データサイエンティストはなくなる？将来性や生き残りに必要なスキルを解説

データサイエンティストはなくなるって本当？将来性を解説

一部では「将来性が低くそのうちなくなる」と言われていますが、結論データサイエンティストは今後も高い需要を維持し続けていくと考えられます。というのも、数々の企業が現在進行形でデータサイエンティストの採用に努めている真っただ中だからです。

一般社団法人 データサイエンティスト協会の調査によれば、2020〜2021年の1年間で41％もの企業がデータサイエンティストを増やしたとのデータも出ています。

調査が始まった2019年から毎年5割近くの企業がデータサイエンティストを採用していることを考えると、需要が急速に低下していくことは考えにくいでしょう。「なくなる」という意見を過度に心配しすぎる必要はなさそうです。
参考：データサイエンティストはやめとけ？

「データサイエンティストはなくなる」と言われている3つの理由

ここからは「データサイエンティストはじきになくなる」といったネガティブな声が飛び交っている理由について探っていきます。

• AIの発展によって自動化が進んできたから
• 職種が細分化される可能性があるから
• 業務を効率化する分析ツールが登場してきたから

AIの発展によって自動化が進んできたから

データサイエンティストの将来性が危ぶまれている特に大きな理由としては「AIの発展」が挙げられます。これまでデータサイエンティストが行なってきたデータの収集・分析といった作業も、AIに任せればいいという考えが広まってきているからです。

日々機械的にデータ取りをしているようなデータサイエンティストでは、確かに仕事がなくなってしまうことも懸念されるでしょう。AIを活用する側に回ったり、いっそのことデータ解析作業はAIに任せてその後の仕組みづくりに注力したりと、より高いスキルが求められています。
参考：AIが学べるプログラミングスクール

職種が細分化される可能性があるから

データサイエンティストの仕事はデータの分析をはじめ、データを活用したビジネス戦略の策定やデータ分析環境の構築・運用など、実に多岐にわたります。このことから採用希望の企業が適切な人材をアサインしにくいという問題が発生しているため、今後職種を細分化する可能性も生じてきているところ。

経済産業省のIT政策実施機関「独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）」が定めるデジタルスキル標準によれば、すでにデータサイエンティストはその役割ごとに以下3つに分類されています。

参照：独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）｜デジタルスキル標準

このような職種が一般的になっていけば、大元であった「データサイエンティスト」がなくなることも十分考えられるでしょう。ただしこれはあくまで「データサイエンティスト」という名前が使われなくなるだけで、データサイエンス業務自体が不要になるわけではありません。

業務を効率化する分析ツールが登場してきたから

先述したAIの発展にも繋がる部分ではありますが、昨今データ分析を効率化する各種ツールが登場してきていることも、データサイエンティストの必要性を低下させている理由の一つ。高度なスキルを持ったデータサイエンティストがいなくても、分析ツールの扱いに長けた人材さえいれば、最低限のデータ収集・分析業務は行えてしまうためです。

主な分析ツールとしては、以下のようなものが挙げられます。

• Microsoft Power BI
• Google Cloud AutoML
• Amazon SageMaker
• Salesforce Tableau etc…

このようなツールで代替できるような業務を行なっているデータサイエンティストは、今後仕事を奪われてしまう可能性があるでしょう。ツールで導出したデータをもとに具体的な改善策を考案する等、自分ならではの付加価値を付けていくことが重要になりそうです。

 データサイエンティストとして生き残るポイント

ここでは、 データサイエンティストとして生き残るためにはどのようなポイントを意識すべきかについて詳しく見ていきましょう。

継続的にスキルアップする

データサイエンティストとして生き残るためには、業界の知識や内在する課題についての理解を深め、継続的にスキルアップすることが大切です。

データサイエンスは技術の進歩が非常に速い分野であるため、新しいツールや技術、アルゴリズムを学び続けることが求められます。オンラインコースや専門書籍、セミナーなどを活用し、例えばデータサイエンスに関連する最新の研究論文を読む習慣をつけたり、専門的なコミュニティに参加して情報交換したりするなど、常に最新の知識を身につけることを心がけましょう。

