ビッグデータ人材とは、人の力では処理できないほどの膨大な量のデータであるビッグデータを分析し、発見した法則性や予測結果をビジネスに活かすことのできる人材のことです。
ビッグデータをどのようにビジネスで役立てればよいのか提案できるビッグデータ人材がいれば、これまで蓄積してきたデータ群を有効利用し、課題の解決や利益の拡大につなげることができます。
データ分析や予測をする際、分析用データの前処理に精通しているビッグデータ人材を確保しておけば、処理の精度を上げることができ、結果の信頼性を高めることもできるでしょう。
このように、ビッグデータの扱いに長けたビッグデータ人材ですが、
| ・人材確保が難しい ・人材さえ確保すれば有効なビッグデータ分析ができるわけではない |
といった点にも注意が必要です。
ビッグデータ人材の活用を検討するときは、ビッグデータ人材とはどのようなものかきちんと把握しておくことが大切なのです。
今回は、ビッグデータ人材について押さえるべき次のポイントについて解説します。
【当記事のポイント】
| ・ビッグデータ人材とは ・企業がビッグデータ人材を確保すべき理由 ・ビッグデータ人材の現状 ・ビッグデータ人材を確保する方法 ・ビッグデータ人材を活用する際の注意点 |
上記のポイントを確認すれば、ビッグデータ人材とはどのようなものか基本的なことを把握し、人材の育成や確保が必要なのかどうか判断することができるようになるでしょう。
ビッグデータを有効利用できれば、新たなビジネスチャンスや生産性向上のヒントを得ることができます。ビッグデータ人材について理解を深め、人材の確保とデータ活用をできるようになりましょう。
1.ビッグデータ人材とは
最初にお伝えしたとおり、ビッグデータ人材とは、ビッグデータ解析の知識や技術を豊富に持ち、データの有効利用を推進することができる人材のことです。
ここでは、ビッグデータ人材を正しく理解するためにポイントとなる
・ビッグデータとはどのようなものか
・ビッグデータ人材とは具体的にどのような職種が該当するのか
を解説します。
1-1.そもそもビッグデータとは？
ビッグデータとは、人間が作業して処理するのが難しいほどの膨大な量が蓄積されたデータのことです。世界中の気象情報・株価の推移データ・販売履歴など、さまざまなビッグデータがあります。
ビッグデータの特徴は、Volume（量）・Variety（多様性）・Velocity（速度または頻度）・Veracity（正確性）・Value（価値）の「5つのV」です。
ビッグデータが備える5つのVとは、具体的には、以下のような状態を指します。
| ビッグデータの5つのVとは | |
| Volume（量） | ・高性能コンピューターでないと処理できないほどデータ量が圧倒的に多い |
| Variety（多様性） | ・データの種類がさまざまである ・テキストベースだけでなく、音声や画像・動画など |
| Velocity（速度または頻度） | ・データの生成・収集・分析速度が早い、または頻度が高い |
| Veracity（正確性） | ・入力誤りやフェイクニュースなどが含まれず確度が高い |
| Value（価値） | ・データを利用した結果、収益の拡大など何らかの価値に結びつく |
これまではデータ量が多すぎて有効利用するのが難しかったビッグデータですが、技術の進歩により処理能力の高いコンピューターなどができたことで、近年、活用が現実的になりました。
ビッグデータを分析することで、
・新たなビジネスの視点を発見し、新規プロジェクトを立ち上げる
・精度の高い予測をもとに販売戦略を見直す
など、攻めのビジネス展開をすることができます。
1-2.ビッグデータに関わる主な職種は2種類
ビッグデータを解析する職種として代表的なものは、
| ・データサイエンティスト ・データアナリスト |
の2つです。
| ビッグデータを解析する職種 | |
| データサイエンティスト | 【概要】 統計学・数学や各種ツール・AI技術などを使って分析モデルを作ったり、データ分析をして課題の解決や好ましい戦略の立て方などに関するアドバイスをしたりする |
| 【求められるスキル】 ・統計学や数式・機械学習について理解していること ・IT技術や情報セキュリティ・プログラミングに関するスキル ・論理的思考力やマネジメント能力 | |
| データアナリスト | 【概要】 データの収集・整理をしたり、既存の分析モデルを使ってデータ分析を行ったりする |
