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アメリカで働くデータサイエンティストの年収とは?

テクノロジーの発展により、大量のデータを使い、企業経営や新たなビジネスの創出に活かそうという機運が高まっています。

その動きに伴い、データを分析し、有用なデータを導き出す
「データサイエンティスト」の需要も拡大中。データサイエンティストは企業の意思決定に関わる仕事であるため、高い報酬を手にしており、特にアメリカでのデータサイエンティストの年収は非常に高いと言われています。

そこで今回は、アメリカのデータサイエンティストの年収、データサイエンスが必要とされる背景について解説します。

アメリカで働くデータサイエンティストの年収は?

まずはアメリカの求人情報・口コミサイト「グラスドア 」が行った調査から、アメリカで働くデータサイエンティストの年収を見てみましょう。

調査によると、データサイエンティストの平均年収は約1200万円という結果になっています。

アメリカの平均年収は、米国労働省統計局(BLS)の発表によると、およそ435万円と言われています。両者を比較してみると、データサイエンティストの平均年収は非常に高い水準であることがわかります。

参考記事:文系出身者のスキルを活かせる!データサイエンティストの仕事とは??

データサイエンティストはアメリカの「ベストジョブ」

データサイエンティストは、経済大国アメリカにおいてもっとも良い仕事、「ベストジョブ」に4年連続で選ばれています。ベストジョブとは、何百万もの仕事の平均給与、雇用満足度、求人数などの要素を比較し、導き出されるもの。年収の高さだけではなく、その他あらゆる側面から高い評価を受けていることがわかります。

IoTや人工知能、機械学習など様々なテクノロジーがビジネスの拡大に欠かせないものとなっており、その結果として高度なデータ分析スキルを持っている人材の需要が急増していると考えられます。

データサイエンティストの仕事とは?

そもそもデータサイエンティストとは、どのような仕事なのでしょうか。

データサイエンティストを端的に言うと「まったく新しいデータ分析の専門家」です。膨大なデータを分析し、ビジネスの進展に活かします。データサイエンティストの仕事は、プロダクトやサービスそのもの、企業全体の意思決定に影響を及ぼすのです。

企業は様々なデータを所有していますが、それらは完全に整理されているわけではありません。表面的には一貫性がなかったり、分類が統一されていない場合もあるため、そこから何かを読み取るというのは非常に難度の高い行為となります。ですがこのようなデータであっても、プロダクトやサービスの発展に関わる重要な情報が存在していることが多々あります。

データサイエンティストは、統計解析やITスキルを使い、混沌としたデータを整理し、事業戦略に活用できる情報を導き出します。企業によって必要な情報は異なりますが、客観的なデータが示すものは、プロダクトやサービスに関わる高いレベルの意思決定に非常に有用です。

参考記事:データサイエンティストの仕事とは??

アメリカで働くデータサイエンティストの年収が高い理由は?

アメリカで働くデータサイエンティストの年収が高い理由は、主に「ビッグデータの価値の高まり」「深刻な人手不足」です。

データサイエンティストの需要が高まっている!求められる人物像とは?

ビッグデータの価値の高まり

データサイエンティストの年収が高い背景には、「ビッグデータの価値は高まり」が挙げられます。ビッグデータとは、通常のデータベースでは処理しきれないほど膨大なデータを意味し、データ量(Volume)、データの発生頻度(Velocity)とデータの多様性(Variety)の要素によって定義されます。これらを活用することで、これまでのデータ分析では不可能だった課題解決を行うことができるようになります。

ビッグデータを分析し活用することで、売上アップやコスト削減を実現できている事例が多数報告されていることから、多くの企業が自社の保有するビッグデータに価値を見出しているのです。

参考記事:IoTとビッグデータの関係とは?活用事例や普及の課題を詳しく解説!

ビッグデータの活用事例

公的機関(アメリカ カリフォルニア州オークランド)

アメリカのカリフォルニア州オークランドは犯罪発生率が非常に高い地域です。そのため住民や観光客が被害に合わないようにするための予防システムを作り、ビッグデータを活用しています。オークランドで実際に起きた犯罪データを蓄積し、犯罪の種類や、犯罪が発生した日、時間などを振り分けて解析することで、その状況に合わせた危険な時間帯や場所などを特定し、利用者は危険を避けることができるようになるのです。

スシロー

日本でも、ビッグデータの活用は行われています。回転寿司チェーン「スシロー」では、回る寿司の皿にICタグを取り付け、寿司の鮮度や売上データを取得し管理しています。さらにその顧客の消費行動データを蓄積し、それらを分析することで、レーンに流すネタの内容や量を予測するという仕組みです。これにより無駄な廃棄やコストの削減、利益や顧客満足度の向上につながっています。

