## データサイエンティストに求められるスキルとは？

**データサイエンティストとは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。**2010年頃から始まったビッグデータによるデータ爆発と、人工知能（AI）の活用加速により蓄積データの活用の場が増大しています。

そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータ分析を担当するデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。そんなデータサイエンティストには、どのようなスキルが求められるのでしょうか？

### 人材育成強化が図られているデータサイエンティスト

近年、データサイエンティストは人工知能（AI）の活用拡大により脚光を浴びています。

内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われており、その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が挙げられています。

データサイエンティストはそのAI適応領域での活躍が強く期待されており、人材育成強化が検討されています。

【参考】：[内閣府 AI戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
【参考】：[内閣府 AI戦略2019](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistratagy2019.pdf)

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

### データサイエンティストに求められる3つのスキル

データサイエンティストが担当する仕事は、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。

（1） ビジネス課題の抽出
（2） データ収集の準備・収集
（3） データ分析
（4） ビジネス課題の解決

上記のサイクルを実務に当てはめると、最初にデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目定義とゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。

そして収集データを分析し、問題の可視化を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。上記のビジネスサイクルに関係するスキルとして、**「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネススキル」が必要です。**

データサイエンスはバラつきのあるデータをデータ分析を用いて正しい考察を得るために活用し、データエンジニアリングはデータサイエンスで取り扱う膨大な情報をプログラミング技術などを用いて処理します。ビジネススキルは、最終的にどう経営で活かすのか提案するために必要です。

### データサイエンティストの将来性

需要の高まるデータサイエンティストですが、一方で「データサイエンティストはなくなる」あるいは「データサイエンティストはいらない」といった言葉を目にする事があります。

その理由は、AIに仕事がとって代わられるのではないかという懸念や、仕事が細分化して現在のデータサイエンティストではなくなるのではないか、という見方があるためです。

しかし、**データサイエンスの分野が今も成長を続けていることを考えると、データサイエンティストの需要の高さは今後も変わらないと言えるでしょう。**データをビジネスにどう活用していくかというデータサイエンティストの重要な役割も、現時点ではAIよりも人間の方が得意だと考えられています。

データサイエンスの分野でもAIが担う役割は拡大していくことが予想されますが、そのAIを活用するのは人間です。人間の力とAIの力を効果的に組み合わせ、データ活用をさらに進化させていくことは、今後もデータサイエンティストに期待されるところです。

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## データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの役割や仕事内容、気になる年収事情について解説します。

### そもそもデータサイエンスとは？

データサイエンスとは、以下に挙げるデータ分析手法を扱う学術研究分野を指します。

数学や統計学を用いた数学的手法

計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法

機械学習やパターン認識等の人工知能技術

データサイエンティストはこれらのデータ分析手法を活用し、データ分析を行います。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データサイエンティストの役割や仕事内容

データサイエンティストの役割は、大きく分けて以下の3つに分類されます。

*・サイエンス的な役割*
データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること

*・エンジニアリング*
データの分析のための収集や仕組みを作ること

*・ビジネス*
分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

具体的な仕事内容は、データの収集・分析・加工、レポート作成、業務への組み込みです。企業によって異なりますが、一般的に顧客へのヒアリング後に課題の洗い出しと優先順位の決定を行い、課題の問題点を明確化して膨大なデータの中から活用できるものを選択・収集・保存・提案を行います。

### データサイエンティストになるには？

データサイエンティストには、統計学や数学の知識、データベースに関する知識、ビジネスに関する知識、プログラミングスキルなど、「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」の3つの領域をカバーする様々な知識やスキルが求められます。

そのため、**独学のみでいきなりデータサイエンティストになるのは難しいと言えます。**具体的には、以下のようなロードマップが考えられます。

大学などで情報学や統計学を学んで就職する

マーケターやアナリストから転職する

データベースエンジニアなどのエンジニアやマーケターなどは、データサイエンティストに必要なスキルの一部を用いて仕事をしているので、独学で学んだりスクールに通うなどして足りない知識やスキルを補うことで、データサイエンティストになることができます。

