エンジニア界隈でも話題のデータサイエンティスト職。官公庁はもちろん、一般企業の求人も多く、エンジニアのネクストキャリアとして検討している人も多いのではないのでしょうか。
今回は、データサイエンティストの気になる年収や必要なスキルセット、将来性について解説します。
1. データサイエンティストとは？
そもそもデータサイエンティストとは、どんな職業でしょうか。
SAS Institute Japan株式会社によると『さまざまな意思決定の局面において、データにもとづいて合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートする職務、またはそれを行う人のこと』とされています。
1.1 データサイエンティストの3つのスキルセット
データサイエンティスト協会の調査によれば、データサイエンティストに必要なスキルは、3つあります。
• ビジネス力：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
• データサイエンス：情報処理、人工知能、統計学などを活用する力
• データエンジニアリング：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、 運用できるようにする力
プログラミングスキルももちろん重要ですが、そもそもの課題の設定、適切な分析方法の選択、運用まで幅広いスキルが必要であることがよくわかります。
1.2 全体の58%の企業がデータサイエンティストの確保に苦戦
上記の3スキル、特にビジネス応用ができるスキルを持ち合わせたデータサイエンティストは稀で、採用に苦戦している企業は多いです。
出典：Data of DataScientest シリーズ vol.8『68％－製造業でデータサイエンティストを確保できなかった企業の割合』
実際に2019年の国内企業を対象としたアンケート調査において、過去1年間でデータサイエンティストを確保する予定だった企業のうち、『目標としていた人数を確保できなかった』と回答した企業は全体で58％もありました。さらに業種別に見ると、「情報通信業」は34％と少ないですが「製造業」は68％と多くなっています。
データサイエンティストには公的資格はまだ存在しませんが、統計学、人工知能（AI）、機械学習、IT、プログラミングと多方面の知識を求められます。これらの数値から企業のデータサイエンティストニーズに対して十分なスキルを持った人材の供給が足りていないことが読み取れます。
2. データサイエンティストの平均年収の実態はどれくらい？
そんな多方面の知識／スキルを求められるデータサイエンティストの平均年収の実態は、どうなっているのでしょうか。
結論から言うと、海外のAI・データサイエンス等に関する高いスキルを持つデジタル人材の採用の際に高額の報酬水準を提示する例が後押しとなり、日本のデータサイエンティストの年収も上がっています。
2.1 データサイエンティストの平均年収はおよそ769万円
2019年のデータサイエンティスト協会のアンケート調査によれば、データサイエンティストにおける平均年収は769万円です。2016年頃は比較的若い人材比率が高く、平均年収が729 万円と抑えられている傾向がありました。
近年の年収上昇は
• 突出したスキルを持つ人材が高い報酬を得ていること
• データマーケティング／データアナリシス／データエンジニアリング等のデータ分析人材の幅が広がったこと
• 高年代層やマネジメント層が増加していること
が影響していそうです。
なかには年収1000万円以上を提示している場合もあります。例えばディー・エヌ・エーは新卒でAI人材は1000万円の年収が妥当であるとしていたり、富士通やNTTドコモでは専門性と経験値の高いプロフェッショナル人材として年収3000万円前後を提示しています。
参照：
・Data of DataScientest シリーズ vol.2『769万円－日本におけるデータサイエンティストの平均年収』
・新卒で年収3000万円も！激化する高度人材争奪戦｜DIAMOND
2.1.1 高年代層のデータサイエンティストの割合
現在のデータサイエンティストの年齢層は2019年調査結果によれば、50代以上が28％となっています。中心層は30～40代ではありますが、50代以上の割合は2017年から3年連続で上昇傾向であることがわかります。
2.1.2【参考】会社員の平均年収はどれくらい？
国税庁の『令和2年分民間給与実態統計調査』によると、会社員の平均給与は433万円でした。
データサイエンティストの年収がおよそ769万円であることから、一般的な会社員と比較すると相対的に高水準であることが伺えます。高年収を目指したい方にとって、データサイエンティストを目指すのは魅力的なのではないでしょうか。
3. 東大・京大生の間でもデータサイエンティストの人気は高い
東大と京大の令和3年度卒業・修了予定者（大学院含む）2693人に聞いた就職先ランキングによれば、1位から7位までコンサルティング会社が独占しています。
