データサイエンティストになるには、統計学・プログラミング・ビジネス知識という3つの柱となるスキルを身につける必要があります。データサイエンティストとは、企業が保有する膨大なデータを分析し、ビジネス課題の解決や意思決定を支援する専門職です。
近年はビッグデータの活用が当たり前となり、さらに生成AIとの連携も進んでいることから、データサイエンティストの需要は急速に高まっています。
仕事内容からデータサイエンティストになる方法、年収、将来性について解説します。

データサイエンティストの仕事について

データサイエンティストは、現在あらゆる業界で必要とされる職種となっています。主な仕事内容や年収などを求人サイトのデータからまとめました。

仕事内容とビッグデータ

データサイエンティストの仕事は大きくわけて4つあります。
①　データ収集
②　データの管理・クレンジング
③　データの分析・可視化
④　顧客へデータを基づいて報告・アドバイス
膨大なデータを集めて、統計学・機械学習を用いて分析し、問題のあぶり出しや企業の経営戦略立案に活用する仕事です。このときあつかう大量の複雑なデータを「ビッグデータ」と呼びます。
近年は生成AI（ChatGPTなど）の普及により、企業データと生成AIを組み合わせるRAG（検索拡張生成）システムのためのデータ整備・パイプライン構築もデータサイエンティストの重要な役割となっています。

仕事内容とデータサイエンティストになる方法

データサイエンティストは職種未経験でも応募できますが、いくつか条件はあるようです。求人サイト「インディード」で検索した結果、未経験者でも求められ条件は以下のような傾向が多いと分かりました。
・マーケティング業務の経験がある
・プログラミングまたは機械学習の経験がある
・Pythonの基礎知識
などの条件をだしている企業もありますが、おおむねやる気のある人がほしい点でどこの企業も一致しているので応募はだれでも可能です。
一番は大学へ進学して、統計学やデータサイエンティストに関連する知識を身につけることです。またはオンラインスクールも無料がありますので活用してみましょう。

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は、複数の統計データで日本の平均年収を大きく上回っています。厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」の最新データでは約560〜600万円程度で推移しており、キャリアアップすれば年収1,000万円を超えることも珍しくありません。
生成AI・機械学習・クラウドデータ基盤といった高度なスキルを持つデータサイエンティストには特に高い報酬が提示される傾向にあり、今後もデータ活用の重要性が増すことで給与水準は上昇傾向が続くと見込まれます。

仕事に役だつ資格

データサイエンティストは主にデータを取り扱うため、それに関連した資格をとりましょう。
・統計検定（2級以上が特に有用）
・ビジネス統計スペシャリスト
・Oracle Master（Bronze〜Gold：現行バージョン対応）
・データサイエンティスト検定（DS検定®★）
・G検定（日本ディープラーニング協会）
これらの資格は統計学・データ分析・AI・機械学習の知識を証明できます。特にDS検定は2021年開始で年々受験者が増加しており、データサイエンティストを目指す人にとって取り組みやすい最初の資格としておすすめです。

データサイエンティストのおすすめの学校

データサイエンティストを目指すためには主に以下の学部で学ぶことをおすすめします。
工学部・情報学部・経済学部・理学部・社会学部・心理学部

大学

日本では近年、データサイエンティストを専門に育成する学部・学科が急増しています。
日本でいち早くデータサイエンス学部を設置した先駆的な大学として滋賀大学・横浜市立大学・武蔵野大学があり、その後も多くの国公私立大学がデータサイエンス学部・学科を新設しています。データサイエンスを学べる環境は大幅に拡充されており、自分の希望する地域や研究分野に合った大学を選べるようになっています。

専門学校

専門学校で学ぶには、AIシステム科や情報システム科、ITイノベーション科を選択しましょう。おすすめの学部を紹介します。
・専門学校 日本工科大学校　AI・ロボット工学科

データサイエンティストの将来性と課題点

最後に、データサイエンティストの将来性と今後の課題についてまとめした。

データサイエンティストの将来

データサイエンティストの将来は非常に明るいと言えます。生成AI（ChatGPTなど大規模言語モデル）の急速な普及により、企業が独自データとAIを組み合わせて活用するニーズが急増しており、データの収集・整備・分析・品質管理を担うデータサイエンティストへの需要は拡大しています。
AIがデータ分析を効率化する一方で、「どのデータをどう集めるか」「分析結果をビジネスにどう活かすか」という判断はデータサイエンティストにしかできない重要な役割です。経済産業省の推計では2030年にIT・データ人材が最大79万人不足するとされており、データサイエンティストはその中でも特に需要が高い職種のひとつです。

今後の課題

データサイエンティストが今後直面する課題として最も大きいのは「人材不足」です。需要の急増に対して即戦力となる人材の育成が追いつかない状況が続いています。
また、AIが単純なデータ処理を自動化する中で、データサイエンティストにはより高度な役割が求められるようになっています。具体的には、AIモデルの精度向上・生成AIシステムへのデータ供給設計・分析結果をビジネス戦略に落とし込む提案力など、技術とビジネス双方の視点を持つ人材が一層重要視されます。

最後に

データサイエンティストのもたらすデータは経済効果に大きく影響をもたらします。仕事に求められる能力レベルは高いが、同時にやりがいも感じられる仕事なので目指す価値は大いにあると言えます。

IT・AI・ロボット学部の学科紹介