"データサイエンティスト"から"DXコンサル"へのキャリア

本記事は「"データサイエンティスト"から"DXコンサル"へのキャリア」というテーマに対して、ChatGPTに対して、具体的かつ納得感が出るまで複数回のプロンプトを重ねて、見解を出力させています。

さらに、その見解に対して、「データサイエンティストからDXコンサルにキャリアを寄せために必要なこと」について、自身の体験談を基に私見や所感を入れました。

コンサル側の立場として、記載していますが、事業会社でも通ずる話が多いと思っており、万人に参考になる内容となっていると思います。

1. はじめに：データサイエンティストのキャリアはどこへ向かうのか？

デジタル技術の進化に伴い、企業の経営判断や戦略策定はこれまで以上に「データドリブン」へと変化してきました。特にここ数年、「デジタルトランスフォーメーション（DX）」というキーワードが、経営者層だけでなく多くのビジネスパーソンの間で注目を集めています。その背景には、ただ単にデータを収集して分析するだけではなく、組織全体の文化やビジネスモデルを変革するという強い意志と行動が求められるようになったことがあります。
一方で、これまでデータサイエンティストと呼ばれる職種は、その専門性の高さから多くの企業で重宝されてきました。機械学習や統計解析などの高度な分析手法を駆使し、膨大なデータの中から有用な知見を引き出す能力は、まさに「デジタル時代の新たな鉱脈を掘り当てるスキル」として評価されているわけです。しかし、最近では「分析スキルを持つ人材はまだまだ不足している」と言われる一方で、さらにその先を見据えた人材も求められ始めています。それが、「分析結果を基に具体的な価値創造や組織変革を進める人材」――すなわちDXの推進者となりうる存在です。
特に、データサイエンティストがDXコンサルタントへとキャリアをシフトさせる動きが増えているのは、以下のような理由によるところが大きいと言えます。

・データ分析の専門知識をビジネスの上流工程で活かしたい
・組織を変革する“推進力”を身につけ、より大きなインパクトを与えたい
・社内外でのプロジェクトマネジメントやコンサルティングスキルを習得し、キャリアの幅を広げたい

本記事では、データサイエンティストがどのようにDXコンサルの領域へステップアップしていけば良いのかを、具体的なスキルセットや思考法、実践例などを交えて解説していきます。単なる分析者にとどまらず、組織の変革をリードできる新しいキャリア像を描くためのヒントを提供できれば幸いです。

データサイエンティストという表現は基本的にはデータサイエンスに専門性を持ち、データ分析や機械学習モデルを構築して、ビジネス価値を出していく職種を指します。

しかし、データを活用してより大きなビジネスインパクトを出すためには、「データ基盤の構築」や「データ分析人材の育成」など、「組織全体のデータ・ドリブン化の推進」言い換えると「DX推進」というテーマに変わっていくことがほとんどです。

特に最近ではこの風潮が強まってきているように感じます。データ分析推進部・AI活用推進部のような組織が立ち上げられて、全社のデータ活用・AI活用を推進せよ、というミッションを持つ企業が多くなってきています。

このような状況では、データの専門家であるデータサイエンティスト（と呼ぶべきかどうかはわかりませんが）に求められるものも変わってきます。

従来まではデータ分析のスペシャリストとして見られ、データ分析に対する深い専門性が期待されるポイントでした。
しかし、DX推進という文脈では「どのようの組織にデータ活用を浸透させるべきか？」、「どのように組織としてデータ分析でビジネスインパクトを創出するのか？」という目線で考える必要があります。

このような目線で考えると、検討しなければならない事項も徐々に変わってきます。

いままでは

・データ分析を活用してビジネス成果を創出すること

だったところが、

・経営層を含めたステークホルダーを動かすこと
・データ活用を推進するシステムを検討すること
・データ分析人材の育成を考える

などなど、広く俯瞰的な目線で組織を見て、考える必要があります。

このように、データ分析に専門性を持ちつつ、組織のデータ活用を進める職業となる中で、この職業をなんと呼称するのかというと、「DXコンサルタント」と表現するのが、最も近しいニュアンスになるのではと思っております。

