データサイエンティストは今後なくなるって本当？データサイエンティストの将来性について解説！

データクレンジング：AI を用いて、欠損値の処理、異常値の検出、不要な文字列の削除などを自動的に行なうことができます。例えば、Google の「Cloud Data Prep」は、AI を活用してデータの前処理を自動化するツールです。
特徴量エンジニアリング：AI を活用して、データから新しい特徴量を自動的に生成できます。例えば、「Featuretools」は AI を用いて自動的に特徴量を生成する Python ライブラリです。
ハイパーパラメータチューニング：機械学習モデルのハイパーパラメータを自動的に最適化するために、AI を用いることができます。例えば、「Optuna」は、AI を活用して効率的にハイパーパラメータの最適化を行なうことができる Python ライブラリです。

AI は大量のデータからパターンを見つけ出すことは得意ですが、ビジネス上の意思決定や、倫理的な判断を下すことは苦手です。これらの領域では、人間の専門知識と経験が必要不可欠です。

AIとデータサイエンティストは、互いの得意分野を活かすことで、より効率的に価値のある分析結果を得られます。

例えば、小売業界では、AI を活用して商品の需要予測モデルを構築できます。AI は過去の売上データや外部データから高い精度での予測をできますが、モデルの構築だけでは実際のビジネスに活用することはできません。

ここでデータサイエンティストが需要予測モデルの結果を分析し、在庫管理や発注計画に反映させます。また、モデルの精度を継続的に監視・改善することもデータサイエンティストの仕事です。

データサイエンティストに求められる 4 つのスキル

では生成 AI が進化し続けている環境で、データサイエンティストにどのようなスキルが求められるのでしょうか。

データサイエンティストは、ビジネスの文脈を理解し、データ分析の結果をビジネス上の意思決定に活用できる能力が求められます。

単にデータを分析するだけでなく、その結果が企業の目標達成にどのように貢献するのかを理解することが重要です。

ビジネスの理解力の重要性の実例

Netflix のレコメンデーションシステム：Netflix のデータサイエンティストは、ユーザーの視聴履歴や評価データを分析し、個々のユーザーに最適な作品をレコメンドするシステムを開発しました。これにより、ユーザーの満足度が向上し、Netflix のビジネス成長に大きく貢献しました。
Uber の需要予測モデル：Uber のデータサイエンティストは、過去の乗車データや天気、イベント情報などを分析し、エリアごとの需要を予測するモデルを開発しました。この需要予測モデルにより、ドライバーの最適な配置が可能となり、ユーザーの待ち時間短縮とドライバーの収益向上を実現しました。