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

### データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収についてですが、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

スキルや実績、年齢などによって年収が大きく左右されるのが特徴です。また、**データサイエンティストのキャリアパスとしておすすめなのは、プロジェクトマネージャーやITコンサルタントです。**スキルを活かした転職が行えます。

【参考】：[マイナビエージェント 職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2015年から2016年の間でマイナビエージェントに登録いただいた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

## データサイエンティストのスキルレベルをチェックする方法

ここでは、IPAが定義するITスキルについてや、データサイエンティストのスキルレベルを確認する「スキルチェックリスト」についてまとめました。

### 情報処理推進機構（IPA）におけるスキルの考え方は？

IPAでは従来のITスキル標準（ITSS）により、IT技術者のスキルを定義しています。データサイエンティストは、学術を利用したデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を総合活用する領域なので、データサイエンティスト協会と共同でデータサイエンティストのためのスキルチェックリストを作成しています。

【参考】：[情報処理推進機構 データサイエンティストのための スキルチェックリスト](https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf)

### データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト

**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 スキルチェックリスト」を定義しています。**スキルレベルは以下の4段階に分けられます。

*・シニア データサイエンティスト*（業界を代表するレベル）
産業領域全体、複合的な事業全体の課題に対応できる

*・フル データサイエンティスト*（棟梁レベル）
対象組織全体の課題に対応できる

*・アソシエート データサイエンティスト*（独り立ちレベル）
担当プロジェクト全体、担当サービス全体の課題に対応できる

*・アシスタント データサイエンティスト*（見習いレベル）
プロジェクトの担当テーマの課題に対応できる

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト スキルチェックリスト](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf)

IPA同様、スキルを大きくデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3分類で整理し、人材育成に活用しています。どれも相互に重要性を持つものなのでバランスを保った知識吸収が必要です。

### デジタルリテラシー協議会とは？

2021年4月、内閣府が策定した「AI戦略2019」において、デジタル時代の人材育成や教育改革に対応すべく、データサイエンティスト協会・日本ディープラーニング協会・情報処理推進機構により、「デジタルリテラシー協議会」の設立が発表されました。本協議会では「デジタルを作る人材」だけでなく、*「デジタルを使う人材」を含めて人材育成を進めていく予定です。*

【参考】：[データサイエンティスト協会 「デジタルリテラシー協議会」設立のお知らせ](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/DiLite_20210420.pdf)

### リテラシーレベル（DS検定™★）とは？

**2021年の秋から、データサイエンティスト協会によるリテラシーレベル（DS検定™★）の実施が始まりました。**その目的は、内閣府が策定した「AI戦略2019」に連動したデジタル時代の人材育成です。

受験者層としては、データサイエンティスト初学者、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン、モデルカリキュラム教育を受けた学生等、幅広い層が対象です。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定™★）](https://www.datascientist.or.jp/news/release-dskentei/)

リテラシーレベル（DS検定™★）では「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の想定スキルレベルの中で、アシスタント データサイエンティスト（見習いレベル）を対象として行われています。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルとは？](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

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## データサイエンティストのスキルアップにおすすめの資格

データサイエンティストは、サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点で仕事を進めます。そのため、学術的な知識と技術的な知識および業務的な知識がそれぞれ求められます。

ここでは、資格取得により得られるスキルについて整理します。

### データサイエンス力を高める資格

データサイエンス力向上のためには、データ分析能力を証明する以下の3つの資格取得がおすすめです。

*・統計検定*
データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用できるため、数学や統計の専門知識が求められます。統計自体の能力を証明するためには、統計質保証推進協会の統計検定がおすすめです。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

*・Python 3エンジニア認定データ分析試験*
分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、Python 3エンジニア認定データ分析試験では、確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が証明されます。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

