データサイエンティストとは、膨大なデータを分析し、企業や社会の課題解決につながる「新しい価値」を生み出すプロフェッショナルです。統計学やＡＩ・機械学習、プログラミングなどの知識を組み合わせ、データの背後にある原因やパターンを読み解きます。最大の特徴は、単に計算や分析を行うだけではなく、ビジネスや現場が抱える「本当の課題」を発見し、データに基づいた解決策を提案できる点です。活躍の領域は急速に拡大しており、ＥＣや金融、医療・製薬、製造、物流、スポーツ、行政、防災まで多岐に渡ります。たとえばＳＮＳデータから「バズり」パターンを予測したり、医療データをもとに医療従事者の意思決定を支援したりします。アスリートのパフォーマンス向上に貢献することも可能です。ＡＩが進化する時代においても、データの意味を理解し、人間の意思決定を支える人材は必要不可欠です。“データ社会に不可欠なキーパーソン”として、今注目が高まっています。
データサイエンティストの仕事は、大きく分けて「課題定義」「データ収集」「前処理」「分析」「評価」「運用」の６つのステップで進められます。まず、関係者へのヒアリングを通して「何を解決したいのか」「どのような成果が出れば成功か」というゴールを明確にします。次に、社内外に散在するデータを集め、欠損や異常値を修正するなど、分析しやすい形に整えます。その後、ＡＩや統計手法を用いて分析し、予測や原因解明のためのモデルを作成します。そのモデルが「本当にビジネスに役立つか」を検証し、現場のシステムや業務に組み込み「新しい価値」を生み出します。例えば、売上予測や顧客行動分析の結果をレポートやダッシュボードで共有し、意思決定や業務改善に活かします。データサイエンティストは高度な分析技術だけでなく、専門外の人にも分かりやすく伝えるコミュニケーション能力や、課題の本質を見抜くビジネス理解が不可欠です。技術力、発想力、そして人を巻き込む力を兼ね備えた、まさに「総合力」が問われる職種といえます。
試合や身体・動作に関する、測定／評価／分析によって、戦術やケガ予防・パフォーマンス向上に繋げ、チームに貢献します。
ビッグデータの構築による質の高い医療の提供に貢献します。また、VRを取り入れたリハビリや健康アプリの開発など最新技術の活用にも取り組みます。
地域格差を軽減し、福祉政策の発展に貢献します。健康長寿の延伸・QOL向上を目指し、eスポーツや介護ロボット等の普及も注目されています。
データサイエンティストに最も必要なのは、膨大なデータの中に隠れた価値を見つけ出す「知的好奇心」です。「なぜこうなるのか？」を考え、数字を根拠に未来を予測して意思決定を支援する「論理的思考力」が求められます。実際のデータは整理されていないことも多く、課題解決のために地道な準備作業を続ける粘り強さも重要です。統計学やAI、プログラミングの知識は必要ですが、目的は課題解決であり、最初から高度な技術を持つ必要はありません。未知の分野を学び続ける姿勢や、専門外の人にも専門用語を分かりやすく伝えるコミュニケーション力が活かせる文系要素と理系的スキルの両方を活かせる仕事です。
データサイエンティストの活躍の場は、ビジネスの世界にとどまりません。医療・福祉、スポーツ、エンタメなど、さまざまな分野に広がっています。もしあなたがスポーツが好きなら、選手の動作や戦術を解析してチームを勝利へ導く影の立役者として選手やチームを支えることができます。新しいモノづくり・商品企画が好きなら、SNSのデータを分析して次の大ヒットを生み出す仕事に関わることもできます。また、医療を通じて人の役に立ちたいなら、AI開発を通じて、医療現場の支援に携わることも可能です。データが蓄積され続ける現代社会において、データサイエンスはあなたの「好き」を仕事につなげる可能性を広げています。
経済産業省は、2030年に最大79万人のIT人材が不足すると予測しており、その中でもデータサイエンティストの需要は今後さらに高まると考えられます。あらゆる業界でデジタル化が進む中、データを扱える人材は多くの企業で求められています。今後AIが進化することで、計算や集計は自動化されていきますが、「AIに何をさせるか」を考え、結果を成果につなげられる人材の価値は、これまで以上に高まっています。課題を見つけ、分析の設計図を描き、分析結果をビジネスの成果につなげる「コンサルタント」のような視点を持つデータサイエンティストは、AI時代に欠かせない存在です。
この資格を目指せる学科
健康データサイエンス学科