| 【求められるスキル】 ・統計学や数学の基礎知識 ・SQLなどデータベースに関する知識 ・プログラミング言語に関する基礎知識 ・論理的思考力 | |
データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容は、データ分析を行う点ではどちらも同じですが、データサイエンティストは分析モデルの構築も行い、データアナリストは分析を専門に行うところが違います。
1-3.ビックデータの活用事例
ビッグデータの分析は、さまざまなシーンで活用することができます。
ここでは分野別の活用例をご紹介しますので、ビッグデータ人材を導入して積極的にビッグデータを活用することで、具体的にどのようなことが可能になるのか、イメージする参考にしてください。
| 分野 | ビッグデータ活用例 |
| 小売業 | ・気象条件や過去の販売状況のデータを分析して需給予測を出し効率的に在庫管理をする ・顧客データや販売履歴データをもとに購買傾向を分析し、効果的なセールスを実施 |
| 製造業 | ・設備全体の稼働状況をもとに故障予測を出し、計画的に設備管理を行う ・生産計画と実績のデータを分析し、課題と解決策を把握する |
| 飲食業 | ・売上データをもとに来店予測や販売予測を出し、効率的な仕入れ・人員配置をする ・従業員の店内での動線をデータ化して分析し、効率的な作業の流れを検討する |
| 医療業 | ・患者の所見や経過に関するデータを分析し、診断時の補助として使う ・疾病の流行予測を立てる |
| 農業 | ・気象データなどを分析し、コストパフォーマンスのよい生産計画を立てる ・過去の台風や大雨などのデータを分析し、前もって対策を行う |
2.企業がビッグデータ人材を活用すべき理由
「データ分析に専門の人材が必要なの？」と、疑問に思う方もいるでしょう。
ビッグデータ人材は、以下のような理由から、ビッグデータを確実にビジネスチャンスにつなげるために、必要不可欠な存在です。
| 企業がビッグデータ人材を活用すべき理由 |
| 1. ビッグデータを有効活用できるようになる 2. 精度の高い分析・予測が可能になる |
企業にとってビッグデータ人材がどのように役立つのか、見ていきましょう。
2-1.ビッグデータを有効活用できるようになる
ビッグデータ人材がいることで、ビッグデータを効果的に活用することができるようになります。
せっかく大量のデータがあっても、課題解決やビジネス拡大にどう使えばよいのかわからなければ、役に立てることはできません。
ビッグデータ人材を活用すれば、独自の分析モデルの構築や分析結果の効果的な活用方法の提案もできるので、データを無駄にせず有効利用することができるようになります。
| ビッグデータの活用成功例 | |
| ベネッセコーポレーション | ・小・中・高校生の学習データを分析 ・学習方法などがどのように成果に結びつくのか分析し、結果を教材の改善に活用 ・より子どもたちの実態に合った学習支援ができるように 参考：ベネッセコーポレーション「「ビッグデータを活用した教育研究の取り組み」について」 |
| 富士通 | ・農業経営を支援するためのクラウドサービスで栽培環境のデータを活用 ・例えば気象データを分析し、生育状況を予測し温室の温度管理に反映することも可能 ・これに伴い、温度管理に無駄がなくなりコスト削減を実現 参考：総務省「情報通信白書 3（3）国内ビッグデータ活用事例」 |
正確な情報が多く蓄積できているほとんどのケースでビッグデータの活用が向いています。「1-3.ビックデータの活用事例」でもお伝えしたとおり、小売業から農業まで幅広い分野で活用することが可能です。
一方で、正確なデータが蓄積していない場合は、正しい分析結果を出せないので、活用は避けましょう。
課題解決や経営判断の材料など、目的に合わせて最適な分析結果が必要なら、ビッグデータ人材を確保しましょう。
2-2.精度の高い分析・予測が可能になる
ビッグデータの分析結果や予測の精度を上げて結果の信頼性を高めたい場合も、ビッグデータ人材は欠かせません。
分析対象となるデータに、
・小数点以下の処理が数値によって異なるなどの不揃い
・入力漏れや平均値を出す範囲の誤りなどの不備
といった不具合があると、結果の精度は下がります。
データの前処理に精通したビッグデータ人材を導入することで、より正確な結果を出せるようになるでしょう。
