ビッグデータの収集・分析を通じて、企業の課題解決に貢献する職種として、データサイエンティストに近年注目が集まっています。一方で、「データサイエンティストはやめとけ」といったネガティブな意見を目にし、不安を感じている方もいるのではないでしょうか。
この記事では、データサイエンティストを目指すのは「やめとけ」と言われる理由やその真相を解説します。併せて、データサイエンティストの仕事内容や職種、さらにこの職種で活躍できる人の特徴についても紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストは、やめとけと言われるような職種ではない
結論から言うと、データサイエンティストは「やめとけ」と敬遠されるような職種ではありません。
どのような仕事にも共通することですが、その職種が自分に向いているか、もしくは力を発揮できるかは、あくまで適性によります。
データサイエンティストの仕事内容や求められる知識・スキルをしっかり把握した上で、「自分に合っている」と感じられるようであれば、将来性のある職種として目指す価値があるといえるでしょう。
そもそもデータサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、企業の内外に蓄積されたデータを活用し、収集・分析を通じて課題解決や意思決定をサポートする専門職です。自社やクライアントのビジネスに貢献することを目的に、データから有用な示唆を導き出し、実行可能な提案へとつなげます。
一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストを「高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者」と定義しています。
データの収集・分析・管理などに携わる職種としてほかに挙げられるのは、データアナリストやデータエンジニア、AIエンジニアなどです。それぞれの職種の主な仕事内容は下記のとおりです。
＜データ業務に関わる職種の主な仕事内容＞
- データアナリスト：データを分析・可視化し、示唆の提供やプレゼンテーションを行う
- データエンジニア：データの収集・蓄積・加工のための基盤を構築し、活用環境を整備する
- AIエンジニア：AI技術を活用し、機械学習モデルの設計・構築・運用や、学習データの解準備・処理を通じてAIソリューションを提供する
これらの職種がそれぞれの専門性を活かす中で、データサイエンティストは、分析領域全体を横断的に担いながら、他職種と連携してビジネス課題の解決や新たな価値の創出につなげていく存在です。
データサイエンティストはやめとけと言われる理由
データサイエンティストは企業において重要な役割を担い、目指す価値のある職種です。では、なぜインターネット上などで、データサイエンティストは「やめとけ」といった声が聞かれるのでしょうか。ここでは、その主な理由をご紹介します。
重要な判断を任せられる場面が多い
データサイエンティストは、企業の意思決定に直結する分析結果を提供するという、責任の重い役割を担っています。自身の分析が、経営戦略や新規事業の方向性、マーケティング施策に大きな影響を与えるケースも少なくありません。そのため、重要な判断を委ねられるプレッシャーを感じやすい職種でもあります。
一方で、その責任の重さゆえに、的確な分析で意思決定を支援できれば、高く評価されるという側面もあります。一般的に、データサイエンティストの給与水準が高いとされるのは、このような価値の高い業務を担っているためです。
データサイエンティストの仕事は数字がすべてと誤解されがちですが、実際には現場の状況やビジネスの背景を理解し、企業内の各部門とすり合わせを重ねながら、アクションにつながる分析結果を導く視点と調整力が求められます。単なるデータ処理にとどまらず、ビジネスにインパクトを与える仕事をしたい方にとっては、やりがいのある職種といえるでしょう。
幅広い知識や高度なスキルが求められる
データサイエンティストには、多岐にわたる知識やスキルセットが求められることも、「やめとけ」と言われる理由のひとつです。具体的には、数学や統計学、プログラミング、機械学習、データベースといった領域の知識が必要となり、学ぶべき範囲の広さに難しさを感じる人も少なくありません。
