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2018.09.18

今、データサイエンティストが求められる理由とは?

データの取り扱いのエキスパートである「データサイエンティスト」の存在の需要が増している。先日、機械学習・人工知能(AI)の教育事業を展開するキカガクと、グローバルIT人材育成のトレノケートが、データサイエンティスト育成事業の強化を目指して資本業務提携を行った。その二社に、データサイエンティストとはどのような役割を担う存在なのか、そして今後、データサイエンティストのニーズが増す背景を聞いた。

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、そもそもどのような役割を担う存在なのだろうか。今回は、株式会社キカガクの代表取締役社長 吉崎亮介氏、トレノケート株式会社の山本晃氏と長山晴美氏に話を聞いた。

「データサイエンティストとは、企画に合うようなデータを収集し、整理・可視化し、必要であればデータから予測を行うモデルを構築し、ユーザーに使ってもらえるように仕組化する仕事を行う存在と想定しています」

データサイエンティストの需要が高まる背景

今後、AI人材が求められる中で、データサイエンティストの需要が高まるといわれている。どうしてなのか。

「前提として、ITの進化によって、ビジネスのデジタル化が進んでいる現実があります。特に重要なのが、WebやIoTの発展に伴い爆発的に増えている収集可能なデータをビジネスの価値につなげていくことです。データサイエンティストはその中心的な役割を果たします。さばくべき素材、つまりデータが増えれば、さばく人の需要も増えるということが1つめの理由です。

2つめの理由は、労働力確保のための『自動化』の需要です。日本では少子高齢化が進み働き手が少なくなる中、労働力の維持が問題になっています。労働力確保のためには、システムによる自動化によって、人手の代替が必要となってきます。そのシステム自動化の手段の一つとして、データサイエンティストは貢献できるため、需要が高まると考えています」

データサイエンティストの育成のポイント

このたび、データサイエンティスト育成を強化する意向を示した二社。育成のためにはどのようなことがポイントになるのか。

「一般にデータサイエンティストと呼ばれますが、実際は業務内容が『ビジネスの橋渡し人材』『データサイエンティスト』『機械学習エンジニア』と3つに分かれます。その役割によって育成方法が異なるため、一括りにした言葉で育成しないのが最初のポイントです」

●ビジネスの橋渡し人材

「複雑な数学の理解よりも、データをどのように整理して可視化すると、データ解析することによるビジネスへの価値が高まるかをプレゼンできることがミッションであり、課題設定力やデータ整理術の引き出しが重要です」

●データサイエンティスト

「数学に対する深い知見が必要で、与えられた問題設定をどの数式に当てはめ、実際にプログラミングを行って、仮説検証ができるかが重要です」

●機械学習エンジニア

「予測を行うモデルを構築したり、その構築したモデルをサーバーへ実装したりとデータサイエンティストによって検証された仮説をビジネスで使える形へ落とし込む仕事になります。数学やプログラミングの知見はもちろんのこと、クラウドなどインフラの知識も必要となります」

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