データサイエンティストとは？仕事内容・必要スキル・年収・将来性をわかりやすく解説
2026年02月28日更新
データサイエンティストは、企業が保有する大量のデータを分析し、事業課題の解決や意思決定の高度化を担う専門職です。統計学や機械学習の知識を用いて分析モデルを構築するだけでなく、ビジネス背景を理解したうえで仮説を立て、施策提案まで行うことが求められます。
近年はDX推進やAI活用の拡大により需要が高まっていますが、企業によって業務範囲や求められるスキルは異なります。本記事では、仕事内容、必要スキル、年収水準、将来性、転職の判断ポイントまで体系的に整理します。
著者
岡﨑 健斗
Okazaki Kento
株式会社MyVision代表取締役
東京大学を卒業後、ボストンコンサルティンググループ（BCG）に入社。主に金融・通信テクノロジー・消費財業界における戦略立案プロジェクトおよびビジネスDDを担当。採用活動にも従事。 BCG卒業後は、IT企業の執行役員、起業・売却を経て、株式会社MyVisionを設立。
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監修者
大河内 瞳子
Okochi Toko
株式会社MyVision執行役員
名古屋大学卒業後、トヨタ自動車での海外事業部、ファーストリテイリング/EYでのHRBP経験を経てMyVisionに参画。HRBPとして習得した組織設計、採用、評価などの豊富な人事領域経験を生かした支援に強みを持つ。
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目次
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データサイエンティストとは？【まず押さえたい基礎知識】
データサイエンティストは、単にデータを分析する人ではありません。
企業の課題に対して、データを用いて意思決定を支援する役割を担います。まずは定義と立ち位置を整理します。
データサイエンティストの定義と役割
データサイエンティストは、データを活用して事業課題を解決する専門職です。
主な役割は次のとおりです。
- 課題の定義
- 仮説立案
- データ収集／前処理
- 統計分析や機械学習モデル構築
- 結果の解釈と施策提案
- 効果検証
重要なのは「分析そのもの」ではなく、「意思決定につなげること」です。高度なモデルを作ることが目的ではなく、事業にとって意味のある示唆を出すことが求められます。
企業によっては、分析からレポーティングまでを担うケースもあれば、プロダクト改善やアルゴリズム設計まで関与するケースもあります。
企業におけるデータサイエンティストの立ち位置
データサイエンティストは、事業部門とエンジニア部門の間に位置することが多い職種です。
- 経営や事業責任者と議論する
- プロダクトマネージャーと連携する
- データエンジニアと協働する
- AIエンジニアとモデル実装を進める
経営課題を理解しつつ、技術的な制約も踏まえて提案する必要があります。そのため、ビジネス理解と技術理解の両方が求められます。企業規模によっては、データ分析基盤の整備や可視化ツールの設計まで担当する場合もあります。
データサイエンティストと他職種との違い（AIエンジニア・データエンジニア）
データサイエンティストは、AIエンジニアやデータエンジニアと混同されやすい職種です。それぞれの違いを整理します。
■ AIエンジニアとの違い
AIエンジニアは、機械学習モデルやAIアルゴリズムを実装し、システムに組み込むことを主な役割とします。モデルの精度向上や本番環境への実装、推論環境の最適化などが中心です。
一方、データサイエンティストは、課題設定から分析設計、示唆出しまでを担います。モデル構築も行いますが、ビジネス活用までを視野に入れる点が特徴です。
より実装寄りの職種については、AIエンジニアの記事で詳しく解説しています。
■ データエンジニアとの違い
データエンジニアは、データ基盤の設計・構築・運用を担う職種です。
- データパイプライン構築
- ETL処理設計
- データウェアハウス管理
- クラウド基盤設計
データサイエンティストが分析を行える環境を整備する役割が中心です。
データサイエンティストは「分析と活用」、データエンジニアは「基盤構築」が主な違いです。ただし、企業規模が小さい場合は両方を兼務するケースもあります。
データサイエンティストの仕事内容とは？
データサイエンティストの業務は「分析」だけではありません。課題設定から改善提案まで、一連のプロセスを担うことが特徴です。ここでは、実務の流れと具体的な業務内容を整理します。
仕事の流れ（課題設定→分析→モデル→実装→改善）
一般的な業務の流れは次のとおりです。
課題設定