加えて、データサイエンティストは技術面のスキルだけではなく、ビジネス視点も不可欠です。システムエンジニアなど技術中心の職種とは異なり、分析結果をビジネス課題と結び付け、意思決定を支援する力が求められます。そのためには、顧客や社内の関係者に対して分析結果をわかりやすく伝え、行動につなげるコミュニケーション力も重要です。
「分析はできるものの、それをどう活かせばいいかわからない」と感じる人にとっては、データサイエンティストとして価値を発揮しにくい可能性もあります。このように、必要なスキルが幅広く高度であることから、「誰にでも目指せる職種ではない」「慎重に検討すべき」という声があるのかもしれません。
コツコツとした地道な作業が多い
データサイエンティストは、華やかなイメージを持たれがちですが、実際の業務ではデータの前処理や整備といった地道な作業が多くを占めます。例えば、欠損値の処理やデータの結合、特徴量（対象データの特徴を定量的な数値で表したもの）の作成など、分析前の準備に多くの時間を費やすことが一般的です。
分析と聞くとクリエイティブな業務を想像されることも少なくありませんが、実際にはExcelやSQLを使ったデータの整理や確認作業に多くの時間を割くのが現実です。こうした作業を地道にコツコツと進めることが苦にならず、細かなチェックや試行錯誤を楽しめるタイプでなければ、長く続けるのは難しい仕事ともいえるでしょう。
AIに取って代わられる可能性がある
AIが進化するにつれて、将来的にデータサイエンティストの業務がAIに代替される可能性があるといった懸念もあります。実際、機械学習モデルを活用した自動分析やデータ処理の自動化は、すでに実務で導入が進んでおり、AIがデータを分析して示唆を導き出す技術も実用化が現実味を帯びてきています。
とはいえ、顧客が言語化できていない要望を引き出し、調整を重ねながら課題を特定するプロセスは、現時点のAIには難しい領域です。「何を分析すればビジネスに役立つのか」「どのように活用すれば現場が動くのか」といったビジネス視点での判断や調整力を備えたデータサイエンティストは、今後むしろ人材価値が高まっていく可能性があります。 AIが補助できるのは、あくまでも分析の一部に過ぎません。データを深く解釈し、実行可能な施策として具体化できる人材は、今後ますます重宝されるでしょう。
データサイエンティストの魅力
ここまで見てきたとおり、データサイエンティストは将来性のある仕事です。では、データサイエンティストの仕事の魅力は、どのような点にあるのでしょうか。ここでは、代表的な4つの魅力をご紹介します。
市場価値の高い人材になれる
幅広い分野でデータ活用が進む現代において、多くの企業がデータサイエンティストを求めており、その需要は、今後もいっそう高まっていくと見込まれています。
データサイエンティストはIT業界に限らず、金融や製造、小売、医療など、業界を問わず活躍できる職種です。データ分析やAI技術を扱える専門人材は依然として少なく、専門知識を身に着けることで、人材市場における競争力を大きく高めることが可能です。その結果、より良い条件での転職や、将来的な独立といった選択肢も広がるでしょう。
ITスキルやビジネススキルが磨ける
データ分析や機械学習の実装を通じて、PythonやSQLといった実践的なITスキルを身に付けられる点もデータサイエンティストの仕事の魅力です。また、ビジネス課題をデータで解決するプロセスを経験する中で、論理的思考力や課題解決力にいっそう磨きがかかるでしょう。
さらに、データサイエンティストは、分析結果をもとに経営層や現場と議論する機会が多く、その中でデータを活用した意思決定スキルも向上していきます。 このように、企業の事業戦略やマーケティング施策に深く関わることで、ビジネス視点を養いながら成長できる職種です。
会社の課題解決につながる仕事ができる
データサイエンティストは、売上向上やコスト削減といった企業の具体的な課題を、データ分析によって解決する役割を担います。システムエンジニアのように、あらかじめ決められた要件をこなすのではなく、データから新たな発見や気づきを導き出す仕事です。分析結果が経営判断や新規事業の方向性に直接的な影響を与えることもあり、ビジネスインパクトの大きな仕事に携わることができます。
また、業務を通じて新たな分析手法やデータ活用の仕組みを提案し、企業の競争力向上に貢献できる点も魅力です。課題解決のアプローチをみずから考え、仮説検証を繰り返す中で、創造的な問題解決力が養われる仕事といえるでしょう。
活躍すれば年収アップを実現できる
