DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む現代において、データは企業の競争力を左右する重要な資産となっています。しかし、膨大なデータを活用し、ビジネスの価値に変換できる人材がいなければ、そのポテンシャルは活かしきれません。そこで求められるのが、データ分析の専門家であるデータサイエンティストです。

データサイエンティストは、統計学や機械学習の知識を駆使し、企業の課題をデータドリブンで解決する役割を担います。例えば、消費者行動の予測や業務プロセスの最適化、新たな市場機会の発掘など、多様な場面で貢献します。特にDXの推進においては、データを基に迅速な意思決定を行う能力が求められるため、データサイエンティストの存在は欠かせません。

データサイエンティストの役割

データサイエンティストは、単なるデータ分析の専門家ではなく、企業の意思決定を支援し、ビジネス価値を創出する重要な役割を担います。その業務範囲は広く、データの収集・分析からビジネス課題の特定、解決策の提案、さらには予測モデルの構築や可視化まで多岐にわたります。

データサイエンティストの役割について、以下の項目ごとに詳しく見ていきましょう。

データ収集・分析

データサイエンティストの第一歩は、必要なデータの収集と分析です。
企業の業務システムや外部データソースから、ビジネスに有用なデータを収集し、前処理を行った上で解析します。具体的には、欠損値の処理やデータの正規化、異常値の検出などの作業が含まれます。分析では、統計学や機械学習の手法を活用し、データから傾向やパターンを抽出します。
これにより、業務の効率化や新たなビジネス機会の発見が可能となります。

ビジネス課題の特定と解決策の提案

データサイエンティストはデータ分析だけではなく、分析結果を通じてビジネス課題を特定し、解決策の提案まで行います。
企業が抱える課題は多様であり、売上の低迷、マーケティングの非効率性、オペレーションの最適化などさまざまです。データを基に問題の原因を特定し、適切な施策を提案することで、意思決定の精度を向上させることができます。単に分析結果を示すだけでなく、ビジネス的な視点を持ち、具体的なアクションにつなげることが求められます。

予測モデルの構築とビジネスへの実装

機械学習や統計モデルを活用し、将来の動向を予測するのもデータサイエンティストの役割です。
例えば、ECサイトでは顧客の購買予測、小売業では在庫管理の最適化、金融業ではリスク予測などが挙げられます。これらのモデルは、過去のデータからパターンを学習し、将来の事象を高い精度で予測します。ただし、単にモデルを作るだけでなく、現場で実際に活用できる形に落とし込むことが求められます。
モデルのパフォーマンスを監視しながら改善を続けることで、ビジネスへの貢献度を最大化できます。

データに基づいた意思決定支援

企業の経営層や各部門が適切な意思決定を行うためには、データに基づく客観的な判断が欠かせません。これを「データドリブンな意思決定」と呼び、DXによって導入すべき要素の一つとされています。

データサイエンティストは、KPIの設定やダッシュボードの提供を通じて、組織の意思決定を支援します。例えば、売上の推移や市場動向をリアルタイムで可視化し、意思決定者が素早く判断できる環境を整えます。また、A/Bテストの設計や仮説検証を行い、施策の効果を定量的に評価することも求められます。

データの可視化と効果測定

データを適切に可視化することで、分析結果の理解を深め、関係者の納得感を高めることができます。そのため、データサイエンティストには、グラフやダッシュボードを活用し直感的に理解しやすい形で情報を伝えるスキルも必要です。

さらに、施策の効果を測定し、PDCAサイクルを回すことで、継続的な改善を行うことが可能になります。適切な可視化と効果測定を通じて、データドリブンな経営の実現をサポートすることが、データサイエンティストの大きな役割となります。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストの役割を踏まえた上で、必要なスキルとして以下の3点が挙げられます。

