８thシンポジウム

2021年度スキル定義委員会活動報告
2021年度版スキルチェック＆タスクリスト公開

2021年11月16日
一般社団法人 データサイエンティスト協会

スキル定義委員会

パネリスト紹介
安宅 和人

慶應義塾大学SFC教授 / ヤフー株式会社CSO

孝忠 大輔

日本電気株式会社 AI・アナリティクス事業部 事業部長代理

菅 由紀子

株式会社Rejoui 代表取締役社長

高橋 範光

株式会社ディジタルグロースアカデミア 代表取締役社長

森谷 和弘

データ設計事務所 代表 / データアナリティクスラボ株式会社CTO

佐伯 諭

一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会副委員長
他 スキル定義委員会メンバー
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アジェンダ１．スキル定義委員会の活動-スキル定義委員会とは？
-主な活動紹介
２．スキルチェックリスト ver.4 公開（本日公開）

３．2021年度版データサイエンス業務のタスクリストアップデート（IPAとの協働作業）
４．第1回データサイエンティスト検定実施報告

５．ディスカッション

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4

スキル定義委員会とは・・・
そもそもの「データサイエンティスト協会設立の目的」
設立時の状況

設立の目的

・バズワードである「データサイエンティスト」という言葉の定義が欠落

・この新しいデータプロフェッショナル（「データサイエンティスト」）に必要とされるスキルセットを定義する・雇い主側の期待に雇われる側のスキルセットが合致しないケースが増加

・スキル育成と評価のための軸・基準を作る

・若い才能たちが、自分達をどう訓練し、スキルを身に着けていくべきかわからない

・このデータプロフェッショナルのみなさんが相互に接し、やりとりできるオープンな環境を提供する
・社会との対話を行なう

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３つのスキルセット

ビジネス力(business problemsolving)

データサイエンス(data science)

課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

データエンジニアリング(dataengineering)

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

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6データサイエンティストとはデータサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出す
プロフェッショナル* ここで「ビジネス」とは社会に役に立つ意味のある活動全般を指す
資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

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スキルレベル

デー
タサイエン
ティ
ス
ト

スキルレベル目安

シニア・
データサイエンティスト• 業界を代表するレベル• 産業領域全体• 複合的な事業全体

フル・
データサイエンティスト• 棟梁レベル• 対象組織全体

アソシエート・データサイエンティスト• 独り立ちレベル• 担当プロジェクト全体• 担当サービス全体

アシスタント・
データサイエンティスト• 見習いレベル• プロジェクトの担当テーマ

データ使い
一般
人

対応できる課題

数理・データサイエンス・AI
モデルカリキュラム
応用基礎レベルリテラシーレベル• 賢くデータを器用に使える人• 担当業務

普通の人• 特になし資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

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スキル定義委員会の活動

2014 データサイエンティストの人材像、ミッション、スキルカテゴリ、スキルレベルの定義発表

2015 データサイエンティストに必要とされるスキルを「データサイエンティストスキルチェックリスト」とし、ver.1を公開
 「データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について2015年版を発表

2016

 スキルチェックの普及活動、各種コンテンツの取材/発信2017 2017年度版スキルチェックリスト作成ver.2、タスクリスト作成ver.1(IPA協働）2018 スキルチェックの普及活動、各種コンテンツの取材/発信2019 DS活動普及のためのPRやスキルチェックの普及活動
 2019年度版スキルチェックリスト作成ver.3、タスクリスト作成ver.2（IPA協働）2020 データサイエンティスト検定のスコープ決め、問題策定などの準備
 スキルチェックリスト/タスクリスト概説発表（IPA協働）2021

