製造業でのデータ活用が進む中で、データサイエンティストの重要性が高まっています。データサイエンティストのいる企業といない企業ではDXへの取り組み方も自ずと変わってくるため、各企業が確保を急いでいる状況です。

本記事では、製造業のDXに欠かせないデータサイエンティストとは何かについて解説します。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データサイエンスと呼ばれる手法によってビッグデータから価値を引き出し、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です。デジタル化に伴ってデータ量が爆発的に増えた2010年代以降に注目され始めた職業であり、今ではあらゆる業界・業種で求められています。

データサイエンスでは、統計学や情報工学といったさまざまな知識を用いてデータを分析し、有益な情報を見つけ出します。例えば、ECサイトのレコメンド機能は利用者の過去の購買データや閲覧履歴を分析しており、「商品Aを買った人は商品Bも買いやすい」という傾向を見つけて提案しています。

このように、データサイエンスはすでにあらゆるシーンで活用されていますが、その裏ではデータサイエンティストの活躍があることを忘れてはなりません。

データサイエンティストに求められるスキル

ここでは、データサイエンティストにはどのようなスキルが求められるのかをご紹介します。

一般的に、データサイエンティストは次のような流れで業務を進めていきます。

1. 課題の抽出
2. データ収集・整理
3. データ分析
4. 課題の解決

ビッグデータを分析することが主な役割ではありますが、それだけではデータサイエンティストとして不十分です。

データサイエンススキル

膨大なデータから価値を見いだすためのデータサイエンススキルは、データサイエンティストにとっての基礎的な能力です。数学や統計学、情報工学などに関する幅広い知識と、それらを実務で生かせる応用力が求められます。

データを分析する手法は一つではなく、データの特性や目的に応じて最適な手法を選定しなければなりません。また、分析手法は日々進化しているため、機械学習やディープラーニングといった最新の手法を学び続けていく必要もあります。

データエンジニアリングスキル

データエンジニアリングスキルとは、データを加工して分析できる状態にするスキルを指します。データは最初から分析しやすい形に整えられているわけではなく、さまざまな形で埋もれているケースがほとんどです。そのため、データ分析をする前に、価値のあるデータを見つけ出して加工するステップが必要になります。

また、データを適切な形で保管することもデータサイエンティストの業務の一部と考えられています。具体的には、データベースやネットワークの構築、プログラミング、セキュリティ対策といった業務であり、IT全般に関する幅広いスキルが求められます。

ビジネススキル・業界知識

データ分析ばかりが注目されがちですが、データサイエンティストの本来の業務はデータを活用して課題解決につなげることです。そのため、次のような幅広いビジネススキルも求められます。

• コミュニケーションスキル
• 課題を発見・解決するスキル
• レポート作成スキル
• コンサルティングスキル

また、業界や業種によっては特殊な知識が求められる場合もあります。多くのデータサイエンティストは自分の専門領域を持ち、その領域内で活躍していることが多いです。

製造業におけるデータサイエンティストの重要性

昨今では、製造業においてもデータサイエンティストの需要が高まっています。各種業務システムの導入やIoT化に伴って、設計・開発・生産計画・購買管理・生産管理・品質管理・経営といったあらゆるシーンでデータ活用が重視されるようになったためです。

しかし、製造業を専門領域とするデータサイエンティストはまだまだ少なく、一部の大手企業しか確保できていない状況です。そのため、中小企業がデータを活用したいと思っても、データを収集するだけで終わってしまうといった課題があります。設備データや設計データといった製造業ならではのデータの特徴を深く理解し、製造現場に関する知識も豊富なデータサイエンティストが増えていかなければ、DX推進の妨げになるかもしれません。

一部の企業は、外部から採用するのではなく、自社の人材をデータサイエンティストに育てていこうとしています。すでに製造業や自社の現場に関する知識を持っている人材を育てていくというのは、非常に効果的です。実際に、製造業に特化したデータサイエンティストを養成する研修サービスも存在しているので、活用してみるのもよいでしょう。

データサイエンティストの確保・育成に取り組みましょう

国内外での競争が激化している昨今の製造業にとって、データを活用した効率化は重要な取り組みの一つです。データ活用に成功した企業は、今後も競争力を維持し続けられるようになるでしょう。

このような背景から、製造業に特化したデータサイエンティストの需要はさらに高まっていくと考えられます。製造業企業は早い段階からデータサイエンティストの確保・育成に取り組んでいくと良いでしょう。