2019 年 10 月 30 日
プレスリリース
報道関係各位
一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.3」および「2019 年度版 データサイエンス領域タスクリスト」を発表

このたび、データサイエンティスト協会 スキル定義委員会（委員長：安宅 和人、副委員長：佐伯 諭）
は、10 月 17 日（木）に開催した「データサイエンティスト協会 6th シンポジウム」内において発表した、データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の第 3 版を公開いたしました。
本内容は、2017 年に第 2 版として公開した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」および「スキルチェックリスト」を、現在のビジネス環境や実態にあわせて全面的に見直したものです。改定のポイントは大きく以下の通りです。
＜全体＞
 進化を続ける機械学習、深層学習時代に対応した項目の見直し・追加
 広範囲かつ横断的なデータ利活用実務に対応した分析環境構築、着想・デザイン、セキュリティ、コンプライアンスに関するカテゴリ変更や項目の追加
 各領域のカテゴリと項目の見直しや領域をまたがるスキル項目の明示化
 全体として 457 項目から 528 項目へ＜個別＞

DS：データサイエンス領域

DE：エンジニアリング領域 BZ：ビジネス領域

 DS「統計数理基礎」を「基礎数学」とカテゴリ名変更。線形代数や微積分項目を追加
 DS「予測」関連カテゴリを「回帰/分類」「前処理」「モデル設計」「評価」へと再分類、精緻化 DE クラウド環境を用いた分析環境構築スキルの追加
 DE セキュリティ関連項目の強化（例：個人情報や GDPR 等を考慮したデータ管理スキル）
 DS＆DE 近年の技術動向の反映（例：p 値限界、特徴量エンジニアリング、DL ライブラリ活用）
 BZ 分析プロジェクトの初期段階での実務スキルを強化「着想・デザイン」「契約・権利保護」等
 BZ 事業実装に関連するカテゴリ「事業への実装」「分析評価」の見直し、追加

1

また、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が定める「ITSS+（プラス）」の「データサイエンス領域」において、2017 年 4 月に当協会と共同で発表した「タスクリスト」の更新も実施し、「2019 年度版 タスクリスト」もあわせて発表しました。
本タスクリストは、各スキル要件がどのようなプロセスに必要とされるかを整理した、横断的な内容で、IT スキル標準（ITSS）の新領域「データサイエンス領域」にて採用された「スキルチェックリスト」を補完するものとなっています。プロセスの全体観と必要なスキル項目がセットで明確化されることを通じ、より一層、習得、スキルの利活用に向けた道筋が明確化することを期待しております。
スキル定義委員会は、2014 年に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」、2015 年に「データサイエンティスト スキルチェックリスト」、2016 年に 422 のスキル項目がインターネット上でセルフチェックできるウェブサイト（*1）を立ち上げるなど、データサイエンティストという新たな職種が健全に成長をするための環境整備に取り組んでまいりました。
なお、セルフチェックができるウェブサイトは今回の改定に合わせ、本年 12 月に更新する予定です。
・「スキルチェックリスト ver.3」は、以下よりダウンロードいただけます。
URL：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf（参考）「スキルレベル」新旧比較：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skilllevel_cps.pdf「スキルチェックリスト」新旧比較：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_cps.pdf
・「データサイエンティスト協会 6th シンポジウム」での「スキル定義委員会発表資料」は、以下よりダウンロードいただけます。
URL：http://www.datascientist.or.jp/symp/2019/pdf/1115-1155_skill.pdf
・IPA から発表されたデータサイエンス領域のタスクリストは、以下よりダウンロードいただけます。
URL：https://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/itssplus.html（*1）http://www.datascientist.or.jp/dssjournal/ds_skillcheck/2＜ご参考情報＞【データサイエンティストのスキルレベル】

Senior
DataScientist
業界代表レベル

ビジネス力

データサイエンス力

データエンジニアリング力（business problem solving）（data science）（data engineering）

・業界を代表するデータプロフェッショナルとして、組織全体や市場全体レベルでのインパクトを生み出すことができる-対象とする事業全体、産業領域にお・業界を代表するデータプロフェッショナルとして、データサイエン
スにおける既存手法の限界を打ち破り、新たに課題解決可能な領域を切り拓いている-既存手法では対応困難な課題に対す・業界を代表するアーキテクトとして、データサイエンス領域で行おうとしている分析アプローチを、挑戦的な課題であっても安定的に実現できる-複数のデータソースを統合した例外る新規の分析アプローチの開発・実践・横展開-高難度の分析プロジェクトのアプローチ設計、推進、完遂能力的規模のデータシステム、もしくはデータプロダクトの構築、全体最適化-技術的限界を熟知し、これまでにない代案の提示・実行

ける課題の切り分け、論点の明確化
・構造化-新たなデータ分析、解析、利活用領
域の開拓-組織・会社・産業を横断したデータコンソーシアムの構築、推進-事業や産業全体に対するデータ分析を核としたバリューチェーン創出などなどなど

