データサイエンティストの就労意識

データサイエンティストの就労意識
2015 → 2020 一般(個人)会員アンケートより
データサイエンティスト最新動向セミナー2021

Copyright © 2021 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.
本日お話する内容
 調査目的と概要
 一般（個人）会員調査の結果のご紹介
– 属性と就労状況
– スキルセットとスキルレベル
– DS育成・人材活用の現状と就労意識
– COVID-19の影響
 まとめ
1

調査目的と概要
2

調査の目的
3
データサイエンティストの人材育成やスキルアップ、
組織内外の需要（企業）と供給（データサイエンテイスト）の
マッチングに関する現状を明らかにするため
データ分析に携わる個人が抱える課題を把握・考察する
≒データサイエンティスト協会一般個人会員

調査の概要
 2015年調査
– 調査対象者： DS協会一般会員（実務者層およびマネジメント層）
– 調査日： 2015年10月4日～ 10月28日
– 回収数： 245（うち85は実務･マネジメント以外）
 2016年調査
– 調査対象者： DS協会一般会員（データ分析関与者）
– 調査日： 2016年9月23日～ 10月3日
– 回収数： 145（うち54はデータ分析非関与）
 2018年調査
– 調査対象者： DS協会一般会員全体
– 調査日： 2018年9月4日～ 9月28日
– 回収数： 391
 2019年調査
– 調査日： 2019年11月26日～ 12月22日
– 回収数： 414
 2020年調査
– 調査日： 2020年10月25日～ 11月30日
– 回収数： 630
4
アンケート画面URLを一般(個人)会員にメールで送信し、任意回答いただく

一般会員調査の結果
：属性・就労状況
5

性別
6
男女比は９：１
女子比率は1割前後で推移
93
89
89
87
89
6
9
11
13
11
1
2
2015年
2016年
2018年
2019年
2020年
n=160
n=91
n=391
n=414
男性女性答えたくない
n=630

年齢
7
30～40代が中心層
50代以上の比率が増加中
0 0 1 1 0
8
13 14 12 12
36
38
32
29 30
38
32 32 31
29
12 11
17
21 20
4 4 4
7
9
2 1 0 0 0
0%
10%
20%
30%
40%
50%
2015年 2016年 2018年 2019年 2020年
n=160 n=91 n=391 n=414
40代
30代
50代
60代以上
答えたくない
20代
10代
n=630
40代
30代
50代
60代以上
答えたくない
20代
10代
40代
30代
50代
60代以上
答えたくない
20代
10代
40代
30代
50代
60代以上
答えたくない
20代
10代
40代
30代
50代
60代以上
答えたくない
20代
10代

年収
8
平均年収は791万円
1
0
2 1
3
2
2 2
8
6
7
6
9 9 9
8
19
14
11
14
17
12 13 12
9
12
13
10
4
10
9
14
2
9 9 8
15
16
15 15
2
3
2
3
11
8 8
6
0%
10%
20%
2016年 2018年 2019年 2020年
n=91 n=274 n=216
300万円以上
200万円以上
200万円未満
n=412
答えたくない
400万円以上
500万円以上
600万円以上
700万円以上
800万円以上
900万円以上
1,000万円以上
1,500万円以上
300万円以上
200万円以上
200万円未満
答えたくない
400万円以上
500万円以上
600万円以上
700万円以上
800万円以上
900万円以上
1,000万円以上
1,500万円以上
300万円以上
200万円以上
200万円未満
答えたくない
400万円以上
500万円以上
600万円以上
700万円以上
800万円以上
900万円以上
1,000万円以上
1,500万円以上
300万円以上
200万円以上
200万円未満
答えたくない
400万円以上
500万円以上
600万円以上
700万円以上
800万円以上
900万円以上
1,000万円以上
1,500万円以上
平均：726万円平均：809万円平均：769万円平均：791万円

0
2
7
6
7
3
2
12
5
12
2
3
2 2
6
1
0 0
2 2
13
5
3
1 1
2
0
2
8
5 5
3
1
14
4
11
4
3
1
3
6
1
2
1
3
4
10
3 3
1
2
3
1 1
9
6
8
2 2
13
4
10
4
3
1
3
5
1
2
0
4
2
9
2
3
1
3
1
0%
5%
10%
15%
2018年(n=384)
2019年(n=394)
2020年(n=599)
業種
9
IT・通信業務の従事者が多い
製造業従事者も多い傾向
Q. あなたの所属する企業・組織の業種を教えてください ※複数所属する場合は主たるものを選択してください
（勤め人のみ回答／SA）

