データサイエンティストとは？仕事内容・年収・なり方をわかりやすく解説

「データサイエンティストとは、具体的に何をする仕事なのだろう」と調べている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストとは、大量のデータを分析し、企業の課題解決や意思決定に活かす専門職です。単にデータを集計するだけではなく、課題設定から分析、モデル構築、結果の提案まで幅広く担当します。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、資格、年収、なり方まで解説します。

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、企業が保有するさまざまなデータを分析し、経営やサービス改善に役立つ知見を導き出す職種です。

統計やプログラミングなどの技術を使いながら、データから課題解決につながる答えを見つけることが主な役割です。

たとえばECサイトであれば、購買データを分析して「どのような商品が売れやすいか」「どのユーザーが離脱しやすいか」などを調べます。

分析結果をもとに、

・売上向上
・顧客満足度の改善
・業務効率化
・需要予測
・サービス改善

などにつなげます。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストと混同されやすい職種に、データアナリストがあります。どちらもデータ分析を行いますが、担当範囲が異なる傾向があります。

職種	主な役割
データサイエンティスト	統計・機械学習などを活用し、分析や予測モデルの構築まで行う
データアナリスト	データを分析し、業務改善や意思決定につながる情報を整理する

企業によって役割の境界は異なります。求人を見る際は職種名だけでなく、分析業務の範囲や求められる技術を確認することが重要です。

データサイエンティストとAIエンジニアの違い

AIエンジニアは、機械学習やAIを利用したシステムを開発・実装する役割を担います。

一方、データサイエンティストはデータ分析を通じて課題を明確にし、予測や意思決定に活かすことが中心です。ただし、機械学習モデルの構築など両者の仕事内容が重なる場合もあります。

データサイエンティストの仕事内容【工程別】

データサイエンティストの仕事は、分析だけではありません。企業の課題を整理するところから、分析結果を業務へ活かすところまで関わります。

工程	主な仕事内容
課題設定	解決すべきビジネス課題を整理する
データ収集	必要なデータを集める
データ加工	分析できる状態へデータを整える
分析・モデル構築	統計分析や機械学習を行う
評価	分析結果やモデルの精度を確認する
提案・活用	分析結果を業務改善や意思決定へつなげる

課題を整理する

まず行うのは、何を解決するためにデータを分析するのかを明確にすることです。たとえば「売上を上げたい」という課題でも、

・購入率を上げる
・離脱率を下げる
・リピート率を高める

など、分析するテーマは異なります。データ分析そのものより先に、何を明らかにする必要があるのかを整理します。

データを収集する

分析に必要なデータを集めます。

社内のデータベースやサービスの利用履歴、顧客情報など、さまざまなデータを扱います。必要な情報が複数の場所に分かれている場合は、それらを組み合わせる作業も必要です。

