DXに必要なデータサイエンティスト！仕事内容や求められるスキルとは？

政府がDX推進を発表した後、デジタル化やIT技術を活用しビジネスモデルの変革に取り組む企業が増えています。データサイエンティストはDXを推進するために欠かせない人材の一人です。データサイエンティストはどのような役割を担うのでしょうか。

この記事では、データサイエンティストの業務内容をはじめ、必要なスキルや資格を紹介します。DX人材の確保や育成を検討している企業様は、ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストはDX人材の一人

DX推進のためには、デジタル技術やデータ活用に関して理解しており、DXの取り組みをリード・実行する人材が必要です。データサイエンティストはその一部であり、他にもDX推進に欠かせない人材がいます。

DX推進に必要な7つの職種を紹介しますので、参考にしてみてください。

なぜDXが必要なのか

DXとは、デジタル・トランスフォーメーションの略称です。急激なスピードで発展し続けているデジタル技術を活用し、人々の生活をより良い方向へと変えます。

業務の効率化も、DXのひとつです。日本企業の中には、アナログ作業や非合理的な作業を残している企業が存在します。経営し続けていくためには、業務を効率化し、さらに生産性を向上させる必要があるでしょう。

業務効率化によって、新たな価値提供を検討できるため、競争力も向上していくといえます。

DXの取り組みをリードしていく人材

DXを推進していくためには、DXを理解しており、取り組みをリードする人材が必要です。DX推進に必要な職種は、以下の7つがあります。

・プロダクトマネージャー：自らDX推進のビジョンの明確化を行いリードする。
・ビジネスデザイナー：顧客ニーズから企画立案を行う。
・テックリード：DXに関連するシステムの企画や設計、実装を担う。
・プログラマー／エンジニア：システムの実装や保守の他、プロジェクトマネジメントや知的資産管理と活用も行う。
・先端技術エンジニア：AIやブロックチェーン、IoTなどの新しいIT技術を扱う。
・UI／UXデザイナー：顧客満足につながるようなサービスのデザインを行う。
・データサイエンティスト：顧客の課題に対して、データを基に解決策を提案する。

DXにおけるデータサイエンティストの業務内容

データサイエンティストの業務は、膨大なデータから必要なデータのみに絞り、分析結果から課題解決案を提案することです。扱うデータはウェブサイトやSNS上にある情報だけでなく、画像や動画も含まれます。

データサイエンティストの4つの業務内容を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

1.課題の把握

やみくもにデータを収集しても効率が悪いため、まずは必要な情報のみに絞る準備が必要です。戦略を立てやすくするため、初めにニーズや課題を明確化させます。どのような原因がありそのニーズや課題が発生するのか、仮説を立てましょう。

仮説を立てるには論理的思考能力や提案力が必要です。しっかりと仮説を立てられたらデータ収集へと移ります。

2.データ収集や整理

分析に必要なデータは、業務内で使用するデータやSNSのデータなどを利用します。収集する場所によってデータ形式が異なる場合、データ分析に支障をきたすこともあるため、データの形式をそろえる作業も必要です。

データの収集には、効率的に収集ができるウェブスクレイピングを利用します。市販されているツールを使わずに、自作ツールでウェブスクレイピングをするには、プログラムを組む作業が必要です。

3.データの分析

必要なデータがそろったら、分析へと移ります。分析するデータは膨大な数があるだけでなく、画像や動画、音声データが含まれていることもあります。画像や動画、音声データは可視化が必要です。

可視化したデータは、統計学や微分積分、確率などの数学の知識を生かして分析します。

4.分析結果の活用

最後は、分析結果を解決策としてどのように活用するのかを具体的に考えます。数学的な考えから解決策を考えるだけでなく、ビジネスモデルの考慮も必要です。関係者や経営層に対し、解決策の提案やプレゼンテーションを行い、具体的な対策を練ります。

【業務内容別】データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストは、業務内容によって求められるスキルが異なります。企業が抱える課題を把握するためには、ビジネスモデルや業務内容も理解しておかなくてはなりません。どのようなスキルを習得しておくのがよいのか見ていきましょう。

課題の把握／論理的思考・コミュニケーションスキル

クライアントや部署へヒアリングを行い、課題を把握します。相手が伝える要望や課題を、しっかりと理解できるコミュニケーションスキルが必要です。

課題を把握したら、仮説の提案を行います。仮説は、論理的に説明しなければ伝わりません。結論と理由を関連付ける論理的思考能力があれば、仮説の提案も説得力が生まれるでしょう。

データ収集や管理／プログラミング・スクレイピング

ウェブスクレイピングとは、ウェブサイト上のデータを収集する技術です。プログラミング言語を使うため、手作業をする必要がなくなり、作業時間の短縮やコピーミスをなくせるメリットがあります。

プログラミング言語の中でも、Pythonはウェブスクレイピングで利用できるライブラリがそろっています。ただし、大量のデータを収集するプログラムを0から作成する場合Pythonだけでは処理が遅くなるため、C言語やJavaが必要です。

