コトラ（広報チーム） 
データサイエンティストが「使えない」と言われる背景
データサイエンティストのスキルギャップの現実
データサイエンティストが「使えない」と言われる一因に、スキルギャップが挙げられます。この職業は高度な分析能力やプログラミングスキル、ビジネスの知識まで幅広いスキルセットが求められることが特徴です。しかし、実際にはすべてのスキルを完璧に網羅することは難しく、多くのデータサイエンティストが限定的な専門性に留まっています。また、企業が期待する「即戦力」としてのスキルレベルと、実際に採用されたデータサイエンティストの能力に乖離がある場合も多く、その結果「使えない」と評価されてしまうことがあるのです。
企業の期待と役割の誤解
データサイエンティストが「使えない」と言われる背景には、企業側の期待と役割の誤解もあります。データサイエンティストの仕事内容は、データの収集や分析だけでなく、それを活用したビジネス施策の提案まで多岐にわたります。しかし、企業側が明確な役割を定めないまま、すべてをデータサイエンティストに期待してしまうケースが少なくありません。このような期待のズレが「期待していた成果が出ない」という評価につながるため、適切な期待値の設定と役割の明確化が必要です。
自動化とAI技術の進化による影響
近年のAI技術や自動化ツールの進化も、データサイエンティストが「使えない」と言われる要因の一つです。AutoMLやAIツールの普及により、従来は専門的スキルが求められていたデータ分析業務の一部が誰でも実施可能になってきています。その結果として、一部の企業では「ツールでできること以上の価値」をデータサイエンティストに求めるようになっています。このプレッシャーが、結果として「十分な結果を出せない」と評価され、不満に繋がってしまうのです。
現場とのコミュニケーション不足
データサイエンティストが「使えない」と評価される原因の一つには、現場とのコミュニケーション不足も挙げられます。データを分析し活用するためには、現場の業務内容や課題を深く理解することが重要です。しかしながら、データサイエンティストが現場との連携に時間を割けず、分析の結果が現場に具体的な価値を生み出せないといった問題が生じる場合があります。現場との関係強化が求められる一方で、コミュニケーションスキルや業務知識も期待されてしまうため、多くのデータサイエンティストにとっては大きな課題となっています。
データサイエンティストが直面する課題
幅広いスキルセットの習得が求められる負担
データサイエンティストには、膨大かつ多様なスキルセットが求められます。データベースの設計やプログラミングスキルといったテクニカルな要件だけでなく、機械学習やディープラーニングといった高度な知識も必要です。また、ビジネス課題に応じて適切な分析手法を選定し、結果をわかりやすく意思決定者に伝えるためのコミュニケーション力も重要な要素です。このように幅広いスキルの習得がデータサイエンティストにとって大きな負担となり、「使えない」と見なされる要因の一つとなっています。
業務範囲の曖昧さがもたらす混乱
データサイエンティストの役割は多岐にわたり、その業務範囲が曖昧であることも課題の一つです。一部の企業では、データアナリストやエンジニアとしての役割も兼務することが求められ、具体的な業務内容が不明確な状態に陥りがちです。この曖昧さが、企業内部での混乱や期待値のギャップを生み、「データサイエンティストが使えない」と感じさせる原因となることがあります。業務領域を明確にすることで、スムーズな業務遂行が可能になると言えるでしょう。
リーダーシップとビジネス理解の不足
データサイエンティストには、分析結果を基に具体的な施策を提案する能力が求められます。しかし、一部のデータサイエンティストは、ビジネス全体の視点を持たないまま分析に専念することがあり、経営層や他部門との連携が不足するケースがあります。また、リーダーシップスキルが不足していると、プロジェクト全体を牽引する存在として認識されにくくなります。結果として、「使えない」と思われてしまう場合があります。
成功事例や成果の共有不足
データサイエンティストの仕事は専門性が高いため、成果が抽象的に見えることも多いです。成功事例や過去の実績を適切に共有できないと、社内での評価が低下し、「必要性が分からない」「使えない」といった誤解を招く恐れがあります。適切なタイミングで成果を共有し、実際の業務でどのように役立っているのかを分かりやすく伝えることが重要です。その取り組みが、データサイエンティストへの理解を深め、社内での価値を高める第一歩と言えるでしょう。
データサイエンティストの需要と将来性
DX推進における中核としての役割
