データサイエンティストとは？仕事内容・必要なスキル・キャリアパスを徹底解説

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、「このデータから、次に何を判断すべきか」をビジネス視点で示す専門職です。

単なる集計や分析にとどまらず、意思決定に使える形まで落とし込む役割を担います。

数字や文字の羅列であるデータは、それ単体では価値を持ちません。データを意味のある値に「変換」し、解釈することでようやくビジネス価値が生まれます。こうしたデータの「変換」を通して、データとビジネス活動との橋渡しをおこなうことが、データサイエンティストの本質的な役割です。

データサイエンティストが注目される背景

近年、あらゆる業種においてDX（デジタルトランスフォーメーション）が進行しています。DXとは、デジタル技術を活用してビジネスや社会、生活の形・スタイルを変えることを指します。具体的には、企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して製品やサービス、ビジネスモデルを変革することです。

PCやスマートフォンの普及によって、顧客の行動履歴や購買履歴、SNSのコメント内容、位置データ、アクセスログなど、従来は把握できなかった多様なデジタルデータを大量に収集できるようになりました。こうしたビッグデータを経営判断や事業運営に活用する動きが活発化しており、データサイエンティストへの期待が高まっているのです。

また、2030年にIT人材が約45万人不足するという経済産業省の試算もあり、特にデータを適切に扱える人材の不足が深刻化しています。データサイエンティストの需要に対して供給が圧倒的に少ない状況が続いており、市場価値の高い職種となっています。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの業務は多岐にわたりますが、大きく6つのプロセスに分けることができます。

• データ収集と仮説立案
• データ分析・解析
• データの可視化とレポーティング
• 予測モデル・アルゴリズムの構築
• 課題解決策の提案と実装支援
• ステークホルダーとのコミュニケーション

データ収集と仮説立案

データサイエンティストの仕事は、仮説の立案から始まります。仮説が求められるきっかけは大きく2つあります。

一つは、自社の業務システムや顧客管理システム、提供しているサービスなどから収集できるビッグデータがすでにあり、活用方法を探している場合です。企業には日々多くのデータが蓄積されていますが、「データが膨大過ぎて有用な情報を選び出せない」「データをどう分析していいかわからない」といった理由で、データを使った取り組みが後回しになっているケースが少なくありません。

もう一つは、解決すべき経営課題や達成したいビジネス目標に対して、ビッグデータを使って提供できるソリューションを考える場合です。データサイエンティストは、課題解決などに必要となるデータの在りかを調べたり、そのデータが利用可能かどうかを見極めたりします。

データ分析・解析

前処理を終えたデータをもとに、統計学や機械学習の手法を用いてデータ分析をおこないます。データを可視化したり、データの規則性を見出したりしながら、有意なデータ項目を整理していきます。

分析の過程では、因果関係やパターンを正確に見つけ出す必要があります。論理的に筋道を立てて問題を解決する力が不可欠であり、客観的かつ合理的な判断が求められます。

また、分析に使用するツールの選定も重要です。PythonやRといったプログラミング言語、Hadoop Sparkなどのビッグデータ処理フレームワーク、各種統計ツールを適切に使い分けながら分析を進めます。

データの可視化とレポーティング

分析結果がどれほど正確でも、経営層が理解できなければ意思決定には使われません。

そのため、データサイエンティストにはデータを判断できる形に変換する可視化スキルが欠かせません。

分析したデータを資料という形でアウトプットし、見やすいビジュアルに整えることで、経営層や関係部署が理解しやすい形で情報を提供します。

作成したレポートはクライアントや上司などの意思決定者に共有し、施策の提言をおこないます。複雑なデータ分析の結果を、ビジネス課題と結びつけてわかりやすく説明する能力が重要です。

予測モデル・アルゴリズムの構築

機械学習を活用して、将来の予測やシミュレーションをおこなうためのモデルを構築します。たとえば、顧客の離反予測モデルや、需要予測モデル、品質不良発生の予測モデルなどが該当します。

モデル構築では、適切なアルゴリズムの選択、パラメータの調整、モデルの評価と改良を繰り返しおこないます。PythonやRを用いたAI・機械学習プログラミングのスキルが必要となる工程です。

課題解決策の提案と実装支援

分析結果を基に仮説を評価し、ビジネス課題に対する具体的な解決策を提案します。データサイエンティストの役割は、データを分析して終わりではなく、分析したデータを生かせそうな部署や関係者に対してデータ活用を勧めることまで含まれます。

また、提言後の運用や業務設計を見据え、現場をサポートする必要があります。施策後の振り返りと改善もデータサイエンティストの重要な仕事です。

ステークホルダーとのコミュニケーション

データサイエンティストは、営業担当やエンジニアといった社内の関係者に加え、クライアントに対してもデータ分析に関する課題や要件をヒアリングしたり、分析結果をわかりやすく伝えたりする機会が多くあります。

業務担当者との打ち合わせ、経営層へのプレゼンテーション、チームメンバーとの協業など、さまざまな場面でコミュニケーション能力が求められます。傾聴力や協調性、プレゼンテーションスキルなども、データサイエンティストにとって不可欠な能力です。