*・G検定*
人工知能全般の能力を証明するために、日本ディープラーニング協会のG検定がおすすめです。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。E資格ではディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベルにあるか検定します。

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

### データエンジニアリング力を高める資格

データエンジニアリング力を高めるための資格として、以下の5つがおすすめです。

*・基本情報技術者試験、応用情報技術者試験*
IT系の共通スキルとして、情報処理推進機構（IPA）の基本情報技術者試験（FE）および応用情報技術者試験（AP）がおすすめです。応用情報技術者試験に合格することで、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入を主導できるレベルとなります。

データサイエンティストとは、膨大な蓄積データを分析し、ビジネス課題を解決する統計の専門家です。内閣府のAI戦略においても今後の人材育成が議論され、2021年4月デジタルリテラシー協議会設立が発表されました。ここでは、その人材育成の最新動向とスキル要件を解説します。

データサイエンティストとは、膨大な蓄積データを活用・分析する統計の専門家です

データ分析はビジネス課題の解決やビジネス判断を助けることが期待されています

データサイエンティストは市場拡大により需要が高まり、スキル向上が内閣府でも検討されています

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは？役立つ資格も紹介

## 企業のIT・DX化に必要なデジタル人材とは？

近年、デジタル技術の代表的なものとして挙げられるIoT・クラウド・AI・ビッグデータなどのキーワードがよく聞かれるようになり、社会のデジタル化への認知度は高まっていると言えます。こういったIT・DX（デジタルトランスフォーメーション）化が進む中で注目を集めているのが「デジタル人材」です。

企業は最先端のIT・DX技術を活用し、新しいビジネス環境に適応するとともに顧客に新しい価値を提供することを求められるようになっています。

**デジタル人材とは、デジタル技術や蓄積されたデータを活用して顧客や社会のニーズをもとにした新しいサービスや価値を創出し、具体化・実装・管理などを行ってデジタル技術の恩恵を企業にもたらすことを期待される人材のことです。**

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DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

## デジタル人材の育成・確保でDX戦略を推進し企業価値を高める

企業がデジタル化を行いDX戦略を推進することは、時にその企業が培ってきたビジネスモデルの変革さえ必要とする大きな課題になり得ます。しかし、変化するビジネス環境へ適応していくことは競合他社に対する優位性の面でも重要です。

一方でデジタル人材の育成や定着はなかなか難しいものです。社内のIT・DX化への意識が低いためにデジタル人材への理解が進んでいなかったり、ITへの投資が遅れて老朽化したシステムを抱えていたりするなどの理由で、デジタル人材を受け入れる基盤ができていない企業も多くあります。

*デジタル人材を育成・確保しDX化を推進することで企業は新たな競争力を身につけ、時代の流れの中で新しい価値を提供できるようになります。*

デジタル人材はこれからの時代の企業にとって必要不可欠な存在と言えるでしょう。

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

## デジタル人材とはどのような人材のこと？

企業がDXを推進する重要性について分かりました。では、デジタル人材はDX推進にどのように貢献するのでしょうか。デジタル人材とは、そもそもどのような人材なのかを説明します。

デジタル人材とは社内のIT・DX化、デジタル化を担う人材の総称です。

実際にIT・DXのシステムを構築したり開発したりするエンジニアやデータを分析するスペシャリストであるデータサイエンティストなどはもちろん、*ビジネス系のスキルであるビジネスモデル構築やサービス設計、組織やプロジェクトの管理を担う人材も含まれます。*

経済産業省の資料では、デジタル人材は画一的に定義されるものではないとの見解が示されており、新しい技術を活用できるハイエンドなエンジニアやデータサイエンティストだけでなく、ビジネス創出を図ることができるビジネスとデジタルの横断的知識を持つ人材の育成を推奨しています。

*【参考】：[第1回 デジタル時代の人材政策に関する検討会（METI/経済産業省）/資料3　デジタル人材に関する論点](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/001_03_00.pdf)*

