現代ではDXの進展などの影響もあり、データが重視されるようになりました。DXはデータ分析を行ってその分析結果を元にして企業の経営方針を決定する他にも、人材育成の効率化やチャットボットなどの導入によって省人化などにも貢献しています。
現在手動で行われている業務に関しても将来的にはDXの活用により、担当者の負担が大きく軽減できるとされているだけでなく、様々な場面で管理自体も簡単になっていくと言われています。
しかし、DXがどれだけ進展してもそれを活かすための人材は必要不可欠です。
データ分析した結果を有効に活用するための人材が求められていて、このデータ分析した結果を有効活用する人材のことをデータ活用人材と呼びます。
データ活用人材（データサイエンティスト）とは？
データ活用人材（データサイエンティスト）は一人で全ての業務を担当するわけではなく、ビジネス・データサイエンス・データエンジニアリングそれぞれの専門家と協力しながらそれぞれの専門家の意見などを統括してプロジェクトなどを主導することが求められます。
DXが進展していく中でデータ活用人材が活躍する場面や重宝される場面はこれからさらに増加していくと予想がされていますが、深い知識と理解が必要です。データ活用をする場面はこれからもどんどん増えていくことが予想されているので、データ活用人材（データサイエンティスト）の人材育成は重要になることが考えられています。
データ活用人材（データサイエンティスト）に求められるスキル
データ活用人材（データサイエンティスト）に求められるスキルは多種多様であり、データを読み取る能力が高いだけでは十分な役割を果たすことは難しいです。
DX分野での知識や技術はもちろん重要な他にも、ビジネス・データサイエンス・データエンジニアそれぞれの専門家をまとめながらプロジェクトを進めていくコミュニケーション能力なども求められます。
専門家と同等のスキルは求められませんが、最低でもそれぞれの専門家と対等に会話ができる程度の知識とスキルは必要です。
ビジネス力
ビジネス力はデータ分析の結果を元にしてプロジェクトを進めていくためのコミュニケーション能力以外にもそれぞれの専門家が仕事をしやすいように根回しを行う、プロジェクトの進捗を管理する能力なども必要です。
また、データをビジネス面で活用することを前提としてデータ加工、解釈をすることでプロジェクトは円滑に進むようになるでしょう。座学だけでは十分に伸ばすことが難しい能力が多いので、データ活用人材として活動していく中で磨いていくことが必要です。
データサイエンス力
データサイエンス力は情報処理や統計学などの情報科学系の知識を駆使して、データを正確に理解することが求められます。データを見た際にどのような数値が出ているのか、どのようにすれば改善できるかについても把握することが重要です。
基礎となる知識やスキルは座学で比較的習得しやすいですが、実際には自身が持っている知識やスキルを適切に発揮する柔軟性も大切です。
データエンジニアリング力
データエンジニアリング力はデータサイエンスで実際に判明した意味のあるデータなどを実用段階までに持って行くための能力といえます。プログラムに関しても深い知識と理解が必要な他、システムエンジニアのようにプログラミング言語に関しても一定の実力が必要です。
プログラミング関係は専門領域になるので少しでも理解できるように、自分自身でもプログラミングができるようになれば、活躍できる場面は多くなるでしょう。
データ活用人材（データサイエンティスト）の育成方法
データ活用人材（データサイエンティスト）の育成方法については様々な段階を踏んで行うことが一般的です。
データ活用人材（データサイエンティスト）に求められている能力は幅広いので一気に習得を目指すのではなく、段階的に理解して習得することで高い能力を持ったデータ活用人材（データサイエンティスト）の育成に繋がります。
データサイエンスの概要を理解してもらう
データサイエンスの概要を理解してもらうことがデータ活用人材（データサイエンティスト）を育成する際に最初に行うべきことです。
DXが進展を始めてから年月がまだ浅いのでデータサイエンスの概要自体が社会全体に浸透していないので、まずはデータサイエンスの概要について広く浅く知ることによって、その後の育成にも大きく貢献してくれます。
データ分析に関してどのようなデータ分析手法があるかについて理解することで、どのようにして企業で活用するかについてのイメージが持ちやすくなります。
小規模からデータ収集から活用可能性を議論してもらう
データ活用人材（データサイエンティスト）は求められているスキルが幅広いので、いきなり大規模なプロジェクトなどから始めてしまうと混乱の原因です。小規模なデータ収集であれば問題点などにも気づきやすく、大規模なデータ収集と比べると改善案なども比較的わかりやすい傾向が高いです。
最初は小規模なデータ収集から活用可能性を議論してもらうことから始めることによって、問題点や改善点について把握する能力を育成するだけでなく、他の人と議論を行うことで自分以外の視点にも気づくことができます。
データ活用人材（データサイエンティスト）は実際にプロジェクトを進めていく時には、ビジネス・データサイエンス・データエンジニアの専門家などとも何度も話し合いをする必要があるので、状況によっては専門家と議論をして自分の意見を正確に伝えることが求められます。
こういった場面を想定しても小規模からデータ収集して活用可能性を議論することはデータ活用人材（データサイエンティスト）の育成には有効的です。
1つのプロジェクトを完遂してもらう
最後には自社内などで実際にプロジェクトを企画立案して完遂してもらうことが大切です。初めてプロジェクトを企画立案する際の注意点として、いきなり大規模なデータ分析が必要なプロジェクトを企画立案しないことといえます。様々な専門家とも何度も話し合いなどをする必要があるので、不慣れなうちは小規模なプロジェクトから始めることが大切です。
また、プロジェクト自体がいきなり会社の命運を握っているような重要プロジェクトなども最初のプロジェクトとしては向いていません。小規模でありながら社内での重要性が低いプロジェクトから開始することによって、不測の事態での対応方法やプロジェクト全体の進め方についても学習できます。
プロジェクトを完遂することができれば、大きな自信にも繋がるのでプロジェクトを完遂させることは重要です。
まとめ
データ活用人材（データサイエンティスト）はこれからDXが進めば進むほど企業内での重要性は高まってきます。
そのため企業内でデータ活用を考えているのであれば、人材の育成は急務とも言えますが、まだまだデータ活用人材（データサイエンティスト）を社内で育成するだけのノウハウを持っている企業は少ないです。
しかし、将来的には企業内にデータ活用人材（データサイエンティスト）を配置することによって、業務効率化以外にも企業の成長・安定にも大きく貢献すると予想されています。
DXと同時に人材育成も行うことで効率的に社内でのデータ活用を行うことができるようになることを理解することは大切です。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
