データサイエンティストはやめとけ？7つの理由と将来性を解説

「データサイエンティスト やめとけ」と検索し、今から目指して大丈夫なのか、仕事を続けるべきなのか不安になっている方もいるのではないでしょうか。

データサイエンティストは誰にでも楽な仕事ではありませんが、仕事内容を理解し、自分に合う環境を選べれば一律に「やめとけ」と言える職種ではありません。

統計やプログラミングだけでなく、地道なデータ整理や事業部門との調整も仕事に含まれます。

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はやめとけと言われる理由と実態、向いている人、キャリアの選択肢を解説します。

結論：データサイエンティストはやめとけと言われても一概には判断できない

データサイエンティストは、高度な専門知識が必要で、理想と実際の仕事内容に差を感じることもある職種です。

一方で、データを使った課題解決に興味があり、学習を続けられる人にはキャリアの選択肢になり得ます。

重要なのは「データサイエンティストだからやめる」のではなく、自分がつらいと感じる原因を切り分けることです。

「やめとけ」と言われやすい主な理由は次のとおりです。

・統計や数学など学ぶ範囲が広い
・継続的な勉強が必要
・分析よりデータ整理に時間がかかることがある
・成果がすぐ出るとは限らない
・事業部門との調整が必要
・企業によって仕事内容が大きく異なる
・未経験からいきなり活躍するのは簡単ではない

