データサイエンティストとは？でーたさいえんてぃすと
データサイエンティストとは、データを事業の判断へつなげる役割を担う人材で、統計・機械学習の知識、データを加工する情報技術の力、対象業務への理解という3領域にまたがることが定義そのものになっている。担当範囲は分析結果を出すところで終わらず、なぜその結論になるのかを関係者へ説明し、施策として実行に移させるところまで及ぶ。
最終更新：2026-10-06
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データは以前から蓄積されていたが、扱える人は統計の専門家か、システムを触れる技術者かに分かれ、業務を知る人はそのどちらでもなかった。分業のまま進めると、業務課題に対応しない分析や、実装できない提案が出てくる。3つの領域を1人ないし1チームでつなぐ役割として、この職種が立てられた。
具体例
解約率を下げたい通信事業者で、契約情報・利用ログ・問合せ履歴を突き合わせ、解約の予兆となる利用パターンを見つけて予測モデルを作る。さらに営業部門と協議し、予兆が出た顧客へ先回りして提案する運用まで落とし込む。データサイエンティスト協会は、この能力をスキルチェックリストとして公開している。
試験での引っ掛け
分析基盤の構築・運用を主に担うデータエンジニアや、分析結果をもとに事業判断を下す責任者との役割分担が問われる。高度な手法を使うこと自体は目的ではなく、業務課題の設定と結果の解釈が伴わなければ成果につながらない——手法の高度さで役割を定義する選択肢は誤りになる。
関連用語
出た過去問
出典：平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63（IPA）
ビッグデータを有効活用し、事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域と定義した。データサイエンス力…
正解：分析要件に応じ、決定木分析、ニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択、モデルへのパラメタの設定、分析結果の評価ができる。
要点：データサイエンス力は統計・機械学習でモデルを選び評価する力
データサイエンス力は、統計学や機械学習といった情報科学の知識を使って、予測・検定・関係性の把握やデータの加工・可視化を行う力と定義されている。決定木分析やニューラルネットワークといったモデリング手法を選び、パラメタを設定し、結果を評価する能力はまさにこの領域に当たる。
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (2) データ利活用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。