分析業務従事期間
10
21
13
15
11
9
15
13
12
14
11
13
13
15
18
18
22
14
19
17
16
26
25
24
27
2016年
2018年
2019年
2020年
n=91
n=274
n=263
1年未満 10年以上
1年以上 2年以上 3年以上 5年以上
n=412
Q. あなたはデータ分析・解析にどのくらいの期間従事されていますか。（データ分析業務従事者のみ回答／SA）
※期間は現在所属されている企業・組織を問わずご自身の経歴全体でお答えください。
分析業務に3年以上従事している人が 65%
分析従事期間が長い人の比率が高まりつつある
65%
56%

業務を表現する職名（2020年・年代別）
11
23
7
10
13
1
10
4 2
6
11
7 7
40
2
9
14
5
9
5 2 5 0 2 7
27
11
7
14
1
13
2 2
8
4 4 7
16
6
10
16
0
12
6 2 4
18
5 7
19
4
13
8
0 5 3 3 6
18
13
9
0%
10%
20%
30%
40%
50%
データ
サイエン
ティスト
ビジネス
アナリスト
コンサル
タント
データ
アナリスト
データ
マイニング
エンジニア
エンジニアプログラマ・
ソフトウェア
開発者
マーケターリサーチャーマネージャーその他あてはまる
ものはない
2020年全体 (n=412) 10-20代 (n=43) 30代 (n=135) 40代 (n=122) 50代以上 (n=112)
Q. あなたの現在の業務を表現する職名として、当てはまると思うものを以下から選んでください。
（データ分析業務従事者が回答／SA）
その他の回答 FA
営業2 ディレクター2 教員2 プロフェッサー大学教員教授 CIO/CDO代行プロダクトマネージャー ITエンジニアプレーイングマネージャー
ネットワークエンジニア政策企画立案担当システムエンジニア業績管理・数値企画立案 URA データエンジニアリスク管理者技術職
アクチュアリー事業企画コミュニケーションデザイナーデータマネジメント社会調査・分析データサイエンティストを目指している
職名としては「データサイエンティスト｣が最多
「データサイエンティスト｣は若年層に多い
2020年より回答方法変更

：スキルセットとスキルレベル
12

データサイエンティストに求められるスキルセットとレベル
３つのスキルセット４段階のスキルレベル
 業界を代表するレベル Senior Data Scientist
 棟梁レベル (full) Data Scientist
 独り立ちレベル Associate Data Scientist
 見習いレベル Assistant Data Scientist
 業界を代表するレベル SeniorDataScientist
 業界を代表するレベル SeniorDataScientist
ビジネス力
business problem
solving
データ
エンジニアリング力
data engineering
データ
サイエンス力
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
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
13

スキルセットとスキルレベルの認知・活用状況
14
71
26
25
28
52
52
52
13
12
10
29
8
11
11
2015年
2018年
2019年
2020年
知っていた知らなかった
n=630
n=414
n=391
n=160
内容認知＋活用内容認知名称認知
Q. あなたは、データサイエンティスト協会が定義したこの3つのスキルセットについてご存知でしたか。（SA）
Q. あなたは、データサイエンティスト協会が定義したこの4つのスキルレベルについてご存知でしたか。（SA）
３つのスキルセットおよび４段階のレベルに関する
認知は高まっているが、活用度は高くない
68
14
11
12
54
49
50
18
15
16
33
14
26
22
2015年
2018年
2019年
2020年
知っていた知らなかった
n=630
n=414
n=391
n=160
内容認知＋活用内容認知名称認知
 業界を代表するレベル Senior Data Scientist
スキルセット認知
スキルレベル認知

