データサイエンティストに向いている人とは？転職するメリットも解説 |

近年、AIやビッグデータの活用が進む中で、データサイエンティストの需要が高まり続けています。しかし、データサイエンティストにはどのような人が向いているのでしょうか。データサイエンティストに向いている人の特徴のほか、向いていない人の特徴も理解することで、より現実的なキャリア選択が可能になります。

この記事では、データサイエンティストの基礎知識のほか、向いている人・向いていない人の特徴について解説します。データサイエンティストに転職するメリットについてもご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストは、データ分析からビジネス価値を生み出す専門家

データサイエンティストに向いている人について解説する前に、そもそもデータサイエンティストとはどのような仕事なのかを解説します。

データサイエンティストとは、企業の内外に蓄積された膨大なデータを活用し、ビジネスの課題解決や意思決定をサポートする専門家です。単にデータを扱うだけでなく、その分析結果からビジネスにとって意味のある価値を導き出すことが求められます。

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。

この定義からもわかるように、データサイエンティストは一般的な「技術者」ではなく、「ビジネスと技術の橋渡しをする存在」として、企業にとって不可欠な役割を担っているといえるでしょう。

データサイエンティストに向いている人

データサイエンティストに向いているのは、どのような人なのでしょうか。データサイエンティストに向いている人の特徴は、下記のとおりです。

学習意欲が高い人

学習意欲が高い人は、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には、AIや機械学習、数学・統計学のほか、業界知識、コミュニケーションスキルなど、多様な知識と能力が求められます。これらを身に付けるには、継続的な学習が欠かせません。

また、近年のAIの普及などに見られるように、IT業界では常に新しい技術が登場します。データサイエンティストとして活躍し続けるには、前向きに学び続ける姿勢が不可欠です。未知の領域にもみずから挑戦できる人ほど、データサイエンティストとしての可能性が広がるでしょう。

地道な作業が苦にならない人

地道な作業が苦にならない人も、データサイエンティストに向いています。データ分析の過程では、大量のデータを分析しやすい形に整える前処理（クレンジング）といった地道な作業が欠かせません。

データの抜けや異常値の修正のほか、バラバラになっている情報をまとめたり、コードのバグが見つかれば修正したりするといった作業も重要です。また、データ分析の最適な方法を見つけるには、試行錯誤を繰り返さなくてはなりません。このような、根気の求められる作業を継続できる人は、データサイエンティストに向いています。

コミュニケーションをいとわない人

データサイエンティストは、コミュニケーションをいとわない人が向いています。データサイエンティストには、データ分析に関わる技術力だけでなく、現場との連携も重要です。

現場の担当者から業務課題やデータの内容を丁寧にヒアリングし、的確な分析を行うには、コミュニケーション能力が欠かせません。また、経営層や非エンジニアの関係者に向け、分析結果をわかりやすく伝えるスキルも求められます。

こうした作業は、綿密で丁寧なコミュニケーションなしには成し遂げられないでしょう。

論理的思考ができる人

論理的思考ができる人も、データサイエンティストに向いているといえます。データ分析では、大きな問題を細かく分解したり、仮説を立てて検証したりする思考プロセスが不可欠です。その過程では、感覚や直感ではなく、数値などの根拠にもとづいた冷静な判断が求められます。

データサイエンティストには、分析結果にもとづき、ビジネスの意思決定を支援する責任があります。ビジネス成長への意欲があるだけでなく、論理的な思考力と説明力を備えていることが重要です。

根が内向的な人

意外に思われるかもしれませんが、根が内向的な人も、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の仕事の中には、一人でコードを書いたり、データと向き合ったりする時間が少なくありません。

一人で進める仕事が多いからこそ、じっくり物事に取り組む資質がある人は、有利といえます。必要に応じてチームと協力しつつ、基本的には落ち着いてコツコツと取り組める人は、データサイエンティストに向いているといえるでしょう。

分析することが好きな人

データサイエンティストは、分析することが好きな人が向いています。データを処理するだけでなく、データから新たな価値や気づきを導くことが、データサイエンティストの仕事だからです。

データ収集・分析の結果に対し、なぜこのようになったのかと疑問を持つだけでなく、どのような改善方法が適切かを考える、探求心と好奇心が大切です。

データサイエンティストに向いていない人

データサイエンティストに向いていない人の特徴は、主に下記のとおりです。具体的に解説しますので、データサイエンティストの適性を見極める参考にしてください。

コミュニケーションが苦手な人

コミュニケーションが苦手な人は、データサイエンティストには向いていないといえます。データサイエンティストは、データだけを見ていればいいわけではありません。現場担当者や経営層など、多くの関係者と連携しながら業務を進めていくため、一定のコミュニケーション能力が不可欠です。

相手の意図をくみ取り、自分の考えをわかりやすく伝えられないと、質の高いデータ分析やビジネス課題の解決は難しいでしょう。

地道に取り組むことが苦痛な人

データサイエンティストは、地道に取り組むことが苦手な人には向いていません。データ分析の多くは、繰り返しの作業や試行錯誤の連続です。すぐに成果が出ることは少なく、仮説の検証、分析手法の見直し、改善の繰り返しが求められます。短期的な結果だけを求めがちな人や、コツコツと取り組むことが苦手な人は、データサイエンティストを務めることは難しいでしょう。

統計学や数学に苦手意識がある人

統計学や数学に苦手意識がある人も、データサイエンティストを務めることは困難です。データサイエンティストの業務では、統計学や数学の知識が基礎となります。線形代数や微分積分、確率論といった数学の素養がないと、分析結果を正しく読み解けず、適切なアプローチ方法を選ぶこともできません。こうした素養が不足している人は、データサイエンティストになるのは難しいでしょう。

勉強が苦手な人

データサイエンティストは、学習意欲が高い人には向いていますが、勉強が苦手な人には務まりません。データサイエンスの世界はテクノロジーの進化が早く、常に新しい技術や手法が登場しています。そのため、データサイエンスとして活躍し続けるには、過去の知識だけに頼るのではなく、みずから学び続ける姿勢が不可欠です。

新しい情報にふれるのがおっくう、スキルアップの勉強が苦手といった人は、データサイエンティストとして継続的に活躍するのは困難です。

データサイエンティストに転職するメリット

続いては、データサイエンティストに転職することで得られるメリットをご紹介します。主なメリットは下記のとおりです。

キャリアアップしやすい

データサイエンティストに転職すると、キャリアアップがしやすくなります。データサイエンティストは、現在も将来も、高い需要が見込まれている職種のひとつです。AIやビッグデータの活用が広がる中、データサイエンティストはあらゆる業界で不足しており、転職市場においては高いニーズがあります。

実務経験を積みながらスキルを高めていけば、さまざまな業種で活躍できるようになり、着実にキャリアアップしていけるでしょう。

事業の成長に寄与できる

事業の成長に寄与できることも、データサイエンティストに転職するメリットです。データサイエンティストの仕事の本質は、ただデータ分析をするだけでなく、分析結果にもとづいてビジネスを成長に導く意思決定の手助けをすることにあります。

自分の仕事が事業成長に貢献しているという実感を得られることは、大きなやりがいにつながるでしょう。

年収アップが見込める

データサイエンティストは専門性の高い職種であり、転職すれば年収アップが期待できます。厚生労働省が2024年3月に発表した「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業報告書」によれば、データサイエンティストの年収は420万～1,200万円と幅広く、スキルや実績によってはさらに高収入を得ることも可能です。自分の市場価値を高め、高収入を得たい人にとっては、非常に魅力のある仕事といえるでしょう。