データサイエンティストの需要と将来性｜活躍できる業界スキルを紹介

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データサイエンティストの案件

データサイエンティストの需要と将来性

データサイエンティストは比較的新しい職種であり、名前を聞く頻度は増えてきました。データサイエンティストには、需要や将来性がどのくらいあるのでしょうか。日本や世界の状況を含めて解説します。

データサイエンティストの需要

まずは、データサイエンティストの需要の有無を解説します。今の日本の状況を理解することで、データサイエンティストの需要が分かります。

現段階でもいくつかの業界でビッグデータの活用が進んでいる

医療業界や自動車業界など、一部ではすでにビッグデータの活用が進んでいます。ビッグデータとは、全体像の把握ができないほど大きなデータの集まりです。データは日々蓄積されており、AIの機械学習に不可欠な要素です。

たとえば、医療業界の場合、診療報酬の明細書のチェックに多くの時間を費やしていました。しかし、適応する病名を判定できるシステムを導入し、人によるチェック作業を減らすことができました。

自動車業界では走行中の映像データやセンサーで感知した情報を分析し、適切なハンドリングやブレーキ操作、アクセルの制御ができるようにします。これらの例は、AIに膨大なデータを学習させることで実現しており、学習量が増えるほど精度が上がる仕組みです。

このように、いくつかの分野では実際にビッグデータが使われ、実際の場面で役に立っていることから、データの専門家の需要は高くなっています。

国を挙げてデータサイエンティストの増加を目指している：大学におけるデータサイエンス教育の強化

現在もデータ分析のできるエンジニアは不足しており、将来的な需要の高まりでさらに人材が足りなくなると日本政府は予測しています。そのため、今後さらに人材を育てる動きが活発になる職種です。

大学側もデータサイエンス系の学部を設置したり、データサイエンスの講義を取り入れたりしているところが増えています。そのため、データサイエンティストは現在も求められており、今後も需要は伸びていくでしょう。

データサイエンティストの将来性は高い

IT分野は変化が激しく、将来性を考えて職種を選ぶことが大切です。データサイエンティストはこれからの時代に必要な人材となるため、将来性があります。その理由を3つ紹介します。

前提：日本だけでなく世界的にデータサイエンティストは不足しているため需要が高い

増え続けるデータの処理や活用を目指し、データエンジニアリングは急速に発展している分野の1つですが、人手不足が課題です。その理由として、以下のようなことが挙げられます。

• データを企業の利益のために応用できる人材が少ない
• 機械学習やSQL、統計など幅広い知識が必要
• 専門的な知識が必要で、一定の経験が求められる

世界的に優秀なデータサイエンティストを確保しようとする動きが活発で、給料も高い傾向にあります。データサイエンティストはますます需要が拡大すると考えられ、将来性があると言えるのです。

今後も多くの業界でビッグデータの活用が進む

ビッグデータとは、人間では把握が難しい巨大なデータの集まりを指します。現在、ビッグデータが活用されている業界は限定的ですが、今後は民間企業から行政まで、さまざまな分野で使われていくでしょう。

たとえば、行政の場合、過去の市民調査のデータが蓄積されており、地域のサービスをより良くするために活用できると考えられています。

IoT産業がさらに活発になる

IoTとは、家電や家をはじめとしたモノとインターネットがつながることです。身の回りにあるモノとインターネットがつながることで、モノに内蔵されたセンサーやカメラから多くのデータを得られます。

しかし、データを得るだけでは意味がありません。ビジネスに活かすにはデータを整理して、どのようなデータを使えば企業の課題が解決できるのかを分析する専門家が必要です。知識のない人がデータ分析をすることは難しく、高度な知識を持っていなければなりません。

データサイエンティストの需要が高い業界は？

データサイエンティストが活躍しやすい業界を4つピックアップしたので、紹介します。需要の高い業界での転職や案件獲得を目指すことで、高い年収が期待できます。

IT/Web業界

ITやWeb業界は、膨大な量のデータが集まり、データの蓄積や運用の仕組みを作ることが求められ、データサイエンティストの需要が高い業界です。そのほかデータを蓄積させるためには、保管場所が必要となるので、データベースの構築も担います。

