データサイエンティストの仕事に興味があるものの、「将来的になくなる仕事」「将来性は期待できない」といった話を聞いて、不安になっている方もいるかもしれません。実際のところ、データサイエンティストは今後も高い需要が期待される、将来性のある職種です。
この記事では、データサイエンティストがなくなるといわれている理由や将来性をわかりやすく解説します。さらに、データサイエンティストになるための代表的なキャリアパスについても紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストがなくなるといわれる理由
データサイエンティストという職種は、将来的になくなる（消滅する）という見方もありますが、その可能性は低いと考えられます。にもかかわらず、データサイエンティストの将来を不安視する声が少なからず聞かれるのはなぜでしょうか。その背景として考えられる、3つの理由をご紹介します。
AI技術が進歩しているため
データサイエンティストがなくなるといわれる理由のひとつは、AI技術の進化、中でも機械学習の分野が急速に進歩していることです。これらの技術の活用により、従来はデータサイエンティストが行っていた作業の一部が自動化できるようになりつつあります。
例えば、データの収集や前処理、分析、可視化といったプロセスは、AIによって代替できるケースが少なくありません。
今後も、AI技術はさらに進化していくと考えられます。ただし、こうした自動化が可能なのは、データサイエンティストが担う業務の一部分に過ぎません。ビジネス課題の本質を見極め、課題解決につながるデータを収集・分析し、実行可能な施策へと落とし込む一連のプロセスは、今後も人間にしか担えない役割として残り続けるでしょう。
ITツールが普及しているため
高機能で使いやすいITツールが普及し、データの収集や分析が手軽に行えるようになったことも、データサイエンティストの将来性を不安視する声の一因となっています。
例えば、BIツールのようにデータの収集・分析を容易に実行できるツールや、機械学習の機能を備えたITツールが多くの業界で活用され始めており、必ずしもデータサイエンティストでなくても、データ分析をしやすい環境が整いつつあるといえるでしょう。
しかし、こうしたITツールによって可視化・分析できるデータは、ユーザー自身が価値を見いだし、目的を明確にしている範囲に限られます。実際には、どのデータを分析すれば課題解決に結び付くのか、分析結果をどう活用すれば現場が動くのかといった判断には、ビジネス視点と専門的な知見が不可欠です。
こうした高度な判断や提案をするには、データの扱いに精通したスペシャリストの存在が欠かせないといえます。
高度かつ幅広い知識・スキルが必要なため
データサイエンティストには、高度かつ幅広い知識・スキルが必要なことも、将来性が不安視されている原因といえます。データサイエンティストは、ITやアルゴリズムなどに関する知識に加えて、数学・統計学、コミュニケーション力といったスキルも求められます。これらの知識やスキルをすべて兼ね備えて活躍するには、相当の努力や勉強が不可欠であるため、将来的にはデータサイエンティストを目指す人が減る可能性も否定できません。
しかし、裏を返せば、その難しさがデータサイエンティストという職種の希少性や価値の高さにつながっているということ。こうした力は、実務を通じて徐々に身に付けることができ、経験を積み重ねていけば人材としての価値が高まっていきます。
そのため、データサイエンティストに高度かつ幅広い知識・スキルが必要という点は、むしろ長期的なキャリア形成をする上で大きな強みになるでしょう。
そもそもデータサイエンティストとは？
そもそもデータサイエンティストとは、どのような仕事なのでしょうか。一言でいえば、企業内外に蓄積されたビジネス関連のビッグデータを収集・分析し、自社やクライアントの課題解決、意思決定を支援する職種です。
一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストを「高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者」と定義しています。
このように、データサイエンティストは単にデータを扱うだけでなく、分析結果から得られた示唆をもとにビジネス課題を解決し、新たな価値を生み出す点が大きな特徴です。
データサイエンティストの将来性
前述のとおり、データサイエンティストという職業が、将来的になくなる可能性は低いと考えられています。むしろ、今後ますます重要度が高まっていく職種といえるでしょう。
ビッグデータやAIの活用が進む中で、社会全体でDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が加速し、データ分析によって課題解決を実現するケースも増加しています。実際、民間企業や官公庁を問わず、ビッグデータの活用は着実に広がっており、その流れは今後も続いていくと予想されます。
総務省が実施した「通信利用動向調査 」によれば、デジタルデータの収集・解析などを行うシステムやサービスを導入した、もしくは導入予定の企業は、2021年の時点で全体の26.5％、2022年の時点で24.0％でしたが、2023年には28.1％と増加しました。このデータは、データ活用のニーズが高まっていることを裏付けています。
