一般社団法人データサイエンティスト協会が、国内企業におけるデータサイエンティストの採用に関する調査結果を発表しました。

データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果
一般社団法人 データサイエンティスト協会調査・研究委員会　2019年11月

調査結果のまとめ

データサイエンティストが在籍している企業は29％

DS増員予定の企業の内41％がデータによるビジネス課題解決を得意とする人材を最も求めている

企業のDS需要は高まっているものの、DS採用予定企業の58％が目標としていた人数を確保できていない

調査結果について

今回の調査結果について、データサイエンティスト協会調査・研究委員会委員長は次のように述べています。

「今回の調査は、企業のデータサイエンティストに対するニーズを感覚ではなく、まさしく“データ”として初めて把握した本格的な調査になります。DSがいる企業の多くは、今後、大きく増員を図ろうとしており、中でもビジネスにも詳しいDSを欲していることが分かりました。データサイエンティストというと、専門性の高い統計的な知識や、ビッグデータを分析できるプログラミングや機械学習のスキルを求めるイメージがありますが、今回の調査では、データを活用してビジネスに応用できる人材が求められていることが明らかになりました。データサイエンティストは企業にとって特別な存在ではなく、システムエンジニアやマーケターなどのように、必須の人材になってきていることだと思います。今後、分析できるデータが拡大し、一般の人でもデータが分析できるようになる“データサイエンスの民主化”が進むことで、この傾向はさらに強まっていくものと思われます。」

データサイエンティストとしてのスキル

データサイエンティストのスキルについて、「サイエンス」「エンジニア」「ビジネス」の３つを定義しています。

また、調査の結果、現在のデータサイエンティストはエンジニアのスキルを持つ人が多いとのこと。

これは確かに、プログラミングができるエンジニア等がビッグデータ分析から当業界に入っていったイメージがあるので、違和感のない調査結果となっています。

社内の異動・育成による人員確保が過半

（出所：データサイエンティスト協会　同資料 P14）

データ分析人材を増員するための手段としては、社内の異動・育成が最も高く、次に中途採用、新卒採用のニーズが高いようです。

AIとデータサイエンスの内製化については下記で解説していますので、よければご覧下さい。

また、下図の通り、データを分析しビジネス戦略を立案できる人材が圧倒的に不足しているとのこと。

（出所：データサイエンティスト協会　同資料 P12）

人員の確保をOJTや社内異動により行う趣旨として、既に会社のビジネスに精通しているため、ビジネス戦略立案の観点から即戦力になる、という意図があるのかもしれません。

まとめ：データを活用してビジネスに応用できる人材が求められている

社会全体として、データを俯瞰的に分析して、ビジネスにつながる戦略を立案できる人材が強く求められていることが分かりました。

また、現状では満足にデータサイエンティストを確保出来ておらず、人材需給のギャップを解消していくことが大きな課題として残っています。

AIやデータサイエンスプロジェクトについて何から始めたら良いかお悩みの際は、是非DeepApexまでご連絡下さい。