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データサイエンティストの仕事はなくなる?将来性について解説

「データサイエンティストの仕事はなくなると聞いたけど本当?」
「データサイエンティストに将来性があるのか知りたい」

現在、データサイエンティストという職業は、AI技術とデータ分析ツールの進化により大きな変革期を迎えています。

特に人工知能(AI)や機械学習の急速な発展は、データサイエンスの仕事に顕著な変化をもたらしています。

そこで今回は、データサイエンティストとしてのキャリアの現状と将来性に焦点を当て、技術革新がこの職種にどのような影響を与えるのかを掘り下げて解説します。

データサイエンティストとしての将来に対する理解を深め、キャリア形成に役立つ洞察を得ることができるため、ぜひ最後まで読み進めてみてください。

データサイエンティストの将来性

パソコン 会社員

らんてくん
らんてくん
データサイエンティストの仕事は無くなるのか・・?

結論として、データサイエンティストの分野の需要は増加傾向であるため、無くならない可能性が高いです。

データサイエンティストは、複雑なデータセットから有意義な洞察を抽出し、ビジネスや科学的な意思決定をサポートする役割を担っています。

テクノロジーの進化に伴い、データの量と複雑性が増加している現代では、高度な分析能力を持つデータサイエンティストの重要性も増えていくでしょう。

しかし、データサイエンスの分野の進化に伴い、職種の名称や役割が変わる可能性もあり、より特化した専門性を持つ職種が出現するのではないかとも言われています。

例えば、特定の産業に特化したデータアナリストや、人工知能(AI)とデータサイエンスを組み合わせた新しい専門分野に特化した専門家などが登場することが予想されます。

つまり、データサイエンティストとしての職業は、テクノロジーの発展とともに新たな形態に合わせて専門性を高めて分化していく可能性が高くなります。

データサイエンティストの仕事がなくなると言われている理由

では、なぜデータサイエンティストが無くなると言われているのでしょうか?

データサイエンティストの仕事がなくなると言われている理由については、大きく分けて以下の3つが考えられます。

  1. AI技術の進歩
  2. データ分析ツールの存在
  3. 高いスキルが求められる

一つずつ解説していきます。

AI技術の進歩

まず、データサイエンティストの役割が将来的に不要になると言われている理由として、AI技術の進歩は重要な要因の1つとなっています。

なぜなら、AIと機械学習アルゴリズムの能力が向上し、データの分析と処理を自動化することが可能になってきているからです。

これにより、大量のデータセットを迅速に処理し、パターンやトレンドを識別することができるようになると言われています。

さらに、機械学習モデルはデータから学習し、時間と共にその精度を向上させることができるため、予測モデルの作成においても人間の介入が少なくなる可能性があります。

このような技術の進化により、データサイエンティストが行ってきた従来の作業は、AIによって代替されるのではないかと言われています。

データ分析ツールの存在

データサイエンティストの職が無くなると指摘される背景には、データ分析ツールの急速な発達と普及が関係しているとも考えられます。

近年、市場には多種多様なデータ分析ツールが登場しており、これにより複雑な分析作業を簡単かつ直感的に操作することが可能となりました。

そのため、データ分析の技術的な障壁が低くなり、専門的な知識がない人でも基本的なデータ分析を行うことができるようになってきているのです。

このようなツールの普及により、企業や組織は従来のデータサイエンティストに依存することなく、消費者の潜在的な需要に対してアプローチしやすくなっています。

これが、データサイエンティストの役割が減少するとされる一因です。

しかしながら、これらのツールが提供するのは基本的な分析機能に限られるため、より複雑で高度なデータ分析や、戦略的な意思決定には、データサイエンティストの専門知識が引き続き必要と言われています。

高いスキルが求められる

データサイエンティストに対して求められるスキルが高度になりすぎている、ということも、仕事がなくなると言われる理由になっています。

データサイエンスは非常に急速に進化しており、この分野での進歩は複雑なデータの処理方法や分析手法の変化をもたらしています。

結果として、企業や組織は単に基本的なデータ処理能力を持つ人材ではなく、より高度な技術スキルと専門知識を備えたデータサイエンティストを求めるようになっています。

この傾向は、高度な機械学習モデルの開発、複雑なデータセットの分析、先進的な予測モデリングなど、特化したスキルが必要な領域において顕著です。

このような市場の動向は、基本的なスキルしか持たないデータサイエンティストの需要を減少させ、同時に高度なスキルを持つ専門家の需要を高めていると言えるでしょう。

結果的に、低スキルのデータサイエンティストは、仕事が減ってしまう可能性があるため、将来的に対応できる人材が減り、職業として無くなってしまう可能性も否定できません。

データサイエンティストに求められるスキル

スキルでは、具体的にどんなスキルが求められるのでしょうか?

