企業が求めるデータサイエンティスト人材像－データサイエンティスト国内企業動向調査(2019)より

1. 企業が求めるデータサイエンティスト人材像データサイエンティスト国内企業採用動向調査(2019)より 2020年6月10日データサイエンティスト協会調査・研究委員会

5. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 調査概要データサイエンティストの採用に関するアンケート調査対象：日本国内一般企業（人事担当者向け） ※従業員30名以上の企業を対象に、企業規模別にランダム抽出調査手法：郵送法調査期間：2019年8月21日～10月8日有効回答数：計283社（発送5,435社、回収率5.2％）注：本調査資料の百分率表示は小数点以下を四捨五入しているため、合計しても100%とならない場合がございます。 5

7. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティストの在籍実態 7 データサイエンティストが1人以上いる会社は全体の29％ Q. 貴社にはデータサイエンティストは何名いらっしゃいますか。 DSが1人以上 29% DSが0人 69% 未回答 2% 2019年4月時点 1～2人 22% 3～5人 26% 6～10人 22% 11～20人 12% 21～50人 9% 51～100人 5% 101人以上 5% 在籍者数内訳全企業対象(n=283) データサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82)

8. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 29% 11% 14% 23% 29% 59% 29% 69% 89% 86% 73% 67% 41% 69% 2% 0% 0% 4% 5% 0% 2% 全業種計(n=283) 建設業(n=18) 運輸業、郵便業(n=29) 製造業(n=70) 卸売業・小売業(n=42) 情報通信業(n=37) 上記以外の産業(n=84) DSが1人以上 DSが0人未回答データサイエンティストの在籍実態（業種別） 8 Q. 貴社にはデータサイエンティストは何名いらっしゃいますか。建設業では11％、情報通信業では59％と、業種による違いが大きい ※業種別グラフは、業種無回答を除いて集計全企業対象(n=283)

9. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティストのタイプ別内訳 9 在籍するデータサイエンティストをタイプ別で分類するとエンジニアタイプが最も多い Q. 貴社のデータサイエンティストについて、タイプ別の内訳をお答えください。タイプ① 33% タイプ② 24% タイプ③ 43% データサイエンティスト在籍者が1人以上で、タイプ別の回答があった企業(n=70) ※各社のタイプ別人数比率の平均値タイプ③ データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材（職種の例：データエンジニアなど）タイプ① ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材（職種の例：データマーケターなど）タイプ② 統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材（職種の例：データアナリストなど）

10. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティストのタイプ別内訳（業種別） 10 33% 47% 21% 32% 24% 16% 31% 24% 43% 37% 48% 44% 全産業計(n=70) 製造業(n=15) 情報通信業(n=18) 上記以外の産業(n=35) タイプ① タイプ② タイプ③ Q. 貴社のデータサイエンティストについて、タイプ別の内訳をお答えください。エンジニアタイプの割合は、製造業では37％と低く、情報通信業では48％と高い傾向にあるタイプ③ データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材（職種の例：データエンジニアなど）タイプ① ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材（職種の例：データマーケターなど）タイプ② 統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材（職種の例：データアナリストなど）データサイエンティスト在籍者が1人以上で、タイプ別の回答があった企業(n=70) ※業種無回答は除く

11. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト人材の増減と内訳 11 Q. データサイエンティスト人材の増減と、増やした人数の増員方法をお答えください。 4.6 1.7 1.1 0 1 2 3 4 5 社内の異動・育成中途採用者新卒採用者直近1年間で増えたデータサイエンティストの内訳直近1年間でのデータサイエンティストの増減（平均人数：人）この１年でデータサイエンティストを増やした企業は56％増員方法の多くは、社内の異動・育成によるものデータサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82) データサイエンティストの在籍者が1人以上で、直近１年間で1人以上の増員があった企業(n=52) 1人以上増えた 56% 増減なし 39% 1人以上減った 5%

13. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト採用の充足度 13 Q. この１年間で、貴社が目標としていた人数のデータサイエンティストを確保できましたか。(SA) 確保できた 17% どちらかといえば確保できた 26% どちらかといえば確保できなかった 21% 確保できなかった 37% この１年間でデータサイエンティストを確保する予定だった企業(n=82) DSを採用しようとした企業のうち「目標としていた人数を確保できなかった」企業が58％

14. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト採用の充足度（業種別） 14 17% 16% 29% 13% 26% 16% 38% 25% 21% 21% 24% 18% 37% 47% 10% 45% 全産業計(n=82) 製造業(n=19) 情報通信業(n=21) 上記以外の産業(n=40) 確保できたどちらかといえば確保できたどちらかといえば確保できなかった確保できなかった Q. この１年間で、貴社が目標としていた人数のデータサイエンティストを確保できましたか。(SA) 特に、情報通信業以外の業種で確保できなかった企業の割合が高い（63％～68％）この１年間でデータサイエンティストを確保する予定だった企業(n=82) 63％ 68％

15. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト人材の育成・研修制度 15 Q. データサイエンティスト人材の育成・研修の制度として貴社内にあるものをすべてお答えください。(MA) 45% 38% 29% 27% 27% 15% 7% 2% 5% 18% 0% 20% 40% 60% 社外研修の受講制度・紹介制度基本スキルの社内研修制度社外資格取得支援制度専門スキルの社内研修制度メンターによる個別指導イベント・交流会社内資格制度ヘルプデスクなどの問い合わせ窓口その他育成・研修の制度がない育成・研修制度としては、社外研修支援と社内研修が中心一方で、育成・研修の制度がない企業も18％あるデータサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82)

16. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト人材の育成・研修制度（業種別） 16 45% 38% 29% 27% 27% 15% 7% 2% 5% 18% 44% 31% 19% 31% 19% 13% 13% 6% 0% 19% 64% 50% 36% 36% 45% 23% 9% 0% 0% 5% 38% 36% 31% 19% 21% 12% 5% 2% 10% 26% 社外研修の受講制度・紹介制度基本スキルの社内研修制度社外資格取得支援制度専門スキルの社内研修制度メンターによる個別指導イベント・交流会社内資格制度ヘルプデスクなどの問い合わせ窓口その他育成・研修の制度がない全産業計(n=82) 製造業(n=16) 情報通信業(n=22) 上記以外の産業(n=42) 情報通信業では、全体的に育成・研修制度の充実が進んでいる Q. データサイエンティスト人材の育成・研修の制度として貴社内にあるものをすべてお答えください。(MA) データサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82)

17. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト人材の育成方針 17 Q. データサイエンティスト人材育成方針として最もあてはまるものをお答えください。(SA) 人材育成方針で最も重視することは、 OJTが44％と最多データサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82) OJTで育成していく 44% 外部研修を受講させる 23% 社内研修で育成していく 6% その他 2% 育成の予定がない 12% 未回答 12%

18. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティスト人材の育成方針（業種別） 18 44% 44% 41% 45% 23% 31% 18% 24% 6% 0% 18% 2% 2% 0% 0% 5% 12% 19% 5% 14% 12% 6% 18% 10% 全産業計(n=82) 製造業(n=16) 情報通信業(n=22) 上記以外の産業(n=42) OJTで育成していく外部研修を受講させる社内研修で育成していくその他育成の予定がない未回答情報通信業では社内研修で育成する企業が18％あるが、製造業、その他産業では0～2％と少ないデータサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82) Q. データサイエンティスト人材育成方針として最もあてはまるものをお答えください。(SA)

19. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 19 Q. 貴社では「データサイエンス」に関する専門の部署やチームがありますか。（SA）現在、存在している 62%今後、設立を予定・検討している 13% 存在していない（今後の予定もない） 23% 未回答 1% 62％の企業がデータサイエンスに関する専門部隊を持つまた、13％の企業は今後、設立を予定・検討しているデータサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82) 「データサイエンス」に関する専門の部署やチームの存在

20. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 専門部隊を持つ企業も情報通信業が先行し、 77％に達している 20 62% 25% 77% 69% 13% 25% 18% 7% 23% 44% 5% 24% 1% 6% 0% 0% 全産業計(n=82) 製造業(n=16) 情報通信業(n=22) 上記以外の産業(n=42) 現在、存在している今後、設立を予定・検討している存在していない（今後の予定もない）未回答データサイエンティスト在籍者が1人以上の企業(n=82) 「データサイエンス」に関する専門の部署やチームの存在（業種別） Q. 貴社では「データサイエンス」に関する専門の部署やチームがありますか。（SA）

22. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 今後３年間で増員したいデータサイエンティスト人数 22 Q. 今後3年間で、データサイエンティストを何名程度増やす予定ですか。今後3年間でさらにDSを増やしたいのは、DS在籍企業の 77％、DSがいない企業でも11％は新たに獲得したい 0人 18% 1～2人 17% 3～5人 20% 6～10人 16% 11～20人 7% 21～50人 12% 51～100人 2% 101～200人 1% 201～500人 1% 未回答 5% データサイエンティスト在籍者1人以上企業(n=82) 0人 78% 1～2人 8% 3～5人 2% 6～10人 1% 未回答 9% データサイエンティスト在籍者0人企業(n=201) ※2019年4月時点

23. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 今後３年間で増員したいデータサイエンティストの増員方法 23 Q. 今後3年間で、データサイエンティストを何名程度増やす予定ですか。増員方法別にお答えください。（平均人数：人） 5.2 4.5 2.8 0 1 2 3 4 5 6 社内の異動・育成中途採用者新卒採用者増員方法としては、社内の異動・育成が最も高いが、中途採用や新卒採用のニーズもある今後3年間で、データサイエンティストを1人以上増員予定の企業(n=88)

24. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 【現在と未来の比較】データサイエンティストの増員方法 24 （平均人数：人） 5.2 4.5 2.8 0 1 2 3 4 5 6 社内の異動・育成中途採用者新卒採用者過去と比べると、中途採用・新卒採用での増員意向が高まる今後3年間で、データサイエンティストを1人以上増員予定の企業(n=88) 4.6 1.7 1.1 0 1 2 3 4 5 6 社内の異動・育成中途採用者新卒採用者（平均人数：人）グラフ左： Q. データサイエンティスト人材の増減と、増やした人数の増員方法をお答えください。グラフ右： Q. 今後3年間で、データサイエンティストを何名程度増やす予定ですか。増員方法別にお答えください。今後3年間で増員したいデータサイエンティストの増員方法過去1年間で増員したデータサイエンティストの増員方法

25. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 今後３年間で増員したいデータサイエンティストの人材像 25 Q. 今後3年間で、貴社が採用・育成したいデータサイエンティストの人材像をお答えください。（MA／SA） 89% 88% 73% 70% 56% 56% 13% 1% 18% 41% 10% 6% 7% 6% 0% 1% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 複数の分野を俯瞰的にみてデータ分析の活用を戦略的に考えられる人材データによるビジネス課題解決を得意とする人材データ分析のプロフェッショナルな人材統計やAIなどのデータ分析に関する「理論」に詳しい人材データのハンドリングを得意とする人材（エンジニア）データを使ったサービスを開発する人材データを使ったアート作品を作るクリエイター的な人材その他あてはまるもの全て最もあてはまるもの1つ今後3年間で、データサイエンティストを1人以上増員予定の企業(n=88) 人材像としては「ビジネス課題解決」「戦略検討」スキルを持つ人材が求められている ※無回答は含まない

26. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 今後３年間で増員したいデータサイエンティストの人材像（業種別） 26 89% 88% 73% 70% 56% 56% 13% 1% 94% 81% 69% 69% 56% 44% 13% 0% 92% 92% 85% 81% 77% 69% 19% 0% 86% 86% 68% 64% 45% 52% 9% 2% 複数の分野を俯瞰的にみてデータ分析の活用を戦略的に考えられる人材データによるビジネス課題解決を得意とする人材データ分析のプロフェッショナルな人材統計やAIなどのデータ分析に関する「理論」に詳しい人材データのハンドリングを得意とする人材（エンジニア）データを使ったサービスを開発する人材データを使ったアート作品を作るクリエイター的な人材その他全産業計(n=88) 製造業(n=16) 情報通信業(n=26) 上記以外の産業(n=44) 情報通信業においては、より多様なスキルを求める傾向がある今後3年間で、データサイエンティストを1人以上増員予定の企業(n=88) Q. 今後3年間で、貴社が採用・育成したいデータサイエンティストの人材像をお答えください。（MA）

27. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 今後増員したいデータサイエンティストのタイプ別内訳 27 Q. 今後3年間で、データサイエンティストを何名程度増やす予定ですか。タイプ別にお答えください。今後増員したいDSのタイプは、マーケタータイプが最も多いが、エンジニア、アナリストのニーズもあるタイプ① 40% タイプ② 24% タイプ③ 36% ※各社のタイプ別人数比率の平均値今後3年間でデータサイエンティストを1人以上増員予定の企業で、タイプ別の回答があった企業(n=71) タイプ③ データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材（職種の例：データエンジニアなど）タイプ① ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材（職種の例：データマーケターなど）タイプ② 統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材（職種の例：データアナリストなど）

28. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 今後増員したいデータサイエンティストのタイプ別内訳（業種別） 28 40% 54% 28% 38% 24% 19% 24% 26% 36% 27% 48% 36% 全業種計(n=71) 製造業(n=13) 情報通信業(n=17) 上記以外の産業(n=40) タイプ① タイプ② タイプ③ 情報通信業以外の業種で、マーケタータイプへのニーズが特に高いタイプ③ データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材（職種の例：データエンジニアなど）タイプ① ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材（職種の例：データマーケターなど）タイプ② 統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材（職種の例：データアナリストなど） ※業種無回答は除く今後3年間でデータサイエンティストを1人以上増員予定の企業で、タイプ別の回答があった企業(n=71) Q. 今後3年間で、データサイエンティストを何名程度増やす予定ですか。タイプ別にお答えください。

29. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 【現在と未来の比較】データサイエンティストのタイプ別内訳 29 40% 54% 28% 38% 24% 19% 24% 26% 36% 27% 48% 36% 全業種計(n=71) 製造業(n=13) 情報通信業(n=17) 上記以外の産業(n=40) タイプ① タイプ② タイプ③ いずれの業種も、今よりもマーケタータイプを増やしたいタイプ③ データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材（職種の例：データエンジニアなど）タイプ① ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材（職種の例：データマーケターなど）タイプ② 統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材（職種の例：データアナリストなど） ※業種無回答は除くグラフ左：データサイエンティスト在籍者が1人以上で、タイプ別の回答があった企業(n=70) グラフ右：今後3年間でデータサイエンティストを1人以上増員予定の企業で、タイプ別の回答があった企業(n=71) 33% 47% 21% 32% 24% 16% 31% 24% 43% 37% 48% 44% 全産業計(n=70) 製造業(n=15) 情報通信業(n=18) 上記以外の産業(n=35) タイプ① タイプ② タイプ③ 今後、増員したいデータサイエンティストのタイプ現在、在籍するデータサイエンティストのタイプグラフ左：Q. 貴社のデータサイエンティストについて、タイプ別の内訳をお答えください。グラフ右：Q. 今後3年間で、データサイエンティストを何名程度増やす予定ですか。タイプ別にお答えください。

31. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. まとめ国内企業の約３割にデータサイエンティストが在籍特に情報通信業で活用が先行 31 データサイエンティストは既にさまざまな業種で在籍この１年でデータサイエンティストを増員した企業は56％ 56％ 29% 11% 14% 23% 29% 59% 全業種計建設業運輸業、郵便業製造業卸売業・小売業情報通信業 DSが1人以上在籍している企業

32. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. まとめデータサイエンティストは企業側から見ると依然不足情報通信業以外の業種でも採用意欲は強い 32 データサイエンティストを十分に確保できていない企業が多い 77% 11% DS1人以上企業 DS0人企業今後３年間でデータサイエンティストを増員したい企業も多い確保できなかった 58%

33. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. まとめ 33 求めるデータサイエンティスト像は、ビジネス課題解決や戦略検討が得意な人材マーケタータイプ（ビジネス課題を抽出して応用できる人材）のニーズが高い「ビジネス」スキルへの期待が高い 33% 47% 21% 全産業計製造業情報通信業 40% 54% 28% 全産業計製造業情報通信業現在のDSに占めるマーケタータイプの割合増員したいDSに占めるマーケタータイプの割合採用・育成したいデータサイエンティストの人材像トップ３ 89% 88% 73% 複数の分野を俯瞰的にみてデータ分析の活用を戦略的に考えられる人材データによるビジネス課題解決を得意とする人材データ分析のプロフェッショナルな人材

34. Copyright © 2020 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. まとめ  国内企業の約３割にデータサイエンティストが在籍特に情報通信業で活用が先行  データサイエンティストは企業側から見ると依然不足情報通信業以外の業種でも採用意欲は強い  求めるデータサイエンティスト像は、ビジネス課題解決や戦略検討が得意な人材 34 企業側からも、データサイエンティストの増加、裾野の広がりが確認できた。現在のデータサイエンティストは情報通信業に多く在籍する。一方、他の業種では、十分に確保できてない企業が多く、今後は、幅広い業種で採用が拡大していくと考えられる。また、自社ビジネスに応用できる人材への期待が非常に高かった。現在のデータサイエンティスト構成比と比べるとギャップがあり、企業側には、ビジネススキルを向上させるための環境整備が期待される。

企業が求めるデータサイエンティスト人材像－データサイエンティスト国内企業動向調査(2019)より

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