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、データを分析して、ビジネスの課題を解く手がかりを引き出す専門職です。統計学や機械学習の知識に加えて、データを扱うプログラミングの力や、分析の結果を事業の判断に結び付ける力が求められます。2012年にHarvard Business Review誌の記事が「21世紀で最もセクシーな職業」と紹介したことで、広く知られるようになりました。

3つのスキル

日本では、一般社団法人データサイエンティスト協会が、必要なスキルを次の3つに整理しています。

• ビジネス力：課題の背景を理解し、ビジネスの課題を整理して解決する力
• データサイエンス力：統計学や人工知能などの情報科学の知見を理解し、使う力
• 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で使えるようにし、実装・運用できるようにする力

協会は、それぞれの力について、見習い、独り立ち、棟梁、業界代表の4つのレベルを設け、具体的な項目をスキルチェックリストとして公開しています。チェックリストは、2019年の第3版、2023年の第5版のように、技術の変化にあわせて改訂が続けられています。

AIプロジェクトでの役割

データサイエンティストは、AIプロジェクトの中心的な役割を担います。CRISP-DMの流れでいえば、ビジネスの理解から評価までの各段階に関わります。ただし、1人ですべてをこなすわけではありません。業務を知る現場の担当者、データの基盤を作るデータエンジニア、システムに組み込むエンジニアなどと分担して進めます。

分析の技術が高くても、解く課題の設定がずれていれば成果は出ません。目的は精度の高いモデルを作ることではなく、業務の成果を上げることです。

覚え方

「ビジネス・サイエンス・エンジニアリングの3本柱」と覚えます。