人工知能（AI）の進展に伴い、データ分野のキャリアは従来のデータアナリストやデータサイエンティストにとどまらない。近年、多くの専門家がデータ職の需要が減っていると指摘する一方で、新たな分野では「非伝統的だが未来志向のデータ職」が急増している。これらの職種は、データが活用される場面が広がりつつあることを示しており、特にデータ専門家が不足している分野では、長期的な安定性と意義ある仕事の機会が生まれている。 まず、考古学では、デジタルデータの導入により、空間情報やリモートセンシング、計算モデルを活用した分析が主流になりつつある。実際の現場では、発掘作業の前にデータ解析で最適な場所を特定する。専門職は「データ考古学者」とは呼ばれず、地理学やデータサイエンスと融合したハイブリッド役割として存在する。仕事内容は、遺跡の空間分布分析や過去の文化的変遷の再構築。目的は利益最大化ではなく、文化的遺産の保存と正確な歴史解明。この分野は学術機関や国際機関で安定しているが、スタートアップよりは規模が小さく、報酬は大手テック企業に比べて低い。しかし、気候変動やデジタル保存のニーズが高まる中、持続可能性は高い。 次に野生生物管理。生息地の変化や気候変動を追跡するため、衛星画像、カメラトラップ、センサーから得られるデータを活用。A/Bテストは不可能で、不完全なデータと長期的なフィードバックループが課題。データ専門職は環境NGOや政府機関に存在し、作成されるのはダッシュボードではなく、現場対応用の地図や警報システム。専門性（生態学、空間解析）が求められ、一般のアナリストよりは専門性の高い人材が求められる。 スポーツ分析はすでに成熟した分野。選手のパフォーマンス、怪我予防、戦術立案にデータが不可欠。リアルタイムのセンサー情報と機械学習が活用され、試合ごとにモデルの効果が即座に評価できる。仕事はチームやリーグ、スポーツテック企業で行われ、統計と現場の知見を融合させることが鍵。競争が激しく、専門知識とスポーツ理解が必須。 再生可能エネルギーでは、風力や太陽光の変動性を予測するため、データが電力網の安定性を支える基盤。予測モデルや政策分析にデータ専門家が不可欠。エネルギー政策やインフラの複雑さを理解する能力が求められ、持続可能性は非常に高い。 最後に調査戦略。サイバー犯罪、金融犯罪、国家安全保障など、緊急性と倫理的責任が極めて高い分野。データは「信号の抽出」に使われ、正確性と説明責任が最優先。政府機関や金融機関で求められ、セキュリティ認証が必要な場合が多い。 これらの分野は、データの「使い方」が分野ごとに異なることを示している。今後のデータ職の鍵は、ツールの習得ではなく、分野理解と倫理的判断、長期的思考力にある。データは「どこにでもある」が、それを「正しく使う人」こそが、真の未来のデータ人材である。