データサイエンティストの将来性が高い3つの理由。習得するべきスキルと学習方法も

そもそも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、大量のデータを分析して価値ある洞察を引き出し、ビジネスの課題解決につなげる専門家です。

例えば、企業が持つ顧客データや販売データ、Webのログデータなどを統計手法や機械学習技術を駆使して解析し、

• 売上を伸ばすにはどの商品に注力すべきか
• 顧客の解約を減らす要因は何か

といった経営上の意思決定をデータに基づいて支援する役割を担います。なお、「データアナリスト」や「機械学習エンジニア」といった職種もデータを扱う点では共通していますが、データサイエンティストはより高度な分析モデルの構築やビジネス課題の発見など、分析プロジェクト全体をリードするポジションです。

データ分析の仕事については以下の記事で詳しく解説していますので、本記事を読み進める前にご覧ください。

参照記事：データ分析の仕事とは？具体的な職業一覧と求められるスキルを解説

データサイエンティストが将来なくなると言われる理由

データドリブンな意思決定が重視される現代において需要が高まるデータサイエンティストですが、「将来この職業はAIに取って代わられ、なくなるのではないか」という声も。その理由を2つ紹介します。

• AIの発展による業務の代替え
• データ分析ツールの普及

AIの発展による業務の代替え

従来は人間が膨大な時間をかけて行っていた複雑なタスクも、AIが正確かつ高速に処理できるようになりつつあります。

例えば、データ分析の分野ではAutoMLと呼ばれる自動機械学習ツールの登場により、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル選定といった工程が自動化され始めています。

特に、AIデータ分析に必要な

• データの前処理
• データ分析

などは、現在でもAutoMLツールで効率化が可能な領域です。

データ分析ツールの普及

もう一つの理由は、専門知識がなくても使えるデータ分析ツールの普及です。近年はBIツールや各種クラウド型の分析サービスが発達し、プログラミングの知識がなくてもデータの集計・可視化や分析ができる環境が整いつつあります。

BIの浸透により、「必ずしも高度な専門職に頼らずとも、現場の担当者が自分でデータ分析できる」状況が生まれています。

例えば、

マーケティング部門のスタッフが自分で顧客データを分析→グラフ化して報告する

といったことも珍しくありません。結果として、「社内に専門のデータサイエンティストを置かなくても、ツールさえ導入すればある程度の分析は事足りるのでは？」と考える企業も出てきています。

データ分析ツールに関しては以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：データ分析ツールとは？目的別の最適なツールや導入メリット・注意点を解説

データサイエンティストの将来性・必要性は高い

前述の不安要素はあるものの、総合的に見ればデータサイエンティストという職業の将来性は高いと考えられます。その理由を、3つの観点から説明します。

• IT人材不足は深刻化している
• ビッグデータの市場規模が増加している
• AIを活用するのはあくまで人間

IT人材不足は深刻化している

データサイエンティストの将来性が高い理由として、日本におけるIT人材全体の不足という観点があります。経済産業省によれば、日本では年々IT分野の人材が不足しており、このまま需要が拡大し続けた場合、2030年には最大で約79万人ものIT人材が不足する可能性があると予測されています。

出典：経済産業省｜IT人材育成の状況等について

これはAIエンジニアやデータサイエンティストといった高度IT人材も含めた数字であり、データを活用できる人材の需要が供給を大幅に上回ることを示しています。

近年はChatGPTに代表される生成AIが注目を集めていますが、こうした先端AI技術を業務に活かすためにも、AIの仕組みを理解し使いこなせるデータサイエンティストや機械学習エンジニアの需要は今後ますます高まると考えられます。

ビッグデータの市場規模が増加している

ビッグデータ活用の市場拡大もデータサイエンティストの将来性が高い理由の1つです。ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムでは処理できないほど量が多く多様性に富んだ巨大なデータの集合を指します。

現状でもビッグデータ解析を担うデータサイエンティストが求められていますが、その需要は今後さらに拡大する見込みです。FORTUNEによれば、以下のように予測されています。