データを加工・整理する

収集したデータをそのまま分析できるとは限りません。

欠損しているデータや重複データを処理し、分析しやすい形へ整えます。

実務では、分析そのものだけでなくデータを使える状態へ整える工程も重要です。

データを分析する

データが整ったら、統計的な手法などを使って分析します。

たとえば、顧客属性と購買行動の関係や、サービス利用者が離脱する要因などを調べます。

機械学習モデルを構築する

業務によっては機械学習を利用した予測モデルを構築します。

たとえば、

・商品の需要予測
・顧客の離脱予測
・不正利用の検知
・商品の推薦

などです。

分析結果を提案する

分析結果を経営層や事業部門へ説明します。データを示すだけではなく、「この結果から何をすべきなのか」まで整理することが求められます。

データサイエンティストの主な種類

データサイエンティストの仕事内容は企業によって異なります。大きく分けると、以下のようなタイプがあります。

分析中心のデータサイエンティスト

統計分析やデータ可視化を中心に行います。事業部門と連携しながら、データから課題や改善点を見つける仕事です。

機械学習中心のデータサイエンティスト

機械学習モデルの設計や検証を多く担当します。AIや予測モデルを活用したサービスを扱う企業で求められることがあります。

ビジネス寄りのデータサイエンティスト

分析結果を経営やマーケティング施策へつなげる役割を担います。技術力だけでなく、事業理解や提案力が重視されます。

データ基盤にも関わるデータサイエンティスト

分析だけではなく、データを収集・加工する仕組みまで担当するケースです。企業によってはデータエンジニアに近い業務を担当する場合もあります。

データサイエンティストの1日の流れ

データサイエンティストの1日は、分析作業だけで終わるわけではありません。

一例として、以下のような流れがあります。

時間	業務例
9:00	メール・分析状況の確認
10:00	事業部門との打ち合わせ
11:00	データ抽出・加工
13:00	データ分析
15:00	モデル構築・検証
16:30	分析結果の整理
17:00	資料作成・共有
18:00	業務終了

企業やプロジェクトによっては、分析よりも会議や課題整理に多くの時間を使う場合もあります。特に上流工程を担当するほど、技術だけでなく関係者とのコミュニケーションも増えていきます。

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には、大きく分けて「データ分析」「IT」「ビジネス」の3つの能力が求められます。分析技術だけではなく、分析結果を企業の課題解決につなげる力が重要です。

統計・数学の知識

データの特徴や関係性を正しく理解するために、統計や数学の知識が役立ちます。

平均値や分散などの基礎から、確率や統計的な検定まで、担当業務によって必要な範囲は異なります。

プログラミングスキル

データ分析では、Pythonなどのプログラミング言語を利用することがあります。大量のデータを処理したり、分析や機械学習モデルの構築を自動化したりするために使います。

SQLの知識

SQLはデータベースから必要な情報を取り出すために使用する言語です。企業のデータを分析する際には、必要なデータを自分で抽出する能力が求められるケースがあります。

機械学習の知識

予測モデルなどを扱う場合は、機械学習の基礎知識も必要です。ただし、すべてのデータサイエンティストが高度なAI開発を行うわけではありません。求人によって必要なレベルは異なります。

ビジネス理解

分析結果が正しくても、実際の課題解決につながらなければ十分とはいえません。対象となる業界やサービスの仕組みを理解し、どのデータを見るべきか判断する力も重要です。

コミュニケーション力

分析結果を経営層や営業、マーケティングなどの関係者へ説明する場面があります。専門用語だけで説明せず、相手に伝わる形で整理する能力が求められます。

IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちへの相談でも、「Pythonを勉強すればデータサイエンティストになれるのか」という相談があります。

しかし、実際にはプログラミングだけでなく、これまでの経験をどのような課題解決に活かせるかまで整理することが重要です。

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストになるために必須の資格はありません。資格は転職を保証するものではありませんが、ITやデータ分析の知識を体系的に学ぶ方法として活用できます。

IT全般の基礎を身につける資格としては、IPAの情報処理技術者試験があります。

・基本情報技術者試験
・応用情報技術者試験

などがあります。

出典：IPA「情報処理技術者試験」

データ分析に関連する資格については、求人で求められるスキルとの関連性を確認してから取得することが重要です。資格の数を増やすことよりも、SQLやプログラミング、分析経験などを実務でどのように使えるかを整理しましょう。

データサイエンティストの年収と需要

データサイエンティストはIT系職種ですが、今回使用できる公的データにはデータサイエンティスト単独の平均年収はありません。

そのため、参考として関連するIT職種の年収を紹介します。

指標	金額の目安
SE（Webサービス開発）平均年収	約574万円
SE（基盤システム）平均年収	約684万円
給与所得者全体の平均年収	約478万円

※データサイエンティストとは職務内容が異なるため、関連するIT職種の参考値です。

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発・基盤システム）」、国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

また、経済産業省の調査では、2030年にIT人材が最大約79万人不足する可能性が示されています。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計1.12倍を上回っています。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

これらはデータサイエンティスト単独の需要を示す数字ではありません。

そのため、転職時は「データサイエンティスト」という職種名だけで市場を見るのではなく、データ分析やAI、データ基盤など周辺領域まで含めて求人を見ることが重要です。

データサイエンティストのやりがいと大変さ

データサイエンティストは、分析した結果を実際の事業改善へつなげられる点が魅力です。

一方で、高度な知識を継続的に学ぶ必要がある職種でもあります。

データサイエンティストのやりがい

主なやりがいとして、以下が挙げられます。

・データから新しい課題を発見できる
・分析結果を事業改善に活かせる
・統計やプログラミングの知識を活かせる
・AIやデータ活用など新しい技術に関われる
・幅広い業界で経験を活かせる