 2021年度版スキルチェックリスト作成ver.4、タスクリスト作成ver.3（IPA協働） 第1回データサイエンティスト検定 9月実施

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スキル定義委員会の風景

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10

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11アップデート内容のハイライト
全体

ビジネス

■モデルカリキュラムとの整合性の調整。★１スキルやカテゴリ・サブカテゴリ名称の大幅見直し■AI活用や機械学習のシステム運用、アルゴリズム、それに伴う倫理課題に関するスキル追加■ライブラリ活用やクラウドサービスの一般化に伴うスキルの更新。特に、★１スキルの相対的増加■AI活用時のビジネス視点を強化「AI活用検討」、「AI-ready」サブカテゴリを追加「データ倫理」を「データ・AI倫理」に変更■プロジェクトの多様なフェーズに対応するスキル
データ入手、PoC、サービス維持/完了時スキル■DSから「分析アプローチ」スキル移設■マネジメントスキルをプロジェクトと組織に2分割■基礎数学の重要性見直し
対数・指数や集合に関するスキル追加
データ ■学習と予測カテゴリの明確化、潮流への対応
サイエンス 機械学習や強化学習を「学習」スキルへ集約
敵対的サンプル、深層学習メリット、精度低下
学習と予測の★１を増加■近年、重要度の増したスキル項目追加
因果推論、標本抽出、自然言語、画像認識
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■新規カテゴリ「AIシステム運用」を追加「ソース管理」「AutoML」「MLOｐｓ」「AIOps」
データ ■環境構築技術等、技術トレンドへの対応
エンジニア ノーコード・ローコード、クラウドマネージドサービス、コンテナ技術、認証、ゼロトラストなど
リング■リテラシーレベルのプログラミングスキル追加■HadoopやScala、GPUなど一般化技術の一部削除

タスクリスト■全体としては大きな変更はなし■AI倫理やプライバシー課題に対応するタスク追加「コンプライアンス・倫理・権利の確認」タスク追加
ユーザデータの扱いやアルゴリズム活用のモニタリング■開発、運用時に重要度が増したタスクを追加
UI/UX開発、分析モデルモニタリング、プロジェクト要否や終了の判断タスク■文言更新：自然言語処理、画像・映像認識、音声認識
12

スキル表

★★★

棟梁レベル (フル)★★

一人前レベル

項目数

データサイエンス

エンジニアリング2015 2017 2019 2021

2021

5871

68
546462

ビジネスレベル計

2021

2021

37 39 423744384247

139 148 149

146

90 121 120

4352 636549424956

160 184 232

2416739

38 395730202228

123 125 149

185

123 100 113 131

422 457 528572(アソシエート)★

見習いレベル86

100(アシスタント)

領域計

180 228 271 282

119 129 144 159

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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13

スキル領域の広がり①データサイエンス

Ver.3

2019年版

分析プロセス
データ
課題解決

解析技術

非構造化
データ処理

意味合いの抽出・洞察

データの理解・検証
探索的23
Staticサンプリング 5

機械学習技法データ加工

4

Dynamic予測

23

グルーピング 12

時系列分析

9

性質・関係性の把握 15
パターン発見 3
グラフィカルモデル 4
データ可視化

シミュレーション/データ同化 5

15

検定/判断 7

4

言語処理16

基礎技術
資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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基礎数学

39

最適化

938

画像・動画処理 10
音声/音楽処理 6
24
14

スキル領域の広がり
Ver.4

データ
課題解決

解析技術

①データサイエンス
意味合いの抽出・洞察

データの理解・検証
探索的

2021年版

25
Dynamic

Staticサンプリング 5

グルーピング

データ加工

性質・関係性の把握

推定・検定

14
7

パターン発見

予測

20

学習

49

時系列分析

8

12
22

シミュレーション・データ同化

4

最適化

データ可視化
非構造化
データ処理

自然言語処理基礎技術
資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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16
基礎数学

3

938
画像・映像認識

12

音声認識

6
27
15

5

アップデートの詳細と例①データサイエンス② 「因果推論」のサブカテゴリ昇格① 「基礎数学」の拡充
2019年版

2021年版

基礎数学

2019年版

基礎数学

性質・関係性の把握

統計数理基礎

統計数理基礎線形代数基礎線形代数基礎

微分・積分基礎

微分・積分基礎

性質関係性の把握

グラフィカルモデル

集合論基礎

グラフィカルモデル

学習

学習
回帰・分類

機械学習

評価

深層学習

評価のためのデータ分割やリークに関する理解、精度モニタリングとリモデルなど機械学習と関係の深いスキルを移動

性質・関係性の把握
性質関係性の把握
グラフィカルモデル
因果推論④ 近年の技術動向を反映③ 「予測」と「学習」のスキル配置
予測

2021年版

因果推論スキルをサブカテ化しつつスキルを追加し、関連の深いグラフィカルモデルを移動

強化学習

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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・深層学習におけるAttention/Transformer
・機械学習におけるデータドリフトとモニタリングなど

その他
・一般化線形モデル、一般化線形混合モデルに関するスキル追加
・分析プロセスのカテゴリをビジネス力に統合
・映像認識のトラッキングに関するスキル追加
・基礎的なカテゴリを上位に配置
・学習のサブカテゴリ名見直し（例：画像処理->画像認識）など

