コトラ（広報チーム） 
データサイエンティストとは何者か？
データサイエンティストの定義と役割
データサイエンティストとは、大量のデータから価値のある情報を引き出し、ビジネス課題の解決や新たな価値創造に貢献する専門職です。その役割は非常に多岐にわたり、データの収集、加工、分析、さらには結果の可視化やレポート作成までを担当します。統計学や機械学習の知識を活用して、データの特徴を深く理解し、具体的なアクションにつなげるための洞察を提供することが期待されています。また、データに基づく意思決定をサポートすることも重要な役割の一つです。
一般的なイメージと実際の違い
「データサイエンティスト 何する？」と言われたとき、多くの人は高度なプログラミングや複雑なモデル構築を専門とする科学者のようなイメージを持つかもしれません。しかし、実際にはビジネスや課題解決といった実務に直結した活動が中心です。理論に基づいた操作だけでなく、ビジネス目標を考慮しながら実際に役立つ分析結果を出すことが求められます。また、データの前処理や加工といった地道な作業も多く、華やかなイメージとは少し異なる実務が含まれています。
他職種との違い：データアナリストやAIエンジニアとの比較
データサイエンティストは、データアナリストやAIエンジニアといった近しい職種と比較されることが多いですが、それぞれ役割やスコープが異なります。データアナリストは主に既存データの分析にフォーカスし、過去や現在の状況を説明することが多いのに対し、データサイエンティストは未来を予測し、課題解決を目指したモデル構築が含まれます。一方、AIエンジニアは機械学習アルゴリズムやAI技術をシステムに統合・運用する技術に特化しており、データ処理だけでなくモデルの実装やスケールアップの技術が求められます。このように、データサイエンティストは分析とモデル構築を中心にする一方で、ビジネス目線での課題解決を重視しているのが特徴です。
データサイエンティストが求められる背景
近年、ビッグデータやデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、企業内外でのデータの活用が急速に進んでいます。これに伴い、膨大なデータから価値を引き出し、競争力の向上や新たなビジネス機会の創出に貢献できるデータサイエンティストの需要がますます高まっています。また、効率的なマーケティング戦略やリスク管理、生産性向上といったニーズに応えるためには、統計学、機械学習、ビジネスの知識を併せ持つデータサイエンティストの存在が欠かせなくなっています。
データサイエンティストの具体的な仕事内容とは？
データ収集から前処理までのプロセス
データサイエンティストの最初の重要な仕事は、必要なデータを収集することです。このプロセスは、ウェブサイトからのスクレイピング、データベースからの抽出、あるいは企業内で保持しているデータの統合など、多岐にわたります。しかし、収集したデータはそのまま活用できるとは限りません。現実世界のデータには欠損値や異常値が含まれていることが多いため、データクリーニングや前処理が必要です。
特に、前処理の段階では不要なデータの除外、データ形式の統一、欠損値の補完などを行います。これらのプロセスを通じて、分析に適したクリーンなデータセットを構築することが、次の段階で成功を収めるための鍵となります。「データサイエンティスト 何する」と疑問を持つ方が多いかもしれませんが、この段階での丁寧な作業が彼らの基本的な役割の一部と言えるでしょう。
モデル構築と解析の手法
前処理されたデータをもとに、データサイエンティストは次にモデルの構築を行います。この段階では統計学の知識や機械学習アルゴリズムの選定が重要です。例えば、分類問題ではロジスティック回帰やサポートベクターマシン(SVM)、回帰分析では線形回帰やランダムフォレストなどの手法を用います。
モデルの構築では、適切なアルゴリズムを選び、パラメータの調整を行いながら最適な結果を目指します。そして、モデルの性能を精緻に評価するために、データサイエンスで一般的な交差検証や評価指標（精度、再現率、F値など）が使用されます。これにより、ビジネスや実務の目標に合った実用的な予測モデルを完成させることが可能です。
ビジネス目標に基づいた分析の提案