データサイエンティストに求められるスキルは、専門スキルからビジネススキルまで幅広いものとなります。

大きく3つの分野に分けて解説します。

  1. ITスキル
  2. 統計学の知識
  3. ビジネススキル

ITスキル

プログラミングスキル

データ分析に使用するシステムやAIに携わる場合は、プログラミングスキルが求められます。
プログラミング言語の中でもPythonは、データ分析や機械学習の分野でよく用いられています。

データベーススキル

データサイエンティストには、データベースに関する知識が必要です。
データベースとは、大量のデータを管理するためのシステムのことを指し、SQLなどのデータベースを操作するための言語を使うことが多いです。

統計学の知識

データサイエンティストにとって欠かせないのが統計学に関する知識です。

統計学とは、データの特性を理解し、法則性やパターンを見つけるための学問です。数学のロジックや理論を使い、多数のデータの中から有益な情報を見つけ出す能力を意味します。高校数学レベルの知識があれば、基本的な統計学の考え方や理論を理解できます。

ビジネススキル

ロジカルシンキング

もデータ分析は一種の問題解決です。データサイエンティストはデータを使って複雑な問題を解き明かす必要があります。

解決に導くためには、問題を整理し、仮説を立て、仮説を検証する論理的な思考が必要となります。

例えば、ある製品の売り上げが急に下がったとします。低迷の原因は季節性の影響かもしれませんし、競合他社の新製品の影響かもしれません。
どの因子が影響を及ぼしているのか、さまざまな仮説を立ててデータを通じて検証する能力が求められます。

コミュニケーション能力

データサイエンティストにとってコミュニケーション能力は非常に重要なスキルです。
データサイエンティストは、業務を遂行する中で他のエンジニアやマーケティング、営業チームと協力してプロジェクトを進めます。このため、異なる専門分野のメンバーと円滑にコミュニケーションを取ることが重要です。

また、データ分析の過程で生じる問題や課題を解決するためには、チームメンバーと積極的に議論し、フィードバックを得ることも必要です。円滑なコミュニケーションにより、問題解決のスピードと精度を向上させることができます。

データサイエンティストとして生き残る方法

point急速に進化するデータサイエンスの分野で、競争力を維持しながらデータサイエンティストとして生き残る方法は、以下の4つになります。

  1. AIにはできないことを意識する
  2. スキルアップに努める
  3. 業界の最新情報をキャッチアップし続ける
  4. 資格を取得する

一つずつ解説していきます。

AIにはできないことを意識する

データサイエンティストとして生き残るためには、AIができないことに焦点を当てながら、人間ならではの付加価値をしっかり身につけることが大切です。

技術の進歩により、AIは多くのデータ関連作業を自動化できるようになっていますが、人間独自のスキル、特にコミュニケーション能力はAIには真似できません。

例えば、データサイエンティストは、分析結果をわかりやすく伝え、異なる背景を持つチームメンバーやクライアントとスムーズにコミュニケーションを取ることが求められます。

そのため、データの洞察を具体的なビジネス戦略や意思決定に結びつけるための伝達力や提案力を磨くことで、データサイエンティストとして大きな差別化を図ることができます。

加えて、クリティカルシンキングや問題解決能力も、AIには代替できない重要なスキルであるため、同時に磨けるとプラスになります。

データサイエンティストは、これらの人間特有の能力を磨き、AIとの共存を図ることで、将来的にも価値ある職種としての地位を確立できます。

スキルアップに努める

データサイエンティストとして長期的なキャリアを築くためには、継続的なスキルアップが非常に重要です。

データサイエンスは進化が早い分野であり、新しいツールや分析手法が常に登場しているため、適応するためには基本的なデータ分析能力だけでなく、機械学習やディープラーニングといった先端IT技術の習得も目指すべきです。

具体的には、新しいアルゴリズムやプログラミングスキルの習得、ビッグデータの処理方法、複雑な統計モデルの構築などが含まれます。

これらの技術を身につけることにより、データサイエンティストとしての付加価値を得ることで、差別化を図ることができます。

データサイエンティストに関連する上記のスキルを日々磨くことにより、複雑なデータセットからより深い洞察を抽出し、精度の高い予測モデルを構築する能力も鍛えられるでしょう。

業界の最新情報をキャッチアップし続ける

データサイエンティストとしてのキャリアを持続させるためには、技術の最前線に付いて行けるように最新情報をキャッチアップし続ける姿勢が大切です。

データサイエンス分野は、急速な技術革新により常に変化しているため、最新の動向を追い続けることで、現在の市場ニーズに適応し、新しい技術や知識を身に付けることができます。

