社内SEの仕事

【8割の企業は不要】データサイエンティストいらない?今後の必要性を分析

2020-05-04

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「最近、データサイエンティストはいらない」ってよく言われるけど、本当なの?

 

需要はありますよ。データサイエンティスト協会の2019年調査結果を基に説明しますね。

本記事では、一般社団法人データサイエンティスト協会が、2019年に実施したデータサイエンティストに関する調査を基に、データサイエンティストの必要性今後の需要について考察します。

 

「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査(2019年)」

【調査概要】
調査対象 :日本国内一般企業(人事担当者向け)
※従業員30名以上の企業を対象に、企業規模別にランダム抽出
調査手法 :郵送法
調査期間 :2019年8月21日~10月8日
有効回答数:283社

※本記事内容の調査結果は、データサイエンティスト協会 公式HPより引用しています。

 

本記事の内容

・【約8割が不要】データサイエンティストはいらない?

・今後は必要性が二極化。データサイエンティストは本当にいらない?

・データサイエンティスト足りない 試算します

・今後のデータサイエンティストの需要

・【結論】データサイエンティストはいらない訳ではない。需要はあります。

本記事の信頼性

・大手SIerのNTTデータで4社のITコンサル・システム開発案件に従事。

・現在は、データサイエンスとして本業でデータ分析案件に従事

 

【約8割が不要】データサイエンティストはいらない?

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まずは、一般社団法人データサイエンティスト協会の調査結果を基に、現状の企業のデータサイエンティストの在籍状況についてみていきます。

・企業のデータサイエンティストの在籍割合

・今後のデータサイエンティストの増員予定

 

企業のデータサイエンティストの在籍割合

データサイエンティストの在籍割合は、約30%です。

世間では、バズワードとして「データサイエンティスト」とよく聞くものの、実際に在籍している割合は少ない印象です。

データサイエンティスト協会アンケート2019-2

データサイエンティスト協会の調査結果より引用

 

企業のデータサイエンティストの増員予定

企業のデータサイエンティストの増員予定は、データサイエンティスト在籍者0人の企業の78%は、「今後3年間にデータサイエンティストを増やす予定はない」と回答しています。

そして、データサイエンティストが在籍する企業の77%は、「今後3年間にデータサイエンティストを増員予定」としています。

 

データサイエンティスト協会アンケート2019-1

データサイエンティスト協会の調査結果より引用

 

データサイエンティストを不要とする理由は次が考えられます。

データサイエンティストの必要性すら認識してない企業が多いと推測されます。

・そもそもデータ分析・活用の必要性を感じてない

・データ分析・活用の業務まで手が回っていない

・ヒト、IT環境整備の費用対効果が見込めない

 

今後は必要性が二極化。データサイエンティストは本当にいらない?

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データサイエンティストを必要としない企業が多いものの、本当にデータサイエンティストは必要でないかを見ていきます。

 

データサイエンティストの必要性は二極化

上の調査結果だと、「データサイエンティストが在籍する企業が増員予定で、在籍しない企業のほとんどが増員予定なし」となっていました。

企業におけるデータサイエンティストの必要性は二極化する方向になっています。

 

データサイエンティストは本当にいらない?

こんな中、2020年から世界中に新型コロナウイルスの感染が拡大し、多くの市場・企業に大打撃を与えています。(2020年5月時点)

これにより、今までのビジネス慣習、ビジネスモデル、仕事のやり方がガラッと変わってきます。

なので、ほとんどの企業が、経営戦略・ビジネスを変えないといけない状況になります。

このためには、データを活用した新しいビジネス・取組みが、より一層求められてきます。

 

参考

経済産業省のDXレポート(2018年9月)では、「あらゆる産業において、競争力の維持・強化や社会全体としてのDXをしないことによる、経済損失を防ぐために、DXをスピーディーに進めることだ大事」と主張されている。

 

データサイエンティストもしくは、データ分析ツールが行うかは別としても

データからビジネスを変えるというスタイルは必須になってきます。

 

今後のデータサイエンティストの需要

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世の中の動向から、データ分析の業務は今後も需要があると見込まれます。

次は、一般社団法人データサイエンティスト協会の調査結果を基に、実際にどれほどの企業がデータサイエンティストを求めているのかをみていきます。

・データサイエンティストの需要規模

・求められるデータサイエンティストのタイプ

 