また、AI技術によるデータ分析の自動化が進んでも、分析結果を正しく解釈し、意思決定につなげるためには、データサイエンティストの存在が欠かせません。現場の課題を把握し、顧客と対話を重ねながら具体的なアクションを導くには、高度な技術力とともに優れたコミュニケーション力が必要です。こうしたスキルを兼ね備えた人材は、今後も高く評価されていくでしょう。
さらに、可視化されたデータだけに頼らず、データ収集のプロセスや途中段階での不具合に気づき、正しいデータで分析を進められる点も人間ならではの強みです。 このように、データサイエンティストは単なる技術職ではなく、ビジネススキルも備えたスペシャリストとして、今後さらに重要性が高まる職種といえます。
データサイエンティストが求められる業界
データサイエンティストは、データの分析・活用を必要とする、あらゆる業界で活躍しています。今後は、さらに多くの分野でデータ分析の重要性が高まり、活躍の場はいっそう広がると考えられます。
具体的には、IT業界をはじめ、製造、金融、不動産、アパレルなどの民間企業や、官公庁などの公共機関でもニーズが拡大しつつあります。
このように、特定の業界にとどまらず、幅広い業界で活躍できる点は、データサイエンティストの大きな強みといえるでしょう。
データサイエンティストになるためのキャリアパス
データサイエンティストを目指すためのルートはひとつではなく、これまでの経験を活かしながら多様なアプローチが可能です。ここでは、データサイエンティストになるための代表的なキャリアパスをご紹介します。
データエンジニア
データエンジニアは、データ分析に必要な「土台」を整える専門職です。社内外のさまざまなデータを収集・整理し、誰もが使いやすい形に整える仕組みを作ります。例えば、売上や顧客の情報を自動で集め、分析に適した形式で保存・管理するといった業務が代表的です。
データの保存環境の設計や、データを加工・集計する処理の自動化、品質管理などがデータエンジニアの主な担当領域です。多くの場合、データサイエンティストが定めた要件をもとに、技術的な実装を行います。なお、小規模なプロジェクトでは、分析用データセットの設計などをデータエンジニアが兼任することもあります。
こうした基盤づくりの経験を通じて、データ活用全体の流れを理解できるようになれば、将来的にデータサイエンティストへとステップアップすることも十分可能です。
データアナリスト
データアナリストは、KPIのモニタリングや定型的な分析、BIツールを活用したデータの可視化などを通じて、意思決定をデータ面で支援する職種です。社内外に蓄積されたデータから必要なものだけを抽出・格納したデータベースであるデータマートの要件定義や、業務部門が使いやすいデータ環境の設計・構築を担当し、データ活用の基盤を整備します。
また、定期的なレポート作成や短期的な課題に対する分析を行い、ビジネスの迅速な意思決定に貢献する職種です。
データサイエンティストが機械学習や高度な統計モデリングを用いるのに対して、データアナリストはより実務に即した分析や、具体的なアクションの提案を担う点が特徴です。
将来的にデータサイエンティストを目指す場合は、機械学習や統計モデリングに関する知識を積極的に習得していくことが求められます。
データスチュワード
データスチュワードは、ビジネス部門とデータの橋渡しを担う「データの翻訳者・世話役」ともいえる存在です。どのデータがどこで作られ、どう使われるべきかを把握し、現場がデータを正しく活用できるよう支援します。また、特定の課題に対して都度、単発的に対応するアドホック分析を行い、分析結果にもとづいた示唆を出すこともあります。
具体的には、データの整合性や品質のチェック、複数データソースの統合管理、データの意味・使い方の説明などが主な役割です。ビジネスとデータの両方に関わるため、幅広い視点と調整力が求められます。
こうした経験を積むことで、データの構造や価値を深く理解できるようになり、データサイエンティストとしてより高度な分析や課題解決に取り組むための基盤を築くことができるでしょう。
将来性豊かなデータサイエンティストを目指すなら分析屋へ
データサイエンティストという職種が、いずれなくなる、消滅するといった可能性は低いと考えられます。AI技術は、あくまでも分析を支援するものに過ぎず、データから新たな価値を生み出すスペシャリストの存在は今後も不可欠です。ITツールの普及が進んでも、分析ニーズはさらに多くの業界で高まると予想されており、データサイエンティストの需要はむしろ拡大していくでしょう。
分析屋では、「おもてなしの精神」を取り入れた独自の育成プログラムを通じて、顧客に寄り添うプロフェッショナルなデータサイエンティストを育成しています。技術力だけでなく、ビジネス理解やコミュニケーション力もバランス良く磨き、市場価値の高いキャリアを築くことが可能です。効率的な分析にとどまらず、顧客の本質的なニーズに応える意思決定支援を重視する環境で、着実に成長できます。
将来性のあるデータサイエンティストを目指したい方は、ぜひ分析屋の採用ページをご覧ください。
▼採用サイトはこちら
分析屋採用サイト