2024年の3,972億7,000万米ドルから2032年までに1兆1,943億5,000万米ドルへ成長し、予測期間中に年平均成長率（CAGR）14.8％を示す。

出典：FORTUNE

市場が拡大すれば当然そこに携わる人材ニーズも増えるため、ビッグデータ時代の到来によりデータサイエンティストの重要性も一層高まると考えられます。

AIを活用するのはあくまで人間

3つ目の観点は、AIと人間の役割分担です。前述のようにAI技術の発展で自動化できる分析タスクが増えているのは事実ですが、AIを使いこなすのは最終的に人間です。

AIが得意なのはあくまで与えられたデータからパターンを見つけ出すことであり、そもそも

• 何を分析すべきか
• 得られた結果をビジネスにどう活用するか

といった本質的な問いを立てるのは人間の役割です。AIは指示されたことしかできませんので、分析の方向性を誤ればどれだけ高性能なモデルでも意味のない結果が出てしまいます。

適切な課題設定や、AIが出力した結果の評価・解釈、導く意思決定は依然として人間にしか担えない重要な領域と言えるでしょう。

以下の記事では生成AIを用いたデータ分析の方法について解説しています。本記事とあわせてご覧ください。

参照記事：生成AIを用いてデータ分析を効率化！やり方や注意点・活用事例も紹介

データサイエンティストを目指す上で覚えておくべきこと

需要が高く将来性も明るいデータサイエンティストですが、未経験から目指すには相応の準備と努力が必要です。ここでは、これからデータサイエンティストを目指す方が最初に押さえておくべきポイントを紹介します。

• 資格を取得することで市場価値は高くなる
• 勉強するべきことは多岐にわたる
• ポートフォリオ作成をゴールとする

資格を取得することで市場価値は高くなる

データサイエンティストになるために必ずしも資格が必要というわけではありませんが、関連する資格を取得することは自身の市場価値を高められます。特に未経験から転職を目指す場合、資格は一定の知識・スキルを習得した証明となり、採用担当者へのアピール材料になります。

以下はデータサイエンティスト志望者におすすめの資格の例です。

資格名	概要
データサイエンティスト検定	データサイエンスに関する基礎的な実務能力と知識を証明できる
基本情報技術者試験	IT全般の基礎知識やプログラミング、データベース、ネットワークなど幅広い分野を学習できる
統計検定	統計学の理解度を測る検定試験で、データ分析の理論的基盤となる統計知識を証明できる
G検定	ディープラーニングを中心としたAIの基礎知識を問う
E資格	実装エンジニア向けの実践的な資格

上記の他にも、データベーススペシャリスト試験やAWS認定データ分析など多くの資格が存在します。重要なのは、資格取得を通じて必要な知識の全体像を効率よく学べることと、取得後に客観的なスキルの証明になることです。

勉強するべきことは多岐にわたる

データサイエンティストは勉強することが多岐にわたるため、独学だとスキル・ノウハウの習得に時間がかかることも。大きく分けて3つの分野を学習する必要があります。

出典：データサイエンティスト協会

上記の3分野すべてにまたがる知識が求められるのがデータサイエンティストの特徴です。当然ながら一朝一夕で身につくものではありませんが、裏を返せば成長の余地が大きく、飽きのこない奥深い職種とも言えます。

幅広い領域をバランス良く学習し、自分の強み・弱みを把握しながらスキルの底上げを図っていくことが大切です。

ポートフォリオ作成をゴールとする

学ぶべきことが多岐にわたるからこそ、学習のゴール設定も重要になります。なんとなく参考書を読んだり講座を受けたりしても、ゴールが定まっていないと途中で挫折したり成果が見えづらかったりするものです。

そこでおすすめしたいのが、最終的にポートフォリオの作成を目標に据える学習法です。

未経験からデータサイエンティスト職に応募する際にも、実績としてポートフォリオを提示できればアピール材料になります。学習段階でも、ポートフォリオ作成をゴールに設定することで「何をどの程度勉強すればどんなアウトプットが出せるか」が逆算しやすくなります。

