データサイエンティストのキャリアパス形成に向けた施策⽅針について

平成 31 年 3 ⽉ 29 ⽇
⼤学共同利⽤機関法⼈情報・システム研究機構

エグゼクティブ・サマリl

我が国におけるデータサイエンティスト育成に関しては、2015 年に公開された提⾔書『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』に基づいて、様々な⼈材育成事業が展開され充実してきたと⾔える。

l

我が国のデータサイエンス関連⼈材のキャリアに関して、統計検定の社会⼈合格者に対して実施したアンケート調査に基づく分析から、「データサイエンティストのキャリ
アパスは⼀定でなく、利⽤可能スキルは所属組織におけるデータ活⽤状況に左右されている」、という点が浮き彫りになった。

l

データサイエンティストが⽣み出すプロダクト（データ・プロダクト）の社会実装に関して、課題の幾つかは改善に向けた取組が進んでいるが、幾つかは停滞要因となっている。

lデータ・プロダクトの学術基盤（応⽤領域）の整備、すなわち、品質・性能の確保、安
全性の確保、評価⽅法の統⼀などを進める新しい学術基盤の構築によって、プロダクトの社会実装・社会受容が促進され、ひいてはデータサイエンティストのキャリアパスが形成される。

⽬次

1. データサイエンティスト育成に関する国内外の現況 ............................................................... 1

1.1. 教育プログラムなど ............................................................................................................ 1
1.2. ⼈材充⾜状況 ....................................................................................................................... 4
2. データサイエンティストのキャリアパスなどの現況 ............................................................... 5

2.1. 専⾨家としてのキャリア ..................................................................................................... 5
2.2. 統計検定合格者に対する調査 .............................................................................................. 6
3. データサイエンティストのキャリアパス形成に向けた仮説と施策⽅針................................ 10

3.1. データ・プロダクト社会実装の停滞と進捗に向けた取り組み......................................... 10
3.2. データサイエンティストのキャリアパス形成に向けた仮説 ............................................ 11
3.3. 残された課題：データやモデルの流通促進 ...................................................................... 123.4. 今後の施策⽅針 .................................................................................................................. 13
4. まとめ ...................................................................................................................................... 14
付録 .............................................................................................................................................. 15

1. データサイエンティスト育成に関する国内外の現況
2015 年、情報・システム研究機構が中⼼となった「ビッグデータの利活⽤のためのビッグデータの利活⽤にかかる専⾨⼈材育成に向けた産学官懇談会」から提⾔書『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』が公開された。我が国では、この提⾔に基づいて様々な⼈材育成事業が展開されるに⾄っている。以下ではこの動向について整理し、データ
サイエンティスト充⾜状況について簡単にまとめる。
1.1. 教育プログラムなど
提⾔書『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』において、我が国ではデータサイエンティストが⼤幅に不⾜しているだけでなく、データサイエンティストを育成する体制も整っていないことが指摘され、「棟梁レベル」データサイエンティスト育成の必要性が指摘されている（図１）
。

I

5A
G
2 F D . I 5: DI I 5 : I
. : C

G

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3
D 4
D I : D

D

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G: D
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5 D G . I 5: DI I)
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: I . I 5: DI I

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75 )
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1D

301 G F GI
0
0
F

F

図 1. 「中抜き」仮説（データサイエンティストが不⾜している理由）1
この指摘を受け、「棟梁レベル」データサイエンティスト育成を中⼼とした⼈材育成事業が展開されている。
1) 「棟梁レベル」データサイエンティスト育成を中⼼とした⼈材育成事業
⽂部科学省では 2016 年 12 ⽉、数理及びデータサイエンス教育の強化に関する懇談会か『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』情報・システム研究機構 ビッグデータの利活⽤に係る専⾨⼈材育成に向けた産学官懇談会, 2015.より作成

1

1

らの評価結果を受けて、「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校として 6 ⼤学（北海道⼤学、東京⼤学、滋賀⼤学、京都⼤学、⼤阪⼤学、九州⼤学）を選定した2。この事業の⽬的は、専⾨分野の枠を超えた全学的な数理・データサイエンス教育機能を有するセンターを整備し、専⾨⼈材の専⾨性強化と他分野への応⽤展開の実現と相乗効果の創出である。これらの⼤学は東京⼤学を幹事校とした「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を形成し、数理・データサイエンス教育の充実のための取組成果を全国へ波及させるための活動と、数理・統計・情報を基盤として未来世界を開拓できる⼈材育成を⾏っている。
また、2017 年 8 ⽉には、
「データ関連⼈材育成プログラム」事業3を担う４事業を選定した。この事業では、データ関連技術（AI、IoT、ビッグデータ、セキュリティ等）を⾼度に駆使する⼈材（⾼度データ関連⼈材）の発掘・育成・活躍促進を⾏う企業や⼤学などにおける取り組みを⽀援するものである。
⼀⽅、情報・システム研究機構は、統計数理と情報という分野横断的な横⽷と、それが適⽤される⾼度な専⾨分野である極域科学と遺伝学という縦⽷が揃っているという特⾊を⽣かして、2017 年 9 ⽉から「データサイエンス⾼度⼈材育成プログラム」4を開始している（表 1）。
表 1. データサイエンス⾼度⼈材育成プログラム 情報・システム研究機構の特徴を⽣かした棟梁レベル⼈材育成プログラム・タイプ

取り組み名称A タイプ（講義などを活⽤した教材作成）

B タイプ（演習・コンペティション）• ⼤学研究者のための研究データ管理に関するリテラシ教育環境の構築• ライフサイエンスデータベース
統合およびデータサイエンス応⽤を担う⼈材養成ハッカソンシ
リーズ• Global and Polar Data Science
School による研究⼒強化と⼤学への貢献• ⼤量ゲノムのためのバイオイン
フォマティクス講習プログラム• リーディング DAT（Data Analytics
Talents）プログラムによる棟梁レ
ベルデータサイエンティスト育成

