データサイエンティスト不足問題は解決できる！育成体制と対策について

近年、企業内でデータを分析し、重要な情報を導き出すことで今後の方向性を決定する企業が増えています。そこで中心的な役割を果たしているのが「データサイエンティスト」と呼ばれる人材。しかしながら、幅広い高度なスキルを持ったデータサイエンティストの不足が問題となっていますよね。そこで今回は、データサイエンティスト不足の問題を解消するための育成体制や企業の対策について紹介します。

データサイエンティストが不足している

データサイエンティストという職業に明確な定義はありません。しかし、企業が所持している大量のデータを整理・分析して、その中から重要な情報を導き出すのがデータサイエンティストの仕事。そのため、企業が事業戦略を立てる上で非常に重要な役割を果たします

ところで、世の中のあらゆるものがインターネットに繋がるようになったため、インターネット上でも大量のデータが氾濫しています。例えば企業においては、顧客データや経理データ、またはセンサデータなど、多くのデータを所持していますよね。

これらの大量のデータのことをビッグデータといいますが、近年、ビッグデータを自社の事業戦略や新しいサービスの立案に役立てようという企業が増えています。そこで、マーケティングやデータ分析のスキルを併せ持つデータサイエンティストの活躍が期待されています。

そのため、データサイエンティストは企業からのニーズが非常に高いといえるでしょう。しかし、IoT・AIなどの発展が目覚ましいため、データサイエンティストの育成が追い付いていません。実はデータサイエンティストは世界規模で不足しているのです。

総務省「平成26年版　情報通信白書」によると、米国では高度なデータサイエンススキルを持つ人材が、2018年までに14万～19万人不足する算出されています。もちろん米国だけでなく日本でもデータサイエンティストの不足が懸念されています。

データサイエンティストの需要が高まっているにも関わらず、日本ではデータ分析の訓練を受けた大学卒業生は少ないのです。さらに、2005年から2008年までの間にデータサイエンスを学んだ人材は減少傾向にあります。

そのため、日本においてもデータサイエンティストの育成が早急な課題となっているといえるでしょう。

データサイエンティストに求められるスキル

なぜ最近までデータサイエンティストの育成が進まなかったかというと、データサイエンティストには幅広い知識が必須だから。例えば、データサイエンティストになるためにはデータ分析をはじめ、マーケティング・統計学・プログラミングなどの高度な知識が求められます。

では、データサイエンティストの育成に必要なスキルについて紹介します。一般社団法人データサイエンティスト協会の「データサイエンティスト　スキルチェックリスト」によると、データサイエンティストに求められるスキルは大きく分けて3つ。そして3つのスキルはどれが欠けていてもいけません。

ビジネスパーソンに必須のビジネス力

ビジネスパーソンによって必要不可欠なのが、基本的なビジネス知識でしょう。これらのスキルは、新入社員として入社した時に研修を受けられた人も多いですよね。例えば思考力。難題にぶつかった時でも、冷静に問題解決に導けるロジカルシンキングは非常に重要です。

そして表現力。データサイエンティストは、データ分析やプログラミングスキルを持っていない人に対しても状況を分かるように説明できる能力が求められます。そのため、表現力やコミュニケーション能力の高さも必要です。

データサイエンス力

データサイエンス力といっても必要なスキルは様々。データサイエンティストは大量のデータ（ビッグデータ）を処理することから、幅広いIT知識が必要です。また、データベースに格納されているデータを扱うため、データベースに関しても知っておく必要があるでしょう。

また、データを分析する上で、統計学をはじめとする数学の知識も重要です。基本的な確率・微分積分・行列などの数学知識はデータサイエンスでは必須となるため、高校数学からの復習が必要です。

データエンジニア力

データサイエンスによって分析されたデータを活かせるようにする力がデータエンジニア力です。実用化できる形にデータを整えるためには、プログラミングスキルが必要です。なぜなら、データから学習した結果を基に、新しいデータを処理する際に、機械学習によって業務の効率化を行えるからです。

そして、機械学習といったAIの実装にはPythonなどのプログラミング言語を用います。そのため、機械学習の理論と共にAIを取り扱えるプログラミング言語の習得も必要です。