金融・保険業界

金融や保険は、データサイエンティストが活躍しやすい業界です。たとえば、蓄積した顧客の意見から、満足度に影響しやすい質問項目を割り出すことで、どのようにサービスを改善していけば良いかが分かります。

また、複雑な手続きが必要で、時間のかかる融資や預金取引も、AIで信用力を判定させることでチェック作業を削減可能です。そのほかにも、金融や保険業界はAIやデータを活用できる場面が多くあります。

製造業界

製造業界でもデータを活用して、業務の効率化を目指す動きが増えており、海外の企業では多くの事例があります。

たとえば、従来おこなっていたテストの中で、品質を保つために本当に必要なテストをビッグデータを使って判断した例です。その結果、余計なテストが減り、コストの削減につながりました。そのほか、出荷後の自動車のパフォーマンスや故障率のデータを収集し、品質の改善に役立てた例もあります。

このように、製造業でもデータの活用により、コストの削減や品質向上が期待できるので、データ解析を担う人材が必要な業界です。

アパレル（EC）

アパレルの中でもECの分野で、データを扱える人材が必要になっています。ECが一般的になったことで、顧客の閲覧履歴や購入履歴のデータ収集が容易になりました。

購入履歴や閲覧履歴のデータを分析することで、それぞれの顧客に合う商品広告を出せるようになり、売上アップにつながります。さらに需要の予測もでき、在庫の調整に役立ちます。需要に合わせて洋服を作る数を調整すれば、余計なコストも削減可能です。

参照：高まるデータサイエンティストの需要。募集業界の傾向は？

データサイエンティストがキャッチアップしておきたいテーマとスキルとは

データサイエンティストを目指すのであれば、日ごろから勉強する姿勢が必要ですが、どのような知識やスキルを身につけておけば良いのでしょうか。データサイエンティストがアンテナを張っておきたいテーマやスキルを解説します。

データサイエンティストがキャッチアップしておきたいテーマ

まず、データサイエンティストが勉強しておきたいテーマを5つ紹介します。データサイエンティストにはさまざまな知識が必要で、勉強すべきテーマは多岐に渡ります。

AI・機械学習

データサイエンティストは、AIを駆使してデータ分析をおこなうので、AIやディープラーニングのような機械学習に関する知識は必須です。AIが正確に判断できるようになるためには、膨大な量の学習が必要で、いかに効率よく学習させるかが大切です。機械学習の手法に関する知識があれば、データの種類に対応した方法を選べるため、大量のデータを効率よく学習させることができます。

機械学習とはデータを繰り返し学習させ、データから読み取れるパターンを見つけることです。ただ、データ分類のための基準は、人間が指定しなければなりません。

機械が自動的に判断し、データ分析の効率を上げる手法として、ディープラーニングがあります。ディープラーニングは入力層と中間層、出力層から構成されており、データから特徴を抽出して学習します。これにより、テキストだけでなく画像や音声データの分類ができるようになりました。

ブロックチェーン・セキュリティ

データサイエンティストはデータを使い、企業の悩みを解決します。そのため、企業の機密情報を取り扱うことが多く、データが外部に漏れる事故が起きないように注意しなければなりません。大切なデータを守りながら、ミッションを達成するには、セキュリティの知識が必要です。

また、強固なセキュリティを備え、改ざんが難しいという点で、ブロックチェーンをデータ管理に利用する方法があります。ブロックチェーンは高度な暗号技術が使われており、データを守るために役立ちます。さらに、一度データを記録すると、勝手に変更ができないので、データの信頼性の担保にもつながります。

ただ、ブロックチェーンに記録したデータは、ネットワークにいる全員に公開されるため、アクセス権限の範囲は検討しなければなりません。ブロックチェーンを適切に利用することで、安全なデータ管理が可能です。

ビッグデータ

データ分析には非常に多くのデータが必要となるため、ビックデータは欠かせないものです。ビッグデータの解析にはさまざまな手法があり、その手法は日々進化しているので、常に最新技術の情報を取り入れるようにしましょう。

