データサイエンティストを目指す方のなかには、「AIに仕事奪われるんじゃない？」と不安に思う方もいるでしょう。
結論、データサイエンティストという職業は、AIに奪われません。
本記事では、AIにデータサイエンティストの仕事が奪われない理由や、AI時代に必要なスキルについて解説します。
はやたす現役データサイエンティストで、240人を超えるデータサイエンススクールを運営するはやたすが、わかりやすく説明します。
【結論】データサイエンティストはAIに代替されない
結論、データサイエンティストはAIに代替されません。
なぜなら、データサイエンティストの仕事は、AIを活用して、企業の課題を解決する仕事だからです。
データサイエンティストは、データ分析をするだけと誤解されがちなため、AIに仕事を奪われると言われています。
はやたす実際は、解決するための行動までおこなうので、AI時代でも仕事がなくなることはありません。
データサイエンティストとAIの関係
続いては、データサイエンティストとAIの関係性について解説します。
それぞれの違いを紐解いていくと、AI時代におけるデータサイエンティストの重要性も理解できるでしょう。
データサイエンティストとは
単に数値を扱うのではなく、課題を特定し、統計や機械学習を用いて解決策を提示する力が求められます。
具体的には、販売データから需要を予測したり、顧客の購買履歴を分析してレコメンドを作成したりします。
AIとは
代表的な分野には、画像認識、音声認識、自然言語処理、予測モデルなどがあります。
たとえば、ECサイトでのレコメンドエンジン、自動運転の物体検知、チャットボットによる問い合わせ対応などに利用されています。
このように、AIは分析ができても、実際の行動をするわけではないのです。
データサイエンティストは、AIの強みである分析をもとに、行動指針を立て、解決まで実行するので、将来的にも仕事が奪われることはありません。
データサイエンスとAIの違い
データサイエンスとAIは、似ているように扱われますが、本質的には役割が異なります。
データサイエンスは「データから価値を導く学問・技術の総称」であり、統計や可視化、仮説検証を通じてビジネス課題の解決に活用します。
AIは「人間の知的作業を機械に再現させる技術」であり、データサイエンスの一部領域を支えるシステムです。
たとえば、需要予測を行う場合、データサイエンスはデータの前処理や分析設計を担い、AIは学習モデルを使って高精度な予測を実現します。
このように、データサイエンスは幅広い枠組み、AIはその中で用いる手段と整理できます。
データサイエンティストとAIエンジニアの違い
データサイエンティストとAIエンジニアは、どちらもデータやAIを扱いますが、役割と強みが異なります。
主な違いは、以下のとおりです。
・データサイエンティスト：ビジネス課題を見つけ、データから洞察を導き出す専門家
・AIエンジニア：AIモデルを設計・開発し、システムに組み込む役割を担う専門家
たとえば、データサイエンティストが需要予測モデルを設計した場合、AIエンジニアはそのモデルをアプリケーションに実装し、自動で予測を更新できる仕組みを整えます。
このように、データサイエンティストは「分析と課題解決」、AIエンジニアは「技術実装と運用」が軸であり、両者の協力で成果が最大化されます。
AI時代に必要なデータサイエンティストスキル
データサイエンティストとAIの関係性を理解しても、どんなスキルを身につければいいのか分かっていない方もいるしょう。
以下は、AI時代に必要なデータサイエンティストのスキルです。
- 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
具体的にどんなスキルなのか、見ていきましょう。
データサイエンス力
データサイエンス力は、AIを理解し成果につなげるための中心的なスキルです。統計学や機械学習を用いて、データからパターンを見つけ、意思決定に役立てます。
- 機械学習の知識
- 数学や統計学の知識
- 課題解決力
- データリテラシー
たとえば、販売データから「来月どの商品が売れるか」を予測する場合、回帰分析や時系列モデルを活用します。
数値の処理だけでなく、課題に応じて適切な手法を選択できる力が、データサイエンス力の本質です。
データエンジニアリング力
データエンジニアリング力は、分析やAIの前提となるデータ基盤を扱う力です。質の高いデータがなければ、どれほど優れたAIも成果を出せません。
学ぶべき内容は、SQLによるデータ抽出、Pythonライブラリを使った前処理、ETL処理の設計などです。
- データ収集・統合・加工・分析基盤の構築、運用
- データの抽出・変革・格納を実施する工程の設計
- データガバナンスやデータ品質の管理
- データセキュリティ・プライバシー保護
データ分析をする際に必ず求められるので、「AIがあるから大丈夫」と思わず、活用できるだけのスキルを身につけましょう。
ビジネス力
ビジネス力は、分析やAIの成果を実務の改善に変えるために必要です。どんなに精度の高いモデルを作っても、現場で活用されなければ意味がありません。
- 論理的思考力
- 問題解決力
- 企画・計画力
- デザイン力
- ヒアリング力
- プレゼンテーション力
- マネジメント力
- コミュニケーション力
ビジネス力は、学習すれば身につけられるスキルではないため、経験がある人ほど重宝されます。
はやたすAI時代で求められるスキルのなかでも、ビジネス力は特に重要視されます。
AI時代でも勝てるデータサイエンティストになるロードマップ
AI時代でも、企業から重宝されるデータサイエンティストになるには、以下ロードマップで成長する必要があります。
- パソコンを用意する
- Pythonの基礎を勉強する
- データサイエンスの全体像を把握する
- データサイエンスの基礎を学習する
- Kaggleに入門する
- Kaggleコンペに挑戦する
おそらく、本記事を読んで実行する方は、1%以下のため、やればデータサイエンティストとして活躍できます。
はやたす実際、当サイトが運営するTechFrontier（テクフロ）の受講生は、ロードマップ手順で学習した結果、半年〜1年で転職に成功しています。
くわしい手順については、以下YouTubeで解説しているので、ぜひご覧ください。
AI時代におけるデータサイエンティストの注意点
AI時代におけるデータサイエンティストは、単に分析やAIモデルの知識を増やすだけでは採用されません。
自動化が進む中で、機械に任せられる部分と、人間が担うべき役割を区別する姿勢が求められます。
たとえば、データ前処理や基本的な分析はAIで代替できますが、課題設定や成果をビジネスに落とし込む判断は人にしかできません。
また、AIが出した結果をそのまま信じるのではなく、偏りや誤差を見抜く批判的視点も不可欠です。
さらに、最新技術を学び続ける姿勢がなければ、市場価値は下がってしまいます。
AIをサポートアイテムと捉え、自身の強みである論理力やビジネス力と組み合わせることが、これからのデータサイエンティストに必要な武器です。
AIとデータサイエンティストに関するよくある質問と回答
AIとデータサイエンティストによくある質問について回答します。
データサイエンスとAIの違いはなんですか？
データサイエンティストとAIの違いは、実行できる行動範囲です。
データサイエンティストとAIエンジニアの違いはなんですか？
データサイエンティストは、ビジネス課題を見つけ、データから洞察を導き出す専門家で、AIエンジニアは、AIモデルを設計・開発し、システムに組み込む役割を担う専門家です。
データサイエンティストこそAI時代に必要な存在
結論、AI時代におけるデータサイエンティストの将来性は、高まる一方です。
しかし、学習を辞めて成長を止めてしまう方は、努力している後発組に席を奪われてしまいます。
はやたすなので、データサイエンティストを目指す方は、成長できる環境選びが大切です。
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一般的なスクールは、学習9割：実践1割ですが、TechFrontier（テクフロ）は、学習1割：実践9割なので、現場で使えるスキルが定着します。
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