分析結果によって売上や業務効率などに変化が出れば、自分の仕事が事業へ与えた影響を感じやすいでしょう。

データサイエンティストの大変さ

一方で、次のような大変さもあります。

・分析前のデータ整理に時間がかかる
・統計やITについて継続的な学習が必要
・分析結果が必ず期待通りになるとは限らない
・技術だけでなくビジネス理解も求められる
・関係者へ結果をわかりやすく説明する必要がある

「思っていた仕事と違った」とならないためには、分析だけを担当する仕事なのか、事業部門との調整まで担当するのかを求人段階で確認することが重要です。

データサイエンティストになるには

データサイエンティストを目指すルートは一つではありません。ITエンジニアだけでなく、分析業務やマーケティングなどの経験を活かせる場合もあります。

ITエンジニアから目指す

開発エンジニアなどからデータ分析分野へ移る方法があります。プログラミングやデータベースなどのIT経験を活かしやすいルートです。

データ分析業務から目指す

業務で集計や分析を担当している場合は、SQLや統計、プログラミングなどを身につけて専門性を高める方法があります。現在の業務で扱っているデータや分析内容を具体的に整理することが重要です。

未経験から目指す

未経験から目指す場合は、まず基礎となる知識を身につけます。

たとえば、

1. 統計・数学の基礎を学ぶ
2. SQLを学ぶ
3. Pythonなどのプログラミングを学ぶ
4. データ分析の経験を作る
5. データ関連職種へ応募する

といった流れが一例です。

いきなり高度なデータサイエンティスト求人だけに絞らず、データアナリストやデータ分析を含むIT職なども選択肢として考える方法があります。

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データサイエンティストを目指すときの注意点

データサイエンティストを目指す際は、プログラミングやAIだけに注目しすぎないことが重要です。

特に注意したいポイントは以下です。

・Pythonだけを学べばよいと考える
・統計やデータベースの基礎を軽視する
・分析結果を説明する力を意識しない
・求人の仕事内容を確認せず応募する
・現在の経験との接点を整理しない

私たちへの転職相談でも、「データサイエンティストに興味はあるが、今の仕事では分析経験を積めない」という相談があります。

その場合は、スキル不足が原因なのか、それともデータを扱う機会がない職場環境が原因なのかを切り分けることが重要です。環境が理由なら、現在のIT経験を活かしながらデータ分析に関われる職場へ移る方法があります。

一方、分析業務そのものが合わないと感じる場合は、データエンジニアやAIエンジニアなど関連職種も含めて考えましょう。

求人を見るときのチェックリスト

□ 実際に担当する分析業務は何か
□ データ加工と分析の割合はどの程度か
□ 機械学習モデルの構築を担当するか
□ 事業部門への提案まで担当するか
□ SQLやPythonをどの程度使用するか
□ データ基盤の整備まで担当するか
□ 入社後に身につけられるスキルは何か
□ 将来どのようなキャリアへ進めるか

「データサイエンティスト」という職種名だけで判断せず、仕事内容を具体的に確認することが重要です。

自分に合うデータ系職種がわからない方へ

市場価値を客観的に確認しながら、データサイエンティストだけでなく、データアナリストやAI関連職なども含めてキャリアの選択肢を整理します。今の悩みの相談だけでもかまいません。
 

まとめ

データサイエンティストについて重要なポイントを整理します。

・データサイエンティストはデータを分析し企業の課題解決を支援する職種
・仕事内容は課題設定、データ加工、分析、モデル構築、提案まで幅広い
・統計、プログラミング、SQLだけでなくビジネス理解も重要
・未経験者は基礎を学び、データ分析に関わる実務経験を積むことが大切
・求人では職種名だけでなく、実際に担当する分析範囲を確認する

データサイエンティストは、技術とビジネスの両方に関わる職種です。興味がある方は、まず自分が「分析」「AI」「事業改善」のどこに興味があるのか整理してみましょう。

よくある質問（FAQ）