データサイエンティストはなくなる？7つの理由と将来性を解説

「AIが分析までしてくれるなら、データサイエンティストはなくなるのでは」と不安に感じ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という仕事がすぐになくなるとは考えにくい一方、単純な集計や定型的な分析はAIやツールによって効率化されていく可能性があります。

今後は分析するだけではなく、課題設定や結果の解釈まで担えることが重要です。

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がなくなると言われる理由や将来性、今後求められるスキルを解説します。

結論：データサイエンティストがすぐになくなる可能性は低い

データ分析の一部は、AIや分析ツールによって自動化しやすくなっています。

しかし、企業が抱える課題を整理し、必要なデータを判断して、結果を意思決定につなげる仕事まで完全になくなるとは限りません。

「データを分析する人」から「データを使って課題を解決する人」へ役割が変化していくと考えることが重要です。

例えば、ツールが分析結果を出してくれても、

・何を分析するのか
・どのデータを使うのか
・結果を信頼してよいのか
・事業でどう活用するのか

といった判断は必要です。

そのため、「AIがあるからデータサイエンティストは不要になる」と単純に考える必要はありません。

一方で、従来と同じ仕事だけを続けていればよいとも限りません。

今後はAIを使いながら価値を出せる人材になることが重要です。

データサイエンティストがなくなると言われる7つの理由

データサイエンティストがなくなると言われる背景には、AIや分析ツールの進化があります。

ただし、実際には「職種そのものが消える」というより、一部の仕事が変化する可能性があると考えるほうが適切です。

1. AIがデータ分析をできるようになっている

AIは、データの整理や分析、結果の要約などを支援できるようになっています。

そのため、人が一からすべて分析する必要がない業務も増える可能性があります。

定型的な分析ほど、自動化の影響を受けやすいと考えられます。

例えば、

・決まった形式の集計
・単純なグラフ作成
・基本的な傾向分析
・定型レポートの作成

などです。

一方で、どの分析を行うべきか判断する部分は残ります。

AIを使わないことより、AIをどう使うかが重要になっていくでしょう。

2. 分析ツールが使いやすくなっている

以前は専門知識がなければ難しかった分析も、ツールを使って実施しやすくなっています。

その結果、営業やマーケティングなどの担当者自身がデータを確認できる場面も増えます。

これにより、単純な集計だけを担当する人材の必要性は下がる可能性があります。

ただし、ツールが使いやすくなっても、分析結果を正しく解釈する知識は必要です。数字が出たからといって、その結果が正しいとは限りません。分析条件やデータの品質を確認する役割は残ります。

3. データ分析が専門職だけの仕事ではなくなっている

企業では、データを活用する部署が広がっています。営業、マーケティング、企画、経営などでもデータを使った意思決定が行われます。

そのため、データ分析がデータサイエンティストだけの仕事ではなくなる可能性があります。一方で、より高度な分析や複雑なデータ活用では専門人材が必要です。データ分析の民主化によって、専門家にはより高度な役割が求められるようになります。

4. 単純な集計業務は自動化しやすい

決まったデータを決まった形式で集計する仕事は、自動化との相性がよい業務です。

例えば、毎月同じ指標を集計するだけの仕事であれば、仕組み化できる場合があります。

そのため、「集計作業ができる」だけでは今後の強みになりにくくなる可能性があります。

重要なのは、

・なぜその数字を見るのか
・数字が変化した原因は何か
・次にどの施策を取るべきか

まで考えられることです。

5. 機械学習モデルの構築も効率化されている

機械学習では、モデルを構築する一部の工程を自動化できる仕組みもあります。そのため、コードを書いてモデルを作ることだけを専門性にするのは難しくなる可能性があります。