スキル領域の広がり②エンジニアリング

守る技術

実装技術

2019年版

ITセキュリティ

データ
収集
18

データ
構造
11

基礎技術

データ
蓄積
18

16

データ
加工
14

データ
共有
15

環境構築

28

プログラミング

24

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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17

スキル領域の広がり②エンジニアリング

防御

実装・運用

2021年版

ITセキュリティ

データ
収集
19

データ
構造
11

基礎

データ
蓄積
17

19
データ
加工
15

データ
共有
15

AIシステム運用

10

環境構築

30

プログラミング

23

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
Copyright © 2021 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

18アップデートの詳細と例②エンジニアリング① 環境構築クラウド技術の拡充 → クラウド構築の簡易化
2019年版③ 新技術
エンジニアとして注目すべき新技術

2021年版

オンプレミスオンプレミス

クラウド

クラウド

通信技術

５G、LPWA

設計手法

マイクロサービス

自動化技術

AutoML、 AIOps、RPA

仮想化（コンテナ）
マネージドサービス

② 新カテゴリ「AIシステム運用」追加④ 重要スキル強化

AIシステムを運用するために必要なスキルプログラム開発

MLOps
開発したAIモデルのライフサイクル管理

モデル作成→モデルの評価→デプロイ→学習データの更新→モデル再学習
資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
Copyright © 2021 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

セキュリティ

オブジェクト指向言語
外部API活用
テスト技法（ホワイトボック
ス・ブラックボックステスト）

認証（OAuth）
シングルサインオン（SAML）
ゼロトラストスキル領域の広がり③ビジネス

2019年版

Ver.3

ビジネス
課題解決

データ
課題解決

着想・デザイン 7

活動マネジメント

30

事業への実装8

契約・権利保護

9

課題の定義

17

データ入手

3

分析評価
3

ビジネス観点のデータ理解

6

論理的思考

16

行動規範

15

基礎能力

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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20

スキル領域の広がり③ビジネス

2021年版

Ver.4

PJマネジメント
ビジネス
課題解決

データ
課題解決

着想・デザイン 10

基礎能力

26

組織マネジメント

9

事業への実装7

契約・権利保護

8

課題の定義

アプローチ
設計 16
11

データ理解

論理的思考
行動規範

分析評価
4
6
18

16

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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21アップデートの詳細と例③ビジネス③ アプローチ設計①行動規範
データ・AI倫理として、意図的な悪用やディープフェイク、リバースエンジニアリングなどへのリスク対処を追加

2019年版

2021年版

行動規範

行動規範

ビジネスマインド

ビジネスマインド

データ倫理

データ・AI倫理

コンプライアンス

コンプライアンス

DX課題などでの入手困難なデータを確保し、分析可能な環境を構築するスキルを追加。DS領域からモデル作成イメージのスキルを移管

2019年版

課題の定義

プライバシーバイデザインなどを考慮したサービスデザイン力、学習済みモデルやライブラリの適用検討スキル追加

2019年版

2021年版

着想・デザイン着想・デザイン

着想
デザイン

着想
デザイン

開示・非開示の決定

AI活用検討資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議

開示・非開示の決定

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課題の定義

KPI

KPI

スコーピングスコーピング

価値の見積もり

価値の見積もりアプローチ設計②着想・デザイン

2021年版

データ入手
データ入手

アプローチ設計
データ入手
AI-Ready
アプローチ設計

その他•
活動マネジメントのスキルカテゴリをPJマネジメントと組織マネジメントに分割・変更•
ビジネスマインドとして、時代の変化に柔軟に対応し行動するスキルを追加•
ドキュメンテーションに出自や引用元についての適切な判断を追加•
稼働管理や監視など、サービス維持スキルを追加•
契約内容に応じたデータの削除や、完了処理スキルの追加 など
22

