2026年09月07日
データサイエンティストとは？
似ている職業との違いから必要なスキルまで解説！
スマートフォンの普及や情報処理技術の急速な進歩により、個人や企業が扱うデータ量が増え、大規模なデータ活用が可能となりました。膨大なデータをリアルタイムで処理することもできるようになり、その重要性はますます高まっています。
この状況下で、注目されているのが「データサイエンティスト」という専門家です。
本記事では、データサイエンティストの役割や必要なスキル、向いている人などについて解説します。
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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？
データサイエンスの応用範囲は広く、さまざまな業界や職種において重要なスキルとして求められるようになっています。
近年のデジタル化の流れにより、従来はITとは縁遠いと思われていた業種でもデータ活用が身近になっています。
このような中で、需要が高まるデータサイエンティストの役割や、データサイエンスの本質について解説していきます。
データサイエンティストとはどんな職業か
まず「データサイエンス」とは、情報科学の理論やアルゴリズム、統計などを駆使してデータを分析し、有益な洞察を得ることを指します。
そして「データサイエンティスト」とは、データサイエンスの力とデータエンジニアリングのスキルを基盤に、データから価値を生み出し、ビジネスの課題に解決策を提供するプロフェッショナルのことです。
一般には馴染みの薄い用語ですが、実際には私たちの日常生活に深く浸透しています。
たとえば、ネット通販のレコメンド機能がその代表例であり、膨大な消費者データから得られる傾向や行動パターンをもとに、顧客が興味を持ちそうな商品を提案する仕組みになっています。
他にも、スポーツのリアルタイム映像解析や自動運転技術のセンシングなど、様々な分野でデータサイエンスの力が活用され、私たちの生活を支えています。
データサイエンティスト誕生の背景
データサイエンスという用語は、2010年代以降に注目されるようになりましたが、
その起源は50年以上前にさかのぼります。統計解析を職業として活用する人々は以前から存在し、彼らはデータアナリスト・統計学者・研究者など、さまざまな専門家によって分析業務が担われていました。
特に2000年代以降、データの活用方法が大幅に進化し、現在では多くの分野で人材不足が深刻な問題となっています。
Facebookが2004年、YouTubeが2005年、Twitterが2006年にサービスを開始し、iPhoneが2007年に発売されたことで、私たちの生活に欠かせないものが誕生し、同時にデータの量も急増しました。この急激なデータ量の増加に伴い、データ活用の技術が驚異的な成果を挙げており、ニーズの多様化などによって焦点がぼやけるビジネス上の課題に直面しました。
その結果、市場はより具体的でニーズに即した提案を求めるようになり、これがデータサイエンティストという概念や職業の発展につながりました。
データサイエンティストは需要がある？
近年、人工知能（AI）が特定の領域で人間を凌駕し始め、AI時代の到来が予想されています。
この中で、ディープラーニングという根幹技術だけでなく、それを活用するデータサイエンティストへの関心も高まっています。
日本でも2012年以降、データサイエンス学部を設立する大学が現れ、修士・博士号が取得できる大学院も増えています。
これはデータサイエンスの学習の重要性と人材の価値が認識されている証拠です。このような背景から、データサイエンティストへの需要は今後ますます高まると見込まれています。
一方で、将来的にはAIが人間に代わる可能性も議論されています。
確かに、量子コンピュータやスーパーコンピュータが高速かつ高精度な計算処理を行う領域では、AIが置き換えられる可能性があります。
しかし、社会を変革し、価値を創造するためには、データをどのように活用するかを議論・設計・実行する必要があります。ここで、単なる「解析屋」ではなく、現場で改善提案を行い、成果を挙げるデータサイエンティストの役割が重要になってくるのです。
一方で、根本的にデータを使って社会をどう変えていくか、どこに価値を見いだすかは人間が話し合い、デザインして実行していくことになります。ただ計算資源として、パートナーとしてのAIがあるという考え方になります。そこにデータサイエンティストの価値があり、ただの「解析屋」であってはならない理由もここにあります。現場と一体になって、データから改善を提案できて成果をあげる人材に限っては、その需要はなくなることはなく今後も増大し続けていくといえます。
データアナリストとの違い
