速報

数理・データサイエンス・AI 人材ニーズ調査結果

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムでは、今後、高等教育機関におけるデータサイエンス・AI 教育の見直しを行う際に、産業界におけるデータサイエンス・AI 人材のニーズを正しく把握することが必要と考え、全国の民間企業を対象にアンケート調査を実施いたしました。
本調査は 2021 年 10 月 30 日〜 12 月 29 日、2022 年 2 月 15 日〜 3 月 15 日、及び 2022 年 12 月 8 日〜 2023
年 3 月 31 日の期間に実施しました。調査票は人事労務管理者層を対象とした A 票と若手中堅実務者層の B 票の二つからなり、A 票は 61 件、B 票は 81 件の回答を頂きました。本報告では A 票の分析結果を紹介します。
ご協力いただきました皆様に改めまして厚く御礼申し上げます。

シップで学生を受け入れることが可能かどうかを調査

現時点でのデータサイエンティストの採用率は高くはないが今後は増加することが予想されるしたところ（図 3）、受け入れ可能と回答した企業の割合
は 29.03% とデータサイエンティストを採用している回答をいただいた企業のうち、すでにデータサイエ企業の割合と同水準でした。企業にとっては短期的にンティストを採用している企業の割合は 30.65% でし

データ人材の確保が大きな課題になることが考えられた （図 1）。データサイエンティストの採用活動を行っます。ているかどうかを調査したところ （図 2）、採用活動をまた、データサイエンティストを採用している企業（19行っていると回答した企業の割合は 41.95%、これか社）に対し、データサイエンティストをどのように活用しら採用活動を行うことを検討していると回答した企ているかを調査したところ ( 図 4)、商品・サービスの開発、業の割合は 45.16% だったことから、今後のデータサマーケティング戦略、経営戦略の立案、社内業務の効率

イエンス・AI 人材の採用は大幅に増加することが予想化、財務分析など、業務の内容は多岐にわたることがわかされます。一方、データサイエンス業務のインターンりました。

図1

データサイエンティストが社内にいますか

図3

データサイエンス業務のインターンシップを実施し、学生を受け入れることは可能ですか

3.23%
29.03%

30.65%

63.13%

図251.61%

いる
いない
わからない

16.13%

データサイエンティストの採用行動を行っていますか

図4

12.90%

未回答

データサイエンティストをどのように活用することを意図していますか

商品やサービスの開発

41.94%

行っている
これから行うことを検討してる
45.16%

可能である
可能でない
わからない

3.23%

73.68%

マーケティング戦略

68.42%

経営方針の検討

68.42%

社内業務の効率化

57.89%

会計情報の分析

行う予定はない26.32%

その他

21.05%
0%

12

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

数理・データサイエンス・AI 人材ニーズ調査結果（速報）

図7

データサイエンス業務は増加傾向にあるのに対し、データサイエンス・AI 人材は不足気味

採用に当たり、以下のようなデータ分析・利活用に関する大学外での活動経験をどの程度評価しますか

企業等でのPBL

企業活動に係るデータ活用の状況に関して、データサ

データサイエンスコンテスト

イエンティストを必要とする業務が増えているかを調査した結果、「かなり増えてきている」と回答した企業の割

アイデアソン

合は 14.52%、「増えてきている」と回答した企業の割合は高く評価する評価する53.23% でした（図 5）。また、「社内にデータサイエンティどちらとも言えないハッカソン

ストが不足していますか」という設問に対して、「かなり評価しない0%20%40%60%80%活動を知らない100%不足している」とする回答した企業の割合は 27.42%、「やや不足している」と回答した企業の割合は 37.10% でした

データサイエンス・AI 関連の資格・検定の取得が採用の（図 6）。この結果から、7 割近くの企業ではデータサイエ際にどの程度評価されるかを調査したところ（図 8）、「高ンス業務が増加する一方で、いまだにデータ人材不足をく評価する」または「評価する」と回答した企業の割合は実感していることがわかります。

