データサイエンティストとは?仕事内容〜年収まで徹底解説!

数年前からデータドリブン経営、データドリブンマーケティングといった言葉をよく聞くようになりました。ドリブン(Driven)はあまり耳なじみのない言葉ですが、ドライブ(Drive)の過去分詞形と聞くとイメージしやすいですね。
データドリブンはデータ駆動型とも呼ばれ、ざっくり言うと「データを元にやっていこうぜ」ということ。様々なデータを様々な角度から分析して、意思決定や企画立案、将来予測などに活用していこうという考え方です。

今回はデータドリブンと関係の深いデータサイエンティストについて、その仕事内容から平均年収まで、全容を解説していきたいと思います。

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は、膨大なデータの中から本質的な価値を見つけ出し、ビジネス課題を解決していく人。いわば、データが潜在的に持っている力を最大限に引き出すのが仕事です。

比較的新しい職業で、コンピューター技術の進化やインターネットの高速化により、かつては取得できなかった(かつては取得してもあまり活用できなかった)「小さなデータ」をリアルタイムで取得できるようになったことで需要が高まっています。

そしてこの「小さなデータ」が集まったものが、いわゆるビッグデータです。
「ビッグデータ=大量のデータ」と思いがちですが、その中身は3つのV(量:Volume、種類:Variety、速度≒更新頻度:Velocity)から成っています。
「とりあえず取れるデータは全部取っておく」という感じでなので、実際にデータを活用するときは、目的にあわせて必要な項目を抽出・整形したり、膨大なデータを素速く分析・解析していく必要があります。解決すべき課題は何か、どんなデータを扱えば良いか、どんなテーマで分析すればいいか。分析方法を設計し、データを分析処理して、解決策を導き出す。データサイエンティストが活躍する場面です。

WebサイトやWebサービスでもアクセスデータを解析していくことで、ユーザーの動向や利用環境、利用時間、興味・関心、アクションをした人としなかった人の違いなどを把握することができます。その分析結果を元にシナリオを設計することで、解決策を実行していきます。その点では、Webアナリストと近い仕事内容かもしれません。
しかし、Webアナリストの対象がWebサイトのデータとすれば、データサイエンティストはWebサイトに限らず様々なデータを扱っている点が両者の違いと言えるでしょう。

ちなみに、一般社団法人データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストに求められるスキルセットは以下の3つとされています。

  1. ビジネス 力(business problem solving):
    課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
  2. データサイエンス 力(data science):
    情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
  3. データエンジニアリング 力(data engineering):
    データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

▼【参考】データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000007312.html

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストがカバーするのは、企業活動全般。それぞれの企業が抱える困難な課題を解決して、企業の経営判断に大きく関わる仕事ができることは、責任もやりがいも大きいです。
砂漠の中で宝石を発見すると言ったら大げさかもしれませんが、様々な角度からデータを分析していく中で、誰も見つけられなかった本質的な価値に辿り着き、点と点がつながるような発見ができるのもデータサイエンティストの仕事の楽しさだと思います。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストが扱うのはWebサイトだけでなく、企業活動全般。経験が浅いうちは先輩のサポートをしながらプロジェクト内のひとつのテーマを任されたり、知識やスキル、経験が増えていくとプロジェクト全体、対象の組織全体、会社全体、業界全体というように取り組む課題の対象が広がっていきます。
スキルレベルによって、アシスタント・データサイエンティスト、アソシエート・データサイエンティスト、フル・データサイエンティスト、シニア・データサイエンティストと階級も上がっていきます。

データサイエンティストの道をきわめていく人も多いですが、課題解決の提案が面白くてコンサルタントやグロースハッカーに転向する人や、機械学習などプログラミングスキルを高めた人がエンジニアに転向することもあります。

データサイエンティストに向いている人

データを見るのが好きな人、数字の動きを追っていくのを楽しめる人は向いています。
どういう風にデータ分析をするによって、得られる指標や指針も変わってくるため、仮説構築力の高い人、課題に対するテーマ設定が得意な人は活躍しやすいでしょう。

膨大な量のデータを多角的に分析していくため、データ分析はプロジェクトチームで行うことが多く、人と話すことが好き、チームで仕事をするのが好きな人も向いています。
また、導き出した解決策は企業の経営判断の材料として活用されるので、企業や会社経営に興味がある人も向いているでしょう。

未経験からデータサイエンティストを目指すには?

比較的新しい職業で、人材不足の傾向にあるため、未経験OKの求人も多くあります。
また、人材育成・人材発掘を目的とした有料・無料の「データサイエンティスト養成講座」や「データサイエンスセミナー」も広く開催されています。
講義内容も受講者のレベルに合わせて幅広くあるので、興味がある人は無料の講座などを受けてみるのも良いでしょう。

▼【参考】総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座
https://gacco.org/stat-japan/

平均年収は?

データサイエンティストの平均年収は515万円程度と言われています。

20代:456万円
30代:556万円

▼参考データ
https://doda.jp/guide/heikin/syokusyu/#anc_job_07

仕事に活かせる経験・スキル・資格って?

必ずしも資格が必要な仕事ではありませんが、資格を持っていることで知識やスキルのアピールになります。

▼情報処理技術者試験
https://www.ipa.go.jp/index.html

▼統計検定
http://www.toukei-kentei.jp/

▼データスペシャリスト試験
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

また、データサイエンティストの現場では、DMP(データマネジメントプラットフォーム)やBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールが使用されています。会社によって導入されているツールは異なりますが、「Googleデータポータル」「Microsoft Power BI」など無料で使えるBIツールもあるので、気になる人はどんなものか触ってみるのもいいでしょう。
その他、統計学や数学、機械学習、解析ツールなどの知識やPython、SQLなどのプログラミングスキルがあると歓迎されます。

最近の動向(仕事のトレンド、求人量など)は?

ビッグデータや機械学習は近年のホットワードになり、今後もビジネス全般に広がっていくと思われます。
また5G時代になればより多くのデータのやりとりが増えたり、Webに限らず多くのサービスがデジタルを介して提供され、パーソナライズ化が進んでいくと、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要は高まっていくでしょう。

現在データサイエンティストは人材不足のため、未経験OKでやる気のある人を採用して育てていくチャレンジ枠採用も多い職種です。

まとめ

今回はデータサイエンティストについて細かく解説してきました。
企業の合理的な意思決定、効率的なマーケティングのために、データサイエンスの重要性はますます高まっています。しかし需要に対して人材数が圧倒的に足りない状況です。未経験からでも十分チャレンジ可能な職種なので、興味がある人はチャレンジしてみてください。

Web業界にはWebプロデューサー、Webディレクター、Webデザイナー、Webエンジニアなど、全く違った持ち味を活かして働ける職種があります。
どこに適正があるか、今はまだ自分では分からないかもしれませんが、実際やってみたり、現場の人に話してみたりすることで、自分の道が見つかるかもしれません。
Web業界に興味がある方は、ぜひチャレンジしてみてください。

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