また、課題解決のためにビッグデータを集めたとき、不要なデータも含まれており、必要な要素のみになるよう整理しなければなりません。この作業もデータサイエンティストの業務範囲の一部で、データの整理ができるツールも出ているので、使い方を学んでおきましょう。データの整理はデータの精度に影響するため、専門的な知識がないと難しい工程です。

IoT

インターネットにつながったモノは、それぞれのサービスに合わせた情報を取得しています。IoTで得たデータの中で、課題に適したものを活用することで、企業や行政の悩みを解決可能です。そのため、どの問題に対して、どのようなデータを活用できるか理解している必要があります。

たとえば、公共交通機関の乗車履歴を活用して、既存のバスが通るエリアと人の移動を分析した例です。そうすることで、利用者数が多いことが予想されるにもかかわらず、路線バスが通っていないエリアが分かり、バスの利便性の向上につながります。

そのほか、位置情報や生体情報、環境情報が得られる商品やサービスもあります。IoTで得たデータを活用することで、効率化だけでなく顧客ニーズに合わせたサービスを提供可能です。

DX

DXはビッグデータやAIなどを活用して、競争力のある企業を目指す戦略のことです。データサイエンティストは、それぞれの企業に合わせて、データを活用しながら課題の解決方法を提案します。

そのためには、それぞれの領域でどのような技術を使いデジタル化をしていけば良いのかという理解が必要です。DXの成功事例を学び、さまざまな企業の悩みに対応できるようにしましょう。

データサイエンティストの将来性を明るくするスキル・経験

次に、データサイエンティストとしての可能性を広げるために、身に付けておきたいスキルや経験を紹介します。これらのスキルを学んでおくことで、データサイエンティストの仕事を得やすくなります。

ツールを利用したデータ分析経験

データサイエンティストの求人は、データ分析用のツールを使えることが応募条件になっていることがあるため、ツールを使用したデータ分析の経験をつけておきましょう。データ分析用のツールは有料から無料までさまざまですが、有料ツールで有名なものは以下の通りです。

• Tabelau：企業が持つデータの分析から可視化、レポートの作成まで可能
• Yellowfin：操作がしやすい画面とセキュリティの高さが特徴
• Microsoft Power BI：多くの分析を自動ででき、Microsoft社製品と連携可能

データサイエンティストになるための経験が足りない場合、まずはこれらのツールを用いてデータ分析ができる仕事につき、ステップアップしていくのが良いでしょう。

SQLの使用経験

データサイエンティストはその名の通り、データを扱うため、データベースの知識やその言語であるSQLの知識は必須です。SQLはデータベースの設定や操作に使われ、大量のデータを効率よく管理できます。加えて、データベース基盤の構築も可能です。SQLは国際規格で、一度習得すればどのデータベースでも利用でき、製品にかかわらず対応できることがメリットです。

機械学習・アルゴリズムの理解

機械学習のアルゴリズムにはさまざまな種類があり、収集したいデータの種類によって、適切なアルゴリズムを使うことが大切です。機械学習やアルゴリズムについて熟知していれば、精度の高いデータを得られるため、データサイエンティストになるときに有利です。

代表的なアルゴリズムには、以下のようなものがあります。

• 決定木：ツリー上にデータを分析していく方法
• ランダムフォレスト：複数の異なる決定木を使い、平均値や多数決を割り出す方法
• サポートベクターマシン：画像を識別して分類する方法で、精度の高さが特徴

そのほかにも、ニアレストネイバー法やロジスティック回帰など、さまざまなアルゴリズムがあるので、知識をつけておきましょう。

BIツールの利用経験

BIツールとは、TabelauやYellowfinなどのデータを分析できるツールのことです。データサイエンティストの求人では、これらのツールの使用経験を求められることが多くあるため、有名なBIツールの実務経験があると有利です。

すぐにBIツールを使う仕事をするのが難しい場合は、無料のもので勉強を始めると良いでしょう。

統計学の知識

データサイエンティストには、情報処理や数学、統計学の知識が必要です。統計学はさまざまな手法を使って、データ分析をします。データの差を比較できるカイ二乗検定やデータから予測ができる判別分析など、さまざまな手法があり、データに適した方法を使うことで精度が上がります。