Full
DataScientist
棟梁
レベル

・生み出す価値にコミットするプロフェッショナルとして、データサイエンティストとは何かを体現したビジネス判断、課題解決ができる
・初見の事業領域に向かい合う場合
や、スコープが複数の事業にまたがる場合であっても本質的な課題を見出し、構造化・深掘りができる・入り組んだステークホルダー構造の中で、Win-Win の形で価値を設計・創造し、そこからの発展を見据えた仕込みと推進するハブとしての役割を担うことができる
・プロフェッショナルからなる複数のチームによるプロジェクトの役
割、目標を定義、推進し、全体としてのアウトプットにコミットできると共に、メンバーを育成、さらには持続的な育成システムを作り出すことができる

・予測、グルーピング、機械学習、深層学習、大量データの可視化、言語・画像処理、最適化問題などの応用的なデータサイエンス関連のスキルを活かし、データ分析プロジェ
クトの技能的主軸を担うことができる
・初見の事業領域に向かい合う場合
や、スコープが複数の事業にまたがる場合であっても、適切な分析・解析アプローチの設計、実行、深掘りができる
・複数もしくは高度な分析プロジェ
クトを持つチームにおいて、Associate Data Scientist（独り立ちレベル）以下のメンバーの技能を育成することができる

3

・数十億レコード程度の分析環境の要件定義・設計、データ収集/蓄積/加工/共有プロセスや IT セキュリ
ティに関するデータエンジニアリ
ング関連のスキルを活かし、データ分析プロジェクトを中核的に推進することができる
・全体を統括するアーキテクトとして、サービス上のそれぞれの機能がどのデータに関連があるか総合的に把握し、新たな技術を理解しつつ設計や開発に活かすことができる
・複数もしくは高度な分析プロジェ
クトを持つチームにおいて、Associate Data Scientist（独り立ちレベル）以下のメンバーの技能を育成することができるビジネス力データサイエンス力

データエンジニアリング力（business problem solving）（data science）（data engineering）

・大半のケースで自立したプロフェッショナルとして、ビジネス判断、課題解決ができる-ビジネス要件の整理、プロジェクト

・単一プロジェクトにおけるデータ分析を Full Data Scientist（棟梁レベル）に相談しつつ推進できる
・Assistant Data Scientist（見習いレベル）の日々の活動に適切な指示ができる
・既知の領域、テーマであれば、新規課題であっても適切な分析・解析アプローチの設計、実行、深掘りができる
・基礎的なデータ加工については、自律的に実施できる-外れ値・異常値・欠損値の対応-適切な学習データ、検証データ、テ・単一プロジェクトにおけるデータ処理・環境構築を Full DataScientist（棟梁レベル）に相談しつつ推進できる
・Assistant Data Scientist（見習いレベル）の日々の活動に適切な指示ができる
・数千万レコード程度のデータ処理・環境構築については自律的に実施できる-データの重要性や分析要件に則したストデータの作成-特徴量エンジニアリングによる効果的なデータの作成-Hadoop や Spark での管理対象データ選定-SDK や API、ライブラリ、コンテナ技術などの適切な活用-SQL の構文理解と実行-分析プログラムのロジック理解と分析結果検証-データ匿名化方法の理解と加工処理の設計など・分析要件に合わせたインフラ環境（GPU/CPU、クラウド/オンプレミスなど）を設計・実装できるの企画・提案-データや分析結果の開示範囲、知財リスクの確認などの適切な対応

Associate
Data
Scientist
独り立ち
レベル

・既知の領域、テーマであれば、新規課題であっても解くべき問題の見極めや構造化、深掘りができる・データ、分析結果に対する表面的な意味合いを超えた洞察力を持
ち、担当プロジェクトの検討結果を取りまとめ、現場への説明、実装を自律的かつ論理的に行うことができる
・５名前後のプロフェッショナルによるチームでのプロジェクトを推進しアウトプットにコミットできる-タスクの粘り強い完遂-イシュードリブンでスピード感のある判断-プロジェクトマネジメントと個別メンバーの育成-異なるスキル分野の専門家、事業者との協働など

・基礎的な分析活動については、自律的に実施できる-多重共線性を考慮した重回帰分析-p 値の限界の理解と現実的な対応-適切なクラスター数による非階層ク
ラスター分析

-系列データの特性を理解した時系列
分析-ライブラリなどを活用した機械学習や深層学習システム要件定義-適切なデータフロー図、論理データモデル、ER 図の作成

-画像のパターン抽出や音声のノイズ除去-形態素解析などを用いた基本的文書
構造解析やベクトル表現

・ビジネスにおける論理とデータの重要性を理解したデータプロフェッショナルとして行動規範と判断が身についている-データを取り扱う倫理と法令の理解-引き受けたことは逃げずにやり切る
コミットメント-迅速な報告や、報告に対する指摘のすみやかな理解など