3.ビッグデータ人材は確保が難しいのが現状
ビッグデータ人材のような IT 人材は供給が不足していて、確保するのが難しいのが現状です。
独立行政法人情報処理推進機構の「DX白書2021」でも、IT人材の人数が「大幅に不足している」と回答した企業が40.8％、「やや不足している」と回答した企業が47.4％で、IT人材の数が足りないと答えた事業所の合計が約9割という結果でした。
参考：独立行政法人情報処理推進機構「DX白書2021」
IT人材の不足傾向は今後も続くと言えるでしょう。経済産業省「IT人材需給に関する調査」においても、2030年には、ビッグデータ人材などの先端IT人材が最大75万人不足すると試算されています。
また、IT人材のなかでも重要視されているのが、ビッグデータ関係の人材です。独立行政法人情報処理推進機構の最新の調査によると、今後重要と考え育成していきたい人材の第3位がビッグデータ人材という結果でした。
| DXで成果をあげた企業が今後重要と考え育成していきたい人材 | |
| 1位 | ビジネスデザイナー |
| プロダクトマネージャー | |
| 3位 | データサイエンティスト（ビッグデータ人材） |
参考：独立行政法人情報処理推進機構「DX白書2021」
現状ではビッグデータ人材の需要が高く、今後も確保しにくい状況が続くと予想されることを踏まえ、ビッグデータ人材を確保する際は、ポイントを押さえて探す必要があることを念頭においておきましょう。
ビッグデータ人材を確保する方法については、次章で詳しく解説します。
4.ビッグデータ人材を確保する方法
独立行政法人情報処理推進機構「DX白書2021」によると、企業がデータサイエンティストを獲得する方法として多い順番は、以下のとおりでした。
| ビッグデータ人材（データサイエンティスト）を確保する方法 | |
| 1位 | 中途採用（キャリア採用） |
| 2位 | 既存人材の活用 |
| 3位 | 新卒採用 |
参考：独立行政法人情報処理推進機構「DX白書2021」
自力で採用できる場合や、活用できる既存人材がいる場合はよいですが、そうでないなら、以下の方法で確保することを検討してみましょう。
| ビッグデータ人材を確保する方法とおすすめのケース | |
| 1. 人材紹介サービスを利用する | ・希望する条件に合った即戦力を時間をかけずに確保したいケース ・社内で育成する余裕がない場合 |
| 2. 海外の人材も視野に入れる | ・高い技術力を費用をかけずに活用したい ・海外の人材とコミュニケーションを取るのが負担でない場合 |
| 3. 社内で育成する | ・思い通りの人材を確保したい ・育成できる人材がいる場合は優先して、または他の手段と組み合わせて、行うことを検討する |
具体的にどういう方法なのか、以下でご紹介します。
4-1.人材紹介サービスを利用する
人材紹介サービスを利用することで、希望する条件に合った人材を、手間をかけずに確保することができます。
登録された人材からマッチングをしてもらえるほか、ニーズどおりの人材をヘッドハンティングしてもらうこともできるので、各企業の状況に合わせた使い方ができて便利です。
人材紹介のメリット・デメリットには、以下のようなものがあります。
| 人材紹介サービスのメリット・デメリット | |
| メリット | ・人材のプロがマッチングするので、希望どおりの人材が手に入りやすい ・採用業務の大半を人材紹介サービスが代行するので、労力がかからない ・募集広告などが不要なので、短期間で採用に至ることができる |
| デメリット | ・年収の3割前後の採用手数料が発生するので、優秀な人材ほど費用が高くつく ・採用業務の大半を人材紹介サービスが代行するので、社内にノウハウが蓄積されない |
4-2.海外の人材も視野に入れる
条件に合った人材がなかなか見つからない場合は、海外の人材も視野に入れて検討するのがおすすめです。
インドやベトナムなどでオフショア開発が盛んに行われていることからもわかるとおり、海外では先進技術に詳しい人材の育成に力を入れている国も多く、日本国内よりも選択肢が豊富にあります。
海外の人材を活用するメリット・デメリットを把握したうえで、検討してみましょう。
| 海外の人材のメリット・デメリット | |
