「データサイエンティストはやめとけ」って本当？理由と魅力を徹底解説

データサイエンティストとは「データ分析を行う専門家」で、様々なスキルを用いて膨大な情報「ビッグデータ」の分析をすることが主な業務です。

そんなデータサイエンティストですが、経験者や同業種からは「他のIT業種の方がいい」「おすすめしない」という声が聞かれます。

確かに、データサイエンティストは「やめとけ」と言われることがあるのは事実です。

しかし、やりがいがあり市場価値も高いため「やめとけ」の一言で片づけられない魅力もあり、未経験者や他エンジニアからの希望者も多いのが実情です。

本記事では、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由と、実際にどのような魅力があるのかを解説します。

データサイエンティストに向いている人の特徴も紹介するため、自分に当てはまるかどうか確認して、目指すべきなのか考えてみてください。

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由

データサイエンティストが「やめとけ」と言われているのは事実です。

データサイエンティストの現場で聞かれる、特に多い理由は以下の5つです。

• 高度な専門知識が求められる
• 業務の責任が重い
• 業務量が多い
• 将来が不安定
• 継続的な学習が必要

高度な専門知識が求められる

データサイエンティストは働く上で「統計学」「プログラミング」「データベース」など、様々なスキルが必要になります。

それぞれの分野で高度な専門知識が包括的に求められるのです。

スキルを習得するためには膨大な時間が必要になるため、すぐにデータサイエンティストになることは難しいです。

データサイエンティストは数字を扱ったりデータを分析したりと、理系的なスキルを使う場面が多いです。

そのため、特に文系出身者にとっては、スキル習得のハードルが高く、データサイエンティストはやめた方がいいと言われます。

業務の責任が重い

データサイエンティストは、担当業務の責任が重い場合があります。

社内外の関係者と情報交換実施や経営陣への提言を行うなど、企業の経営戦略に直接的な影響を与えるため、大きな責任を伴います。

データ分析が誤っていると企業の意思決定に悪影響を及ぼす可能性があり、常にプレッシャーを感じてしまうのです。

プレッシャーに弱い、責任のある仕事はしたくない人には、データサイエンティストはおすすめできません。

業務量が多い

データの収集から分析、その結果をビジネスにどう活かすか提案するなど、幅広い業務を担当するため、データサイエンティストは仕事量が多くなりがちです。

複数のプロジェクトを同時に管理することも珍しくないため、各プロジェクトに応じて柔軟に対応する必要があります。

そのため、効率的に業務を進めるための管理能力が求められます。

マルチタスクが苦手な人にとっては、日々の業務が苦痛に感じ「やめとけばよかった」と後悔するかもしれません。

地道な作業が多くて根気が必要

データサイエンティストの業務では、分析前に膨大な前処理を行う必要があります。

まずデータの収集から始まり、ノイズや重複データの除去、欠損値の補完、正規化など、分析可能な形に整えるまでに多くの時間と労力を要します。

こうした前処理は、時間がかかって単調に感じやすいため「地味で退屈」と思う人も少なくありません。

効率よりも正確さが重視され、業務量も膨大なため、集中力と根気を持って細かい作業を続ける必要があります。

そのため、このような地道な工程を苦痛に感じる人にとっては「やめとけ」と言われる理由の1つとなっています。

高いコミュニケーション能力が求められる

データサイエンティストは、データ分析だけでなく、分析前後のコミュニケーションも重要な業務です。

たとえば分析の前段階では、現場の課題を正しく把握するために関係者とすり合わせを行い、要件を明確にしなければいけません。

分析後には結果の共有や改善提案を行う場面があり、上司や現場担当者、経営層など、立場の異なる人たちとの調整が求められます。

場合によっては、相手の知識レベルや立場に応じて伝え方を工夫しながら、現行の業務手順や意思決定プロセスを否定するような内容を説明する必要があります。

そうしたプレッシャーや摩擦がストレスになることもあり「コミュニケーション能力が求められる」という点で、ハードルを感じる人も多いです。

将来性が不安

現在は人員不足でひっぱりだこのデータサイエンティストですが、将来性を不安視する声も挙がっています。

