【 DX に必要不可欠】データサイエンティストを育成するカリキュラムは？

DX の必要性が叫ばれている昨今、データサイエンティストの必要性がより増してきています。

本記事では、DX の推進に欠かせないデータサイエンティストを育成するために、データサイエンティストの役割や必要スキル、そのスキルを獲得するために学習内容についてご紹介してまいります。

また、キカガクのDX を推進するデータサイエンティスト育成やデータリテラシー向上のため研修ついては下記記事でもご紹介しております。
データサイエンス 研修をお探しの方はこちらの記事もご参考ください。

データサイエンティストの不足状況

まずデータサイエンティストの状況から見ていきましょう。

下図は DX 白書 2023 の職種別のデジタル事業に対応する人材の「量」の確保の状況ですが、不足しているという企業が全体の 94.1 % となっています。
つまり、質もそうですが、まず数においてデータサイエンティストが圧倒的に不足していることがわかります。

出典：DX 白書 2023

DX に必要なデータサイエンティストとは

では、そもそもデータサイエンティストとはどんな人材なのでしょうか。

本章では、経済産業省とIPA（独立行政法人情報処理推進機構）にて設定されたデジタルスキル標準をもとに、DX に必要なデータサイエンティストの役割についてみていきましょう。

ここで、デジタルスキル標準とは、ビジネスパーソン全体に向けた DX の基礎知識やマインドスタンスを学習するための項目や、DX を推進するうえで必要な人材とスキルをまとめた指針で、DX リテラシー標準と DX 推進スキル標準から構成されています。

デジタルスキル標準についての解説はこちらの記事でも実施しています。

デジタルスキル標準を活用した DX 人材育成のポイントを解説！

デジタルスキル標準の DX 推進スキル標準とは

デジタルスキル標準を構成する標準の一つである DX 推進スキル標準は次のように示されています。

DXを推進する人材の役割や習得すべき知識・スキルを示し、それらを育成の仕組みに結び付けることで、リスキリングの促進、実践的な学びの場の創出、能力・スキルの見える化を実現する

出典：デジタルスキル標準 ver.1.0

つまり、DX を推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準を体系化することで、今後 DX を推進する企業の助けになることを目指しています。

なお、DX 推進スキル標準については、次の記事で詳細にご紹介しております。

DX 推進スキル標準とは？本標準に沿ったポイントや教育方法をご紹介！

DX 推進スキル標準におけるデータサイエンティストへの期待

では、その DX スキル標準において、データサイエンティストはどういった役割を期待されているでしょうか。

DX スキル標準において、次のように記載されています。

社会全体のIT化・デジタル化の進展に伴って、企業・組織内で発生するデータの量は飛躍的に増大しつつあり、企業や組織におけるデータの整 備や効果的な活用は、企業や組織の競争力を高める上で、昨今きわめて重要な課題となっている。今やデータを効果的に活用できるかどうか が、DXの成否を左右すると言っても過言ではない状況にある。

「データサイエンティスト」は、このように企業や組織のDXにおいて不可欠なデータの活用領域を中心にDXの推進を担う人材である。データ活用が中心となるDXの推進においては、中核となる人材と言える。

引用：デジタルスキル標準 ver.1.0

つまり、DX 推進において必要不可欠であるデータ周りの中核人材として、このデータサイエンティストを規定しています。

DX 推進スキル標準における 5 つの人材類型とデータサイエンティスト

DX 推進スキル標準において、下図のように DX を推進する人材として 5 つの人材類型の一つにデータサイエンティストが規定されています。

下図：DX 推進スキル標準における 5 つの人材類型

出典：デジタルスキル標準 ver.1.0

データサイエンティストについての項目を抜粋すると下記のようになります。

出典：デジタルスキル標準 ver.1.0

つまり、上記の期待同様、データ整備からデータ活用まで、データを用いて生産性向上や新規ビジネス価値の創出を行う DX を推進していくことがデータサイエンティストであることがわかります。

DX 推進スキル標準におけるデータサイエンティストが担う業務

また、DX 推進スキル標準では、データサイエンティストの業務を次のように定義しています。

「データサイエンティスト」は、データの分析にとどまらず、データを活用したビジネス戦略の検討から、データの収集の方法や仕組みの検討、データ分析を行うための環境の設計・構築・運用に至るまで、幅広い業務を担う。さらに、データ活用の仕組みを現場の業務に導入し、その使い方につい て現場のユーザーに対する説明や教育を行い、実際に現場の業務を変革するといった業務も担当する。