統計学はこれからもどんどん発展していく分野なので、最新の分析手法に関する情報は、常にチェックしておきましょう。

データを通した提案・業務改善経験

データサイエンティストはデータ分析だけでなく、課題の特定から改善策の立案までおこなうため、提案スキルや業務改善の経験が必要です。過去に顧客の課題に対する解決策を提案した経験や、社内の業務課題を解決した経験があると、アピールになります。

また、顧客はITに詳しい人たちばかりではないので、顧客の知識レベルに合わせた説明ができる能力も不可欠です。加えて、提案内容を分かりやすくまとめるドキュメント作成のスキルも磨いておきましょう。

案件で見るデータサイエンティストの需要と将来性

ここまで、データサイエンティストの需要や必要なスキルなどについて解説しましたが、実際の案件数はどのような状況でしょうか。会社員とフリーランスに分けて解説します。

会社員のデータサイエンティストの場合

会社員のデータサイエンティストの平均年収は696万円で、日本の平均年収である461万円よりも高い水準となっています。ただ、年収の幅は429万円〜1199万円とバラつきがあるため、経験やスキルによって変化する点に注意が必要です。

条件別の給与水準を見てみましょう。

• 企画：700万円（1%）
• ゲーム：700万円（1%）
• コンサルティング：725万円（4%）
• ビッグデータ解析：648万円（-7%）
• 土日祝休み：614万円（-12%）

ビッグデータの解析は有料や無料でできるツールが増えており、誰でもできるようになってきています。そのため、ビッグデータの解析だけでは、高年収を狙うことは難しいでしょう。コンサルティングスキルを身につけることで、付加価値の高いデータサイエンティストになれます。

参照URL：

求人ボックス

国税庁

フリーランスのデータサイエンティストの場合

会社員とフリーランスでは、年収にどのような違いがあるのか気になりますよね。フリーランスのデータサイエンティストの場合について、以下の項目で見ていきましょう。

• フリーランスのデータサイエンティストの平均年収
• フリーランスのデータサイエンティストの具体的案件

フリーランスのデータサイエンティストの平均年収

フリーランスのデータサイエンティストの平均月単価は73万円で、最高単価は180万円です。開発やコンサルティングができるなど、価値の高いスキルを持っていれば、フリーランスになる方が、年収を上げられる可能性があります。

単価別の案件数は以下の通りです。

• 月単価60～70万円案件数：273件
• 月単価70～80万円案件数：284件
• 月単価80～単価90万円：250件

フリーランスのデータサイエンティストは、高単価な案件が多く、求人数も豊富にあります。年収で計算すると、720〜1080万円を狙える案件が多くなっています。

月単価が高い言語は、以下の通りです。

• RustまたはDart：110万円
• Elixir：95万円
• Sass：90万円

フリーランスのデータサイエンティストは、ITの職種の中で5番目に単価が高く、経験を積むことで高年収を狙える職種です。さらにレベルアップを目指すなら、需要のある言語を選ぶことで高い報酬が期待できます。

参照：データサイエンティスト – フリーランス求人・案件

フリーランスのデータサイエンティストの具体的案件

エンジニアスタイルに掲載されている、フリーランスのデータサイエンティストの案件をまとめました。

フリーランスのデータサイエンティストの案件は、会計や動画プラットフォームだけでなく、証券や医療などさまざまな分野があります。そのため、自身が得意とする分野の案件を見つけられる可能性があります。

ただ、どの案件もデータ分析や言語、開発の実務経験が求められるため、経験が足りない場合は、今回紹介した必要なスキルを参考に、徐々にステップアップを目指すのがおすすめです。

まとめ

この記事では、データサイエンティストの需要や将来性、身につけておきたいスキルなどを解説しました。ビッグデータを活用しようとする動きが拡大していることから、データサイエンティストは需要と将来性のある仕事です。

スキルや経験によっては、会社員よりもフリーランスになる方が、さらに高い収入を得られる可能性があります。エンジニアスタイルでは、フリーランスのデータサイエンティストの案件を豊富に掲載しているので、独立を考えている方は、ぜひチェックしてみてください。

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