データサイエンティストとは？そのおすすめの資格も紹介！

### デジタル人材とIT人材の違いとは

デジタル人材とよく似た考え方としてIT人材があります。どちらもIT技術を用いて企業に貢献するという点では大きく変わりはありませんが、使われ方が異なるため把握しておきましょう。

IT人材はIT技術を活用して情報システムを導入し、運用する人材と位置付けられています。システム部門などで活躍するIT担当者というニュアンスです。

一方でデジタル人材とは、IT技術の活用を通して最先端のテクノロジーに企業を対応させ、DX戦略を推進して企業を成長へ導くという役割が求められます。**IT人材よりも、企業価値や存在感を高めるためにデジタル技術を最大限に活用することを高度に求められる人材であると言えます。**

### デジタル人材は不足が懸念されている

デジタル人材の活用において最も重要な問題が、デジタル人材の不足です。総務省の資料でも、日本は特に他国と比べても人材不足がDX化における大きな課題とされています。

*【参考】：[総務省｜令和3年版 情報通信白書｜デジタル・トランスフォーメーションにおける課題](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd112490.html)*

*DX推進の需要が高まる一方で労働人口は減少していることから、デジタル人材は今後も人材不足が続くことが懸念されています。*

## デジタル人材に必要なスキル

デジタル人材に求められるスキルには、IT技術に関する基礎的な知識やシステム開発・データ管理能力、またDXを推進するためのマネジメント能力などがあります。それぞれ詳しく解説していきます。

### IT技術に関する基礎的な知識

デジタル人材には、前提条件としてもちろんIT技術に関する基礎的な知識や技術を持っていることが求められます。具体的には、Webやアプリケーションなどの基礎的な知識・プログラミング・データ分析などの技術・IoTやクラウドなど最先端技術に対する理解や経験などです。

進歩を続けるIT技術の何をどのように活用すれば企業にマッチし、その価値を向上させられるかを検討するためには、*IT技術に関する基礎的な知識や社会におけるIT技術の現況など幅広い見識が必要とされます。*

デジタル人材は、DX推進のためのシステム開発プロジェクトに関わることもあります。場合によってはそのプロジェクトリーダーを任されることもあるでしょう。

**企業がIT技術を活用してやりたいことを実現できるシステムを開発するには、システム開発の手法や流れなどについても詳しい必要があります。**システム開発の実務経験などがあれば役に立つでしょう。

IT技術の活用において大きな比重を占める分野の1つに、蓄積された膨大なデータの活用があります。

企業が日々営業を続ける中で生まれるデータは、企業にとっての貴重な財産でもあります。取り扱うデータは顧客データや企業の機密データなど高いセキュリティを求められるものや、日頃の顧客との取引や商品の販売傾向など様々です。

*デジタル人材にはこういったデータを適切に管理し、活用できるように加工するスキルと、データを分析して企業の次の展開へとつなげる分析力や発想力が求められます。*

### DXを推進するためのマネジメント能力

企業のDX推進はデジタル人材1人で進めることはできません。デジタル技術の導入には、経営の観点から求められることだけでなく実際の現場で必要とされることや問題点なども把握し、他の様々な知識やスキルを持った人材の協力も必要となります。

また、DX推進を行うための予算の提案や管理、自社のビジネスモデルと業界の動向の調査、社内の関連部門との連携、取引先や顧客への影響などの検討も行う必要があります。

*デジタル人材はこのようにDXを推進する中で社内外との調整や多くの人と共にプロジェクトを動かすマネジメント能力が求められます。*

## デジタル人材を育成するには？

デジタル人材を育成するために重要なことは、デジタル人材がその能力を十分に発揮できる環境を作ることです。OJTや研修を取り入れる、資格の取得を推奨する、社内でDX化を推進しやすい体制を整えるなどの方法があります。

