2024.10.03
Data of Data Scientist シリーズ vol.60『67% － データ収集を得意とするデータサイエンティストの割合』
データサイエンティスト協会では、一般（個人）会員向けに毎年アンケート調査を実施しています。今回は、データサイエンティストの得意なスキルカテゴリを切り口として、調査結果から考察します。
一般（個人）会員向け2023年調査結果：https://www.datascientist.or.jp/news/n-pressrelease/post-2809/
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に求められるスキルセットとして、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の3スキルセットを定義しています。また、各スキルで4段階のレベルを定義しています。データサイエンティストとして活動していくにあたり、すべてのスキルセットのレベルを上げることは理想的ですが、各スキルセットの中にも多くのスキルカテゴリがあるため、スキルアップには時間がかかります。
そのため、自身の所属する組織や活動する業界のニーズ、その時々のトレンドに合わせて、得意なスキルを伸ばしている方も多いです。そこで、会員向けのアンケート調査結果を紐解き、どのようなスキルにトレンドがあるのかを見ていきましょう。
まずは、ビジネス力です。
2023年の調査では、ビジネス力において最も多くの方が得意とされているのは、「論理的思考」と「データ理解」でした。続く「課題の定義」も併せて、データサイエンティストとして課題を定義し、分析をスタートさせるために必須のスキルであるため、必然的に上位に来るカテゴリであると言えます。
一方、ここ数年では、「活動マネジメント」の伸びが大きくなっています。分析業務は、一人で取り組むこともありますが、企業においてはチームを組んでプロジェクトとして推進する場合も多くなります。このような場合には特に、活動マネジメントの重要度が増すと考えられます。
ご自身で行っているデータ分析・解析業務の内容に関する質問では、「専門スタッフに指示・ディレクションを行う」や「社内のデータ関連人材の育成」が増加していました。総じて、チームでの活動を行うケースが増え、マネジメント側に回るデータサイエンティストも増加していると考えられます。
次に、データサイエンス力です。
データサイエンス力では、「データの理解・検証」「データ可視化」が上位でした。いずれも重要なスキルですが、2023年度の調査では6割を超える結果になりました。また、「数学的理解」も伸びています。
これらのスキルが伸びた背景を断定することはできませんが、スキル向上の機会が増えたことや、スキルのニーズが増えたなどの可能性が考えられます。
スキルアップのために行っていることを聞いた質問では、「カンファレンス・製品発表会などへの出席」が大きく伸びた他、「eラーニング」「資格の取得」が継続的に伸長しています。今回得意とする方が増えたスキルカテゴリは、手軽に、体系的に学ぶことができるため、学ぶ方が増えたとも考えられます。
また、やや得意とする方が減った「モデル化」と比べると、生成AIを活用した作業の効率化やコード生成が容易なカテゴリであることも原因かも知れません。
最後に、データエンジニアリング力です。
データエンジニアリング力では、データの収集を得意と答えた方が最も多くなり、その割合も昨年から大きく伸びています。データ蓄積、環境構築も伸びが大きかった項目です。ここにきて、データ収集・蓄積のスキルを高めている方が増えているというのは少々興味深い結果です。一方でこれまで上位にあったデータ加工はややポイントを下げました。また、2023年度より新たに追加した生成AIは、13％の方が得意と回答されています。
データサイエンティストが生成AIを扱う場合、生成AIをツールとして活用して業務効率化を図るケースと、生成AIモデルの開発や学習、システムへの組み込みといったタスクを担当するケースがあります。後者の方が増えてきている場合、大規模なデータの学習を行う生成AIのために、改めてデータ収集や蓄積のスキルを高めている、という見方もできるかも知れません。
この調査は、毎年実施しています。2024年度は特に、生成AIに関する動きも活発化し、データサイエンティストに求められるスキルセットやデータ分析のニーズにも、少なくない変化があったものと予想されます。今後どのような変化が起こるかを考え、スキルアップの方向性を検討することも重要です。その際は、当協会の調査もご参考にしていただければ幸いです。
データサイエンティスト協会 調査・研究委員会
株式会社日立アカデミー 澤晃平
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