現在のスキルレベル
15
ビジネス力は棟梁レベル以上にある人が 2割を超える
5
7
4
3
5
20
20
20
20
18
40
33
35
32
35
31
34
31
31
31
4
7
11
14
11
2015年
2016年
2018年
2019年
2020年
n=378
n=91
n=117
業界
代表
それ以下/
業務外
n=346
n=576
Q. 現在のご自身のデータ分析・解析業務におけるスキルは、データサイエンティスト協会の定義では
どのレベルに当てはまると思いますか。（データ分析関与者／SA）
5
6
2
1
2
12
15
13
10
11
31
31
30
29
28
44
39
44
44
47
8
10
11
16
13
業界
代表
棟梁独り立ち見習いそれ以下/
業務外
3
3
1
2
16
9
12
10
11
27
30
25
25
27
44
41
45
42
41
10
18
16
23
20
業界
代表
棟梁独り立ち見習いそれ以下/
業務外

スキルセット（棟梁レベル以上）の重なり
いずれかのスキルセットで
棟梁レベル以上に達している人は約3割
16
9
12
11
12
13
3
3
2
2
3
2
1
4
2
1
2
7
6
3
2
3
3
3
2
3
5
2
2
9
8
5
6
6
67
66
67
73
71
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
2015年
2016年
2018年
2019年
2020年
BIZのみ DSのみ EGのみ BIZ+DS BIZ+EG DS+EG BIZ+DS+EG いずれもあてはまらない
n=576
n=346
n=91
n=117
n=378

参考）データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル
17
https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

：DS育成・人材活用の現状と就労意識
18

育成プログラムの有無
19
育成プログラムを備える企業・組織が増加中
9
13
17
23
23
91
87
83
77
77
2015年
2016年
2018年
2019年
2020年
n=394
n=91
n=156
存在する存在しない
n=380
n=599
Q. あなたの所属する企業や組織では、データ分析・解析に従事する専門人材について独自の育成プログラムなどが
ありますか（勤め人が回答／SA）

スキルアップのために行っていること
20
eラーニングが継続的に伸長中
27
18
35
41
11
4
70 68
15
3 3
20 18
29
44
24
12
69
74
18
2 2
25
19
47
54
33
11
70 70
21
3 1
25 24
42
58
35
14
65
70
30
3 1
21 22
38
50
42
13
67 69
29
2 2
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
所属する
企業・組織が
提供する
外部の研修
・勉強会
所属する
企業・組織が
提供する
内部の研修
・勉強会
有志の
勉強会
への出席
カンファレンス
・製品発表会
などへの
出席
eラーニング分析コンペ
・ハッカソン
など
への挑戦
専門的な
書籍を
購入しての
業務外での
学習
インターネット
・雑誌等での
情報収集
資格の取得その他
(具体的に)
スキルアップの
ための投資は
おこなって
いない／
おこなう
予定がない
2015年(n=117)
2016年(n=91)
2018年(n=346)
2019年(n=378)
2020年(n=576)
Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップのために現在取り組んでいることを教えてください。
（データ分析関与者が回答／MA）

スキルアップのために行っていること（2020年・年代別）
21
「資格の取得｣｢分析コンペなどへの挑戦」
が10･20代で突出して高い
21 22
38
50
42
13
67 69
29
2 2
23
25
43 41
32
24
72
59
47
3 3
24
26
36
44
38
16
67
70
27
1 3
19 20
43
52
49
8
62
71
28
1 1
23
21
30
60
44
7
69
73
26
4 0
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
所属する
企業・組織が
提供する
外部の研修
・勉強会
所属する
企業・組織が
提供する
内部の研修
・勉強会
有志の
勉強会
への出席
カンファレンス
・製品発表会
などへの
出席
eラーニング分析コンペ
・ハッカソン
など
への挑戦
専門的な
書籍を
購入しての
業務外での
学習
インターネット
・雑誌等での
情報収集
資格の取得その他スキルアップの
ための投資は
おこなって
いない／
おこなう
予定がない
2020年全体 (n=576)
10･20代 (n=75)
30代 (n=177)
40代 (n=161)
50代 (n=112)
Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップのために現在取り組んでいることを教えてください。

