データサイエンス人材の需要は急速に高まっており、その需要を満たすためにさらに多くのデータサイエンティストが求められています。データサイエンスは独立した分野でありながら、特定の業界や業種に限定されるものではありません。データサイエンティストは、どの組織のどの部門でもインパクトをもたらせます。 新人のデータサイエンティストであっても、まずは教育が重要な第一歩です。しかし、技術的なカリキュラムに加えて、分野の枠を超えたスキルも必要です。これらのスキルを磨くことで、データサイエンス分野が成長するなかで、ほかの求職者やデータサイエンティストの差別化を図れるでしょう。
データサイエンティストとは？
IT技術の普及にともなって注目されている職業に「データサイエンティスト」があります。ここでは、データサイエンティストについて詳しく解説します。
膨大な情報を収集・分析する専門家
データサイエンティストとは、数学や統計学、情報処理技術などの知識・スキルを用いてデータを分析し、価値を創出する専門家です。データサイエンティスト協会では以下のように定義されています。
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データサイエンティスト（分析人材）とは、高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者 |
データ収集やレポーティングなどをおこない、企業の戦略や改善策を提案するのが主な役割です。ほかにも、データから有益な情報を抽出して示すことにより、重要な意思決定やビジネス課題の解決をサポートする役割を担います。
データサイエンティストの需要は増加している
近年、データサイエンティストの需要が増しており、私たちの生活にも深く根付いています。これは、ビッグデータを収集し処理できる環境が整ってきたことと無縁ではありません。
また、機械学習や人工知能（AI）関連技術による新しい分析手法も登場しており、効果的にデータ分析に活用する試みも進んでいます。膨大な量のデータを正しくスピーディに分析し、読み解いて、ビジネスに生かすためにデータサイエンティストはもっとも近い存在です。需要はなくなることはなく今後も増大し続けていくと考えられるでしょう。
データアナリストとの違い
データサイエンティストとデータアナリストとの主な違いは、それぞれが担う役割と必要なスキルです。データサイエンティストはプログラミングやデータベース管理のほかに、AIや機械学習といった高度なIT技術が求められます。
一方、データアナリストはデータの収集と分析を専門としており、おもにBIツールを使いこなすスキルが必要です。AIや機械学習に焦点を当てることは基本的になく、データサイエンティストよりも担当する領域は狭くなります。
いずれもデータにもとづく意思決定に必要不可欠であり、データを扱う専門家として重要な役割を担っています。
データサイエンティストの主な仕事内容
データサイエンティストの主な仕事内容は以下の5つです。
- 仮説の立案とデータ収集
- データ前処理
- データ分析と解析
- レポート作成
- 分析結果の効果検証
どのような組織に所属しているかにもよりますが、多くのデータサイエンティストは、データをビジネスに活用するための幅広い仕事に携わっています。一つひとつ解説していきましょう。
仮説の立案とデータ収集
データサイエンティストの主な仕事のひとつが、仮説の立案とデータ収集です。まず、ビジネス上の課題を解決するためにデータにもとづいた仮説を立てます。たとえば、売上が低迷している原因の特定や、製品の不良率などです。
その仮説を検証するために必要なデータを、さまざまなソースから収集します。収集したデータは分析に適した形に整理・加工され、最終的にビジネスの意思決定を支援しています。
データ前処理
集めたデータはそのまま活用せず、データクレンジングやデータ統合といった前処理をおこないます。データクレンジングでは不正確なデータや関係のないデータを特定し、削除や修正をするのが主な作業です。
データ統合では複数のデータソースから集めたデータの統合や集計をおこない、さらに精度を高めていきます。データによってはプライバシーの保護や個人情報保護のため、個人を特定するような項目を削除することも重要です。第三者から提供されたデータにも同様の配慮が必要となるでしょう。
データ分析と解析
収集したデータの前処理まで済んだら、あとは分析と解析作業に入ります。基本的には統計分析や機械学習を用いてデータを解析し、結果を可視化してレポートにまとめる流れです。分析したデータからパターンや相関関係を見つけ出し、ビジネスの意思決定を支援します。
大量のデータのなかから、いかに意味のある項目を見つけ出すのかがデータサイエンティストです。分析にあたり、数々のプログラミング言語やAI・機械学習の知識が必要になるでしょう。
レポート作成
分析した結果をレポートにまとめ、可視化していきます。ここでは、分析結果を見る側の視点に立って整理することが大切です。データ分析で得られた結果を整理し、重要なポイントを抽出します。グラフやチャートを用いて、データを視覚的に表現するのも有効でしょう。
レポート作成は、経営陣や関係者がデータにもとづいた意思決定をおこなうための重要なツールになります。最終的には経営者や各事業の担当者に向けてプレゼンをおこなうため、複雑な情報をわかりやすく伝えるスキルも必要となるでしょう。
