データサイエンティストに将来性はある？なくなる？現役プロが解説

近年、「データサイエンティスト」という職業が生まれ注目を集めています。

しかし、

といった不安を抱える方も多いのではないでしょうか。

結論、データサイエンティストの将来性は高くなります。

【結論】データサイエンティストの将来性は高い

それでは早速、データサイエンティストの将来性が高い理由について解説してきます。

理由1：AIにはできない仕事だから

データサイエンティストの将来性が高いひとつ目の理由は、AIに代用できない仕事だからです。

データサイエンティストの仕事内容は、データ収集だけでなく、実際の経営状況における改善点の提案から実行までおこないます。

データサイエンティストは、1企業ひとり必要な存在となるため、需要は高まる一方です。

理由2：ビッグデータを扱える人材が不足しているから

近年、ビッグデータを扱う企業が増えている一方で、ビッグデータを扱える人材は不足しています。

経済産業省のIT政策実施機関であるIPA（独立行政法人情報処理推進機構）が公表している、「DX白書2023」では、DXを推進するデジタル人材について49.6%の企業が「大幅に不足している」33.9%の企業が「やや不足している」（33.9%）と回答しています。

約8割以上の企業が、デジタル人材不足の問題に直面しているのがわかります。

DXの中心的な役割であるデータサイエンティストも不足していると考えられるため、将来性が高い理由のひとつといえるでしょう。

参照元：経済産業省 IPA（独立行政法人情報処理推進機構）

参照元：総務省 令和3年通信利用動向調査の結果

理由3：米国で人気職種を誇るから

データサイエンティストの将来性が高い3つ目の理由は、米国で人気職種を誇るからです。

日本は米国で流行している技術や情報を取り入れて取り組む傾向にあります。

米国でのデータサイエンティストは、稼げる職種ランキングで上位を取り続ける人気職種です。

いままでの傾向からしても、データサイエンティストは日本でも人気になる可能性はあるでしょう。

理由4：経済産業省が育成に積極的だから

データサイエンティストの将来性が高い最後の理由は、経済産業省が育成に積極的だからです。

経済産業省は、デジタル人材育成のため「デジタル人材育成プラットフォーム」を提供しています。

デジタル人材育成プラットフォームには、「マナビDX（デラックス）」「マナビDX Quest」「第四次産業革命スキル習得講座」があります。

国をあげての取り組みからも、デジタル人材は必要とされています。そのため、データサイエンティストは将来性的にも需要があるといえるでしょう。

参照元：経済産業省 デジタル人材育成プラットフォーム

「データサイエンティストの将来はなくなる」と噂の理由3つ

続いては、「データサイエンティストの将来はなくなる」という噂について理由を解説します。主な理由は下記3つです。

データサイエンティストの将来性に不安をもつ方は、確認してみるとよいでしょう。

AI技術の促進

データサイエンティストの将来はなくなると噂される理由のひとつは、AI技術の促進です。

データサイエンティストの仕事内容について理解していない場合は、「データ分析だけだからAIに任せれば良い」と思うでしょう。

しかし、データサイエンティストの仕事は、データ分析の結果をもとに戦略策定・実行・改善をおこなうため、AIでは代用できません。

仕事内容の細分化

データサイエンティストの将来はなくなると噂される2つ目の理由は、仕事内容の細分化です。

企業の中には、データサイエンティストの複雑な仕事内容を、細分化する考えもあります。

具体的には、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つに分類されるため、細分化するケースもあるでしょう。