●  データサイエンスの知識
●  データエンジニアリングスキル
●  ビジネススキル

それぞれ、詳しく紹介します。データサイエンティストの育成においては、これらのスキルがバランスよく身に付くカリキュラムの設計・選定を心がけましょう。

データサイエンスの知識

データサイエンティストとして活躍するためには、統計学や機械学習に関する深い知識が不可欠です。

統計学の基礎として、確率分布、回帰分析、仮説検定などを理解することで、データの傾向や異常値の検出が可能になります。また、機械学習では、教師あり学習・教師なし学習・深層学習などのアルゴリズムを適用し、予測モデルを構築するスキルが求められます。

DX時代のデータサイエンティストには、PythonやRといったプログラミング言語を用いてデータの前処理や分析を行う技術も大切です。こうした理論と実装スキルを兼ね備え、適切なアルゴリズムを選定し、ビジネス課題に応じた分析を行うことが求められます。

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データエンジニアリングスキル

データサイエンティストには、データを扱う環境を整えるデータエンジニアリングのスキルも必要です。

企業のデータは、異なるシステムやフォーマットで管理されていることが多いため、これらを統合し、分析可能な形にする能力が求められます。

具体的には、
●  SQLを用いたデータベースの操作
●  Extract（抽出）Transform（変換）Load（格納）からなるETLプロセスの設計
●  クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）でのデータ処理
などが挙げられます。また、ビッグデータを効率的に処理するための分散処理技術の知識も有用です。

データエンジニアリングスキルがあることで、データの収集・加工・保存をスムーズに行い、分析の精度を高めることが可能になります。

ビジネススキル

データサイエンティストは、技術的な知識だけでなく、ビジネススキルも備えている必要があります。データ分析の結果をもとに、意思決定者へ適切に提案し、実際の業務に落とし込む力が求められるためです。

具体的には、企業の経営戦略や業界の動向を理解し、データ分析をビジネスの成果につなげる能力が重要です。また、データの可視化やプレゼンテーションを通じて、関係者に分かりやすく説明するスキルも必要になります。

データドリブンな意思決定を支援するためには、分析結果をビジネスの視点で解釈し、具体的なアクションにつなげる力が不可欠です。

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データサイエンティストの育成方法

データサイエンティストは高度な専門知識とビジネススキルを兼ね備えた職種であり、企業にとって貴重な人材です。

しかし、即戦力となるデータサイエンティストの確保は難しく、多くの企業が自社内での育成を検討しています。育成方法には、社内研修、独学・資格取得支援、社外研修サービスの活用などがあり、それぞれに特徴があります。これらの育成方法について、詳しく解説します。

社内研修での育成

社内研修を活用することで、企業の業務に即したデータサイエンスのスキルを社員に身につけさせることができます。
社内研修では、先述したデータサイエンティストに必要なスキルを体系的に学べるプログラムを設計し、実践的な演習を交えることで、即戦力としてのスキル定着を図ります。企業内のデータを題材にした研修を行うことで、実際の業務に直結する知識を習得しやすくなるでしょう。

さらに、現場のデータアナリストやデータエンジニアと連携し、OJTを実施することで、実務を通じてスキルを磨くことが可能です。

ただし、社内研修でデータサイエンティストを育成するには、自社に人材育成のノウハウとリソースがないと成果が上がりにくいため、注意が必要です。

独学・資格取得支援による育成

データサイエンティストとしてのスキルを身につけるには、独学の支援も有効な手段の一つです。近年では、オンラインコースや書籍を活用して、統計学や機械学習、プログラミングなどを社員に学ばせることができます。

企業の育成施策としては、資格取得支援制度を導入し、従業員がデータ関連の資格を取得しやすい環境を整えることも効果的です。代表的な資格として、
●  G検定（ジェネラリスト向けAI資格）
●  E資格（エンジニア向けAI資格）
●  データサイエンティスト検定
などがあります。これらの資格取得を促進することで、社員のスキル向上を支援し、実務での活用につなげることができます。

