｢ビジネス力×データサイエンス｣が最強な理由
データサイエンティストに必要な3つのスキルとは（写真：Graphs／PIXTA）
ChatGPTに代表される生成AIの登場は、私たちの生活やビジネスに大きな変革の波をもたらしている。加えて、AI技術を支えているのは、データサイエンスという学問であり、AIとデータサイエンスは、現代を生きるうえで必須知識となりつつある。
本記事では、NRIデジタル・藤田一樹氏の『0から始めるAI・データサイエンス超入門』より一部を抜粋・再構成のうえ、非専門家としてのデータサイエンスへの関わり方について解説する。
データサイエンティストの役割と3つのスキル
世界的に有名なハーバード大学ビジネススクールから発行される『Harvard Business Review』2012年10月号の中で、「21世紀で最もセクシーな職業はデータサイエンティストである」と発表され、データサイエンティストの存在が一躍世に知らしめられました。
当時のデータサイエンティストは「ビッグデータの世界で何かを見いだそうとする、好奇心旺盛で訓練を積んだ上級専門職」と定義されていました。理系の博士号を持ち、高度な数学、プログラミング技術を使ってビッグデータを処理することのできる人物のみが活躍する世界であったのです。そんなデータサイエンティストの必要性が、ビッグデータを活用する企業が増えていくにつれ、一気に世界中で高まっていったのです。
それから十数年が経ち、データサイエンティストに必要なスキルセットの明確化や学習ツールの整備により、多くの人がデータサイエンティストとしての役割を果たすことができるようになりました。
たとえば、機械学習モデルの構築や統計解析のためのツールが進化し、プログラミングを行わなくともビジネスの現場でデータを活用した意思決定を行うことができるようになっています。そのため、データサイエンティストとして、データを活用した意思決定を行うことのハードルが非常に低くなっています。
データサイエンティストに必要な3つのスキル
データサイエンティストとしてビジネスの場で活躍するためには、幅広いスキルを身につけることが必要となります。ここでは、データサイエンティスト協会が定義するデータサイエンティストに必要な3つのスキルを紹介します。
�．咼献優肯蓮�business problem solving）
課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力。データサイエンスを使って解決したいビジネスそのものに関する知識や経験なども必要となる。主にビジネス課題の解決を得意とするコンサルタント系人材が主軸とする領域。
�▲如璽織汽ぅ┘鵐肯蓮�data science）
人工知能、統計学や機械学習などの知識を理解し使う力。主に数学や統計学、機械学習などを得意とする研究者系人材が主軸とする領域。
��データエンジニアリング力（data engineering）
データサイエンスに必要なデータを意味のある形に加工・実装・運用できるようにする力。主にシステムエンジニアやデータエンジニアなどエンジニア系人材が主軸とする領域。
データサイエンティストに必要な3つのスキル
さらに、これ以外にもチームメンバーと協力して仕事をするための「コミュニケーション能力」や複数人でプロジェクトを進めるにあたっての「プロジェクトマネジメント力」、データサイエンスを活かしたシステムを複雑な業務システムの中に組み込み構築する「システムエンジニア力」など様々なスキルが、実際のデータサイエンティストが活躍するビジネスの現場では必要になってきます。
このように、データサイエンティストに必要なスキルはとても幅が広く、1人ですべての領域をカバーすることはとても難しいものとなります。おのおののデータサイエンティストが自分の強みを持つ領域をベースに自らの専門性を磨き、ともに仕事をする仲間と足りないスキルを補い合うことも仕事を進めていく上で非常に重要となります。
しかし、これだけ必要なスキルが幅広いと、十分な経験を持つ人材が不足しているのが現状です。経済産業省によると、AI、クラウド、データサイエンスなどのIT人材不足は、2030年には約79万人に拡大すると予想されています。この専門人材不足の課題を解決するために、データサイエンティストのような高度なスキルや技術がなくとも、データからビジネス成果につながる深いインサイトを導くことのできる「シチズンデータサイエンティスト」の必要性が重要となっています。
目指すべきは「シチズンデータサイエンティスト」
シチズンデータサイエンティストとは、「データ分析や統計解析の専門家ではないものの、データを分析して意思決定を行ったり、機械学習のモデルを構築できる人材」と定義されています。彼らは、営業、マーケティング、財務、人事など、各企業でビジネスを行う最前線の各事業部門に所属し、自分たちが直面するビジネス課題について深い理解を持っています。
シチズンデータサイエンティスト
つまり、データサイエンティストの3スキルで紹介した「ビジネス力」に特化したデータサイエンティストとして大きな可能性を秘めている状態なのです。このようなビジネスの専門家が、AI・データサイエンスの基礎を学び、AutoML（Automated Machine Learning：自動機械学習）と呼ばれるデータ分析を自動化するようなツールを活用することで、自らの部門におけるビジネス課題をデータサイエンスを活用して解決できる。そんな人材のことを「シチズンデータサイエンティスト」と呼んでいます。
シチズンデータサイエンティストの登場により、データの力を最大限に引き出す新しい動きが多くの企業で生まれています。ビジネスの現場では、日々の業務を通じて大量のデータが蓄積されています。これらのデータは、市場の動向、販売実績、顧客からのフィードバック、財務レポートなど多岐にわたっています。データを適切に理解し、データ分析に活用することで、ビジネスにおける意思決定や戦略策定のプロセスをより高度なものにすることが可能となるのです。
AIをはじめとする技術の進歩によって、ビジネスの現場でデータを活用するハードルは非常に低くなっています。一方で、データサイエンティストの必要性は高まるばかりです。今後ますます企業で重宝されるであろう、「シチズンデータサイエンティスト」としての一歩を踏み出すために、まずは少しでもAIやデータサイエンスを学んでいただけたらと思います。
（藤田 一樹 ： NRIデジタル シニアデータサイエンティスト）
