データ活用人材とは　データサイエンティストとの違いや育成に必要なこと

データ活用人材は、データ収集と分析、データに基づいた仮説立案から意志決定までを行う人材のことです。「データ活用人材＝データサイエンティスト」と考えられがちですが、実際には様々な職種が存在しています。

今回はデータ活用人材の概要や種類を解説したうえで、データ活用人材を登用・育成する際に必要なことをお伝えします。

データ活用人材とは

データ活用人材とは、データの「収集」とそれを読み解く「分析」、データを用いた「仮説立案」から「意志決定」までを行うことができる人材のことです。簡単に言えば、データをビジネスに活かせる人材です。

データから情報を読みとり、具体的なアクションプランへとつなげるプロセスに、高度で専門的なAIや統計学の知識は必ずしも必要ではありません。

むしろデータ活用人材に求められるのは、データを活用することでビジネス上の課題を抽出し、解決策を検討して、解決策の実行までを行う能力です。プランニング力や課題解決力と言い換えてもよいでしょう。

データサイエンティストとの違い

「データ活用人材＝データサイエンティスト」と考える方は多いですが、両者は別物と考えてください。正確には、データ活用人材という大きな括りのなかに「データサイエンティスト」という職種があると考えればよいでしょう。

社団法人データサイエンティスト協会によれば、データサイエンティストは以下のように定義されています。

「データサイエンティストとは、高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者をいう」

引用：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト協会とは　定款」

データ活用人材はデータサイエンティストのような高度な専門職だけを指すわけではなく、必ずしもビッグデータを扱う能力は求められません。一般社員がデータによって自身のタスクを効率的に行うことも「データ活用」なのです。

データ活用人材の種類（職種）

データ活用人材は複数の職種や役割を内包する言葉であり、近年でも「AIエンジニア」のように新たな職種が誕生しています。ここでは、データ活用人材の代表的な種類（職種）について、概要とともに解説していきます。

最高データ責任者（CDO）

最高データ責任者（CDO：Chief Data Officer）はその名のとおり、組織のデータ活用やセキュリティ、データ戦略などを統括する役職です。

日本ではまだ普及しておらず、CDO Club Japanが行った調査によれば、DXの責任者としてCDOを任命している企業は全体の約4.5%に過ぎません。

参考：一般社団法人CDO Club Japan「CDO：最高デジタル責任者の設置状況ならびにDXの実施状況」

データアナリスト

データアナリストは情報分析を専門とする職種で、情報分析から仮説立案、課題解決策の提案までを担います。エンジニアタイプのデータアナリストは、さらにプロダクトの改善などを行うこともあります。

データエンジニア

データエンジニアは、データ管理・活用のための基盤を構築するITエンジニアです。企業に眠っているデータを整理することで活用可能な状態にする、データ活用を推進するうえで欠かせない職種です。

データアーキテクト

データアーキテクトは、ビジネス上の要望に基づいてデータの設計思想を定めて、要件定義を行う職種です。立ち位置としては、データアナリストとデータエンジニアの橋渡しをするようなイメージです。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIの「開発」「学習」「分析」「運用」を担い、その技術によってビジネス上の課題を解決する職種です。AIエンジニアがデータサイエンティストやデータアナリストのような役割を担うこともあります。

データ活用人材を登用・育成する際に必要なこと

データ活用人材を正しく登用・育成するためには、入念な準備と計画が必要となります。

データ活用によって成し遂げることを整理する

データ活用人材を登用・育成する前に、まずはデータ活用によって成し遂げたいことを整理しましょう。

「AIやビッグデータの活用」をビジネス上の課題として、「自社にはデータ活用人材が必要だ」と考える企業は少なくありません。

しかし、こうした考えを持つ企業の多くは、データ活用人材にどのような業務を任せて、どういった課題を解決したいのかが整理できていません。大げさに言ってしまえば、AIエンジニアやデータサイエンティストといった高度な専門職さえいれば、劇的に自社の成長を促進できると考えているのです。

残念ながら、データ活用があらゆる課題の解決に結びつくわけではありません。課題によっては、わざわざ高度な専門人材を登用する必要がない場合もあるでしょう。

最初に取り組むべきなのは経営課題の整理であり、それを解決するためにはどの程度のデータ活用スキルが求められるのかを可視化してみましょう。

適切な人材を登用する

データ活用人材を活躍させるためには、適切な人材を登用することも欠かせません。

データ活用人材の登用時の失敗談として多いのが、「理系だから」などといった安易な理由で決めてしまうことです。

前述のとおり、一口に「データ活用人材」といっても様々な種類（職種）が存在します。例えば、データからアクションプランを導き出すツールを作成したいのであればエンジニアが必要となります。また、大量のデータを整理して具体的な施策を考察するのであれば、統計学の知識を持つ人材を求めるべきでしょう。