最近では機械学習や人工知能の進歩が顕著で、これらの分野の進化は、データサイエンティストに新しい問題解決手法を見つけるきっかけにも繋がります。

例えば、新型コロナウイルス感染症がどのように拡大していくのかといったシミュレーションなどにも、データサイエンスは生かされました。

どのように問題解決をしていくのかは、常に情報をキャッチアップしておかなければ対応できないケースもあるため、アンテナを張っておく必要があります。

業界の最新動向を把握することは、データサイエンティストとしての専門性を高めるだけでなく、より高度な分析を実行し、価値を提供することにも繋がります。

資格を取得する

データサイエンティストとしてのキャリアを維持し発展させる上で、関連資格の取得は非常に有効な手段になります。

資格は、データサイエンスに関する体系的な知識と技術を持っていることの公式な証明となることに加えて、自身の専門性を示すことができるからです。

例えば、データ分析、機械学習、ディープラーニングなどの特定分野に関する資格は、データサイエンティストの専門性をさらに強化し、他との差別化を図ることが可能です。

これらの資格は、最新のトレンドや技術に対して知識をアップデートしている姿勢も示すことができ、業界内での自身の立ち位置を強化するのにも役立ちます。

資格取得の過程で得られる知識は、実際の業務においても応用することが可能です。

これにより、効果的なデータ分析や複雑な問題解決において重要な役割を果たし、結果としてデータサイエンティストとしての市場価値を高めることに繋がります。

スキルを継続的に向上させることはもちろん、業界の最新動向に対してアンテナを張り続けられるような勤勉な姿勢が求められます。

データサイエンティストに向いている人の特徴

まるばつデータサイエンティストに向いている人の特徴としては、特定の分野に対して深い興味を持ちながら取り組む姿勢や、没頭できるようなタイプの人に適していると言われます。

  1. 数学や統計が好き
  2. 地道な作業が苦ではない
  3. 好奇心が強い

数学や統計が好き

データサイエンティストに適している人の特徴として、数学や統計学に対する強い興味や好奇心が挙げられます。

これは、データサイエンスが大量のデータを解析し、有用な情報を抽出するプロセスにおいて、数学的および統計的手法が中心的な役割を果たすからです。

統計学はデータの傾向を理解し、予測モデルを構築するための基礎であり、数学的な思考は複雑なデータセットを扱う際の問題解決や、論理的な分析をする際には不可欠です。

データサイエンティストは、数学や統計の理論を実際のビジネス課題に応用し、戦略的な意思決定をサポートする必要があるため、興味を持っておくとプラスに働くことが多いでしょう。

これらの分野への深い理解と没頭する姿勢は、データサイエンティストとして成功するためには必要な要素です。

日々の業務においても継続的な学習意欲に繋がることや、革新的なアプローチ方法を見つける鍵ともなります。

地道な作業が苦ではない

データサイエンスの業務には、データの収集、整理、分析といった繰り返しの作業が多く含まれています。

単調な作業でありつつも、データの質や分析結果の精度を高めるためには不可欠であるため、それぞれのプロセスで、地道にコツコツと作業をこなす必要があります。

そのため、繰り返しの作業に対してもストレスを感じづらい方や、苦ではないと思いながら取り組める方が、データサイエンティストには向いています。

また、膨大なデータの中から有益なパターンを見つけるためには時間がかかるため、忍耐力と集中力を持っている人にも適職と言えるでしょう。

地道な作業を通じて得られた洞察は、企業の意思決定や戦略策定に大きな影響を与えるため、データサイエンティストとしての役割は非常に重要です。

好奇心が強い

データサイエンティストに適した人の特徴として、好奇心の強さは非常に重要な要素となります。

データサイエンスの世界は常に進化し、新たな発見や技術が生まれている分野であるため、この領域で成功するには、新しいデータセットや分析ツール、アルゴリズムなどに対する継続的な関心と学習意欲が不可欠になります。

好奇心が強い人は、これらの新しい技術や手法に対して積極的に取り組むことで、自ら学び探求することができるので、データの分析においても新しいパターンの発見や洞察を見つけやすくなるでしょう。

データサイエンティストは、単にデータを分析するだけでなく、そのデータに潜む意味や裏側の意図を読み解く能力が求められます。

好奇心は、既存の枠組みにとらわれず、データを用いて創造的かつ独創的な解決策を生み出す推進力として大きな武器になるでしょう。

データサイエンティストを目指す方へ

これからデータサイエンティストを目指したいと思われている方には、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルを把握し、自分の方向性に合うスクールでしっかりと学ぶことがおすすです。

こちらでは、実際の仕事内容や求められるスキルについて解説しています。

https://runteq.jp/blog/programming-school/21166/

また、おすすめのスクールもまとめておりますので、気になる方はぜひご覧ください。

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まとめ

今回の記事では、データサイエンティストとしての仕事がどのように変化していくのかと、今後の将来性について解説をしていきました。

企業や組織は、単なるデータ処理を超えた洞察力や戦略的意思決定をサポートするデータサイエンティストを求めています。

そのため、継続的なスキルアップと専門知識を深めていくことが、データサイエンティストにとってますます重要になってくるでしょう。

今回の記事のまとめ
  • 専門的スキルがなくても扱えるデータ分析ツールの普及により、データサイエンティストの従来の役割が部分的に代替される可能性がある
  • しかし、データサイエンス分野の進化に伴って、高度な技術と専門知識を持つデータサイエンティストの需要はますます高まっている
  • データサイエンティストとして生き残るためにはコミュニケーション能力など、人間ならではの能力を磨く必要がある

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