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AI人材 | データサイエンティスト派遣

AI(人工知能)を語る上で、データの活用は重要な課題となってきます。
情報化社会の現代、多種多様なデータ(ビックデータ)が蓄積されています。しかし、どのようなデータでもすぐに活用できるわけではありません。
そこで重要な役割を果たすのが、データを正しく把握、整理し、活用につながるデータ分析を行うデータサイエンティストです。
AI人材の不足が騒がれる中、データサイエンティストの不足も例外ではありません。

今回DAでは、AIに関わる人材としてデータサイエンティストに注目し、AI領域における人材不足へのソリューションとして「データサイエンティスト派遣」について調べてみました。

データ活用における課題

高精度なAIシステムを構築するためには、多くのデータが求められています。世の中には多種多様なデータが存在し、一般に公開されているWEB上のテキスト、画像、動画データもあれば、一般に公開されない契約者情報や利用者情報など、秘匿性の高い企業内部データもあります。また、常時更新され蓄積し続けるリアルタイムデータもあります。

利活用の幅が広いと考えられるのは、企業が抱える内部データにあると考えられています。
しかし、内部データをどのように有効活用すべきか模索している企業は多く存在しています。なぜなら、「データはあるが活用ができる人材がいない」「データ活用の構想を社内で形にすることが難しい」「秘匿性の高い社内データを外部に持ち出せないため、外部委託が難しい」などが考えられます。
このようなデータに関わる課題解決には、データサイエンティストの存在が欠かせません。

総務省が行った「通信利用動向調査」をまとめた「令和元年 情報通信白書」を見てみると、「IoTやAI等のシステム・サービスを導入しない理由」として下図のような結果が示されました。

IoTやAI等のシステム・サービスを導入しない1番の理由は、「使いこなす人材がいないから」

参考: 令和版情報通信白書(P265):図3-2-1-27 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/pdf/01honpen.pdf

「使いこなす人材がいない」「導入後のビジネスモデルが不明慮」「導入すべきシステムやサービスがわからない」が回答の上位を占めています。しかし、自社のデータを適切に分析し把握することができていれば、目指すべきビジネスモデルが見えてくるのではないでしょうか。
AI分野での課題を解決に導くためにも、データサイエンティストの存在とデータ活用が必要だと考えらます。
データサイエンティストの需要は、今後もますます高まることが想像できるのではないでしょうか。

また独立行政法人情報処理推進機構では、「IT人材白書2019」にてAIに携わる人材「AI研究者」「AI開発者」「AI事業企画」をAI人材と定義しています。
AIに携わることで言えば、AI関連人材としてデータサイエンティストもAI人材と肩を並べていると考えられます。

参考: IT人材白書2019 P87 図表2-3-1 https://www.ipa.go.jp/jinzai/jigyou/about.html

データサイエンティストに必要なスキル

様々なデータに関わるビジネス課題を解決に導いてくれるデータサイエンティストですが、データサイエンティストとは、どのような人材で、どのようなスキルを持ち合わせているのか?と興味を持たれた方もいらっしゃるのではないかと思います。

一般社団法人 データサイエンティスト協会では、「データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニア力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス(社会に役立つ意味のある活動全般)課題に答えを出すプロフェッショナル」と定義しています。

また、データサイエンティストに必要なスキルとして下記の3つをあげています。


  1. ビジネス力(Business Problem Solving):課題背景を理解した上で、ビジネス 課題を整理し、解決する力
  2. データサイエンス力(Data Science):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
  3. データエンジニアリング力(Data Engineering):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

そして、各フェーズで要求されるスキルセットのイメージを下記の図のように表しています。

データサイエンス

参考: 一般社団法人 データサイエンティスト協会 2014年12月 プレスリリース記事 P3 図2 http://www.datascientist.or.jp/files/news/2014-12-10.pdf

また、データサイエンティスト協会は2019年に「データサイエンティスト スキルチェックリスト Ver3.00」を発表しています。
スキルレベルを4段階で表し、項目の基準を満たしているかでチェックを行います。興味がありましたら是非判定してみてはいかがでしょうか。

データサイエンス

参考: データサイエンティスト協会 2019年度版スキルチェックリスト P2 https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf

AI人材派遣の提供を行っている企業リスト

社内にデータサイエンススキルを所有する人材がいない場合、データサイエンス教育によって社内のデータサイエンススキルを育成することも可能ですが、データ分析やAI関連の開発プロジェクトが発生し、今すぐデータサイエンティストが必要となった場合は、AI関連の人材派遣サービスの利用もひとつの手段となります。
現状では数多くありませんが、日本にはデータサイエンスやデータサイエンスプロジェクトマネージメントスキルを持った、データサイエンティストを含むAI人材の派遣サービスを提供する企業が存在しますので、代表的な企業を下記のリストにまとめてみました。