理由は近年では急速にAIが発達しており、データサイエンティストの業務にも大きな影響を与えているといえるからです。

特にデータ分析に関しては自動化されつつあり、データサイエンティストの役割が置き換えられるのではないかと懸念されています。

AIが発達しても需要のある業種へ転職を考える人も多く「データサイエンティストはやめとけ」と言われるのです。

継続的な学習が必要

IT技術や市場は常に変化しており、就職後も継続的な学習が必要な点も「データサイエンティストはやめとけ」と言われる要因の1つです。

データサイエンティストとしての役割を果たし続けるためには、常にアンテナを張り、最新技術を継続的に学習しなければなりません。

新しい技術を学び続け、知識をアップデートできる姿勢を持ち合わせる人でなければ、データサイエンティストは苦痛に感じるでしょう。

「やめとけ」と言い切れないデータサイエンティストの5つの魅力

前述のとおり、データサイエンティストには「やめとけ」と言われる理由が多くあるのは事実です。

一方で、データサイエンティストであるが故の魅力やメリットもあります。

魅力やメリットに感じられる部分は以下の5つです。

1. 市場価値が高い
2. 好待遇が期待できる
3. やりがいを感じられる
4. 個人の裁量が大きい
5. 将来性が期待できる

1.市場価値が高い

データサイエンティストだけではありませんが、IT業界は慢性的な人手不足に陥っています。

その中でも特にデータサイエンティストのような専門性の高いエンジニアはそれが顕著に表れており、人員不足が目立っています。

一方で、データサイエンティストの重要性は極めて高いため、市場全体としてニーズが高まっており、市場価値が高いのです。

2.好待遇が期待できる

データサイエンティストは以下の理由から、企業からの好待遇が期待できます。

• 市場価値が高い
• 高い専門性が必要
• 人材が不足している

優秀な人材を自社で確保するために、好待遇で募集している企業が多く、現在の状況は働く上でチャンスと捉えられます。

「高収入」「高い専門性」を目指している人にはうってつけの職種といえます。

3.やりがいを感じられる

データサイエンティストは業務上、企業活動に直接影響を与える立場であり、事業の根幹に関わることが多いため、プロジェクトの規模が大きくなりがちです。

プレッシャーが大きい分、業務が無事完了した際のやりがいを感じやすい職種です。

自分の行動が成果として見えやすく、達成感を得やすいのも魅力の1つ。

仕事にやりがいを求めているのなら、データサイエンティストは適任といえます。

4.個人の裁量が大きい

データサイエンティストが不足していることも相まって、入社後早い段階で重要なポジションに採用されやすいです。

そのため個人の裁量が大きく、自分の意思でプロジェクトを動かせますが、経営者視点や責任感を持って行動することが求められます。

自分自身の意見や行動が企業全体の方針に影響を及ぼすことも多くなるため、大きな仕事をしてみたい人には、データサイエンティストは適任です。

5.将来性が期待できる

AI技術の急速な発達により、データサイエンティストの業務の一部が置き換えられる可能性はゼロではありません。

しかし、いくらAIが優秀とはいっても、全ての業務に対応できるわけではなく、あくまで補助的な役割にとどまります。

分析したデータを総合的にまとめたり、ビジネス戦略の立案などはAIでは不十分で、人間の判断が必要不可欠です。

以下は、データサイエンティスト協会調査・研究委員会がデータサイエンティストに対して行ったアンケート結果です。

画像引用：データサイエンティスト協会調査・研究委員会「データサイエンティストの就労意識（p38）」

データサイエンティストの仕事に将来性を感じているかという質問に対して、80％の人が「将来性を感じる」「どちらかというと将来性を感じる」と答えています。

現場の実感からも、将来性に期待できるといえます。

「やめとけ」と言われるデータサイエンティストに必要な知識・技術

データサイエンティストとして活動するためには、幅広く、かつ高いレベルで知識や技術を持っていることが求められます。

では具体的に、どのような知識や技術が必要なのでしょうか？

実際の現場で求められる知識は多く、以下の9つは最低限持っておきたいスキルです。

• データベースに関する知識
• 最新のIT技術
• プログラミングスキル
• データサイエンスに関する知識
• データ分析ツールに関する知識
• 経営に関する知識
• ロジカルシンキング
• 提案力
• コミュニケーションスキル