- データ収集・前処理分析設計
- モデル構築
- 実装・可視化
- 効果検証
- 改善提案
最初に行うのは「何を解決するのか」の明確化です。売上向上なのか、解約率低下なのかで分析設計は変わります。
次に、必要なデータを抽出し、欠損値処理や整形を行います。実務ではこの工程に多くの時間を割きます。
モデル構築後は、精度評価や過学習の確認を行い、業務で使える状態にします。その後、ダッシュボード化やシステム連携を通じて現場で活用される形にします。
最終的に重要なのは、分析結果が意思決定に活かされることです。
具体的にやること一覧（データ準備／統計・機械学習／検証／提案）
下記は、実務で行う業務を分類したものです。
■ データ準備
- SQLによるデータ抽出
- データクレンジング
- 特徴量設計
- データ可視化
■ 統計・機械学習
- 回帰分析
- 分類モデル構築
- クラスタリング
- 時系列予測
- ディープラーニング活用
■ 検証
- 交差検証
- A/Bテスト設計
- 精度評価指標の算出
■ 提案
- 分析結果のレポーティング
- 改善施策の提示
- 事業責任者への説明
技術力だけでなく、結果をわかりやすく伝える力も求められます。
担当範囲の違い（企業・チームによる“分析寄り／実装寄り”の差）
データサイエンティストの業務範囲は企業によって大きく異なります。
■ 分析寄りのポジション
- BIツールを用いた分析
- レポート作成
- 事業部支援
■ 実装寄りのポジション
- 機械学習モデルの本番実装
- API化
- MLOps環境構築
スタートアップでは幅広く担当するケースが多く、大企業では役割分担が明確な傾向があります。
求人票では「分析中心」なのか「プロダクト実装まで担当するのか」を確認する必要があります。
実務でよくあるプロジェクト例
実際に多いプロジェクトは次のとおりです。
- ECサイトの購買予測モデル構築
- サブスクリプションの解約予測
- 広告配信の最適化
- レコメンドエンジン開発
- 需要予測モデル構築
- 不正検知システムの精度改善
いずれも共通しているのは、ビジネス成果に直結している点です。データサイエンティストは、モデル精度だけでなく、売上やコスト改善といった成果まで意識する必要があります。
データサイエンティストに必要なスキル・知識
データサイエンティストは、単一の専門性だけでは成立しません。統計・プログラミング・ビジネス理解の掛け合わせによって評価が決まります。
ここでは、実務で求められるスキルを整理します。
必須スキル（統計・Python・SQL・機械学習）
まず前提となるのが、分析を実行できる技術力です。
■ 統計
- 平均、分散、相関
- 仮説検定
- 回帰分析
- 確率分布
統計は、分析結果を正しく解釈するための基礎です。
■ Python
- pandas
- NumPy
- scikit-learn
- matplotlib
データ加工からモデル構築まで、実務ではPythonが主流です。
■ SQL
- データ抽出
- 集計処理
- 結合
- ウィンドウ関数
多くの現場では、データ取得にSQLを用います。
■ 機械学習
- 分類
- 回帰
- クラスタリング
- 時系列予測
アルゴリズムを理解し、適切に選択できることが求められます。
あると評価されやすいスキル（ビジネス理解・課題設定力）
技術力だけでは高評価につながりません。
事業成果に結びつける力が重要です。
- 課題を構造化できる力
- KPI設計
- 仮説思考
- 施策設計
- 関係部署との調整力
分析テーマを自ら設計できる人材は市場価値が高まります。単に依頼された分析を行うのではなく、「何を解くべきか」を定義できることが評価の差になります。
未経験・経験浅でも求められる最低ラインとは？
未経験や経験が浅い場合でも、最低限求められる基準があります。
- Pythonでデータ処理ができる
- SQLで基本的な抽出ができる
- 回帰分析の概念を理解している
- 機械学習モデルをひととおり実装した経験がある
ポートフォリオとして、Kaggleや個人分析プロジェクトを提示できると評価につながります。
ただし、理論理解だけでは不十分です。実際に手を動かした経験が重要です。
スキルの掛け合わせで市場価値が変わる理由
データサイエンティストの市場価値は、スキルの組み合わせによって大きく変わります。
例を挙げます。
- 分析力 × プロダクト実装経験
- 統計知識 × クラウド基盤理解
- 機械学習 × 事業責任者との折衝経験
単独スキルでは代替可能でも、複数領域を横断できる人材は希少です。とくに、分析から本番実装、効果検証まで一気通貫で関われる人材は評価が高い傾向があります。
スキルを積む際は、どの領域と組み合わせるかを意識することが重要です。
データサイエンティストに必要な資格は？