スキルアップ時の困りごと
22
データ分析に関する
相談先やロールモデルの不足が課題
67
31
13
44
14
70
29
11
36
46
6 6
64
21
15
35
46
6 6
63
20
11
30
46
5
9
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
手本になる・
教えてくれる人が
周囲にいない
同僚・上司の
理解がない
地方在住のため、
情報が少ない
育成プログラムがないスキルアップのための
時間がない
その他困っていることは
ない
2016年(n=91)
2018年(n=346)
2019年(n=378)
2020年(n=576)
Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップを考える際に、困っていることがあれば教えてください
※2016年は
調査なし
※2016年は
調査なし

人材・スキル活用度
23
スキル活用度は下降傾向だが
2019年を底に 2018年と同程度まで回復
8
7
6
6
4
28
30
21
17
21
24
22
21
22
27
28
28
30
30
27
12
14
22
26
22
2015年
2016年
2018年
2019年
2020年
n=599
n=91
n=156
十分に活かせているまあ活かせているどちらともいえないあまり活かせていない活かせていない
n=380
n=394
Q. 所属する企業・組織内で、ご自分を含め、データ分析・解析に関わる人材のスキルが活かせていると感じていますか。
（勤め人が回答／SA）

スキル活用における不満
24
上司・他部署の理解がない不満は減少傾向
39
34
42 42
40
15 14
5
41
29
46
37 37
13 13 14
40
28
45
42
37
15
8
11
35
25
37
44
38
17
9
14
33
23
39 38
35
13
8
15
0%
10%
20%
30%
40%
50%
上司・経営層の
理解がない
他部署の
理解がない
同僚・部下の
スキルレベルが
低い
分析・解析の
インフラ
(DB・DWH等)
の設備に
不満がある
分析・解析ツール
(統計解析ソフト・
BIツール等)の
設備に
不満がある
クライアント・
顧客の理解が
ない
その他困っている・
不満に思っている
ことはない
2015年(n=156)
2016年(n=91)
2018年(n=380)
2019年(n=394)
2020年(n=599)
Q. あなたが所属する企業・組織内で、データ分析・解析に関するスキルを活かすうえで、
困っている・不満に思っていることがあれば教えてください。（勤め人が回答／ MA）

業務満足度
25
9 34 25 21 11
2020年
満足
している
どちらかというと
満足している
どちらとも
いえない
満足していない
満足
していない
n=412
Q. あなたは、現在のデータ分析・解析に関する業務について満足していますか。
（データ分析業務従事者のみ回答／SA）
業務に満足を示しているのは 42%
新規設問
※グラフでは小数点1位を四捨五入しているため合計値には若干のズレが生じています

業務満足度（2020年・年代別）
26
10･20代では業務満足度*が 49%と高い
9
7
8
7
5
34
42
33
30
36
25
21
27
25
25
21
14
22
22
25
11
16
10
16
9
全体
10･20代
30代
40代
50代
n=77
n=43
n=412
満足
している
満足している
どちらとも
いえない
満足していない
満足
していない
n=135
n=122
Q. あなたは、現在のデータ分析・解析に関する業務について満足していますか。
（データ分析業務従事者のみ回答／SA）
*満足している＋どちらかというと満足しているの計

転職意向
27
転職検討者は減少傾向
8
17
14
11
10
53
47
48
39
43
39
36
38
50
48
2015年
2016年
2018年
2019年
2020年
n=599
n=91
n=156
現在検討している条件によって検討したいと思ういまのところ、転職を検討するつもりはない
n=380
n=394
Q. あなたは現在、もしくは今後、データ分析・解析に関する業務において、転職を検討していますか。
（勤め人が回答／SA）

データサイエンティストの将来性
28
43 38 15 4
2020年
将来性を
感じる
将来性を感じる
どちらとも
いえない
将来性を感じない
将来性を
感じない
n=630
Q. あなたは「データサイエンティスト」という仕事に将来性を感じていますか（SA）
将来性を感じているのは 81%
新規設問

データサイエンティストの将来性（2020年・年代別）
29
10･20代では将来性を感じている割合が85%と高い
一方 30代では75%にとどまる
43
49
34
48
45
38
36
41
34
38
15
11
17
16
14
4
4
7
3
2
0
0
1
0
1
全体
10･20代
30代
40代
50代
n=126
n=80
n=630
どちらとも
いえない
n=186
n=181
Q26. あなたは「データサイエンティスト」という仕事に将来性を感じていますか（SA）