このように継続的な学びと業界の動向把握を通じて、自社に価値を提供し続けることが、データサイエンティストとして生き残る大きなカギになるのです。

実務経験を積み重ねる

実務経験を通じて得られるスキルは、教科書やオンラインコースでは得られない実践的な洞察や応用力を養います。このためデータサイエンティストとして生き残るためには、理論的な知識だけでなく、実際のビジネス環境でデータを扱い、問題解決に取り組む経験を積み重ねていくことも大切です。

具体的には、データの前処理から分析、モデルの構築、結果の解釈といった一連のプロセスを実際に経験することで、理論と実践のギャップを埋めることが可能になります。実務経験を重ねることでデータサイエンティストとしての柔軟性と適応力が向上し、より多くの機会に対応できるようになるでしょう。

AIに代替されない価値提供をする

データサイエンティストとして生き残っていくためには、人間ならではのスキルを磨き、AIに代替されない価値を提供することも非常に大切です。

人間ならではのスキルの具体例として、ヒアリングを通じてビジネスの課題を深く理解する能力が挙げられます。クライアントや経営層とのコミュニケーションを通じて、彼らが直面している問題や期待する成果を正確に把握し、それに基づいたデータ分析を行うことで、実際のビジネスに役立つ洞察を提供できます。

また、データの品質やバイアスに対する倫理的な配慮も、AIには容易に模倣できない人間特有の強みの一つです。データの偏りや誤りに気づき、それを修正するための対応策を講じることで、公平で信頼性の高い分析結果を提供できます。

データサイエンティストに必要なスキル

ここでは、データサイエンティストに必要なスキルについても詳しく見ていきましょう。

プログラミングスキル

大量のデータを効率的に処理し、複雑な分析モデルを構築するデータサイエンティストにとって、プログラミングスキルは非常に大切です。データのボリュームが大きくなるほど、手動での処理は現実的ではなく、自動化するためのスクリプトを書くことが求められます。
参考：プログラミングの勉強

データサイエンティストが主に使用するプログラミング言語は、PythonとRです。Pythonは、その汎用性と豊富なライブラリによって、データの操作、分析、機械学習モデルの構築に広く利用されています。特にPandasやNumPy、Scikit-learnといったライブラリは、データ操作や機械学習において非常に有用です。Rは、統計分析やデータの可視化に強みがあり、ggplot2やdplyrといったパッケージが統計解析やグラフ作成を効率化します。
参考：Pythonを学べるスクール

データ分析に関するスキル

企業が蓄積する膨大なデータを効果的に管理し、そこから価値ある洞察を引き出す役割を担うデータサイエンティストにとって、データ分析に関するスキルも大切です。効率的なクエリの作成、データモデリング、インデックス設計といった技術を身に付けることで、データベースから必要な情報を迅速かつ正確に抽出し、分析を行うことが可能になります。

データ分析で特に重要となるのが、SQL（Structured Query Language）です。SQLはリレーショナルデータベースを操作するための標準言語であり、データの検索、挿入、更新、削除を効率的に行うために使用されます。データサイエンティストは、複雑なクエリを作成してデータを抽出し、集計や結合を行うことで、企業にとって重要な洞察を得られるのです。
参考：SQLの勉強

データモデリングは、データの構造を設計し、データベース内でのデータの格納方法を定義するプロセスです。適切なデータモデリングにより、データの一貫性と整合性が確保され、データベースのパフォーマンスが向上します。またクエリの実行速度を大幅に向上させるために、インデックス設計のスキルも必要です。

数学・統計学の知識

データサイエンティストにとって、線形代数、微積分、確率論、統計学の基礎は、機械学習アルゴリズムの理解やデータモデリングの際に不可欠な知識です。これらの高度な数学的手法によって、データサイエンティストはより正確で効率的なモデルを構築できるようになります。

数学・統計学の知識を活用することで、データサイエンティストは単なるデータの解析者にとどまらず、データの背後にある本質的な構造や関係性を見出し、ビジネス上の意思決定に役立つ洞察を提供できるでしょう。

データサイエンティストを目指せるおすすめスクール

ここでは、データサイエンティストを目指せるおすすめデータサイエンススクールをご紹介します。

Aidemy Premium

出典：Aidemy

Aidemy Premiumは、未経験からAIを使いこなせる人材になれるPython特化型プログラミングスクールです。AIの発展により自動化が進む昨今では、単なるプログラミングスキルだけでなく、AIを活用した＋αのスキルが求められています。

