2026年06月25日
データサイエンティストとデータアナリストの違いを仕事内容・必要なスキルなど様々な視点から解説！
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著者情報
JSOLデータ利活用チーム
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いったいどういう職業なのでしょうか？具体的に見ていきましょう。
データサイエンティストはデータ分析の専門家
データサイエンティストは、ビッグデータや複雑なデータセットを分析し、パターンやトレンドを発見し、ビジネス上の意思決定を支援する専門家です。彼らは統計学、機械学習、データマイニング、データ可視化などの技術を駆使して、データから有益な洞察を引き出し、企業や組織に戦略的な提案を行います。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの主な仕事は、データ収集から前処理、モデル構築、結果の解釈、クライアントへの提案など多岐にわたります。常日頃からデータと向き合い、統計やプログラミングの知識を生かしながら、クライアントの課題解決に向けて日々業務を行います。
データアナリストとは
データサイエンティストによく似た言葉としてデータアナリストいう言葉があります。どのような職業なのでしょうか？詳しく見ていきましょう。
データアナリストはデータの分析と可視化の専門家
データアナリストはデータの分析と可視化を専門とする職業です。統計学や数学、プログラミングなどの知識を用いて業務を行います。
一方で一般的に、AIや深層学習など、より高度な分析を行う場合は、データサイエンティストやAIエンジニアと呼ばれます。経済産業省が定めるデジタルスキル基準、総務省が定める情報通信白書のいずれにもデータアナリストという言葉は明記されていないことから、その定義は企業や組織によって異なるでしょう。
データアナリストの職種
データアナリストは、企業のビジネス戦略や意思決定を支援する専門家であり、統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の洞察を提供する仕事です。彼らはデータの収集、処理、分析、可視化、そして結果のステークホルダーへの伝達など、幅広い業務を担当します。データアナリストはビジネスの視点からデータを解釈し、業務に活用するスキルが求められます。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
ここでは一般的なデータサイエンティストとデータアナリストの違いについて様々な観点から深掘りしていきます。詳しく見ていきましょう。
役割・仕事内容の違い
データサイエンティストの仕事内容は主に機械学習におけるモデリングの作成やビッグデータの加工・収集、予測モデルの作成、機械学習アルゴリズムの開発です。データアナリストと比較すると、機械学習やAIを用いたより高度な分析を行います。
データアナリストの仕事内容はデータ分析や既存のデータセットの解析、ビジネス戦略の立案、分析結果に関するレポートの作成などです。
データサイエンティストとデータアナリストは｢データを用いてクライアントの課題を解決する｣という点で共通しています。そのため、企業によっては明確な線引きをしていない場合があるので各企業の要項を確認しておきましょう。
年収の違い
参考：データアナリストの年収（求人ボックス）、データサイエンティストの年収（求人ボックス）
データアナリスト、データサイエンティストどちらも給与水準に大きな違いはありません。また日本の平均年収と比較すると高水準にあります。
必要なスキルの違い
データアナリスト、サイエンティストに必要なスキルについて解説していきます。
共通スキル
両者に共通するスキルについて解説していきます。
データベース・SQL
データベース設計のスキルや、SQLによるデータ抽出・整理のスキルはどちらにも求められます。
分析用のプログラミング言語
分析する際に使われるPythonやRなどのプログラミングスキルは共通するスキルです。
データアナリストやサイエンティストであれば、どちらか1つは完璧に使いこなせるようにしておきましょう。
統計学の知識
分析業務を行う上で、記述統計と推測統計の基礎は欠かせません。
記述統計は、データの特徴や傾向を理解するために必要な知識です。平均値、中央値、最頻値、度数分布、標準偏差、相関係数などの概念や計算方法を学びます。
一方、推測統計は、回帰分析や統計的検定などの理論的知識を指します。分析モデルの仕組みや評価方法、解釈の手法などを学びます。
業務で必要なレベルとしては、統計検定2級相当の知識が求められます。これは大学基礎課程レベルの理解とスキルを持つことを意味します。
データアナリストに必要なスキル
データアナリストには上記共通スキルに加えて、データの可視化、レポーティングをするためのスキルが必要になります。
Excelスキル
実務ではデータを集計・管理する際にExcelが用いられることが多いです。IF関数やVLOOKUP関数などの基礎的な関数やグラフ、表の作成スキルが求められます。
BIツールのスキル
ビジュアルなダッシュボードやレポートを作成するためには、BIツールのスキルが不可欠です。
BIツールは、直感的な操作でデータを視覚化し、レポートを作成することができるソフトウェアです。代表的なものにはTableauやPowerBIがあります。
データアナリストは、BIツールを利用して様々なデータソースを統合し、探索的な分析を行いながら洞察を得たり、魅力的なダッシュボードを作成したりします。これによって、ビジネス上の意思決定や戦略策定に役立つ情報を視覚的に提示することが可能となります。
資料作成・プレゼンする
分析結果をまとめ、クライアントに対してプレゼンを行う必要があるため、資料作成スキルやプレゼンスキルが求められます。
資料作成はパワーポイントを使って行われることが多いため、事前に書籍や学習サイトを通じて習得しておきましょう。
データサイエンティストのスキル
続いてデータサイエンティストに必要なスキルを紹介していきます。
機械学習のフレームワークの知識
