2019 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の人材である一方、国内において人材が不足していると指摘されている。そこで、最近ではデータに関わる法整備に加えて、そうした人材の育成・輩出に向けて、大学のみならず小中高においても新たな教育指針を打ちだすなど、教育面でも支援環境の整備が進んでいる。
本調査レポートでは、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」「分析専業事業者」「ユーザー企業」について調査し、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。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査した。

発刊日
2019/06/28
体裁
A4 / 151頁
資料コード
C61108500
PDFサイズ
5.9MB
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調査資料詳細データ

調査概要
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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」「分析専業事業者」「ユーザー企業」について調査し、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事業者および分析専業事業者については、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。
調査対象:大手IT事業者4社、分析専業事業者2社、ユーザー企業6社、合計12社
データ関連人材の規模: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:2019年4月~2019年6月

調査結果サマリー
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2019 データサイエンティストの育成・活用実態と将来展望
2019年度の国内データ分析関連人材規模は63,400人の見込、2022年度には116,000人に達すると予測
~データ分析の戦略的な活用に伴い関連人材規模は急拡大~

資料ポイント
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  • 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/ユーザー企業におけるデータサイエンティストの育成・活用方法・実態を明らかにする
  • このほかデータ関連制度や大学によるデータサイエンティスト教育の動向についても整理

資料概要
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第1章 総論
第2章 IT事業者によるデータサイエンティストの育成・活用実態と取組み
第3章 ユーザー企業によるデータサイエンティスト育成・活用実態と取組み
第4章 IT事業者の企業個票
第5章 ユーザー企業の企業個票

リサーチ内容

調査結果のポイント

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)データサイエンティストとは
    ①データサイエンティストの定義
    ②データ分析のプロセス
  (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協会概要
    ②データサイエンティストのスキルセット
    ③関連検定
 1.2.データサイエンティスト育成に向けた教育関連施策
  (1)概況
  (2)小・中・高校におけるプログラミングおよび統計教育
    ①プログラミング教育
    ②統計教育
  (3)大学による専門人材の育成
    ①工学教育の強化
    ②具体的な施策 ― enPiT、enPiT-Pro
  (4)リカレント教育
  (5)データ関連人材育成プログラム(D-DRIVE)
 1.3.データに関わる法制度の概要
  (1)データ関連制度の概要
  (2)産業データに係る法制度
    ①不正競争防止法の改正
    ②AI・データの利用に関する契約ガイドライン
    ③生産性向上特別措置法
  (3)パーソナルデータに係る法制度
    ①概要
    ②個人情報保護法
    ③次世代医療基盤法
    ④情報銀行等
2.データサイエンティストの育成動向
 2.1.民間企業における育成動向
  (1)新卒確保に向けた取組み ― インターンシップ、ハッカソン
  (2)キャリアアップに向けた取組み ― Reスキル講座
    ①概要
    ②注目すべき取組み ― 地方創生と絡めた動き
  (3)IT事業者からユーザー企業への転職を通じたスキルトランスファー開始
 2.2.大学における育成動向
  (1)数理・データサイエンス教育に関する実態
    ①教養教育
    ②学部専門教育
    ③大学院教育
    ④教員の状況
  (2)教育に関する取組み状況
  (3)リカレント教育に関する取組み状況
    ①産学連携による取組み
    ②オンライン講座の取組み例
3.データ関連人材規模予測(2018年度~2022年度)
  (1)国内データ分析関連人材規模予測
  (2)職種別での人材規模予測
4.提言
  (1)データサイエンティストとデータマネジメントの両輪の整備が必須
  (2)技術の進展によりデータサイエンティストに求められる能力が変化する可能性も

第2章 IT事業者によるデータサイエンティストの育成・活用実態と取組み

1.大手IT事業者による育成実態と取組み
  (1)データサイエンティストに係る事業戦略
    ①データサイエンティストの定義
    ②事業戦略
  (2)研修内容
  (3)認定制度
2.分析専業事業者による育成実態と取組み
  (1)データサイエンティストに係る事業戦略
  (2)強み
  (3)社内向け研修内容
  (4)社外向け研修内容
  (5)今後の取組み

第3章 ユーザー企業によるデータサイエンティスト育成・活用実態と取組み

1.1 事業者の取組み状況
  (1)データサイエンティストに係る事業戦略
  (2)分析業務の内製化/アウトソーシング
    ①分析業務の内製化/アウトソーシングにおけるスタンス
    ②抱えているデータサイエンティストの概要
    ③採用条件
  (3)データサイエンティストの育成方法
1.2 楽天のリサーチサイエンティストに係る戦略、取組み
  (1)事業戦略
  (2)楽天技術研究所が重視している領域
  (3)企業内に研究所を保有するメリット

第4章 IT事業者の企業個票

1.データフォーシーズ
2.日本電気
3.野村総合研究所
4.富士通
5.ブレインパッド
6.ヤフー

第5章 ユーザー企業の企業個票

1.新生銀行
2.パルコ
3.三井住友カード
4.三井住友海上火災保険
5.横河電機
6.楽天(楽天技術研究所)

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