必須スキルの項目について

データサイエンス

エンジニアリング

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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ビジネス委員会内での議論ポイント■必須になりそうでならなかったスキル【DS 学習 機械学習 ★★】予測モデルにおけるリークとは何か、それがもたらす問題について説明できる【BZ データの理解・検証 俯瞰・メタ思考 ★】データが生み出された背景を考え、鵜呑みにはしないことの重要性を理解している【BZ データの理解・検証 意味合いの抽出、洞察 ★】分析結果を元に、起きている事象の背景や意味合い（真実）を見抜くことができる【DE AIシステム運用 ソース管理 ★】GitやSubversionなどのバージョン管理ソフトウェアを活用して、開発した分析プログラムのソースをリポジトリに登録しチームメンバーと共有できる■毎回議論して、ついに必須化【DE データ蓄積 クラウド ★】クラウド上のストレージサービス（Amazon S3、Google Cloud Storage、IBM Cloud Object Storageなど）に接続しデータを格納できる
資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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委員会内での議論ポイント■新規追加したスキル【BZ 論理的思考 ドキュメンテーション ★】データの出自や情報の引用元に対する信頼性を適切に判断し、レポートに記載できる【BZ 着想・デザイン AI活用検討 ★★】直近の世界的なAI倫理やプライバシー保護情勢を考慮し、担当事業における適切なデータ・AI活用を検討できる【BZ 着想・デザイン AI活用検討 ★】弱いAI・強いAI、特化型AI・汎用型AIの違いを説明できる■削除したスキル【DE データ蓄積 分散技術分散処理 ★★】環境のディストリビューションを導入できる（Hortonworks、CDHなど）【BZ コンプライアンス ★】仮名化と匿名化の違いを理解しており、適切な方法で匿名加工情報を扱うことができる

資料：データサイエンティスト協会スキル定義委員会討議
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今後の公開予定

シンポジウム直後

本日の講演資料を協会HPからダウンロード可能に

11月19日（予定）

データサイエンティスト協会HP、IPAサイトで公開
・スキルチェックリスト ver.4
・タスクリスト ver.3

2022年1月目途

・概説書のアップデート IPAサイト、協会HPからお知らせ
https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf

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今後の公開予定
公開予定のExcel：色々変わりましたのでどのスキルカテゴリにどんなスキルの増減があるかをまとめたシートを作りました

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タスクリストとはITSS+ データサイエンス領域のタスクリストとして2017年4月に公開
Phase I分
析組プ
みロ込ジ
みェ
後クのト
業の務立
設ち
計上
げと

Phase II
構造化
データ加工
データの作
成と収
集＋解析用
データ準備

Phase IV

Phase III

データ解析
（予測・パターン発見・最適化等）

評
価

データ可視化
非構造化
データ処理

業
務への組
み
込
みと
評
価

https://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/itssplus.html
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2021年度版タスクリスト（ver.3）
ITSS+ データサイエンス領域のタスクリスト
Phase1

Phase2

分析企画

分析プロジェクトの立ち上げ

組み込み後の業務設計

アプ
デローー
タ
収チ
集設
計と構造化
データ処理

Phase3

主な流れ
フィードバック

Phase4

業務への組み込み

データ解析

評価

非構造化
データ処理

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データ可視化

業務評価と改善

改定の要点整理と背景、理由
 データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.4に合わせて文言反映（自然言語処理、画像・映像認識、音声認識、など）
 ＡI倫理や個人情報、プライバシーの重要性を踏まえ、法令/ガイドラインを確認するタスク、ユーザデータの取り扱いに関するタスク、データ運用およびアルゴリズム活用をモニタリングするタスクなどを追加
 UI/UXの重要性を踏まえ、分析結果を業務で活用するためのユーザインタフェースを開発するタスクを追加
 MLOpsなど分析モデルを運用するシステムが増えている背景を踏まえ、分析モデルをモニタリングする仕組みを構築するタスクを追加
 Phase4に新プロジェクトの要否を判断するタスクおよびプロジェクト終了時のタスクを追加

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タスクリスト詳細

Phase１
Phase1
分析プロジェクトの立ち上げ

分析テーマの検討

前提条件の明確化

業務設計(No1 - No4)

(No5 - No6)

(No17 – No20)

目標の明確化アーキテクチャ設計(No7 - No8)

(No21 – No22)

プロジェクトに関連する法令/ガイドラインを確認するタスクを追加組み込み後の業務設計

推進体制設計環境整備(No9 – No12)(No23 – No27)

コンプライアンス・倫理・権利の確認(No13 – No14)

計画の承認(No15 - No16)

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Phase

分析企画

2
分析PJに必要な情報共有/PJ管理環境を整備するタスクを追加

タスクリスト詳細

Phase２Phase2

Phase

アプローチ設計とデータ収集

構造化データ処理

アプローチ設計

データ加工(No28 – No32)(No36 – No38)

入力変数データと目的変数データの作成 (No42 – No43)

データ収集

データ利用環境の構築

データの準備(No33 – No35)(No39 – No41)(No44)