社外研修サービスによる育成

より専門的なスキルを短期間で習得するためには、社外研修サービスを活用することもできます。企業向けのデータサイエンス研修を提供する教育機関やコンサルティング企業では、実践的なカリキュラムが用意されています。

例として、DX人材の育成・内製化支援を行う「リンプレス」では、企業の課題に即したカスタマイズ研修を実施し、社員が実務で活かせるスキルを習得できるようサポートしています。

データサイエンティストの育成には、企業の状況や社員のレベルに応じた適切な方法を選ぶことが重要です。カスタマイズ性が高い社外研修サービスなら効果的なスキルアップが可能となり、DX推進に貢献するデータサイエンティストの育成が実現できます。

まずはシチズンデータサイエンティストを育成する方法も

企業がデータ活用を推進する際、いきなり高度な専門知識を持つデータサイエンティストを採用・育成するのはハードルが高いケースもあります。そこで、まずは「シチズンデータサイエンティスト」を社内で育成することが有効な選択肢となります。

シチズンデータサイエンティストとは、統計やデータ分析の専門家ではないものの、基本的なデータ分析スキルを持ち、業務にデータ活用を取り入れられる従業員を指します。

このアプローチを取ることで、専門のデータサイエンティストが不足している状況でも、データ活用を推進しやすくなります。また、業務を熟知している現場の従業員がデータ分析を活用することで、より実務に直結した課題解決が可能になります。

シチズンデータサイエンティストの育成は、企業全体のデータ活用力を底上げし、DXの実現を加速させる鍵となるでしょう。

シチズンデータサイエンティストから育成するメリット

シチズンデータサイエンティストの育成には、以下のようなメリットがあります。

現場でのデータ活用が促進される
現場の従業員がシチズンデータサイエンティストとしてデータ分析を活用できるようになることで、業務の改善や意思決定の迅速化が可能になります。たとえば、営業部門では過去のデータを活用した売上予測、マーケティング部門では顧客データを基にしたターゲティング施策の最適化などが実現できます。

高度なデータ分析が必要な案件にリソースを集中できる
すべてのデータ分析業務を専門のデータサイエンティストに任せると、リソースが逼迫し、対応が遅れる可能性があります。シチズンデータサイエンティストを育成することで、基本的なデータ分析は現場で処理し、より高度な機械学習モデルの構築や複雑な分析業務を専門家が担当する体制を構築できます。

データサイエンティストへのキャリアパスを用意できる
データ活用に関心のある従業員がシチズンデータサイエンティストとして経験を積みながら、より高度なデータサイエンススキルを学ぶことで、本格的なデータサイエンティストへとステップアップする道を提供できます。これにより、社内でのキャリア形成が可能になり、専門人材の確保にもつながります。

DX推進の文化を醸成できる
企業全体にデータ活用の文化を根付かせることで、DXの推進がスムーズになります。データドリブンな意思決定が当たり前になることで、組織全体の競争力が向上し、変化に強い企業へと成長できます。

DX人材としてのデータサイエンティスト育成のポイント

データサイエンティストをDX人材として育成するためには、以下のポイントを押さえましょう。

●  スキルマップに基づく育成計画の策定
●  実践的なプロジェクトへの参加
●  継続的な学習支援

それぞれのポイントについて、詳しく紹介します。

スキルマップに基づく育成計画の策定

データサイエンティストの育成には、必要なスキルを明確にし、体系的に学べるカリキュラムを用意することが不可欠です。そのために有効なのが「スキルマップ」の活用です。

スキルマップを作成することで、データサイエンティストに求められる知識や技術を可視化し、現状のスキルレベルを把握できます。例えば、以下のようなカテゴリごとにスキルを整理し、段階的に習得できるような計画を立てます。

●  基礎スキル（統計学、データ処理、SQLなど）
●  分析・モデリング（機械学習、ディープラーニング、時系列分析など）
●  データエンジニアリング（データ基盤、クラウド環境、ETLの構築など）
●  ビジネススキル（課題発見力、プレゼンテーション、意思決定支援）

