データサイエンティストとは、ビッグデータを分析・解析し、ビジネス課題に対する施策や戦略立案を行う職種です。AIの発達や社会のIT化は急速に進行しており、ビッグデータを扱うことのできるデータサイエンティストの活躍はますます期待されています。
データサイエンティストの仕事内容や年収は、実際どのようなものでしょうか。本記事では、電機業界におけるデータサイエンティスト職の平均年収や給与制度、必要スキルなどを紹介します。
電機業界でデータサイエンティスト職を採用している企業について
データを活用しながら、ビジネス上の問題解決においてあらゆる領域に携わるデータサイエンティストは、その仕事内容も多岐にわたります。ここでは、電機業界でデータサイエンティスト職を採用している企業について見ていきましょう。
■キーエンス
株式会社キーエンスは、世の中にないものを「商品開発」し、圧倒的な「コンサルティングセールス」でクライアントに高い付加価値を提案し続けている企業です。仕事内容は、顧客が自律的にデータ活用ができる状態を目指して、データサイエンティストとして技術的知見を活かしながら提案活動を行います。
キーエンスが提供する「KIシリーズ」は、膨大なデータの中からビジネス課題を解決するための有効な打ち手を見つけ出す世界初のソリューションです。データ分析するだけに留まらず、結果をもとに具体的なアクションに落とし込むところまで支援します。
世界46ヶ国220拠点で事業展開し、25万社以上のクライアントと取引を行っています。今後更なるグローバル展開も期待できるでしょう。
■NEC
日本電気株式会社（NEC）は、AI技術群「NEC the WISE」のもつさまざまなAI技術を活用し、顧客のあらゆるシーンに柔軟に対応する各種ソリューションを提供しています。NECの強みである機械学習・データマイニング技術を活かした分析エンジンツールでデータ分析を実行し、クライアントの業務改善やシステム構築を提案、実現のための支援が主な職務です。
また、分析案件の分析リーダーとして、シナリオ立案や指示出し、アウトプットのとりまとめ、ソリューション開発推進などにも携わります。入社後はデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍し、将来的にマネジメントを担う管理職へのキャリアパスも用意されています。
データサイエンティスト職の平均年収・年収（推定）偏差値
| 平均年収 |
|---|
| 推定 850万円 |
電機業界のデータサイエンティスト職の平均年収は850万円（推定）です。国税庁による「令和元年分民間給与実態統計調査結果」では、民間事業所の1人あたりの平均給与は436万円のため、平均値よりかなり高所得といえます。
なお、ベンチャーや大手企業によっては、実力に応じて年収1000万以上を掲示している場合もあります。年収が高い理由には、情報化社会により企業側の需要が高まっているのに対し、専門性のあるAIを使いこなす人材の不足が挙げられるでしょう。
一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果」によると、データサイエンティストを採用しようとした58%の企業が目標人数を確保できていない結果を示しています。さらなる市場拡大が見込まれるデータサイエンティスト職は、平均年収も高い傾向にあり、これから就職や転職を考える人にとってねらい目の職種です。
電機業界でデータサイエンティストが活躍する場面について
AIやIT技術の進歩により、あらゆる情報データが蓄積され、ビジネスに活用しようとする企業が増えています。特に大容量で複雑化した集合データはビッグデータと呼ばれ、データサイエンティストはこのビッグデータを用いて企業価値を創出することから注目されている職種です。
電機業界におけるデータサイエンティストは、テクノロジーによって収集されたビッグデータから、企業のイノベーションにつながる戦略立案が求められています。近年の電機業界は、モノを売り切る既存のビジネスモデルから、IoTやAIなどデジタル技術を活用したソリューション中心の事業モデルの変革を目指しているのです。
また、国内の少子高齢化による人口減少を見据え、新しい市場を求めて積極的な海外事業の進出を図る企業も増加傾向です。デジタル変革を主導する役割を担うことのできる専門性の高いデータサイエンティストは、今後もさまざまな場面での活躍を期待されるでしょう。
データサイエンティストで入社するために必要なスキル
データサイエンティスト職に入社するために、特別な資格や学歴は必要ありません。ただし、ビッグデータの分析や統計学に関する幅広い知識、技術的なスキルが求められることは確かです。
具体的には、プログラミングスキル（Python、R言語、Javaなど）やデータ分析ツールを使いこなすためのソフトウェア知識、統計学、数学、データマイニングなど挙げられます。また、一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストのスキルセットを次の3つに分類しています。
- ビジネス力（business problem solving）：課題背景を理解して、ビジネスの課題を整理・解決する力
- データサイエンス力（data science）：情報処理や人工知能、統計学など、情報科学系の知恵を理解し、使用する力
- データエンジニアリング力（data engineering） ：データサイエンスを意味ある形に使用できるようにして、実装・運用する力
上記のスキルセットは、データサイエンティストの力を発揮するために欠かせません。人それぞれ得手不得手があるように、最初からすべての定義を1人で満たすことは難しいです。全体を俯瞰し、問題解決に導く人材となるためにも、心得ておきましょう。
まとめ
ビッグデータをどのように活かしていくかが今後のビジネスのカギを握る時代です。平均年収からも見て取れるように、データサイエンティストの需要は今後もますます高まっていくことが予想されるでしょう。
電機業界は新たな事業モデルを目指し、IoTやAIなどデジタル技術を活用したソリューション中心へと変革しつつあります。ビッグデータを用いて施策・戦略立案、価値を創出するデータサイエンスにとって、大いに活躍できる業界です。
なお、これから新規事業を設立して取り組み始める企業も多いため、社内規模によって任される範囲は幅広い可能性があります。特別な資格は必要のない職種ですが、プログラミングや統計学など高度な知識やスキルは重要視される傾向です。
必要な知識や役立つ資格を取得し、求められ続けるデータサイエンティストとして活躍しましょう。
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