矢野経済研究所 ICT・金融ユニット

レポートサマリー
2021.01.27

データ分析関連人材規模に関する調査を実施(2020年)

2020年度の国内データ分析関連人材規模は89,800人の見込、2023年度には141,900人に達すると予測。データ・ドリブン経営の浸透に向けた動きを背景に関連人材規模は急拡大。

模を調査し、現況やデータ分析関連人材職種別の動向、および将来展望を明らかにした。

 

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【図表:国内データ分析関連人材規模予測】

図表:国内データ分析関連人材規模予測
  • 矢野経済研究所調べ
  • 注:人数ベース
  • 注:データ分析関連人材市場は ①分析コンサルタント、②データサイエンティスト、③分析アーキテクト、④プロジャクトマネージャーの4人材の合算値
  • 注:2020年度見込値、2021年度以降予測値

 

データ分析関連人材規模の概況

各種センサーやスマートデバイス等の普及により膨大なデータを収集、分析することで、これまでにない知見を含めた課題解決方法への期待が高まっているなか、データをもとに意思決定を行い、経営に生かすデータ・ドリブン経営を打ち出す企業が増えてきている。こうしたなか、データ分析関連人材(分析コンサルタント、データサイエンティスト、分析アーキテクト、プロジェクトマネージャー)が注目されており、なかでもデータサイエンティストは最も重用される人材ともいわれる。

現下、データ分析関連人材を取り巻く環境整備が進んでいる。制度面では、営業機密などの産業データ、個人情報ともに法環境が整ってきている。また、教育面においては、内閣府の「AI戦略2019」を踏まえ、人材の輩出に向けて小中高の学習指導要領を改訂したほか、大学においてもデータサイエンス学部・大学院の設置やデータサイエンス教育の強化に向けた取組みが進むなど、短期・中長期的な教育環境の変革に取組んでいる。

企業の動向としては、現在、早急にデータ分析関連人材の体制を構築すべく、中途採用の動きが活発化しているものの、当該人材そのものは全般的に不足している。そのため社内のシステムエンジニアや理系人材を中心に、リカレント教育を通じて人材育成する動きが活発化している。

※リカレント教育とは社内もしくは社外(大学や企業などの教育機関)において社会人向けに再教育の場を提供する制度

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データ分析関連人材規模の注目トピック

■IT事業者は優秀な人材確保の仕組みづくりが、ユーザー企業ではデータ活用に向けた動きが加速
大手IT事業者を中心に、主に中途採用希望者や優秀な大学院生などを対象に、高額な年俸を提示する採用プログラムなども打ち出し、優秀な人材の確保を積極的に行っている。また、新卒採用者向けには社内向け研修としてデータ分析などに向くプログラミング言語であるPython(パイソン)研修をはじめ、さまざまな研修の整備、充実化を図っている。

一方、製造業や小売業をはじめとしたユーザー企業は、データ・ドリブン経営の浸透を図るべく、データサイエンティストをその指南役として位置づけ、データサイエンティストの育成と併せて、現場の従業員を対象にしたデータ分析関連の研修の整備にも力を入れる傾向にある。このほかデータ分析で先行する金融業界では、データサーエンティストを活用した分析支援サービスの提供を開始するなどの先行事例がある。このようにユーザー企業では、社内での業務効率化やデータを活用した製品の改善のほか、社外向けにはデータ分析を軸とした新規ソリューションを提供するなど、積極的なデータサイエンティストの活用に向けた動きが目立つ状況となってきている。

また、IT事業者やユーザー企業のデータサイエンティスト育成を支えるべく、教育事業者の動きも加速している。大学の子会社やデータ分析に強みを持つ事業者を中心に経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座認定制度(Reスキル講座)」を背景として、多くの教育プログラムが認定を受けており、データサイエンティストの育成を強力に後押ししている。

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データ分析関連人材規模の将来展望

2023年度の国内データ関連人材規模(人数ベース)は141,900人に達すると予測する。

データ関連人材について職種別(分析コンサルタント、データサイエンティスト、分析アーキテクト、プロジェクトマネージャー)にみると、AI やIoTなど分野を問わず、データ分析案件が増えていることから、いずれの職種も伸びていくと考える。