⽂部科学省は 2018 年に「Society5.0 に対応した⾼度技術⼈材育成事業 未来価値創造⼈
材育成プログラム」5として、「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」ならびに「科学技術の社会実装教育エコシステム拠点の形成事業」を開始した。このプログラムの⽬的は、⾼い専⾨性と俯瞰的知識を⾝につけた，より実践的でハイブリットな⼈材の育成強化を推進することである。

http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/080/gaiyou/1380792.htm
http://www.mext.go.jp/a_menu/jinzai/data/index.htm
4
https://www.rois.ac.jp/education/pg_ds.html
5
http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/kaikaku/miraikachisouzou/index.htm
232多くの事業が前述の提⾔書の指摘通り、「棟梁レベル」データサイエンティスト育成に集中しているが、情報・システム研究機構の⼈材育成事業「データサイエンス⾼度⼈材育成プ
ログラム」が「棟梁レベル」を育成⽬標としたのはもう⼀つ理由がある。それは、2017 年に統計数理研究所・統計思考院が国外の MOOCs6等の育成⽬標レベルを調査したところ、「棟梁レベル」よりも下のレベルであったため国際的にみても実施価値が認められたことである。
しかしながら国外で「棟梁レベル」データサイエンティスト育成が不要であったという訳ではなく、2018 年には、調査対象とした MOOCs 等で「棟梁レベル」を育成⽬標とした教育プログラムが始まっている7。加えて、INSIGHT ではデータサイエンティストよりも上位⼈材とされるプロダクト・マネージャー育成のための INSIGHT DATA PM FELLOWSPROGRAM8が始まっている。
2) リカレント教育
2017 年 7 ⽉、経済産業省は「第四次産業⾰命スキル習得講座認定制度」9を設置した。これは、社会⼈が⾼度な専⾨性を⾝に付けてキャリアアップを図る専⾨的・実践的な教育訓練
講座を経済産業⼤⾂が認定する制度である。認定対象分野は、「AI、IoT、データサイエン
ス、クラウド」、「⾼度なセキュリティやネットワーク」、「IT 利活⽤」である。表 2 にデー
表 2. 第四次産業⾰命スキル習得講座認定制度による認定講座
第⼀回

⽇本マイクロソフト株式会社

ディープラーニングハンズオンセミナー

認定

株式会社 eftax

データ分析教育講座⽩・茶・⿊帯編

株式会社ブレインパッド

データサイエンティスト⼊⾨研修

株式会社ブレインパッド

データサイエンティスト⼊⾨研修（アドバンスト）

株式会社アイ・ラーニング

データサイエンティスト育成講座

株式会社チェンジ

データサイエンティスト養成コース

株式会社⽇⽴インフォメーションアカデミー

データ利活⽤技術者育成講座

フューチャー株式会社

データサイエンティスト養成講座

第⼆回

⼀般財団法⼈リモート・センシング技術センター

リモートセンシングデータ解析技術者養成講座

認定

株式会社データミックス

データサイエンティスト育成コース

パートタイムプログラム
⼀般財団法⼈⽇本海事協会

海事データサイエンティスト育成講座【機器計測データの解析】

株式会社アルベルト

データサイエンティスト養成講座（R ⾔語

上級編）／データサイエンティスト養成講座（Python 上級編）
トレノケート株式会社

ディープラーニングハンズオンセミナー

Coursera (https://www.coursera.org)、edX (https://www.edx.org)、UDACITY (https://www.udacity.com)
例えば、UDACITY の Data Scientist コース（https://www.udacity.com/course/data-scientist-nanodegree-nd025）。このコースは Nanodegree が取得可能で、次回の応募受付開始は 2019 年 3 ⽉ 27 ⽇。
8https://www.insightdatapm.com
9
http://www.meti.go.jp/policy/economy/jinzai/reskillprograms/index.html
6
7

3

タサイエンス関連の認定講座を⽰す。これらの講座の⼤半は、厚⽣労働省「教育訓練給付制
度（専⾨実践教育訓練）」10の対象講座になっている。
⼀⽅、東京⼤学は、2018 年 12 ⽉に、指定国⽴⼤学法⼈における研究の成果を活⽤する事業を実施するための東京⼤学エクステンション株式会社を設⽴した11。同社は企業、社会⼈向けにデータサイエンススクールを設置して講習を⾏うとともに、事業者の事業活動に必要な助⾔その他の援助を⾏う。
3) 寄付講座
通常、社内業務を熟知している⼈材は社内で需要が⾼く、社外での学び直しは困難である
ことが多い。そこで⼈材育成や⼈材確保を⽬的とした寄付講座が実施されていることもある。例えば、東京⼤学グローバル消費インテリジェンス寄付講座12、電気通信⼤学データア
ントレプレナープログラム13などである。
4) ⾼等教育・研究改⾰イニシアティブ（柴⼭イニシアティブ）
2019 年 2 ⽉に⽂部科学省は、「⾼等教育・研究改⾰イニシアティブ（柴⼭イニシアティ
ブ）」14を公開した。少⼦⾼齢化やグローバル化が進展する社会においては、Society 5.0 に向けた⼈材育成やイノベーション創出の基盤となる⼤学改⾰が急務である。このイニシア
ティブの中で「⽂理横断等社会変化に応じた教育の推進」の⼀環として、以下が提案されている。
•

数理・データサイエンス教育の全学部学⽣への展開•

多分野と AI などの分野横断的な教育が機動的に実施されるための「学部・研究科等の組織の枠を超えた学位プログラム」の制度化•

関係省庁との連携のもと⼤学等の数理・データサイエンスに係る教育プログラムを認定する制度の創設に向けた検討

この他、リカレント教育の更なる推進、留学⽣交流の推進、⼤学院教育の体質改善による卓越した博⼠⼈材の育成、博⼠課程学⽣のキャリアパスの確保・経済的⽀援などの具体的⽅策が提案されている。
1.2. ⼈材充⾜状況
我が国のデータサイエンティストはおそらく不⾜しているということ以外ははっきりわ
かっていない。⼈材充⾜状況に関する従来からの指摘は以下の通りである。
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html
https://www.utokyo-ext.co.jp
12
https://gci.t.u-tokyo.ac.jp
13
https://de.uec.ac.jp/dep/14
http://www.mext.go.jp/component/a_menu/other/detail/__icsFiles/afieldfile/2019/02/01/1413322.pdf
10
11

4

• ⽇本経済新聞（2013 年 7 ⽉ 17 ⽇の記事）15“⽶調査会社のガートナーは、将来的に国内ではデータサイエンティストが約 25 万⼈
不⾜すると予測する。”「データサイエンティスト IT 各社の現状」として、富⼠通や NEC が 2015 年までの 2年間で現状の 100 名から倍増させることや、SAS インスティチュートジャパンは 100
名からさらなる増員を検討していることを紹介。
• 経済産業省（2016 年 6 ⽉）162016 年時点で 9.7 万⼈のデータサイエンティストを含む先端 IT ⼈材がいるが、まだ
1.5 万⼈不⾜している。2020 年には 4.8 万⼈不⾜。
• データサイエンティストに限って単純推計
各上場企業（2017 年 10 ⽉時点で 3,566 社）が 11 ⼈のメンバー（リーダー1 ⼈を含む。
）
からなるデータ分析チームを 1 チームだけ作った場合、最低でも約 3.9 万⼈必要。
⼀⽅、欧⽶では、教育機関や他の⼈材育成事業が我が国に⽐べて⾮常に多く、量的には⼈材不⾜に陥っていない17。しかし、⽶国では、ビジネス課題やそこで要求されるデータサイ
エンスの⾼度化・専⾨化に伴うデータサイエンティストの質の問題が指摘されている。2024
年には、現状の育成プログラムが対応できない⾼度に専⾨化された課題を解決するエリー
ト⼈材が 25〜33 万⼈不⾜するとされる18。

