データサイエンティストはDXのエキスパート！役割やスキルをわかりやすく解説

「データサイエンティスト」は、DXに取り組む企業に欠かせないデータ活用のエキスパートです。経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が取りまとめる「DX推進スキル標準（DSS-P）」においても、DX推進に必要な人材とされています。

そこで本記事では、DX推進におけるデータサイエンティストの役割や必要なスキルなどについて解説します。人材育成に役立つ内容となっていますので、ぜひ参考にしてください。

なお、「DX推進スキル標準（DSS-P）」は、「デジタルスキル標準（DSS）」を構成する一部です。概要については、以下の関連記事もあわせて参照してください。

関連記事：経産省の「デジタルスキル標準」が示すDX人材育成の2つの指針とは
関連記事：「DX推進スキル標準（DSS-P）」が定めたDX人材に求められる役割とは

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、データサイエンスを駆使してデータを収集・分析し、何らかの知見を得てビジネスや経営に役立つ提案を行います。データをいかに活用できるかが成否を左右するDXにおいて、データサイエンティストは重要な役割だといえます。

一方、データサイエンティストとして活躍できる人材を育てるのは簡単ではありません。データサイエンティストの実務には、広範囲にわたる知識・スキルが求められるためです。人材育成のためには、「データサイエンティストとは何か」という定義を明確にしておかなければなりません。

まずは、「DX推進スキル標準（DSS-P）」ではデータサイエンティストをどのように定義しているのかを確認していきましょう。

経産省・IPAの「DX推進スキル標準」によるデータサイエンティストの定義

「DX推進スキル標準（DSS-P）」では、DXの推進において必要な人材を5つの「人材類型」に分類しています。「データサイエンティスト」はそのうちのひとつであり、次のように定義されています。

「DXの推進において、データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、データを収集・解析する仕組みの設計・実装・運用を担う人材」

引用元：「デジタルスキル標準 ver.1.0」（情報処理推進機構・経済産業省）

この定義を簡単に整理すると、データサイエンティストには次のような側面があるといえます。

– ものごとをビジネスの視点からとらえられる人
– データ分析の専門的な知識・スキルを備えた人
– データを扱うための仕組みづくりを担う人

データサイエンティストに期待される役割

データサイエンティストには、大きく分けて次の2つの役割があります。

– データを活用し、自社の競争力向上につなげること
– 必要に応じてほかの人材とも連携しながら、DXにおけるデータ活用の業務を遂行すること

言い換えれば、データサイエンティストにはデータ活用全般に責任をもって取り組むことが期待されるということです。担う業務が幅広く、多様なスキルが求められる役割だといえます。

データサイエンティストを業務の違いで分類する3つのロール

「DX推進スキル標準（DSS-P）」のなかで、データサイエンティストは業務の違いにより次の3つの「ロール」に細分化されています。

– データビジネスストラテジスト
– データサイエンスプロフェッショナル
– データエンジニア

人材育成の観点からは、まずはそれぞれの人材が得意とするロールから専門性を高めていくのが望ましいでしょう。そのあとでさらなるスキルアップをはかれば、1人で複数のロールを担うことも可能になっていきます。

各ロールには、それぞれに果たすべきミッションが定められています。ここでは、ロールごとのミッションと主な業務、必要なスキルについて見ていきましょう。

データビジネスストラテジスト

このロールのミッションは、ビジネスの視点からデータの活用戦略について考え、その具体化や実現を主導することです。また、データ活用に関するプロジェクトのマネジメントや、現場でデータを活かすための業務の見直しなども行います。

これらの目的は、製品・サービスの提供価値を向上させられるような事業変革やビジネス創出を達成することにあります。DX推進においては、さまざまな人材や部門を「データサイエンティストと結びつける」役割を担うと考えればよいでしょう。

主な業務

このロールの主な業務は、まず自社に適したデータ活用戦略を策定することです。そのうえで、さまざまな人材と連携しながら、データ活用に関するプロジェクトをマネジメントしていきます。

現場と一体となって、業務におけるデータ活用の設計や見直しを行うことも必要でしょう。また、これらの業務における成果と課題を把握したうえで、次の段階の取り組みにつながる施策を検討します。

必要なスキル

データビジネスストラテジストとしての役割を果たすには、ビジネス系とマネジメント系のスキルにおいて、後述する2つのロールよりも高いスキルが求められます。

また、「データ・AIの戦略的活用」の分野における、高い実践力と専門性が必要です。データをビジネスに活用する際には、各種法制度に関する一定の知識も欠かせません。なかでも、「プライバシー保護」の分野においては、データの取り扱いにおけるリスクや対策についての実践スキルが求められます。

データサイエンスプロフェッショナル

このロールのミッションは、データの処理や解析を行い、有意義な知見を見出すことです。その目的は、データによって製品・サービスの提供価値を向上させられるような、事業変革やビジネス創出につなげることにあります。

