すべての社会人にデータサイエンススキルが求められる理由〜産業界の現状と今後の展望〜
北信越ブロック・キックオフシンポジウム
2022.10.31
代表取締役社長 齊藤 秀

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自己紹介

2020年 情報化促進貢献個人等表彰 経済産業大臣賞 受賞

齊藤 秀【さいとう しげる】
株式会社SIGNATE
代表取締役社長CEO
社会のDX人材不足の解消にむけてチャレンジしてます！
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No.1データ分析コンペサイト
人材不足の企業と活躍の機会を求める人材をマッチング.

日本初！日本最大会員数！

知見不足
人材不足

・国内最大8万人以上登録
・社会人75%・学生25%・７段階のスキルレベル
・世界トップランカー多数

企業・組織
コスト削減
売上アップ

課題・データ

賞金・名誉

オンライン
AI・データ分析コンペ

分析レポート

実践経験
能力証明

データ人材アルゴリズム

AI開発
データ分析

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3

豊富な実績

様々な産業領域で実課題・実データを用いたAI・データサイエンスチャレンジを開催！

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DX人材育成サービス

全社規模でデータリテラシーを育成. 実践的デジタルスキルとマインドセットを習得.

契約更新率94.7%

第19回日本e-Learning大賞
デジタルトランスフォーメーション
特別部門賞受賞

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INDEX
すべての社会人にデータサイエンススキルが求められる理由

01 社会背景02 産業界の現状
03 求められるスキル
04 今後の展望

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6

01 社会背景

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日本の人口と経済成長
1412
65歳以上
10

108

8

6

6442

失われた３０年

0

生産年齢人口2060年
4418万人（45.9%減）

0206

5205

0-20522040204

5203

0203

5202

0202

5201

0201

5200

0200

5199

0199

5198

0198

51970

197

596

196

00

5？

2

実質経済成長率（5年移動平均%）

15〜64歳121

人口（千万人）

0〜14歳

データ：内閣府
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Society 5.0

出典：内閣府, 経団連, Society5.0 for SDGs ‒ 創造する未来の経済評価

Society 5.0

超スマート社会15年間で844兆円の累積投資

仮想空間と現実空間を高度に融合させたシステムによる人間中心の社会

Society 4.0

情報社会Society 3.0

工業社会
Society 2.0

農耕社会
Society 1.0

狩猟社会

第４次産業革命
DX：AI・IoT・ブロックチェーン

次世代ヘルスケア

ものづくりのデジタル化スマートモビリティ

スマートリビング

次世代エネルギー

FintechInsurTech

第３次産業革命
情報化：コンピュータ・インターネット
第２次産業革命重工業：石油・電力・モーター
第１次産業革命軽工業：蒸気機関・紡績機

250兆円の成長機会900兆円の名目GDPを創出

手段としてDX（Digital Transformation）が注目！
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DXとは？
Digital Transformation (DX)
企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。
（出典：経済産業省, DX推進ガイドライン）→ 手段はデータとデジタル技術. 変革するのはビジネス. 組織も変わらなきゃダメ.

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DX例：広告産業
日本のメディア別広告費
30,000
新聞

雑誌

ラジオ

テレビ

25,000100

インターネット

9080

2019年
テレビを抜く

20,0007060%

15,00050
40

10,00030

5,00020

インターネット

テレビ

105678901234567890

100000111111111122000

0000

0000

00000022222222222222220

2

広告費（億円）

年代別利用者率（平日）

2021年
4媒体合計を抜く

データ：電通, 日本の広告費2021

010-15歳

16-19歳

20代

30代

40代

50代

60代

70代以上

データ：国民生活時間調査2020

なぜインターネットが旧４メディアを抜いたのか？
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デジタルによるモデル変革
旧メディア

デジタル技術インターネット

コンテンツ

限られたメーカーが作る
長い・遅い・画一・少量

ユーザー創作・配信
インセンティブ基盤

圧倒的多数のユーザーが作る
短い・速い・多様・大量UX

同期配信・時間限定
デバイス・場所依存

スマートフォン
検索・ストリーミング

オンデマンド世界中どこでも拡散力

ユーザー間のつながりはない

いいね・フォロー
おすすめ

ネットワーク効果

データ活用

データがとれない
最適化できない

アドテクノロジー

リアルタイムデータ取得
ターゲティング・効果検証

デジタル技術でユーザ利便性・データでビジネス価値を変革
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データの活用：アドテクノロジー
DSP
DemandSidePlatform

