【#9】ただのデータサイエンティストでは生きていけない

おはようございます。
データサイエンスを学んでいる、大学４年生のUKIです。

今日は、『ただのデータサイエンティストでは生きていけない』というテーマでお話ししたいと思います。「新たな学び」というより、「今、考えていること」の共有になります。

「〇〇×データサイエンス」の必要性

僕は1年後、データサイエンティストとして社会人になる予定なのですが、具体的にどんなデータサイエンティストを目指していけばいいのか？ということを時々考えます。

まだ明確な答えは出ていないのですが、方向性としては、「何かしらの得意分野を持ったデータサイエンティスト」ということになりそうです。

同じ「データサイエンティスト」だとしても、扱うデータや携わる業界が大きく異なる場合があります。Excelのようなテーブルデータ（構造化データ）と画像データというような違いがあったり、製造業とサービス業のような違いがあったりといった具合です。

そんな中で、データサイエンスを体系的に浅く広く学んだ場合、バランスの取れたデータサイエンティストにはなれると思います。

しかし、実際のビジネスの現場で、そんなバランスの取れたデータサイエンティストが必要になる場面はどれほどあるのでしょうか。

それよりは、「画像データの活用なら任せてください！」や「製造業のデータ活用なら任せてください！」のような、いわゆる「製造業×データサイエンス」のように得意分野を持っている人の方が重宝される現場が多い気がします。

もちろん、何事も知っているに越したことはないのですが、まずは何かしら自分の得意分野を作っていくのがいいのかなぁと個人的には考えています。
※好奇心旺盛で、いろんなものに手を出したくなるので、ここは僕も注意が必要なところかもしれません。

市場価値を上げるためではなく、生存戦略として

先ほど述べたのは、データサイエンティストとして市場価値を上げるための「〇〇×データサイエンス」という観点でした。

しかし昨今、いろんな生成AIが出てきて、あらゆる作業が効率化され、「AIに仕事を奪われる！」と怯える人まで出てきました。

データサイエンティストも少なからずその影響を受けると思います。データサイエンティストが有する技術力は、ある程度コモディティ化していき、技術力だけで勝負するのは少し厳しくなっていくと思います。

つまり、技術力だけを伸ばしていても、淘汰されてしまうわけです。
ということはやはり、「〇〇×データサイエンス」のように、ある種専門性を持ったデータサイエンティストが今後生き残るはずです。

これは、先ほどの「市場価値を上げるため」という観点ではなく、「生き残るため」という観点の生存戦略です。

じゃあ、どうするか

では、「〇〇×データサイエンス」の「〇〇」の部分をどうするのか？といったところですが、これがまだ見えていません。

実際に働いてみないと見えてこないものなのかもしれませんが、僕はどんな業界に合っていて、どんな業界だったら活躍できるのか、まだ見当もつきません。

今の段階で分かっているのは、「Web3.0」業界なら、結構うまくいくかもしれないということです。

Web3.0業界は、これからどんどん伸びる市場であるのに対し、参入障壁が高く、データを活用する人材が不足しているという声もあります。

実際、「Web3.0×データサイエンスといえば、この人！」という人は、今のところ思い浮かびません。
※僕が知らないだけかもしれません。誰か知っている人がいたら教えてください。

そこで、卒業研究でビットコインを題材にしている僕は、「Web3.0×データサイス」のポジションを獲るのに近い位置にいると思うんです。

だからこそ、この卒業研究を通じてWeb3.0のことをより深く理解し、「Web3.0×データサイエンスといえば、この人！」という存在になれればいいなと考えています。

しかし、一つだけ懸念点があります。
それは、「就職する企業で、Web3.0に関する知識が身に付くのか？」ということです。

入社してみないとはっきりは分かりませんが、おそらくWeb3.0に関する知識を身に付けられる機会はほとんどないと思います。

だからといって、内定を辞退するつもりもありませんので、本業では、いろんな業界のデータを触って、いろんな経験をさせていただいて、Web3.0のことは個人的に進めていくことになりそうな気がしています。

まとめ

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
今日は、「ただのデータサイエンティストでは生きていけない」というテーマでお話しさせていただきました。今後も日々の活動や学び、考えていることなどを発信していくので、よろしくお願い致します。

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