ウェブスクレイピングで収集したデータの多くは、リレーショナルデータベースと呼ばれる2次元表で管理します。リレーショナルデータベース内のデータを操作するためには、SQLと呼ばれる専用の言語が必要です。

データの分析／プログラミング・BIツール

収集したデータの統計分析を行います。統計分析に必要なのが、プログラミング言語のR言語です。R言語は統計計算の他、グラフィックス分野でも使われています。R言語のコードは単純なため、初心者でも習得しやすいのが特徴です。

R言語以外に、Pythonも使用します。Pythonは汎用性が高く、ディープラーニングや機械学習で使われるプログラミング言語です。

さらに、BIツールを使って膨大なデータから抜き取った情報を分析し、グラフなどを用いて可視化させます。BIツールは製品によって特徴や機能が異なるため、業務の目的に合ったものを選んで使いこなすスキルも必要です。

分析結果の活用／プレゼンテーションスキル

データサイエンティストの成果物は、収集したデータの分析結果のレポートやプレゼンテーションです。時間をかけしっかりと分析できたにもかかわらず、相手に伝わらなければ意味がありません。

ITの知識が疎い相手にも伝わるようなプレゼンテーションができれば、データから得られた情報の有益さを理解してもらえるでしょう。

DX人材のデータサイエンティストに役立つ資格

資格の取得はデータサイエンティスト本人だけでなく、企業側にもメリットがあるでしょう。ここでは、データサイエンティストにおすすめの資格を3つ紹介します。併せて資格取得の難易度にも触れていますので目を通してみてください。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、サイエンティスト協会が主催する、データサイエンスに特化した民間の試験です。合格すると、データサイエンティストとして必要な能力があることを証明できます。

データサイエンティスト検定は、見習いから業界を代表するレベルまで、4つのレベルに分けられています。現在は、見習いレベルのみ受験が可能です。年齢や学歴などの受験資格の制限はありません。

2022年6月に行われた試験では、約2,900人が受験し、1,453名が合格しています（合格率約50％）。

（参考：『データサイエンティスト検定｜一般社団法人 データサイエンティスト協会』）

基本情報処理技術者試験

基本情報処理技術者試験とは、ITに関連する基礎知識となる問題が出題される試験です。独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）が主催しており、合格すると国家資格を取得できます。

同じくITの基礎知識を問うITパスポート試験と出題内容は類似していますが、基本情報処理技術者試験にはプログラミング言語の問題も出題されるのが特徴です。

基本情報処理技術者試験の受験資格に制限はありません。2022年度の秋期試験では、5万5,548人が受験し、1万9,798人が合格しています（合格率35.6％）。

（参考：『制度の概要：基本情報処理技術者試験｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構』）

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、データベースの管理や設計、ビックデータの活用に関する国家試験です。試験合格後は、データベース管理者としての高い技術と、適切な要件定義・企画ができることを証明します。

データベーススペシャリスト試験の受験資格は決められていません。情報処理技術者試験の中でも高いレベルが求められるにもかかわらず、これまで14歳や69歳の合格者もいます。2022年の試験では、8,445人が受験し、1,486人が合格しました（合格率17.6％）。

（参考：『制度の概要：ダータスペシャリスト試験(DB)｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構』）

DX化を進められる『UMWELT』についてご紹介！

データサイエンティストはDX化に欠かせない人材ですが、育成にかける時間やコストに悩む企業様もいるのではないでしょうか。今すぐにDX化を始めるならTRYETINGの『UMWELT』がおすすめです。ここでは、DX化を進められるUMWELTを紹介します。

ノーコードAIだからDXを進めやすい

UMWELTは、プログラミング知識不要で運用できるノーコードAIです。普段の業務で使用しているExcelやGoogle スプレッドシートなどのデータから需要予測や在庫管理ができます。

一般的に、新たなAI人材を採用したり、育成したりするにも時間やコストが必要です。UMWELTなら、ドラッグ＆ドロップ操作だけでさまざまなアルゴリズムを構築できるため、新たに人材を探す必要もありません。

手厚い運用支援でお客様をサポート

TRYETINGは、運用開始後のサポートも充実しています。UMWELT導入後、データの活用方法やレシピの組み方が分からない場合など、専門知識を持ったカスタマーサクセスが伴走しサポートします。

UMWELTの使い方をはじめ、AIの基礎講座を受けていただくことも可能です。しっかりとUMWELTを運用し、課題解決ができるよう支援します。

まとめ

データサイエンティストは、企業が抱える課題を洗い出し、仮説を立てた上でデータの収集や分析を行います。分析結果から得られた解決策を、IT知識の少ない経営層にも説明する際には、プレゼンテーションスキルも必要です。

スキルや資格がない状態からデータサイエンティストを育成するためには時間もかかります。スピーディーにDX化を進めたい企業様には、ノーコードAIのUMWELTがおすすめです。専門知識不要で、AIによる業務効率化やデータ分析を行えます。

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