分析結果の効果検証
データ分析に関する評価とそれにもとづく精度を上げるためのチューニング、分析結果がどの程度目標達成に役立ったかの効果検証と改善もおこなっていきます。
データ分析を日常的な業務に組み込む必要がある場合は、そのためのフローを構築し、仕組み化していく業務にも関わることになるでしょう。
データサイエンティストに役立つ資格
データサイエンティストに役立つ主な資格は、以下の3つです。
- データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
- データベーススペシャリスト試験
- 統計検定
資格を取得することでデータサイエンスの土台を築けるほか、スキルの証明にもなるので取得を検討してみましょう。
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルとは、見習いレベルの実務能力や知識を有していることを証明するための資格です。データサイエンティストの登竜門ともいえる資格で、主に以下の能力を求められます。
- データサイエンス力
- データエンジニア力
- ビジネス力
より実践的なデータサイエンティストを目指すなら、まずはデータサイエンティスト検定リテラシーレベルを取得しておきましょう。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験とは、経済産業省が認定する国家試験です。データおよびデータベースの観点から、データサイエンティストが扱うスキル領域に近い内容となっています。
具体的な試験内容は以下の通りです。
- 設計原則
- パフォーマンスチューニング
- セキュリティ
ほかにも、データベースの基本的な概念など、実践的な能力が必要です。取得することでデータベースに関する高度な知識や技能を証明でき、IT業界内での認知度や信頼度が非常に高くなります。
統計検定
統計検定とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。日本統計学会が実施しており、データにもとづいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力を証明できます。
統計検定には4級から1級までの級があるほか、統計調査士やデータサイエンス資格など特定の分野に特化した資格があるのも特徴です。この資格を取得することでデータ分析や統計的な問題解決能力を証明でき、データサイエンティストとしての基礎実務を学べます。
データサイエンティストに必要なスキル
一流のデータサイエンティストとして成功を収めるためには、主に4つのスキルが必要です。
- データサイエンススキル
- データエンジニアリングスキル
- ビジネススキル
- ソフトスキル
これらのスキルはデータサイエンスを徹底的に応用する際の基盤になります。さらに細かく分類して見ていきましょう。
データサイエンススキル
データサイエンススキルとは、情報処理や人工知能などの情報科学系の知識のことです。具体的にどのようなスキルをさすのか、ひとつずつ解説します。
統計や分析に関するスキル
データサイエンススキルのなかで重要となるのが、膨大なデータのなかから必要なものだけを収集し、集計や加工をする統計スキルです。何のために分析をし、何を用いてデータを抽出するのかを定義し、その目的に沿った分析方法でアプローチしていきます。
ほかにも、数学的な知見を用いてデータに隠されたパターンをあぶりだす分析設計スキルも不可欠です。データの意味を明確にすることで、数字がもつ意味を表現しやすくなります。
AI・機械学習の知識
AIや機械学習に関する知識も、データサイエンティストには必須のスキルです。多様なデータや膨大なテキストデータを処理する場合は、AIツールは有効な手段となります。
また、機械学習の基本的な理解に加え、アルゴリズムの開発や実装ができれば、効率的に情報を処理したり、識別したりできるでしょう。
プログラミングスキル
データサイエンティストとして、ビッグデータ解析に必要なスキルはプログラミングスキルです。プログラミングスキルがあれば、データ分析のためのツールを作成できます。
具体的に必要なプログラミングスキルは以下の通りです。
- SQL
- XML
- Python
- R言語
自ら設計と開発ができるプログラミングスキルを有していれば、業務の効率化が飛躍的に進むでしょう。
データエンジニアリングスキル
データエンジニアリングスキルとは、データサイエンスの形を整えて、実装と運用をできるようにする力です。詳しく解説していきます。
データベース管理
データベース管理とは、SQLなどを使ってデータベースを操作し、データの抽出や管理をおこなうスキルです。データベースの性能を改善するためのチューニングスキルも求められます。
データベースの基礎的な知識だけでなく、大量のデータを扱うため効率的なデータ収集や処理、適切なデータベース設計なども必須です。データベース管理スキルを駆使して、データの分析やモデルの構築をおこない、ビジネスに有益なインサイトを提供します。
データ処理
データ処理とは、大量のデータを効率的に処理し、変換するためのスキルです。データをグラフや画像、図などに起こし、第三者にもわかりやすく伝えられるよう視覚的に整理することが求められます。
