データサイエンティスト
🇯🇵 日本 · IT/データ次に狙われる日本の職業770件中109位 · 危険度上位15%
仕事の余命
2年10か月
21日 01:32:08:484
AIにこの仕事を奪われ始めるまで
2029年9月8日 · D-1057
モデリング・実験・レポートはエージェントが自動で回し、一人でチーム分をこなす。ビジネス課題の定義と経営陣への結果の説明は残り、チームが縮小
AI代替の見通しを詳しく見る
AIに奪われるリスク高い
20年後も人が担う割合30%
AIに置き換わる時期の目安
AIの影響 · 人員縮小2026 · 現在2034
推定の幅 1年10か月 – 5年10か月
データサイエンティスト：AIで変わる仕事と残る仕事
データサイエンティストの仕事は、モデルを組んで分析することよりも、そもそも何を解くべき課題とするかを決め、その結果を経営陣に納得させることに重心が移っています。
モデリングや分析作業はどこまでAIに任せられますか？
モデルを組み、実験を回し、結果をまとめる作業は、すでにエージェントが自動でこなせるようになっており、一人で以前のチーム分の作業量をこなせます。この技術が届いた段階と、企業が実際にチームの人数を絞る判断は少し時間差があるとYOU'RE NEXTは見ています。
ビジネス課題の設定はなぜ人に残りますか？
そもそも何を解くべき問題として設定するかを決める仕事は、事業の事情を理解していなければできません。経営陣の前で分析結果を説明し、データが足りない場面をきちんと見極めて伝える判断も、当面は人が担う部分です。
データサイエンティストとして力をつけるには何が有効ですか？
人工知能やデータサイエンス、数学系の学部で統計の基礎を固めるのが出発点になります。それに加え、AIが出した分析結果の妥当性を疑って検証する習慣、事業の課題を分析可能な形に翻訳する経験、経営陣に結果を分かりやすく伝える練習が力になります。
作成日
データサイエンティストの結果について· 日本語
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