データサイエンティストは資格必須の職種ではありません。
しかし、未経験やキャリア初期の場合、知識水準を示す材料として活用できます。重要なのは「資格単体」ではなく、「実務能力との組み合わせ」です。
資格は本当に必要なのか？
結論として、必須ではありません。
中途採用で重視されるのは次の要素です。
- 実務経験
- 分析実績
- 課題設定力
- 事業への貢献度
資格は理論理解を示す材料にはなりますが、プロジェクト遂行能力を直接証明するものではありません。
ただし、未経験層やポテンシャル採用では、基礎力の裏付けとして一定の評価対象になります。
未経験者におすすめの資格（G検定・基本情報など）
未経験者が基礎固めとして検討しやすい資格は次のとおりです。
- データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル
- データサイエンティスト協会が実施する資格です。「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の基礎を横断的に学べます。データ職の全体像を理解する入口として位置づけられます。
- G検定（JDLA）
- ディープラーニングの理論やビジネス活用の基礎を問う資格です。AI活用が前提となる現場では、基礎知識の証明として一定の意味があります。
- 基本情報技術者試験
- IPAが実施する国家試験です。アルゴリズム、データベース、ネットワークなどIT基礎力を証明できます。
未経験者の場合、まずはIT基礎とデータ基礎の両面を押さえることが重要です。
実務者向け資格（E資格・データ分析系資格）
専門性を高めたい場合、次の資格が選択肢です。
- E資格（JDLA）
- ディープラーニングの実装力を問う資格です。受験には認定講座の修了が必要です。
- 統計検定（2級以上）
- 統計理論の理解度を証明できます。分析職では2級以上が目安とされることが多いです。
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- Pythonを用いたデータ分析スキルの証明になります。実務寄りのスキル確認として活用される場合があります。
資格の難易度を段階的に上げることで、知識体系を整理しやすくなります。
資格だけでは評価されない理由
資格が決定打になりにくい理由は明確です。
- 実データを扱った経験を代替できない
- プロジェクト推進力を証明できない
- 成果創出の実績を示せない
企業が見ているのは「何を分析し、どんな成果を出したか」です。
そのため、資格取得と並行して次の取り組みが有効です。
- Kaggle参加
- 個人分析プロジェクト公開
- GitHubでのコード公開
- 実務に近い課題設定
資格はあくまで補助的な材料です。評価を左右するのは、再現性のある実務能力です。
データサイエンティストの年収相場と市場価値
データサイエンティストは、専門性の高さから比較的高年収帯に位置する職種です。
ただし、経験年数や担当範囲、業界によって水準は大きく異なります。ここでは年収相場と市場価値の構造を整理します。
経験年数別の年収目安
年収は経験年数と担当レベルに強く影響されます。
- 未経験〜2年目：400万〜600万円
- 3〜5年目：600万〜900万円
- シニア層：900万〜1,200万円以上
若手層では分析補助やデータ抽出中心の業務が多く、年収は比較的抑えられます。一方で、課題設定からモデル設計、本番実装、改善まで一貫して担える人材は評価が高くなります。
マネジメントやプロダクト責任を担うポジションでは、1,200万円を超えるケースもあります。
企業規模・業界別の年収傾向
年収水準は企業タイプによっても差が出ます。
■ 大手企業
- 年収レンジは安定
- 職種分業が明確
- 昇給は緩やか
■ スタートアップ
- 裁量が大きい
- 年収レンジは広い
- ストックオプションが付く場合あり
■ IT・Web業界
- 分析基盤が整っている
- プロダクト直結の分析が多い
■ 金融・コンサル業界
- 高年収帯
- 統計的高度分析が求められる
とくに金融・コンサル・大規模データを扱う企業では、専門性が年収に反映されやすい傾向があります。
他職種（データエンジニア・AIエンジニア）との年収比較
近接職種との比較も重要です。
- データエンジニア
- データ基盤構築を担う職種です。クラウドや分散処理の専門性が高い場合、年収水準はデータサイエンティストと同等かやや高くなる場合があります。
- AIエンジニア
- 機械学習モデルの実装・本番運用を担う職種です。実装力が高く、プロダクト開発に直結するため、高年収帯に入りやすい傾向があります。
分析中心か、基盤中心か、実装中心かで評価軸が異なります。
年収が伸びやすいデータサイエンティストの特徴
