現在は瞬く間に膨大なデータが蓄積される時代です。
ビジネスや行政、医療、学術など多岐に亘る分野で、ネット上の購買履歴やSNSの情報、GPSの位置情報など、人や物のあらゆるビッグデータをいかに有効に活用できるかが、個人情報など倫理的な議論も含めて課題とされています。
とりわけ、ビジネスの分野では、ビッグデータの利用の巧拙の差が競争力の差につながるため、データ分析を専門とするデータサイエンティストの需要が高まっています。その一方で、AIの急速な進歩が、データサイエンティストの存在を脅かすであろうとも言われています。
そこで今回は、データサイエンティストについて、注目されるようになった背景とAI時代の役割についてみていきます。
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、ビジネスなどにおける課題解決や意思決定を、データの分析によってサポートする職種です。
そのためデータサイエンティストには、SASなどの環境や、R、Python、Goなどの言語を用いるITスキルはもちろん、統計解析や機械学習モデルの開発を行うスキルに加え、ビジネスの仕組みや市場動向に対する幅広い知識が求められます。
また、データサイエンティストはビッグデータを分析するための環境作りも行います。新商品やサービスを開発する場合には、どのような機能が、どのようなタイミングで必要とされるのか、消費者に関するさまざまなデータから分析します。
この分析結果が商品やサービスの競争力に大きな影響を与えるため、企業は優秀なデータサイエンティストの採用に注力し始めています。
データサイエンティストが登場した背景
データサイエンスとは、大量のデータから法則や関連性など意味のある情報を導き出す行為やその手法に関する研究を示します。
データサイエンスは2000年代に入ってから使われるようになった用語とも言われますが、最初に使われたのはデンマークのコンピュータ科学者であるピーター・ナウア（Peter Naur：1928年10月25日～2016年1月3日）の著書『Concise Survey of Computer Methods』とも言われています。
このデータサイエンスの研究者や技術者をデータサイエンティストと呼びますが、注目されるようになったのは、2012年にHarvard Business Reviewがデータサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな職業」（Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century）と報じたことがきっかけになったと言われています。
このころ既に、企業には大量のデータが蓄積されていましたが、それらのデータは十分に活かされているとは言えない状況だったのです。
しかし、そのデータを活用することの重要性は認知され始めていましたので、データサイエンティストに対する需要が高まっていきました。
ビッグデータとは
データサイエンティストは、さまざまな形式で蓄積されたビッグデータを分析します。
ビッグデータには、具体的なデータ量の定義はありませんが、その特徴として、データの発生頻度と多様性が高いことが上げられます。たとえばSNSで発信されている情報やスマートフォンから得られる位置情報、あるいは監視カメラの映像などがあります。今後はIoTの普及により、あらゆる製品のセンサーが捉えた情報も蓄積されていきます。
つまり、ビッグデータとは呼びますが、その特徴は単に量的なものにとどまらないということです。
データサイエンティストに求められていること
