AI時代のデータサイエンティストとは？ -協会活動およびDS検定(リテラシーレベル)のご紹介-

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1. AI時代のデータサイエンティストとは？ 協会活動およびDS検定(リテラシーレベル)のご紹介 2026年9月28日 一般社団法人 データサイエンティスト協会 広報委員会 橋本武彦
2. Contents 1. データサイエンティスト協会の活動紹介 2. AI時代のデータサイエンティストとは？ 3. DS検定（リテラシーレベル）のすゝめ Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 1
3. 自己紹介 一般社団法人データサイエンティスト協会 広報委員 ㈱GA technologies Advanced Innovation Strategy Center General Manager 電気通信大学 所属 客員教授 滋賀大学データサイエンス学部 インダストリアルアドバイザー 中央大学 理工学術院 ビジネスデータサイエンス学科 不動産とAI 兼任講師 オーガナイザー（人工知能学会 2017-、IEEE GCCE2019、MMAsia2025など） ㈱BRIDGE CEO / Data Scientist キャリア サマリ • Sier（エンジニア5年/研究員2年） ⇒ 調査会社（リサーチャー3年） ⇒ デー タサイエンス・AIコンサル企業（データサイエンティスト10年）を経て2017 年4月から不動産テック企業の研究開発組織立ち上げ（当初3名→現25名体 制） • 一般社団法人データサイエンティスト協会（元事務局長）やデータサイエン ティスト育成の新規事業の立ち上げ（国内最大級） • 電通大、滋賀大、立正大、慶應SFC、早稲田大、立教大など大学や官公庁（国 交省、経産省、総務省、文科省）での講義・執筆など多数 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 2
4. Contents 1. データサイエンティスト協会の活動紹介 2. AI時代のデータサイエンティストとは？ 3. DS検定（リテラシーレベル）のすゝめ Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 3
5. 協会の活動概要（法人会員：110社 / 個人会員：2万人） “データサイエンティスト ”の職業としての確立と地位の向上に向け、データサイエンティスト人材の定 義、技能認定、勉強会など育成に関わる情報発信、マッチングなどを行っています。 データサイエンティスト協会 情報収集 勉強会などへの参画 意見、情報の提供 人材の定義/ 育成/評価 情報発信 キャリア形成支援 シンポ ジウム開催 コミュニティ 形成 連携/協業 情報発信 人材育成支援 関連諸団体 （学会/大学/官公庁/地方自治体等） 情報収集 委員会などへの参画 データ、意見、情報の提供 法人会員 一般（個人）会員 検定 就業機会の創出 情報交流促進 取引活性化・マッチング支援 新たな付加価値サービスの提供など データサイエンティスト を必要とする企業 情報発信 分析サービスを 必要とする企業 社会 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. （民間企業、大学・研究機関・自治体） 情報発信 4
6. 育成の取り組み 2014年 「スキルチェックリスト」 発表 DS協会 2016年 IPAとの協働 2019年 概説書発表 2021年 DS検定開始 2021年 デジタルリテラシー協議会 w/IPA、JDLA ITSS＋データサイエンス 領域 「スキルチェックリスト」 「タスクリスト」採用 2016年 文科省のビッグデータ 利活用報告 2019年 内閣府AI戦略2019 2020年 数理・データサイエンス・ AI 教育モデルカリキュラム 日本の データサイエンス・ AI 領域の取り組み 2019年 経団連AI活用戦略 2024年 DS検定 DX推進パスポート開始 ISVマップへの登録開始 2021年～2024年 経産省・IPA 「デジタル時代の人材 政策 に関する検討会」 「デジタルスキル標準 検討会」 への参画 2022年デジタルスキル標準 2023年生成AI対応の改訂 2021年 データ授業必修化 大学での相次ぐ DS学部新設 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 5
