ビジネスにデータを活用する動きが広がり、データ分析を通じてビジネスの成長に貢献するデータサイエンティストの需要が高まっています。しかし、データサイエンティストは人材としてのニーズが高まっているものの、十分に供給されていません。
本記事では、データサイエンティストの採用状況や、人材が不足している主な理由について解説します。また、データサイエンティストの将来性と、今後のデータサイエンティストに求められることについてもご紹介します。データサイエンティストになることを検討している方は、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストの採用状況
データサイエンティストは、社内外に蓄積されたビジネスに関わる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解決と意思決定を支援する職種です。
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、データサイエンティストの2023年度の有効求人倍率は2.83となっています。これは、求職者1人に対して2.83件の求人があることを示しており、データサイエンティストは求人数に対して人材が不足している状態です。この傾向は、今後も続くと予想されています。
また、一般社団法人データサイエンティスト協会が2021年に実施した「データサイエンティストの採用に関するアンケート」では、データサイエンティストの採用が目標どおりにできなかったと回答した企業が62％に上りました。これらのデータからも、データサイエンティストの採用が容易ではない現状がうかがえます。
なお、企業によっては、データ分析の環境を整える専門職であるデータエンジニア、データの分析・可視化を通じてビジネス課題の解決につながる示唆を提供するデータアナリストといった職種を、データサイエンティストと呼ぶケースがあります。
このことを考慮すると、データ分析に関わる全領域を担当できるデータサイエンティストは、公表されているよりもさらに不足している状況にあるかもしれません。
データサイエンティストが比較的新しい職種だから
データサイエンティストは、日本では比較的新しい職種といえます。そのため、十分な実務経験を持つ人材が少ないのが現状です。
さらに、データサイエンティストの育成は高度な専門知識を要することもあり、企業側も思うように人材を育成できていない状況にあります。結果として、即戦力となる人材の供給が追いつかず、慢性的な人手不足が続いています。
DX推進のニーズが高まっているから
企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）推進のニーズが高まっていることも、データサイエンティストが不足している理由のひとつです。
ビジネスの現場では、経営の意思決定や課題解決にデータを活用する重要性が増えており、そのためにデータサイエンティストが不可欠な存在となっています。この急速な需要の高まりが、供給不足に拍車をかけています。
人材育成の仕組みができていないから
日本ではデータ分析や統計学を本格的に学べる教育機関が限られており、データサイエンティストを育成する仕組みが十分にできていません。データサイエンティストには高度な数学や統計学の知識、プログラミングスキルなどが求められ、学習のハードルが高いことも人材不足の一因といえるでしょう。
分析屋では、データ分析に関わる人材の育成プログラムを独自に用意しています。未経験からでも着実にデータサイエンティストとして成長できる環境が整っていますので、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
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの人材としてのニーズは、今後も高まっていくことが予想されます。現在、データサイエンティストは人材不足の状態にありますが、この状況はしばらく続くでしょう。
近年、AIの普及により、ビジネスのさまざまな場面で自動化などが進んでいます。しかし、どれだけ自動化が進んでも、ビジネス現場における課題を正確に把握し、データをもとに解決策を導き出すには高いコミュニケーション力が不可欠です。
こうした状況も含めると、単なる技術者ではなく、ビジネスを理解し、課題解決に導くことができるデータサイエンティストの重要性は、今後も高まっていくと考えられます。
一方で、経済産業省が2019年に公表した「IT人材需給に関する調査（概要）」では、今後の日本はシステムエンジニアなどのいわゆる「従来型IT人材」よりも、データサイエンティストをはじめとする「先端IT人材」のほうが、人材ニーズがより高くなると予想されています。