このように、必要なスキルを明確にした上で育成計画を策定することで、学習の方向性が定まり、効果的な人材育成が可能になります。

スキルマップの作成方法やスキル策定の基準は、以下の記事で詳しく紹介しています。
『DX人材の育成に役立つ「スキルマップ」とは？各領域ごとの具体例を紹介』

実践的なプロジェクトへの参加

データサイエンティストのスキルを定着させるには、実務での経験が不可欠です。
座学での学習だけでは、ビジネス課題への応用力が身につかないため、企業内での実践的なプロジェクトに参加させることが効果的です。

例えば、顧客データを活用した購買予測、業務の効率化を図るデータ分析、AIを活用した需要予測などに取り組むことで、データ分析の流れや意思決定のプロセスを実践的に学べます。また、他部署との連携を通じて、データサイエンティストに求められるビジネス視点も身につけることができます。

こうした実務経験を積むことで、単なるデータ分析スキルにとどまらず、ビジネス価値を創出できるデータサイエンティストへと成長できます。

継続的な学習支援

データサイエンティストのスキルは、技術の進化とともにアップデートが必要です。機械学習やAI技術は急速に発展しており、常に最新の知識を取り入れる環境を整えることが求められます。そのため、企業は継続的な学習を支援する仕組みを導入することが重要です。

社内勉強会やワークショップを定期的に開催し、最新技術の共有や分析事例の発表を行うことで、学びを深められます。また、オンライン講座や外部セミナーへの参加支援、資格取得支援制度を設けることで、社員の自己学習を促進できます。

さらに、メンター制度を導入し、経験豊富なデータサイエンティストが若手を指導する仕組みを整えることで、実務スキルの向上を図ることも有効です。こうした継続的な学習環境を整えることで、企業内のデータ活用力を高め、DX推進に貢献できるデータサイエンティストを育成できます。

データサイエンティストの育成にはリンプレス

データサイエンティスト・シチズンデータサイエンティストの育成をお考えなら、ぜひリンプレスにご相談ください。

リンプレスは、これまで4,000社以上のDX推進を支援してきた実績とノウハウに基づき、貴社のデータサイエンティスト育成をサポートいたします。
また、リンプレスの研修はカスタマイズ性が高く、実際のビジネスデータに基づいたカリキュラムをオーダーメイドで設計いたします。「即戦力を育成したい」「実務で活用できるスキルを中心に学ばせたい」というニーズにもお応えいたします。

ご相談・お問い合わせ

データサイエンス基礎研修

リンプレスではデータサイエンティスト育成プログラムとして「データサイエンス基礎研修」を提供しています。
データサイエンスを基礎から学びたいとお考えの方に最適なプログラムです。

AIモデルを構築するのみではなく「モデル構築にどのようなデータを使えばよいか」等の前段階から体験できるため、ビジネスの現場で役立つスキルを身につけることができる実践的な内容となっています。

本コースを受講いただくことで、AI・データ分析の基礎を理解でき、データモデルの構築から施策の提案までできる人材が育成できます。

詳しくは以下のリンクからご覧いただけます。
データサイエンス基礎研修

データ利活用人材育成研修

先ほど紹介した「データサイエンス基礎研修」に加えて、データ分析の効率化において重要なPythonでの実践まで学べる研修パッケージが「データ利活用人材育成研修」です。

Pythonハンズオントレーニングは「データ分析基礎編」と「Webアプリ編」に分かれており、実際にPythonでプログラムを組み、Webアプリとして構築するまでを学ぶことができます。

詳しくは以下のリンクからご覧いただけます。
データ利活用人材育成研修

リンプレスのDX研修を実際に導入した事例

実際に、リンプレスのデータ活用・分析研修を導入した企業の事例を紹介します。

株式会社キタムラ

株式会社キタムラは、全国に1,000店舗以上を展開する写真映像事業の大手企業です。

同社はDX推進に向けた人材育成に課題を抱えており、特に「デジタルを活用した顧客サービスの向上」と「IT戦略の社内浸透」が大きな課題でした。従来の社内研修では、現場での実践的なスキルが不足し、「攻めのIT」を目指すDX推進のスピードに追いつけない状況にありました。

