AIデータサイエンティストはやめとけ？「なくなる」の実態と年収・資格まとめ
「AIデータサイエンティストはやめとけと言われるけれど本当だろうか」
「将来的に仕事がAIに奪われてなくなるのではないか」
「将来的に仕事がAIに奪われてなくなるのではないか」
とお悩みではないですか？
この記事では、
この記事では、
- AIデータサイエンティストとは
- AIデータサイエンティストはやめとけと言われる理由
- AIデータサイエンティストはなくなる？
- AIデータサイエンティストとAIエンジニアの違い
- AIデータサイエンティストに必要な資格
の順番に解説します。
AIデータサイエンティストとは
AIデータサイエンティストは、膨大なデータからビジネスに役立つ知見を引き出す専門職です。
具体的な仕事内容や気になる収入面について、客観的な事実を基に解説します。
具体的な仕事内容や気になる収入面について、客観的な事実を基に解説します。
AIデータサイエンティストの仕事内容
AIデータサイエンティストの仕事内容は、ビッグデータの収集から加工、分析、そして機械学習モデルの構築まで多岐にわたります。
企業の抱える課題を解決するために、過去のデータから将来の予測モデルを作成したり、顧客の購買傾向をAIで分析したりするのが主な役割です。
AIデータサイエンスを大学で専門的に学んだ知識を活かす場面も多く、単なるプログラミングスキルだけでなく、統計学や数学的アプローチを駆使してデータを正確に読み解く力が求められます。
企業の抱える課題を解決するために、過去のデータから将来の予測モデルを作成したり、顧客の購買傾向をAIで分析したりするのが主な役割です。
AIデータサイエンスを大学で専門的に学んだ知識を活かす場面も多く、単なるプログラミングスキルだけでなく、統計学や数学的アプローチを駆使してデータを正確に読み解く力が求められます。
AIデータサイエンティストの年収
AIデータサイエンティストの年収は、平均で約612万円とされています。
高度な専門知識とビジネススキルの両方が求められるため、初任給の段階から他の職種よりも高く評価される傾向が顕著です。
経験やスキル、勤務する企業の規模によって金額の幅はありますが、需要の高さに対して人材が慢性的に不足しているため、キャリアアップに伴って大幅な年収増加が見込める魅力的な職種です。
高度な専門知識とビジネススキルの両方が求められるため、初任給の段階から他の職種よりも高く評価される傾向が顕著です。
経験やスキル、勤務する企業の規模によって金額の幅はありますが、需要の高さに対して人材が慢性的に不足しているため、キャリアアップに伴って大幅な年収増加が見込める魅力的な職種です。
AIデータサイエンティストはやめとけと言われる理由
一部でデータサイエンティストはやめとけと言われる理由は、華やかなイメージと実業務のギャップです。
実際の業務で直面しやすい厳しさや苦労について掘り下げます。
実際の業務で直面しやすい厳しさや苦労について掘り下げます。
実務が地味になりやすい
AIデータサイエンティストの業務の大部分は、データの収集やクレンジングといった非常に地味な作業が占めています。
最先端のAI開発をイメージして入社すると、データの欠損値を手作業で補完したり、表記ゆれを修正したりする泥臭い作業の多さにデータサイエンティストはつらいと感じるケースが少なくありません。
しかし、分析精度の高いモデルを構築するためには、この地道なデータの前処理が最も重要かつ多くの時間を割くべき工程となります。
最先端のAI開発をイメージして入社すると、データの欠損値を手作業で補完したり、表記ゆれを修正したりする泥臭い作業の多さにデータサイエンティストはつらいと感じるケースが少なくありません。
しかし、分析精度の高いモデルを構築するためには、この地道なデータの前処理が最も重要かつ多くの時間を割くべき工程となります。
学び続ける必要がある
AIデータサイエンティストは、技術の進化スピードが極めて速いため、常に最新のアルゴリズムやツールを学び続ける必要があります。
大学や研修で学んだ知識だけで一生通用するわけではなく、海外の最新論文を読解したり、新しいプログラミング言語を習得したりする継続的な自己研鑽が不可欠です。
プライベートの時間を削ってでも勉強を続けなければ技術的についていけなくなる点が、一部ではやめとけと言われる要因となっています。
大学や研修で学んだ知識だけで一生通用するわけではなく、海外の最新論文を読解したり、新しいプログラミング言語を習得したりする継続的な自己研鑽が不可欠です。
プライベートの時間を削ってでも勉強を続けなければ技術的についていけなくなる点が、一部ではやめとけと言われる要因となっています。
成果へのプレッシャーが大きい
AIデータサイエンティストには、分析結果を実際のビジネスの売上増や業務効率化といった明確な成果に結びつける強いプレッシャーがかかります。
