なスキルはさまざまですが、大まかに分類すると、以下のようなものが挙げられます。

Python・R言語・SQLなどのITスキル

ITスキルは、データエンジニアリングに必要なスキル・知識です。データの分析・解析を実際に処理するためには、ITスキルが欠かせません。データ収集・解析・形式の統一化などのデータ操作を、Python・R言語といったプログラミング言語やSQLを駆使して行い、データ分析を行います。

トランザクションデータベースなどから解析に必要なデータを抽出・加工し、DWH(データウェアハウス)に格納する「ETLツール」を活用するのもITスキルの一つといえます。さらに、データベース製品に関する知識、データベース設計スキル(概念設計・論理設計・物理設計)、パフォーマンスチューニングスキルなども、ITスキルに含まれるでしょう。

昨今のニーズに対応するために、データサイエンティストが新たに身につけたいITスキルとしては、「AWS」「GCP」「Azure」などクラウド関連の知識や、これから利用が増えてくると見込まれる「Go」や「Julia」などのプログラミング言語のスキルが挙げられます。

数学・統計学の知識

データサイエンスには、情報科学系の知識も求められます。クライアントが抱えるビジネス課題に対し、膨大なデータから意味のある解決方法を導き出すには、「数学」や「統計学」の知識が必要です。

実際の作業では、統計モデリングを通じてこれまで分かっていなかったデータの意味や規則性を探します。データ分析を行う「BIツール」を利用しての分析作業にも、統計学の知識が求められます

機械学習に関する知識

「機械学習」とは、人工知能(AI)の一種で、人間の「学習」に相当する機能をコンピューターで実現する技術です。スキルセットの分類としては、データサイエンスの範囲となります。

機械学習は、2つのフェーズに分かれます。1つ目のフェーズは、データを「学習」するフェーズです。2つ目のフェーズは、データ学習済みの状態(学習済みモデル)にデータを入力し、学習したパターンに従って、実際にデータの識別などを行う「推論」です。

機械学習を利用して、膨大なデータの分析・解析を行うことで、人間の手作業では不可能な量のデータ分析も可能となります。ビッグデータを扱うデータサイエンティストにとっては重要となる知識です。

ビジネスにおける課題解決力

データサイエンティストには、クライアントや関係者とコミュニケーションを取ってビジネスの課題を抽出し、問題解決のための目的設定を行い、最終的なビジネスの課題解決を目指す力が必要です。これは、「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」(IPA/一般社団法人データサイエンティスト協会)に示されている3種類のスキルセットのうちの「ビジネス力」に相当します。

課題解決のためには、論理的な思考力はもちろん、関係者から話を引き出すコミュニケーションスキルも必要です。また、データの解析結果から導き出されたビジネス課題の解決方法について、クライアントに分かりやすく説明し、関係各所と調整する力も、広い意味では課題解決力の一部といえます。

データサイエンティストに必要なスキルについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティストに必要なスキル|求人案件で求められるスキルレベルは?

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データサイエンティストとしての将来性につながる資格

データサイエンティストの将来性を明るいものにするために取得しておきたい資格としては、以下のようなものが挙げられます。

  • データベーススペシャリスト試験
  • Python3エンジニア認定データ分析試験
  • G検定・E資格

どの資格も、データサイエンティストの仕事に直結する知識を問われるものばかりです。これらの資格を持っていると、データサイエンティストとして転職する場合や、フリーランスとして独立する場合などに、技術レベルの目安として役立つでしょう。

データベーススペシャリスト試験

国家資格である情報処理技術者試験の一区分である「データベーススペシャリスト試験(DB)」を所持していれば、高度なデータベース技術があることが認められます。基本的には一度取得すれば無期限で有効なので、試験の受け直しは不要です。

本資格に合格するには、データベース製品・データベース設計・運用管理など、データベースに関するあらゆる知識が必要です。令和3年度の秋期試験では、合格率が17.1%となっており、難易度を考えると狭き門だといえます。システム開発の現場でデータベース設計やデータベース製品の運用を経験している場合でも、受験勉強をしてから臨むようにしましょう。

資格名 データベーススペシャリスト試験
運営 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)
試験日 秋期(10月)
受験料 7,500円(税込)
合格基準 午前Ⅰ・Ⅱ、午後Ⅰ・Ⅱすべてで100点満点中60点以上
受験資格 なし
公式サイト https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html


