データサイエンティストとは？年収・欠かせない4つのスキル・需要・将来性を徹底解説

 ビッグデータ、そしてAIを用いたビジネス戦略に注目が集まる中で、データサイエンティストの需要が急速に高まっています。求人も多く売り手市場となっているため、好条件での転職や副業が期待できる職種です。

こちらの記事でデータサイエンティストの転職需要が大きい企業や業界について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

今回はデータサイエンティストの仕事内容や年収、将来の需要について詳しく解説します。データサイエンティストへの転職に興味がある方は最後まで読んでいただくことで、具体的なイメージをつかむことができます。

こちらの記事で細分化でますます増えているITエンジニアの種類を整理していますので併せてご覧ください。

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データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、データベースの構築からデータ収集・分析を行いビジネスにおける課題を解決につなげていく職種です。

最近ではAIを活用してビッグデータを分析することによって得られた知見を、新商品開発や経営の効率化などに役立て企業の競争力を高めることに貢献しています。AIエンジニアの1つの範疇とカテゴライズされることも少なくありません。

こちらの記事データサイエンティストと関係が深いAIエンジニアについて詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データサイエンスが注目される背景

データサイエンスが注目されるようになったのは、ビッグデータの重要性が高まったことが背景にあります。スマートフォンが普及し始めた2010年代です。その後IoTやAI、クラウドサービスなどの登場により、Webマーケティングにおけるビッグデータの重要性が高まりました。

総務省が公表している「令和2年度 情報通信白書」によると、ビッグデータを「経営企画・組織改革」や「マーケティング」「製品・サービスの企画、開発」に活用している企業が多いです。効率的な経営が求められる現代において、ビッグデータの活用に期待が高まっています。

未経験でもデータサイエンティスト募集案件が増えていることも注目の表れでしょう。

データアナリストとの違い

データサイエンティストに近似する職種としてデータアナリストが挙げられます。データアナリストはデータサイエンティストよりもビジネスサイド寄りの職種です。

データアナリストはデータの分析やそれに基づくクライアントの課題解決のための施策提案などを担います。そのため、マーケティング手法やクライアントの業界事情にも精通していることが必要です。

一方、データサイエンティストは統計学や情報科学の知識を用いて、データベースの構築やデータの収集を行うのが主な職務です。分析や課題解決に力点を置くデータアナリストとはこの点で異なります。

双方の違いはビールの製造者に例えられることもよくあります。データサイエンティストは多くの材料や技術を使って新しい味わいを生み出す醸造家で、データアナリストはどんな味わいが市場で受け入れられるか分析するテイスターです。ただし、両者は職務領域が近いため線引きが曖昧な部分もあり、企業によっては兼任する場合もあります。

データサイエンティストの仕事内容は？

データサイエンティストの主な仕事内容は次の通りです。

• 課題の把握
• データベース環境の構築
• データの収集
• データの加工（クレンジング）
• データの分析
• データ活用のためのレポート作成

クライアントが有する課題を解決するためのデータを収集し、その活用方法を提言するところまでを担います。以下でそれぞれについて詳しく解説します。

課題の把握

データサイエンティストは、まずクライアントの解決すべき課題を洗い出します。クライアントはビッグデータを活用して何を実現したいのかじっくりヒアリングを行います。

多くの企業が「ビッグデータを活用して利益を上げたい」とは思っていても、そのための具体的な課題を把握していないことが多いからです。

そして、クライアントのどのような課題を解決するためにどのデータを収集するのかを決定します。システムエンジニアでの要件定義に近い作業です。

データベース環境の構築

データサイエンティストは、次に収集したデータを分析するための基盤として、データベース環境の構築を行います。データサイエンティストが扱うデータは、企業独自の業務システムやSNS、紙媒体など様々で、形式が統一されていないことが多く量も膨大です。効率的なデータの収集と蓄積を行うために、データベースの構築が欠かせません。

データサイエンティストが扱うデータベースとしては、大量のデータを格納することができるBigQuery、Apache Hadoop、MySQLなどが挙げられます。収集するデータの特徴に合わせてデータベースを選定し、環境構築を行います。

データの収集

データベースの構築が完了したらデータ収集を行います。アンケートなど紙媒体を使用してデータ収集を行った際は入力作業を行い、電子媒体化が必要です。

データの加工（クレンジング）

次にデータの加工を行います。収集したデータには、不適切または不必要な情報が含まれていることが多く、そのまま解析ができる状態ではありません。そこで、データサイエンスが行えるようにデータの下処理としてクレンジングを行います。不要なデータを削除して、データ分析の精度を高めます。

データの分析

データ加工の次は分析です。いくつもの仮説を立て、検証を繰り返しながら結果を導き出します。目的に合わせて分析手法を選択し、統計学の知見などを活かしながらモデリングを行います。

モデリングによって立てられた仮説が正しいものか評価を行い、慎重に判断を行うことが必要です。この工程はデータサイエンティストの職務の中でも中心的なものといえるでしょう。

データ活用のためのレポート作成

ここまでの工程を経て導き出された結論を基に、クライアントの課題を解決するための施策を検討し、提言としてまとめる作業です。単にデータ分析の結果をまとめるだけではなく、結果を踏まえてクライアントの課題解決にどのように活かしていくのかまで提案することで付加価値の高い仕事になります。

また、この時KPIの設定まで行うと、クライアントが施策の効果検証を行いやすいうえに、フィードバックを受けることもできます。より精度の高い施策を組み立てるのに役立つでしょう。

