2020-2021 データサイエンティストの育成・活用実態と将来展望
データサイエンティストは、「21世紀で最もセクシーな職業」と称されるように、データ活用において必須な人材である一方、国内においては人材が不足しているといわれる。そこで人材の育成・輩出に向けて小中高において新たな教育指針を打ち出すとともに、大学においてもデータサイエンス学部の設置や、文理問わないAIリテラシーの習得などに向けて急ピッチで取組んでいる。また、法律面でも世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画の策定を筆頭に、個人情報保護の一元化に向けた動きなどが進められている。
一方、社会人向けのリカレント教育についてもReスキル講座の認定も相まって、民間事業者による各種教育プログラムの提供に加えて、大学が設立した子会社などによる教育プログラムの提供など活発化している。
本調査レポートでは、国内のデータ分析関連人材について、大手IT事業者やユーザー企業の動向に加えて、新たに教育事業者の動向についても調査。各プレイヤーの視点から動向や課題などの実態を把握するとともに、今後の市場動向についても展望している。
調査資料詳細データ
調査目的：本レポートでは、国内のデータ分析関連人材の現状について、「大手IT 事業者」「ユーザー企業」「教育事業者」の3 つの視点から調査し、動向や課題などの実態を把握するとともに、今後の市場動向を展望する。また今回、データに関わる法制度や教育施策の側面からも調べている。
次に視点の詳細について説明する。大手IT 事業者については、データサイエンティストに係る事業戦略や取組み内容、データサイエンティストに関する研修内容などを調査した。一方、ユーザー企業は、データサイエンティストに係る事業戦略に加えて、分析業務の内製化／アウトソーシング、データサイエンティストの育成方法などについて調査した。また、教育事業者については、育成方針を含めたデータサイエンティストの育成プログラムの概要やコロナ禍の影響度合いなどについて調査した。
調査対象：大手IT事業者5社、ユーザー企業6社、教育事業者4社、合計15社
データ関連人材の範囲：データサイエンティスト協会の定める、「ビジネス力」「データエンジニアリング」「データサイエンス」を全て兼ね備えた人材は極めて少数に留まるため、大手企業では、各々の能力を備えたチーム制で対応しているのが実情である。
そこで本レポートでは、人数規模の算出に際して、データ分析プロジェクトに携わるチームを構成する、①分析コンサルタント、②データサイエンティスト、③分析アーキテクト、④プロジェクトマネージャーという4人材の合計にて算出している。
調査方法：直接面談取材、電話調査および文献調査など
調査期間：2020年10月～2020年12月
データ分析関連人材規模に関する調査を実施（2020年）
2020年度の国内データ分析関連人材規模は89,800人の見込、2023年度には141,900人に達すると予測
～データ・ドリブン経営の浸透に向けた動きを背景に関連人材規模は急拡大～
- データサイエンティスト人員規模について推移予測を実施
- IT事業者／ユーザー企業に加えて、教育事業者に追加。3視点からデータサイエンティストの育成・活用実態を明らかにする
- このほかデータ関連制度やReスキル講座提供事業者の動向、コロナ禍の影響度合いについても調査、整理
第１章 総論
第２章 IT事業者およびユーザー企業によるデータサイエンティストの育成・活用実態
第３章 教育事業者による育成に係る取組み
第４章 企業個票
第１章 総論
１．データサイエンティストとは
１．１．データサイエンティストの概要
１．１．１．データサイエンティストとは
１．２．データサイエンティスト協会の概要とスキルセット
１．２．１．協会概要
１．２．２．データサイエンティストのスキルセット
１．２．３．関連検定
２．データサイエンティストを巡る各事業者の関係
２．１．各事業者の動き
２．１．１．大学の動き
２．１．２．IT事業者／ユーザー企業の動き
２．１．３．リカレント事業者の動き
２．２．データサイエンティストを巡る各事業者の関係性
３．データサイエンティストを雇用する上での環境条件
３．１．データサイエンティストを雇用する上での3条件
３．２．条件①：戦略面――難しいのは戦略の全社的な浸透
３．３．条件②：システム面
３．３．１．クラウド化
３．３．２．データマネジメントを含むデータ分析環境の構築
３．３．３．データサイエンティスト支援ツール
３．４．条件③：人事面――採用・評価・年収
４．データに関わる法制度の概要
４．１．世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画の概要
４．２．産業データに係る法制度
４．３．パーソナルデータに係る法制度
４．３．１．概要
４．３．２．個人情報保護の一元化に向けた動き
４．３．３．次世代医療基盤法
４．３．４．情報銀行等
５．データ関連人材規模予測（2018年度～2023年度）
５．１．国内データ分析関連人材規模予測
５．２．職種別での人材規模予測
第２章 IT事業者およびユーザー企業によるデータサイエンティストの育成・活用実態
１．IT事業者のデータサイエンティスト育成・活用状況
１．１．大手SIerにおけるデータサイエンティスト育成環境
１．１．１．新卒採用に関連した取組み
１．１．２．中途採用での専門職採用の実施有無と求められるスキルセット
１．１．３．ユニークな給与制度事例
１．２．分析専業事業者におけるデータサイエンティスト
１．２．１．新卒採用に関連した取組み
１．２．２．中途採用におけるスキルセット
１．２．３．社員を囲い込むためのユニークな制度
１．３．取材対象事業者における取組み比較
１．３．１．事業戦略
１．３．２．社内向け研修
１．３．３．社外向け研修
１．３．４．認定制度
２．ユーザー企業のデータサイエンティスト育成・活用状況
２．１．採用・研修に関連した取組み
２．１．１．新卒採用に関連した取組み
２．１．２．中途採用に関連した取組み
２．１．３．データサイエンティストの研修に係る取組み
２．２．データサイエンティスト活用状況
２．３．取材対象事業者における取組み比較
２．３．１．事業戦略
２．３．２．分析業務の内製化に向けた取組み
２．３．３．データサイエンティストの確保および育成方法
第３章 教育事業者による育成に係る取組み
１．教育機関におけるデータサイエンス教育の取組み
１．１．国の方針
１．２．小学校～高校における取組み内容
１．２．１．小学校の取組み
１．２．２．中学校の取組み
１．２．３．高等学校の取組み
１．３．大学における取組み内容
１．３．１．モデルカリキュラムの策定に向けた動き
１．３．２．数理・データサイエンス・AI教育の現状
１．３．３．数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度
１．４．取材対象事業者の取組み――横浜市立大学
２．社会人向けデータサイエンス教育の取組み
２．１．大学によるリカレント教育
２．１．１．概要
２．１．２．具体的な取組み
２．１．３．産学連携の先、クロスアポイントメント制度
２．２．民間事業者によるリカレント教育
２．３．取材対象事業者における取組み比較
２．３．１．育成方針
２．３．２．教育内容面での特徴
２．３．３．教育プログラム
２．３．４．参加者の傾向
２．４．コロナ禍の影響度合い
３．女性のデータサイエンス教育
３．１．概要
３．２．各女子大学における取組み事例
３．２．１．実践女子大学
３．２．２．お茶の水女子大学
３．２．３．京都女子大学
第４章 企業個票
１．日本ＩＢＭ
２．日本電気
３．野村総合研究所
４．富士通
５．Ridgelinez
６．ZOZOテクノロジーズ
７．パルコ
８．三井住友カード
９．三井住友海上火災保険
１０．ヤマトホールディングス
１１．横河電機
１２．アイデミー
１３．D4cアカデミー
１４．東京大学エクステンション
１５．横浜市立大学 データサイエンス学部
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