「基本情報処理技術者試験」と「IT ストラテジスト」では

図5

50% 強、「統計検定」、「IT パスポート」、「データサイエン

データサイエンティストを必要とする業務は増えていますか

ティスト検定」、「G 検定」では 40% 強となりました。一
方、現時点でデータサイエンス・AI 関連の資格・検定の取8.06%
11.29%

得が処遇（給与）にどの程度反映するかについても調査し14.52%たところ（図 9）、「反映している」と回答した企業の割合はいずれの資格・検定でも 10% 未満、「反映する」か「反映す12.90%

53.23%

図6

ることがある」と回答した企業の割合はいずれの資格・検かなり増えてきている
増えてきている
それほど増えていない

定でも 30% 以下という結果でした。

増えていないわからない

図8

採用に当たり、資格・検定等をどの程度評価しますか

統計検定

社内にデータサイエンティストが不足していますか

高く評価する
評価する

ITパスポート

24.19%

どちらとも言えない

ITストラテジスト基本情報
技術者試験

27.42%

評価しない
検定を知らない

QC検定
DS検定TM

かなり不足している
やや不足している
十分にいる

9.68%
1.61%
37.10%

G検定
日商PC
検定試験

必要としていない
わからない
図9

データサイエンス・AI 関連の課外活動での実績や資格の取得も採用の際の評価対象に

0%

20%

40%

60%

80%

100%

処遇に資格・検定等をどの程度反映していますか
統計検定

反映している
反映することもある

ITパスポート

反映していない

ITストラテジスト
基本情報
技術者試験

学生の大学外におけるデータ分析・利活用に関する活動経験が採用の際にどの程度評価されるかを調査したと検定を知らない

QC検定

ころ（図 7）、「高く評価する」または「評価する」と回答した

DS検定TM

企業の割合は「企業等での PBL」と「データサイエンス・コ

G検定
日商PC
検定試験

ンテスト」で約 60%、「アイデアソン」と「ハッカソン」は50% 弱という結果になりました。
130%

20%

40%

60%

80%

100%

数理・データサイエンス・AI 人材ニーズ調査結果（速報）

今後、企業がデータサイエンティストの採用を増やし社員研修や社員のデータリテラシーのリカレント教育で大学との連携が望まれているていく中で、データサイエンス関連の課外活動の実績や、資格・検定の取得の採用の際や処遇への評価はより高くなっていくであろうと考えられます。

データリテラシーの修得に関する社内研修のための制度を用意しているかどうかを調査したところ、「用意がある」と回答した企業の割合は 16.1%、「用意はないが、今後企業が社員に求めるデータリテラシーやスキルはモデルカリキュラムでカバーされている用意する予定」と回答した企業の割合は 38.7% でした（図12）。半数以上の企業が、自社の社員のデータ人材育成に興味をもっていることがわかります。

コンソーシアムが作成したモデルカリキュラム（リテラシーレベル・応用基礎レベル）の認知度を調査した

図 12ところ、「内容を知っている」と回答した企業の割合はデータリテラシーに関する社内研修のための制度を用意していますか16.13%、「名前だけ知っている」と回答した企業の割合は20.97% となり（図 10）、現時点ではコンソーシアムの活動

22.58%

やモデルカリキュラムに対する認知度は必ずしも高いも16.13%のではないことがわかりました。一方、社員（新規採用社員を含む）がデータリテラシーとしてもつべきであると考える知識やスキルについて調査を行ったところ、図 11のような結果が得られました。これを見ると、社員に対22.58%

