データサイエンティストは、社会のあらゆる場面で知識とスキルが求められています。なぜなら、ビジネスの形はどうであれ顧客情報や売上、センサーから得られる情報などデータはどこにでも存在し、その活用が企業の競争力を大きく左右する時代になったからです。
たとえば私たちが普段利用するインターネット通販サイトでは、データサイエンティストが購買履歴や閲覧履歴を分析し、一人ひとりに合ったおすすめ商品を表示する仕組みを作っています。また、金融業界では過去の不正取引のパターンをデータから学習させ、クレジットカードの不正利用を瞬時に検知するシステムを構築しているのです。そのほか、医療での病気の早期発見、農業での作物の収穫量予測、スポーツ選手のパフォーマンス向上など活躍の場は多岐にわたります。
AI技術がさらに発展していくと、データサイエンティストの仕事は今後なくなるのではないかと心配する声も少なくありません。しかし、AIを正しく開発しビジネスに有効活用するためには、データサイエンティストの存在がさらに重要になると考えられています。単純なデータ処理はAIが代行してくれるかもしれませんが、ビジネス上の課題の分析、どのようなデータをどう分析すべきか設計し結果をどう解釈して経営判断に活かすかといった創造的な役割は、人間にしかできないからです。
データサイエンティストとしてキャリアを積んだ先には、一つの分野を極める専門家になる道もあれば、チームを率いるマネージャーや企業の経営課題に踏み込むコンサルタントになる道もあります。社会の変化と共に新しい課題が生まれ続ける限り、データサイエンティストの需要が尽きることはないでしょう。