いま、AI人材としてにわかに注目を集めるデータサイエンティスト。蓄積されたデータの分析と活用を行う職種で、人材の奪い合いが起きるほど注目されるDX人材である。大学でもIT専門学校でも、専門コースがどんどん開設されているが、はたして人材需要は本当に大きいのか。また、需要は今後も長く続くのか。将来、データサイエンティストになりたい志望者、転職希望者は、具体的にどんなアクションをとればなれるのか。自身もデータサイエンティストである鶴見教育工学研究所所長の田中健太氏に聞いた。
データサイエンティストとはどんな職業か
みずほ情報総研が経済産業省委託事業として2019年3月に発表した「IT人材需給に関する調査 調査報告書」によると、2030年にはAI人材が最大で14.5万人不足するという。そのAI人材には「データサイエンティスト」も含まれる。データサイエンティストの有効求人倍率（求職者数に対する求人数）が2.77倍というデータもあり、相当な売り手市場だ。
データサイエンティストとは、簡単にいえばデータサイエンスの専門家。業務を通じて組織内に蓄積された膨大なデータをAI技術を駆使して分析し、それをさまざまな課題の解決に結びつけるIT職種である。業務の現場に即して、データ分析による問題の発見からその解決までの一連のプロセスを取り扱えるようなスキルが必要になる。一般社団法人データサイエンティスト協会は14年にデータサイエンティストに必要な「3つのスキル領域」を次のように定めている。
（1）ビジネス力
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
（2）データサイエンス力
情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
（3）データエンジニアリング力
データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力
同協会では3つのスキルセットが全て揃わないとデータサイエンティストはその価値をうまく生み出せないとし、レベル別に次の4段階を設定している。
（1）見習いレベルの「アシスタント」
（2）独り立ちレベルの「アソシエート」
（3）棟梁レベルの「フル」
（4）業界を代表するレベルの「シニア」
同協会は「データサイエンティスト検定」を行っており、各レベルそれぞれには身につけるべきスキルのチェックリストがあり、ステップアップの目安としている。
