データサイエンティスト・ビジネスアナリスト・エンジニアの役割整理は重要ポイントを整理して理解するための用語です。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

gk mlops cheatsheet

G検定トップ ＞ データサイエンティスト・ビジネスアナリスト・エンジニアの役割整理【G検定対策】

まず結論

  • データサイエンティストは「モデル・分析担当」
  • ビジネスアナリストは「業務要件・課題定義担当」
  • エンジニアは「実装・運用担当」
  • G検定では「誰が何をするか」を正確に区別できるかが問われる。

直感的な説明

機械学習プロジェクトを「料理」に例えると、

  • ビジネスアナリスト：
    👉 何を作るか決める人（注文・目的）
  • データサイエンティスト：
    👉 レシピを考える人（分析・モデル）
  • エンジニア：
    👉 安定して提供する人（調理・提供）

👉 全員そろわないと、プロジェクトは回らない。

定義・仕組み

データサイエンティスト（Data Scientist）

  • データ分析・特徴量設計
  • 機械学習モデルの構築・評価
  • 精度改善・モデル選定

👉 「どうやって予測するか」を考える人

ビジネスアナリスト（Business Analyst）

  • 業務課題の整理
  • 目的・KPIの定義
  • モデル結果の業務解釈

👉 「そもそも何を解決したいのか」を決める人

エンジニア（Engineer）

  • システム実装
  • モデルのデプロイ
  • 運用・監視・自動化

👉 「現場で使える形にする人」

いつ使う？（得意・不得意）

データサイエンティスト

  • 得意：分析・モデル構築
  • 不得意：要件定義だけ／運用だけ

ビジネスアナリスト

  • 得意：業務理解・意思決定支援
  • 不得意：モデルの細かい実装

エンジニア

  • 得意：安定運用・自動化
  • 不得意：業務要件の決定

G検定ひっかけポイント

G検定では、役割の入れ替えを狙ってくる。

よくあるひっかけ

  • ❌ 業務要件を定義 → データサイエンティスト
  • ❌ モデル精度の評価 → ビジネスアナリスト
  • ❌ 運用監視 → データサイエンティスト

正しい判断基準

  • 業務・目的・KPI → ビジネスアナリスト
  • 分析・モデル・精度 → データサイエンティスト
  • 実装・運用・自動化 → エンジニア

MLOpsとの関係

  • MLOpsは この3者の協業を前提とした考え方
  • 特に ビジネスアナリストが重要 とされやすい

まとめ（試験直前用）

  • 課題を決める → ビジネスアナリスト
  • モデルを作る → データサイエンティスト
  • 使える形にする → エンジニア
  • MLOpsはこの3者の連携を重視
  • 「営業」「セールス」は選ばない

🔗 関連記事

🏠 G検トップに戻る