7. 委員会活動：”東北支部”への期待！ 2025年には関西支部・中四国支部を立ち上げ、活動の幅を広げる 2026年に広報委員会発足。データサイエンティスト、ならびに国内のデータサイエンス・ スキル定義委員会 企画委員会 ・データサイエンティストのスキル定義 ・スキルチェックやタスクリストの普及活 動 ・主催セミナー、講座等の企画運営 活動 スキルチェックリスト更新(隔年) タスクリスト更新(隔年、w/IPA) 普及活動(概説書、Twitter等) Di-Lite支援、セミナー登壇など 活動 シンポジウム、各種セミナー企画運営 DS養成講座(年2回)、DSアワード 課題解決型人材コンテスト(年1回) その他、広報支援等 チーム 安宅和人(委員長)、佐伯諭(副) メンバー数：20名程度 2週間ごとに開催、たまに集中合宿 チーム 倉本秀治(委員長)、眞鍋尚行(副) メンバー数：25名程度 4つのWGに分かれ活動。月1委員会 DS検定部 （スキル定義委員会の下部組織） 学生委員会 ・DS検定の作問、運営、監査、 PR ・公式リファレンス本の編纂 ・大学向け企業紹介セミナー開催 ・小中高向け DS体験セミナー支援 ・就活ガイド、企業人事との交流等 チーム スキル定義委員会メンバーで構成 道本龍(委員長) チーム 園山将士・関根伸吾(副) メンバー数：25名程度、月1委員会 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. AI活性化に向けて活動 調査研究委員会 コミュニティ・ハブ委員会 ・データサイエンティスト職の実態調査や DS業界動向の研究および発表 ・協会内コミュニティ運営及び活性化 活動 協会個人会員調査、学生調査の 企画運営、発表、取材対応 企業実態調査などの企画・実査 活動 マンスリーコミュニティ開催 コミュニティアイデア企画推進 チーム 塩崎潤一(委員長)、塩谷周久(副) メンバー数：15名程度 月1委員会、調査時期に集中活動 チーム 中林紀彦(委員長) メンバー数：不定。2～30名参加 月1委員会 関西支部 中四国支部 九州支部 ・データサイエンス、 AI、DXの地産地消支援、産学連携推進 ・地域と東京間の人材連携、事例共有 緒方晋士(支部長) チーム メンバー数：未定 (大阪・京都中心) 菅由紀子(支部長) メンバー数：未定 (広島拠点) 大城信晃(支部長) メンバー数：10名程度 (福岡中心) 6
8. Contents 1. データサイエンティスト協会の活動紹介 2. AI時代のデータサイエンティストとは？ 3. DS検定（リテラシーレベル）のすゝめ Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 7
9. データサイエンティストとは？ データサイエンス力、 データエンジニアリング力をベースに データから価値を創出し、 ビジネス課題に答えを出す プロフェッショナル 資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 8
10. データサイエンティストの期待役割の変遷 • At 2012 ◦ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century ▪ • HARVARD BUSINESS REVIEW(Thomas H. Davenport and DJ Patil) Super Man is exist??? At 2022 ◦ HARVARD BUSINESS REVIEW(Thomas H. Davenport and DJ Patil) Is Data Scientist Still the Sexiest Job of the 21st Century? ▪ かつてはすべて「データサイエンティスト」に分類されていた任務と役割は、引き続き分 化されていく • At 2025 ◦ • データサイエンティストの役割は「分析」から「価値創造」へ拡大 From 2026 ◦ データサイエンティスト協会 スキル定義委員会 〜 What should we do? What should we learn? Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 9
11. データサイエンティストの役割は「分析」から「価値創造」へ拡大 • 生成AIにより、従来の“分析”領域は大幅に自動化・コモディティ化 • 企業側の成功要因が「精度」から「価値創造・組織変革」へ完全にシフト • LLM/AIエージェントでは、課題再定義・意味設計・ガバナンス が成果の 中心に • 実務では“分析”よりも 価値創造フェーズ（再定義→設計→展開） が最大 のボトルネック データサイエンティストは価値創造の中心的役割を担う専門職へと進化 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 10
12. ※Appendix.「分析」から「価値創造」への拡大の補足 生成AIの普及で「分析」 はコモディティ化 • モデル選択・特徴量作成・可視化などの従来の“分析業務の一部”はAIで自動化 できる領域に。「分析ができるだけ」では十分な価値にならなくなった • 鍵になるのは “実際に価値が出るまでの一連のプロセス” のリード • AI活用が「PoCで終わる」ことへの強い反省 価値創造こそが AI活用の • 企業が求める成果は“モデル精度” ではなく “業務・経営インパクト” に移行 核心に • 従来からある産業のDXではとくに変革推進・課題再定義・ガバナンス・スケール展開 を できる人材が圧倒的に不足 LLM / AIエージェントに よって「価値の源泉」が構 造化・意味設計側へ • モデル構築よりも “何をどう解くか（課題再定義・意味構造設計）” の方が成果に直結 • AIエージェントはタスクを実行するが、「戦略・意味・ガバナンス」は人が設計しなければ 機能しない • DSの強みはまさに構造理解 × データ × 技術 × 組織知の接続 実際のAI案件では “価値 創造の方 ”が圧倒的にボ トルネック • 「モデルはできたが使われない」「部署に展開できない」 • ボトルネックは、分析ではなく “課題設定・現場変革・スケール展開” にある • つまり、価値創造プロセスを牽引できる人材が成功の90%を占める Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 11