RTB
Real Time Bidding
Auction Platform

SSP
SupplySidePlatform

企業
広告主

消費者
Web利用者
デジタルプラットフォーム
リアルタイムでユーザー属性に基づく入札・価格決定・広告配信【背景に人材の流動性】
2008年のリーマンショックにより、ウォール街のエンジニアが失職。
株取引のシステムを模倣し、リアルタイムで大量情報に基づき価格決定するアドテクノロジーが誕生。
→ 変革がおこる産業に優秀人材（技術・ノウハウ）が移動できる環境が重要。
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現状のDXは既存価値の延長上にある物理世界では存在しえない価値を付加すること.
変革レベル

価値

手段

例
情報（Google）

コミュニケーション（SNS）

小売（Amazon）

手紙・おしゃべり
情報を交換

実店舗
物を調達

物理世界
レベル0

基準となる価値

物理

本で調べる
情報を取得

デジタル化
レベル1

延長上の価値
物理制限からの解放

電子化
オンライン

デジタルコンテンツ
高速で大量情報
場所に依存しない

E-mail・チャット
高速で多人数場所に依存しない

EC
高速で多商品場所に依存しない

DX
レベル2

新しい価値
物理世界にない体験

データ
AI

検索エンジン
個別最適化された
情報取得

SNS
個別最適化された
情報交換

レコメンド
個別最適化された物の調達

デジタル化では不十分. データ・AIの活用がDXの大前提.
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データサイエンティスト
アメリカにおける魅力的な職業ランキング
2016

1 Physician Assistant

2017

Data Scientist

2 Software Engineer

Tax Manager4 Human Resources Manager

Engagement Manager

6 Marketing Manager

HR Manager

7 Database Administrator
8 Product Manager
9 Data Scientist

Mobile Developer

10 Sales 125000
ManagerEnterprise Architect

Data Engineer

Marketing Manager

Marketing Manager

Data Scientist

Product Manager

Data Scientist

DevOps Engineer

Tax Manager

Analytics Manager

HR Manager

Electrical Engineer

Manufacturing
Engineer
12000

6000

1050004000

100000

2000

2017

2018

2019

2020

HR Manager

Software EngineerJava Developer

Product Manager
DevOps Engineer
Data Engineer

Software Engineer

Data Scientist

Enterprise Architect
Devops Engineer

Full Stack Engineer
Devops Engineer

Strategy Manager

Information Security Engineer Machine Learning Engineer
Business Development Manager
Data Engineer

Speech Language Pathologist Mobile Engineer

Software Engineer

Business Development ManagerDentist

Product Manager

Strategy Manager

Software EngineerJava Developer

10000

1100002016

Data Engineer

Product Manager

8000

2015

Product Manager

Program Manager

Mobile Developer

11500095000

Occupational Therapist
Devops Engineer

Strategy Manager

Solutions Architect

年収（中央値）

Nursing Manager

Occupational Therapist

Data Scientistの需要

120000

年収（USドル）Java Developer

UX Designer

Audit Manager

2022

Front End Engineer

Strategy Manager

Software Engineer

2021

Data Scientist

Database Administrator

Product Manager

2020

Data Scientist

HR Manager

Physician Assistant

2019

Data Scientist

DevOps Engineer

3 Business Development Manager
Solutions Architect
5 Finance Manager2018

求人数

2021

2022

求人数（Glassdoor）

2015

・DX関連技術職種がTop10に占める割合が高まっている・Data Scientistは常に上位を維持
・求人数・年収は上昇傾向（現レートで約1770万円）
社会におけるIT・データ・AIの必要性をあらわしている
データ：glassdoor, Best Jobs in America.

0

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世界のデータリテラシーの現状
データリテラシーの高い従業員の地域別比較.

36%の従業員がデータを使用せずに済む別の方法を探す.
14%の従業員が作業自体を回避する.

スウェーデン：17%
英国：17%
ドイツ：17%
フランス：19%

インド：46%

米国：28%
日本：9%

シンガポール：16%
オーストリア：20%
出典：Qlik社・accenture社, 2020,
データリテラシーによる人への影響

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データの過負荷による生産性コスト
従業員一人あたり年間平均５営業日以上の時間損失.