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協会は、データサイエンティストに必要なスキルを「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3分野に分けて定義しています。

• 統計学・数学の知識
• プログラミングスキル
• 機械学習・AIの知識
• データベース・クラウドの知識
• ビジネススキル
• 自走力とコミュニケーション能力

統計学・数学の知識

データサイエンスは高度な数式を使いこなす必要はありませんが、「この分析結果は信用できるのか」を判断できる程度の統計理解は不可欠です。

データサイエンティストが扱うデータ量は非常に膨大なため、統計・分析ツールを利用することが一般的ですが、分析結果の解釈ができなければ正確なビジネス提案はできません。

統計情報の的確な理解には、統計的検定と統計的分布の知識が必要です。また、機械学習アルゴリズムの背景にある数学的な理論を理解することで、より高度な分析が可能となります。

データの性質や関係性を理解したり、データの前処理、可視化、AIを活用したりする際に、これらの知識が活用されます。ツールを使いこなすためにも、一定水準以上の数学・統計学の知識が求められるのです。

プログラミングスキル

データサイエンティストには、複数のプログラミング言語を使いこなすスキルが求められます。

特にPythonは、データ分析やAI・機械学習に適した言語として広く使用されています。豊富なライブラリが用意されており、データ処理や分析を効率的におこなえます。大量のデータを処理する際はAIの知識も必須になるため、Pythonは習得必須の言語といえるでしょう。

また、R言語は統計解析に特化しており、データサイエンスの現場で頻繁に使用されます。データベースからデータを取り出すためにはSQLの知識も必要です。さらに、XMLなどのデータ形式を扱うスキルも求められます。

機械学習・AIの知識

機械学習モデルの開発スキルは、データサイエンティストの中核をなす能力です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった各種手法を理解し、問題に応じて適切なアルゴリズムを選択できる必要があります。

ディープラーニングの知識も重要性を増しています。画像認識や自然言語処理など、複雑なデータを扱う際にディープラーニングが活用されます。

近年では、生成AIやLLM（大規模言語モデル）への理解も求められるようになっています。ChatGPTなどのLLMの話題についていける知識を持つことで、最新のAI技術をビジネスに活用する提案ができます。

データベース・クラウドの知識

データベース管理の知識は、大量のデータを効率的に扱うために不可欠です。データの構造化、インデックスの設定、クエリの最適化など、データベースに関する深い理解が求められます。

また、クラウドコンピューティングの知識も重要です。GCP（Google Cloud Platform）、AWS（Amazon Web Services）、Microsoft Azureなどのクラウドプラットフォームを活用することで、スケーラブルなデータ分析環境を構築できます。

データ分析ツールの活用スキルも必要です。TableauやPower BIなどのBIツールを使いこなすことで、データの可視化やダッシュボードの作成が効率化されます。

ビジネススキル

データサイエンティストには、技術的なスキルだけでなく、ビジネススキルも求められます。

ロジカルシンキングは、データ分析の過程で因果関係やパターンを正確に見つけ出すために極めて重要です。ドキュメント作成やプレゼンテーションスキルも、分析結果を適切に伝えるために必要となります。

問題解決力と企画力は、ビジネス課題を特定し、データを活用した解決策を提案する際に不可欠です。経営の視点を持ち、自社の事業内容や市場環境を深く理解することで、より実効性の高い提案ができます。

ビジネスの仕組みや市場動向に対する幅広い知識も重要です。業界特有の課題や商習慣を理解していなければ、適切な仮説設定や分析ができません。

自走力とコミュニケーション能力

自走力とは、自身を起点に行動を開始し、状況に応じて軌道修正を図りつつ、品質の良いアウトプットまで推進できる能力のことです。自走できる範囲が広いほど、任せられる仕事が広範囲・抽象的になります。

データサイエンティストとして成長するには、指示待ちではなく、自ら課題を発見し、解決策を考え、実行に移す姿勢が求められます。

コミュニケーション能力も、データサイエンティストにとって必要不可欠なスキルです。クライアントが抱える課題を把握するためのヒアリング、チームメンバーとの協業、経営層への提案など、さまざまな場面でコミュニケーションが発生します。

継続的な学習意欲も重要です。データサイエンスの技術は日々進化しており、新しい手法やツールが次々と登場します。常に最新の知識をキャッチアップし、スキルをアップデートし続ける姿勢が求められます。

データサイエンティストと類似職種の違い

データサイエンティストと混同されやすい職種として、データアナリスト、AIエンジニア、データエンジニアがあります。

• データアナリストとの違い
• AIエンジニアとの違い
• データエンジニアとの違い

データアナリストとの違い

データアナリストとデータサイエンティストは、両者ともデータを扱う専門家ですが、担当領域と求められるスキルが異なります。

項目	データアナリスト	データサイエンティスト
主な業務	データの収集と分析に特化	課題抽出・収集と分析・仮説構築・アルゴリズムや予測モデルの実装まで担当
必要なスキル	BIツールを使いこなすスキル、データ処理と分析のスキル	統計学、コンピュータサイエンス、機械学習の高度なスキル
担当領域	狭い（現状の見える化）	広い（未来の予測と事業戦略の提案）
アプローチ	既存のデータを基にした傾向の可視化やレポート作成	過去のデータ分析に加え、機械学習を活用した将来の予測やシミュレーション

