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AIを業務に取り入れたいというニーズの高まりとともに、プロジェクトに必要な人材としてデータサイエンティストを求める声が一段と高まっています。この記事では今注目を集めるデータサイエンティストとは具体的にどんなスキルを持つ人材なのか、そしてデータサイエンティストとAIはどんな関係性にあるのかについて解説します。
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データサイエンティストとAIの関係性
ビジネスにAIを導入する際に、データサイエンティストが必要とされるのはなぜでしょうか？
そこでまずはデータサイエンティストとはどんな特徴を持った人材なのか、そしてデータサイエンティストが専門とするデータサイエンスとAIの違いをクリアにすることを通じて、データサイエンティストとAIの関係性について解説します。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、大量のデータを収集・解析してビジネス上の問題を解決するための知識・技術を持つ専門家を指します。具体的には、データ収集・クレンジング、データ解析・統計処理、機械学習モデルの構築・評価、可視化・報告などの業務を担当します。
業務を遂行するためには情報科学やプログラミングなどの分野に精通していることが求められます。また、データを分析するだけでなくその結果をビジネスに落とし込む能力も必要です。
データサイエンスとAIの違い
データサイエンスとAIは密接に関連していますが、同じことを意味するわけではありません。
データサイエンスは、大量のデータを収集・解析しビジネス上の問題を解決するため学問です。一方、AIはデータサイエンスの知識を利用して、自律性と適応性というふたつの特徴を持つように構築されたシステムを指します。
そのため、データサイエンスに精通したデータサイエンティストは必然的にAIをビジネスで活用するための必須人材であるといえます。
ビッグデータとAIの関係
優れた性能をもつAIを構築には「ビッグデータ」の存在を欠かすことができません。ビッグデータとは、3V(Volume(量), Variety（種類）, Velocity（更新頻度）)を高いレベルで備えているデータを指します。
ビッグデータとAIの関係は、ビッグデータを利用して機械学習モデルを構築することができる点にあります。つまり、膨大な量のデータを収集し、機械学習によってそのデータからパターンや傾向を見つけることで、優れたAIを構築することが可能になります。
データサイエンティストに求められる知識やスキル
データサイエンティストは、ビッグデータを分析したり優れたAIを構築したりすることでビジネス上の問題を解決するために重要な役割を担っていますが、そのためには多岐にわたるスキルが必要です。ここからは、データサイエンティストに求められる以下の4つのスキルについて、より詳しく解説します。
プログラミング言語の知識
データサイエンティストには、SAS環境、R、Python、Goなどの代表的なプログラミング言語の知識が必要です。
SASは統計解析やデータマイニングなどの業務に使われる統合開発環境であり、RやPythonは、データ分析や機械学習によく使用されるプログラミング言語です。また、Go言語は、高速な処理が求められる分野に向いています。
これらに詳しいデータサイエンティストは、多様なビジネス課題に対しても適切な手段を選んで柔軟に対処できるでしょう。
数学や統計解析の知識
データサイエンティストには、数学や統計解析の知識が必要です。それはデータサイエンスの基礎にこれらがあるためです。
データサイエンスは、線形代数や確率論などの数学的手法を使って大量の情報から情報を抽出する手法を取り扱う学問です。またAIを設計するためにも数学や統計解析の知識が必須です。最近では物理モデルを利用したAIも登場し高い性能を出しているため、物理学の知識も今後求められるかもしれません。
ビジネス全般のスキル
データサイエンティストには、ビジネスの基礎知識やビジネス戦略に関する知識も求められます。データを分析するためには「今何を知るべきなのか」という課題設定が必要不可欠です。
データの分析結果をビジネスに活かすためにも、ビジネスの目的や戦略を理解し、適切な課題を設定できるスキルが求められます。また、分析した結果を社内に展開して価値を生み出すためにもプロジェクトマネジメントやプレゼンテーションスキルも必要です。
コミュニケーション能力
データサイエンティストは、ビジネスの人たちやエンジニアなど他の職種の人たちと協働することが多いため、高いコミュニケーション能力が求められます。特に、データの分析結果を説明する際には、データサイエンスに明るくない非専門家にもわかりやすく伝える能力が必要です。
また、プロジェクトマネジメントに関わる場合には、タスクの説明や進捗報告を適切に行うことが求められるでしょう。
データサイエンティストの将来は？
ここまでデータサイエンティストが ビジネスにAIを活用する上で重要な人材であると説明してきました。しかし、AIが発展すればデータサイエンティストの仕事も将来はAIが担うことができるため不要になるのではないか？と言われています。現状を正しく理解するためにも、ここからデータサイエンティストの将来について解説します。
AIの発展による無人化の可能性
AIの発展によって、販売店やカスタマーサービスなど様々なビジネスの現場で無人化が進められています。この流れから、いずれデータサイエンティストも不要になるのではないかという予測もあります。
しかしAIは現場の観察や経験・創造性に基づく仮説の構築といった人間のタスクを全て代替するには至っておらず、AIによって解決できない問題も多く残されています。そのため、データサイエンティストの仕事が不要になることは考えにくいでしょう。
職種が細分化する
データサイエンティストという職種は、業界によって職務内容が異なる上に担うべきタスクが多岐に渡っているため、より細分化された職種が登場するかもしれません。データアナリストはデータ解析に重点を置き、データエンジニアはシステムの構築やデータ管理に特化するように、今後はデータサイエンティストの仕事を複数の専門家に分割し、より特定の分野にフォーカスした職種が登場する可能性があります。