モデルを作れることより、どの課題に使うべきか判断する力が重要になります。

モデルの精度が高くても、事業に活用できなければ価値にはつながりません。技術だけでなく、利用目的を理解する必要があります。

6. 企業が求める役割が変化している

企業がデータ人材に求めるのは、分析結果そのものだけではありません。分析をもとに意思決定や業務改善につなげることが重要です。

例えば、

・売上が下がった原因を分析する
・顧客の離脱要因を調べる
・業務効率化につながるポイントを探す
・分析結果を経営判断に活かす

といった役割です。

そのため、分析だけを担当する人より、事業課題まで理解できる人が求められやすくなります。

7. AIを使える人と使えない人で差が出る可能性がある

今後は、「AIに仕事を奪われるか」だけで考えるのではなく、「AIを使って仕事を効率化できるか」を考えることが重要です。

AIを利用することで、データ整理やコード作成などを効率化できる可能性があります。

浮いた時間を、

・仮説を考える
・結果を検証する
・事業部門と議論する
・次の施策を考える

といった仕事に使えるようになります。

AIそのものより、AIを使いこなせないことが将来的なリスクになる可能性があります。

「AIでなくなるのでは」と不安に感じたときは、今後残る仕事や必要なスキルを知るだけでも判断しやすくなります。データ職種のキャリア情報をLINEでも確認できます。

AIでなくなりやすい仕事・残りやすい仕事

データサイエンティストの業務すべてが、同じようにAIの影響を受けるわけではありません。

定型化しやすい仕事ほど自動化されやすく、人の判断が必要な仕事ほど残りやすいと考えられます。

自動化されやすい業務	人の役割が残りやすい業務
定型的な集計	分析課題の設定
グラフの作成	必要なデータの選定
定型レポート	結果の妥当性確認
基本的なコード作成	事業課題との結び付け
単純な傾向分析	他部署への説明・提案
決まった処理の繰り返し	意思決定の支援

例えば、「先月の売上を商品別に集計する」という作業は自動化しやすいでしょう。

一方で、「なぜ売上が落ちたのか」「次に何を改善すべきか」を考えるには、事業背景の理解が必要です。

そのため、データサイエンティストは作業者から課題解決者へ役割を広げていく必要があります。

データサイエンティストの需要と将来性

データサイエンティストだけを対象にした将来の人材不足数は、本記事の検証済みデータにはありません。

一方、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。

IT分野全体では人材不足が予測されており、データ活用の専門性を持つ人材にも一定の需要が期待されます。

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。

データサイエンティスト固有の数値ではありませんが、関連するIT技術職の需要を考える参考になります。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

ただし、「需要があるから将来も安心」と考えるのも適切ではありません。

技術の変化に合わせて、求められる仕事も変わります。

AIや分析ツールを使いながら、より上流の課題設定や意思決定に関われる人材になることが重要です。

データサイエンティストの年収は今後下がる？

AIが普及したからといって、データサイエンティストの年収が一律に下がるとは限りません。

担当できる業務や専門性によって、評価は異なります。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データはありません。関連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仕事内容が異なるため、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」

今後は、単純な作業を担当する人と、事業課題まで解決できる人で市場価値に差が出る可能性があります。AIで効率化できる仕事を減らし、人にしかできない仕事へ担当範囲を広げることが年収を維持・向上させるポイントです。

今後も求められるデータサイエンティストの特徴

今後も市場価値を保つためには、分析スキルだけではなく複数の能力を組み合わせる必要があります。特に次のような人材は、AI時代でも役割を持ちやすいと考えられます。

事業課題を理解できる

データ分析を始める前に、「何を解決したいのか」を整理できることが重要です。課題が曖昧なまま分析しても、意味のある結果につながらない場合があります。売上、顧客、業務効率など、事業上の課題とデータを結び付けられる力を身につけましょう。

分析結果を疑える

AIが出した結果を、そのまま正しいと判断するのは危険です。データに偏りがないか、条件が適切か、結果に不自然な点がないかを確認する必要があります。AIの答えを使うだけでなく、検証できる知識が重要です。

非エンジニアにも説明できる

分析結果は、営業や経営などデータ分析を専門としない人へ説明する場面があります。専門用語を並べるだけではなく、「何がわかったのか」「何をするべきなのか」まで簡潔に説明できる力が求められます。