データサイエンティストの需要規模

ここでは、次の調査結果を日本の企業数に当てはめて、データサイエンティストの需要規模を簡易的に試算してみます。

「中規模企業」は、「平成26年経済センサス-基礎調査」(2020年5月時点で最新)によると、従業員20人より多い企業は、56万社あります。

(今回の調査では従業員30人以上の企業が対象となっており、今回はこの数字を基に計算します。)

次の調査結果によると、約30%の企業が、4.5人のデータサイエンティストを増やす意向となっています。

データサイエンティスト協会アンケート2019-3

データサイエンティスト協会の調査結果より引用

 

データサイエンティストの潜在的な需要規模は、次のように試算され、約76万人になります。

・560,000(社) × 30% × 4.5(人/社)= 756,000(人)

あくまで、全企業がこれだけ求人を出すわけではないですが、潜在ニーズとしてはこれだけの規模のデータサイエンティストが求められるということになります。

経済産業省が平成 28 年 6 月に公表した「IT 人材の最新動向と将来推計に関する調査」では、「データサイエンティストの供給量は、2025 年には 7.9 万人、2030 年には 12.0 万人まで増加する」と報告されています。

 

このように潜在的なニーズと、供給量に大きなギャップがあるので、今後もデータサイエンティストの需要はあると判断できます。

 

求められるデータサイエンティストのタイプ

次に、求められるデータサイエンティストのタイプを見ていきます。

調査結果では、データサイエンティストは次の3つに分類され、この中で「ビジネス系」が一番多くなっています。

・ビジネス系(下表のタイプ①)

・サイエンス系(下表のタイプ②)

・エンジニア系(下表のタイプ③)

データサイエンティスト協会アンケート2019-4

データサイエンティスト協会の調査結果より引用

 

この結果から、今後、いかにビジネスに分析結果を活用するかという視点が大事になってくると想定されます。

 

【結論】データサイエンティストはいらない訳ではない。需要はあります。

summary

本記事の内容をまとめると、こんな感じになります。

約30%の企業がデータサイエンティストが在籍している。

・データサイエンティストが在籍する企業は約8割が増員予定で、在籍しない企業のうち、約8割は増員予定なし。(=  二極化している)

・新型コロナの影響で、多くの企業がビジネス変革が求められる。データのビジネスへの活用は必須。

・データサイエンティストの潜在需要は、約76万人。(簡易的な試算)

ビジネス系のデータサイエンティストの需要が一番多い。

結論として、「データサイエンティストはいらない」という説もありますが、調査結果から将来的にデータサイエンティストの需要は十分あるということでした。

 

ぜひぜひ、時代の流れを先取りするためにも今のうちに、データサイエンスを勉強し、データサイエンティストを目指すのもアリですよ。

 

 

【おまけ】筆者が考えるデータサイエンティストのロードマップ

データサイエンティストを目指すには、まずは次の3ステップの順で行うのがおすすめです。ぜひ参考までに〜

 

step
1
まずは、もっとデータサイエンティストを知る!!

一番いいのは、現役のPythonエンジニア、データサイエンティストから実際の情報を仕入れること

方向性ややり方を間違えて、時間と労力を無駄にしないためにも。

ちなみに今は、CodeCampが無料でマンツーマンレッスンをやってるのでおすすめです。(2020/10時点)

「Pythonデータサイエンスコースの体験」と言えば、いろんな情報が聞けます。是非、今のチャンスに!!

\マンツーマン指導の「CodeCamp」/

まず内容を見てみる

無料でなんでも聞いてみよう!!

 

step
2
PythonでExcel作業をやってみる!!

データサイエンティストになるには、Pythonがいいってよく言われます。

 

関連記事データサイエンス完全初心者がPython(パイソン)をやるべき3つの理由

 

ただ、目的なく漠然と取り組んでも、長続きしません。

だから、まずは、身近な目標を作ることが大事

そこで普段会社や学校でExcel使いますよね。このExcel作業をPythonでやってみるのがおすすめです。

これは、次のツイートでも話題になっていて、ある程度、客観的にも有用性があります

関連記事【保存版】PythonでできるExcel操作のまとめ一覧

 

step
3
Pythonでデータを可視化し分析する!!

ここでようやく肝となるデータ分析に取り組みます。併せて、統計学や数学も学ぶのが良いです。

kaggleやsignateのコンペに参加するのもアリです。

ステップ3までくれば、もう自らの意志でデータサイエンティストを目指す行動が分かってきます。

ぜひ、ステップ3までをなんとか上り詰めましょう〜

 

 

以上となります。

最後まで読んで頂き、ありがとうございました。

 

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