データサイエンティストという職種は、近年注目されているものの、その定義や役割は明確ではありません。 一方で、AIや機械学習などの技術が急速に発展しており、データ分析や解析を自動化することが可能になってきています。

このような状況の中で、データサイエンティストは将来的に不要になるのではないかという声も聞かれますが、本当にそうでしょうか。

本記事では、データサイエンティストの現状と将来性について解説します。 データサイエンティストがなくなると言われる理由や、逆に必要とされる理由を紹介し、今後の生き残り戦略についても考えていきます。

データサイエンティストとは何か

データサイエンティストとは、ビジネスに役立つ知見をデータから引き出すことができる人材のことです。 データサイエンティストには、統計学やプログラミングなどの専門的なスキルだけでなく、ビジネスを理解し問題を発見・解決できるスキルや、分析結果を他者に伝えるコミュニケーションスキルも求められます。

データサイエンティストの主な仕事内容は以下のようになります。

• 必要なデータの収集・整理・保存
• データ分析や機械学習を用いたデータ解析
• 分析・解析結果から有用な知見や仮説の導出
• 分析・解析結果のビジネスへの応用や提案

データサイエンティストは、データに基づいてビジネスの課題を解決するために、様々なステップを踏んでいます。 しかし、このような仕事は、AIや機械学習の発展によって変化していく可能性があります。

データサイエンティストの仕事内容や必要スキル、年収について解説した記事はこちら

データサイエンティストがなくなると言われる理由

データサイエンティストがなくなると言われる理由の一つは、AIや機械学習の進化によって、データ分析や解析が自動化されることです。 例えば、以下のような技術やサービスが存在します。

• AutoML: 機械学習のモデル選択やパラメータ調整などを自動化する技術
• DataRobot: AutoMLを用いてデータ分析や予測モデリングを行うクラウドサービス
• Google Cloud AI Platform: データ収集からモデル開発・運用までを一貫して行えるクラウドサービス

これらの技術やサービスは、データサイエンティストが行っていた作業の一部を代替することができます。 また、データサイエンティスト以外の人でも利用できるようになっており、データ分析や解析の敷居を下げています。 このように、データサイエンティストの専門性や価値が低下することが懸念されます。

データサイエンティストが必要とされる理由

しかし、データサイエンティストがなくなるというのは極論であり、実際には必要とされる理由も多くあります。 以下にその理由をいくつか挙げます。

データ分析や解析は目的ではなく手段である

データ分析や解析は、ビジネスに役立つ知見を得るための手段であり、目的ではありません。 そのため、データ分析や解析を行う前に、ビジネスの課題や目標を明確にすることが重要です。 また、分析・解析結果をどのようにビジネスに応用するかも考える必要があります。 このようなビジネス的な視点や思考力は、AIや機械学習では代替できません。

データ分析や解析には人間の判断や知識が必要である

AIや機械学習は、データからパターンや相関関係を見つけ出すことが得意ですが、それらが因果関係や意味を持つかどうかは判断できません。 また、データには品質や信頼性といった問題もあります。

そのため、データ分析や解析には人間の判断力や知識が必要です。 データサイエンティストは、データの背景やコンテキストを理解し、適切な方法で分析・解析し、正しい解釈を行うことができます。

データ分析や解析にはコミュニケーションや説得力が必要である

データ分析や解析の結果を得たとしても、それを他者に伝えることができなければ意味がありません。 データサイエンティストは、分析・解析結果をわかりやすく可視化したり、ストーリーを作ったりして、他者に説明することができます。

また、分析・解析結果に基づいて、ビジネスの改善や変革を提案することもできます。 このようなコミュニケーションや説得力は、AIや機械学習では代替できません。

データサイエンティストとして生き残るためには

データサイエンティストとして生き残るためには、AIや機械学習の進化に合わせて、自分のスキルや役割を見直すことが必要です。 以下にその方法をいくつか挙げます。

AIや機械学習の技術やサービスを活用する

AIや機械学習の技術やサービスは、データサイエンティストの敵ではなく味方です。 AIや機械学習の技術やサービスを活用することで、データ分析や解析の効率や精度を向上させることができます。 また、自動化される作業から解放されることで、より高度な分析・解析やビジネスへの応用に注力することができます。

ドメイン知識やビジネススキルを強化する

データサイエンティストは、データだけでなく、データが関係するドメインやビジネスについても深く理解する必要があります。 ドメイン知識やビジネススキルを強化することで、データ分析や解析の目的や方向性を明確にし、ビジネスに価値を提供することができます。

コミュニケーションや説得力を磨く

データサイエンティストは、分析・解析結果を他者に伝えるだけでなく、提案や実行にも関与する必要があります。 コミュニケーションや説得力を磨くことで、分析・解析結果の信頼性や重要性を高め、ビジネスの意思決定に影響を与えることができます。

まとめ

データサイエンティストは、AIや機械学習の進化によって一部の作業が自動化される可能性がありますが、それだけではなくならない職種です。 データサイエンティストは、ビジネス的な視点や思考力、人間の判断力や知識、コミュニケーションや説得力など、AIや機械学習では代替できないスキルを持っています。

データサイエンティストとして生き残るためには、AIや機械学習の技術やサービスを活用することで、データ分析や解析の効率や精度を向上させることができます。 これらの技術やサービスを使いこなすためには、最新の知識やトレンドに常にアップデートすることが必要です。