年収が伸びる人材には共通点があります。
- 課題設定から改善まで一貫して担える
- モデルを本番環境に実装できる
- クラウドやデータ基盤の理解がある
- 事業責任者と直接議論できる
- 複数領域を横断できる
単に分析ができるだけでは差別化が難しいです。
「分析 × 実装」「分析 × ビジネス責任」など、スキルの掛け合わせが市場価値を左右します。今後は、MLOpsやデータ基盤設計まで理解できる人材が評価されやすい傾向があります。
MyVision編集部の見解では、年収を分ける最大の分岐点は「モデルを作れるかどうか」ではなく「モデルを事業成果に変えられるかどうか」です。実際に、同じ分析スキルを持っていても、施策設計やKPI改善まで踏み込める人材は評価が一段上がります。転職時には“分析精度”だけでなく、“活用責任の範囲”を確認することが市場価値を伸ばすポイントになります。
データサイエンティストは未経験から目指せる？
未経験から目指すことは可能です。
ただし、難易度は高めです。理由は、企業が求める水準が「分析経験あり」を前提にしているケースが多いためです。ここでは現実的な難易度と対策を整理します。
未経験から目指す現実的な難易度
難易度は中〜高です。
とくにいきなり「データサイエンティスト」として採用されるケースは限定的です。
未経験者に立ちはだかる壁は次のとおりです。
- 統計と機械学習の基礎理解が必要
- PythonとSQLの実装力が必要
- 実務経験を問われることが多い
多くの企業では、まずデータアナリストや分析補助ポジションからスタートするケースが一般的です。ポテンシャル採用は存在しますが、数学的基礎や論理的思考力は前提とされます。
未経験者が取るべきステップ
遠回りを避けるには、順序が重要です。
- PythonとSQLの基礎習得
- 統計の基礎理解
- 機械学習の実装演習
- 個人分析プロジェクトの作成
- ポートフォリオ公開
重要なのは、理論学習だけで終わらせないことです。実データを扱った経験が評価につながります。Kaggle参加や公開データ分析は実務に近い訓練です。
また、最初から高年収を狙うのではなく、分析業務に入れる環境を選ぶことが現実的です。
未経験者が陥りやすい失敗パターン
未経験者がつまずきやすいポイントは明確です。
- 資格取得だけで満足する
- 数学理論の勉強だけに偏る
- ポートフォリオが抽象的
- 「AIをやりたい」だけで具体性がない
企業が知りたいのは「どの課題をどう解いたか」です。
成果指標が曖昧なポートフォリオは評価されにくくなります。未経験から目指す場合は、学習→実装→公開→改善のサイクルを回すことが重要です。
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの需要は短期的に縮小する可能性は低いと考えられます。
ただし、役割の中身は変化しています。単純な分析担当から、より高度な意思決定支援や実装寄りの役割へと広がっています。
AI時代におけるデータサイエンティストの役割変化
生成AIやAutoMLの普及により、モデル構築そのものの難易度は下がりつつあります。
その結果、求められる役割は次の方向に変化しています。
- 課題定義の高度化
- データ品質設計
- 評価指標の設計
- モデル活用戦略の立案
- MLOpsとの連携
単にモデルを作るだけでは差別化が難しいです。事業成果に結びつける設計力がより重視されています。
需要が伸びている分野（生成AI・データ基盤など）
とくに需要が拡大している領域は次のとおりです。
- 生成AI活用設計
- 大規模言語モデルの活用検証
- データ基盤整備
- リアルタイム分析
- MLOps環境構築
企業は分析結果の活用まで含めた体制整備を進めています。そのため、クラウドやデータエンジニアリングへの理解も評価対象です。
また、金融、医療、製造業などデータ活用が競争優位に直結する業界では、専門性の高い人材需要が継続しています。
将来も価値を保つための視点
将来性を維持するために重要な視点は次のとおりです。
- 分析だけに閉じない
- 実装や基盤への理解を広げる
- ビジネス成果に直結する経験を積む
- 専門領域を持つ
ツールやライブラリは変化しますが、課題を構造化する力や仮説設計力は陳腐化しにくい能力です。
AIの進化は脅威ではなく、補助ツールの高度化と捉えるべきです。高度な意思決定を支援できる人材は引き続き価値を持ちます。
MyVision編集部では、今後価値が残るデータサイエンティストは「ツール依存型」ではなく「構造理解型」だと考えています。生成AIやAutoMLが進化しても、課題を分解し、適切な指標を設計し、意思決定につなげる力は代替されにくいからです。言い換えると、Pythonや特定ライブラリの習熟よりも、“何を解くべきかを設計できる力”のほうが長期的な市場価値を左右します。