1

方針検討(No83)

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自然言語処理 (No84 –No91)
画像・映像認識 (No92 – No100)
音声認識 (No101 – No107)
スキルチェックリストVer4対応
画像・映像認識のタスクの中に画像分類、画像生成を追加

Phase

非構造化データ処理 （Phase3を含む)

3タスクリスト詳細

Phase３Phase3

データ集計、抽出(No45 – No46) 性質・関係性の把握(No47 - No51)
検定・推定(No52 – No54) 予測(No55 –No59) グルーピング(No60 – No61)
パターン発見(No62 – No65) 最適化(No66 – No68)
シミュレーション(No69 – No70)
性質・関係性の把握のタスクの中に因果推論を追加
予測のタスクの中に判別分析を追加

モデル評価

データ可視化2(No71 – No74)

2軸チャート化(No75) 多次元の可視化(No76)
関係性の可視化(No77) 地図上の可視化(No78)
挙動・軌跡の可視化(No79 – No80)
ダイナミックな可視化(No81) リアルタイム可視化(No82)

分析評価(No111 – No114)

分析評価のタスクの中に効果検証を追加

2

1

Phase

可視化の企画とデータ収集(No108 – No110)

Phase

評価
Phase

Phase

データ解析

4
非構造化データ処理 （Phase2を含む)
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タスクリスト詳細

Phase４

ユーザインタフェースを開発するタスク、分析モデルをモニタリングする仕組みを構築するタスクを追加

Phase4Phase

業務への組み込み

業務評価と改善

システム設計分析運用(No115)(No125 - No129)

システム構築組み込み結果の評価(No116 - No122)(No130 – No132)

業務適用

データ分析結果活用による業務改善(No123 - No124)(No133 – No135)

3

データ運用およびアルゴリズム活用をモニタリングするタスクを追加
新プロジェクトの要否を判断するタスクおよびプロジェクト終了時のタスクを追加
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ビジネス上の効果の把握とさらなる改善(No136 – No140)

ユーザデータの取り扱いに関するタスクを追加

Phase2Phase1

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36

データサイエンティスト検定始動！その理由とは・・
アカデミアからの要望

AIやDXに代表される社会的潮流と実践できる人材の見極め

実務家が集うDS協会自身が感じている課題と責務

大学でのデータサイエンスの必修化

産業界でDSが活躍する場の広がり＆役割の広がり

DSに求められるスキル定義の一層の明確化とその普及

データサイエンティストのスキル・知識を身につけていることを証明する一定の基準が必要

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37データサイエンティスト検定とは？
アシスタント・データサイエンティスト（見習いレベル：★）と数理・データ
サイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開している数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムを総合し、実務能力と知識を有することを証明する試験

検定概要

検定の範囲と対象
・データサイエンティスト初学者やこれから目指すビジネスパーソン
・データサイエンティストに興味を持つ学生＋
リテラシーレベルのモデルカリキュラムの内容■受験資格特になし■実施概要

選択式問題、CBT方式（全国）■試験期間2021年9月11日～30日■申込期間～8月29日（日）■参考書籍や対策講座
9月上旬に順次出版、公開
DS協会HPより

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38データサイエンティスト検定実施報告
実施報告

第一回データサイエンティスト検定■受検者数約1400人■合格者数927人■合格率約66％■合格ラインの目安

正答率80％

合格者の方には・デジタルバッジ・認定証・特製ステッカー送付予定

来年の試験は2022年春、秋2回を予定
今回発表したスキルチェックリストVer.4に基づき、試験問題を刷新しますので、上記合格率、合格ラインは参考値です

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39

デジタルリテラシー協議会の発足とDi-Lite
デジタルリテラシー協議会

より良い社会(Society5.0)の創出に向け、「デジタルを作る人材」だけでなく「デジタルを使う人材」の育成が重要になってきています。デジタルリテラシー協議会は、現代におけるビジネスパーソンのデジタルリテラシー「Di-Lite(ディーライト)」の整備と社会標準実装を目指し、官民連携の会議体として設立されました。当協議会は、情報発信や啓発活動を通じて、社会全体のリテラシーレベルを向上し、日本の産業力強化に貢献します。

参画団体

経済産業省

デジタルリテラシー協議会が定義する、全てのビジネスパーソンが持つべきデジタル時代の共通リテラシー

DiLiteHPより
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ご清聴ありがとうございました！
来年もよろしくお願いいたします

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