データサイエンティストにはディープラーニングを活用した分析モデルを構築するスキルが必須です。そのために適切なフレームワークの理解と扱い方をマスターする必要があります。例えば、TensorFlow、Keras、PyTorch、Chainerなどがよく使用されます。
ディープラーニングは、自然言語処理や音声、画像認識などの分野で広く応用されています。これらの技術は、チャットボットや顔認証などのサービスに活用されています。
ビッグデータを高速で処理するスキル
高精度な分析モデルは、多くの場合、試行錯誤を経て構築されます。しかし、1回の処理に時間がかかりすぎると、必要な試行回数をこなす前に時間切れになってしまう可能性があります。
そのため、大量のデータを効率的に処理するためには、分散処理フレームワークの知識とスキルが欠かせません。HadoopやSparkなどのテクノロジーがその例です。これらの技術を理解し、適切に活用することで、データサイエンティストは必要な試行回数をこなしつつ、モデルの精度を最大限に向上させることができます。
必要な資格の違い
データアナリスト、データサイエンティスト、どちらも必須のスキルはありません。しかしキャリアアップや転職を狙う上で、資格を有していることは間違いなくプラスになります。
そこで業務に関連し、面接で評価されやすい資格を紹介していきます。
データアナリストであれば、ベースとなる統計の知識が問われる統計検定、IT分野で幅広い知識を付けることができる基本情報処理技術者試験などの取得を推奨します。
一方で、データサイエンティストであれば、AIや機械学習に特化した資格であるG検定やE検定を取得しておくとよいでしょう。
需要・将来性の違い
今後さらにデジタル化が加速し、データサイエンティスト、データアナリストともに需要が増していくことは間違いないでしょう。
しかし、今後はさらなる高度な分析が企業に求められることからデータサイエンティストの需要は相対的に高くなる可能性があります。求人情報を追いながら、どのような求人が出ているか日々チェックすると良いでしょう。
就職難易度の違い
一般的にデータアナリストへの就職の方が容易だとされています。データサイエンティストに求められるスキルの方が高いためです。
データアナリストはオンラインスクールや専門学校等に通えば、必要なスキルの習得が可能ですが、データサイエンティストは大学の修士や博士などより高度なスキルを必要とされます。よって就職難易度は高い傾向にあります。
キャリアパスの違い
データアナリストは、データ分析力とビジネス力を生かした｢コンサル型｣と、データ分析を専門に行う｢エンジニア型｣に分かれます。
コンサル型であれば、コンサルティング会社への転職やマネージャーなどの管理職、事業会社への転職が考えられます。
一方で、データ分析型であれば、さらにスキルを高めデータサイエンティストへの転職が考えられます。
データサイエンティストのキャリアパスとして、専門性を追求しさらにスキルの高いスペシャリストを目指す人や、AI関連のスキルを高めAIエンジニアへの転職が考えられます。
適性の違い
データアナリストに向いている人は統計や数学に興味があり、知的好奇心高く多くの事を吸収できる人です。そもそも、統計や数学などに興味がないと、勉強を継続するのが難しいでしょう。知的好奇心高く、貪欲に多くの事を吸収していくことでスキルを高めていくことができます。
一方でデータサイエンティストには、上記のスキルに加えて忍耐力が必要不可欠です。AIや深層学習などより専門的なスキルが求められるため、勉強量はさらに膨大になります。時に上手くいかないことも多いでしょう。挫折を繰り返しても折れない忍耐力がデータサイエンティストには求められます。
データサイエンティストとデータアナリストどちらを目指すべきか
未経験から目指すなら、データアナリストを目指すことを推奨します。データサイエンティストには修士や博士で学ぶような高度なスキルが要求されるからです。
データアナリストとしてキャリア形成をしていく中で、さらに専門的な仕事をしたい場合にデータサイエンティストを志すとよいでしょう。
その他のデータ分析に関わる職種
最後に、データ分析に関わる他の職種を紹介していきます。
データエンジニア
データの収集、整理、そして活用に適した環境を構築し、運用することは、データ分析を行う上で不可欠な要素です。この役割を果たすのがデータエンジニアと呼ばれる職種です。同様の役割を果たす職種には、システムエンジニアやインフラエンジニアがあります。データエンジニアは、大量のデータを処理し、欠損データを補完したり、表記の揺れを修正したりする作業も担当します。
近年、IoTの普及によりデータ量が急増し、通信容量の需要も大幅に増加しています。さらに、クラウドサービスの利用が増える中、オンプレミス環境からクラウド環境への移行が進んでいます。このようなIT環境の変化に合わせて、データエンジニアは新たなスキルを習得する必要があります。
AIエンジニア
AIエンジニアは、機械学習、深層学習、強化学習など、AIに関わる幅広い技術に通じ、これらを活用してプロジェクトに取り組むエンジニアです。
近年、DXの進展に伴い、AIを活用したサービスが増加しています。例えば、自然言語処理を用いたAIチャットボットや、画像・映像処理による顔認証システム、自動車の自動運転などがあり、さまざまな業界で利用されています。
AIエンジニアの主な業務は、ビジネス上の課題に対処するためにデータを活用し、AIモデルの設計、評価、そしてサービスへの実装を行うことです。AI技術は急速に進化しており、それに伴いAI関連の論文の数も増加しています。AIエンジニアは、日々変化する最新の技術を追いかけ、自身のスキルと知識を更新し続けることが重要です。
BIエンジニア
BIエンジニアは、収集したビッグデータを分析し、その結果をビジネスの意思決定を支援するためのBIツールやシステムを設計・開発するエンジニアです。
主な業務は、BIツールのGUI開発やシステムの実装です。わかりやすい設計を心がけ、ビジネスユーザーが利用しやすいツールを提供します。また、分析に特化したデータベースであるDWHの構築や、ETLプロセスの開発、分析データの作成なども重要な業務です。
