こんにちは。

リーラコーエン シンガポールマーケティング担当の野上です。

先日シンガポール人材省が発表した労働調査結果において、様々な職種の中でも昨年の雇用平均数を10％以上も上回る結果となったのが、AI分野で活躍する人材でした。

AI人材は、今やシンガポールに限らず世界的にも注目されており、その数は増加の一途を辿っています。

リンクドインが行った調査でも、2016年からわずか7年間で7倍近くにも増えたそうです。

幅広く「AI人材」と言っても多岐に渡りますが、その中でも特に需要が伸びているのが、データを扱う専門家、データサイエンティストです。

今回は、そんなデータサイエンティストとはどのようなことをするのか、そして実際にデータサイエンティストに求められるスキルとは何かについて、掘り下げてみたいと思います。
 

【目次】
1.データサイエンティストとは？
2.どのような仕事をするの？
3.求められるスキル
4.最後に

1.データサイエンティストとは？

そもそも、データサイエンスとは、様々な情報リソース、統計情報やアルゴリズムを最大限に活用しながら、課題解決のための知見を導出することを指します。

実際にデータサイエンスという用語が使われ始めたのはパソコンの個人所有が定着してきた2000年初頭。

その後、インターネットをはじめ、FacebookやInstagramなどのSNSが普及し、デジタル情報量が一気に増加したことにより、当たり前に使われるようになりました。

最近は企業も多くのデータサイエンスを取り入れ、ビジネスへ応用しています。

私たちの生活における身近な例を挙げると、ネットショッピングでの買い物傾向からのおすすめの商品の提案です。

「顧客が購入した商品データや、類似した人の購入傾向のデータから、次に提案すれば売上になりうる商品を自動的におすすめする」というデータサイエンスが活用されています。

現在は多くのeコマースサイトで取り入れられているので、おすすめされた商品をつい買ってしまうという経験をされた方も多いのではないでしょうか。

このほかにも、病院で複数の患者の事例を分析し、最適な治療法を編み出す医療方法や、スポーツの試合においてどちらのポイントになるのか大切な判断を伴うデジタル動画もデータサイエンスの活用例と言えます。

これらを実際にビジネスの場面で提案、活用、応用しているのがデータサイエンティストです。

データサイエンティストは、データを収集・分析するだけでなく、これらの分析結果からどのような解決策を導き出せば良いのか、まさに統計の解析力やITシステムの知識だけでなくマーケットの知識やビジネストレンドまで把握している言わば現代に不可欠な「スーパー人材」と言えるでしょう。

2.どのような仕事をするの？

それではデータサイエンティストは具体的にどのような仕事をするのでしょうか。

以下に例を挙げてみます。

2‐1.データの収集とクリーニング

まずは、様々なソースから関連データを収集します。

収集元は、構造化されたデータ(データベースなど)から、非構造化されたもの（ソーシャルメディアへの投稿、画像、テキストなど）まで多岐に渡ります。

データを収集したら、不整合、エラー、欠落値を取り除くために、データをクリーニングし、前処理を行います。

2‐2.データの探索と可視化

収集したデータセットにパターン、相関関係、異常がないかどうか、緻密な調査を行います。

データ探索の目的は、適切な分析手法を選択するため。

さらに、複雑な情報を理解しやすいよう、分かりやすく可視化を行います。

2‐3.統計分析と機械学習

データサイエンティストの最も主な領域が、統計分析と機械学習です。

統計分析を行い、パターンや傾向、関係性を認識することでビジネスにとって最適な選択の意思決定を行います。

2‐4.モデルの構築と評価

予測モデルの開発と改良にも多くの時間を費やします。

これには、適切なアルゴリズムの選択、過去のデータに対するモデルのトレーニング、パラメーターの微調整なども含まれます。

モデルの開発後は、正確性と信頼性を確保するために、さまざまな指標を使用してそのパフォーマンスを厳密に評価します。

2‐5.最新分析手法の把握

ディープラーニングやAI、様々な分析手法が常に最新かどうか確認し、常に最適な分析手法を用いるための努力も怠りません。

2‐6.関連部署・顧客とのコミュニケーション

前述の通り、データサイエンティストの大切な役割はデータ洞察を意味のあるビジネス戦略に変えることです。

時にはコンサルタントとして、顧客や関連部署へビジネスの成長、プロセスの最適化、意思決定の改善につながるデータ主導の提案を行います。

2‐7.A/Bテストと実験

A/Bテストや実験を通して、どちらの意思決定が有益かを判断します。

これにより、企業は製品機能、マーケティング戦略、ユーザー体験に関してさらに良い判断を行うことが可能です。

3.求められるスキル

これだけのことを一人で行うデータサイエンティスト、実際にどのようなスキルが求められるのでしょうか。

まずは、教育機関においてデータサイエンスを専攻していることや、統計学や機械学習、コーディングやMySQLやPostgresをはじめとしたデータベースの専門知識があることが大前提となります。

その一方で、その他に求められるソフトスキルとしては、課題解決力やそれを第三者へプレゼンする能力、そしてコミュニケーション能力が必須となります。

そのほか、トレンドをキャッチするアンテナや市場情報、物事をしっかり突き詰める飽くなき探求心や忍耐力なども大切でしょう。
 

4.最後に

今回は、データサイエンティストとは何か？そしてどのような仕事をするのか詳しくお届けしました。

AI時代が到来すると言われている昨今、データの分析だけであればAIが効率的に行うことができるでしょう。

その一方で、そのデータを使って、どう社会を変えていくのか？

どのような世の中を創っていくのか？

という私たちにとって普遍的な課題は人間が話し合い、解決へ導いていくもの。

データサイエンティストは、今後このような重要な役割を担う人材として、今注目されています。

キャリアについてお困りのことがある場合は、弊社のキャリアコンサルタントへご相談くださいませ。

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