### OJT・研修などの学習環境を整える

デジタル人材を育成するのにまず取り組みたいことは、OJTや研修、講習を受けられるようにすることです。

もしも社内に先行して動いているデジタル人材がいれば、その社員からOJT（On the Job Training）で実際の業務を通してスキルの習得の機会を設けられるようにしましょう。社内に十分な教育環境を用意できない場合は、外部講師を呼んだりIT系のセミナーやe-ラーニングを活用したりする方法もあります。

**デジタル人材の多くは高い向上心を持っているため自分の能力アップが見込める研修や講習には関心を示しますし、習得したことを企業のデジタル化に積極的に役立てることが期待できます。**

デジタル人材がその知識やスキルを体系的に伸ばしIT技術に関する基礎的な能力を高める方法として、資格の取得があります。*受験費用や教材の購入、資格取得のための研修など必要と考えられるサポートを企業が行うとよいでしょう。*

デジタル人材向けの資格としては以下のようなものが考えられます。

*1.基本情報技術者試験*
*2.ITコーディネーター*
*3.データスペシャリスト*
*4.プロジェクトマネージャ試験*
*5.データ解析士*

その他にも多くの資格がありますが内容や主催団体など様々ですので、企業が求めるDX化を進めるのに必要と思われる資格の取得の支援を積極的に行いましょう。

【参考】：[基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
【参考】：[ITコーディネーター](https://www.itc.or.jp/)
【参考】：[データスペシャリスト](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)
【参考】：[プロジェクトマネージャ試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/pm.html)
【参考】：[データ解析士](https://www.jitsumu.or.jp/courselist/analyze/analyze-ertified)

基本情報技術者試験の難易度は高いのか？資格取得のメリットを解説！

プロジェクトマネージャーの役割や向いている人、スキルを解説！

### 社内をDX化できる環境を整える

デジタル人材が活躍するためには、社内のITリテラシーの向上やDX推進への理解を深めることが不可欠です。日本ではいまだに古いシステムをそのまま利用し、社内外の連絡手段や情報管理がアナログである企業もまだ多くあります。

**このような環境ではデジタル人材の活躍の幅が限られますし、DX化の重要性を認識していない他の社員とデジタル人材との間で目的意識のずれが生じ、デジタル人材が会社を離れる原因にもなり得ます。**

IT化への投資を行なって社内のDX化への理解を促すとともに、デジタル人材の能力や志向を考慮した人事評価や配置転換を行える社内体制作りも行えれば理想的と言えます。

デジタル人材のデジタルスキルを可視化したデジタルスキルマップの作成も、デジタル化がどれくらい進んでいるかを確認するのに有効です。*自治体でもスキルマップを活用したデジタル人材の育成と確保に積極的に取り組んでいます。*

*【参考】：[東京都デジタルサービス局　デジタル人材の確保・育成](https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/hr/)*

## デジタル人材を活用しこれからの時代の競争を勝ち抜く

ここまで、デジタル人材とは何か、そしてその育成方法などを解説しました。デジタル人材が企業の競争力を高めるデジタル化にとって必要不可欠な存在であり、その育成のためには企業の意識改革も必要となることがお分りいただけたと思います。

**デジタル人材の獲得競争が激しくなる中、自社による育成と確保は多くの企業にとって急務と言えます。**企業がこれからの時代に生き残りさらに発展していくために、社内へのデジタル化への意識定着を促し、OJTや研修・資格の取得などを活用してデジタル人材の育成を進めましょう。

企業はIT・DX化が進むビジネス環境に対応し、顧客に新たな価値を提供することを求められています。デジタル人材とはデジタル技術に関する能力やスキルを持ち企業がIT・DX化を推進するのに欠かせない人材です。デジタル人材をどのように育成し活用すればいいかを解説します。

デジタル人材の活用で企業は新たな競争力を身につけ新しい価値を提供できる

デジタル人材は不足が懸念されているため自社での育成や確保が必要である

デジタル人材を育成するためにOJTや研修の活用や社内のIT化の理解を深めることが必要

デジタル人材とはどんな人材？意味や育成・活用のポイントを解説！

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