データサイエンスプロフェッショナルは、データサイエンスの専門家にあたる人材だと考えればわかりやすいでしょう。自らデータを扱うだけでなく、現場でデータを用いるための仕組みづくりなど、データから得られた知見を活用する場面においても貢献します。

主な業務

このロールの主な業務は、まず専門知識に基づいてデータの処理や解析を実施することです。そのうえで、データからビジネス創出や業務改善につながる知見を見出し、可視化します。また、現場におけるデータ活用の仕組みづくりを進め、必要に応じてエンドユーザーに対する教育やサポートも行います。

これらの業務では、データの活用状況やビジネス面からの要求をふまえて、分析モデルを改善していくことが重要です。さらに、AIをはじめとするデータサイエンス領域の先端技術について動向を把握しておく必要もあるでしょう。

必要なスキル

データサイエンスプロフェッショナルには、前述のデータビジネスストラテジストと比べて、「AI・データサイエンス」の分野における知識・スキルが強く求められます。データサイエンスは急速に発展している分野であるため、AIなどの先端技術について動向を把握し内容を理解したうえで、自社で活用可能かどうか検証するスキルも重視されるのです。

また、現場の関係者とのコミュニケーションが必要とされる場面も多くあるため、ある程度のパーソナルスキルも求められます。

データエンジニア

このロールのミッションは、データ分析を効果的に行えるような環境を設計・実装・運用することです。データに関するエンジニアリングを支える役割だと考えればよいでしょう。有意義なデータ分析のためには、リアルタイム性などに関する最適化も求められます。

主な業務

このロールの主な業務は、まず業務データやログデータなどを収集・処理・解析できるシステムを設計することです。そのうえで、システムを実装して最適な稼働を主導します。

データからビジネスに役立つ知見を得られるようにするには、リアルタイム性の高いデータ収集などが可能な、状況の変化に強いシステムを実現する必要があるでしょう。また、データの解析に必要な前処理や、データマートの構築なども行います。加えて、前述の2つのロールを担う人材が適切なモニタリングを行えるよう、システムが整備された状態を維持します。

必要なスキル

データエンジニアには、データ活用基盤となるシステムを設計・実装・運用するスキルが求められます。そのためには、「データエンジニアリング」の分野における高い実践力と専門性が必要です。とくに、バックエンドシステムの開発やクラウドインフラの活用については、「ソフトウェアエンジニア」と同等の知識・スキルが求められるでしょう。

ソフトウェアエンジニアも「DX推進スキル標準（DSS-P）」が示す人材類型のひとつであり、ともにDX推進を担う役割です。データエンジニアにも、ソフトウェアエンジニアに近い水準のスキルが求められる部分があるということです。

ほか4つの人材類型との連携

データサイエンティストが役割を果たすには、ほかの人材との連携が求められる場面もあります。その際は、一方がほかの人材に依頼を出す形ではなく、互いに協力できる関係性を構築することが望ましいでしょう。

ここからは、DX推進を担う人材類型ごとに、どのような点で協力が必要なのかを説明していきます。

ビジネスアーキテクトとの連携

「ビジネスアーキテクト」は、DX推進の目的を明確にし、その実現のために関係者をリードする人材です。製品・サービスのアイデアについて、データ分析の結果から得られた知見をふまえて検討する際にデータサイエンティストと連携します。

デザイナーとの連携

「デザイナー」は、ビジネスやユーザーの視点から製品・サービスをデザインする人材です。市場やユーザー、製品・サービスに関するさまざまな調査において、データの収集・分析・可視化などの面でデータサイエンティストと連携します。

ソフトウェアエンジニアとの連携

「ソフトウェアエンジニア」は、DXに必要なシステムの設計・実装・運用を担う人材です。データ活用基盤となる新たなシステムを、既存のシステムとどのように接続するか検討する際などに、データサイエンティストとの連携が必要となります。

サイバーセキュリティとの連携

「サイバーセキュリティ」は、サイバーセキュリティリスクの抑制を担う人材です。プライバシー保護をふまえたデータ管理のポリシーについて検討するうえで、データサイエンティストとの連携が求められます。

DXに不可欠なデータサイエンティストは採用よりも育成がおすすめ

データサイエンティストは、DXにおけるデータ活用全般について責任を負う重要な存在です。幅広い業務を担うために、データサイエンティストには広範な知識・スキルが必要とされます。

そのため、即戦力と呼べるデータサイエンティストは限られているのが現状でしょう。採用に頼って人材不足を補おうとするよりも、自社内でデータサイエンティストを育てていくほうが確実だといえます。

データサイエンティストの育成には、デジタルスキル標準を活用するのがおすすめです。DX人材を確実に育成するには、まず自社のDXに求められる人材像を明確に定義することが大切だからです。

そこで弊社では、人材育成についてのホワイトペーパーをご用意しました。データサイエンティストを含め、どうすればDX推進に向けた人材育成をデジタルスキル標準に沿って進められるのかを解説する内容となっています。下記「ダウンロード」ボタンより無料でご覧いただけますので、ぜひご活用ください。