新卒でAIコンサルタントとデータサイエンティスト、どちらを選ぶ？仕事内容と成長環境を比較

AIコンサルタントとデータサイエンティストは、どちらもAIやデータを扱いますが、役割と求められる力が違います。新卒で選ぶときの視点を整理します。

仕事内容の違い

AIコンサルタント

顧客の業務や経営の課題を聞き、AIの活用方法を提案します。導入の企画、効果の検証、運用の定着支援が中心で、顧客との対話や調整の比重が高くなります。

データサイエンティスト

データを分析し、予測や最適化のモデルをつくります。統計や機械学習の知識を使い、データから価値を見つけ出す仕事です。

成長環境の違い

AIコンサルタントは、顧客の課題を整理し、提案する力や、AIでできることを伝える力が育ちます。データサイエンティストは、分析の技術や、モデルを実装する力が、鍛えられます。

求められる前提

データサイエンティストは、統計や数学、プログラミングの基礎が必要です。AIコンサルタントは、技術の理解に加えて、顧客との対話力が重視されます。

選ぶ視点

– 顧客と話して課題を整理するのが好きか、データと向き合うのが好きか

– 技術を深めたいか、技術を活かす提案をしたいか

– 文系と理系、どちらのバックグラウンドを活かしたいか

確認したいこと

– 新卒の最初の仕事と、研修の内容

– 技術を学ぶ機会と、先輩のレビュー

– 二つの職種の連携の仕方

注意したい点

会社によっては、両方の役割を兼ねる場合があります。募集職種の仕事内容を、具体的に確認してください。

TechSuiteを調べるとき

TechSuiteの社員事例を読み、気になる点は職種責任者や社員に確認してください。

具体的な場面で考える

たとえば、Nさんが、AIコンサルタントとデータサイエンティストの先輩に、仕事の悩みを聞いた場面です。AIコンサルタントの先輩は、顧客がAIに過剰な期待を持つことへの説明に苦労すると話しました。データサイエンティストの先輩は、データが十分でないとき、モデルの精度が上がらず、悩むと話しました。悩みの種類が違うため、自分が向き合いやすい課題を、考えましょう。

よくある質問

文系でも、AIコンサルになれますか。

可能です。基本の理解と、顧客の課題を整理する力が大切です。

データサイエンティストは、理系だけですか。

統計やプログラミングの基礎が必要ですが、学び方は多様です。

二つの職種は、連携しますか。

多くの場面で連携します。分担の仕方を、聞いてください。

まとめ

AIコンサルタントは課題の整理と提案、データサイエンティストは分析とモデルづくりが中心です。自分の関心と強みから、選びましょう。