近年、データサイエンティストと呼ばれる職種に注目が集まっています。データを扱う職種には、データアナリストやAIエンジニアなど多くの種類がありますが、こうした職種とデータサイエンティストの違いを知りたい方もいるでしょう。
この記事では、データサイエンティストの仕事内容や求められる知識・スキルのほか、データサイエンティストに向いている人の特徴などを解説します。
データサイエンティストは、データ分析からビジネス価値を生み出す専門家
データサイエンティストとは、社内外に蓄積されたビッグデータを収集・分析し、自社やクライアントのビジネス課題の解決および意思決定の手助けをする仕事です。
一般社団法人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。
例えば、私たちが毎日のように目にするSNSやニュース、ブログ記事などには、膨大な量の情報が存在します。これらの情報を自動的に収集・分析する仕組みを構築し、経営方針や事業戦略の根拠として重要な意思決定をサポートし、新商品や新サービスの開発・改善につなげるのがデータサイエンティストの仕事です。
このように、データサイエンティストはデータ分析を通じて課題を解決し、ビジネス価値を生み出す専門家といえるでしょう。
データサイエンティストとほかの職種との違い
データサイエンティストのほかにも、データの収集・分析・管理などに携わる職種は数多くあります。データサイエンティストとほかの職種との違いを整理しておきましょう。
データサイエンティストとほかの職種との違い
データサイエンティストのほかにも、データの収集・分析・管理などに携わる職種は数多くあります。データサイエンティストとほかの職種との違いを整理しておきましょう。
データアナリストとの違い
データアナリストは、データを分析・可視化することにより、主に示唆の提供やプレゼンテーションを行います。単にデータを分析するだけでなく、データマートの設計なども担う点が特徴といえるでしょう。なお、データマートとは、社内外に蓄積されたデータから、必要なものだけを抽出して利用しやすい形に格納したデータベースのことです。
一方のデータサイエンティストは、データの収集・分析のほか、課題抽出や仮説立案、改善提案といった幅広い領域に携わります。データを収集・分析するための仕組みを構築したり、データ分析を通じて得られた示唆をビジネス課題の解決につなげたりするなど、データからビジネス価値を生み出す役割を担っているのです。
データエンジニアとの違い
データエンジニアは、データの収集・蓄積・加工基盤を構築し、データを活用する環境を整える専門職です。主にデータ基盤の設計・運用やデータパイプライン（データを収集・加工・保存・分析する一連の処理プロセス）の構築、データ品質管理などの業務を担当し、データを効率的に処理・活用するための環境を整備します。
一方で、データサイエンティストも分析に必要なデータ基盤の構築に関わるケースがあり、例えば「データソースの選定・精査」「データ構造の設計」「データ処理方法の要件定義」など、上流部分の設計や要件策定に携わることが一般的です。そのため、データエンジニアが整備した環境を活用して分析するだけでなく、データ活用全体の流れに広く関与する役割といえます。
両者の違いは、データエンジニアが「データを扱いやすくする環境を整える」ことを主軸とするのに対し、データサイエンティストは「データから価値を生み出すこと」を目的としつつ、必要に応じて環境構築の上流工程にも関わる点にあります。
なお、専任のデータエンジニアが在籍していない場合には、データサイエンティストがデータ基盤の整備まで兼任するケースも少なくありません。
AIエンジニアとの違い
AIエンジニアは、機械学習や深層学習などのAI技術を活用し、AIモデルの設計、構築、運用、改善を担う専門職です。構造化データに加え、画像・音声・テキストなどの非構造化データも扱い、多様なデータから価値を引き出すAIソリューションの実現を支援します。AIの精度を高めるには試行錯誤が欠かせず、実践を重ねながら成果に結び付ける力がAIエンジニアに求められるでしょう。
一方、データサイエンティストは、データ活用全体を俯瞰し、ビジネス課題の発見から解決、価値創出まで一貫して関与する職種です。AIモデルの活用もその一部であり、必要に応じてAIエンジニアと連携しながら成果の最大化を図ります。また、AIエンジニアが在籍していない組織では、データサイエンティストがAIモデルの設計や構築といった技術領域まで担うケースも少なくありません。 なお、AIエンジニアは一般的にAIモデルの開発を中心に担いますが、分析屋ではAIモデルの構築にとどまらず、それを業務に活用するAIアプリケーションの開発まで担うことを重視し、より実践的な価値提供を行っています。
Webエンジニアとの違い
Webエンジニアは、ECサイトなどのWebサービスやアプリケーションの開発・運用を担う職種です。一般的には、フロントエンド（UI/UX設計）やバックエンド（サーバーサイドの処理、データベース管理）を担当します。