データアナリストとデータサイエンティストは、一部の共通する業務があるものの、基本的な専門分野が異なります。
データアナリストはデータの収集と分析を専門としていますが、データサイエンティストは統計学やコンピュータサイエンスに基づき、企業の課題解決までを目指します。
このため、データサイエンティストは、データの課題抽出、収集と分析、仮説構築、アルゴリズムや予測モデルの実装といった幅広い業務を担当します。
以前はコンサルティングや事業企画部門が担当していた業務が、ビッグデータ活用による経営戦略の普及によって、データサイエンティストの範囲に組み込まれるようになったのです。
AIエンジニアとの違い
AIエンジニアとデータサイエンティストには、AIに対するアプローチの違いがあります。
AIエンジニアは、AIを実現するための手法や技術を考案し、AIモデルを構築することが主な仕事です。
一方でデータサイエンティストは、Pythonを使ったプログラミングやAIライブラリ、クラウドのAPIを利用するなど、業務の一環としてAIを利用することはありますが、機械学習モデルの設計・構築・評価に組織によっては携わることもあります。
また、データサイエンティストの主な業務は分析であるため、統計学や数学の知識、データベースや数値解析ツールに関する知識、業界での経験などが求められます。
今データサイエンティストが注目されるのはなぜ？
多くの業界でデータサイエンティストが注目される理由は、AIやビッグデータなどのITイノベーションによって、以前は活用が困難であったデータや解析が可能になったためです。
これにより、膨大なデータが生成されるようになり、様々な影響が生じています。
データサイエンティストの仕事内容
データ分析はデータサイエンティストが担当する主要な業務の一つですが、彼らの仕事はそれだけに限定されるものではありません。
所属する組織によって異なりますが、データサイエンティストの多くは、ビジネスにデータを活用するための様々な業務に従事しています。
分析環境の構築
最初に挙げられるのは、分析環境の整備です。データの収集や保管、そしてデータを活用するための仕組みを整えます。
具体的には、データ収集用のプログラムの開発、多様な形式のデータを統一的なフォーマットに変換するシステムの構築、データの解析と処理を行うシステムの設計、データを保存するデータベースの構築と運用、そしてセキュリティ対策も重要な要素です。
目的に合ったデータの収集
データ分析を行う際には、どのようなビジネス目標に向けて活用するかを明確にすることから業務が始まります。たとえば、次のような目標が考えられます。
＜データ分析の活用目標の例＞
- 経営判断や意思決定の支援
- 事業戦略の立案
- 売上や利益の向上
- コスト削減
- リスク管理
これらの目標に基づいて、関連性のあるデータを見極めて収集します。
そして、収集したデータを分析し、潜在するパターンを発見し、課題解決に向けた傾向を特定します。
各ケースに応じて最適な分析手法を選択し、必要な変数の作成や加工、または分析に必要なプログラムやアルゴリズムを作成することもあります。
分析報告書の作成
得られた分析結果を基に、データから得られる情報や、そのインサイトがどのように目標達成に貢献するかを明確にします。
この情報は、分析報告書としてまとめ、共有します。レポート作成の際には、データをビジュアライズし、情報をわかりやすく伝える工夫も欠かせません。
分析結果の効果検証
さらに、データ分析の評価とそれに基づく精度向上のためのチューニング、また分析結果が目標達成にどの程度貢献したかを検証し、改善していきます。
また、データ分析を日常業務に組み込む場合は、そのためのプロセスを構築し、仕組み化していく業務も担当することになります。
さらに、データ駆動型の文化が浸透する程度によって、企業や組織ごとに役割や状況も変化します。このように、データサイエンティストの業務は広範囲にわたるため、簡単に説明することはできません。
データサイエンティストになるために必要な非技術的スキル
非技術的なスキルには、公式の認定資格や同等の技術トレーニングは不要ですが、ビジネス上の課題にデータサイエンスを応用するための基盤となります。
そのため、一流の技術スキルを身につけたデータサイエンティストでも、成功するためには以下のようなスキルが必要です。
批判的思考
クリティカルシンキングは、どの分野でも役立つスキルですが、データサイエンティストにとっては極めて重要です。
なぜなら、データサイエンティストはインサイトを見出すだけでなく、適切な質問を立て、その結果が企業にどのように影響するか、また次の段階での行動をどのように促進するかを理解する必要があるからです。
さらに、データ解釈に取り組む前に、問題を客観的に分析することも求められます。
コミュニケーション能力
