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データサイエンティストはなくなる?いらない?を考察

 

データサイエンティストが今後なくなるorいらないってありえるのかな?あるとしたらどういうケースでなくなるんだろうか?今後のために今どうしていけばいいのかな?こんな疑問に日々データサイエンティストと働きデータ活用系の企画もしている僕が解説します。

 

個人的な推測ですが、データサイエンティストがなくなるという話は、


・DSツールが浸透し、需要が減る
・データ活用出来る企業が集中化し淘汰される

果 ・需要供給両面で淘汰されて、提供価値が明確なDSが一握りの活用企業で残る

くらいののシナリオが起きないとなくなることはないかと。

 

結論は上記の通りで、短期的にはデータサイエンティストという職種がなくなる、またはいらないということは少なくともないと思っていて、長期的に考えてもデータサイエンティスト全員の職がなくなるってことはないかなと。

 

そのためには、データ収集設計、活用提案という現状メインのデータサイエンススキルである統計モデリングなどの分析メインではなくビジネス活用というゴールまで提供価値を出すことが大事かなと思ってます。

 

データサイエンティストがいらないって話はなさそう

 

まずデータサイエンティストがなくなるまたはいらないというような不要論シナリオは現状と短期的な僕の推測では、まずなさそうかなと感じています。

 

現状と短期的見通しではデータ活用が各社の鍵

そもそも数年前からバズワードですが、ビッグデータだとか機械学習とかって流行していますが流行しているだけじゃなくて、実態としてIT業界やweb業界の各企業の戦略としてデータ活用って既定路線なんですよね。

 

例えば、リクルートとかだと以下のように2015年ごろにAI(人工知能)についての研究を行う研究所の設立を発表しています。

 

これはもう今後AIとかデータ活用によるビジネスを基本戦略に位置付けるよ、と言っているようなものです。

 

株式会社リクルートホールディングス(本社:東京都千代田区 代表取締役社長 兼 CEO:峰岸真澄、以下「リクルート」)は、「Recruit Institute of Technology」(以下、RIT)を人工知能(AI)の研究所として再編し、AI分野の世界的権威を新たにアドバイザーとして迎え、リクルートグループ各社と連携したグローバル規模のAI研究を開始したことをお知らせいたします。
引用:リクルートがAI研究所設立

 

リクルートだけじゃありませんよね。LINEなどもデータ活用を進めていたりします。LINEはそのプラットフォーム特性を活かして、様々な購買データをどう取得するか?に注力していますね。

 

 新たに開始するサービス「SHOPPING GO」は、LINEの顧客基盤を活用して導入店舗に送客する。17年6月に開始した「LINEショッピング」が集客の基盤となる。LINEショッピングはサービス経由で提携するECサイトで買い物をすると「LINEポイント」がたまる、いわゆるポイントモールサイト。LINEはポイントを付与する代わりに、送客したサイトから購買データを取得する。
引用:LINEもデータ活用へ

 

他にも事例は数多あるんですけど、要は現状のIT系企業の戦略の1つとしてデータ活用は既定路線なんです。

 

そしてデータ活用において不可欠なのは高度なデータ解析スキルのあるデータサイエンティストなのはいうまでもないですよね。

 

データ分析スキルだけだと仕事はなくなる可能性はありえる

各社がデータサイエンティストをこのような流れの中で高い給料を提示して採用しているとはいえ、データ分析スキルだけだとよほど何らかの分野において専門性がない限りは厳しくなるかなとも思っていたりします。

 

というのも最近結構大学とかでもデータサイエンス学部みたいな感じで若い人がデータサイエンスを学べる環境が今までよりも整い始めているってのがあります。これはつまり、人口におけるデータサイエンス習熟している人が増えるってことです。

 

つまり競争相手が増えます。そしてある程度のデータ分析スキルは備えている可能性が高まりますよね。

 

この流れで行くと、ある程度だけのデータ分析スキルのデータサイエンティストは徐々に提供価値が薄くなるので、なくなるとは言わないまでも徐々に厳しくはなるかなと思ったりしています。

 

どういうシナリオならデータサイエンティストがいらない?

