データマネジメントが「名前のない仕事」から試験新設されるまで──経済産業省、IPA、リクルート、KDDI、MUFGが語る

AI時代の「最後に残る仕事」──2040年の需給変化とCDOへのキャリアパス

内田氏　経済産業省と文部科学省から2040年の労働需給に関するデータが出ていまして、最近SNSでも話題になっていました。2040年には、専門スキルを持つ専門職が180万人ほど不足する一方で、事務職では437万人が余剰になるとされています。データマネジメントの鍵の一つは「最後はドメイン知識を持っているか」「事業をわかっているか」という点じゃないかということです。会社の中でそれなりに経験を積んできた人のスキルとデータマネジメントスキルが組み合わさると、簡単にはAIに置き換えられない。余剰が予測されている事務職の人たちも、人と人のコミュニケーションのような無くならない部分にデータマネジメントのスキルを組み合わせることで、引き続き会社で必要とされ続けるんじゃないかと思っています。

藤咲氏　北米でも面白いデータがあって、データサイエンティストの平均年収とデータエンジニアの平均年収が逆転してきているんです。AIの進化でモデルは比較的ツールでカバーできるようになってきた一方で、企業データの整備というのは愚直にやるしかない。需給のバランスから言っても人が足りないから年収が上がっていく。「データマネジメントで稼ぐ」ということが、キャリアとして現実的な話になってきています。

阿部氏　データマネジメント人材って、エンジニアリングもわかっていないといけない、データサイエンスの基本もわかっていないといけない、社内のドメイン知識もわかっていないといけない、という幅のあるスキルが求められるんですよね。この複数スキルの掛け合わせというのが、AIとものすごく相性がいいと思っています。幅広くスキルを持っていれば持っているほど、AIを活用して活躍の幅がどんどん広がっていく。

　まだ新しい職種なので先例がないのは確かです。ただ、データマネジメントは課題がどんどん増えていく領域で、取り組みを深めるほどキャリアとして高いところに登っていけるというのは言えるんじゃないかと思います。まずは幅を広げながら取り組みを深めて、その中で「ここを磨いていきたい」というものを見つけ、そこに突き進む。そうやってキャリアを作っていくものじゃないかと捉えています。

木村氏　データに関してさまざまな職種を積み重ねていった先には、会社の中でデータをどのように活用し推進すべきかを担う役割──CDO（Chief Data Officer）や最高デジタル責任者なども含めたキャリアパスがあるんじゃないかと思っています。AI時代においては、データベースの中のデータだけでなく、組織のあらゆる場所に散らばっているデータも含めてマネジメントしなければならない。業務プロセス自体を整理しないと、AIに仕事を渡せない状態になってしまいます。そこをきちんと整えられれば、AIが多くのことをやってくれるようになる。データマネジメントをやってきた人のセンスが、まさに生きてくる場面じゃないかと感じています。

阿部氏　テキストやコード、バックデータなど、だんだん非構造化データへとスコープが広がっていく。そうなったとき、取り組む人たちはどういう点が難しくなるんでしょう。

木村氏　データベースに入っているものなら「何をやればいいか」が体系立てられているものが多いんですが、業務の中で日々生み出されているもの──PowerPointを作るとか、Excelで何かを管理するとかを含めた広い情報を整えていくというのは、各社バラバラにやっているのが現状で「これだよね」という体系がまだ決まっていないんです。デジタルの業務基盤を整えるという部分に、データマネジメントをやってきた人のセンスが生かせるんじゃないかと感じています。

内田氏　データマネジメントを国のスキル標準に明記し、情報処理技術者試験の一区分として申請することは、単に試験の区分ができるということではなく、「このスキルが求められており、身につけることで企業の中で活躍できる市場があるんだ」ということを、企業人・個人の皆様に知っていただくためのメッセージだと考えています。まずは組織内のデータを活用できる状態にする、その次は組織外とも連携してさらに価値を見出す──というところまでデータマネジメントの浸透が進めば、ある意味成功かと思っています。