AI時代にも重宝されるデータサイエンティストの仕事とは?

2010年代よりAI時代が到来して「人間の仕事がなくなってしまうのでは?」といった内容が、メディアで頻繁に目にするようになりました。

今後もAIの需要は増え続けていくといわれており、今のままでいいのか?と悩んでいる人も多いのではないでしょうか?

AIの時代の到来によって、今までのルーティンの仕事はなくなると予測されていますが、人間の仕事が完全になくなるわけではなく、AIの出現でより新しい職業が増えていくと予測されています。

そのAI時代特有の新しい職業の一つが、データサイエンティスト(データキュレーター)です。

では、「データサイエンティスト」とはどういった職業なのか?どうやったらキュレーターになれるのかを紹介していきます。

AI時代の到来で重宝される「データサイエンティスト」とは?

AI時代に重宝される「データサイエンティスト」とは、ビッグデータを機械学習の力で解析・分析する職業のことです。

現在のインターネットビジネスが中心の時代は、GoogleやAMAZONなどのように、大量のユーザー(顧客)のデータを収集し、ビッグデータとして解析していく必要があります。

そのビッグデータを解析し、プログラミングの技術を使いこなして得たいデータを得る仕事がデータサイエンスという職業です。

今後インターネットを使うビジネスは世界中で増え続け、世界の人口も増え続け、世界中の人がユーザー(顧客)になっています。

そのため、大量のユーザーの情報を集め、解析をすることができるデータサイエンティストが増え続けるといわれています。

データサイエンティストはなぜ次世代に重宝される?

データサイエンスの仕事は、大量な顧客情報を取り扱うインターネットの時代にはなくてはならない存在です。

なぜなら、AI(機械学習)読み込めないデータがあったり、解析の精度が低く間違える可能性は大いにあり、万能というわけではないためです。

例えば、機械が読み込めないデータは人間の手で機械が読み込めるように、数字に変換する作業が必要です。

また、AIによって得られた結果から、「顧客にどのようなニーズがあるのか?」を考えてマーケティング戦略を立てる仕事は、人間がしなくてはなりません。

インターネットによって地球上の何十億人という人の情報を収集し、ビジネスに役に立てるためにも、データサイエンティストの仕事の需要は伸び続けることでしょう。

現在はさまざまな大学でAI技術者やデータサイエンティストを育てる学部なども登場しており、今後ますます需要が増え注目を集めてくることは間違い無いでしょう。

データ・キュレーター(データサイエンティスト)の仕事

データ・サイエンティストは、昨今のAIブームで現れた職業だと思われがちですが、実はその前から存在しており、企業の裏側を支えていました。

今後もますますAIが利用されることで、ニーズが増えることが期待されており、収入も上がっていくと予想されています。

データサイエンティストの仕事は、大きく分けて3つの工程があり、それぞれに専門知識が必要になっていきます。

  1. 課題の確認
  2. データ収集
  3. 前処理・クレンジング
  4. モデルで解析

それぞれを詳しく、解説していきます。

データサイエンティストの仕事①課題の確認

まず、データの処理を行う前に、プロジェクトの課題を確認する必要があります。

プロジェクトの課題とは、「なんのためにデータ処理を行うのか?」「また、データ解析を通してどのような結果を導き出したいか?」をはっきりさせることです。

例えば、「AIで顧客情報を分析することで、集客方法を改善して利益を増やしたい」、「ターゲット(顧客)の特徴を知って収益をあげたい」、などクライアントにはそれぞれデータ解析をする目的があります。

その目的を明確にしてから、得られたデータを元に分析を行なっていくことが最初のステップです。

データサイエンティストの仕事②データ収集

データサイエンスの仕事で、最も大変な作業でありながら、重要な仕事はデータ収集です。

データサイエンスの仕事では、大量のデータを収集しなければ、機械学習やディープラーニングの精度が高まらず、データ解析ができなくなってしまいます。

通常は、SNSやネットから必要な情報の収集をしていきますが、膨大な量になるので、収集しながら振り分けていく作業(プログラミングの技術)が必要になります。

ただし、クライアント側が顧客データをすでに準備している場合も多く、そういったケースなら、データ収集は不要で次の工程に移ります。


データサイエンティストの仕事③前処理・クレンジング

集めた大量のデータは機械学習やディープラーニングにかける前に、データ内の欠測値や外れ値を前もって消しておくなど「前処理」をする必要があります。

欠測値や外れ値で消すデータとは、簡単な例ならアンケートのデータで未記入なものや解読できないものなどです。

欠損したデータを前もって削除しておかなければ、データ解析が正確に行えなくなり、精度が低くなるので必ず確認します。

また、データをカラムごとに機械学習で読み込めるように、整理して加工していくデータクレンジングなども行なっていきます。

データクレンジングは、フォーマットや単位系の変換、データ項目の意味なども付け足さなければなりません。

例えば、数字以外の特徴量を数字(0か1かなど)に置き換えるなどの処理がこれに値します。

目的に応じてどのデータにどのような前処理を行うかというノウハウは、基本的にはデータサイエンスの専門書を読んだり、スクールなどで学んでいくことで身につけることがおすすめです。


