データサイエンティストは、データを分析するだけの仕事ではありません。分析する課題を決め、必要なデータを整え、結果を事業に生かすところまで関わります。そのため、数学やプログラミングが好きでも、実際の仕事に合わない人はいます。
一方で、幅広い業務を楽しめるなら、ネット上の「やめとけ」という評判だけで諦める必要はありません。判断の分かれ目は、分析技術の有無だけでなく、課題設定から活用までの実務と自分の希望が合うかどうかです。
データサイエンティストは「やめとけ」とは限らない
データサイエンティストを目指すべきかは、「やめとけ」という評判ではなく、実際の担当業務を受け入れられるかで判断します。分析以外にどのような仕事を担うのかを確認すると、入社後のミスマッチを減らせます。
データ分析以外の仕事も多い
厚生労働省の職業情報提供サイトjob tagでは、データサイエンティストの仕事を、業務責任者へのヒアリングから始まる一連の流れとして説明しています。目標を決めた後も、データの確認と加工、モデルの作成、効果の検証、サービスへの実装が必要です。環境が変われば、分析やモデルの見直しも続きます。
仕事の中心を「用意されたデータに対して高度な分析をすること」だけだと考えていると、入社後にずれが生じます。分析前の調整やデータ整備、分析後の検証と活用も含めて興味を持てるかが重要です。
出典：厚生労働省 職業情報提供サイトjob tag「データサイエンティスト」
評判より実務との相性で判断する
「やめとけ」という意見は、職種そのものが悪いという証明にはなりません。仕事内容に対する期待と、実際に担当する業務が合わなかった人の評価も含まれるためです。
データサイエンティストとの相性は、数学やPythonの得意不得意だけでは決まりません。IPAのITSS+では、大量のデータを分析し、結果を活用するまでの一連のタスクと必要なスキルを整理しています。技術を使うことに加えて、何を解決するかを定め、結果を価値につなげる役割まで含まれます。
出典：IPA「ITSS+（プラス）データサイエンス領域」
データサイエンティストをやめたほうがいい人の5つの特徴
仕事とのミスマッチは、次の表で整理できます。当てはまる項目があるだけで不向きとは限りませんが、避けたい作業が希望する求人の中心なら、別のデータ職も検討対象になります。
後悔しやすい特徴 | 実務とのミスマッチ |
|---|---|
データの収集や整理を避けたい | 分析前にデータの状態を確認し、使える形へ整える工程がある |
学び続けたくない | 統計、プログラミング、業務知識を組み合わせて使う |
正解のない課題を考えるのが苦手 | 分析手法を選ぶ前に、解決する課題や評価方法を定める |
分析結果を人に説明したくない | 結果を関係者へ伝え、施策や業務改善につなげる |
成果が出るまで試行錯誤できない | モデルを検証し、環境の変化に応じて改善を繰り返す |
データの収集や整理を避けたい人
現場のデータが、最初から分析に適した状態でそろっているとは限りません。job tagが示す仕事の流れにも、データ担当者へのヒアリングやデータ加工が含まれています。モデル作成だけを担当したい人は、求人票でデータの収集・加工・基盤整備を誰が担うのかを確認する必要があります。
統計やプログラミングを学び続けたくない人
データサイエンティストには、分析手法だけでなく、データを扱う技術と対象業務の知識も必要です。データサイエンティスト協会は、現在のビジネス環境に合わせてスキルチェックリストを更新しています。特定のツールを一度覚えれば完了する仕事ではなく、役割の変化に応じて学ぶ領域を見直す必要があります。
出典：データサイエンティスト協会「スキルチェックリストver.6」
正解のない課題を考えるのが苦手な人
分析の目的や評価方法が決まっていなければ、精度の高いモデルを作っても事業では使えません。データサイエンティストは、業務責任者から状況を聞き、何を分析すべきかを整理する立場にもなります。明確な指示に沿って作業することだけを望む場合、この課題設定が負担になりやすい部分です。
分析結果を人に説明したくない人
分析結果は、関係者が施策や業務の変更を判断できる形にして初めて活用されます。高度な手法を使うことより、結果の意味や限界を相手に合わせて説明することが重要になる場面もあります。人との調整を避け、分析作業だけに集中したい人は、実際の担当範囲とのずれを確かめる必要があります。
成果が出るまで試行錯誤できない人
分析やモデルは、作成した時点で仕事が終わるわけではありません。job tagでは、効果を検証し、さまざまなデータに対して有効かを検討したうえで実装する流れが示されています。環境が変化すれば、同じ作業を反復する場合もあります。仮説が外れたときに原因を探り、改善を続けられるかが相性を左右します。