出典：【6/1速報：東大京大・21卒就職ランキング】マッキンゼーを抜いた1位の企業の意味／人気ベンチャー新御三家 など｜ONE CAREER
具体的な職種別でのランキングについては記載がないですが、総合／ITコンサルといわれる企業の人気があがっていることは明白です。
例えば1位のアクセンチュア株式会社では、募集ポジションの1つとしてデータサイエンティストを前面に打ち出して記載していることから、コンサルティング会社を志望する東大・京大生にもデータサイエンティストの希望者が多いことが推察されます。
4. データサイエンティストの働き方の実態
実際にはデータサイエンティストはどんな働き方をするのでしょうか？
在籍する企業の業種、求めるデータサイエンティストの種類、どんなインフラ環境で仕事をするのかを調べました。
4.1 業種別のデータサイエンティストの在籍実態
需要が高いデータサイエンティストですが、1人以上在籍している企業は全体で29％と非常に少ないです。
業種別にみると、IT通信業に従事しているデータサイエンティストが最も多く59％となっており、逆に建築業、運輸・郵便業に属するデータサイエンティストはそれぞれ11％、14％と少ない結果になっていました。
この結果から、業種によるデータを取り扱う場面が異なることがわかります。
4.2 企業が求める「データサイエンティストの種類」
データサイエンティストには大きく以下の3タイプの人材が存在しています。
• ビジネス課題をデータで解決するマーケタータイプ
• プログラミング知識を用いてデータ加工／運用ができるエンジニアタイプ
• 統計学・人工知能等を用いて専門的なデータ分析ができるアナリストタイプ
最も需要が高いものは「マーケタータイプ」で需要全体の40%、次いで「エンジニアタイプ」36%、「アナリストタイプ」24%という結果になっています。業種によって企業ニーズが異なるものの、現状はビジネス力が高いマーケタータイプのデータサイエンティストが多く求められていることがわかります。
参照：顧客接点データ②お客様理解を深めるための分析とは｜ADKマーケティング・ソリューションズ
4.3 企業における分析インフラの実態
2019年の調査によると「分析・解析インフラ（データベース・データウェアハウス等）の設備に不満がある」データサイエンティストが44％、「分析・解析ツール（統計解析ソフト・BIツール等）の設備に不満がある」データサイエンティストが38%と高い割合になっています。
参照：Data of DataScientest シリーズ vol.9『44％－分析インフラに対する不満が増加中』
AIニーズが高まりデータ利活用に対する経営層の理解が進む一方で、データサイエンティストが現場で分析するには環境がまだ整っていない、という課題が浮き彫りになっています。
5. データサイエンティストの将来性
これだけ注目を浴びているデータサイエンティスト。将来に期待が持てる職業なのでしょうか。
学生およびデータサイエンスに従事している人々のアンケート結果を、詳しく見てみましょう。
5.1 データサイエンティストは職種の将来性についてどう考えている？
2020年度のデータサイエンティスト協会のアンケート調査によると、将来性を感じる／どちらかというと将来性を感じると回答した割合が全体の81%でした。
年代別に見ていくと、10・20代の半数近くが将来性を感じると回答しています。
データサイエンティストという職業は将来性のある、憧れの職種と言えそうです。
出典：Data of DataScientest シリーズ vol.14『81%－データサイエンティストという仕事に将来性を感じる割合』
5.2 大学もデータサイエンティスト育成に本腰
データサイエンティスト育成に注力しているのは東大・京大のみではありません。新卒でも1000万円以上など高年収が期待されることから、多くの大学が学部の創設に乗り出しています。
「データサイエンス学部」を創設した国公立大学は、2017年に滋賀大学、2018年横浜市立大学。東京工業大学では学部はないものの、全大学院生を対象にデータサイエンスとAIの教育を行う取り組みを2020年4月から始めています。
私立大学では武蔵野大学もデータサイエンス学部を創設し、志願者数が大幅に増加していることから、データサイエンスの専門教育に注力する大学は今後ますます増えそうです。
6. データサイエンティストに求められるプログラミングスキル
データサイエンティストに求められるプログラミング言語は「R言語」「Python」であることが多いようです。また、プログラミング言語以外に必要なスキルとして機械学習や統計の知識もあると役に立ちそうです。
6.1 R言語
R言語は、統計解析に特化したフリーソフトウェアのプログラミング言語です。
分析後複雑なグラフ描画も可能で、これまで金融や航空宇宙などの分野でも予測を中心に利用されることが多かったです。機械学習にも利用可能であることから、近年では組織の人員配置やマーケティング施策の評価などビジネスでの応用にも利用されています。