このように、「データサイエンティスト」が担当する業務には、データ活用の領域においては、戦略の策定から、仮説検証、実装、運用、効果検証・ 改善などのすべてのプロセスを担当するため、他の人材類型である「ビジネスアーキテクト」や「デザイナー」に求められるようなビジネススキルのほか、 「ソフトウェアエンジニア」や「サイバーセキュリティ」に求められるような技術スキルなども必要となる場合もある。

データ活用の領域に関する専門性を中心に幅広い業務を担うことから、本スキル標準が想定するレベルの人材として活躍するためには多様なスキルが求められるという点が、「データサイエンティスト」の特徴である。

引用：デジタルスキル標準 ver.1.0

つまり、本標準におけるデータサイエンティストの役割はデータの基盤整理から利活用という業務だけでなく、戦略策定からデータ活用の浸透など多岐にわたることがわかります。

DX 推進スキル標準におけるデータサイエンティストのロール

まず、上記のデータサイエンスティストは次のロールに分かれます。ロールとは、DX 推進スキル標準の対象である企業・組織や個人にとって活用しやすいように、「人材類型」を業務の違いにより詳細に区分したものとなっています。
また、そのロールごとに役割を見ていきましょう。

出典：デジタルスキル標準 ver.1.0

つまり、DX におけるデータサイエンティストは目的に応じて、上記の 3 役ないし、3 役的な動きが必要とされることがわかります。

DX に必要なデータサイエンティストのスキルとは？

では、具体的に DX 推進スキル標準におけるデータサイエンティストに求められる必要スキルをロール別に見ていきましょう。今回は各ロールにおいて、重要度 A とされているスキルに絞ってご紹介します。

出典：デジタルスキル標準 ver.1.0

上記のように 3 役明確に人材を規定できる会社はロールごとに必要スキルを育成していけば良さそうです。

ただし、会社によっては、上記 3 役が明確に分けられているわけではなく、各人材がそれぞれ横断的に上記スキルを獲得していく必要があります。これは会社の状況や自社課題に合わせてアレンジしていく必要があります。

例えば、下記コニカミノルタ株式会社はデータサイエンティストの育成はすでに大成功しており、データサイエンティスト自身に業務をより効果的に実施してもらうため、データエンジニアスキルの育成を行っています。

【事例：OA 機器業界】株式会社コニカミノルタ：更なるデータ活用のためデータ基盤を設計・構築できる人材を育成したい

データサイエンティストの育成に必要なカリキュラムは？

では実際に DX を推進するデータサイエンティストを育成するために必要な学習項目（カリキュラム）例をご紹介します。
上記のスキルを育成するには、どういった学習を実施すればよいか見ていきましょう。

出典：デジタルスキル標準 ver.1.0

変革を伴う DX を推進できるデータサイエンティストを育成するために、データ戦略の立案から解析・AI 活用、データ基盤整理まで幅広い知識やスキルが必要となります。

例えば、「機械学習/深層学習」の領域一つとっても、内容は機械学習・深層学習（ディープラーニング）をベースとして、画像認識、自然言語処理、映像認識、音声認識と一つの分野だけで数日から、実現場の活用まで見据えると数ヶ月必要な項目もあります。

なので、上記の学習内容をまるっとそのまま実施するのではなく、自社の目指すべきビジョンや自社における課題を前提として、そこから逆算して上記から必要項目を上記からピックアップし、カスタマイズすることが何よりも重要になります。

最後に

最後までお読みいただきありがとうございました。
本記事では DX を推進する中核人材となるデータサイエンティストに求められる役割やスキルを見てきました。デジタルスキル標準にもあるように、真の意味で DX を推進するには、このデータサイエンティストの育成が不可欠となります。

キカガクでは、多くの企業のデータサイエンティストの育成を支援してまいりました。
データサイエンティストを育成するにあたり、どういった業界の企業がどういった課題を解決するために、上記の研修をどう組み合わせ、カスタマイズを実施したのか等を様々な業界業種 20 種類以上の導入事例でご紹介しております。本記事を含め、データサイエンティストの育成に悩まれている方のご参考になれば幸いです。