これに対してデータサイエンティストの役割は、データを収集・分析し、ビジネス価値を創出することにあります。Webエンジニアがシステムの機能を実装するのに対して、データサイエンティストはデータから得た知見をもとに、サービスの改善提案や経営戦略の策定に貢献する点が大きな違いです。
とはいえ、両者の業務は連携する場面が多く、互いの成果物が影響し合うため、実務上は密接な関わりを持つことが多いでしょう。
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範囲は幅広く、前述のとおりデータエンジニアやAIエンジニアなどの役割を兼ねているケースも少なくありません。ここでは、データサイエンティストの仕事内容についてご紹介します。
データ収集・仮説立案
データを収集し、仮説立案をすることはデータサイエンティストの基本的な仕事のひとつです。データを収集するにあたり、ビジネス課題を明確化した上で、その解決に向けて必要なデータを特定しなければなりません。そのために、収集データのビジネス価値を評価し、課題解決に有効なデータを優先的に選定します。
また、データの収集方法そのものを設計することも重要な役割といえます。社内データに加え、外部データやオープンデータを活用し、必要なデータが効率的に収集できる環境を整えるのもデータサイエンティストの重要な役割です。こうして収集されたデータの構造や特性を理解し、機械学習や統計手法の活用に向けて、分析の準備を進めます。例えば、「売上が減少している原因は何か？」といった問いに対して、購買履歴や顧客行動データを分析し、原因を探るための仮説を立てることが求められます。
データ前処理
収集したデータは、そのままでは分析に適さない場合が多く、まずは使いやすい形に整える「前処理（データクレンジング）」が必要です。例えば、空白や明らかにおかしな値が含まれているデータを修正・除外したり、バラバラに管理されている情報を1つにまとめたりする作業が含まれます。
また、コンピューターが理解しやすいように言葉のデータを数字に変換したり、時間の流れに沿って集計や加工を行ったりといった工夫も必要です。これらの処理によって、分析の精度を高め、後工程の負担を減らすことができます。
さらに、データマネジメントの観点から、「日ごとの売上」「店舗ごとの売上」といった切り口で分析できるように、データの構造を設計したり、加工や集計のルールを定めたりする役割も、データサイエンティストが担っています。
データ可視化・分析
前処理を終えたら、そのデータをもとに、ビジネスに役立つ傾向やパターンを明らかにするための分析を行います。まずは、売上の推移や顧客属性ごとの違いなどをグラフやチャートで可視化し、現状の把握や課題の発見につなげることが重要です。
さらに、「来月はどれくらい売れそうか？」といった未来の動きを予測したり、「この動きはちょっとおかしいかも」といった異常な傾向を見つけたりするような分析も行います。こうした分析には、多くのデータからパターンを学ぶAIの仕組みを活用するケースもあります。
こうした可視化と分析を通じて、ビジネスの意思決定に役立つ具体的なヒントを導き出すのが、データサイエンティストの大切な役割です。
レポーティング・示唆の提示
データサイエンティストは、分析によって得られた結果を、関係者にわかりやすく伝えることも必要です。そのために、グラフや図表などを使って情報を整理し、現場や経営層が理解しやすい形でレポートを作成します。
また、単に結果を報告するだけでなく、どのような課題があり、どんな対応が効果的かといった「次のアクションにつながるヒント」を示すことも、データサイエンティストの重要な役割です。こうした示唆があることで、分析がビジネスの意思決定に活かされやすくなります。
データサイエンティストに向いている人
データサイエンティストは、どのような人が向いているのでしょうか。ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴をご紹介します。
地道な作業が苦にならない人
データ分析には、大量のデータを整理して前処理を行うなど、地道な作業が伴います。抜けている、またはおかしなデータの修正作業や、バラバラの情報をまとめる作業など、根気良く続ける必要がある細かな作業も少なくありません。 コードのバグ修正や試行錯誤を繰り返しながら最適な分析手法を見つけるといったように、地道な作業が苦にならない人に向いている仕事といえるでしょう。
丁寧なコミュニケーションを惜しまない人
データサイエンティストは、ビジネス課題を理解するために、現場の担当者と密に連携する必要があります。データの意味や背景を把握するには、各部署の担当者にヒアリングを行い、必要な情報を集めなければなりません。
また、経営層や非技術者に向けて、データの活用方法や分析結果をわかりやすく説明するスキルも必要です。こうした丁寧なコミュニケーションを惜しまない人は、データサイエンティストに向いているといえます。
論理的思考ができる人
感覚や直感ではなく、数値にもとづいて物事を判断できる論理的思考を備えた人は、データサイエンティストに向いています。データ分析のプロセスでは、課題を論理的に分解し、仮説を立てて検証をしなくてはなりません。