コミュニケーション能力は、人との連携を図る際や、仕事を迅速かつ円滑に進める上で非常に重要なスキルです。
データサイエンティストは高度なデータ分析スキルを持ちながら、その結果を専門家でない人にも分かりやすく説明する能力も求められます。
これにより、組織全体でデータリテラシーが普及しやすくなり、データサイエンティストの影響力も増大します。
アグレッシブな問題解決
問題解決こそがデータサイエンスの核心であり、データサイエンティストには、そのスキルや情熱が欠かせません。
そして、問題を適切に解決するには、解決に向けたアプローチ方法に対する情熱と同じくらい、問題の根本原因を深く理解する情熱も必要です。
知的好奇心
データサイエンティストには、データが提示する疑問を探求し、解答を導き出す意欲が求められます。
さらに、これまでに提起されていない疑問にも答えを見出す必要があります。
データサイエンスは根本的な真実を明らかにするために用いられるものであり、未知の問題に対しても常に解答を求め続けるデータサイエンティストこそ、成功するでしょう。
ビジネススキル
データサイエンティストには、大きく2つの責務があります。データの取り扱いと専門分野について理解を深めることと、自社のビジネスと業界全体にも精通することです。
データに関する知識だけでなく、現在の課題を解決し、データを活用して将来の成長や成功を支援する方法を検討できるほどに、深くビジネスを理解することが求められます。
データサイエンティストになるために必要な技術的スキル
通常、技術スキルはデータサイエンティストの職務記述書で最上部に挙げられる重要なスキルであり、多くは、学校の授業や実務教育で学ぶことが一般的です。
また、ほとんどの組織は、データの管理者や分析環境が成長するにつれて、技術スキルの重要性を高く評価する傾向にあります。
セルフサービス分析プラットフォームを活用する力
この能力は、コミュニケーション能力や批判的思考と密接に関連しており、非技術的なスキルと同様に重要です。
セルフサービス分析プラットフォームは、データサイエンスの過程の結果を視覚的に表現するため、データを探すのに役立つだけでなく、専門知識がない人々との結果共有も容易になります。
またこのプラットフォームを使用してダッシュボードを作成すると、エンドユーザーはパラメーターを調整し、自分の質問に対する答えを引き出すことができます。また、リアルタイムでダッシュボードが更新されるため、パラメーターが分析に与える影響を評価することもできます。
効率的で維持しやすいコードを書く力
データサイエンティストは、データを分析・処理するために設計されたシステムを活用することが仕事であるため、当然システムの内部構造を理解している必要があります。
また、業界や業務、ビジネスの課題に応じて、最適なプログラミング言語を学ぶことも求められます。
数学や統計学を応用する力
データサイエンスにおいて、コーディングと同様に、重要な役割を果たすのが数学や統計学です。
データサイエンティストは統計モデルや数理モデルの深い知識を活用し、様々なデータの価値や、データで得られる答えと得られない答えの種類について、批判的思考を行います。場合によっては、新しい解決策を問題に適用する必要があり、その際には既存のツールや分析テクニックを組み合わせたり、変更したりすることもあります。
こうしたアプローチを用いる際には、背後にある前提やアルゴリズムを理解しておくことが重要です。
機械学習や AI を活用する力
多くの組織では、AIや機械学習によりデータサイエンティストの役割が代替されることはありません。
むしろ、これらの技術を活用することで、データサイエンティストの付加価値が高まり、業務の質を向上させることができます。
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人は、以下の特徴があります。ぜひそれぞれの項目をチェックしてみてください。
論理的思考力の高い人
数学的思考・論理的思考が得意な人は、データサイエンティストに向いているでしょう。
これは、機械学習や統計学などの数学的手法を用いて、データのパターンや関係性を解析する必要があるからです。
たとえば、商品の売上に影響する要因を調査する場合、回帰分析や相関係数などの手法を使って、関連する変数と売上を特定します。
また、データから得られた結果への仮説検証を行うこともあります。
問題解決能力が高い人
問題解決能力に長けている方も、データサイエンティストに適しています。
ビジネスや社会課題を解決するには、データから有益な情報を抽出する必要があるからです。
ここでの問題解決能力とは、問題の本質を明確にし、適切な方法を選択することで、結果を出す能力を指しています。
コミュニケーション能力に長けている人
コミュニケーションが得意な方も、データサイエンティストとして適任です。データ分析の結果や意義を他者に伝える際に、この能力は発揮されます。