61%の従業員がデータが職場のストレスの一因と感じる.

スウェーデン：305億SEK
英国：100億ポンド
ドイツ：214億ユーロ
フランス：98億ユーロ

インド：3321億ルピー

米国：1094億ドル
日本：１兆6000億円

シンガポール：51億ドル
オーストリア：138億ドル

出典：Qlik社・accenture社, 2020,
データリテラシーによる人への影響

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まとめ：データサイエンスが重要な理由
・産業構造の転換期であり成長のチャンスがある・手段としてDXが必須でありデータ・AIの活用が重要

・データ活用人材の社会需要はとても高い

・海外でもデータ活用における生産性に課題がある
・日本のデータリテラシーは伸びしろが大きい

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02 産業界の現状

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産業界におけるDX推進状況
・・・
成功率は3%. 問題はすべて人材に起因.

3%

DX推進を阻害する５つの問題
・経営層のビジョンがない・担当者が役割を果たせていない
・既存システムの刷新に経営リスク※

97%

・ユーザ企業とベンダー企業の関係※
・DX人材の不足※IT人材の偏りが問題. 日本では70%がベンダーに所属. 米国では30%.

DXに成功している企業割合（2020, 経済産業省, DXレポート２）
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日本の企業
データ：中小企業庁, 中小企業白書 2022

企業数
大規模
1.1万
中規模
（0.3%） 53万（14.8%）

小規模
304.8万（84.9%）

製造業

中規模

小規模

従業員数

300人以下

20人以下

従業員数
小規模
1044万人（22.3%）

大規模
1459万人（31.2%）

中規模
2176万人（46.5%）

付加価値額
小規模35.7兆円（14.0%）

中規模
99.4兆円（38.9 %）

大規模
120.5兆円（47.1%）

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中小企業におけるDXの実態
出典：経済産業省, 戦略的基盤技術高度化・ 連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業) 2020

中小企業
360万社

AI認知100%

AI導入検討60%

・経営層の理解不足

AI導入済み3%

・予算がない （80%）
・人材がいない（20%）
・データがない（6%）

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マナビDXクエスト（DXQ）
デジタル人材育成プラットフォーム整備事業.

作成した教材のテーマはAIの主要応⽤分野を網羅

1

2
需要予測・在庫最適化

材料調達の最適化

5

5

6

データマーケティング

⼩売価格最適化

3

4

機械・施設の予知保全

不良個所⾃動検出による検品作業効率化

7
加⼯内容の図⾯解析による⾃動⾒積り
5
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SIGNATEは, 設立から現在まで３年間にわたり事業構想設計・教材開発・教育システムを運営.

世界初, 教師不在, オンライン完結.
受講者・企業
半年間でAI・データ分析プロジェクトの実践を経験.
参加費無料！
課題解決型DX人材育成事業「DXQ」（旧AIQuest）
要求定義

要件定義

実装検証

運用計画

総合提案

企業協働

仮想訓練

実地訓練

2000人

数百人・100社

R3年度受講者
満足度92%

R3年度企業
満足度100%

中小企業の予算・人材不足の解消とデジタル人材育成機会創出の同時達成
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価値が出せるデジタル人材
2020年の協働プロジェクト成果.

実践型教育によりデジタルマインドセットが形成
自発的に課題解決をすすめイノベーションを創出

中小企業は経営者と直接DXを推進できるところが魅力！

出典：プロポート社HP
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大企業の組織再編

分離

IT部門分離（80・90年代）
・ITはコアではない・外販する（SIer）
・給与を下げる

吸収

本体へ吸収（2020年代）
・ITはコア・コミュニケーション円滑化
・人材の積極採用

新設

デジタル子会社新設（2020年代）
・ITはコア・出島で特別扱い
・人材の積極採用Copyright © SIGNATE Inc. All Rights Reserved.

大企業の採用
中途採用は実力主義

直接採用・ジョブ型採用が加速
日本経済新聞社の調査
・2023年新卒採用において大企業※の約30%がデータ人材を別枠で採用

新卒も即戦力採用の傾向（※時価総額上位100社のうち29社）
・新卒から待遇を変える企業もYahoo：能力を認めた人材650万超も可能（一般400-500万）

ソニー：初年度から主任も可能（上から5番目/9段階役職）

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大企業の社内人材登用

松田さん・兒玉さん

2018年：500人参加・2000AIモデル応募

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両利きの経営

鉄道会社が内製のノウハウを蓄積し外販へ.

