2023 データサイエンティストの採用から育成、活用実態と将来展望

本レポートでは、前回レポートと比較して、育成や活用に加えて、採用(新卒/中途)にもカバー範囲を広げる形で調査を行いました。データサイエンティストが足りないと言われる中で、如何に採用し、育て、レベルを上げていくのかは、現在喫緊の課題となっており、IT事業者のみならず、ユーザー企業においても重要度の高い課題として認識が広がってきております。
今回は、大手IT事業者やユーザー企業に加えて、EBPM(自治体版データドリブン経営)に力を入れている先進的な自治体の3者に取材をさせて頂き、各立場からデータサイエンティストをどのように定義し、位置づけ、どのように採用し、そしてどのように育成していくのか、各プレイヤーの取組みを取材しました。
多くの試行錯誤を重ねられ、ある種の現実解を見出されたプレイヤーのノウハウが詰まっております。ご購入された方々にとって、自社の取組みに直接的にお役に立つ有益な情報になりますことを願っております。

発刊日
2023/07/12
体裁
A4 / 194頁
資料コード
C65102900
PDFサイズ
6.9MB
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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(自治体を含む)」「自治体」の3つの視点から調査し、採用や育成を中心にその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。
次に視点の詳細について説明する。大手IT事業者や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定義や事業戦略、新卒/中途採用や研修に係る取組み内容、そして活用事例などを中心に調査した。
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、新卒/中途採用や研修に関する取組み内容のほか、事業者によっては分析業務の内製化/アウトソーシングについても調査した。
また、自治体については、EBPM の浸透が叫ばれる中、データの利活用に関する取組み概要や人材育成などを中心に調査した。
調査対象:大手IT事業者・分析専業事業者6社 + ユーザー企業7社 + 自治体2自治体 = 合計15社・自治体
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
(1)弊社研究員による直接面談取材(オンライン面談含む)
(2)電話調査および文献調査など
調査期間:2023年1月~2023年7月

調査結果サマリー
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データ分析関連人材規模に関する調査を実施(2023年)
2023年度の国内データ分析関連人材規模を123,400人と予測、2025年度には176,300人に達する見通し
~データドリブン経営の浸透に向けて、ジョブ型採用への移行や研修プログラムの急ピッチな整備が続き、データ分析人材の育成が進む~

資料ポイント
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  • 国内データ分析関連人材(データサイエンティスト/分析アーキテクト/分析コンサルタント/プロジェクトマネージャー)を人数ベースで算出。
  • 前回調査において対象とした育成や活用実態に加えて、ジョブ型雇用が登場する中で新たに採用にもフォーカス。
  • 新たにEBPMの観点から先進的な自治体を取材
  • 取材企業についてIT事業者/ユーザー企業を大きく刷新、また先進自治体についても取材。

リサーチ内容

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の定義
    1.1.2.データ分析のプロセス
  1.2.データ活用に係る関連協会の概要
    1.2.1.データサイエンティスト協会
    1.2.2.金融データ活用推進協会(FDUA)
2.データサイエンティストを巡る各フェーズの事業者動向
  2.1.人材の輩出――教育機関、リカレント事業者
    2.1.1.大学、高専
    2.1.2.リカレント事業者
  2.2.人材の採用~育成――ITベンダー/ユーザー企業
    2.2.1.人材の採用(新卒/中途)
    2.2.2.人材の育成
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
    3.4.1.新卒/中途採用
    3.4.2.評価制度
    3.4.3.年収
4.データ関連人材規模推移予測(2020年度~2025年度)
  4.1.国内データ分析関連人材規模推移予測
    4.1.1.国内データ分析関連人材規模推移
    4.1.2.国内データ分析関連人材規模予測
  4.2.職種別での人材規模推移予測

第2章 IT事業者およびユーザー企業、自治体によるデータサイエンティストの採用から育成、活用実態

1.IT事業者におけるデータサイエンティストの採用から育成、活用状況
  1.1.大手SIerにおけるデータサイエンティスト採用・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.データサイエンティストの定義
    1.3.2.事業戦略
    1.3.3.新卒採用に関する取組み
    1.3.4.中途採用に関する取組み
    1.3.5.研修に関する取組み
    1.3.6.囲い込み施策
2.ユーザー企業におけるデータサイエンティストの採用から育成、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.主たる業界におけるデータサイエンティスト活用状況
    2.2.1.製造業
    2.2.2.流通・小売業
    2.2.3.金融業
    2.2.4.製薬業
  2.3.取材対象事業者における取組み比較
    2.3.1.データサイエンティストの定義
    2.3.2.新卒採用に関する取組み
    2.3.3.中途採用に関する取組み
    2.3.4.研修に関する取組み
    2.3.5.認定資格に関する取組み
3.自治体のデータサイエンティスト育成・活用状況
  3.1.EBPMの概要
  3.2.取材対象市役所の取組み比較――横浜市役所、神戸市役所
    3.2.1.データの利活用に関する概要
    3.2.2.人材育成に関する取組み
    3.2.3.今後の取組み

第3章 教育機関におけるデータサイエンス教育の現状

1.国の方針
2.小学校~高校における取組み内容
  2.1.小学校の取組み
  2.2.中学校の取組み
  2.3.高等学校の取組み
3.大学における取組み内容
  3.1.モデルカリキュラムの策定に向けた動き
  3.2.数理・データサイエンス・AI教育の現状
  3.3.数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度

第4章 企業個票

1.D4cグループ
2.東芝
3.日本IBM
4.日本電気
5.日立製作所
6.ブレインパッド
7.旭化成
8.日本郵船
9.バンダイナムコネクサス
10.ブリヂストン
11.三井住友海上火災保険
12.三菱地所
13.ワークマン
14.神戸市役所
15.横浜市役所

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