2. データサイエンティストのキャリアパスなどの現況
我が国のデータサイエンス関連⼈材のキャリアについて、統計検定の社会⼈合格者へのアンケート結果も踏まえてまとめる。
2.1. 専⾨家としてのキャリア2014 年 12 ⽉、データサイエンティスト協会はスキルセットに基づくデータサイエンテ
ィストの定義を提⽰した（図 2）。データサイエンティストには、ビジネス関連スキル、デ「ビッグデータ、分析に⼈材の壁」⽇本経済新聞, 2013.7.17.
みずほ情報総研「IT ベンチャー等によるイノベーション促進のための⼈材育成・確保モデル事業 事
業報告書 第 2 部 今後の IT ⼈材需給推計モデル構築等 編」2016.3,<http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/27FY/ITjinzai_fullreport.pdf>

15
16

17

Davenport, T. H. “The Myth of the Data Scientist Shortage,” 2016.8.11. Wall Street Journal; 神⾕直樹
(2018). ⼈材育成（データサイエンティスト育成等）. ⼤学共同利⽤機関法⼈情報・システム研究機構 データ活⽤社会を⽀えるインフラ：科学技術に関する調査プロジェクト報告書. 国⽴国会図書館.
<http://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_11065226_po_20180435.pdf?contentNo=1>18

Henke, N. et al. (2016). The Age of Analytics: Competing in a Data-driven World. MGI report.

5

ータサイエンス・スキル（機械学習／ビッグデータ、数学／OR 、統計学など）、エンジニ
アリング・スキル（プログラミングなど）の３つのスキルが求められる19。

図 2. データサイエンティスト協会によるデータサイエンティストのスキル定義（出典）データサイエンティスト協会「データサイエンティスト協会、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、スキルレベルを発表」2014.12.10. <https://prtimes.jp/a/?c=7312&r=5&f=d7312-20141210-6604.pdf>

これら 3 種類の⾼度なスキルを満遍なく持ち合わせることが⾼度⼈材の条件になりうるが、実際にはそのような⼈材は”Awesome Nerds”20とされ、特に我が国ではそれぞれのスキルに⻑けた⼈材が集まりチームで業務にあたることが多い。その結果、肩書きはデータサイ
エンティストであっても業務内容はデータアーキテクト、データエンジニア、データアナリ
スト、トランスレーターなどに分化していることがある。あるいは T 型データサイエンテ
ィスト21がチームを作っていることもあろう。これらデータサイエンティストのキャリアパ
スは特定の業種（情報・サービス業やコンサルタント業など）を除いて、複雑であることは想像に難くない。次節で統計検定社会⼈合格者に対するアンケート結果を踏まえて検証する。
2.2. 統計検定合格者に対する調査
2017 年 6 ⽉試験の準 1 級、2 級の社会⼈合格者、2017 年 11 ⽉試験の 1 級統計数理、1級統計応⽤、2 級の社会⼈合格者を対象にアンケート調査を⾏った。
「統計検定」とは、統データサイエンティストには様々な分類があるが、求められている主要スキルの組合せ（スキルセット）
は、2010 年以降、現在まで変化していない。次の Web サイトを参照。Drew Conway, D. (2010). “The Data
Science Venn Diagram,” <http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram>
20
Patil, D., and Mason, H. (2015). Data Driven: Creating a Data Culture, California: OʼReilly Media.
19

21

Harris, H. D. et al. (2013). Analyzing the Analyzers: An Introspective Survey of Data Scientists and Their
Work, California: OʼReilly Media.

6

計に関する知識や活⽤⼒を評価する全国統⼀試験で、⽇本統計学会が中⾼⽣・⼤学⽣・職業⼈を対象に、各レベルに応じて体系的に国際通⽤性のある統計活⽤能⼒評価システムを研究開発し、統計検定として実施している。統計検定の種別と試験内容は以下の通りである。
統計検定 1 級：実社会の様々な分野でのデータ解析を遂⾏する統計専⾨⼒

統計検定準 1 級

：統計学の活⽤⼒ ─ データサイエンスの基礎

統計検定 2 級：⼤学基礎統計学の知識と問題解決⼒

統計検定 3 級：データの分析において重要な概念を⾝に付け、⾝近な問題に活かす⼒

統計検定 4 級：データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な⽂脈の中での活⽤⼒

統計調査⼠：統計に関する基本的知識と利活⽤

専⾨統計調査⼠：調査全般に関わる⾼度な専⾨的知識と利活⽤⼿法

1) 調査⽅法
対象者 2017 年 6 ⽉試験の準 1 級、2 級の社会⼈合格者、2017 年 11 ⽉試験の 1 級統計数
理、1 級統計応⽤、2 級の社会⼈合格者、計 941 名であった。
⼿続き 郵送調査を⾏った。アンケート⽤紙は付録に掲載した。
2) 調査結果
アンケート回答の回収率は 44.5%で、419 名からの回答を得た。このうち 1 名の⼥性回答者は約 3 分の１に無回答であったため、集計・分析から除外した。
回答者属性 回答者はどの年代においても男性の⽐率が⾼く、30 代の回答者が最も多かった（図 3）。また、最終学歴が⼤学であるのは⼈⽂科学系に多く、⼤学院修⼠・⼤学院博⼠

図 4. 回答者の最終学歴と学⽣時の専⾨領域

図 3. 回答者の年齢と性別7

では理⼯系の割合が多かった（図 4）。所属組
織の業種は、製造業、IT 関連業、次いで情報サービス業の順に多かった（図 5）。
クラスター分析 今回の分析では、以下の質問項⽬に対する回答を対象として k-means
法で 3 クラスタに分類した。クラスター数はGap 統計量とクラスタ内安定性を参考に決定した。
質問 8（データ分析業務に係る年収）
質問 9（データ分析関連業務の頻度）
質問 10（利⽤しているデータの種類）
質問 11（データ活⽤の際の担当）
質問 13（組織内のデータ活⽤に関する
ポジション）
図 5. 回答者が所属している組織の業種

質問 16（利⽤可能な統計系スキル）
質問 20（利⽤可能な情報系スキル）
質問 24（利⽤可能なビジネス系スキル）
質問 28（経験したことのある事業）

質問 29（⾃分のスキルが発揮できているか否か）
質問 30（データ活⽤の専⾨家としてキャリアを積みたいか否か）
質問 31（データ活⽤の専⾨家としてキャリアを積みたい理由）
なお、これらのデータには名義尺度と順序尺度が混在しているため、質問項⽬毎に固有ベクトルを求め標準化して分析に利⽤した。
3 クラスターを対象とした多集団同時分析

Freq.

