データサイエンティストとは？気になる年収や仕事内容も徹底解説

データサイエンティストとは

データサイエンティストは、データを分析し、洞察を得て意思決定を支援する専門家です。データサイエンティストがプログラミング、統計学、機械学習を駆使し、企業や組織に内在している多種多様なデータからパターンを発見し、予測モデルを構築することで、企業や組織は競争力を高めるような戦略的な意思決定を行うことができます。データサイエンティストはデータの専門家であり、現代のビジネス環境で必要不可欠な存在となっています。

ハーバード・ビジネス・レビューでは、2012年に「21世紀で最もセクシーな職業」としてデータサイエンティストが紹介されており、2022年には「ビジネスにおいて確実に重要性を増し続ける」とアップデートしています。

Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century 出典：Harvard Business Review

so the job of data scientist will only continue to grow in its importance in the business landscape. 出典：Harvard Business Review

データサイエンティストの定義

データサイエンティスト協会では、データサイエンティストを以下のように定義しています。

データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル 出典：一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンティストの需要

データサイエンティストの需要は業種を問わず高まっていますが、特に需要が高い業界は金融、ヘルスケア、テクノロジー、小売業界などの業界です。POSデータ（購買データのこと）やサービスの利用データなど、比較的多くのデータが蓄積しやすくデータの活用が進んでいる業界という背景から、他の業界よりもデータサイエンティストの需要が高まっています。

今後もDXが進むことで、様々な業界で新たなデータソースが登場し、データ活用の需要が高まると考えられるため、データサイエンティストの需要は持続的に高まると予測されています。

参考：総務省｜令和2年版 情報通信白書｜日本企業におけるデータ活用の現状

データサイエンティストが注目される背景

データサイエンティストが注目されている背景として、経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が令和4年6月に取りまとめ公表した「デジタルスキル標準」の中の「DX推進スキル標準（DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準）」において、データサイエンティストがその1つを占めており、各企業がDX人材を育成・採用する際の指標となっていることが挙げられます。需要の高まりを受け、データ人材育成系のカリキュラムのうち認定を受けた講座を受講する個人に対して、受講費の一部を還元する、厚生労働省の教育訓練給付金制度も充実されてきています。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストの年収は国や地域によって異なりますが、一般的には高収入の職業の一つとなっています。データサイエンティスト協会が行った調査によると、2022年のデータサイエンティストの平均年収は839万円となっており、日本の平均年収443万円(参考：国税庁)と比べると、約1.9倍の年収です。データサイエンティストの平均年収は調査が開始された2016年から増加傾向にあり、また経験やスキルに応じて年収が変動するため、成長余地も大きいです。

出典：データサイエンティスト協会の一般（個人）会員向けに調査を実施ニュース｜一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンティストの年収はなぜ高い？

データサイエンティストの年収が高い理由として「人手不足」と「なるのが難しい」という2つがあります。

人手不足

一つ目の理由として人手不足が挙げられます。先に述べたようにデータサイエンスの分野は政府主導で育成の推進が進むほど注目を浴びていますが、それでも全体の需要に対してデータサイエンティストの数が不足しており、売り手市場なため年収も高くなる傾向にあります。

参考：IT人材のIT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果

なるのが難しい

データサイエンティストになるためには、「数学」「統計学」「プログラミング」といった広い分野の深い専門知識が必要であるため年収が高くなる傾向にあります。日本では2017年にようやく大学の学部が設立されましたが、高等教育の対応が遅れたことも一因です。またなるのが難しいことも人手不足の一因です。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は多岐にわたりますが、データを活用してビジネスに価値をもたらすことがミッションです。データサイエンティストは分析をする人と誤解されがちです。もちろん分析もしますが、あくまでそれは手段であり、データの活用を通してビジネスに新たな価値をもたらすこと、問題を解決していくことがデータサイエンティストの仕事です。参考までにデータサイエンティストの業務の流れの例を以下に示します。