これらは実際に起こり得る大変さです。

ただし、すべての企業やポジションに当てはまるわけではありません。

データサイエンティストはやめとけと言われる7つの理由

データサイエンティストには、華やかなイメージと実務との間にギャップがあります。

ここでは、「やめとけ」と言われる代表的な理由を一つずつ確認します。

1. 数学・統計の知識が必要になる

データサイエンティストは、数字を扱う仕事です。

そのため、統計や確率などの知識が必要になる場面があります。

分析手法を使うだけでなく、なぜその手法を選ぶのか理解する必要があります。

数学が苦手だから絶対になれないわけではありません。

ただし、学ぶこと自体に強い抵抗がある場合は、仕事を続けるうえで負担になりやすいでしょう。

特に未経験から目指す場合は、プログラミングだけでなく統計も並行して学ぶ必要があります。

2. 学習を続ける必要がある

データ分析や人工知能の分野では、新しい技術やツールが登場します。

一度スキルを身につければ終わり、という仕事ではありません。

仕事を続けながら知識を更新することが求められやすい職種です。

これはデータサイエンティストに限らずIT職種全般に共通する部分もあります。

新しい技術を調べることが苦痛な人にとっては、負担を感じる可能性があります。

一方で、技術を試したり、新しい知識を仕事に活かしたりすることが好きな人には相性があります。

3. 分析よりデータ整理に時間がかかることがある

「人工知能を使って高度な分析をする仕事」を想像して入社したものの、実際にはデータの整理や加工が多かったというギャップもあります。

実務では、必要なデータが最初から整っているとは限りません。

・欠損しているデータを確認する
・表記を統一する
・不要なデータを除く
・複数のデータを結合する
・分析できる形に加工する

といった地道な作業も必要です。

分析前の準備もデータサイエンティストの重要な仕事です。

派手な分析だけを期待していると、仕事のイメージとの違いを感じやすくなります。

4. 分析しても成果につながらないことがある

データ分析をしたからといって、必ず明確な答えが出るわけではありません。

分析した結果、「大きな傾向は確認できなかった」というケースもあります。

また、有益な結果が出ても、実際の施策に採用されないこともあります。

分析そのものではなく、事業にどう活かすかまで考える必要があります。

結果がすぐ成果につながる仕事を好む人にとっては、もどかしさを感じる可能性があります。

一方で、仮説を立てて検証する過程を楽しめる人には向いています。

5. コミュニケーション能力も必要になる

データサイエンティストは、一人で数字だけを見ている仕事ではありません。

実際には、営業や企画、経営層などの事業部門と話す機会もあります。

例えば、

・何を分析したいのか確認する
・課題を整理する
・分析結果を説明する
・次の施策を提案する

といった仕事があります。

技術力だけでなく、専門知識をわかりやすく伝える力も重要です。

「人と話さずに技術だけに集中したい」と考えている場合は、求人の仕事内容をよく確認しましょう。

6. 企業によって仕事内容が大きく違う

データサイエンティストという職種名は、企業によって担当業務が異なることがあります。

ある会社では統計分析が中心でも、別の会社ではデータ基盤の構築や事業企画に近い仕事を担当する場合があります。

そのため、職種名だけを見て転職すると、入社後に仕事内容のミスマッチが起こる可能性があります。

求人を見る際は、

・分析が中心なのか
・データ基盤にも関わるのか
・機械学習を扱うのか
・事業部門との連携が多いのか

まで確認しましょう。

私たちが転職相談を受ける際も、職種名だけでは判断せず、実際の業務内容まで確認することをおすすめしています。

7. 未経験からの転職は簡単ではない

データサイエンティストは専門性が求められるため、完全未経験からすぐに活躍できるとは限りません。

統計、プログラミング、データベースなど複数の知識が必要です。

一方で、これまでの経験が活かせるケースもあります。

例えば、ITエンジニアであればシステムやデータベースの知識を活用できます。

営業や企画経験者なら、ビジネス課題を整理する力が強みになることもあります。

未経験だから諦めるのではなく、これまでの経験から活かせる部分を探すことが重要です。

同じように「向いていないのでは」と悩む方は少なくありません。職種研究や求人を見る際のポイントなど、データ領域のキャリア情報をLINEでも確認できます。

データで見るデータサイエンティストの年収・需要・将来性

「やめとけ」と言われる職種でも、感覚だけで判断するのはおすすめできません。

ここでは、関連するIT職種のデータから需要や年収を確認します。

データサイエンティスト固有の平均年収について、本記事で使用できる検証済みの公的データはありません。

そのため、関連するIT職種としてシステムエンジニアの数値を参考にします。

指標	金額の目安
システムエンジニア（ウェブサービス開発）の平均年収	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）の平均年収	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が異なるため、上記は関連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）」

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

IT人材全体では、2030年に最大約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」

また、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の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）

いずれもデータサイエンティストだけを対象にした数値ではありません。

ただし、関連するIT技術職では一定の人材需要があることを考える材料になります。

「やめとけ」という評判だけで将来性を判断するのではなく、実際の需要と自分のスキルをセットで考えましょう。

データサイエンティストが向いている人・向いていない人

データサイエンティストに向いているかどうかは、数学が得意かだけでは決まりません。

仕事の進め方や興味の方向性も重要です。

向いている人	向いていない可能性がある人
数字から原因を考えるのが好き	数字を扱うことに強い苦手意識がある
仮説と検証を繰り返せる	すぐ答えが出ないと強くストレスを感じる
新しい知識を学べる	継続的な学習を避けたい
地道なデータ整理も苦にならない	華やかな分析だけを担当したい
相手に合わせて説明できる	一人だけで完結する仕事を望んでいる

ただし、これはあくまで傾向です。

当てはまらない項目があったからといって、データサイエンティストに向いていないと決めつける必要はありません。

実務を経験する中で身につくスキルもあります。

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経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験や現在の悩みを整理します。職種を変えるべきか、環境を変えるべきか、市場価値を踏まえて選択肢を一緒に考えます。

