【真面目版】データサイエンティストとは？仕事内容と必要なスキルを初心者向けに解説

はじめに

この記事では、データサイエンティストの仕事内容や魅力を、専門知識がなくても理解できるようにわかりやすく解説していきます。

データサイエンティストとは何か

私たちの生活のあらゆる場面で、日々膨大なデータが生まれています。たとえば、コンビニで何が売れたかという販売データ、SNSに投稿されるテキストや画像、スマートフォンの位置情報、病院での診療記録など、挙げればきりがありません。こうしたデータの中には、そのままでは見えない「パターン」や「法則」が隠れています。データサイエンティストは、統計学やプログラミング、機械学習といった技術を使って、その隠れた情報を掘り起こし、意思決定に役立つ「知見」に変換する仕事をしています。

具体的にはどんなことをしているの？

まず、もっとも身近な例として「レコメンデーション」があります。Amazonで商品を見ていると「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と表示されたり、Netflixで「あなたにおすすめの作品」が提案されたりしますよね。あれは、過去の膨大な購買データや視聴データを分析し、一人ひとりの好みを予測するアルゴリズムが裏側で動いています。こうした仕組みを設計・改善するのがデータサイエンティストの仕事のひとつです。

次に、「需要予測」も重要な業務です。スーパーやコンビニでは、翌日どの商品がどれだけ売れるかを予測し、仕入れの量を決めています。天気、曜日、季節、周辺のイベント情報など、さまざまなデータを組み合わせて予測モデルを作ることで、食品ロスの削減やコストの最適化に貢献しています。

さらに、医療の分野でもデータサイエンティストは活躍しています。たとえば、患者の検査データや過去の症例をAIに学習させることで、病気の早期発見を支援したり、最適な治療法を提案したりする研究が進んでいます。

データサイエンティストに必要なスキル

1つ目は「統計学・数学の知識」です。データを正しく分析するには、平均や分散といった基本的な統計量の理解はもちろん、回帰分析や仮説検定などの手法を適切に使いこなす力が必要です。

2つ目は「プログラミングスキル」です。PythonやRといったプログラミング言語を使って、データの収集・加工・分析を行います。数万件、数百万件ものデータを手作業で処理するのは不可能ですから、プログラミングは欠かせない道具です。

3つ目は「ビジネス力・コミュニケーション力」です。実は、これがもっとも重要だと言われることもあります。どんなに高度な分析をしても、その結果を経営者や現場のスタッフにわかりやすく伝えられなければ、ビジネスの改善にはつながりません。「データが語るストーリー」を人に伝える力こそ、データサイエンティストの真価が問われるポイントです。

なぜ今、データサイエンティストが求められているのか

まず、テクノロジーの進歩によって、以前は扱えなかった規模のデータを保存・処理できるようになりました。クラウドコンピューティングの普及や、コンピュータの処理能力の飛躍的な向上がその原動力です。

また、ビジネスの世界で「データドリブン経営」、つまり勘や経験だけでなくデータに基づいた意思決定を重視する考え方が広がっています。競争が激しい市場では、データを活用できる企業とそうでない企業の間に大きな差が生まれるため、データを読み解ける人材のニーズが高まっているのです。

さらに、生成AIの急速な普及も追い風になっています。ChatGPTをはじめとするAIツールが社会に浸透する中で、AIモデルを構築・運用・改善できるデータサイエンティストの役割はますます重要になっています。

データサイエンティストを目指すには

まずはExcelでのデータ集計や簡単なグラフ作成から始め、次にPythonの基礎を学び、統計学の入門書に触れてみるのがよいでしょう。大切なのは、「データから何がわかるのだろう？」という好奇心を持ち続けることです。

おわりに

データサイエンティストは、膨大なデータの中から価値ある情報を見つけ出し、社会やビジネスをより良い方向に導く、いわば「データの翻訳者」です。AI時代がさらに加速していく中で、この職業の重要性は今後もますます高まっていくでしょう。