データアーティスト株式会社

昨今増加するデータサイエンティストのニーズに対応し、派遣サービスをご用意、クライアントのデータ活用戦略に貢献します。
03-6722-0100

アデコ株式会社

大手人材派遣会社。多種多様な人材の派遣を行っています。

パーソルホールディングス株式会社

テンプスタッフ、ファンタブル、チャレッジ、パーソルテクノロジースタッフ等、派遣会社のグループ企業です。
03-3375-2220(代表)

株式会社スタッフサービス・ホールディングス

人材派遣の総合サービスを行っており、多種多様な派遣に対応しています。

株式会社テクノプロ

技術者、エンジニア専門の派遣会社です。
03-6311-7924(代表)

株式会社リクルートスタッフィング情報サービス

IT領域における「労働者派遣事業」「アウトソーシング事業」「有料職業紹介事業」を展開している企業です。
03-3636-9922

エッジテクノロジー株式会社

AI実装支援、コンサルティングを行い、ITプロフェッショナル人材サービス等も展開しています。
03-6205-7597

株式会社ブレーンネット

システム開発事業、モバイルエンジニアリング事業等を行い、IT関連の人材派遣も行っています。
03-5215-5460

株式会社AIサポートホールディングス

経営コンサルティング事業、システム開発事業、人材サービス事業を行っており、チーム派遣のAI人材コンサル派遣を行っています。
03-6903-1750

株式会社AIオフィス

AI技術者の派遣と共にAI運用技術の提供も行っています。
03-3268-5910

株式会社パソナテック

独自の実践的なトレーニングを受けた人材を、即戦力の組込みディープラーニング人材として派遣。業務委託による開発も対応しています。

株式会社KDDIエボルバ

優秀なITエンジニアを即戦力として派遣し、マネジメントコストの削減を支援しています。

株式会社ラクスパートナーズ

Web、クラウド、機械学習を中心に専門技術に特化した人材をニーズに合わせエンジニア派遣を行っています。
03-6675-3638

データサイエンティスト(AI人材)派遣提供企業の判断基準

様々なタイプの派遣会社が存在しているため、どのような企業を選んだらよいのか判断に迷うこともあると思います。
そんな時、判断基準の参考になると考えられる選定時の確認項目をまとめてみました。

1. 信用(信頼)性

まず重要になるのは、派遣企業がどのような企業であるか、信用(信頼)性の高い企業であるかという点です。
一緒にプロジェクトを進めていく上でどのような提案をしてもらえるのか、提案内容はもちろんのこと、社内のデータは厳重に取り扱ってもらえるのか、社内のデ-タ活用は実用性・有効性の高いものとなるのか、ニーズに合わせた対応が可能か等、信用、信頼のおける企業であるかが、なにより重要であると考えられます。
企業のHPだけでなく、口コミ等でも企業の情報を確認し、どのような企業であるかを事前に十分把握しておくべきでしょう。
企業体質、社会貢献度、企業ポリシーなど様々な情報から判断してみてはいかがでしょうか?

2. 人材(サービスの品質)

どのようなAI人材が派遣されてくるのか、当然人材も重要なポイントとなります。経験、職種、業務経歴、現在抱えている社内プロジェクト、必要なスキルの有無等、どのような人材を派遣しているのかWEB等で詳しく情報発信を行っている派遣企業は品質の高さの表れとも言っていいでしょう。
依頼内容(目的)に合った人材を派遣してもうためには、依頼内容と類似する実績の有無や必要となるスキルセットを持つ人材が揃っているか等、事前に十分な確認が必要となります。

3. 費用面

細かい作業内容に合わせたプライスリストを準備している企業もあれば、人工・時間等工数を元に費用を算出している企業もあります。
派遣サービスの内容にあった対価となっているか、複数の企業から見積もりをとって比較するなど、費用対効果の面も事前にしっかり確認しておくべきポイントのひとつです。

4. オプションサービス

主体となる派遣サービス内容のほか、どのようなオプションサービスを提供しているのかも重要となります。
企業によっては、社内の人材育成につながるよう指針・指導を示してくれるところもあれば、プロジェクト終了後もアフターフォロー(問合せ相談対応等)を準備している企業も存在しています。
様々な問題を想定したオプシションサービスを用意し、顧客のニーズに応える体制を整えているかなど、派遣企業の担当者への相談はもちろん、WEBやリーフレットなどでも確認してみてください。

最後に

データサイエンティスト(AI人材)派遣は、企業内で不足しているデータサイエンティストを派遣してくれると同時に企業内で眠っているデータの活用にもつながります。

弊社(DA)でも、社会貢献を目的としたデータサイエンティスト(AI人材)の派遣事業を行っております。
データサイエンティストをチームで派遣し、社内で部署ごとに分散され横断しての管理が難しいデータの相談から、社内データをわかりやすく構造化・整理を行い、AI実装まで導き出すことを目的としています。AI実装後も精度があがるよう改善を行い、社内人材で活用可能な形にまでに結びつけます。