次のようなモデルを想定して、多集団同時分

Data
Type

Charge

Posit
-ion

Proj.

析を⾏った。

Use

モデル：スキル獲得 (Skill)はデータ活⽤状況(Use)とスキル利⽤結果（年収等やスキル利⽤に係る認識；Conseq.）によって規定される。
また、スキル利⽤結果はデータ活⽤状況によSkillって規定される。

Conseq.

モデルを吟味した結果、弱測定不変モデルを選択し（AIC: 12335.7, SBC: 12694.9, SRMR:
0.080, RMSEA: 0.058）、平均構造を導⼊して

DS

IT



クラスター間の違いを検討した。

8

Busi.



Salary



Show



Hope



Reason3) 調査結果に対する考察：スキル・レベルとデータ活⽤状況のギャップ
分析結果と質問項⽬毎の回答傾向の⽐較から、各クラスターに次のようなペルソナを当てはめることができた。
クラスター1 (n=124)：データサイエンス⾼度⼈材
利⽤可能な統計系スキルや情報系スキルは多岐にわたり、ビジネススキルはコンサル
ティングが中⼼に多様。データは購⼊するか提供されたデータを使⽤することが⼤半である。このようなデータ活⽤状況はスキル利⽤結果を経由した負の間接効果も⽣み出している。データ活⽤状況を質的に⾼めることが利⽤可能なスキルのさらなる⾼度化に繋がると思われる。
クラスター２ (n=92)：データサイエンス⼈材キャリアを希望する WEB エンジニア
実務でデータ分析業務に関わっておらず、そもそも所属組織でのデータ利活⽤がない。
⾃分のスキルが発揮できているという認識はないが、どちらかといえばデータ活⽤の専⾨家としてのキャリアを積みたいと考えている。利⽤可能スキルとしては WEB 系エンジニアリングとインフラ・デザインに特徴付けられる。
クラスター３ (n=202)：データサイエンス⼈材
所属組織でデータ利活⽤に係るポジションがないなどデータ活⽤状況は進んでおらず、それに伴い利⽤可能な統計系スキル、情報系スキルも制限されている。ビジネス系スキルは多岐に渡るが、⾃分のスキルが発揮できているという認識はあまりないようである。また、データ利活⽤の社会的意義を感じ、どちらかといえばデータ活⽤の専⾨家としてのキャリアを積みたいと考えている。
クラスター2 は実務でデータ分析に関わっていないので除外して考えると、スキル・レベ
ルに応じたデータ利活⽤を質的に⾼めていくことが利⽤可能スキルの多様化と⾼度化につながる可能性がある。インダストリにおいてもアカデミアにおいても、クラスター1 とクラスター3 の傾向から窺えるスキル・レベルとデータ活⽤状況のギャップ、すなわち⼒を発揮できるチャンスが与えられないことはキャリアパス形成に負の効果をもたらす22。例えば、⼤学院で機械学習の研究をしていたが、就職したら業務としてホストコンピュータのソフ
トウェア・メンテナンスを指⽰されたというような場合である。また、欧⽶との格差が指摘されることの多いデータサイエンス⼈材への報酬は、全体でみると欧⽶に⽐べて低い⽔準だった。しかしながら、データサイエンス⼈材への報酬は、スキル・レベルに応じた額になっていたこと、モデル内における影響が⼩さかったことや質問 8 と質問 30 の回答傾向から衛⽣要因である可能性が改めて⽰唆された。

雇⽤側としては、例えば採⽤努⼒や教育を優先すべきスキルや⼈材のギャップを特定していくことも必要である。
Markow, W., Braganza, S., Taska, B., Miller, S. M., and Hudges, D. (2017). The Quant Crunch; How the
Demand for Data Science Skills is Disrupting the Job Market. Burning Glass Technologies.
<https://www.ibm.com/downloads/cas/3RL3VXGA >22

9

3. データサイエンティストのキャリアパス形成に向けた仮説と施策⽅針
ここまでの検討を踏まえて、データサイエンティストのキャリアパス形成に向けた仮説と必要な施策⽅針についてまとめるが、その前にデータサイエンティストが⽣み出すプロ
ダクトの社会実装について整理しておきたい。
3.1. データ・プロダクト社会実装の停滞と進捗に向けた取り組み
我が国では、データサイエンティストが⽣み出すプロダクト、いわゆるデータ・プロダク
トの社会実装は進んでいない23。統計的機械学習を技術基盤とした AI の導⼊・検討状況をみると、⾮上場企業を含めると実証実験まで⾏っているのは 10％程度に過ぎない。このよ
うに社会実装が進んでいない理由として『AI ⽩書 2019』では 5 つの課題を挙げている。
(1) リテラシーあるいは社会受容が深く関わる課題として「ユーザーや社会に係る課題」、(2) ⽶国や中国の AI 投資が先⾏していることが主な原因となっている「国際課題」、(3) ⼈材不⾜、データ流通、開発環境などの「開発に関する課題」、(4) 主にシステムの検証困難性・安全性に関わる「AI の特性に係る課題」、そして最後に(5) 知的財産権や個⼈情報・プ
ライバシーに関わる「法制度に係る課題」である。
これらの課題のうち、(2) 「国際課題」、(3) データ流通を除いた「開発に関する課題」と(5) 「法制度に係る課題」については、様々な取り組みが実現され整備されつつある。例
えば、(2) 「国際課題」、(3) 「開発に関する課題」のうちの開発環境と(5) 「法制度に係る課題」については、2016 年 4 ⽉に発⾜した「⼈⼯知能技術戦略会議」24のもと、情報通信研究機構 (National Institute of Information and Communications Technology; NICT)、理化学研究所⾰新知能統合センター (The Center for Advanced Intelligence Project; AIP)、産業技術総合研究所⼈⼯知能研究センター (Artificial Intelligence Research Center; AIRC)で⾼度な研究開発と成果の社会実装が進められ課題解決に向かっている。さらに内閣府の戦略的イノベーションプログラムを含め、厚⽣労働省、国⼟交通省、農林⽔産省などの出⼝産業を所管する関係府省のプロジェクトと連携し、研究開発の⺠間投資を促進する動向も認められる。また、新エネルギー・産業技術総合開発機構 (New Energy and Industrial Technology
Development Organization; NEDO)では、2015 年度から「次世代⼈⼯知能・ロボット中核技術開発」25、さらに 2018 年度から「次世代⼈⼯知能・ロボット技術の中核となるインテ
グレート技術開発」26および「⼈⼯知能技術適⽤によるスマート社会の実現」27事業を開始している。科学技術振興機構 (Japan Science and Technology Agency; JST)は、戦略的創造
独⽴⾏政法⼈情報処理推進機構 AI ⽩書編集委員会 (2018). AI ⽩書 2019. ⾓川アスキー総合研究所.
https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/index.html
25
https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100106.html
26https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100138.html
27https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100137.html
23
24