さらに、分析結果をもとにビジネスの意思決定をサポートするために、データにもとづく論理的な説明を展開する能力が求められます。
分析することが好きな人
データサイエンティストは単にデータを処理するだけでなく、データから新たな価値を生み出す役割を担う職種です。そもそも分析が好きで、「なぜこうなっているのか？」「ほかにもっと良い方法はないのか？」といった、探究心や好奇心を持って仕事に取り組める人が向いているといえるでしょう。
新しい技術や分析手法を常に習得する必要があるため、学び続けることを苦痛に感じないという点も重要な要素です。
内向型の人
データサイエンティストには、一般的にコミュニケーション能力が必要といわれています。一方で、実務においては1人でじっくりと考える時間も多い職種です。
チームで協力して業務を推進する場面もあるものの、基本的には論理的に考え、冷静に分析できる人が活躍しやすいでしょう。
データサイエンティストに求められる知識・スキル
データサイエンティストに必要な知識とスキルは多岐にわたります。ここでは、特に重要度の高い知識とスキルについて見ていきましょう。
数学・統計学の知識
データサイエンティストにとって、数学や統計学に関する知識は欠かせません。データ分析では、統計的な手法や確率論を活用して仮説を検証し、適切な判断を下す必要があります。
具体的には、仮説検定や回帰分析、ベイズ統計といった手法の理解が求められます。さらに、機械学習モデルを深く理解するためには、線形代数や微分積分の知識も重要です。これらの知識を備えていることは、データサイエンティストとして活躍するための必須条件といえるでしょう。
Pythonなどのプログラミングスキル
データサイエンティストには、プログラミングスキルも欠かせません。データの収集・加工・可視化といった一連の作業を効率的に行うには、高度なプログラミングスキルが求められます。そのため、データ処理や機械学習に広く利用される、PythonやRといったプログラミング言語を扱えることが重要です。
中でも、Pythonは実務での使用頻度が高く、Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといった主要ライブラリを使いこなせると、より高い評価を得られるでしょう。
データベースに関する知識
データサイエンティストが分析に活用するデータを取得・処理するには、データベースに関する知識が不可欠です。特に、SQLと呼ばれるデータベース操作の言語によるデータ抽出や操作のスキルは基本であり、さらにデータベースの設計や運用に関する基礎知識があると、データの取得や整理を効率良く進められます。
また、MongoDBやCassandraなどのNoSQL（非リレーショナルデータベース）に関する理解も、扱うデータの幅を広げる上で役立つでしょう。
AI技術に関する知識
AI技術、特に機械学習に関する知識は、今後ますます重要性を増すと考えられています。中でも、機械学習アルゴリズムの種類と活用に適したシーンを理解し、状況に応じて使い分けられる力が求められます。
例えば、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークといった代表的な機械学習アルゴリズムを理解し、課題に応じて適切に活用できるスキルが必要です。さらに、ディープラーニング（深層学習）や自然言語処理（NLP）といった高度な分野にもふれておくことで、分析の応用範囲を広げることができるでしょう。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストが、顧客の課題や現場の状況を正しく把握し、分析結果を実際のビジネスアクションにつなげるためには、高いコミュニケーションスキルが欠かせません。課題と現場の実態を正確に理解し、最適な分析アプローチを選定するためには、ヒアリング力が重要です。
また、技術的なスキルの習得だけに偏らず、顧客や社内の関係者と意見をすり合わせ、合意形成を図る力も求められます。分析の価値を最大化するには、こうした対話力や調整力を意識的に伸ばしていくことが大切です。
分析屋でデータサイエンティストのキャリアをスタートしよう
データサイエンティストには高度なデータ分析スキルに加え、ビジネス課題を解決へと導く力や、そこから新たな価値を見いだし、ビジネスアクションへとつなげる能力が求められます。現状では、必要とされるスキルをすべて兼ね備えていなかったとしても問題ありません。実務を通して知識やスキルを磨き、データサイエンティストへとステップアップしていくことは十分可能です。
分析屋では、「おもてなしの精神」を取り入れた育成環境のもと、単なるデータ分析にとどまらず、本質的な意思決定支援ができる人材を育成しています。技術力はもちろん、ビジネス理解や対話力も養えるため、データを活かす力を最大限に引き出せる環境が整っています。顧客の課題解決に寄り添いながら成長を目指すことで、市場価値の高いデータサイエンティストとしてのキャリアを築くことができるでしょう。
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