一方で、R言語はPythonと比べ、データ分析に特化していることからWebサイト等の作成は出来ないことが欠点と言えそうです。
6.2 Python
Pythonは、以下のように様々なことができるプログラミング言語です。
• Webサイト作成やゲーム制作
• データ処理・分析・解析
• ブロックチェーン開発
シンプルかつ汎用性が高いことが特徴で、大規模なWebサービス開発にも利用されています。YouTubeがPythonでできているのは有名な話です。
ただPythonも万能というわけではなく、C言語と比べると実行速度が遅い点がデメリットとなるため、大規模データの計算負荷の高い処理を行う場合は注意が必要です。
6.3 プログラミング以外に身につけておくべきスキルは？
プログラミング以外に身につけておくべきスキルとしては、問題定義・仮説設計・データ収集ができること、分析を行うときに適したモデルを正しく選べる力などがあります。
例えば、R言語はプログラミングを実行した結果だけではビジネスに生かすことは困難で、データを紐解くために統計知識が必要となります。AutoMLのような機械学習のソリューションも発達し将来的にプログラミングは自動化することも予想されます。
プログラミングだけに固執するのではなく『自動化するための前段を整える力』を身につけておくとよいでしょう。
7. データサイエンティスト関連のフリーランス求人の動向
プロエンジニアの求人によるとデータサイエンティストは月収60～80万円のものが多く、最高で月収150万円・年収1800万円の案件も。駆け出しでも月収30～40万円と魅力的です。実際にはどんな案件があるのか、いくつか見ていきましょう。
7.1 R言語系
▸ 案件情報：有名ソーシャルゲームのデータ分析
データ集計～レポート作成をTableauでおこない、マーケティングのチームと連携してマーケット分析・売上分析等の数値情報をもとにゲーム企画、プロモーションの改善施策を提案する仕事です。
求められるスキルとしては、データ分析に基づいてゲームを改善した経験、大人数を巻き込みながら仕事を進めるディレクション力、ゲーム（特に、ソーシャルゲーム）へ熱意がありスピード感をもって仕事を進めることが挙げられます。
ゲーム好きにはたまらない業務内容で、10:00～19:00の週5日勤務で月収は40万円からです。
7.2 SQL系
▸ 案件情報：ファッションアプリのデータサイエンティスト★週3日～
手持ちの服からコーデを自動で提案してくれる、ファッションアプリのデータサイエンティスト業務を行う仕事です。具体的にはCVRやリテンション率の改善施策の提案・実施、改善施策をプロダクトに組み込むための参考実装や設計となります。
求められるスキルとしては、toC向けサービスにおいてデータ解析、KPI改善に携わった経験、SQLを用いて数千万件規模の実績データを収集・集計するスキル、統計解析、データマイニングなどのいずれかの分野の専門知識／研究実績、Python／Go／R／Javaいずれかでの解析の経験です。
その人に似合う服装の提案にAIを用いて、新しい流行をつくる、ファッション業界ならではの仕事です。10:00～19:00の週5日勤務で月収は40万円からスキルに応じてリモートなども可能です。
7.3 Python系
▸ 案件情報：データサイエンティスト★TVCM効果測定プラットフォームのデータ分析基盤開発
TVCMの効果測定及びマーケティング効果分析プラットフォームを展開する企業にて、データサイエンティスト業務を行う仕事です。具体的にはアナリティクスの分析・開発業務、データ基盤部分の開発です。
求められるスキルとしては、正規化されたデータからSQLを用いてデータ抽出ができることと、BIツールやPython／Rをつかったマーケティング文脈でのデータ分析経験もしくはデータベース設計・運用経験・データ分析基盤開発におけるETL処理の理解・経験です。
大規模データの基盤構築または分析の経験やRuby、Pythonなどのスクリプト開発言語を用いたWeb開発経験ができればさらに採用可能性が高まることでしょう。10:00～17:00がコアタイムのフレックスタイム制、残業月20時間の週5日勤務で月収は80万円から100万円まで。コロナ禍ではリモート勤務も可能です。
プロエンジニアでは、他にも多くのデータサイエンティスト関連の求人を紹介しておりますので、気になる方はぜひ以下からチェックしてみてください。
8. まとめ
今回は、データサイエンティストの仕事内容やスキルセット、年収についてまとめました。
データサイエンティストは将来性が高く、ますますの需要が見込まれる、キャリアアップの可能性を秘めている職業です。
機械学習・統計・問題定義や仮説設計やデータサイエンティストに少しでも興味があれば、R言語やPythonを使ったプログラミングにチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