10

研究推進事業で AIP プロジェクトに関連する研究領域について AIP と⼀体的に運営している28。
(3)「開発に関する課題」のうち⼈材不⾜については、1 章で⾒てきたように⽂部科学省
では、⾼度⼈材育成体制（例えば、東京⼤学を中⼼とした数理・データサイエンス教育強化
拠点コンソーシアムの設⽴や、AIP で⾰新的な基盤技術の研究開発と⼈材育成を⼀体的に実施など）を整備してきた。また、⺠間主導の⼈材育成も積極的に進められている。
データ・プロダクト社会実装の進捗に向けて様々な取り組みがなされているが、(1)「ユーザーや社会に係る課題」、 (3)「開発に関する課題」のうちのデータ流通と(4)「AI の特性に係る課題」については個々の課題を解決するだけでは⼗分ではない。例えば、ユーザー側にリテラシーが不⾜していることはしばしば指摘される重要な問題であるが29、リテラシーさえ備わればプロダクトの社会実装が進むとは考えにくい。
技術⾰新が⽇進⽉歩の速さで進む現代においては、プロダクトを現在提供している側とユーザーとの価値共創30という観点も必要である。そのためには、プロダクト提供側がユー
ザーに対してデータ・プロダクト特有の問題を解決し、その品質を保証するという社会的責任を果たす⽅法論を構築しなくてはならない。このことによって、残された課題である(1)「ユーザーや社会に係る課題」、 (3)「開発に関する課題」のうちのデータ流通と(4)「AI の特性に係る課題」を⼀体的に解決し、そして何よりも 2 章で明らかになったデータサイエ
ンティストのキャリアパス形成の問題を解決する⽷⼝が⾒出されると考えられる。
3.2. データサイエンティストのキャリアパス形成に向けた仮説
仮説：新しい学術基盤の構築によって、プロダクトの社会実装・社会受容が促進され、ひいてはデータサイエンティストのキャリアパスが形成される。
プロダクトの社会実装・社会受容とその技術的課題を⼀体的に解決する⼿段の⼀つとして、システム⼯学 (Systems Engineering)31、あるいはシステム科学 (Systems Science)32に
データ・プロダクトの開発形態の特徴を組み込み、その学術基盤を構築することが考えられる。これは 1960 年代の「ソフトウェア危機」に対してソフトウェア⼯学が⽣まれ、新しい

http://www.jst.go.jp/kisoken/aip/prism/index.html
このリテラシー不⾜の問題は、情報・システム研究機構で 2013 年 7 ⽉から 2016 年 3 ⽉まで実施した⽂部科学省科学技術試験研究委託事業「データサイエンティスト育成ネットワークの形成」事業でも明らかになった重要な視点である。
30
Kijima K., and Arai Y. (2016). Value co-creation process and value orchestration platform. In: S. Kwan, J.
Spohrer, Y. Sawatani (Eds) Global Perspectives on Service Science: Japan. Service Science: Research andInnovations in the Service Economy. Springer, New York, NY.
31
複雑な⼈⼯的システムの最適化をはかるための⼿順・⽅法・考え⽅を体系的に扱う⼯学の⼀分野で、対象とするシステムには⼈間が構成要素として介在する場合が含まれる。
32
システムに関する⾃然科学、社会科学および⼯学の応⽤領域を内包する。
28
29

11

プログラミング・パラダイムとしての深層学習を安全かつ効果的に使うための要請として
機械学習⼯学33が⽣まれたことと同じで、学術基盤構築によって社会実装や社会受容が進むことを期待するものである。
データ・プロダクトの主流となっている統計的機械学習応⽤システムの開発は、従来のウォーターフォール型開発とは異なり、開発要件が変化することを⾒越して⼩さなサイクル
で開発をまわす探索的なアジャイル開発⼿法34が採られることが多い35。ウォーターフォー
ル型開発とは異なる新しい開発⼿法にはアジャイル開発やアジャイル分析36の他に、開発、運⽤、テスト部⾨間を⼀体化する DevOps、DevOps を拡張してデータ分析部⾨と IT 部⾨の隔たり解消も⽬指す ArchOps37、DevOps のような組織変⾰は求めず供給の⾃動化を主眼とする継続的デリバリー38、DevOps と継続的デリバリーをデータ分析に応⽤しデータ・エ
ンジニアリング、データの統合、データの質、セキュリティーやプライバシーに関する業務の⼀体化を⽬指す DataOps39など様々に提案されてきているが、ユーザー視点の発想40が⼗分に考慮された学術基盤が構築されているとは⾔い難い。
3.3. 残された課題：データやモデルの流通促進
公正取引委員会は 2017 年 6 ⽉に「データと競争政策に関する検討会報告書」41を公開し、データの収集、利活⽤に伴う競争上の懸念の多くは独占禁⽌法の枠組みで対処可能であるが、デジタル・カルテルの問題やデジタル・プラットフォームの独占化に対して警鐘を鳴らした。
現在までのところ、研究・開発に必要なデータやモデルの流通について制度上の対応は始まったばかりで、関連する必須技術の浸透は途上といえる。2016 年 12 ⽉にデータやモデMaruyama, H. and Kido, T. (2017). Machine learning engineering and reuse of AI work products, The
First International Workshop on Sharing and Reuse of AI Work Products.
34
http://agilemanifesto.org ; https://www.agilealliance.org ; Douglass, B. P. (2015). Agile Systems
Engineering. Morgan Kaufmann. ; アジャイル開発とは主に迅速かつ適応的にソフトウェア開発を⾏う軽量な開発⼿法群を指すが、この「迅速かつ適応的に」という特徴を組織⾏動に適⽤する考え⽅も提案されて い る (Harvard Business Review, May/June 2018, Agile at scale: How to create a truly flexible
organization.)。これは、変化する社会に対応していくための組織をどのように作り、価値を提供していくのかといった動機に基づいているといえる。
35
丸⼭宏 (2018). アジャイルな社会に向けて. 統計数理, 66(2), 193-212.
36
Collier, K. W. (2011). Agile Analytics: A Value-Driven Approach to Business Intelligence and Data
Warehousing. Pearson Education
37
Castellanos, C. and Correal, D. (2018). Executing architectural models for big data analytics. Lecture
Notes in Computer Science. 11048, 364‒371.
38
Hammond, J. (2011). The Relationship between DevOps and Continuous Delivery. Forrester Research.
Forester.
39
Palmer, A. (2015). From DevOps to DataOps. https://www.tamr.com/from-devops-to-dataops-by-andypalmer/; Bergh, C., Benghiat, G., and Strod, E. (2019). The DataOps Cookbook. DataKitchen.
40
樋⼝知之 (2015). 統計学からのロボティクス研究への期待. ⽇本ロボット学会誌, 33(2), 68-71.
41
https://www.jftc.go.jp/cprc/conference/index_files/170606data01.pdf
33