現在、従来型IT人材として活動している方は、リスキリングを通じて今後ますます需要が高まる先端IT人材を目指していくことが大切です。
データサイエンティストを求めている業界
データサイエンティストを求めている業界は、多岐にわたります。前述のとおり、ビジネスにおいてデータを活用する動きは広がっており、IT以外にもさまざまな分野の企業でデータサイエンティストが求められています。
近年では、シンクタンクや製造業、金融業界、ゲーム開発といった分野で、データサイエンティストの需要が増加中です。
今後は、ヘルスケアや物流、小売業界など、これまでデータ活用があまり進んでいなかった業界にもデータサイエンティストの需要が広がると考えられます。
データの重要性が高まる時代において、業界を問わずデータサイエンティストは欠かせない存在になりつつあるといえるでしょう。
今後のデータサイエンティストに必要なこと
データ活用をめぐる状況の変化を受け、データサイエンティストにはこれまで以上に高いスキルが求められるようになります。今後のデータサイエンティストに必要な取り組みは、主に下記のとおりです。
コミュニケーション力を磨く
データサイエンティストとして今後も活躍し続けるには、コミュニケーション力を磨く必要があります。
AIや自動化の進展により、データ処理や一部の分析業務は今後効率化されていきます。しかし、ビジネスの現場で本当に求められるのは、課題を正確に把握し、関係者との意見調整を重ねながら経営の意思決定を支援する力です。
データサイエンティストがこれを問題なく行うには、高いコミュニケーション力が不可欠です。専門技術を有するスペシャリストでありながら、ビジネスパートナーとして価値提供できるデータサイエンティストが、今後ますます重宝されるでしょう。
自己研鑽に努める
自己研鑽に努めることも、今後のデータサイエンティストに欠かせない取り組みです。
データサイエンティストとして活躍し続けるためには、継続的なスキルアップが欠かせません。データ活用に関する技術トレンドは急速に変化しているため、それらをキャッチアップしていく必要があります。セミナーや勉強会、専門書籍などを通じて、自己研鑽に努めることが大切といえるでしょう。
継続的なスキル向上が、将来的なキャリアの幅を広げることにつながります。
データサイエンティストが不足している企業はどうしたらいい？
データサイエンティストの不足に対応するため、企業には今後、さまざまな施策が求められます。
まず基本となるのは、社内教育の充実です。未経験者やポテンシャル人材を採用し、社内で育成する体制を整えることで、長期的に人材不足を解消することにつながります。
加えて、即戦力となる人材を確保するためには、下記のような施策が効果的です。
データサイエンティストの不足に対し企業がとるべき施策
・スカウト
スカウトを利用すれば、ターゲットとする人材に対して積極的にアプローチをかけることができます。転職潜在層にもアプローチでき、有力な人材の確保につながる可能性があります。
・リファラル採用
リファラル採用とは、社員からの紹介を通じて採用する方法のことです。ミスマッチが少なく、入社後の定着率も高い傾向があります。
・フリーランスへの外注
特に即戦力が欲しい場合、フリーランスへの外注を検討するといいでしょう。フリーランスのデータサイエンティストに業務を依頼すれば、柔軟かつ迅速に対応できます。
これらの施策を組み合わせることで、企業はデータサイエンティスト不足の課題に対応しやすくなるでしょう。
データサイエンティスト不足の今だからこそ、自己研鑽をしてキャリアアップを目指そう
データサイエンティストは、IT業界のみならず、さまざまな業界で不足している状態です。データ分析の重要性はますます高まっていることもあり、この状況は今後も続くと考えられます。
こうした状況において、現在データサイエンティストとして活動している方は、大きなキャリアアップのチャンスをつかむことが可能です。自己研鑽を通じて、データ分析のスキルやビジネスの理解力、コミュニケーション力を高めることが、キャリアアップの土台となります。
データサイエンティストとしてキャリアを築いていきたいとお考えの方には、分析屋がおすすめです。
分析屋では、「おもてなしの精神」を取り入れた育成環境を整備し、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。技術力だけでなく、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キャリアを築くことができるでしょう。
データをビジネス成果に結び付ける本物の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