データサイエンティストは深刻な人手不足

企業にとってビッグデータは非常に高い価値のあるものです。しかしそのデータをうまく活用できる人材は不足しています。高度な分析スキルを持つデータサイエンティストは人手不足という現状です。これはアメリカはもちろん、日本でも同様です。

アメリカの調査会社ガートナーによると、日本のデータサイエンティストは将来的に25万人も不足するだろうという調査結果が出ています。またアメリカではデータ分析スキルを保有した学生が年間2万5000人卒業するのに対し、日本は4000人ほどしかいないと言われています。

データを分析し、意味を見出し、そこから戦略を考え出すのは人間しかできない仕事であり、高度なデータ分析は、AIなどに代替されることはありません。データサイエンティストの仕事の本質は課題の発見・解決です。課題を定義したり、データが意味するものを読み取ることができるのは、スキルを持ったデータサイエンティストだけなのです。

そもそも高度なデータ分析スキルをもつ人材が少なく、さらに社会的に人材価値が高まっているため、データサイエンティストの年収は高水準であると考えられます。

データサイエンティストになるには?

データサイエンティストになるには、統計の知識をはじめとした様々なスキルが必要です。一般社団法人データサイエンティスト協会が、データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた資料によると、主に「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」が必要とされています。

データサイエンス力とは、「情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力」と定義されます。統計の基本的な知識や、実際にデータ分析を行うスキルが挙げられます。

データエンジニア力とは、「データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力」と定義されます。具体的には、プログラミング言語やデータベースに関する知識、コーディングスキルなどを指します。

データ分析ににはPythonやRなどを用いることが多いです。適切なデータを収集し、分析するだけでなく、ITについての幅広い知識、数学の知識が求められます。STEM(科学、技術、工学、数学)分野の知識があるとなお良いでしょう。

ビジネス力とは「課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力」のこと。ビジネスマナーをはじめ、ロジカルシンキングやコミュニケーション力が挙げられます。特にロジカルシンキングの能力は重要です。データを分析した結果から、どういった要因からその結果が導き出されたのかを深く思考できなければなりません。

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ビジネスセンスも重要

技術的な面も重要ですが、同じくらいビジネスに関するセンスも欠かせません。仮に一流のデータ分析スキルがあったとしても、ビジネスへの深い理解がなければ、最適な課題を設定することができません。データ分析を担当する分野、製品への深い理解やセンスがあってこそ、的確なデータ分析を行うことができるのです。

データサイエンティストの将来性は?年収はこれからも上がっていく?

データサイエンティストの年収は、これからの高い水準を保っていくと考えられます。

多くの分野で求められる仕事の年収は、必然的に高くなっていきます。アメリカでのデータサイエンティストのニーズはIT業界だけでなく、不動産や金融、ECなど様々な分野にあります。あらゆるサービスがIT化していく上で、データサイエンティストは欠かせない存在となっていくでしょう。

日本のデータサイエンティストの将来性は?

日本では、データを分析して事業の意思決定を行うやり方はそれほど浸透していません。データサイエンティストもそれほど多くいないという現状です。そのためアメリカほど年収の高い仕事ではありません。年収は企業規模によりますが、DODAの「キャリアコンパス」によると平均年収は約500万程度と言われています。

ですが、データ分析の重要性に気づいている企業であれば高い報酬を提示することもあります。

将来的には、日本でもアメリカと同様にデータサイエンティストの需要はますます高まっていくと考えられます。

日本政府は 科学技術政策において、Society 5.0を提唱しています。これは、IoTや人工知能などの先端技術を産業や生活に取り入れることで、経済発展、社会的課題の解決を行う社会のこと。Society 5.0で実現される社会は、IoTでモノとインターネットがつながり、情報が共有されるとされています。

これまで以上に膨大なデータが生み出され、それらを扱うことのできる人材は、あらゆる分野で求められるようになります。データサイエンティストは将来性のある仕事であると言えるでしょう。

まとめ:データサイエンティストの需要は右肩上がり

あらゆる事業・サービスがITとは切っても切れない関係になりつつあります。IoTや人工知能などの台頭で、企業は膨大なユーザーデータを保有することになり、そのデータを活用できる人材の需要は増加すると考えられます。アメリカではすでにデータサイエンティストの需要が、年収として現れています。日本でも高度な分析スキルを持つデータサイエンティストが求められるようになっていくでしょう。

<参考>

The 50 best jobs in America in 2018

The Best Jobs in America 2019

「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.2」および 「データサイエンス領域タスクリスト」を発表

ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し 

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Naoki Kitayama

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