データサイエンティストの育成体制

データサイエンティストに求められるスキルが多すぎて、何から学習すればよいのか分からない人も多いですよね。そこで、日本でもデータサイエンティストの育成体制を整えるための対策が準備されています。

基礎から学べるオンライン講座

色々なスキルが必要なデータサイエンティストですが、日本では現在、データサイエンティストの育成体制は十分に整っていません。そのため、データサイエンティストの育成に向けて、多くの講座や大学学部の設置が進んでいます。

例えば、総務省統計局では社会人向けにデータサイエンティストのオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」を開講しました。「データサイエンティストとは？」から始まり、「分析とは？」という基本的な部分から丁寧に講義で解説されているので、初学者でも学びやすいでしょう。

スキルチェックで習得すべきスキルを明確化

一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストのスキルを4段階に定義しています。スキルをレベル分けすることによって、データサイエンティストを目指す人は習得すべきスキルが分かりやすくなりますよね。さらにデータサイエンティストを採用する企業も、求めているスキルを持っている人材を見つけやすくなります。

そして、同協会の「データサイエンティスト　スキルチェックリスト」では、4段階のスキルレベルごとに、詳しく習得すべき知識が解説されています。データサイエンティストを目指す人はもちろん、社内でデータサイエンティストを育てる場合も、このスキルチェックリストを利用すると効率よくスキルが習得できるでしょう。

社内でのデータサイエンティスト育成

多くの企業がデータサイエンティストを必要としていますが、データサイエンティスト不足の現在、データサイエンススキルを持つ人材の獲得は難しいといえます。そこで、やはり社内でのデータサイエンティストの育成が必要となってきます。

欧米では、企業が大学のデータサイエンス学部と協力してデータサイエンティストの育成が進んでいます。今後は日本でも、データサイエンティスト不足の解決のために、大学との連携や講座などを利用して、データサイエンティストの育成が進んでいくでしょう。

データサイエンティスト不足への対策

データサイエンティスト不足への対策は、将来のデータサイエンティストを育成するだけではありません。すでにデータサイエンティストとして活躍している人の業務負荷を減らしたり、隠れたデータサイエンティストを発掘したりすることで、データサイエンティストの不足を解決できます。

業務の自動化によりデータサイエンティストの負荷軽減

データサイエンティストは現在最も注目されている職業の一つですが、その業務は意外にコツコツとした作業が続き、忍耐が必要です。そのため、優秀なデータサイエンティストであっても単純作業に時間がとられてしまい、思い通りに業務が進まないことも。

このように単純作業に時間がとられて業務が進まないこともデータサイエンティスト不足の原因の一つといえます。そこで期待されているのが、単純作業の自動化です。どんな仕事でも、「この作業が自動でできたら、もっと楽なのになぁ」と思うことがありますよね。

データサイエンスでは、機械学習によって作業を自動化することで、データサイエンティストへの業務負荷を減らせます。機械学習による自動化や、ソフトフェアを導入することで、従来は高度なスキルを持ったデータサイエンティストでしかできなかった業務をスキルの低い人でも行えるようになります。

すると、高度なスキルを持ったデータサイエンティストはより難易度の高い業務に集中でき、スキルの低い人でも現場で働きながら、データサイエンティストを目指せるようになるでしょう。つまり、専門知識を持っていない人でもデータサイエンティストと同様の業務を行えるようになることで、データサイエンティスト不足は解消されるのです。

コンテストにより隠れたデータサイエンティストの発掘

また、データサイエンススキルを競い合うコンテストも注目されています。Kaggleのコンテストでは、企業が分析して欲しい課題を投稿することで、世界中のデータサイエンティストが課題を解き、結果を提出します。

その中で、最も優秀なデータサイエンティストに対して報酬が与えられるというコンテストです。このコンテストでは、データサイエンスを学んだだけの人でも参加できます。そのため、データサイエンティストとしての知識とスキルは十分にあるけれど、実務を行ったことがない人材でも参加できるため、企業は隠れた才能を持つ優秀な人材を見つけ出せるのです。