12

ルの流通促進のため、「官⺠データ活⽤推進基本法」42が施⾏され、2017 年 11 ⽉にはデー
タエクスチェンジ・コンソーシアムを基盤として⼀般社団法⼈データ流通推進協議会43が設⽴された。さらに 2018 年 6 ⽉には、経済産業省から「AI・データの利⽤に関する契約ガイドライン」44が発表されている。このガイドラインでは、事業者間のデータ契約の普及とデータの有効活⽤促進（データ編）、AI 技術を利⽤した学習済みモデルの内容・性能等に基づいた開発・利⽤促進（AI 編）についてまとめられている。このガイドラインに沿った事業者間契約が結ばれることにより、新たな付加価値の創出と社会課題の解決が期待されている。このようにデータ・プロダクトの内部で何が起きているか⼗分理解できていなくても品
質やリスクが明らかになっていれば、研究・開発などに必要なデータやモデルの流通が社会的に受容・促進されることがある程度期待できる。しかしながら、例えばリスク解析ひとつをとってみても、外界の動きは未知であるためプロダクトの確率的構造を備えたモデル化だけでなく、ユーザーの主観への対応も重要になり解析は複雑化する45。⼀⽅、統計検定社
会⼈合格者に対するアンケート結果から推察すると、そのように複雑化したリスク解析に関連する必須技術獲得の程度はデータやモデルの流通の程度によって規定されている。したがって、⼈材育成という観点に⽴った場合、必須技術が獲得できる制度や環境になっているか否か、今後確認していく必要がある。
3.4. 今後の施策⽅針
既に⾒てきたように他機関におけるデータサイエンス教育事業は充実してきており、情報・システム研究機構においても特⾊を⽣かした⼈材育成事業46を⾏って成果を還元してきた。そこで次に必要となると考えられる 3 つの施策⽅針を簡単にまとめる。
1) データ・プロダクトの学術基盤（応⽤領域）整備と標準化
データ・プロダクトの学術基盤（応⽤領域）を整備することによって、品質・性能の確保、安全性の確保、評価⽅法の統⼀を進めるとともに、標準化策定作業を⾏う。海外では、例えば国際標準化機構 (International Organization for Standardization; ISO)と国際電気標準会
議 (International Electrotechnical Commission; IEC)などにおいて標準化活動が着⼿されている47。

http://elaws.e-gov.go.jp/search/elawsSearch/elaws_search/lsg0500/detail?lawId=428AC1000000103
https://data-trading.org
44
http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html
45
樋⼝知之 (2016). データ駆動科学技術を担う⼈材の育成：確率的思考と逆推論. 情報管理, 59(1), 5356.
46
https://www.rois.ac.jp/education/index.html
47https://www.iso.org/committee/6794475.html
42
43

13

2) 計画的な PBL の実施を通じた上位⼈材育成基盤の醸成
データサイエンス⾼度⼈材の多くは社内需要が⾼く業務外の時間を確保しにくいという実態と、提⾔書『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』48で指摘を踏まえ、上位⼈材育成のための計画的な PBL を実施してデータサイエンス⾼度⼈材の上位にあたる
⼈材育成を⾏う。育成された⼈材の組織内でのポジションとしては、シニア・データサイエ
ンティストやプロダクト・マネージャーなどが考えられる49。
3) データ・プロダクトに係る制度作成協⼒
我が国でもデータやモデルの流通促進のための制度上の整備が進んでいる。こうした整備は始まったばかりで、セキュリティ、個⼈情報保護など技術的に解決すべき課題は以前と残されている。これらの課題解決コミュニティに加わり、データやモデルの流通促進を達成する。

4. まとめ• 2015 年に公開された提⾔書『ビッグデータの利活⽤のための専⾨⼈材育成について』に基づいて、様々な⼈材育成事業が展開され充実してきた。
• データサイエンティストのキャリアパスは⼀定でなく、利⽤可能スキルは所属組織のデータ活⽤状況に左右されている。
• 品質・性能の確保、安全性の確保、評価⽅法の統⼀などを進める新しい学術基盤の構築
によって、プロダクトの社会実装・社会受容が促進され、ひいてはデータサイエンティ
ストのキャリアパスが形成される。

https://www.rois.ac.jp/open/pdf/bd_houkokusho.pdf
INSIGHT では 2018 年からプロジェクト・ベーストの”Data Product Management Fellows Program”がスタートしている（https://www.insightdatapm.com）。なお、⽶国ではデータプロダクト・マネジメント⼈
材の報酬はデータサイエンティストよりも⾼額である。

48
49

14

付録

2017

6

11

2018

3

16

300

2017

6

11

1

1

T

15

1

2

2

21

統計検定合格者（社会人）アンケート
質問１【回答必須】あなたの年齢を選択してください。当てはまる番号に○をつけてください。
1. 16～19 歳

2. 20～29 歳

6. 60～69 歳

7. 70 歳以上

3. 30～39 歳

4. 40～49 歳

5. 50～59 歳

質問２【回答必須】あなたの性別に○をつけてください。
1. 男性

2. 女性

3. その他

質問３【回答必須】あなたの最終学歴に○をつけてください。
1. 専修学校

2. 高等学校

3. 高等専門学校・短大

4. 大学

5. 大学院修士課程（中退）6. 大学院修士課程（修了）7. 大学院博士課程（学位未取得）

8. 大学院博士課程（学位取得）

9. その他（）

10. 回答しない

質問４【回答必須】所属している組織の業種を 1 つだけ選んで○をつけてください。
※所属なしの方は、質問 14 まで飛んでください。
1. 製造業

2. 出版・印刷業

3. 金融業

4. 保険業8. 情報・サービス業

5. 流通・小売

6. 卸売業（商社）7. ＩＴ関連業

10.

公務員・官公庁

11.

医療・福祉関連業

13.

教育・保育・学校法人14.

マスコミ・メディア関連業

15.

フリーランス

16.

その他（

）

17.

所属なし

12.

9.

外食

建設・不動産業

質問５【回答必須】勤務地域について 1 つだけ選んで○をつけてください。
※所属なしの方は、質問 14 まで飛んでください。
1. 北海道2.

東北（青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島）

3.

南関東（埼玉、千葉、東京、神奈川）

4.

北関東・甲信（茨城、栃木、群馬、山梨、長野）

5.

北陸（新潟、富山、石川、福井）

6.

東海（岐阜、静岡、愛知、三重）7.

近畿（滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山）

9.