その際は、自身の得意分野からキャリアを選択できれば、問題なくセカンドキャリを始められます。

スキル習得の難易度

データサイエンティストの将来はなくなると噂される最後の理由は、スキル習得の難易度です。

データサイエンティストは、データ分析から戦略の立案・実行・改善まで一貫しておこないます。

スキルの習得ができれば、企業の中でも重宝される存在となりますが、決して簡単に学習できるわけではありません。

最新のAI情報やデジタル技術についても学習し続ける必要があるので、つらい場面は起こりうるでしょう。

活躍できるデータサイエンティストに必要な3つのスキル

ここからは、より将来性を高めるための、活躍できるデータサイエンティストに必要なスキルを解説します。

主なスキルは、下記3つです。

それでは、くわしいスキル内容について解説していきます。

データサイエンス力

データサイエンス力は、活躍できるデータサイエンティストに必要なスキルのひとつです。

データサイエンス力とは、情報から得られる企業の課題を解決するためにデータ分析するスキル

具体的なデータサイエンス力は、下記があげられます。

データサイエンティストは、膨大なデータから論理的にビジネス課題を導き出します。

活躍するデータサイエンティストになるには、上記のスキルは必須ともいえるでしょう。

データエンジニアリング力

活躍できるデータサイエンティストに必要なスキル2つ目は、データエンジニアリング力です。

データエンジニアリング力とは、データ分析を実施するための基盤を構築する能力

具体的なデータエンジニアリング力は、下記があげられます。

データサイエンティストは、システムの導入もおこないながら分析するため、エンジニアとしてのスキルも求められます。

特に使用される言語は、「Python」と「R言語」になるので、データサイエンティストを目指す際は習得が必要です。

ビジネス力

活躍できるデータサイエンティストに必要な最後のスキルは、ビジネス力です。

ビジネス力とは、対人関係や業務遂行、意思決定など、仕事の場において必要な能力

具体的なビジネス力は、下記があげられます。

データサイエンティストは、ビジネス課題の解決策の立案から実行までおこないます。

チームのディレクションも必要になるため、基礎的なビジネス力は欠かせません。

データサイエンティストの将来性に役立つ資格5選

続いては、データサイエンティストの将来性に役立つ資格を紹介します。

「結局、どんな資格を取得すればいいのかわからない」という方は、下記5つの資格だけで十分です。

さまざまな資格について解説する方も多いですが、現役データサイエンティストとしては上記の資格で問題ないと言えます。

くわしい理由については、下記YouTubeで解説しています。

将来性を高めるデータサイエンティストのロードマップ

将来性が高いデータサイエンティストになるためのロードマップは、下記のとおりです。

間違った学習方法で進めてしまうと、実践で活用できるスキルは身につきません。

将来性が高いデータサイエンティストになるには、実践で取り組むための学習が必要です。

くわしいロードマップについては、下記YouTubeをご覧ください。この動画を見れば他の教材を見なくても問題ありません。

データサイエンティストの将来性が高い業界7選

データサイエンティストは、どの企業にも必要な存在ですが、特に将来性の高い業界は下記があげられます。

それぞれの理由について解説します。

金融・保険

データサイエンティストの将来性が高い業界ひとつ目は、金融・保険です。

金融・保険業界は、膨大な顧客データを取り扱うため、機械学習やデータ分析を活用して業務効率化を図る企業が多く存在します。

インフラ

データサイエンティストの将来性が高い業界2つ目は、インフラです。

水道・電気・ガスは、日常生活に欠かせないインフラであり、人々の暮らしを支えています。

インフラ業界も、多くのデータを抱えているため、業務効率化のためにデータサイエンティストが必要とされています。

IT

データサイエンティストの将来性が高い業界3つ目は、ITです。

IT業界では、顧客・企業のデータを膨大に扱っています。データから企業の課題を導き出し、解決策を策定する仕事が一般的です。

その際、データ分析をおこない、戦略を策定・実行するデータサイエンティストの存在は必要不可欠となるでしょう。

官公庁

データサイエンティストは、官公庁でも将来性が高くなる職業です。

官公庁は多くの人材データを保有しており、正確な分析が求められます。

ミスが許されない分析を実施するには、プロであるデータサイエンティストのスキルが必要です。

広告

広告業界では、統計的なデータ分析をもとに戦略を立てるため、データサイエンティストの存在が大切です。

また、デジタル広告のニーズも高まっている傾向にあるので、広告業界でもデータサイエンティストの将来性は増えていくでしょう。

不動産

不動産業界は、住宅価格の分析も実施しています。一部の地域から全国で統計データを収集し、事業の検討をおこなうため、データサイエンティストの技術が必要です。

顧客データも幅広く扱うので、データサイエンティストがもつスキルは不動産業界でも活用できるでしょう。

コンサルティング

データサイエンティストの将来性が高い最後の業界は、コンサルティングです。

コンサルティングは、顧客データの管理から行動分析をおこないます。その結果をもとに、論理的な説明をするためにも、数値を明確に提供しなくてはいけません。

データサイエンティストとしてのスキルがあれば、実力を発揮できるでしょう。

将来性あるデータサイエンティストになるには

結論、データサイエンティストの将来性は高くなります。

ただし、データサイエンティストとして活躍するためのスキルを身につけなくてはいけません。

とはいえ、独学で始めると2年ほどかかるため、途中で諦めてしまう可能性もあるでしょう。

そこでおすすめなのが、TechFrontier（テクフロ）です。

半年間のカリキュラムですが、実践を繰り返すため、スキルの定着は圧倒的に早くなります。また、半年のカリキュラム後でも、相談できるのも特徴です。

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