事業会社のデータサイエンティストは今後オススメです！
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業界知を集積・共有する流れ
一般社団法人金融データ活用推進協会（2022/6/22設立）Digital Design 平山 元清 委員長
８. データコンペ委員会 Japan
みずほ第一フィナンシャルテクノロジーズ 永山 恒彦 副委員長
金融業界横断データサイエンスコンペを開催し、誰でも定量的に実力が評価・認定されるイベントを企画。金融業界の魅力を発信し、地方の理系学生、プログラミングに関心のある銀行マン、他業界のデータサイエンティストが輝ける場を提供。協会の象徴的なイベントとして、協会の全会員が一体となって開催する。
当協会＋運営金融機関

会員マップ（10月10日時点、75社）
金融機関・官公庁・諸団体

パートナー企業

メガバンク

信託銀行

地銀・信金

ネット銀等

“金融データの魅力を発信”
証券・投信

金融業界横断データサイエンス
コンペ

コンサル

不動産

マーケティング

人材育成

Sier

保険

学生
カード

アナリティクスリース

データ・基盤他業界

スピンアウト

官公庁・諸団体＊ロゴ受領・掲載可否確認済みのものを掲載

コンペティション・教材開発/配信・データ活用スキルの標準化
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まとめ：データサイエンスが重要な理由
・日本企業のDXはなかなか進んでいない

・もっとも大きな課題はデジタル人材不足

・大企業の組織再編、採用手段・人事評価などが変革
・学生も専門的なデータ分析・AIスキル、実践的なデータスキルで就職に差がつく傾向

・入社後もデータ人材は登用・活躍が期待される

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03 求められるスキル

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成果が出せる人材
思考力

実行力

・目的設定能力・データ処理能力・課題抽出能力・仮説検証能力・問題認識能力・目標設定能力・データ読解能力・説明説得能力デジタルマインドセット
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デジタルマインドセットとは？
Digital Mindset
データやアルゴリズム、AIがどのように新しい可能性を切り開くのかを思い描けるようにする心構えや行動様式

DX推進にはデジタルスキルが不可欠だが、それだけでは不十分である。
社員がそのスキルを活用して新たな価値を創造しようという意欲が必要。
実践経験を積み実行力を上げるほど自信がつきデジタルマインドが高まる
出典：Harvard Business Review, 2022. “Developing a Digital Mindset.”
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現社会人のデータ実行力は？
データリテラシーを定量化し目標設定・教育効果測定・社内認定制度に活用

データリテラシーテスト
・データの加工・処理能力
・グラフの選択・解釈能力
得意・苦手スキルを計測.

全社規模のスキル分布を把握.

職種・業種等におけるスキルレベルを比較・可視化できます.

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新卒学生に求められるデータスキル
出典：株式会社SIGNATE「内定者・新入社員のデータリテラシー教育の現状調査レポート」

EXCEL等でデータを活用できるスキルとマインドが求められている
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企業人材育成からみる人物像
出典：総務省, AIネットワーク社会推進会議
三井住友海上のデジタライゼーション推進取組

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コンペティションと日本人の相性
Kaggle参加者が増加（サーベイ回答者数の推移）

・Kaggle Top100位で最も多いのは実は日本人（2021/12時点）

・1〜3位を独占なんてこともhttps://sinchir0.hatenablog.com/entry/2021/12/18/090325
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まとめ：データサイエンスが重要な理由
・思考力と実行力、やる気が重要

・実行力は新卒学生にも求められていく見通し
・実行力は高等教育・コンペ実践等で養成

・課題はDX文脈でのビジネス思考力の養成

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04 今後の展望

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国境がなくなる
海外人材雇用の壁がこわれつつある
言語・商習慣等の壁も弱くなりつつある

欧米
日本

BRICS・アジア
データ：Business Over Broadway
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Web3.0

まだどうなるかはわからないが、データサイエンスがより重要に
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最後に：データサイエンスが重要な理由
・今は産業構造の転換期であり成長のチャンスがある
・企業は人材不足、データスキルが求められている・新卒学生にもデータスキルが求められる傾向

・今後は民主化の方向へ、データサイエンスは益々重要にデータサイエンスを学べば未来の可能性が確実に広がる
今、学ばないと…

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