| メリット | ・最先端のIT技術に詳しい優秀な人材を確保しやすい ・グローバル化にも対応することができる ・新たな視点からのアイディアを聞くことができるため、課題解決やビジネス展開のヒントを得られる |
| デメリット | ・文化や常識・習慣が異なるので、コミュニケーションに苦労する場合や、別途研修が必要な場合がある |
4-3.社内で育成する
従業員に対して社内・社外で研修を行い、ビッグデータ人材を育成することもおすすめの確保方法です。
自社でビッグデータ人材を育成すれば、必要なスキルをピンポイントで学んでもらえるので、希望する条件にぴったり合った人材を確保することができます。
OJTをすることもできるので、育成期間中は他の業務で戦力として活躍してもらうことも可能です。
メリット・デメリットは、以下のとおりです。
| 社内で育成するメリット・デメリット | |
| メリット | ・希望する条件に合った人材を確保することができる ・職場環境やプロジェクトの方向性などを理解しているので、育成が終われば即戦力となる ・育成ノウハウが蓄積されれば、今後も安定して人材を確保できる |
| デメリット | ・育成に時間やコストがかかる |
5.ビッグデータ人材を活用する際の注意点
ビッグデータ人材を活用する際には、注意すべきポイントが2つあります。
| ビッグデータ人材を活用する際の注意点 |
| 1. ビッグデータを活用できる組織体制を整える 2. セキュリティやデータ管理体制の整備も合わせて行う |
希少価値の高いビッグデータ人材を苦労して確保したのに、うまく使いこなせないという羽目にならないように、しっかりと確認しておきましょう。
5-1.ビッグデータを活用できる組織体制を整える
ビッグデータを有効利用するためには、ビッグデータ人材を確保するだけでなく、ビッグデータを活用しやすい組織体制も同時に整えましょう。
人材を投入するだけではなく、関係部署がデータの収集・整理に協力したり、分析結果を有効に活かせる体制にあることで、スムーズにビッグデータの活用が進むからです。
例を挙げると、
・ビッグデータ人材の分析に適したデータの基準（小数点以下の処理方法・集計範囲など）を定めて共有し日ごろから基準通りのデータを作成する
・共有フォルダやクラウドを活用して社内のデータの保管場所を一元化するなど、ビッグデータ人材が簡単にデータを収集できる仕組みを作る
・分析結果をどのような場面でどの程度活用するのか、社内のトップを交えて利用の方針を具体的に決めておく
などを行っておくとよいでしょう。
5-2.セキュリティやデータ管理体制の整備も合わせて行う
ビッグデータ分析をするには、大量の正確なデータを必要とします。データの管理体制やセキュリティ対策も忘れずに行いましょう。
誰でもデータにアクセスできる体制であったり、セキュリティ対策が脆弱だったりすると、
・人的ミスによるデータの消失や改変のリスク
・サイバー攻撃による情報漏洩やデータ消失のリスク
などがあるからです。
データを蓄積していたのに、管理がずさんで正しい分析結果が出ないといった事態を防ぐためにも、情報を安全に保管するように心がけましょう。
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6.まとめ
最後に、この記事の要点を振り返っておきましょう。
今回は、ビッグデータ人材の活用を検討するときに押さえておくべきポイントについて解説しました。
ビッグデータ人材とは、ビッグデータ解析の知識や技術を豊富に持ち、データの有効利用を推進することができる人材のことです。
次のような理由から、企業はビッグデータ人材を積極的に活用するべきと言えるでしょう。
| 企業がビッグデータ人材を活用すべき理由 |
| 1. ビッグデータを有効活用できるようになる 2. 精度の高い分析・予測が可能になる |
ただし、ビッグデータ人材は供給が不足していて、確保するのが難しいのが現状です。
そのような中でビッグデータ人材を確保するには、次の方法がおすすめです。
・人材紹介サービスの利用
・海外の人材を活用
・従業員を育成
ビッグデータ人材を活用する際は、以下の点に注意しましょう。
| ビッグデータ人材を活用する際の注意点 |
| 1. ビッグデータを活用できる組織体制を整える 2. セキュリティやデータ管理体制の整備も合わせて行う |
新たなビジネスチャンスや生産性向上のヒントを得るためにも、今回ご紹介したポイントを参考に、ぜひビッグデータ人材の活用に挑戦してみてください。