安易に「データサイエンティストが必要」といった育成計画（採用計画）を立てていると、優秀な人材を活かすことができないばかりか、ミスマッチによる離職リスクの増加が懸念されます。

自社のデータリテラシーを把握する

適切な人材を登用するためには、自社のデータリテラシーの把握、つまり現状で社内のデータ活用がどれだけ進んでいるかを確認しておきましょう。

データ活用が全く進んでいないのであれば、まずはデータを扱うための環境を整えなければいけません。具体的には、社内の手つかずのデータを整理・分析できる人材が求められます。

ある程度データ活用を実施できているのであれば、不足しているスキル・人員を補充して、組織立った行動が取れるように体制を整えていきましょう。例えばセキュリティ担当者や、データを一元管理するためのシステム構築ができる人材など、必要なポジションの洗い出しが求められます。

全社員のデータリテラシー向上

データ活用人材の活躍を促すためには、全社員のデータリテラシー向上が求められます。もちろん、すべての社員がデータサイエンティストやAIエンジニアのような専門スキルを身につけるという話ではありません。CDOやDX推進者が示した施策について、納得感を持てる程度のデータリテラシーが目標となります。

例えば、PDCAサイクルで業務を遂行するにしても、CDOやDX推進者が求める最終的なゴールを理解できていなければ、評価（Check）・改善（Action）が行えません。究極的には、全社員がデータ活用人材になることが理想といえるでしょう。

費用を惜しまない継続的な投資

データ活用人材の登用・育成には、費用を惜しまない継続的な投資が必要となります。

DXやデータ活用は、一人のデータサイエンティストがいれば進むわけではありません。部署や階層を問わずデータを活用するスキル・知識が求められるため、外部研修などの人材育成費もかさんでいきます。

また、デジタル分野は目まぐるしく技術革新が進んでいくため、継続してアップデートを行わないとスキルや知識はすぐに陳腐化してしまいます。

こうした費用を「企業の生き残りをかけた投資」と捉えて継続していくことが、データ活用人材の登用・育成を成功させる条件となるのです。

まとめ

データ活用人材は「データサイエンティスト」のような高度な専門職のみを指すのではなく、データをビジネスに活かす全ての人材を指します。最高データ責任者（CDO）やデータアナリストのように多くの職種があり、現在もAIエンジニアのような新しい仕事が生まれています。

こうしたデータ活用人材を登用・育成するためには、まずデータ活用によって何を成し遂げたいのか整理しましょう。そのうえで、自社のデータリテラシーの把握や適切な人材の登用などを進め、最終的には全社員がデータ活用人材になることが理想となります。

「ビジネス数学研修」でデータ活用人材の育成を

ビジネスパーソンの多くは、データ活用と聞くと「ビッグデータ解析」や「データサイエンティスト」などの高度な専門職を思い浮かべるのではないでしょうか。

しかし、こうした専門的な仕事が行われているビジネスの現場はまだ少なく、データ活用のすべてがこの段階を目指すわけではありません。実際には、「データを活用した戦略が描ける」「数字を根拠とした意志決定ができる」といった業務を担える人材ですら貴重です。

経営層や人事担当者は流行の言葉に惑わされず、段階を踏んでデータ活用人材を育成していくことが求められます。ただ一方で「一般的なビジネスパーソン」の数字力・データ活用力を鍛えるカリキュラムはほとんど存在しておらず、なかなかデータ活用人材の育成が進まないのが現状です。

そんな状況を打破すべく弊社オルデナール・コンサルティングが取り組んでいるのが、「数字に苦手意識を持つ普通の人」に向けた教育――「ビジネス数学研修」です。

「ビジネス数学研修」は一般的なビジネスパーソンを対象としており、普段のビジネスシーンに直結する数字力向上を目指します。「数的センス向上トレーニング」を入門・基礎・応用・実践と段階別にご提供をしており、数字への親しみや理解度に合わせて研修内容をお選びいただけます。

データ活用人材の育成・登用をお考えでしたら、ぜひ弊社の「ビジネス数学研修」をご検討ください。

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