データサイエンティストの仕事④モデルで解析

ここにきてやっと、データを機械学習のモデルをプログラミングで作り、解析にかけることができます。

実は、機械学習やディープラーニングのプログラミングは比較的短くてシンプルなので、初心者であったとしてもあまり難しい工程ではありません。(データの収集、前処理やクレンジングのほうが時間がかかります)

ただし、集めたデータに合わせてどのような手法の機械学習を用いるのか、また、パラメーターの細かい調節などを行なっていく必要はあります。

パラメーターを少し調節するだけで、学習の精度が大きく変わってくるので、それぞれのモデルに対するパラメーターの調節方法や検証の方法を知っておきましょう。(専門書1冊読めば十分です)

また、パラメーターの調節方法は、用いる機械学習やディープラーニングの手法によって異なるため、こちらもAIのプログラミングの専門書などで読んで学んでいくと良いでしょう。

データサイエンティストの仕事④ データ解析

この一連の手順を終えて、一通り解析をすると、問題に対する原因の仮説を立てたり、課題を解決する糸口を見つけることができます。

「AIによる分析内容は本当に正しいのか?」という判断は、データサイエンティストが決定しなくてはならず、結果次第では、課題へのアプローチも変わってしまいます。

そのため、データサイエンティストは、統計学などの幅広い知識が求められます。

また、データ分析が終わったら実際に課題の解決まで導き、クライアントに説明することも必要です。

データをもとに立てた仮説を実施・検証していく方法や、どこに問題があるのかなどを分析したデータをグラフ化して、クライアントに分かりやすく伝えることも大切です。

また、課題解決後もデータの収集は継続して行っていき、経過を観察していくことになります。

データ・サイエンティストになるために必要な知識とは

最後に、各業界で確実に需要が高まっているデータサイエンティストですが、実際に仕事をしていくには、どんな知識が必要なのでしょうか?

データサイエンティストになるためには、どんな知識が必要なのか、詳細を説明していきます。

ITの知識

データの収集から分析、レポート作成など、データサイエンスの業務には、インターネット環境の構築・運用が欠かせません。

そのため、セキュリティ対策を含めた幅広いIT知識が必要になってきます。

また、エクセルの利用方法や、データ収集における基礎知識など幅広い知識が必要になります。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストはビッグデータを取り扱うことになり、ビッグデータに関する知識が必要になります。

ビッグデータはまだまだ発展途上であり、活用方法が模索されているため、単純にビッグデータの知識を身につけるだけでなく、最新の動向をチェックしておく必要があります。

プログラミング

データサイエンティストの仕事では、データ収集や前処理、BIツールへのデータ挿入など、プログラムを書くことが多くなります。

といっても複雑な処理を書くことは少なく、基本的にはデータ整形の処理を書くことが多いため、RubyやPythonといったスクリプト系の言語を1つ習得しておきましょう。

統計解析スキル

データ分析に欠かせないのが統計学や数学の知識です。

特に必要とされる分野は、「統計」「確率」「微分積分」などです。

必要最低限は高校レベルで大丈夫ですが、できれば大学レベルの数学の知識があると望ましいと言われています。

データ分析手法の知識

データ分析と一言にいっても、「統計処理手法」「データマイニング手法」「回帰分析」など多くの分析手法が存在します。

こういった手法を知っておき、それぞれのビッグデータに適した分析ツールを使用することが重要になります。

最近では、非常に便利なツールがリリースされているため、無料で利用できるため格段にデータ解析が楽になります。

ただし、データに適したツールを選び出して使いこなすことが不可欠なので基礎知識は必要になってきます。

ビジネスの理解

データサイエンティストは、データをただ単に解析するだけでなく、プロジェクトが何を目的にしたビジネスなのかを理解する必要があります。

例えば、プロジェクトの収益方法が、サブスクリプション(月々の手数料)なのか、広告収入なのかで、データの解析案が変化していきます。

どんなビジネスの手法があり、どのように解決策を導き出すことが正しいのか知っておくこともデータキュレーターには必要な知識です。

また、解析したデータを分かりやすく人に伝えたり、交渉したりするコミュニケーション能力も必要になってきます。

まとめ

以上、AI時代に求められるデータ・サイエンティストの仕事について紹介しました。

データ・サイエンティストはさまざまな知識が必要になりますが、素人でも今から勉強を始めれば習得できる技術です。

まず機械学習ならば、高校レベルの数学があれば理解することは可能なので、まずは基礎からやってみることもおすすめですよ。

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