データサイエンティストの将来性（2020年・職業別）
30
学生でDSに将来性を感じている割合は81%
自営や経営者で86%とやや高め
43
61
41
55
48
38
25
39
32
33
15
14
15
14
14
4
0
4
0
5
0
0
0
0
0
全体
経営者･役員
会社員(正社員)
自営業･自由業
学生
n=21
n=36
n=630
どちらとも
いえない
n=485
n=22
Q. あなたは「データサイエンティスト」という仕事に将来性を感じていますか（SA）

：COVID-19の影響
31

現在の働き方
35
15
9
14
24
2
原則テレワーク
基本的に出社しない
7割テレワーク
3割出社
5割テレワーク
5割出社
3割テレワーク
7割出社
原則出社
基本的にテレワークしない
働いていない・当てはまるものはない
%
32
35% が原則テレワーク
Q. 現在の働き方として一番近いものをお知らせください。（SA）
※学生の方は、テレワーク＝オンライン授業としてご回答ください今回のみ
n=630

データ分析業務量の変化
6
17
61
6
4
7
増えた
やや増えた
変わらない
やや減った
減った
わからない・以前は分析業務に従事していなかった
%
33
今回のみ
6割が変化なし 2割強が増加
Q. COVID-19の流行以降（2020年4月以降）、あなたのデータ分析業務量はどう変化しましたか。
（データ分析業務従事者のみ回答／ SA）
n=412

まとめ
34

まとめ
35
女性比率が増加傾向
2015年 2020年
50代以上の比率が増加
8 36 38 12 4
12
30 29
20
9
0%
10%
20%
30%
40%
20代 30代 40代 50代 60歳以上
2015年
2020年
多様な層が「データサイエンティスト」への関心を持っている

まとめ
36
人材育成に注力しはじめている企業や組織は増えており
データ分析業務における不満が解消されてきている
9
23
0
10
20
2015年 2020年
育成プログラムを備える
企業・組織が増加中
39
34
42 42 40
5
33
23
39 38 35
15
0%
10%
20%
30%
40%
50%
企業・組織内での
スキル活用において
困っていることや
不満は減少傾向
2015年
2020年
上司・経営層の
理解がない
他部署の
理解がない
同僚・部下の
スキルレベルが
低い
分析インフラ
に不満がある
分析ツール
に不満がある
困りごと・
不満なし

まとめ
37
10･20代で業務満足度が高く
データ分析業務に「将来性を感じている」
データ分析業務に
8割の人が将来性を
感じている
業務に満足している人は
10･20代で高い
49
41
37
42
57
10･20代 30代 40代 50代 60歳以上
満足している
どちらかと
いうと
満足している
回答者全体
満足している計
42%
85
75
82 83
10･20代 30代 40代 50代
将来性を
感じる
将来性を
感じる
回答者全体
将来性を感じる計
81%
2020年
2020年

まとめ
38
データ分析業務においては
COVID-19の影響はさほど受けていない様子
｢変化の時代」の中でも
業務量が安定
働き方として
テレワーク比率が高い
●業務の半分以上が
テレワーク
60%
2020年
2 24
14
9
15
35
●原則テレワーク
●7割テレワーク
●5割テレワーク
3割テレワーク
原則出社
働いていない・
当てはまるものはない
7
4
6
61
17
6
増えた
やや増えた
●変わらない
やや減った
減った
わらかない
●COVID-19以降も
業務量変化なし
61%
2020年

まとめ
 多様な層が「データサイエンティスト」への関心を持っている
 人材育成に注力しはじめている企業や組織は増えており
データ分析業務における不満が解消されてきている
 10･20代で業務満足度が高くデータ分析業務に「将来性を感じている」
 データ分析業務においてはCOVID-19の影響はさほど受けていない様子
39
➜ 女性比率は増加傾向だが、頭打ち感がある。また、全体傾向として年代が上がってき
ていることから、新しく「データサイエンティスト」へ関心を持つ層をどのように拡
張していくかは継続的な課題だといえる。
➜ 企業側の理解が進み、人材育成などにも積極的。業務的には不満が解消されてきてい
る状況である。多様な働き方への対応、また将来性という観点でも、「データサイエ
ンス」や「データサイエンティスト」について伝えられる魅力はあると考えられる。

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