データサイエンティストは、単にデータを分析して結果を提示するだけではなく、企業やチームのビジネス目標に基づいた分析シナリオを設計します。たとえば、売上向上を狙った顧客分析や、製造現場の効率を上げるための予測メンテナンス手法の提案などがこれに当たります。
この段階では、ビジネスや業界の知識も非常に重要です。最終的にどのような意思決定をサポートするべきかを明確にし、その目標に即したアプローチを計画・実行することが、データサイエンティストの大きな責務の一つです。また、関係者とのコミュニケーションを通じて、データ分析により解決したい課題をしっかりと共有することも求められます。
可視化と意思決定へのサポート
データサイエンティストの仕事の締めくくりとして、結果を可視化し、意思決定をサポートするステップがあります。膨大なデータや複雑な分析結果を、経営陣や現場スタッフが視覚的に理解しやすい形にするには、高度なデータ可視化スキルが必要です。
ツールとしてはPythonのMatplotlibやSeaborn、あるいはTableauやPower BIといった可視化専用ソフトが活用されます。視覚的にわかりやすいグラフやチャートを作成することで、データから得られた洞察を関係者に伝えやすくなります。また、それに基づいて具体的な意思決定や戦略立案が行われるため、データ可視化は実務上極めて重要なプロセスです。
このように、データサイエンティストの仕事は単なる分析に留まらず、結果をあらゆる層に伝え、ビジネスの課題解決や方向性の策定を支える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ツール
統計学と機械学習の知識
データサイエンティストが活躍するには、統計学と機械学習の知識は欠かせません。統計学の知識を活用することで、データの傾向や特徴を深く理解し、正確な分析を行うことができます。一方、機械学習を用いることで、大量のデータから複雑なパターンを学習させ、予測モデルを構築できます。このような知識は、データサイエンティストが「何する」かという本質的な問いに直結しており、データを価値ある意思決定に変換する重要なスキルです。
プログラミングスキル（Python、Rなど）
データサイエンティストには、プログラミングスキルも求められます。PythonやRといった言語は、データ解析や機械学習モデルを効率的に扱うための主要なツールとして多用されています。Pythonは豊富なライブラリによって強力なデータ処理能力を発揮し、特に機械学習や統計分析の分野で高い人気を誇ります。一方、Rは統計学的な解析やデータ可視化において強力で、研究者やデータアナリストから支持されています。これらのスキルの習得は、実践的なデータ分析を可能にし、現場での価値提供につながります。
データベースとクラウド基盤の活用
データサイエンティストには、大量のデータを効率的に扱うためのデータベースやクラウド基盤の活用スキルが重要です。データベースにはSQLを使用し、必要なデータの収集や問い合わせを行います。また、クラウドプラットフォーム（例：AWS、Google Cloud、Azure）を利用することで、大規模なデータストレージや分散処理を可能にするだけでなく、機械学習モデルのデプロイやスケーリングも効率的に行えます。これらの技術は、膨大なデータを活用する現代のデータサイエンティストの実務において大きな武器となります。
ビジネス理解とコミュニケーション能力
データサイエンティストは、単にデータを分析するだけではなく、それをビジネスの課題解決に結びつけることが求められます。つまり、データサイエンティストはビジネス目標を深く理解し、その目標を達成するためにどのようなデータ分析が必要かを提案できる必要があります。また、コミュニケーション能力も重要で、非データ専門家（経営陣や他部門のスタッフ）に分析結果をわかりやすく説明する力が求められます。これは、データ分析を意思決定に活用してもらう上で欠かせないスキルです。
データサイエンティストの仕事の魅力と課題
ビジネス成功を導く達成感
データサイエンティストの仕事の魅力の一つは、ビジネスの成功に直結する重要な役割を果たせる点です。膨大なデータを活用し、企業の課題を解決する新しいアイデアを提案したり、効率的なプロセスを構築したりすることは大きなやりがいにつながります。例えば、データ分析を通じて売上を伸ばす新戦略を導いたり、事業のリスクを未然に防いだりすることが挙げられます。「データサイエンティスト 何する？」という疑問に対する答えの一つとして、こうした成果による達成感を味わえることが挙げられるでしょう。