 

ここで1つ、データサイエンティストがいらないということが起きる場合は、どういうシナリオなのか?極端に考えてみます。なお補足すると僕自身は全員がなくなる(いらない)はまずありえないと思ってはいますよ。需要と供給の両面からみていきます。

 

需要面:データ活用企業が一極集中化する

まず需要面ですが、データサイエンティストが活躍しやすいビッグデータの質量共に申し分ない企業って基本的にweb業界やIT業界なので市場構造的に一強になりやすいんですよね。

 

強い企業にさらにデータが溜まっていき、さらに強くなりさらにデータがたまる。こうなると、まず需要という側面からデータサイエンティストの活躍余地が減っていくことはなくはないです。

 

しかもデータサイエンティストの仕事は労働集約的じゃないため、データが指数関数的に増えたとしても、それに伴ってその企業で必要なデータサイエンティスト数が増えるわけではないです。

 

供給面:AIによるDS活用ツールが浸透する

もう一方で供給面でいうと、AIの技術進化に伴いデータサイエンティストという職種が持ち上げられ始めたものの、皮肉なことにAIによるデータ活用ツール(サービス)も出てきているため、それらに仕事を奪われるという可能性もなくはないです。

 

DataRobot なら何百という最新の機械学習のアルゴリズムを利用でき、モデルの構築および展開プロセスを完全に把握して制御できます。Kaggle ランキングトップクラスのデータサイエンティストによるベストプラクティスを活用して、データの前処理、フィーチャーエンジニアリング、並列モデル構築のプロセスを自動化できます。その後、貴社の専門分野の知識を利用してプロジェクトに最適なソリューションを見つければ、わずか数行のコードで本稼働環境に展開できます
引用:データサイエンスツールのデータロボット

 

こちらはデータサイエンスの民主化(誰でもデータサイエンスをできるようになる)を目指しているデータロボットの一文です。まだまだ浸透はしてないものの、これらサービスが浸透すると、、、

 

当然ながらスキルがコモディティレベル(誰でもできるレベルのスキル)しかないデータサイエンティストは、仕事を取られることはまず間違い無いですよね。この辺が起きたらいらなくなるシナリオはありえるかなと。

 

参考:データサイエンティストの将来性【市場価値高いが課題もある】

 

いらなくなる前にデータサイエンティストがすべきと思うこと

 

いらなくなる前にデータサイエンティストは今後どうしていけばいいか?を考察してみます。僕が思うに、仮にAIによるデータサイエンスツールが浸透しても人間ならではの仮説構築や提案とも組み合わせれば仕事がなくなることはもとより、もっと稼げるだろうなと感じますね。

 

ビジネス価値のどの部分に焦点をおくか

今後の競争相手をAIと想定した場合は、データサイエンティストは人間ならではの提案能力を高めることで、仕事がなくなるというリスクを減らしつつより稼げるかなと思います。一緒に仕事をしていて感じる具体的なシーンは、データ収集フェーズと活用フェーズです。

 

データ収集フェーズ

最初はデータ収集フェーズです。結構データ活用したくてもうまく活用が進まない企業って多い印象ですが、それってデータサイエンティストの人材レベルとか採用できてないとかの前に、そもそも活用を前提とした収集設計ができてないと思うんですよね。

 

具体的には、そのデータ収集して最終的にどんな出口として使うの?みたいなとりあえずデータ集めまーす!みたいな思想の企業って一定数あるのかなと。そうなると意味がないので、

 

ここの段階から提案してビジネスとしての価値を高められるデータサイエンティストになるというのは現実的に全然ありえるかなと。これは想像しやすいと思います。

 

データ活用フェーズ

2つ目は、データ活用フェーズでもしっかりビジネス価値を出せるデータサイエンティストですね。ただ単にデータ解析や分析スキルができても自社の売り上げ増や顧客の売り上げ増にコミットできないデータサイエンティストなら仕事はなくなるでしょう。

 

現実として、データサイエンティストが分析観点のみで評価すると秀逸な何かを提案しても顧客が使い切れなかったりなど運用面で導入見送りになるケースってあるのですよね。

 

でもそう言った部分なども踏まえて全体最適なデータ活用提案ができるデータサイエンティストなら仕事がなくなることはないかなと。むしろそういう人は数少ないため、重宝されるまであるかなと思います。

 

フリーランスは仕事がなくなる前に稼ぐべし

最後ですがデータサイエンティストと言っても、会社員かフリーランスかでもまた変わります。会社員は基本的には仕事が保証されています(倒産やリストラが起きない限りは)から良いですが、フリーランスは企業からいらない!って真っ先に切られる立場じゃないですか。

 

なので、需給バランスが崩れていて圧倒的に稼ぎやすい今のうちに稼いで人脈やコネ、スキルアップをした方が得策です。じゃないと需給バランスがまた変化してからだと手遅れな可能性もありますし。

 

そういう意味ではデータサイエンティストだと圧倒的に、ビッグデータナビのようなデータサイエンスや機械学習の専門サイトで案件獲得した方が稼げますし、面白い案件も多いですよ。

 

まとめ

 

ということで、データサイエンティストの仕事が今後なくなることはありえるのか?あるとしたらどういうシナリオであるのか?どうしていけばいいか?を考察してみました。需給バランスが崩れて今より稼げなくなるはあるかもです。

 

参考:AIを学べるプログラミングスクールのおすすめ【比較してみた】

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