「情報処理技術者試験」を受験したことがない場合は、「基本情報技術者試験」から受験して、「応用情報技術者試験」を取得してから挑戦するというステップを踏むと良いでしょう。

参照:情報処理技術者試験 情報処理安全確保支援士試験 統計資料 令和3年度試験 全試験区分版|独立行政法人情報処理推進機構(IPA)

Python3エンジニア認定データ分析試験

多くのデータサイエンティストの求人において応募条件として挙げられている「Python」の基本的な知識を問われる資格試験が「Python3エンジニア認定データ分析試験」です。

Pythonは、データ解析・分析に便利なプログラミング言語であり、データサイエンティストのデータ分析作業に大いに役立つ言語です。試験内容自体は基礎が中心とされており、Pythonを勉強するために利用するのも適しています。

資格名 Python3エンジニア認定データ分析試験
運営 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
試験日 通年
受験料 10,000円(税別)
合格基準 正答率70%
受験資格 なし
公式サイト https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist


主教材である「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」(翔泳社)からの出題範囲が明示されており、本番の試験は通年で随時受験できます。指定の書籍をしっかりと読み込み、出題される問題数などを確認して勉強を進めていけば、基本的には取得しやすい資格といえます。

G検定・E資格

G検定・E資格は、ディープラーニングに関する知識を認定する資格です。ディープラーニングは「深層学習」とも呼ばれ、機械学習の一種です。ディープラーニングに関する知識はビッグデータの分析に役立つため、勉強も兼ねて資格取得を目指すと良いでしょう。

資格名 G検定・E資格
運営 一般社団法人日本ディープラーニング協会
試験日 G検定 2023年3月3日(金)・2023年3月4日(土)・2023年7月8日(土)・2023年11月11日(土)
E資格 2023年2月17日(金)・2月18日(土)・2月19日(日)・2023年8月25日(金)・8月26日(土)・8月27日(日)
受験料 G検定 一般:13,200円(税込) 学生:5,500円(税込)
E資格 一般:33,000円(税込) 学生:22,000円(税込)
合格基準 不明
受験資格 G検定 なし
E資格 JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること
公式サイト G検定https://www.jdla.org/certificate/general/
E資格https://www.jdla.org/certificate/engineer/


G検定はジェネラル向け、E資格はエンジニア向けの内容です。G検定では、人工知能の定義・動向など、ディープランニングを事業に活用する人材が知っておきたい知識を問われます。E資格は、応用数学・機械学習・深層学習・開発運用環境の分野から出題され、主にデータエンジニアリング力を問われます。

データサイエンティストのスキルアップにつながる資格について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティストに役立つ資格|難易度や試験内容、必要なスキルを解説

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データサイエンティストとして長く活躍する方法

ITの世界は技術の変化が激しく、データサイエンティストとして長く活躍するには常にスキルを磨く必要があります。スキルを高めるには、以下の方法があるでしょう。

学会や論文を活用してインプットを行う

データサイエンティストとして生き残るには、最新の情報を知ることが重要です。専用のツールの活用事例などを論文を通して把握し、仕事に活かせるようにしましょう。論文は一般に公開される前に学会で発表されることが多いため、いち早く情報を得たい場合は学会に参加するのがおすすめです。

学会では、ほかのデータサイエンティストと交流できるので、同じデータサイエンティストとして刺激を受けたり、悩みを相談してヒントを得たりできるかもしれません。

SNSやブログを活用してアウトプットを行う

インプットした情報は第三者に伝えたり、実際の仕事で活用したり、アウトプットすることで自分の中に定着させられます。

論文や学会で学んだ内容は改めて自分の言葉として、ブログやSNSなどにまとめて発信してみると良いでしょう。情報発信することで第三者からの反応が得られ、知識をブラッシュアップできる可能性もあります。また、実務で得られた知見についても文章にして書き残すことで頭の中を整理できます。

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市場価値の高いデータサイエンティストを目指そう

データサイエンティストの将来性は十分にあるといえます。AIが普及したとしても、データ分析の方法をどうするかといった複雑な判断は、これまで通り、人間が担当しなければならないでしょう。

ただし、データサイエンティストの将来性は安泰であると考え、あまり勉強しなくなると、保有スキルはすぐに古くなってしまうリスクもあります。市場価値の高いデータサイエンティストになるには、自身に足りないスキルを補い、常に実力を高めるように意識しましょう。

※本記事は2022年12月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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※相場算出に個人情報の取得はおこないません。

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