四国（徳島、香川、愛媛、高知）

10.

8.

中国（鳥取、島根、岡山、広島、山口）

九州（福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄）

質問６【所属のある方】所属している組織での職種について、１つだけ選んで○をつけてください。
1.

管理

2.

研究・開発

6.

製造

7.

総務

11.

ＩＴ関係

3.
8.

12.

調査

4.

人事

9.

経理

フリーランス

13.

その他（

1

16

企画

5.
10.

営業

コンサルティング
）質問７【所属のある方】組織の従業員数について、1 つだけ選んで○をつけてください。
1.

～10 名

2.

11～50 名3.

51～100 名

4.

101～500 名

7.

1001～5000 名

8.

5001 名～

9.

官公庁など

10.

わからない

6.

501～1000 名

質問８【所属のある方】データ分析・解析に関わる業務のための所属している企業・組織からの年収に○をつけて
ください。
1.

答えたくない2.

200 万円未満

3.

200 万円以上 300 万円未満

4.

300 万円以上 400 万円未満

5.

400 万円以上 500 万円未満

6.

500 万円以上 600 万円未満

7.

600 万円以上 700 万円未満

8.
11.

700 万円以上 800 万円未満

9.

800 万円以上 900 万円未満

10.

900 万円以上 1,000 万円未満

1,000 万円以上 1,500 万円未満

12.

1,500 万円以上

質問９【所属のある方】あなたの日々の業務でデータ分析に関連する業務はどの程度ありますか。1 つだけ選んで○をつけてください。
1.

全くない

2.

月１日程度

5.

ほぼ日常的に行っている

3.

週１日程度

4.

週２・３日程度

質問 10【所属のある方】かつ、質問９で「全くない」以外のいずれかの選択肢を選んだ方に伺います。
どのようなデータを利用していますか。次のうち該当するものを全て選んで○をつけてください。
1.

自分・自部門で収集したデータ

2.

他部門・他社から提供を受けたデータ

3.

外部から購入したデータ

4.

公開されているデータ

5. その他（）

質問 11【所属のある方】かつ、質問９で「全くない」以外のいずれかの選択肢を選んだ方に伺います。
データを活用する際に、データ活用のどのような部分を担当していますか。次のうち該当するものを全て選んで○をつけてください。
1.

データ分析の目的を把握し、データでどのように解決できるかを検討する

2.

必要なデータの収集を行う

3.

データを整理し、分析が可能なようにクレンジングする

4.

データを分析するモデルを作成する

5.

モデルに従い、取得したデータを分析し結果を抽出する

6.

データ分析の結果をもとに、実際の業務への導入を行う

7.

導入した結果を検証する

8.

レコメンデーションエンジンなどのアルゴリズム開発を行う

9.

その他（

）

2

17

質問 12【所属のある方】かつ、質問９で「全くない」以外のいずれかの選択肢を選んだ方に伺います。
所属する組織において、データの活用はどの程度重要視されていますか。次のうち該当するもの 1 つだけ選んで○をつけてください。
1.

全く活用されていない

2.

全く活用されていないが、活用しようとする動きがある

3.

決算発表として利用する程度で、日々の業務では活用されていない

4.

まれに、データの分析、提案が求められる

5.

マネジメントにおいてデータを重視しており、定常的にデータの分析、提案が求められている

質問 13【所属のある方】かつ、質問 9 で「全くない」以外のいずれかの選択肢を選んだ方に伺います。
データ活用をおこなうポジションについて、具体的にどのようなポジションがあるか、該当するものを 1 つだけ選んで選んで○をつけてください。
1.

データ活用専門のポジションは存在せず、通常のマネジメントポジションのみ

2.

データ活用を行う上級のポジションが存在する

3.

データ活用を行うメンバーの管理者となるポジションが存在する

4. その他（）

質問 14【回答必須】学生時の専門領域を 1 つだけ選んで○をつけてください。
1.

総合系（情報学基礎、計算基盤、人間情報学、情報学フロンティア（生命、健康等）、環境解析、環境保全、
環境創成、デザイン、生活科学、教育工学等、科学社会学等、博物館学等、地理学、社会・安全システ
ム科学、人間医工学、健康・スポーツ科学、子ども学、生体分子科学、脳科学）

2.

人文社会系
（哲学、芸術学、文学、言語学、史学、人文地理学、文化人類学、法学、政治学、経済学、経営学、社会学、心理学、教育学）

3.

理工系（ナノ・マイクロ科学、応用物理学、量子ビーム科学、計算科学、数学、天文学、物理学、地球惑星科
学、プラズマ科学、基礎化学、複合化学、材料化学、機械工学、電気電子工学、土木工学、建築学、材料工学、プロセス・化学工学、複合工学）

4.

生物系（神経科学、実験動物学、腫瘍学、ゲノム科学、生物資源保全学、生物科学、基礎生物学、人類学、生産環境農学、農芸化学、森林圏科学、水圏応用科学、社会経済農学、農業工学、動物生命科学、境界農学、薬学、基礎医学、境界医学、社会医学、内科系臨床医学、外科系臨床医学、歯学、看護学）

5.

その他（

）

3

18

質問 15【回答必須】データ分析・解析に関わる取得している資格を全て選んで○をつけてください。
1.

統計検定 1 級

6.

基本情報技術者試験

2.

統計検定準 1 級
7.

3.

応用技術者試験

統計検定 2 級

4.

統計検定 3 級

9.

システムアーキテクト試験

10.

ネットワークスペシャリスト試験

11.

データベーススペシャリスト試験

12.

情報セキュリティスペシャリスト試験

13.

アクチュアリー資格試験（数学）

14.

Verified Certificate（コース名称：

15.

その他（

8.

5.

統計検定 4 級

IT ストラテジスト試験））

質問 16【回答必須】統計系スキルについて、実際の業務で利用可能と思うものを全て選んで○をつけてください。
1.

古典的統計（例：線形モデル、ANOVA 等）

3.

最適化（例：連続、離散）

4.

シミュレーション

6.

空間統計（例：GIS）

7.

時系列統計（例：予測、時系列分析等）

8.

グラフィカルモデル（例：ソーシャルネットワーク等）

9.

ベイジアンモデリング（例：MCMC、BUGS 等）

12.

画像処理

15.

どのスキルも持っていない（質問 18 へ）

13.

音声処理

14.

2.

機械学習（例：決定木、SVM、クラスタリング等）
5.

10.

可視化

11.

データ同化

言語処理

その他（

）

質問 17【回答必須】質問 16 で回答いただいた統計系スキルの学習方法を全て選んで○をつけてください。
1.

大学・大学院（MBA 含む）

2.

外部スクール

3.

5.

独学（WEB 教材）

6.

独学（書籍等）

8.

その他（

仕事上での研修7.

4.