例えば、

• ◯月までに○○のデータを分析してレポートを書く
• △月までに機械学習モデルを作って精度◯％を目指す

といった具体的な目標を立てることで、広範囲の勉強も計画的に進めやすくなるでしょう。

継続的な自己学習は必要

データサイエンティストのスキル・ノウハウは一度身につけて終わりではありません。IT業界全体で人材不足とは言え、企業が求めるのはあくまで実務で通用するスキルを持った人材です。データサイエンスの世界は技術革新が早く、新しい手法やツールが次々登場します。

そのため、常に継続的な学習を実施し、キャッチアップし続けることで、市場価値の高いデータサイエンティストとして活躍し続けることができます。

しかし、「自分で学習するのが苦手」「どう学習を進めていけばいいかわからない」という方は多いでしょう。そこでおすすめなのがCraft Collegeの受講です。

Craft Collegeは以下の特徴がある実践型スクールです。

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データサイエンティストで生き残るために必要なスキル

データサイエンティストとしてキャリアを築くためには、以下のような重要スキルをバランス良く習得しておく必要があります。それぞれが実務でどのように活きるのか解説します。

• データベース（SQL）
• プログラミング（Python）
• 統計学
• 機械学習アルゴリズム
• 生成AI、LLM
• ビジネススキル

データベース（SQL）

企業で扱うデータの多くはデータベースに格納されています。そのため、データサイエンティストにはSQLのスキルも重要です。

SQLを使えば必要なデータをデータベースから抽出・集計したり、複数のテーブルを結合して分析に適した形に整形したりすることができます。

特に大量のトランザクションデータを扱う際などは、分析前の前処理段階でSQLを用いてデータを効率よく絞り込むことが必須に。SQLに習熟していると、データエンジニアに依頼せずとも自分で欲しいデータを取得できるため、分析スピードが向上します。

またデータの正規化やインデックスといったデータベース設計・運用の基礎知識も持っておくと、エンジニアとの協働やデータ基盤の理解に役立つでしょう。

プログラミング（Python）

データサイエンティストにはプログラミングスキルも必須です。中でもPythonは、データの前処理から可視化、機械学習モデル構築・評価まで一貫して行える便利な言語として事実上の標準になっています。

Pythonにはデータ分析に特化した豊富なライブラリが揃っており、駆使することで効率的かつ再現性の高い分析が可能になります。

プログラミングができると、Excelでは扱いきれないような大規模データの処理や、定型分析の自動化も行えるようになります。また、チームで分析プロジェクトを進める際にはコードで処理を共有して再現できることが重要です。Python以外にもRやSQLなど場面に応じて使いこなせると理想ですが、まずは汎用性の高いPythonの習熟から始めると良いでしょう。

統計学

統計学はデータ分析の土台となる学問であり、データの傾向やばらつきを正しく読み取る力を養います。統計の知識があれば、分析結果が偶然なのか有意な差なのかを判断でき、仮説検証や予測モデルの信頼性評価も可能です。

また、統計的な考え方は機械学習のアルゴリズム理解にも通じる部分が多く、例えば、

• 回帰分析
• 分類問題の性能評価

において基礎となります。統計学を学ぶことで、データを扱う上での「数字の裏にある意味」を読み解く力が高まるでしょう。

機械学習アルゴリズム

機械学習とは、データからパターンを学習して将来を予測したり分類したりするアルゴリズムの総称です。代表的なものには、

• 線形回帰分析
• 決定木
• アンサンブル学習
• ニューラルネットワーク

など数多くあります。アルゴリズムごとに得意な問題設定や前提条件が異なるため、用途に応じて適切な手法を選択できる知識が求められます。

例えば、予測精度を重視するのか結果の解釈のしやすさを重視するのかで、使うべきモデルが変わってきます。機械学習の各手法の特徴やハイパーパラメータチューニングのコツなどを理解しておくことで、与えられた課題に対し最適な分析アプローチを設計できるようになります。

生成AI、LLM

生成AI・LLM時代にデータサイエンティストとして生き残るために必要なスキルとは、単にChatGPTやGeminiなどのツールを使えることではありません。重要なのは、生成AIの仕組みや得意・不得意を正しく理解したうえで、「業務全体の生産性と価値をどのように引き上げるか」を設計・判断できる能力を持つことです。