今後、データサイエンティストからDXコンサルに徐々にシフトしていく人材は今後も増えていくのではないかと思います。

2. データサイエンティストからDXコンサルへ：キャリアパスの全体像

2-1. DXコンサルとは何か？

DXコンサルタントとは、企業のデジタルトランスフォーメーション推進を総合的に支援する役割です。具体的には、現状分析から始まり、経営戦略との整合性を図りつつ、組織体制や業務プロセスの見直し、技術導入における要件定義、さらには人材育成やチェンジマネジメントといった幅広い領域をカバーします。従来の「ITコンサル」や「ビジネスコンサル」と重なる部分も多いですが、DXコンサルならではの特徴としては、デジタル技術を基軸とした大規模な組織変革を伴走的にサポートする点が挙げられるでしょう。

今回はデータサイエンティストからDXコンサルという形で解説していますが、DXコンサルの立場であれば、必ずしもデータ活用にスコープは閉じず、テクノロジー（特にデジタル系）全般の技術を活用した組織変革が求められます。

テクノロジーを活用した組織変革の戦略を考え、実行計画を立てて、実行を推進していく役割を持ちます。（どこまでやるかは時と場合によりけりですが）

例えば、データ基盤の変革やマーケティング基盤の刷新などのシステム開発案件を推進をしたり、テクノロジーを活用する前段の業務整理を行い、活用方針を明確にするなど、多くの役割が挙げられます。

「DXコンサル」という言葉も抽象度が高く、多角的に捉えることができますが、「テクノロジーを活用して組織変革を推進する役割」というのが、実体に適した表現でしょう。

2-2. データサイエンティストとDXコンサルの接点

データサイエンティストは、データを分析し、モデルを構築し、その結果をレポートとして提示することに長けています。DXコンサルは、この分析結果をもとに「どのように企業全体の意思決定や業務プロセスを変革していくか」という大局的な視点を持って提案を行います。つまり、両者には明確な共通点があります。それは「データを活用して課題を解決し、ビジネスにインパクトを与える」というゴールを共有していることです。
ただし、データサイエンティストがDXコンサルの領域に踏み込むためには、分析から一歩踏み込み、組織を動かすためのスキルセットを身につける必要があります。具体的には、経営層とのコミュニケーション、現場の抵抗感を溶かすマネジメント、プロジェクト全体の舵取りなど、これまで以上に「ビジネスの上流～下流」を俯瞰する能力が求められるのです。

「DX」は経産省の定義だと、「デジタル技術を活用して新たな価値を創出すること」でありますが、昨今ではデータ活用・AI活用の文脈が強まってきています。

データを活用した業務プロセスの変革やAIを活用した業務効率化は多くの企業で取り組まれているテーマでしょう。
それだけ、データ・AIの注目が高まっており、その注目と相まってデータサイエンティストも需要が高まっています。

「データサイエンティスト」はデータ分析という局所的な領域を担当しますが、「DXコンサル」はよりビジネスの全体を見ながら、取り組み全体を推進します。

そのため、「データ・AI」という点では共通項があるものの、役割は大きく異なり、従来とは違ったスキル・目線を持っておくことが求められます。

特に大きく変わる部分はビジネスサイドの込み入ったコミュニケーションに巻き込まれることでしょう。
組織でのデータ活用を進めるのであれば、組織の事情や社内政治のような話を避けて通ることはできません。

技術に向き合ってきたから方すると、かなり面倒に感じる要素が増えるのも事実です。
大きくビジネス成果を出していきたいのか、技術で勝負していきたいのかは、人それぞれの志向性に依存します。

すべての方がデータサイエンティストからDXコンサルに～という訳ではなく、単なる一つの選択肢であることはこの段で断っておきます。

2-3. 市場におけるDXコンサルの重要性

DXがもたらすインパクトは、多くの場合、企業内部だけにとどまりません。顧客体験、サプライチェーン、さらには新規事業の創出や業界全体のエコシステム変革にまで波及する可能性があります。そのため、企業や業界の変革に深く関わるDXコンサルは今後ますます需要が高まると考えられています。データサイエンティストとしての高度な分析力を活かし、これらの大きな変革をリードできる人材は非常に希少価値が高いといえるでしょう。