仕事上での OJT

コンペ・ハッカソンへの挑戦）

質問 18【回答必須】統計系スキルについて、実際の業務で利用できるようになりたいと思うものを全て選んで○をつけてください。
1.

古典的統計（例：線形モデル、ANOVA 等）

3.

最適化（例：連続、離散）

4.

シミュレーション

6.

空間統計（例：GIS）

7.

時系列統計（例：予測、時系列分析等）

8.

グラフィカルモデル（例：ソーシャルネットワーク等）

9.

ベイジアンモデリング（例：MCMC、BUGS 等）

12.

画像処理

15.

どのスキルも身につけたいとは思わない（質問 20 へ）

13.

音声処理

14.

2.

機械学習（例：決定木、SVM、クラスタリング等）

10.

その他（

4

19

5.

可視化

11.

データ同化

言語処理
）

質問 19【回答必須】質問 18 で回答いただいた統計系スキルを身につけるために、利用したい学習方法を全て選んで○をつけてください。
1.

大学・大学院（MBA 含む）

2.

外部スクール

3.

5.

独学（WEB 教材）

6.

独学（書籍等）

8.

その他（

仕事上での研修7.

4.

仕事上での OJT

コンペ・ハッカソンへの挑戦）

質問 20【回答必須】情報系スキルについて、実際の業務で利用可能と思うものを全て選んで○をつけてください。
1.

バックエンドプログラミング（例：Java, Rails, Objective C 等）

2.

WEB 系プログラミング（例：JavaScript, HTML, CSS 等）

3.

ビックデータ関連技術（例：Hadoop, Map/Reduce 等）

4.

構造化データ（例：SQL, JSON）

5.

非構造化データ（例：noSQL 等）

6.

統計的プログラミング（例：R, Python 等）

7.

市販統計パッケージ（例：SAS, SPSS 等）

8.

システム運用（例：ネットワークエンジニア、DBA、システム管理等）

9.

その他（

10.

どのスキルも持っていない（質問 22 へ））

質問 21【回答必須】質問 20 で回答いただいた情報系スキルの学習方法を全て選んで○をつけてください。
1.

大学・大学院（MBA 含む）

2.

外部スクール

3.

5.

独学（WEB 教材）

6.

独学（書籍等）

8.

その他（

仕事上での研修7.

4.

仕事上での OJT

コンペ・ハッカソンへの挑戦）

質問 22【回答必須】情報系スキルについて、実際の業務で利用できるようになりたいと思うものを全て選んで○をつけてください。
1.

バックエンドプログラミング（例：Java, Rails, Objective C 等）

2.

WEB 系プログラミング（例：JavaScript, HTML, CSS 等）

3.

ビックデータ関連技術（例：Hadoop, Map/Reduce 等）

4.

構造化データ（例：SQL, JSON）

5.

非構造化データ（例：noSQL 等）

6.

統計的プログラミング（例：R, Python 等）

7.

市販統計パッケージ（例：SAS, SPSS 等）

8.

システム運用（例：ネットワークエンジニア、DBA、システム管理等）

9.

その他（

10.

どのスキルも身につけたいとは思わない（質問 24 へ）

）

5

20

質問 23【回答必須】質問 22 で回答いただいた情報系スキルを身につけるために、利用したい学習方法を全て選んで○をつけてください。
1.

大学・大学院（MBA 含む）

2.

外部スクール

3.

5.

独学（WEB 教材）

6.

独学（書籍等）

8.

その他（

仕事上での研修7.

4.

仕事上での OJT

コンペ・ハッカソンへの挑戦）

質問 24【回答必須】ビジネス系スキルについて、実際の業務で利用可能と思うものを全て選んで○をつけてください。
1.

マネジメント2.

ファイナンス

5.

生産・製造管理

6.

研究・開発

9.

その他（

10.

どのスキルも持っていない（質問 26 へ）3.
7.

マーケティング・企画

4.

営業

IT システム設計・構築・運用

8.

コンサルティング

）質問 25【回答必須】質問 24 で回答いただいたビジネス系スキルの学習方法を全て選んで○をつけてください。
1.

大学・大学院（MBA 含む）

2.

外部スクール

3.

5.

独学（WEB 教材）

6.

独学（書籍等）

8.

その他（

仕事上での研修7.

4.

仕事上での OJT

コンペ・ハッカソンへの挑戦）

質問 26【回答必須】ビジネス系スキルについて、実際の業務で利用できるようになりたいと思うものを全て選んで○をつけてください。
1.

マネジメント2.

ファイナンス3.

5.

生産・製造管理

6.

研究・開発

9.

その他（

10.

どのスキルも身につけたいとは思わない（質問 28 へ）

7.

マーケティング・企画

4.

営業

IT システム設計・構築・運用

8.

コンサルティング

）質問 27【回答必須】質問 26 で回答いただいたビジネス系スキルを身につけるために、利用したい学習方法を全て選んで○をつけてください。
1.

大学・大学院（MBA 含む）

2.

外部スクール

3.

5.

独学（WEB 教材）

6.

独学（書籍等）

8.

その他（

）

6

21

仕事上での研修7.

4.

仕事上での OJT

コンペ・ハッカソンへの挑戦質問 28【回答必須】これまでのデータ分析・解析に関わる業務で経験した事業について、全て選んで○をつけてください。
1. 製造業

2. 出版・印刷業

3. 金融業

6. 卸売業（商社）7. ＩＴ関連業

10.

公務員・官公庁

11.

医療・福祉関連業

13.

教育・保育・学校法人14.

マスコミ・メディア関連業

16.

その他（

4. 保険業8. 情報・サービス業
12.

5. 流通・小売
9.

外食

建設・不動産業
15.

フリーランス）

質問 29【回答必須】現在の業務において、ご自身のスキルが十分に発揮されていると感じていますか。あてはまるものに○をつけてください。
1.

そう思わない2.

あまりそう思わない4.

ややそう思う

5.

そう思う

3.

どちらともいえない

質問 30【回答必須】データ活用の専門家としてキャリアを積みたいと思いますか？あてはまるものに○をつけて
ください。
1.

そう思わない2.

あまりそう思わない4.

ややそう思う

5.

そう思う

3.

どちらともいえない

質問 31【回答必須】 質問 30 で、「そう思わない」以外のいずれかの選択肢を選んだ方へ質問です。その理由で該当するもの全てを選んで○をつけてください。
1.

報酬が高そうだから2.

データ分析が好きだから

3.

ポジションが多そうだから

4.

安定した職業であるから

5.

イメージがいいから6.

年齢・性別に問わず働けそうだから

7.

勤務地関係なく働けそうだから

8.

自分のスキルを活かせそうだから

9.

出世できそうだから

10.

社会にとって、組織にとって重要な仕事だと思うから

11.

その他（理由：）

7

22