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生物統計家

臨床試験の統計設計・解析

はたらきの中身

ドメイン
製薬
主要ツール
R/RStudio(統計解析)・SAS(統計解析)・Stata(計量分析)・Python/statsmodels(統計)・SPSS(統計)
利用シーン
実験/観察データ解析・統計モデリング・統計レポート作成
利用場所
研究室・大学・解析オフィス・リモート
アプリの種
統計解析アプリ・実験データ管理アプリ・可視化アプリ・電子実験ノートアプリ

市場と規模

市場規模(日本)
数百億〜数千億円
市場規模(世界)
数千億〜数兆円
想定人数(日本)
数万〜数十万人
想定人数(世界)
数百万〜数千万人
ニッチ度
3.0
収益性
3.0

AIとの関係

AI依存度
5年35% / 10年45% / 30年60% / 50年70% / 100年80%
AI依存の理由
計算・探索・実装はAIへ急速委譲されるが、問題の定式化・前提設定・新規理論の核は人が保持。長期も完全代替には至りにくい。
推奨AI
統計モデル+LLM(解析補助): R/Python統計+LLMによる解釈支援
実現可能性
関連開発候補
データ分析/統計, データ可視化/BI, 研究/実験データ(ELN)

資格・リスク

資格(日本)
要(業務独占・規制あり)
資格(世界)
国により要(各国免許・規制)
法的・倫理リスク
医療・健康情報の取扱い(個人情報・医療法/医師法)と誤判定による安全リスクが高い。

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