AIで減る仕事と今後も必要な仕事
AIの普及によって、データサイエンティストの仕事がすべてなくなるわけではありません。自動化されやすい作業と、人が担う役割を分けると、今後身につけるべきスキルを選びやすくなります。
データ加工や定型分析はAIで減る
生成AIによって、データ加工や分析の一部は自動化が進んでいます。IPAのDX SQUAREでも、従来データサイエンティストが担っていた加工や分析を生成AIで自動化できるようになったことが、スキル定義を見直した背景として語られています。
定型作業だけを自分の価値にすると、担当範囲が狭まる可能性があります。ただし、一部の作業が減ることと、データを使って価値を生み出す役割全体がなくなることは同じではありません。
出典：IPA DX SQUARE「分析力から勝ち筋を導き出す力へ。生成AIで変わるデータサイエンティストの役割」
課題設定や施策への活用は人が担う
AIが分析結果を出しても、どの課題を解くべきか、結果を事業でどう使うかは自動的に決まりません。関係者の要求を整理し、結果を評価して、施策へつなげる役割が残ります。今後を考える際は、「AIに代替されるか」という二択ではなく、自分が定型作業の先にある課題設定や価値創出まで担いたいかで判断するほうが現実的です。
AIによる分析の品質管理が必要になる
AIを使う場面が増えるほど、出力をそのまま採用せず、データや分析方法に問題がないかを評価する仕事が必要です。IPAが公開したデジタルスキル標準ver.2.0では、データサイエンティストに重要なスキルとして、AIの実装・運用やAIガバナンスが追加されました。
AIガバナンスとは、AIを安全かつ適切に利用するための管理の仕組みです。分析ツールを操作する力に加え、結果の品質や利用上のリスクを管理する力が求められます。
やりたい仕事に合うデータ職の選び方
職種名ではなく、担当したい工程から選ぶとミスマッチを減らせます。
やりたい仕事 | 選択肢 |
|---|---|
課題設定から分析、施策提案まで関わりたい | データサイエンティスト |
データの集計や可視化で意思決定を支えたい | データアナリスト・BI担当 |
データを収集・蓄積し、利用できる基盤を作りたい | データエンジニア |
課題設定や施策提案ならデータサイエンティスト
事業上の課題を定め、分析方法を考え、結果を施策につなげたい人にはデータサイエンティストが合います。分析技術だけでなく、業務責任者へのヒアリングや結果の説明にも関心を持てることが判断基準です。
集計や可視化ならデータアナリスト・BI担当
データから現状や変化を捉え、レポートやダッシュボードで意思決定を支えたい場合は、データアナリストやBI担当が候補になります。BIは、データを可視化して業務判断に生かす仕組みや活動を指します。求人を比べる際は、モデル開発の有無よりも、集計・可視化・報告の比重を確認します。
データ基盤の構築ならデータエンジニア
分析テーマを考えることより、データを安定して収集・蓄積し、使える状態にすることへ関心があるなら、データエンジニアが候補です。IPAのデジタルスキル標準ver.2.0でも、データエンジニアはデータの整備や流通の仕組みを担う役割として整理されています。
求人票と実践課題で適性を確かめる
同じ職種名でも、企業によって担当範囲は異なります。求人票では、仕事内容を「課題設定」「データ収集・整備」「分析・モデル作成」「可視化・説明」「実装・運用」に分け、どの工程の比重が大きいかを照合します。
求人票を読んだ後は、小さなデータを使って、整備、分析、可視化、説明までを試す方法もあります。興味を持てた工程と負担に感じた工程を分けると、職種名だけでは見えない適性を確かめられます。
まとめ
データサイエンティストは、全員がやめるべき仕事ではありません。ただし、データ分析だけを想定し、データ整備や課題設定、関係者への説明、継続的な学習を避けたい人は、入社後に後悔しやすくなります。
目指すか迷ったときは、職種の評判ではなく、自分が担当したい工程から判断することが大切です。課題設定や施策提案まで担いたいならデータサイエンティスト、集計や可視化が中心ならデータアナリスト・BI担当、データ基盤を作りたいならデータエンジニアが候補になります。
一方、自分の経験がどの職種につながるのか、求人票だけでは判断しにくい場合もあります。希望する工程と避けたい作業を整理したうえで、Givecareerの無料面談を利用すると、これまでの経験に合う職種や求人を絞り込めます。