幅広い分野に適用できるスキルセット
データサイエンティストのスキルは非常に汎用性が高く、業界や分野を越えて活躍することができます。金融、医療、製造業、マーケティングなど、その応用範囲は無限大です。データ分析の専門知識や機械学習の技術、プログラミングスキルは、どの業界においても価値があるため、職業選択の幅が広がるでしょう。このスキルセットは単なる業務支援にとどまらず、新しいサービスやプロダクトの開発にも活用されることから、データサイエンティストが「何をするのか」を理解すると、その可能性の広がりが見えてきます。
急速に変化する技術に追随する難しさ
一方で、データサイエンティストの仕事には課題も存在します。その一つが、技術の進化が非常に速いため、新しいツールや手法を常に学び続ける必要があることです。例えば、機械学習アルゴリズムやクラウドサービス、データ処理技術などは日々進歩しています。それに加えて、ビジネス環境や市場ニーズも変化していくため、技術的なスキルだけでなく、柔軟で適応力のある働き方が求められます。
データ品質や量に依存する課題
データサイエンティストが効率的に分析やモデル構築を行うためには、適切なデータの品質が不可欠です。しかし、現場ではデータの欠損や不整合が頻繁に発生するため、データクリーニングや前処理作業に多くの時間を割かれることも少なくありません。また、プロジェクトによっては十分な量のデータが確保できないことも課題となり得ます。このように、データサイエンティストの仕事内容には技術的な面だけでなく、データ環境の整備といった地道な努力も含まれています。
データサイエンティストになるには？
必要な教育背景とスキルの習得方法
データサイエンティストになるためには、統計学や機械学習、プログラミングスキルといった専門的な知識と技術が求められます。大学や大学院でデータサイエンスや関連分野を専攻することは、基盤を築く良い方法です。統計学や数学を学び、その後PythonやRなどのプログラミング言語の学習を進めていくと、データ収集や分析能力が身につきます。また、自分自身で実際のビジネスケースを取り入れた実践的なプロジェクトに取り組むことも、スキルアップに繋がります。さらに、オンラインコースや資格試験（統計検定、G検定など）も活用することで、短期間で効果的な学習が可能です。
キャリアパスと業界の選択肢
データサイエンティストのキャリアパスは多岐にわたります。金融や医療、製造業、IT業界など、どの分野でもデータに基づいた意思決定が求められているため、さまざまな業界での活躍が可能です。例えば、金融業界ではリスク管理や顧客分析、医療業界では診断精度の向上や新薬開発の支援などが求められる職務内容です。また、経験を重ねることで、プロジェクトリーダーやデータサイエンスチームのマネージャーといったポジションに進む道もあります。さらに、フリーランスとして働き、特定の企業に属さずに複数のプロジェクトを手がける選択肢もあります。
独学とスクールの活用法
独学でデータサイエンティストを目指す場合、オンライン学習プラットフォームやKaggleなどのデータ分析コンペティションを活用するのがおすすめです。これらのサービスは無料または有料で提供されており、多くの実践的な課題に挑戦することができます。一方、効率的に学びたい場合は、専門のスクールに通うという選択肢もあります。スクールでは、現役のデータサイエンティストから直接学べるだけでなく、就職支援を受けられるケースも多いです。独学とスクールを組み合わせることで、基礎から実践までバランス良くスキルを習得することが可能です。
転職市場における需要と将来性
データサイエンティストは、現在の転職市場において非常に需要が高い職種の一つです。企業のデジタルトランスフォーメーションが進む中で、膨大なデータを解析し、的確なビジネス戦略を提案できる人材が求められています。また、AI技術や機械学習が進化を続ける中で、データサイエンティストの役割も拡大しており、将来性のある職業として注目されています。特に経験を積んだプロフェッショナルは高収入を得やすく、海外企業でのキャリアチャンスも広がっています。これからもデータサイエンスの分野は成長が期待されており、ますます多くの分野でその重要性が認識されると考えられています。