集計結果をできるだけわかりやすくあらわし、判読性を高めるためのスキルです。データサイエンティストは膨大なデータから価値ある情報を引き出し、ビジネスの意思決定を支援できます。
ビジネススキル
データサイエンティストにおけるビジネススキルとは、顧客企業が抱えるビジネス課題を整理し、解決に導くためのスキルです。具体的に解説していきます。
効果的なコミュニケーション
効果的なコミュニケーションも、ほぼあらゆる場所で需要の高いスキルです。ビジネスでは、データサイエンティストはデータ分析に熟練している必要があり、そのうえ専門知識がある人にもない人にもわかりやすくスムーズに分析結果を説明しなければなりません。
組織は問題解決の助けになる情報の提供をデータサイエンティストに任せることになります。データからさまざまな問題の解決方法やビジネス上の質問への答えが得られれば、対応の方法をほかの人々が理解できるようになるでしょう。
課題解決能力
課題解決能力とは、ビジネスにおいて直面するさまざまな課題を特定し、効果的に解決するスキルです。問題をうまく解決するには、問題を解決するためのアプローチ方法を把握しようとする情熱と同じ程度に、問題の根本まで掘り下げる情熱が必要になります。
問題を解決できる人は、隠れていることもある扱いにくい問題を容易に把握したあと、すぐに問題の対処方法や最適な答えを得るための手法に目を向けるものです。問題の本質を見極め、解決へと導くことこそがデータサイエンスの存在意義といえるでしょう。
ソフトスキル
データサイエンティストにおいて技術的なスキルと同様に重要なのがソフトスキルです。具体的には以下のスキルを有しておくとよいでしょう。
知的好奇心
データサイエンティストは、知的好奇心と、データが示す疑問を見出して答えを導き出す意欲が必要ですが、投げかけられたことのない疑問にも答えを出すことも大切です。表面的な結果や当初の仮定より深く掘り下げることで、答えの探求を推し進められます。
データサイエンスは根底にある事実を見つけ出すためにあるものであり、成功するデータサイエンティストは「必要十分」で決して満足しないことが重要です。通常ひとつの答えでは不十分なため、知りたいという意欲をもって常に「なぜ」を問い続けましょう。
批判的思考
批判的思考は、どの職業でも簡単に応用できる重要なスキルです。データサイエンティストの場合、質問を適切に組み立てて、その結果が会社にどう関わっているのか、あるいは行動につながる次のステップをどのように促すのかを理解できなければなりません。
また、意見を練り上げる前にデータの解釈に取り組む際は、問題を客観的に分析することも重要です。データサイエンス分野の批判的思考とは、問題をあらゆる角度から見てデータソースを検討し、関心を常にもち続けることを意味します。
データ可視化を実現するBIツール「Tableau」とは
Tableauは、国内外の多くの企業で利用されているBIツールです。データサイエンティストが役割を果たすためにも有効なツールで、具体的には以下のようなことができます。
- 複雑なデータをグラフやチャートに可視化
- リアルタイムでデータの分析が可能
- 複数のデータソースを統合してダッシュボードを作成
データサイエンティストはさまざまなツールを使用してデータ分析をおこなっていますが、Tableauを統合して活用することも可能です。ツールに加えることでデータサイエンティスト以外の社内ユーザーもデータサイエンスのプロセスに関わるようになり、データ共有もできます。
Tableauの導入事例
ここでは、実際にTableauを導入した企業の事例を紹介します。
事例1.データ分析作業の効率化を達成｜住友商事株式会社
住友商事株式会社は、各部門やプロジェクトにおいて各種データの分析にExcelやPowerPointを活用し、手作業で集計をおこなっていました。それによって毎月発生する非効率な作業とデータ改善のスピードが遅い課題を抱えており、すぐさまTableauの導入を決断します。
これにより、データの前処理や修正などの非効率な作業が削減され、意思決定のスピードが向上しました。また、組織全体でのデータ活用の文化が醸成され、業務時間の大幅な削減も実現しています。
事例2.データの迅速な分析と意思決定を実現｜株式会社クレディセゾン
株式会社クレディセゾンは社内でデータ活用に関するナレッジが共有されておらず、そうした課題を改善するためにTableauを導入しました。その結果、10部門以上で40以上のダッシュボードが構築され、年間約2,000時間の業務削減を実現します。
とくに、ペイメント事業に関する営業数値のダッシュボードでは、新規契約数やカード発行数などがリアルタイムに可視化され、経営層や営業部門からの迅速な意思決定をサポートしています。
データサイエンティストを活用してBIツールを導入しよう
データサイエンティストは、ビッグデータを解析し、経営に役立つ情報を抽出する専門職です。必要なスキルには、統計学や数学の基礎知識、データベースの知識など多岐にわたります。
資格取得はスキルの証明となり、転職やキャリアアップに有利です。資格の取得やスキルを身につけることで、データサイエンティストとしての基礎を固め、実務に役立つ応用力を身につけられるでしょう。