データサイエンティストをやめたいと感じたときの3つの選択肢

すでにデータサイエンティストとして働いていて、「やめたい」と感じている場合も、すぐに職種そのものを諦める必要はありません。

まずは、つらさの原因が仕事内容なのか、今の職場環境なのかを切り分けましょう。

1. 現職で仕事内容を調整する

仕事そのものには興味がある場合、担当業務を変えられないか確認する方法があります。

例えば、

・データ整理ばかりなら分析業務を増やす
・分析ばかりなら事業部門との連携を経験する
・不得意な領域の研修を受ける

などです。

会社によっては、異動や担当変更で改善できる可能性があります。

2. 同じ職種で環境を変える

「データ分析は好きだけれど、今の会社では希望する仕事ができない」という場合は、転職が選択肢になります。

同じデータサイエンティストでも、企業ごとに仕事内容や組織体制は異なります。

例えば、

・分析業務に集中できる会社
・データ基盤まで担当できる会社
・事業部門と近い位置で働ける会社

などがあります。

環境が原因なら、職種自体を変える前に別の企業を見る価値があります。

3. 関連職種へキャリアチェンジする

データサイエンティストの一部の仕事が合わない場合は、経験を活かして関連職種へ移る方法もあります。

無理に同じ職種にこだわる必要はありません。

特にデータ領域では、周辺職種へ経験を広げやすい場合があります。

データサイエンティスト経験を活かせるキャリア

データサイエンティストの経験は、複数のIT職種に活かせる可能性があります。

どこに強みがあるかによって選択肢が変わります。

データエンジニア

データの収集や加工、保存する仕組みに興味がある人は、データエンジニアが候補になります。

分析そのものより、データを使える状態にする基盤づくりを担当する職種です。

データベースやシステムに強みがある人と相性があります。

機械学習エンジニア

人工知能や機械学習モデルの開発に興味がある場合は、機械学習エンジニアという選択肢があります。

データ分析よりも、モデルの開発やシステムへの組み込みに比重を置きたい人に向いています。

データアナリスト

高度な機械学習よりも、データを使って事業課題を分析したい場合はデータアナリストも選択肢です。

集計や可視化、分析結果の説明などを担当します。

ITコンサルタント

データ分析そのものより、課題設定や提案に興味がある場合はITコンサルタントへ経験を活かせることもあります。

特に、事業部門との調整や分析結果の説明経験がある人は、これまでの経験を整理してみましょう。

社内のデータ活用・企画職

企業内でデータを使った業務改善や経営企画に関わる選択肢もあります。

技術だけでなく、自社の事業を深く理解して改善につなげたい人に向いています。

「データサイエンティストはやめとけ」を鵜呑みにしないための求人チェック項目

転職後のミスマッチを防ぐには、求人票の職種名だけではなく中身を見る必要があります。

特に「どこまでが自分の担当なのか」を確認することが重要です。

求人を見る際は、次の項目を確認しましょう。

・主な分析テーマは何か
・データ整理と分析の割合はどうか
・データ基盤を担当するか
・機械学習を実務で利用するか
・事業部門との連携はどの程度か
・チームにどのような職種がいるか
・入社後に期待される役割は何か
・将来的なキャリアパスはあるか

面接でも、「どのようなデータを、何の目的で分析していますか」と確認すると仕事内容を具体的にイメージしやすくなります。

私たちの転職支援でも、求人票のタイトルだけでなく、実際に期待されている役割を確認することを重視しています。

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まとめ

データサイエンティストは「やめとけ」という意見だけで判断する必要はありません。

・数学や統計など幅広い知識が必要
・分析以外に地道なデータ整理も発生する
・企業によって仕事内容が大きく異なる
・IT技術職全体では一定の人材需要が確認できる
・つらい場合は職種そのものと職場環境を切り分けて考える

データサイエンティストの仕事が合わないのか、現在の会社で担当している仕事が合わないのかで、取るべき行動は変わります。

転職やキャリアチェンジを急ぐ前に、自分が何に負担を感じているのか整理してみましょう。

よくある質問

「向いていないかもしれない」と感じたときは、他のデータ職種や求人の違いを知るだけでも判断材料になります。キャリア情報をLINEでも確認できます。