Assistant
Data
Scientist
見習い
レベル・データドリブンな分析的アプロー
チの基本が身についており、仮説や既知の問題が与えられた中で、必要なデータを入手し、分析、取りまとめることができる-データや事象のダブリとモレの判断力-分析前の目的、ゴール設定-目的に即したデータ入手-分析結果の意味合いの正しい言語化-モニタリングの重要性理解など・担当する検討領域についての基本的な課題の枠組みを理解できる-担当する業界の主要な変数（KPI）-基本的なビジネスフレームワークなど

・統計数理や線形代数、微分積分の基 ・データやデータベースに関する基
礎知識を有している
礎知識を有している（代表値、分散、標準偏差、正規分-構造化/非構造化データの判別、論理布、条件付き確率、母集団、相関、モデル作成
ベイズの定理、ベクトルや行列の-ER 図やテーブル定義書の理解
計算方法、関数の傾きと微分の関-SDK や API の概要理解係など）など
・データ分析の基礎知識を有している-分析用データの整備
・数十万件程度のデータ加工技術を-予測、グルーピングなどのモデリン有している
グ-ソート、結合、集計、フィルタリン
-モデルの評価
グができる
・機械学習の基本的な概念を理解し-設計書に基づき、プログラム実装でている
きる-教師あり学習と教師なし学習の違い
・適切な指示のもとに、以下を実施で-機械学習における過学習の理解など
きる
・適切な指示のもとに、データ加工を-データベースから条件を満たすデー実施できる
タを抽出できる-基本統計量や分布の確認、および-インポート、レコード挿入、エクス
前処理（外れ値・異常値・欠損値の除去・変換や標準化など）

・データ可視化の基礎知識を有している-軸だし-不適切な表現の理解-意味合いの導出

4

ポート・セキュリティの基礎知識を有している(機密性、可用性、完全性の 3 要素など)

DS 以前の方

ビジネス力

データサイエンス力

データエンジニアリング力（business problem solving）（data science）（data engineering）

・ビジネスは勘と経験だけで回すものだと思っている
・課題を解決する際に、そもそも定量化する意識が無い・データに付帯する権利や個人情報についての意識がない

・基本統計量の意味を正しく理解していない
・線形代数や微分・積分の基本が理解できていない・指数を指数で割り算したりする
・「平均年収」をそのまま鵜呑みにしたりする・グラフ・チャートの使い方が不適切

・レポートされてくる数値サマリに目は通すが、特に記憶には残らない・スプレッドシートで関数の使用や集計ができない5

【スキルカテゴリ一覧】
スキルカテゴリ一覧
カテゴリ
データサイエンス

サブカテゴリ

項目数

カテゴリ
データエンジニ

1

基礎数学

24

2

予測

3

サブカテゴリ

項目数1

環境構築2823

2

データ収集

18

検定/判断

7

3

データ構造

11

4

グルーピング

12

4

データ蓄積

18

5

性質・関係性の把握

15

5

データ加工

14

6

サンプリング

56

データ共有

15

7

データ加工

15

7

プログラミング

24

8

データ可視化38

8

IT セキュリティ

16

9

分析プロセス4

データエンジニアリング力
項目数10

データの理解・検証

2311

意味合いの抽出、洞察

12

力

アリング力

144

1

行動規範

15

4

2

契約・権利保護9

機械学習技法

39

3

論理的思考

16

13

時系列分析

9

4

着想・デザイン

7

14

言語処理

16

5

課題の定義

17

15

画像・動画処理

10

6

データ入手

3

16

音声/音楽処理6

7

ビジネス観点のデータ
理解

6

17

パターン発見

3

8

分析評価

3

18

グラフィカルモデル

4

9

事業への実装719

シミュレーション/データ
同化

5

10

活動マネジメント

30

20

最適化

9

ビジネス力項目数113

データサイエンス力項目数

271

6

ビジネス力

スキル項目数合計528●一般社団法人データサイエンティスト協会について

http://www.datascientist.or.jp/

データサイエンティスト協会は、新しい職種であるデータサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義し、育成のカリキュラム作成、評価制度の構築など、高度 IT 人材の育成と業界の健全な発展への貢献、啓蒙活動を行っています。また、所属を超えてデータ分析に関わる人材が開かれた環境で交流や議論をし、自由に情報共有や意見発信ができる場を提供しています。2019 年 10 月現在、120 社 14 団体の法人会員と約 12,700 名の一般（個人）会員が参画しています。代表理事：草野 隆史（株式会社ブレインパッド 代表取締役社長）、所在地：東京都港区、設立：2013 年 5 月。
●報道関係の方からのお問い合わせ
一般社団法人データサイエンティスト協会事務局
TEL：03-6721-9001、e-mail：pr@datascientist.or.jp＊本プレスリリースに記載されている会社名・商品名は、それぞれの権利者の商標または登録商標です。
＊本プレスリリースに掲載されている情報は、発表日現在の情報です。
以上7