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、データサイエンティストは企業の重要な役割を担っています。なぜならDXはデータ活用を通じてビジネスの競争力を向上させる取り組みであり、それを推進するためにはデータの収集・分析・活用に精通した専門家が必要だからです。単なる分析結果を提供するだけでなく、ビジネスプロセスの改善や新たな価値創造をリードできる能力が求められています。この点で、データサイエンティストはDXにおける中核的存在と言えます。
AIや高度なデータ分析への需要拡大
AIや高度なデータ分析技術を活用する企業がますます増加していることも、データサイエンティストの需要を押し上げる要因です。特に機械学習やディープラーニングといった分野での専門知識は、多くの業界において競争力の源泉となっています。例えば、製造業での生産効率化や小売業での需要予測など、AIとビッグデータを組み合わせた分析が求められる場面は広がりを見せています。このような状況で、データサイエンティストの役割はますます重要になりつつあります。
不足する人材と高まる給与水準
データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな職業」と称されていますが、その需要に対して人材供給が追いついていないのが現状です。特に日本国内ではデジタル人材不足が深刻で、多くの企業がデータ活用のプロフェッショナルを確保できないという課題に直面しています。この供給不足により、データサイエンティストの給与水準は上昇傾向にあり、特にスキルや経験の豊富な人材は高い評価を受けています。
海外と比較した日本の現状
海外と比較すると、日本におけるデータサイエンティストの市場はまだ発展途上にあるといえます。欧米では、データドリブンなビジネス文化が根付いており、データサイエンティストがビジネスの意思決定プロセスに深く関与するケースが多く見られます。一方で日本では、「データサイエンティストが使えない」といった誤解も多く、企業側の期待や役割理解が不十分であることが課題です。ただし、デジタル化が進む中で次第にその状況が改善されつつあり、日本でもデータサイエンティストが重要な役割を果たす未来が期待されています。
データサイエンティストが活躍するための対策
ビジネス視点を持つための教育の充実
データサイエンティストが「使えない」と評価される背景の一つに、ビジネス視点の不足が挙げられます。データサイエンティストは高度な解析スキルは持っていても、それをどのようにビジネスに活用するかが分からない場合があります。そこで、ビジネス理解を深めるための教育プログラムや社内研修の充実が重要です。また、ビジネスと連携したカリキュラムを提供する教育機関との連携も求められます。特に、データ分析の結果を経営層や現場に伝えるスキルを育成することが、真に役立つデータサイエンティストを育てる鍵となります。
役割分担の明確化とチーム作りの重要性
データサイエンティストが「使えない」と評価される理由には、役割と期待の間にズレがある場合が少なくありません。各プロジェクトごとに、データサイエンティストが果たすべき役割や責任が曖昧であると、チーム内での連携がスムーズに進まないことがあります。そのため、データサイエンティストの役割分担を明確化し、ビジネスの要件に応じて適切なチーム編成を行うことが重要です。例えば、エンジニア、アナリスト、プロダクトマネージャーとの共同作業を円滑にするためのフレームワークやプロセスの導入が有効です。
最新ツールや技術のアップデートを続ける
技術の進化が著しいデータ分野では、最新のツールや技術を常に学び続けることがデータサイエンティストには求められます。特にAutoMLやAI関連ツールの普及が進む中、基本的な分析業務やモデル構築は自動化されつつあります。このような環境の中で、高度なデータ分析や戦略策定能力が求められる場面が増えているため、最新技術のキャッチアップは不可欠です。さらに、これらの技術を実務で効果的に活用するスキルを磨くことが、データサイエンティストとしての価値を高めるポイントとなります。
成功事例を通じた社内外での啓発活動
データサイエンティストが社内外で評価を高めるためには、成果を分かりやすく共有することも大切です。自社内での成功事例を可視化し、具体的な効果を伝えることで、他の部門からの理解や協力を得やすくなります。また、外部カンファレンスや業界イベントなどでの発表を通じて、自社の取り組みを広く発信することも有効です。これにより、データサイエンティスト自身の価値が確立されるだけでなく、企業全体の信頼性やブランド価値も向上につながります。