データ活用スキルの需要が急速に高まる一方で、人材の供給が追いついていないことから、データサイエンティストは多くの企業で評価されやすい傾向があります。そのため、実務経験を積み市場価値が高まれば、将来的に高収入を得ることも可能です。
特に、AIやデータ分析に関するスキルを備えた人材は需要が高く、転職市場でも有利に働くケースが多いと考えられます。好条件のオファーを受け取る機会も多いため、キャリアアップを目指す方にとって、データサイエンティストは挑戦する価値の高い職種といえます。
また、データサイエンティストの仕事は独立やフリーランスといった働き方も視野に入れることができ、スキル次第で高単価の案件を獲得できるチャンスも広がるでしょう。
データサイエンティストとして活躍できる人の特徴
データサイエンティストとして活躍できる可能性が高い人には、どのような特徴があるのでしょうか。ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴をご紹介します。
データ分析や数字が好き
物事を論理的に整理し、データをもとに分析することが得意または楽しいと感じる人は、データサイエンティストに向いています。数学の知識は必要ですが、数値を扱うことに抵抗がなければ、文系・理系を問わず挑戦可能です。
統計データやビジネス指標の変化を観察し、仮説を立てて改善策を考えることにやりがいを感じる人には、特に適した職種といえるでしょう。
地道な作業も含めて楽しめる
データサイエンティストの実務では、データの前処理やクレンジングといった細かな作業が多く発生します。予想外のデータやノイズを見つけ、地道に修正や調整を重ねながら、精度の高い分析を目指す粘り強さが求められる職種です。
こうした作業をコツコツと積み重ねることにやりがいを感じられる方は、データサイエンティストとしての素質があるといえるでしょう。
コミュニケーションが得意
相手が言語化できていない本質的な課題を引き出せるようなコミュニケーション力を持つ方は、データサイエンティストに向いています。ここで求められるのは、テンポ良く会話を進めたり、場を盛り上げたりするスキルではなく、ビジネス現場の課題を正しく理解し、データをどう活用すれば役立つのかをいっしょに考えられる力です。
そのためには、相手の言葉を丁寧に聞く傾聴力や、考えを整理して言語化する力など、受けのコミュニケーション力が重要視されます。加えて、数値や分析結果をわかりやすく説明し、関係者の意思決定を円滑にサポートできる人材は、データサイエンティストとして大きな強みを発揮できるでしょう。
論理的思考で考えられる
論理的な思考にもとづいて提案や判断ができる方も、データサイエンティストに向いています。
データサイエンティストは感覚や経験則に頼らず、データを根拠に仮説を立て、論理的に結論を導き出す力が求められる職種です。また、物事を細かな単位に分解して整理し、相手にわかりやすく伝える際にも論理的思考力が不可欠です。
さらに、単に分析結果を示すだけでなく、それをどのようにビジネスに活かすかを考え、再現性のある解決策を導く力が重要です。こうした力を備えている方は、データサイエンティストとして高い価値を発揮できるでしょう。
データサイエンティストとしてキャリアアップを目指すなら分析屋がおすすめ
データサイエンティストは重要な判断を任される場面が多く、求められる知識やスキルの水準も高いことから、地道な作業の多さも含めて、ネガティブに語られるケースもある職種です。
しかし、これまで紹介してきたように、適性のある方にとっては非常にやりがいがあり、将来性の高い魅力的な仕事といえます。データ活用が進む現代社会において、データサイエンティストの需要は今後も拡大が期待されており、求められる資質にあてはまる方は、ぜひ今後のキャリアの選択肢として検討してみてはいかがでしょうか。
分析屋では、高度な分析スキルはもちろんのこと、ビジネス視点やコミュニケーション力を備えた、市場価値の高い人材へと成長できる環境を整えています。顧客の意思決定を支援する「おもてなしの精神」を大切にし、データを活用した本質的な課題解決に取り組むことが可能です。
また、裁量を持ってみずから考え、行動することで、データサイエンティストとしての専門性をさらに磨くことができます。AIに淘汰されない本物のデータサイエンティストを目指したい方は、ぜひ分析屋の採用ページをご覧ください。
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