目的の理解・咀嚼

何のためにデータを活用したいのか、関係者と対話を重ねて目的の理解を深める

データ収集・前処理

様々なデータソースからデータを収集・分析がしやすいように整理する

データ分析・可視化

データを解析し傾向やパターンを発見、必要に応じて可視化する

モデリング・評価

データを活用して将来の出来事を予測するモデルを開発・評価をかさね精度を上げていく

報告・意思決定支援

データに基づく洞察を提供し、組織内での意思決定をサポートする

データサイエンティストとデータアナリストの違いとは

データサイエンティストとデータアナリストの明確な定義はなく、データサイエンティストともデータアナリストもビジネス目標達成のためにデータを分析することに相違ありません。一般的に多く利用されている定義として、データサイエンティストは主に予測モデリングや機械学習に焦点を当て、複雑高度な問題に取り組みます。一方、データアナリストはデータの収集や基本的な分析に特化し、報告書の作成やビジュアライゼーションに重点を置きます。

両者の違いを身近な例で例えると、通販サイトなどで利用者のリアルな情報を分析し、リアルタイムで処理をするようなレコメンデーション機能などを開発するのがデータサイエンティストで、意思決定に役立てる目的等で売上データを分析して売上予測をたてるのがデータアナリストとなります。

一方で求人情報の詳細等を見ていると、データアナリスト職の業務として機械学習の経験を求められる事もありますので、タイトルの違いに惑わされず、職務定義をしっかりと見る必要があるでしょう。

データサイエンティストとAIエンジニアの違いとは

データサイエンティストとAIエンジニアも類似した役割を果たすことがありますが、違いがあります。データサイエンティストとしての仕事は機械学習モデル作成やその他分析能力を活かし「ビジネス目標を達成すること」であり、AIエンジニアの仕事は「機械学習モデル、AIの構築」となります。つまり、機械学習・AIの作成が手段になるのがデータサイエンティストで、目的になるのがAIエンジニアというわけです。

データサイエンティストに求められるスキルと知識

データサイエンティストには多くのスキルと知識が求められます。ここではざっくりとどのようなスキル・知識が必要になるのかいくつか抜粋して紹介します。

ベースとなる知識

統計学

データの分析において統計学の知識が必要不可欠です。統計モデルを適用してデータを理解し、予測する能力が求められます。

数学

統計学を理解するため、適切なプログラムを記述するために必要な知識で、微分積分をはじめとして行列などの知識が求められます。

プログラミング言語

データ処理やモデリングのために、プログラミング言語（PythonやRなど）を習得する必要があります。

データサイエンティスト特有の知識

分析のためのプログラミングスキル

pandas, NumPy, Matplotlib等をはじめとしたさまざまなデータ分析で使うライブラリ（Excelで言う関数のようなもののパッケージ）を扱える必要があります。

機械学習

機械学習アルゴリズムを理解し、適切なモデルを選択・訓練できる能力が重要です。

ビジネス理解

ビジネス目標を正しく解釈し、データ解析の結果をビジネス目標の達成に繋げる能力が必要です。

コミュニケーションスキル

目標を理解するためにも、結果を分かりやすく報告・説明するためにも、コミュニケーションスキルが求められます。

データベース

データの収集と管理にデータベースの知識が必要です。

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストになるため、データサイエンティストとして活躍するために必須となる資格はありませんが、数学・統計学・プログラミング・データベース関連の資格を取得することで、転職やキャリアアップに役立つ場合があります。

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まとめ

ここまでデータサイエンティストについて、注目されている背景から仕事内容、必要なスキルや資格などについてご紹介してきました。AI活用の推進によるデータ量の増加とその職務専門性から、データサイエンティストは今後の将来性が期待できる職業と言えます。

また、深刻な人手不足等を理由として年収が上昇傾向となっており、興味をお持ちの方はデータサイエンティストが不足している今のタイミングでデータサイエンティストを目指すのがおすすめです。