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データサイエンティストの年収相場は？

データサイエンティストの年収は日本の平均年収よりも高い傾向にあります。厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、データサイエンティストの2022年全国平均年収は557.5万円です。

国税庁が公表している「令和3年民間給与実態調査」によると、日本の平均年収は約443万円なので、データサイエンティストの年収は平均年収より100万円近く高いです。また、厚生労働省が公表している「令和3年賃金構造基本統計調査」ではプログラマーなどの「ソフトウェア作成者」の平均年収は約455万円となっています。

一般的なITエンジニアよりもデータサイエンティストの年収は高いことが分かります。

さらに、外資系や大手企業のデータサイエンティストになることができれば、800万円から1,000万円超の年収を目指すことも可能です。これ以外にも管理職への昇格やフリーランスになることで、前述の全国平均年収を上回る報酬を得ることができます。

こちらの記事でデータサイエンティストで大きく年収差が生じる理由、年収を上げる方法について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

基本的なプログラミングスキルに加えて、統計学などのデータ分析スキルが求められることや需要が高まっていることもあって、データサイエンティストの年収は高い状態で推移しています。

高い年収と比べても、激務のイメージでデータサイエンティストはやめとけとネット記事で言われることがあるようです。

こちらの記事でデータサイエンティストはやめとけとネットでささやかれる理由について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データサイエンティストに求められる4つのスキル

 データサイエンティストを目指す上で必要なスキルは主に以下です。

•  統計学スキル
• PythonやR言語のスキル
• データエンジニアリングスキル
• データビジュアライゼーションスキル

データサイエンティストは、データの分析に加え分析を行うAIへの機械学習をするためのエンジニアリングスキルや、クライアントに対して分析結果を「見える化」するビジュアライゼーションスキルが必要です。それぞれ詳しくみていきましょう。

こちらの記事でデータサイエンティストの年収アップにおすすめの資格について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

統計学スキル

データ分析を行う上では統計学および数学の知識や情報科学のスキルが必要です。クライアントによってデータ分析を行う目的や収集するデータが異なるため、それぞれに応じた分析手法の選定を行わなければなりません。

PythonやR言語のスキル

収集した膨大なデータを基にモデリングをする工程では機械学習や深層学習（ディープラーニング）などのAIを駆使する必要があるでしょう。このような分析過程ではPythonやR言語を用いることが多いです。

R言語はデータ分析に特化した言語で、グラフや図表作成といったデータの可視化を得意としています。Pythonも統計解析に優れた言語で、画像データの解析やテキストマイニング、システム連携など幅広く活用が可能です。

こちらの記事でPythonの概要、得意分野、将来性について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データサイエンティストとしてランクアップを目指すのであれば、これらの重要言語についても学習をしておくのがよいでしょう。プログラマーとして言語スキルと開発実績を溜め込んでデータサイエンティストに転職する方も多くいます。

こちらの記事でプログラマーの転職事情、おすすめ転職方法について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データエンジニアリングスキル

データ分析を行うための基盤となるデータベース構築や、機械学習のマネジメントを行うためのエンジニアリングスキルも必要です。データベースがなければ膨大なデータを収集することはできませんし、機械学習を行えなければ高精度な分析をすることができません。

BigQueryなどのデータベースを扱うには、SQLといったデータベース言語の習得が必要です。SQLを習得してデータベースを適切にチューニングすることができれば、そのパフォーマンスを飛躍的に向上させ、効率的な分析作業が行えます。

データビジュアライゼーションスキル

データアナリストには、分かりやすくレポートをまとめビジュアライズする能力が求められます。そのためには、ロジカルシンキングや、クライアントへの提案をするためのプレゼンテーションスキルが必要です。

データサイエンティストの仕事はデータ分析を行って完了ではありません。分析した結果を基にクライアントが有する課題に対してどのようにアプローチをするか施策提案をする必要があります。そのためには、分析を行ったデータベースをそのまま提出するのでは不十分です。データベースなどの知識が乏しいクライアントに分かりやすくレポートをまとめて、ビジュアライズすることが求められます。

課題解決策を見つけるためのロジカルシンキングや、クライアントへの提案をするためのプレゼンテーションスキルも必須です。

データサイエンティストの将来の需要は？

データサイエンティストの年収が高いことは一過性のものではなく、将来的にも需要が高いままで推移することが予想されます。

厚生労働省が公表している令和4年11月の有効求人倍率は1.35倍です。一方、厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」で公開されているデータサイエンティストの有効求人倍率は2.33倍と高く、売り手市場になっています。

また、一般社団法人データサイエンティスト協会が2022年3月31日に発表した「データサイエンティストの採用に関するアンケート」は重要な以下の統計を示しています。

• 2021年にデータサイエンティストを増やした企業　41%
• データサイエンティストを目標通りに確保することができなかった企業　62%

明らかに、データサイエンティストの供給が市場の需要に対して不足している状態です。弊社取扱案件でも、フリーランスのデータサイエンティストを募集する案件がますます増加しています。

こちらの記事でデータサイエンティストがフリーランスとして働くメリット、平均年収について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

こうした状況を受け、文部科学省においても大学などにおけるデータサイエンス教育を強化すると発表しており、今後もデータサイエンティストの需要は下がらないと想定されています。

まとめ

データサイエンティストの仕事内容や年収、将来的な需要について解説しました。データサイエンティストはビッグデータを活用することで企業の課題解決を図る職種で、現在需要がとても高まっている職種です。

データサイエンティストの求人は非常に多く、人材不足が続いている売り手市場なので、Web3.0求人市場でもおすすめです。

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