chat exploreなどの登場で誰でも簡単にデータ分析ができるようになるのも時間の問題かと思うのですが、

Question

chat exploreなどの登場で誰でも簡単にデータ分析ができるようになるのも時間の問題かと思うのですが、そんな中でデータサイエンティストやデータアナリストに求められるのはどのような力になると思いますか？
ただただ機械学習や深層学習を使ってデータ分析できるだけではAIに取って代わられると思うのですが。

Answer 1

データサイエンティストをやっている者です。

データサイエンティストとして機械学習や統計学、プログラミングといったスキルは確かに必要不可欠で、それらが分かっていないと仕事ができないある意味大前提ではあります。
ですが逆に、それらに対する知識があればデータ分析ができるかというと、必ずしもそうとは言えない部分があります。

まずそもそも「どんな問題をどのようなアプローチで解決すればよいのか」を考える所からがデータサイエンティストとしての仕事になります。
私の場合は顧客となる会社の支援が仕事ですが、その会社がどんな課題を抱えていて、それをデータからどう解決していくかというのを考えるのは簡単なことではありません。
データも1か所に集まっているわけではなくてバラバラだったり、様々な制約で使えないものもあったり、また社内に色々なしがらみがあって出来ること・出来ないことが分かれていたりします。
また分析結果が出てもそれを経営に取り入れるのは顧客であり、データ分析に関しては知識がない人に対してどう結果を説明し、どういうアクションに繋げて行くのかというのも重要なスキルです。

要は機械学習や統計的な処理というのはあくまで「ツール」でしかなく、そのツールをどう使うのか、どうやって現実の問題に対して適用していくのか、という所こそ専門家としての仕事であると私は考えています。
正直、データ分析に必要な機械学習やプログラミングの知識なんて、程度にもよりますがそんなに長期間かけなくてもある程度身に付くんですよね。ですからその面が自動化されたとしても別に今と状況はそんなに変わらないと思っています。

Answer 2

作業に近いところはAI支援で必要人員は減るでしょうから、戦略コンサル的な部分に力を入れることになるでしょう。

Answer 3

GPT↓

確かに、データ分析においては、自動化技術の進化により、誰でも簡単にデータ分析ができるようになることが予想されます。しかし、データサイエンティストやデータアナリストに求められる能力は、データを分析するだけでなく、その分析結果をビジネスや社会に活かすために、データを理解し、問題意識を持ち、創造的なアプローチを持ってビジネスに貢献することです。

データ分析において、自動化されることが多いのは、ルーティンワークや単純な予測モデルの構築などです。しかし、現実のビジネス課題は複雑であり、データをただ集めて分析するだけでは解決できない場合があります。このような課題を解決するためには、ビジネスや社会の現場での知見や専門知識が必要となります。そのため、データサイエンティストやデータアナリストには、ビジネスや社会の課題を理解し、データとの関連性を見つける能力が求められます。

また、AIや機械学習を扱う場合にも、データサイエンティストやデータアナリストは必要不可欠です。AIや機械学習は、人間が作成したデータセットを用いてモデルを学習しますが、データセットに偏りがある場合や、学習アルゴリズムに誤りがある場合、モデルの精度が低下したり、誤った判断をする可能性があります。こうした問題を解決するためには、データの前処理や分析、適切なアルゴリズムの選択など、人間の判断が必要です。

したがって、データサイエンティストやデータアナリストに求められる能力は、ビジネスや社会に対する課題意識や専門知識、データとビジネスや社会の関係性を見つける能力、そして機械学習やAIに関する知識や判断力など、人間の洞察力や創造性を活かす能力が重要となります。