AIや分析ツールを活用できる

今後はAIを避けるのではなく、仕事を効率化する道具として使うことが重要です。データ整理やコード作成を効率化し、人が考えるべき仕事に時間を使えるようにしましょう。

システム・データ基盤も理解している

分析に必要なデータは、さまざまなシステムから取得します。データベースやクラウドなどの仕組みも理解していると、担当できる領域を広げやすくなります。

データサイエンティストとして生き残るための5つの方法

将来性が不安な場合は、「仕事がなくなるか」を考えるだけでなく、自分の市場価値を高める行動に変えることが重要です。

1. AIを実際の業務で使う

まずは、AIを日々の仕事に取り入れてみましょう。

例えば、

・分析のアイデアを出す
・コード作成を補助してもらう
・データ整理方法を検討する
・分析結果の説明文を整理する

などに利用できます。

ただし、出力内容をそのまま使わず、自分で検証することが必要です。

2. 統計・分析の基礎を固める

ツールが高度になるほど、基礎知識は不要になるように見えるかもしれません。

しかし、結果が正しいか判断するには統計や分析の知識が必要です。AIを使うからこそ、基礎を理解しておく重要性は高まります。

3. ビジネス理解を深める

分析スキルだけではなく、自分が関わる業界や企業のビジネスを理解しましょう。

例えば、

・何で売上が決まるのか
・顧客が何を求めているのか
・どの業務に課題があるのか

を理解すると、分析テーマを自分で考えやすくなります。

4. 成果を数値で説明する

転職市場では、何を分析したかだけではなく、その分析によって何が変わったかを整理しましょう。

例えば、

・作業時間を何時間削減したか
・分析対象となったデータ量
・改善施策につながった件数
・分析によって改善した指標

などです。

機密情報に配慮しつつ、可能な範囲で成果を数値化すると実績が伝わりやすくなります。

5. 経験を積める環境を選ぶ

自分で学習していても、実務で経験できる仕事が限られている場合があります。

ここでは、スキルが伸びない原因が自分の努力不足なのか、現在の職場環境に経験機会がないのかを切り分けることが重要です。

分析そのものには興味がある場合、よりデータ活用を進めている企業へ環境を変える方法もあります。

データサイエンティストがなくなるのが不安な人のキャリア選択肢

データサイエンティストの将来性が不安だからといって、必ず別業界へ移る必要はありません。これまでの経験を活かせる関連職種もあります。

データエンジニア

データを収集・加工し、分析できる環境を整える仕事です。データベースやクラウドなど、システム側の仕事に興味がある人に向いています。

機械学習エンジニア

機械学習モデルの開発やシステムへの実装に関わる職種です。分析よりも技術開発へ進みたい場合に候補になります。

データアナリスト

高度な機械学習より、集計や可視化、事業分析に関わりたい場合はデータアナリストも選択肢です。事業部門との距離が近い求人もあります。

ITコンサルタント

分析結果を使って、企業の課題解決やIT戦略に関わるキャリアもあります。課題整理や顧客とのコミュニケーションが得意な人に向いています。

データ活用・事業企画

データ分析の経験を活かして、企業内の企画や業務改善を担当する選択肢もあります。分析することより、結果を使って事業を動かすことに興味がある人に適しています。

「なくなる」という不安だけで転職を決めないことが大切

将来が不安になると、すぐに別の職種へ移ったほうがよいと考えてしまうことがあります。

しかし、データサイエンティストそのものへの不安なのか、現在の仕事や職場環境への不満なのかを切り分けましょう。

例えば、

・単純集計ばかりで成長できない
・AIを使える環境がない
・データ基盤が整っていない
・分析結果が事業に活かされない

といった悩みであれば、職種そのものではなく環境が原因かもしれません。

私たちがキャリア相談を受ける際も、「将来性がないから転職したい」という言葉だけで判断しません。

今の仕事内容や経験、今後伸ばしたい領域を整理したうえで、同じ職種を続けるのか、関連職種へ広げるのかを考えることが重要です。

AI時代のキャリアに不安を感じている方へ

経験豊富なアドバイザーが、現在のスキルや経験を整理し、今後どの領域を伸ばすべきか一緒に考えます。転職を決めていない情報収集の段階でも相談できます。

 

まとめ

データサイエンティストの仕事は、AIによって一部が変化しても、すぐになくなるとは考えにくいでしょう。

・定型的な集計や分析はAIで効率化される可能性がある
・課題設定や結果の解釈は引き続き重要になる
・今後はAIを使いこなす力も求められる
・分析だけでなくビジネスやデータ基盤の知識も強みになる
・将来性への不安と現在の職場環境の問題は切り分けて考える

「なくなるかどうか」を予測するだけでなく、変化しても必要とされるスキルを身につけることが大切です。

よくある質問