また、IT事業者、ユーザー企業ともにデータサイエンティストの人材採用、及び育成に向けて引き続き積極化していく点に加えて、データサイエンティスト支援ツールが多く登場することにより育成のハードルが下がる点や、モデルをシステムに落とし込むアーキテクチャが増加していく点などの理由から、今後データ関連人材規模は拡大していくものとみる。

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参考:このレポートに掲載されている主なデータ一覧

  • データ分析プロジェクトに携わる人材の定義
  • データサイエンティストにおける3つのスキルセット
  • データ分析関連プロジェクトのライフサイクル
  • データサイエンティスト協会が定めるレベルとスキルセット
  • データサイエンティスト関連施策
  • Reスキル講座と連携する教育訓練給付制度の概要
  • データサイエンティストを雇用する上での環境的条件
  • データドリブン経営の取組み状況
  • データドリブン経営の全社的な浸透に向けた取組み
  • データ活用への取組み状況
  • データ連携方法
  • デジタル強靭化社会におけるIT新戦略の全体像
  • データ利活用に向けた具体的な取組み
  • 不正競争防止法の保護対象
  • 生産性向上特別措置法に基づくデータ活用支援施策の概要
  • 個人情報保護制度の見直しの全体像
  • 次世代医療基盤法の仕組み
  • 国内データ分析関連人材規模推移予測(人数ベース)
  • 国内データ分析関連人材規模推移予測(人数ベース、職種別)
  • 大手事業者におけるデータサイエンティスト関連のインターンシップ実施状況
  • 大手SIerにおけるデータサイエンティスト専門職の設置状況
  • 大手SIerにおけるデータサイエンティストに求めるスキルセット
  • データサイエンティストに係るインターンシップの実施状況
  • 日本IBMによる人材交流を通じた人材育成の取組み
  • NECおよび日本IBMのReスキル認定講座
  • 新卒採用においてデータサイエンティスト関連職種で募集する企業の例
  • 製造業界における取組み例
  • AI戦略で定めた教育改革目標
  • 教育改革(時系列)
  • 新学習指導要領における小・中・高別情報活用能力育成ポイント
  • みらプロ2020の総合的な学習の指導案
  • 小学校算数科における領域構成の見直し
  • 「Dデータの活用」の内容
  • 技術・家庭科における技術分野
  • 中学校数学家における領域構成
  • 「Dデータの活用」の内容
  • 改定前と改定後の共通教科情報科の違い
  • 高等学校数学家における統計教育の主な内容
  • モデルカリキュラムの考え方
  • リテラシーレベル モデルカリキュラムの構成
  • 一般教育(教養教育)段階における数理教育の実施状況
  • 一般教育(教養教育)段階におけるデータサイエンス・AI教育の実施状況
  • 学部専門教育段階におけるデータサイエンス・AI教育の実施状況
  • 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度構築に係るスケジュール
  • 大学によるデータサイエンス関連のリカレント教育例
  • データサイエンス学部男女構成比
  • 実践女子大学 女性データサイエンス教育研究所
  • 日本IBM
  • 日本電気
  • 野村総合研究所
  • 富士通
  • Ridgelinez
  • ZOZOテクノロジーズ
  • パルコ
  • 三井住友カード
  • 三井住友海上火災保険
  • ヤマトホールディングス
  • 横河電機
  • アイデミー
  • D4cアカデミー
  • 東京大学エクステンション
  • 横浜市立大学 データサイエンス学部

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調査要綱

調査対象:2020年10月~12月
調査期間:国内におけるIT事業者、ユーザー企業および教育事業者等
調査方法:当社専門研究員による直接面談、電話・e-mailによるヒアリング、ならびに文献調査併用

※データ分析関連人材規模とは:本調査におけるデータ分析関連人材とは、データ分析プロジェクトに携わるチームを構成する、①分析コンサルタント(分析案件におけるデータ活用戦略などの策定に関与)、②データサイエンティスト(データ収集やプログラミング言語を用いた分析に基づくモデルの開発などに関与)、③分析アーキテクト(データサイエンティストが開発したモデルをシステムに実装するフェーズに関与)、④プロジェクトマネージャー(データ分析案件の統轄)という4人材を対象とし、その合計を人数ベースで算出している。

<市場に含まれる商品・サービス>
①分析コンサルタント、②データサイエンティスト、③分析アーキテクト、④プロジェクトマネージャー

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