目的に合わせて最適な学習カリキュラムを選択できるため、「学びたいことと違う」となるリスクはほぼありません。マンツーマン学習サポートのため、実践に近い経験ができ、即戦力として活躍できる力を養えます。E資格取得にも対応しており、資格を取得してAI人材であることをアピールしたい人にもおすすめです。

迷う人は、まずは無料のオンライン個別相談を受けてみてはいかがでしょうか。相談会後の満足度は92％と高いため、受けてみるだけでも学びがあるかもしれません。

データラーニングスクール

出典：データラーニングスクール

データラーニングスクールでは、さまざまな職種からの転職・キャリアアップ成功者を多数輩出しています。介護職や経営企画、営業など、未経験者からでも受講後の転職で年収アップに成功。「転職するまで」徹底サポートしてもらえることで、「せっかくスキルを覚えたのに転職活動がうまくいかない」という事態を防げます。

独自のオンラインコミュニティが提供されており、現場で活躍する先輩や同じ目的を持つ仲間といつでも交流できるのも嬉しいポイントです。横のつながりを持つことで、オンラインスクールにありがちなモチベーションの低下や挫折しやすさを克服できる仕組みになっています。

講座は給付金の対象のため、利用すれば受講料の50～70％を給付してもらうことが可能です。

テックアイエス

テックアイエスの強みは、挫折させないマンツーマン指導。未経験者にはわからないことだらけのプログラミングでも、現役Webエンジニアの講師からマンツーマンで丁寧に指導してもらうことにより、着実にスキルを身につけられます。つまずいても5分以内に講師と画面を共有しながら問題解決できるため、時間の無駄がありません。

講師は、答えを教えるのではなく、問題解決に必要な考え方や方法を一緒に考えてくれます。その場だけの解決方法ではなく根本的な解決方法を学べることで、現場で役立つ本物の実力が身につきやすくなるでしょう。

キャリアサポートも行われており、面接練習や就職先紹介、副業案件の受注支援なども頼ることができます。キャリアをプロに相談することで、自分にはない視点で今後の展望を考えられるのがメリットです。

.Pro（ドットプロ）

出典：.Pro

.Proは、補助金なしでも補助金活用後の金額水準で対面指導を受けられるプログラミングスクールです。対面学習なので、動画を見るだけのスクールよりも短期間でスキルを習得しやすく、学習コストも抑えられます。

AIリスキリングコースは、「未経験の方が選ぶAIが学べるプログラミングスクールNo.1」に選ばれており、未経験からでもPythonでAI技術を武器にできるコースです。講義時間外はチャットで質問対応してもらえるため、学習に行き詰ってもスムーズに解決できます。

Python専門スクールとして6年間培ってきた経験を活かし、希少価値の高い人材の輩出を目指しているスクール。一人ひとりに合ったセミオーダーメイドカリキュラムにより、より目的に沿ったスキルの習得を促しています。

忍者CODE

出典：忍者CODE

忍者CODEは、Web制作や動画編集、プログラミング言語など、7種のコースから自分に合ったスキルを選んで学べるプログラミングスクールです。
データサイエンティストを目指すことを目的に受講を検討するのであれば、Pythonコースがおすすめです。Pythonは多くのデータサイエンティストが初めに選択する言語。手厚い学習サポートを提供する忍者CODEであれば、データサイエンティストに欠かせないPythonのスキルを確実に身に付けていくことができるでしょう。

また、忍者CODEのPython学習は平均で2〜3カ月、最短で1カ月程度で受講を完了できます。
学ぶことが多いデータサイエンティストにとって、短期間でプログラミング言語の知識を深められる点は嬉しいポイントと言えるでしょう。

なお、忍者CODEでは、コースに加え、目的や予算に応じて「独学プラン」「案件獲得保証プラン」「転職支援プラン」の中から自分に合ったプランを選択します。学びたいスキルに適したコースと目的や予算に応じたプランを組み合わせることで、自分に最もマッチする学習スタイルでスキルを習得に励むことができます。

