データサイエンティストの将来性は高い？活躍し続けるために必要なこと
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- データサイエンティストの将来性は期待できる
- 広がるビッグデータの活用
- IT人材の人手不足
- データサイエンスの教育強化
- データサイエンティストとしての将来性を高めるには
- スキルの向上
- 積極的なインプット
- 積極的なアウトプット
- まとめ
データサイエンティストとは、さまざまなデータのなかから有用な情報や知見を見出して企業のビジネス戦略や意思決定をサポートする職種です。
比較的新しくできた職業のため、業務内容などはまだあまり広くは知られていませんが、ビッグデータ時代に不可欠な人材としてさまざまな業界で活躍が求められています。ただ、この需要が将来にわたって続くのか気になる方もいるでしょう。
そこでこの記事では、データサイエンティストの将来性と、社会で活躍し続けるために必要なことを紹介します。
データサイエンティストの将来性は期待できる
結論からいうと、データサイエンティストは将来性が期待できる職業です。ここではその理由をいくつか紹介します。
広がるビッグデータの活用
今後もビッグデータの活用はさまざまな業種で進んでいくと考えられます。ビッグデータにも複数の種類がありますが、それぞれ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っているためです。
例えば、自動車保険のサービスでは、自動車の運転情報から安全運転ができていると認められた場合に保険料をキャッシュバックする、といったものがあります。
さまざまなデータの組み合わせから新たなサービスを生み出す時代において、データサイエンティストの役割は大きいといえるでしょう。
IT人材の人手不足
2018年から2019年にわたって実施された経済産業省実施の調査によると、2018年の時点でIT人材はすでに約22万人も不足しているといわれていました。さらに、中位シナリオ（需要の伸びが約5％～2％）でも、2030年には約45万人が不足すると試算されています。
IT人材が不足するなかで、データサイエンティストの求人は右肩上がりで増えており、需要に対して供給が追いつけない状況といえます。
データサイエンスの教育強化
2019年に文部科学省より、大学などにおいてデータサイエンス教育を強化していくとの発表がありました。文部科学省の資料によると、大学の数理およびデータサイエンス教育の全国展開で9億円から12億円へ、博士人材などへのデータサイエンス教育で3億円から6億円へ増額するなど、高等教育でのデータサイエンスに力を注ぐとしています。
また、データサイエンスのモデルカリキュラムに対する協力校を新たに20校設置するなど、大学への普及・全国展開を進める動きも加速化しています。
データサイエンティストとしての将来性を高めるには
将来にわたってデータサイエンティストとして活躍するためには、日頃の努力も欠かせません。以下では、データサイエンティストが自らの将来性を高めるために必要なことをいくつか紹介します。
スキルの向上
データサイエンティストはさまざまなデータを活用し、ビジネス戦略を提案する役割を担います。データサイエンティストとして企業などに価値を提供するためには、データ収集や分析だけでなく、プログラミングやマーケティングの知識を深めておくことが必要です。
習得しておきたいスキルとしては以下のようなものが挙げられます。
プログラミングスキルやAI・機械学習の知識などは、そもそもデータサイエンティストとして働くために必須のスキルです。これに加えて、マーケティングスキルやビジネススキルをアップさせることで、より付加価値の高いデータサイエンティストとして活躍できるようになります。
積極的なインプット
活躍し続けるデータサイエンティストであるためには、日頃から最新の情報収集が欠かせません。技術は日々進歩するため、新しい情報や活用事例などを積極的にインプットできるよう、アンテナを張る必要があります。
最新の情報を収集するには以下のような方法が挙げられます。
情報に対して受け身でいるのではなく、最新の情報を求めて行動を起こすことで、自らの市場価値を高めていく意識が重要です。
積極的なアウトプット
データサイエンティストとして成長し、活躍し続けるためには、インプットだけでなくアウトプットも重要です。アウトプットすることにより、収集した知識を整理し、定着させられるでしょう。
具体的なアウトプットの方法としては、以下のようなやり方があります。
習得した情報や知識を実際に業務で活かすことで、より早く実践的な知識として自分の身に付くでしょう。また、それにより実践した事例や気が付いたことなどをSNSなどで紹介することで、多くの人からアドバイスや他の事例などを得られるようになるかもしれません。そうなれば、より多角的な意見によりさらなる個人のスキルアップへとつながるはずです。
まとめ
AI関連の技術が発展するなかで、多くの仕事が人間からAIに取って代わられるだろうと予測されています。しかしそのような世の中においても、データサイエンティストはまだまだ将来性のある職業といえるでしょう。
データサイエンティストはデータを収集・分析するだけでなく、ビジネス的な視点をもって課題解決などに役立てる仕事です。AIでは果たせない役割も多いため、スキルの高いデータサイエンティストのニーズがなくなることは当分ないと考えられます。ただし、そのような人材であるためには、日頃からスキルアップやインプット・アウトプットを続ける努力が必要となるでしょう。