13. スキルセットを再定義（3⇒5） ＜基盤＞ ＜専門１＞価値創造 AIとデータ利活用の進化を見据え、戦 略立案者、ガバナンスリーダーとして変 革を推進する力 ＜専門２＞データサイエンス 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 ＜専門＞ 価値創造 ＜基盤＞ 次代を担うデータプロフェッショナル として有すべき基礎的な力 ＜融合＞ ＜専門＞ データ サイエンス ＜専門３＞データエンジニアリング 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 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. ＜専門＞ データ エンジニアリン グ ＜融合＞ ３つのスキルカテゴリを融合的に発揮 し、AI開発やAI利活用を推進する力 12
14. スキルチェックリスト を活用ください Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 13
15. Contents 1. データサイエンティスト協会の活動紹介 2. AI時代のデータサイエンティストとは？ 3. DS検定（リテラシーレベル）のすゝめ Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 14
16. DS検定とは Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 15
17. DS検定スタートの背景 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 16
18. 模擬問題 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 17
19. 模擬問題 Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 18
20. データサイエンティストの変遷 • At 2012 ◦ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century ▪ • HARVARD BUSINESS REVIEW(Thomas H. Davenport and DJ Patil) Super Man is exist??? At 2022 ◦ HARVARD BUSINESS REVIEW(Thomas H. Davenport and DJ Patil) Is Data Scientist Still the Sexiest Job of the 21st Century? ▪ かつてはすべて「データサイエンティスト」に分類されていた任務と役割は、引き続き分 化されていく • At 2025 ◦ • データサイエンティストの役割は「分析」から「価値創造」へ拡大 From 2026 ◦ データサイエンティスト協会 スキル定義委員会 〜 What should we do? What should we learn? Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 19
21. 継続学習のすゝめ • I don’t know! ◦ I’m the one who wants to know most of all... • リスキリング、アンラーン、（自分自身の）DX、Learn or Die… ◦ 大事なのは学び続けること！ ◦ Let’s have fun learning data science! ＆ 論よりRUN! • データサイエンティストを目指す方の入口の一つとして”DS検定（リテラ シーレベル）”をぜひ活用ください！ Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 20
22. 本日お話したかったこと • データサイエンティストの役割は変遷（今後も） ◦ Data Scientist become "value creator" from "problem solver" • 大事なのは学び続けること！ ◦ 楽しんで、手を動かしながら、自分ごと化して、etc ◦ 入口の一つとして”DS検定（リテラシーレベル）” • 東北のデータサイエンティストのみなさんと国内のデータサイエンス・AI 活用を一緒に盛り上げていきたいです！ ◦ ”東北支部”設立！？！ Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 21