38.71%

してリテラシーレベル、応用基礎レベルのスキルセットの修得を望む企業が多いことがわかります。

用意がある
今後用意する予定
今後も用意する予定はない

図 10 モデルカリキュラムについてご存じでしょうかわからない

16.13%

また、社員（新規採用社員を含む）のデータリテラシー
62.90%

図 11

に関するリカレント教育について、高等教育機関に期待内容を知っている20.97%

名前だけ知っているすることを自由記入でご回答いただき、次のようなご意知らない見をいただきました。

社員がデータリテラシーとしてもっておくべき知識やスキルはなんでしょうか11

機械学習の基礎

16アルゴリズム・プログラミングの基礎採用する社員社員

1622
29

数学 統計の基礎
データの保護 セキュリティの基礎24

データ・AI関連の法規・モラル・倫理
個人情報保護

41

16833
23

小規模データの集計･加工スキル

26

不適切な可視化や集計に騙されない知識

22

36

3535

定量的に比較をするスキル

23

データ・AI利活用の技術に関する知識
14●

補助金などを利用した低価格の教育コースを開催
してほしい

●

欧米並みの水準に追いつく社会人向けの教育プログラムを用意してもらいたい●

企業実態に即する、実践的なデータ利活用の指導教
育をしてもらいたい●

データ分析のために必要な「基礎数学」や「機械学習の理論」、また、「最新のテクノロジー」に関する大学のプログラムを利用したい●

既存の法律の基礎知識、AI 利用時の著作権等の取り扱い状況についての教材を利用したい●

働いている人でも通って勉強しやすいように、夜間・休日の教育プログラムを用意してほしい

40

37

データから現象の背景を理解する知識

オンデマンド教材を利用したい

29
26

データの可視化のスキル

AIを活用したビジネスサービスの知識32●47363814数理・データサイエンス・AI 人材ニーズ調査結果（速報）

この結果を見ると、企業側にはデータサイエンス・AI 人が得られました（図 13）。個人情報の取り扱いが困難であ材の育成にあたって、高等教育機関の教育資源の利活用、ることがこれら低い割合の主たる理由と考えられます。

実践的なデータ利活用のための教員による伴走支援を求

その一方で、「今後、高等教育機関における数理・データサめる声があることがわかります。今後、高等教育機関でイエンス・AI 教育に授業への協力などの形で連携をしたい

は、データサイエンス・AI 関連の教育資源が蓄積していくと思いますか」という設問に対しては、「連携したい」と回中で、社会人を対象としたリテラシーレベルのリカレン答した企業の割合は 41.94% で、比較的多くの企業が何らト教育や、データ人材育成を通じた企業との連携のありかの形で高等教育機関のデータサイエンス・AI 教育に協力方についても検討していく必要があると思われます。

したい考えをもっていることもわかりました（図 14）。高等教育機関の数理・データサイエンス・AI 教育において、企業の力を借りるべき場面がリテラシーレベルや応用基礎

高等教育機関におけるデータサイエンス教育には実践的なスキルを求める声が多い

レベルの教育なのか、卒業間際の社会への接続の場面なの高等教育機関におけるデータサイエンス・AI 教育につ深刻化する現状からすると、企業の力も借りたデータサイいての意見を自由記入でご回答いただき、次のようなご

エンス・AI 人材育成のあり方を模索していくことは、今後意見をいただきました。のコンソーシアムの大きな課題と考えられます。

かなど、議論すべき問題はあるものの、教員不足の問題が

図 13●

学生により実践的なデータ経験があると採用しやすい●

企業と連携したインターンシップなどの実施してもらいたい●

データ分析の目的設定の重要性と、課題を解決するためにデータ分析を使うという経験があることが望まれる●

データサイエンスに関する魅力提供の機会を増やして欲しい●

政府は 19 年 6 月策定の「AI 戦略」で、25 年までに全ての学生（年約 50 万卒）がデータサイエンスの初級レベルを習得するという KPI を達成していただきたい

貴社が保有されるデータのご提供について、前向きにご検討いただくことは可能でしょうか
1.61%

8.06%

48.39%
41.94%

可能
条件付きで可能
不可能
わからない

図 14

大学・短大・高専における数理データサイエンス教育に授業への協力などの形で連携をしたいと思いますか

この結果を見ると、高等教育機関のリテラシーレベル、応用基礎レベルの教育においても、課題設定力や、データの利活用を通した課題解決力の涵養が社会に求められて41.94%54.84%いることがうかがえます。

3.23%

高等教育機関のデータサイエンス教育における企業との連携の可能性

連携したい

高等教育機関におけるデータサイエンス教育では、実わからない

連携したいとは思わない

課題、実データを教材にした PBL による演習が有効であると考えられています。そこで、各企業が保有している

本報告は、コンソーシアム調査研究分科会の監修で作データの高等教育機関への提供の可否について調査をし成をしましたが、集計・分析の作業には金松氏（京都大学たところ、「可能」と回答した企業の割合は 1.61%、「条件大学院情報学研究科修士課程 1 年）
、小山真一氏（京都大付きで可能」と回答した企業の割合は 8.06% という結果

学大学院情報学研究科修士課程 1 年）の協力を得ました。
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