コトラ（広報チーム） 
データサイエンティストとは何か
経済産業省が定義するデータサイエンティスト像
データサイエンティストとは、ビッグデータを解析して有用な情報を抽出し、それをもとにビジネスの意思決定を支援する専門職です。経済産業省は、この分野で活躍する人材を「データを活用して課題を抽出し、ソリューションを実行することを職務とする専門家」として位置づけています。ただ単にデータ分析を行うだけでなく、ビジネスや社会に実際の価値を提供できる点が重要です。
データサイエンティストの役割と責任
データサイエンティストは、データ収集、加工、分析の全工程を手がけ、ビジネス課題に対するデータ駆動型の解決策を提供します。具体的な役割としては、ビジネスチームや技術チームと連携し、データ解析結果を業務に適用できる形に落とし込むことが求められます。また、倫理的なデータ利用やプライバシー保護にも責任を持ち、健全で持続可能な業務運営を支える存在でもあります。このような役割から、データサイエンティストは企業のビジネス戦略の成否に大きな影響を与えるポジションです。
データサイエンスとビジネスの接点
データサイエンティストの活動は、技術領域とビジネス領域の交差点にあります。例えば、機械学習や統計学の専門知識を駆使してビジネスの課題解決に貢献することが求められます。ビジネスの成長に向けて最適な意思決定を行うためには、データ分析の結果をわかりやすい形で提示し、経営陣や各部門とのコミュニケーションを円滑に進めるスキルも重要です。経済産業省もこのようなスキルセットを含む「データサイエンス」と「ビジネス」の接点で活躍できる人材育成に注力しており、具体的な指針や標準を設けています。
データサイエンティストに期待される影響
データサイエンティストは、DX時代において企業や社会に大きな影響をもたらすことが期待されています。企業経営においては、データを活用した意思決定の精度向上や効率化の実現が可能です。また、社会全体では、医療、エネルギー、交通などの分野で課題解決に寄与することで生活の質を向上させるポテンシャルを持っています。経済産業省も、こうしたデータサイエンティストの価値を高く評価しており、日本の国際競争力を高めるためにその育成が不可欠であると強調しています。
経済産業省が提唱するデジタルスキル標準
デジタルスキル標準の概要と目的
経済産業省が2022年12月に公表した「デジタルスキル標準」は、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するために、ビジネスパーソンが身につけるべき知識やスキルを体系化したものです。この標準は、「DXリテラシー標準」と「DX推進スキル標準」の2つのレベルに分けられており、全てのビジネスパーソンに必要な基礎知識から、より専門的な推進スキルまでのガイドラインを提供します。その目的は、デジタル時代にふさわしい人材を育成し、企業や産業全体の競争力向上を図ることです。
DX推進に必要なスキルセット
DXを推進するためには、単に最新のデジタルツールを活用できるスキルだけでなく、ビジネス課題を発見し、その解決に向けてデジタル技術を応用できる能力が求められます。具体的には、データ分析、プロジェクトマネジメント、デジタル技術の実装能力、さらにはチーム間の調整やコミュニケーションスキルが含まれます。これらのスキルセットは、データサイエンティストがビジネスと技術の橋渡しする上で重要なポイントであり、経済産業省が提示した「デジタルスキル標準」にも盛り込まれています。
データサイエンティスト像の明確化
経済産業省は、データサイエンティストの役割を「ビジネスの意思決定をデータを活用して支援する専門職」と定義し、その像を明確にする必要性を指摘しています。データ分析や機械学習といった技術的スキルだけでなく、業務プロセスやビジネス目標を深く理解し、それをデータとして具体化する能力が期待されています。このような定義を通じ、経済産業省は、データサイエンティストがDXの中心となる存在であることを強調しています。
企業における活用事例
データサイエンティストの知識とスキルは、企業におけるさまざまな業務領域で応用されています。例えば、マーケティング分野では顧客データの分析を通じたターゲット施策の最適化、製造業では生産ラインの効率化や故障予測、さらに金融分野ではリスク評価モデルの構築などが挙げられます。経済産業省が提唱する「デジタルスキル標準」を基盤とすることで、これらの分野でさらに高いレベルの洞察を得ることが可能になります。また、ワークスアイディ株式会社が提供しているデータサイエンティスト養成講座など、具体的な人材育成プログラムも企業内でのスキル活用を支える重要な役割を果たしています。
データサイエンティストに必要なスキルと知識
データ分析と機械学習の専門知識
データサイエンティストにとって、データ分析と機械学習の専門知識は不可欠なスキルです。具体的には、大量のビッグデータを効率よく処理し、有用な情報を抽出する能力が求められます。また、機械学習に関しては、アルゴリズムの仕組みを理解するだけでなく、それを実際に実装してモデル化する技術を身につけることが必要です。経済産業省も、データサイエンティストがこの分野の広範な理解を持つことを重要視し、教育や研修支援を行っています。近年では「データサイエンティスト養成講座」なども用意されており、理論から実践まで学ぶ場が整備されています。