データアナリストは主にデータの収集と分析をおこない、現状把握や意思決定のサポートを担います。一方、データサイエンティストは統計学とコンピュータサイエンスを基に、課題の洗い出しから優先順位付け、課題設定、達成目標の明確化、仮説立案、モデル構築までを担当します。

AIエンジニアとの違い

AIエンジニアとデータサイエンティストは、AIを扱うという点で共通していますが、役割が異なります。

AIエンジニアの専門領域は人工知能の活用に関する研究開発です。主な仕事として、AIシステムの開発・実装に特化しており、AIを扱ってシステムを構築します。

一方、データサイエンティストはあくまでツールの一つとしてAIを活用し、ビジネスの課題解決を目指す仕事です。AIエンジニアがシステムをつくる側で、データサイエンティストはシステムを使う側という点が異なります。

データエンジニアとの違い

データエンジニアは、データ基盤の構築・運用に特化した職種です。データの収集、保存、処理、変換を主な業務とし、データサイエンティストが分析に専念できるように、データ基盤を管理・構築します。

データサイエンティストの業務は分析がメインであり、データ分析とビジネス活用が主な役割です。データ収集やデータ前処理といった作業はデータサイエンティストがおこなうこともありますが、このような作業を業務の中心として取り組むのがデータエンジニアです。

実際の業務では両者の区別があいまいになることもしばしばあります。しかし、データサイエンティストには統計学や数学のほか、データベースの知識、数値解析ツールの知識、担当する業務や業界での経験や知識も問われる点が特徴です。

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のキャリアは、スキルレベルに応じて段階的に発展していきます。データサイエンティスト協会のスキルチェックリストでは、「見習いレベル」「独り立ちレベル」「棟梁レベル」「業界を代表するレベル」の4段階が定義されています。

一般的なキャリアパスとしては、新人→ジュニアクラス→リーダー→シニアクラスという流れで成長していきます。

ジュニアクラスから抜け出す条件として、自走できることが重要です。指示された作業をこなすだけでなく、自ら課題を発見し、解決策を考え、実行に移せる能力が求められます。

リーダークラスになると、チームを率いるスキルが必要となります。プロジェクトマネジメントや後輩の育成、ステークホルダーとの調整など、より広範な責任を担います。

シニアクラス以降は、キャリアの方向性が分岐します。専門性を深める道を選ぶ場合、狭義のデータサイエンティストとして高度な技術力を追求します。一方、ビジネス側に軸足を置く道を選ぶ場合、シチズンデータサイエンティストとして、ビジネス課題の解決により重点を置いた活動をおこないます。

IPAが定義するデータサイエンス領域の役割には、「データビジネスストラテジスト」と「データサイエンスプロフェッショナル」という2つのキャリアパスがあります。前者はビジネス戦略の立案に重点を置き、後者は技術的な専門性を極める道です。

データサイエンティストになるには

データサイエンティストになるためには、幅広いスキルの習得が必要です。

まず、情報処理や人工知能（AI）、統計学といったデータサイエンス系の知識を体系的に学ぶ必要があります。くわえて、プログラミング言語（SQL、XML、Python、R）の習得も不可欠です。

さらにセキュリティ知識やデータ倫理についても理解しておく必要があります。個人情報や機密データを扱う機会が多いため、適切なデータ管理とセキュリティ対策の知識が求められます。

ビジネスパーソンの必須スキルである、ロジカルシンキング、コミュニケーション能力、プレゼンテーションスキルも磨く必要があります。

データサイエンティスト検定リテラシーレベルなどの資格取得も有効です。資格は自身のスキルを客観的に証明する手段となり、転職やキャリアアップに有利に働きます。

なお文系出身者でもキャリアチェンジは可能ですが、相応の努力が必要です。統計学やプログラミングといった技術的なスキルを、独学や専門スクールで習得する必要があります。

まとめ

データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、ビジネス課題の解決に貢献する専門職です。統計学、プログラミング、機械学習の知識に加えて、ビジネススキルやコミュニケーション能力が求められる、高度な専門性を持つ職種といえます。

データアナリストやAIエンジニア、データエンジニアといった類似職種とは、担当領域や求められるスキルが異なります。データサイエンティストは、データの収集から分析、モデル構築、課題解決策の提案まで、幅広い業務を担当する点が特徴です。

キャリアパスとしては、見習いレベルから始まり、独り立ちレベル、棟梁レベルへと成長していきます。専門性を深める道とビジネス側に軸足を置く道があり、自身の志向に応じてキャリアを選択できます。

AI技術の発展により、データの収集や分析の一部は自動化される可能性がありますが、ビジネス課題の本質を見抜き、データを活用した戦略を立案する能力は、今後も人間が担うべき領域です。DXの推進やビッグデータ活用の拡大により、データサイエンティストの需要は今後も高まり続けると予想されます。