そこで、リンプレスの「顧客分析研修」「プロジェクトリーダー実践研修」「IT・システム企画実践研修」を導入します。対面形式かつカスタマイズ性が高い研修を通じて、実践スキルが身についただけではなく、他社のSEとの交流を通して学ぶことができたと大変ご満足いただけました。

こちらの事例について詳しくは、以下のリンクからご覧いただけます。
株式会社キタムラ様の事例実践型研修を通じて「カメラのキタムラ」のDX推進人材育成を支援

株式会社ティーガイア

携帯電話販売台数で国内シェアNo.1の実績を誇る株式会社ティーガイアでは、DX推進の一環としてデータ利活用に注力していました。しかし実際には実績データの「集計」に留まっており、肝心な「分析」ができていないという課題が浮上してしまいます。

システムやツールの選定よりも先に人事育成に注力すべきと考え、リンプレスの「データサイエンス基礎研修」を導入いただきました。
リンプレスならではのカスタマイズ性の高さによって、社員が実際に抱えている課題を例題にして研修を実施でき、実務でのアウトプットに繋がるような実践的な学びを得られたと高く評価していただけました。

こちらの事例について詳しくは、以下のリンクからご覧いただけます。
株式会社ティーガイア様の事例データドリブンな組織・環境づくりを目指し、ティーガイアが取り組む「データ利活用人材」の育成戦略

株式会社ワークマン

株式会社ワークマンは、勘や経験ではなくデータに基づいた意思決定をする「データドリブン」な経営によって、11期連続で最高益更新という好業績を挙げています。

もともと同社では、Excel上で膨大なデータを管理していましたが、店舗の拡大などから限界を感じ、「Pythonで効率化できるのではないか」と考えます。一部の社員は独学でPythonの外部資格を取得しましたが、データ活用のさらなる推進とAI実装の内製化を目指し、2022年11月にリンプレスの「Pythonハンズオントレーニング（インハウス研修）」を導入いただきました。

参加者の多くがPythonを使ったことがない初心者の方という状況でしたが、レベルに合わせてカスタマイズしたテキストとカリキュラムを提供させていただき、全ての参加者がPythonの基礎を理解していただけた結果となりました。

こちらの事例について詳しくは、以下のリンクからご覧いただけます。
株式会社ワークマン様の事例 “Excel経営”の経験をもとに「現場主導のDX推進」へ

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まとめ

DX時代において、データサイエンティストは企業の競争力を左右する重要な人材です。データ収集・分析からビジネス課題の解決、予測モデルの構築、意思決定支援まで幅広い役割を担います。育成には、社内研修、独学・資格取得支援、社外研修の活用が有効です。まずはシチズンデータサイエンティストの育成から始め、スキルマップの活用や実践的プロジェクトの経験、継続的な学習支援を通じて、DXを推進できる人材を育てることが重要です。

データサイエンティスト・シチズンデータサイエンティストの育成は、リンプレスまでお気軽にご相談ください。

＜文／文園香織＞

株式会社リンプレス

2017年に株式会社リンクレアのコンサルティング事業、教育事業を分社化して誕生。企業向けDX人材育成研修やITコンサルティング、内製化支援などを手掛ける。DX推進に必要なIT・システム企画力、プロジェクトマネジメント・リーダーシップ、デザイン思考、データ分析など、様々なラインナップを提供する。講義だけではなく、ワークショップやハンズオン演習を取り入れた実践型研修に強みを持つ。これまでの累計支援企業数は4,000社以上、累計受講者数は15,000名以上に及ぶ。

データサイエンティストとは？DX時代に求められるスキルと育成方法を解説

DX時代におけるデータサイエンティストの重要性