具体的には、

• LLMを活用したSQLの生成
• Pythonコードの作成
• データ前処理
• 可視化
• モデル設計

といった作業を高速化しつつも、そのアウトプットがビジネス要件やデータ構造に照らして本当に正しいかを検証できる力が求められます。

さらに、RAGなどの技術を活用し、社内データとLLMを安全に接続したうえで、現場で実際に使える精度と再現性を備えた仕組みを構築する応用力も重要になります。単にモデルを作るだけでなく、運用やガバナンスまでを意識した設計視点が求められる点が、従来との違いです。

RAGについては以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ

ビジネススキル

どれほど高度な分析スキルを持っていても、ビジネスの文脈から外れた分析をしては価値を生み出せません。データサイエンティストには、ビジネス側の人間と会話しながら課題を見極める力や、分析結果を事業の意思決定に結びつける力が求められます。

例えば、「売上向上」という漠然とした目標に対しても、

• 現場のヒアリングから具体的なボトルネックを特定
• ◯◯の商品購入率を△％上げれば目標達成できるという仮説を立てる
• 分析計画を組み立てる

といった流れです。

こうしたビジネス理解力は一朝一夕には身につきませんが、常に「この分析は何のためか」「誰にどんな価値を提供するのか」を意識する習慣を持つことで鍛えられていきます。データサイエンスの技術とビジネスの橋渡し役として活躍するためにも、ぜひ意識して磨いていきましょう。

データ分析に必要なスキルについては以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：データ分析に必要な14のスキルを紹介！効率的な学び方も解説

データサイエンティストの学習方法

必要なスキルが見えてきたところで、次にどのようにそれらを習得していくか、具体的な学習方法について考えてみます。独学から始める場合でも学び方は色々ありますが、代表的な方法を3つ紹介します。

• 書籍で基礎知識を学習する
• セミナーや勉強会で実務を把握する
• スクールで体系的に学ぶ

書籍で基礎知識を学習する

まず手軽に始められるのは書籍や参考書で学ぶ方法です。データサイエンス分野は良書が充実しており、独学しやすい環境が整っています。

統計学の初歩やPythonの使い方、機械学習の基礎理論など、初心者向けに噛み砕いて解説した入門書が数多く出版されています。書籍での学習は自分のペースで進められるのが利点で、特に理論の理解など腰を据えて勉強したいテーマに向いています。

最初は難解に感じるかもしれませんが、用語を調べながら一冊やり遂げることで確実に基礎体力がつくでしょう。「どの書籍を選べばいいかわからない」という方は、「ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識」がおすすめです。

この書籍は、表面的な内容ではなく、ビジネスの現場で役立つスキルを初心者にもわかりやすい表現で解説しています。以下のリンクから購入してみてください。

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セミナーや勉強会で実務を把握する

独学に慣れてきたら、セミナーや勉強会に参加してみるのもおすすめです。オンライン・オフライン問わず、データ分析やAIに関するイベントやコミュニティが多数存在しています。

現役のデータサイエンティストが講師を務めるセミナーでは、最新の事例紹介や現場の生の声を聞くことができます。また勉強会に参加すれば、同じ志を持つ仲間と情報交換したり、一緒に課題に取り組んだりする機会も得られます。

他分野から転身を目指す人は、ネットワーキングやメンター探しの場にもなるでしょう。実務でどんなスキルが重宝されるのか、どのように仕事が進むのかを肌で感じられるため、モチベーションアップにもつながります。

最近は無料ウェビナーやYouTubeでのライブ配信など手軽に参加できるものも多いので、興味のあるテーマのイベントがあれば積極的に参加してみてください。

スクールで体系的に学ぶ

効率よく体系立てて学びたい場合は、データサイエンス系のスクールや講座を活用する方法もあります。プロの講師陣によるカリキュラムに沿って学べるため、独学では見落としがちなポイントも含めバランス良くスキルを習得できます。

また、多くのスクールでは実践的な演習課題やプロジェクト形式の研修が組み込まれており、学んだ内容をすぐ手を動かしてアウトプットすることで定着を図ります。講師やメンターに直接質問できる環境や、受講生同士のつながりができる点もメリットでしょう。

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