締切厳守できる人
データサイエンティストには、締め切りを守る能力も必要です。
様々なプロジェクトに関与し、上司やクライアントから期待される成果を提供する責任があるため、作業を効率的に進めなければなりません。
データ分析やモデル構築は、限られた時間の中で行われ、モデルの選択や評価、データの収集や前処理、レポートの作成など、多くのタスクを迅速にこなす必要があります。
さらに、プロジェクトの最中に新しいデータが入ったり、モデルの仕様が変わったりする場合もあります。
これらの状況に柔軟に対応しつつ、締め切りを守れる人は、信頼され、高い評価を得ることができるでしょう。
プログラミングに関心のある人
データサイエンティストには、プログラミングに対する興味も求められます。
データの分析や解析には、プログラミング言語やツールを用いてデータを処理したり、モデルを構築するフローがあります。プログラミングを用いることで、膨大なデータを効率的に扱ったり、複雑なシミュレーションや計算を行ったりすることができます。
ただし、日本語とは異なる構文や、1つのミスが全体の動作を妨げることもあるため、プログラミングに対する興味や関心がない場合、学び続けることは難しいでしょう。
データサイエンティストになるメリット・デメリット
ここからは、データサイエンティストになると、どのようなメリット・デメリットが生じるのかをご紹介します。
メリット
(1)給料がいい
データサイエンティストの役割は、データから価値ある情報を抽出し、意思決定や戦略策定に寄与することであり、そのために高い給与水準が維持されています。
データ活用が進む近年において、供給が不足しているデータサイエンティストの市場価値が高まっていることが背景にあります。
厚生労働省の職業情報サイト「Jobtag」によると、データサイエンティストの平均年収は557.5万円であり、一般的な平均年収の443万円と比較しても給与水準の高さがうかがえます。
(2)将来性がある
データサイエンティストの役割は、AIの進展やデジタル化により重要性を増しており、将来有望な職業といえます。
世界的に見ても、AI人材やデータサイエンティストの不足は深刻な問題となっており、需要は高まっています。
(3)様々な業界で活躍できる
データサイエンティストは、機械学習やデータ分析などの汎用的なスキルを持つため、あらゆる産業で活躍することができます。適用されるケースとして、以下の事例が挙げられます。
- 領域：データサイエンスの活用事例
- 医療：遺伝子解析や画像診断の精度向上、治療方法の最適化
- 教育：学習者の能力や進度に適した最適な学習プランの提供
- 金融：投資判断やリスク管理の支援
- マーケティング：パーソナライゼーションや顧客セグメンテーション
このように様々な業界で活躍できることは、将来性が高く、大きな利点と言えます。
(4)転職・独立に有利
データサイエンティストは、市場価値が高く、多様なキャリアパスが可能であるため、転職や独立が有利な職業といえます。
さらに、求人数の増加からその需要も高まっており、コンサルタントやフリーランスとしても仕事を受注しやすいため、転職市場でも多くの企業から求められる人材となっています。
デメリット
(1)高い技術力が必要
データサイエンティストになるには、データの収集から分析・可視化・モデリング・予測など、多岐にわたるスキルが必要です。
これらのタスクを遂行するには、機械学習やプログラミング言語、統計学、そしてビジネスに関する知識など、幅広い知見と技術力が求められます。
(2)継続的な学習が必須
データサイエンティストが関わる分野では、新しい手法や技術が頻繁に登場するため、常に最新の情報を追い求め、自身の知識やスキルをアップデートすることが必要です。
例えば、深層学習はAIの普及によって急速に進化しており、自然言語処理や画像認識などで成果を上げています。
ただし、深層学習を理解するには、バックプロパゲーションやニューラルネットワークなどの基本的な概念から知る必要があり、その学習過程には困難を伴います。
このように、データサイエンティストには常に学び続け、自己を向上させることが求められるため、これをデメリットと捉える方もいます。
(3)学習にコストがかかる
データサイエンティストを目指す場合、オンライン講義や書籍、セミナーなどを利用することが一般的であり、学習には一定の費用がかかります。
もちろん、無料の教材や教育機関も存在しますが、より高品質な学びを得るためには有料のものを選ぶことが一般的です。
また、学習する際には自己評価や進捗管理、目標設定などを行う能力も求められます。
データサイエンティストという専門職は需要が高く、給与も魅力的ですが、常に学び続けるための費用とのバランスを考慮する必要があります。