業務プロセスへのデータ活用
単なるデータ分析にとどまらず、業務プロセスへのデータ活用がデータサイエンティストの大きな役割です。企業が効率的かつ効果的に目標を達成するためには、データ活用に基づく意思決定が欠かせません。このため、データを活用して業務の改善点を見出し、プロセス全体の最適化に結びつけるスキルが必要とされます。例えば、顧客の行動データを基に売上向上策を提案したり、業務のボトルネックを特定して効率化を図るといった具体的な業務課題に向けたアプローチが期待されています。
コミュニケーションとビジネススキル
データサイエンティストには、データを活用した結論を効果的に伝えるためのコミュニケーション能力も求められます。技術的なスキルだけでなく、ビジネスニーズを理解し、それをデータ分析に基づいて分かりやすく説明できる力が重要です。経済産業省の「デジタルスキル標準」でも、専門知識と同様に、意思決定者や他のチームメンバーと協力するスキルが重視されています。データを活用した提案を経営層に伝え、企業全体の課題解決を推進する役割を果たすためには、こうしたビジネススキルとともにプレゼンテーション能力も備える必要があります。
継続的学習とスキルアップの重要性
データサイエンティストの分野は技術革新のスピードが速く、必要とされるスキルや知識も日々進化しています。そのため、継続的に学習し、新しい技術やトレンドをキャッチアップすることが重要です。経済産業省が提唱する「デジタルスキル標準」や「Reスキル認定講座」などは、個人のスキルアップを支援するための取り組みとして注目されています。また、企業における研修やセミナーを活用することで、最新技術を効率的に学び、実務での応用力を高めることができます。こうした継続的なスキルアップは、データサイエンティスト個人のキャリア形成にも大いに役立ちます。
未来を見据えたデータサイエンティストの育成
経済産業省のReスキル認定講座
経済産業省は、データサイエンティストの育成を促進するために「Reスキル講座」を展開しています。この講座は、AIやデータ分析技術を活用し、実務で即戦力となるデータサイエンティストを育成することを目的としています。特に、同省が提唱する「デジタルスキル標準」を基準に設計された教育プログラムとなっており、段階的な学習を通じて基礎から応用まで幅広い知識を習得できます。
さらに、厚生労働省の教育訓練給付制度の対象であり、最大80%の受講費用が助成されるため、個人のスキルアップを支援する制度としても非常に魅力的です。この取り組みは、データドリブンな社会が必要とする人材を増やすことを目指しており、専門性を持つデータサイエンティストを輩出するための重要なステップと言えるでしょう。
データサイエンティスト不足への対策
近年、日本国内ではデータサイエンティストの需要が急速に高まっています。しかし、その専門性や経験を持つ人材が不足しており、経済産業省はこの課題に対応するためにさまざまな施策を推進しています。特に、DX推進を牽引するデジタル人材の育成が重要視されており、経済産業省が設置した検討会では、新たなスキル標準の改訂も計画されています。
また、企業や教育機関と連携し、リスキリング（再スキル習得）や研修講座の整備を進め、個人が効率的にデータサイエンティストとしてのスキルを獲得できる環境を整えています。こうした取り組みにより、データサイエンスを活用したビジネス推進力の向上を図っています。
教育とキャリアパスの確立
データサイエンティストとしてのキャリアパスを確立するためには、教育と実務の接続が非常に重要です。経済産業省は、専門的な教育プログラムの提供や、企業での実践的トレーニング機会の創出を支援する取り組みを進めています。例えば、基礎的なデータ分析スキルから高度な機械学習技術までを学べる分野別の課程を設置し、スキルセットを段階的に習得できる仕組みを構築しています。
さらに、データサイエンス分野での専門性を深化させるだけでなく、ビジネスにおける意思決定や戦略構築の場面で役立つリーダーシップスキルも重要視されています。このように、長期的なキャリア形成を支える多面的な支援が行われています。
企業・個人でのスキル向上の取り組み
企業および個人がデータサイエンティストとしてのスキルを向上させるためには、継続的な取り組みが欠かせません。経済産業省が掲げる取り組みの一環として、企業と教育機関が協力するオンザジョブトレーニング（OJT）や研修プログラムの実施が推進されています。このような枠組みを通じて、実務に即したスキルアップが可能となり、社員のリスキリングが効率的に進められています。
個人においても、自主的な学習やReスキル認定講座の活用などが推奨されます。また、教育訓練給付制度を活用することで、金銭的負担を軽減しつつ学習に取り組むことができます。こうした取り組みを通じて、データドリブン型のビジネス環境に対応するデータサイエンティストの育成が加速しています。