データサイエンティストは不足している？飽和している？

そもそも、現状データサイエンティストは十分な数が供給されているのでしょうか。厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」にてデータサイエンティストの情報を調査したところ、その有効求人倍率は「2.77」となっていました。

この数値は、求職者一人当たりに対して2.77件の求人が存在していることを表します。つまり、求人の数に対してデータサイエンティストはまだまだ足りていないということ。無くなるどころか人材確保に追われている状況であることがわかるかと思います。

経済産業省の調査を見ても、2030年までに約80万人規模のIT人材が不足するとのデータが出ている状況。この「IT人材」の中には当然データサイエンティストも含まれています。

このように現在進行形で需要が伸びている職種であることから、データサイエンティストは今後も多くの現場で必要とされて続けていくことでしょう。もちろん、AIや各種便利ツールに淘汰されてしまわないよう、成長していく意欲を持ち続けていく必要があります。
参考：データサイエンティストの年収

データサイエンティストがなくなるか心配な人からよくある質問

ここでは、データサイエンティストがなくなるか心配な人からよくある質問をまとめました。

データサイエンティストの「やめとけ」「つらい」は本当？

データサイエンティストという職業に対して「やめとけ」「つらい」と言われることがありますが、それは一概に言えるものではありません。確かに、データサイエンティストは高度な専門知識が必要であり、常に新しい技術を学び続ける必要があるため、人によってはストレスが高い職業と言えます。技術の進歩が速く、学び続けるプレッシャーや複雑なデータ分析に対するプレッシャーを感じることもあるでしょう。

しかし、データ分析や問題解決に情熱を持ち、継続的な学習を楽しめる人にとっては、非常にやりがいのある仕事です。データサイエンティストとして生き残るためには、自らの好奇心と探求心を持ち続けることが重要であり、データから洞察を引き出しそれをビジネスの成長に繋げることができるなら、達成感と充実感を味わえます。

つまり、データサイエンティストの仕事が「やめとけ」や「つらい」と感じるかどうかは、その人の適性や興味、仕事に対する姿勢によります。データサイエンスに興味があり、技術の進歩に追いつくための学習を楽しめる人にとっては、データサイエンティストは非常に魅力的でやりがいのある職業です。そのため、これからデータサイエンティストを目指す人は、自分自身の興味やキャリアビジョンをよく考えた上で、挑戦する価値があるかを判断すると良いでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴は？ 

データサイエンティストに向いている人の特徴は、論理的思考力が高く、複雑な問題を分析し解決する能力があることです。データサイエンティストは大量のデータを取り扱い、その中から有益な情報を抽出する必要があるため、データの背後にあるパターンやトレンドを見つけ出し、それを論理的に解釈し問題解決に繋げる能力が求められます。

また継続的な学習意欲が高く、新しい技術やツールを積極的に習得できる人が向いています。データサイエンスの分野は技術の進歩が非常に速く、新しいアルゴリズムやツールが次々と登場します。そのため、最新の技術を学び続けることができる人、そしてその学びを実際の業務に応用できる人が成功しやすいでしょう。

さらに、地道な作業を厭わず、長時間集中して作業を続けられる忍耐力がある人もデータサイエンティストに向いています。データの前処理やクレンジングなどの作業は細かく時間がかかることが多く、一つの問題に対して長時間取り組むことも少なくありませんが、こうした地道な作業を厭わず、集中力を持続させることができる忍耐力は、データサイエンティストとしての重要な資質と言えます。
参考：データサイエンティストはやめとけ？向いている人

データサイエンティストに必要なスキルを身につけて市場価値を高めよう

当記事では、巷で「データサイエンティストはなくなる」と言われている理由とその真偽について、需要や将来性を示す具体的なデータを用いながら詳細に解説してきました。

現代はAIが発達したり、高性能な分析ツールが登場してきたりと、データサイエンティストに対して向かい風の傾向にあることは確か。それでも多くの企業がデータサイエンティストを必要としており、その需要は高まり続けているため、今すぐなくなってしまうということは考えにくいでしょう。

今後はデータを収集・分析するだけでなく、AIや各種ツールを活用する側に回り、より価値のある情報を創出していける高レベルのデータサイエンティストが求められていくようになるはず。現状に甘んじることなく、志を高く持ってスキル向上に励んでいきたいところです。
参考：データサイエンティストになるには