単にデータを分析してAIモデルを作るだけでは企業から評価されず、経営層やクライアントに対して利益が出る根拠を論理的に説明し、実行に移す能力が求められます。
投資対効果が厳しく問われるポジションであるため、ビジネス上の責任の重さが負担になることがあります。
単にデータを分析してAIモデルを作るだけでは企業から評価されず、経営層やクライアントに対して利益が出る根拠を論理的に説明し、実行に移す能力が求められます。
投資対効果が厳しく問われるポジションであるため、ビジネス上の責任の重さが負担になることがあります。
AIデータサイエンティストはなくなる？
データサイエンティストがなくなるという噂がありますが、職業そのものが完全に代替されることはありません。
AIによる自動化の波と、人間が担うべき領域の実態について解説します。
AIによる自動化の波と、人間が担うべき領域の実態について解説します。
AIで自動化されやすい業務
定型的なデータのクレンジングや、既存のアルゴリズムを用いた単純なモデル構築は、データサイエンティストのAIによる代替が進みやすい業務です。
AutoMLなどの自動機械学習ツールの発展により、プログラミングの深い知識がなくてもある程度のAIモデルを自動で作成できるようになっています。
そのため、単にツールを操作できるだけのスキルレベルでは、将来的に仕事が奪われるリスクが存在します。
AutoMLなどの自動機械学習ツールの発展により、プログラミングの深い知識がなくてもある程度のAIモデルを自動で作成できるようになっています。
そのため、単にツールを操作できるだけのスキルレベルでは、将来的に仕事が奪われるリスクが存在します。
AI時代でも需要がなくならない理由
AI時代になってもAIデータサイエンティストの需要がなくならない理由は、ビジネス課題の定義や結果の解釈といった高度な思考は人間にしかできないからです。
クライアントの曖昧な要望から何を分析すべきかを見つけ出し、データから得られた結果をビジネス戦略にどう組み込むかという意思決定のプロセスは、現在のAIには代替できません。
人間特有の直感や倫理観、業界のドメイン知識を活かした分析は、今後さらに価値を高めていきます。
クライアントの曖昧な要望から何を分析すべきかを見つけ出し、データから得られた結果をビジネス戦略にどう組み込むかという意思決定のプロセスは、現在のAIには代替できません。
人間特有の直感や倫理観、業界のドメイン知識を活かした分析は、今後さらに価値を高めていきます。
AI時代に生き残るために必要なスキル
AI時代に生き残るAIデータサイエンティストになるためには、高度なビジネス力とコミュニケーション能力が必要不可欠です。
データ分析のスキルだけでなく、クライアントの隠れたニーズを引き出すヒアリング力や、複雑な分析結果を専門外の人にもわかりやすく伝える翻訳力が求められます。
AIを単なるツールとして使いこなし、そこから新たなビジネス価値を創出できる人材が今後生き残っていく条件となります。
データ分析のスキルだけでなく、クライアントの隠れたニーズを引き出すヒアリング力や、複雑な分析結果を専門外の人にもわかりやすく伝える翻訳力が求められます。
AIを単なるツールとして使いこなし、そこから新たなビジネス価値を創出できる人材が今後生き残っていく条件となります。
AIデータサイエンティストとAIエンジニアの違い
データサイエンティストとAIエンジニアの違いは、目的とする成果物と担当する業務フェーズにあります。
それぞれの役割と求められる専門性の違いを解説します。
それぞれの役割と求められる専門性の違いを解説します。
役割と目的の違い
AIデータサイエンティストはビジネス課題の解決策を見つけることが目的であり、AIエンジニアはその解決策をシステムとして実装することが目的です。
AIデータサイエンティストはデータを分析して知見を引き出すリサーチャーとしての役割を担います。
一方でAIエンジニアは、作成されたモデルをアプリケーションやWebサービスに組み込み、安定して稼働させるクリエイターとしての役割を担うという違いがあります。
AIデータサイエンティストはデータを分析して知見を引き出すリサーチャーとしての役割を担います。
一方でAIエンジニアは、作成されたモデルをアプリケーションやWebサービスに組み込み、安定して稼働させるクリエイターとしての役割を担うという違いがあります。
具体的な業務内容の違い
AIデータサイエンティストの業務内容はデータの前処理とモデルの構築・評価が中心ですが、AIエンジニアの業務内容はシステムの開発と運用環境の構築が中心となります。
AIデータサイエンティストはPythonやRなどを用いて統計解析を行い、予測精度を高める作業に注力します。
対するAIエンジニアは、システム全体への組み込みやインフラの構築、サーバーの処理速度の最適化といったソフトウェア開発の工程を主に担当します。
AIデータサイエンティストはPythonやRなどを用いて統計解析を行い、予測精度を高める作業に注力します。
