デジタルスキル標準における「データサイエンティスト」の定義を正しく理解する(その6) ~ 「データサイエンスプロフェッショナル」とは
はじめに
どの企業にもDX人材が必須と言われて久しいです。企業はDX人材、特に「データサイエンティスト」を社内に確保しましょうと言われています。ただ、
「データサイエンティスト」とは何か
としっかり定義されているでしょうか？ そこで、全7回にわたってIPAのデジタルスキル標準を読み込みながら、データサイエンティストについて解説をしていく連載を書いていきます。
※2025年12月加筆：「完全版」公開について
なお、2025年12年にこの連載を集約、加筆したものを発表しております。こちらも是非ご覧ください。
※以下、当時公開のまま記載
「データサイエンスプロフェッショナル」とは
今回は、狭義のデータサイエンティストである「データサイエンスプロフェッショナル」について解説します。一言でいうと
データを分析し、その価値を示す人
です。
「データサイエンスプロフェッショナル」は、データの処理・解析を行うほか、その結果を評価し、新規事業の創出や現場業務の変革・改善につながる知見を生み出す役割を担う。また、現場部門でのデータ活用の仕組みづくりやエンドユーザーに対する教育・サポートを行うという役割も担っており、データの処理・解析だけではなく、その結果の活用の場面においても一定の責任を負っている。
上のような役割を担うため、「データサイエンスプロフェッショナル」には、データの分析やその結果の評価に関するスキルのほか、現場のユーザー等を含む多様な関係者と適切にコミュニケーションを行うための平均的なパーソナルスキルなども求められる。
また、急速に発展しているデータサイエンス分野を中心に、先端技術の動向を把握し、自社で活用できる技術を検証する役割も担うため、「その他先端技術」についても、他のロールよりも深い理解が求められる。
https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/about.html
すなわち、平たく言ってしまえば、データサイエンスプロフェッショナルとは、
（狭義の）データサイエンティストそのもの
です。
「データサイエンスプロフェッショナル」に求められるスキル
データサイエンスプロフェッショナル（＝狭義の「データサイエンティスト」）は「データ分析の人」というイメージがあります。しかし、この人たちは分析だけしていればよいということではありません。
データサイエンスプロフェッショナルには、データからインサイトを得て、それを関係者に正確に伝えることも必要となるのです。
このスキルシートを見ると、率直な感想として
求められるスキルが、「データビジネスストラテジスト」に近い
ように見えます。特に、データ活用・デザイン・セキュリティの分野に関しては重要度が高いという点は同じです。逆に、ビジネス変革系スキルの重要度は下がっており、代わりに
コンピュータサイエンスの知識が求められる
という点が特徴的です。これは、データ分析にはコンピュータの利用が不可欠であり、そのような仕組み・環境を自社に導入するためには知識が不可欠であるからと考えられます。
さて、次回は、データエンジニアについて解説していこうと思います。
（つづく）
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