需要自体は増加傾向
仮に将来は不要となるとしても、現在、データサイエンティストの需要自体は増加傾向にあります。
しかし需要の高まりに対してデータサイエンティストの育成が追いついておらず、データサイエンティストは大幅に不足しています。経済産業省の試算ではデータサイエンティストのようなAI人材は2030年には最大14.5万人不足すると言われており、データサイエンティストの確保は企業にとって死活問題かつ激しい競争の下にあると言えるでしょう。
AI活用レベルの基準ステージをチェック！
日本経済団体連合会が2019年に発表したAI活用戦略では、AI-Ready化ガイドラインとして、AIの活用状況を以下の５つのレベルに分けて示しています。皆さんの会社での活用レベルがどこに位置しているかチェックしてみましょう。
- レベル１「AI-Ready化着手前」：AIの方法論の議論が先行し、AI×データを活用した事業運営・刷新・創造は未着手の状態
- レベル２「AI-Ready化の初期段階」：AI活用についてスモールスタートで経験を積む。一部の簡易業務のAI化も専門家の力を借りつつ着手開始。
- レベル３「AI-Ready化を進行」：既存の業務フローのAI×データ化による自動化に目途がつく。戦略的なAI活用も開始。
- レベル４「AI-Ready化からAI-Powered化へ展開」：AI×データによって企業価値を向上。コア事業における価値を生むドライバーとしてAIを活用。
- レベル５「AI-Powered 企業として確立・影響力発揮」すべての事業・企業がAI×データ化し、業界そのものの本質的な刷新(disruption)を仕掛けている。
企業がAIを活用するための手順
皆さん会社のステージはどのレベルだったでしょうか？たとえどのレベルであっても、おそらく更なるAI活用に向けた戦略を常に皆さん考えており、そのための手がかりを探していることでしょう。そこで本記事の最後に、先ほどチェックしていただいた皆さんの会社のAI活用レベルを一歩ずつ上げていくためのヒントを5つご紹介します。
1.企業が抱える課題の洗い出し
企業がAIを導入する際には、業務の効率化、顧客ニーズの把握、品質向上など、今抱えている課題を洗い出してAIを導入する目的を明確にすることが大切です。これにより、AIを導入することでどのような効果が期待できるのかを把握することができ、具体的な改善策を立てることができます。
目的をはっきりさせた後は、AIを導入する際に生じるコストやリスクを事前に考慮して、具体的な仕様を精査しましょう。
2.導入方法の決定
AIを導入する際には、自社開発するのか、外部に委託するのかを決める必要があります。AIの自社開発には高いハードルがあり、大きなコストや人材不足などの課題があるため、多くの企業では外部の専門企業に委託するケースが増えています。
外部委託により、専門的な知識を持つ人材を活用し、高品質なAIシステムを導入することができます。一方で外部委託に頼るとスピード感を持ったビジネス展開を取れない可能性もあり、またデータ解析やAI開発のノウハウが蓄積されないなどのリスクもあります。
3.データの収集
AIを活用するためには、適切なデータの収集が必要不可欠です。企業は、自社で保有するデータだけでなく、外部からのデータも取り入れることが求められます。また、データ収集方法も重要であり、どのようにデータを収集するかによって、後の分析結果が大きく変わることもあります。そのため、正確なデータ収集方法を決定し、確実にデータを集めることが必要です。
4.試験運用
AIの導入後は、試験運用が重要になります。データの収集や前処理、モデルの構築・学習、評価・改善の繰り返しを行い、性能を向上させていきます。このプロセスにより、AIモデルを、目標とした課題解決をできる形に近づけることができます。
試験運用は、実稼働後に予期せぬ動作をしないように多くのパターンの状況で実施することが望ましく、継続して稼働させられる最低限の保証が得られるまで続けることが望まれます。
5.AIの稼働と見直し
AIの稼働後は、継続的にモデルの精度やパフォーマンスを監視し、必要に応じて改善を行う必要があります。また、ビジネスの状況や市場環境が変化することもありますので、その変化に対応するためにもAIの見直しは欠かせません。
運用後の見直しには、精度向上のためのデータの追加や変更、アルゴリズムの変更、モデルの再学習などが含まれます。運用開始後も、AIを最適化するための努力を継続して行うことが、AI活用の成功の秘訣です。
AI化を進めるならプログラミング不要なUMWELTの導入を！
ビジネスにAIを活用するためにはデータサイエンティストの存在を欠かすことができません。しかし本記事で解説したようにデータサイエンティストに求められるスキルは幅広く、かつ需要も高く人材が不足しているのが現状です。AIの活用レベルを高めていくには外部委託だけでなく自社での人材育成も同時並行で進めることが望ましいでしょう。
自社でデータサイエンティストを育成しAIの活用をまず進めるなら、プログラミング不要なノーコードAIツールであるUMWELTがオススメです。UMWELTを使えば学習コストの高いプログラミングスキルがなくてもAIの活用したWebアプリケーションを構築でき、スピード感を持ったテスト開発・導入検討が可能になります。
まとめ
この記事では、データサイエンティストがAIを活用する上で重要な役割を果たしていることや、データサイエンティストが持つべきスキルについて解説しました。データサイエンティストは高需要・人材不足の状態であり、社内教育や社外との連携を常に考える必要があります。
段階を踏んでAIの活用を推し進めるためにも5段階のAI活用レベルのどこに自社が位置しているかを把握することが大事です。AI活用のステージアップに向けた戦略を考えるための5つのヒントも紹介しましたのでぜひご活用ください！
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