対するAIエンジニアは、システム全体への組み込みやインフラの構築、サーバーの処理速度の最適化といったソフトウェア開発の工程を主に担当します。
求められるスキルの違い
AIデータサイエンティストには統計学や数学、ビジネス知識が強く求められますが、AIエンジニアにはソフトウェア工学やシステム開発のスキルが強く求められます。
AIデータサイエンティストは数式を理解して適切なアルゴリズムを選定する力が重要です。
AIエンジニアは、APIの開発やクラウドインフラに関する知識、本番環境でのエラー対応など、システムを安全に動かすためのITエンジニアリングの専門性が重視されます。
AIデータサイエンティストは数式を理解して適切なアルゴリズムを選定する力が重要です。
AIエンジニアは、APIの開発やクラウドインフラに関する知識、本番環境でのエラー対応など、システムを安全に動かすためのITエンジニアリングの専門性が重視されます。
AIデータサイエンティストに必要な資格
AIデータサイエンティストの資格は、自身のスキルを客観的に証明し、就職活動を有利に進めるための強力な武器となります。
未経験からでも挑戦しやすい代表的な資格を3つ紹介します。
未経験からでも挑戦しやすい代表的な資格を3つ紹介します。
G検定
G検定は、AIやディープラーニングに関する基礎知識やビジネス活用のリテラシーを証明できる資格です。
AIデータサイエンティストを目指す第一歩として、AIの歴史から最新の技術動向、法律や倫理に関することまで幅広く体系的に学ぶことができます。
技術的なプログラミングスキルよりも、AIプロジェクトの企画や推進に必要な基礎知識が問われるため、文系の学生でも取得しやすいのが特徴です。
AIデータサイエンティストを目指す第一歩として、AIの歴史から最新の技術動向、法律や倫理に関することまで幅広く体系的に学ぶことができます。
技術的なプログラミングスキルよりも、AIプロジェクトの企画や推進に必要な基礎知識が問われるため、文系の学生でも取得しやすいのが特徴です。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の3つの見識をバランスよく持ち合わせていることを証明する資格です。
AIデータサイエンティストとして実務に就く前に押さえておくべき基礎的なレベルが問われます。
データ分析の手法だけでなく、データベースの操作やビジネスにおける課題解決のフレームワークなども出題されるため、実践的な知識が身につきます。
AIデータサイエンティストとして実務に就く前に押さえておくべき基礎的なレベルが問われます。
データ分析の手法だけでなく、データベースの操作やビジネスにおける課題解決のフレームワークなども出題されるため、実践的な知識が身につきます。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IT業界で働く上で土台となるコンピューターシステムやネットワーク、セキュリティの基礎知識を網羅的に証明できる国家資格です。
AIデータサイエンティストであっても、ITシステム全体の仕組みを正しく理解していることは業務を進める上で必須となります。
情報系の基礎が身についていることの客観的な証明となるため、多くのIT企業で評価の対象とされています。
AIデータサイエンティストであっても、ITシステム全体の仕組みを正しく理解していることは業務を進める上で必須となります。
情報系の基礎が身についていることの客観的な証明となるため、多くのIT企業で評価の対象とされています。
AIデータサイエンティストならテクノジョブサーチ
AIデータサイエンティストの求人を探すなら、IT・通信業界に特化した求人サイトであるテクノジョブサーチの利用がおすすめです。
テクノジョブサーチでは、未経験からデータサイエンス領域に挑戦できる求人や、充実した研修制度を持つ企業の案件を豊富に取り扱っています。
業界に精通した専門のコーディネーターが、データサイエンティストとAIエンジニアの違いや適性を踏まえ、一人ひとりのキャリアプランに合わせた最適な働き方を親身に提案してくれます。
将来性のあるAIデータサイエンティストとしての一歩を踏み出したい方は、まずはテクノジョブサーチを活用して希望のキャリアを実現しましょう。
テクノジョブサーチでは、未経験からデータサイエンス領域に挑戦できる求人や、充実した研修制度を持つ企業の案件を豊富に取り扱っています。
業界に精通した専門のコーディネーターが、データサイエンティストとAIエンジニアの違いや適性を踏まえ、一人ひとりのキャリアプランに合わせた最適な働き方を親身に提案してくれます。
将来性のあるAIデータサイエンティストとしての一歩を踏み出したい方は、まずはテクノジョブサーチを活用して希望のキャリアを実現しましょう。
＼＼ICT・通信業界の求人多数！／／
テクノジョブサーチで今すぐ求人を探す