データサイエンティストに向いている人・向いていない人
データサイエンティストは専門性の高い職種ですが、適性によって成長速度に差が出ます。
ここでは向き不向きを整理し、判断材料を提示します。
向いている人の特徴
次の特徴を持つ人は適性が高い傾向があります。
- 数値やデータを見ることが苦にならない
- 物事を構造化して考えられる
- 仮説を立てて検証することが好き
- 論理的に説明できる
- 曖昧な課題を整理できる
とくに重要なのは「正解がない課題」に向き合えるかどうかです。データ分析は必ずしも明確な答えが出るとは限りません。仮説と検証を繰り返せる人は適性があります。
向いていない人の特徴
次の傾向が強い場合は、苦労する可能性があります。
- 抽象的な思考が苦手
- 数値を見ることに抵抗がある
- 結果が出るまで待てない
- 説明や報告を避けたい
- 地道なデータ整理が苦痛
実務ではデータ前処理に多くの時間を使います。華やかなモデル構築よりも、地道な整形や検証が中心になることが多いです。
自分が目指すべきか判断するチェックポイント
判断材料として、次の点を確認してください。
- PythonやSQLを触って楽しいと感じるか
- 統計や確率の学習に抵抗がないか
- ビジネス課題を分析視点で考えられるか
- 成果が数値で測られる環境を受け入れられるか
1つでも強い関心がある場合は挑戦の価値があります。
逆に、技術よりも対人調整や営業活動に強みがある場合は、他職種の人が適性に合う可能性もあります。向き不向きは絶対的なものではありません。ただし、職種特性を理解したうえで選択することが重要です。
データサイエンティストへの転職ならテックゴーへ
データサイエンティストの転職では、「年収」や「企業名」だけで判断するとミスマッチが起きやすくなります。重要なのは、担当範囲と将来の市場価値です。
確認すべきポイントは次のとおりです。
- 課題設定から関われるか
- モデルを本番実装できる環境か
- データ基盤が整備されているか
- 事業成果と直結しているか
- 役割が分析寄りか実装寄りか
同じデータサイエンティストでも、BI中心のポジションとプロダクト直結型では、将来のキャリアパスが異なります。
テックゴーでは、求人条件の表面的な比較ではなく、担当工程や裁量範囲まで整理したうえで提案します。今のスキルでどのポジションが現実的か、どの経験を積めば年収が伸びるかまで具体化します。
キャリアの方向性が曖昧な場合でも、棚卸しから整理できます。
まとめ
データサイエンティストは、データを活用して事業課題を解決する専門職です。統計や機械学習の知識に加え、課題設定力やビジネス理解が求められます。
年収水準は比較的高いものの、企業規模や担当範囲によって差が生まれます。分析だけでなく、実装や基盤理解まで広げられる人材は市場価値が高まりやすい傾向があります。
未経験から目指すことも可能ですが、基礎スキルと実践経験の両方が必要です。資格は補助的な材料であり、実務成果が評価の中心です。
将来性は高い一方で、役割は変化しています。分析力に加え、活用設計や実装まで視野に入れたキャリア構築が重要です。
データサイエンティストのよくある質問
データサイエンティストを検討する際によく挙がる疑問について整理します。
データサイエンティストとAIエンジニアの違いは何ですか？
主な違いは、責任範囲の中心です。データサイエンティストは、課題設定から分析設計、示唆出し、施策提案までを担います。ビジネス成果にどう結びつけるかまで含めて考える点が特徴です。
一方、AIエンジニアは、機械学習モデルの実装や本番環境への組み込み、推論基盤の最適化などを担います。プロダクト実装やMLOps寄りの業務が中心です。
分析中心か、実装中心かが大きな違いです。役割の重心がどこにあるかで職種は分かれます。
数学が苦手でも目指せますか？
基礎的な数学理解は必要ですが、研究レベルの高度な数学力は必須ではありません。
実務で頻出するのは次の領域です。
- 確率
- 統計
- 線形代数の基礎
- 微分の概念
多くの現場ではライブラリを活用します。そのため、数式を導出できることよりも、モデルの挙動を理解できることが重要です。数学に強いほど有利ですが、基礎を体系的に学べば到達可能な領域です。
文系出身でもデータサイエンティストになれますか？
可能です。実際に文系出身のデータサイエンティストも多く存在します。
評価されるのは専攻ではなく、次の点です。
- 統計とプログラミングの習得状況
- 論理的思考力
- データで説明できる力
文系出身者は、ビジネス理解や言語化能力が強みになる場合もあります。
ただし、数学やプログラミングの基礎学習は避けられません。専攻よりも、後天的に積み上げたスキルが評価を左右します。