データベースに関する知識

データサイエンティストは業務で多くのデータを取り扱うため、データベースを活用して効率的にデータを抽出したり操作するスキルが求められます。

「SQL」「RDBMS」など、異なるデータ構造にも対応できるようにしておくのがおすすめです。

様々なデータ構造に対応できるようになれば、専門性が高まり自身の市場価値をさらに高められます。

最新のIT技術

近年ではAIや機械学習が進化しており、新たなアルゴリズムや分析ツールが次々と登場しています。

最新技術を使うことで、さらに効率的にデータの収集・分析ができるため、業務を円滑に進められます。

そのため、そういった最新のIT技術を身に付けることも、データサイエンティストには必須です。

変化が激しいIT業界において、今後もこのような新たな技術が発展していくと考えられるため、常に最新の情報にはアンテナを張っておかなければなりません。

プログラミングスキル

データサイエンティストには、プログラミングの知識が必要になります。

データサイエンスの分野において、プログラミングの知識が必須だからです。

特にプログラミング言語の中でも「Python」や「R言語」などの、データ分析に強い言語を中心に学習しておくのがおすすめです。

プログラミングスキルを複数習得しておけば、対応できる範囲が広がるため、業務をスムーズに進められます。

データサイエンスに関する知識

データサイエンティストの業務には、データサイエンスに関する様々な知識が必要です。

具体的に必要な知識は、以下のとおりです。

• 数学
• 統計学
• 情報工学
• 機械学習
• データ分析

データの傾向を冷静に判断したり、複数の情報から結論を導き出すなどの業務に、データサイエンスの知識が基礎として役立ちます。

データ分析ツールに関する知識

データサイエンティストは「ビッグデータ」などの膨大なデータを効率的に扱う必要があるため、Excelをはじめとした様々なデータ分析ツールを頻繁に使用します。

そのため、データ分析ツールに関して最低限の知識が必要です。

データサイエンティストが使用するデータ分析ツールには、以下のようなものがあります。

【データ可視化ツール】

• Tableau：ビジュアル分析が容易に行えるツール
• Power BI：マイクロソフト提供でExcelとの連携が簡単なツール

【データベース管理システム】

• SQL：学習が比較的容易な言語で、関数データベースで使用される
• NoSQL：非関数データベースの管理に用いられる言語

【統計分析ツール】

• SAS：統計分析やビジネスインテリジェンスで使用する商用ソフトウェア
• SPSS：社会科学分野で使用される統計解析ソフトウェア

【コラボレーションツール】

• Jupyter Notebook：PythonやRを使ったデータ分析を簡単に共有できるデータ分析環境
• Google Colab：クラウドベースのJupyter Notebook環境。基本無料で使用できる

これらのツールを使用し、効率的にデータ収集や分析、可視化を行います。

様々な知識を持っておくことで、その都度適切にツールを選び、迅速に業務を進められるでしょう。

経営に関する知識

データの分析結果をビジネスにどう活かすかを考えるのが、データサイエンティストの役割の1つです。

そのため経営に関する知識を持ち、組織全体の目標や戦略などを理解することが求められます。

分析から得られた結果を、具体的な意思決定と結び付けて提案することで、企業に貢献できるでしょう。

ロジカルシンキング

データサイエンティストに求められる能力の中でも、特に重要な能力が「ロジカルシンキング」です。

複雑なデータを扱い問題を論理的に分解・分析し、様々な角度からアプローチを考えることで、より的確な結論を導き出すことができます。

ロジカルシンキングはすぐに習得できるスキルではないため、持っていれば企業から重宝されるでしょう。

提案力

提案力は分析したデータの価値を最大限に活かすために欠かせないスキルです。

分析結果をもとに、企業の経営や各部門に対して具体的なアクションや改善案を提案できると、データサイエンティストとしての役割が果たせたといえます。

データに基づいて内容を分かりやすく伝えることで、問題解決やビジネス目標を達成することに繋がり、報酬アップも目指せます。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストは経営陣や他部門と連携してビジネス上の課題やニーズを正確に理解し、それに基づいた分析をすることが求められます。

連携時に上手くコミュニケーションが取れると、業務の伝達も円滑に進み、お互いの認識の不一致も起こりづらくなります。

また、データ分析結果を非専門職の関係者にも分かりやすい形で伝える必要があります。

その際にもコミュニケーション能力が高ければ、相手の理解度を確認しながら話を進められるでしょう。

意見や考えを正しいタイミングでヒアリング・共有し、メンバーと協力することで、データに基づく意思決定がしやすくなるため、重要度は高いスキルです。

「データサイエンティストはやめとけ」と言われない人の特徴

前述した魅力や必要な知識・技術などから考えて、以下の特徴がある人はデータサイエンティストに向いているといえるでしょう。

• 数字や情報を扱うのが好き
• コミュニケーションをとるのが得意
• 論理的思考が得意
• タスク管理ができる
• 学習意欲が高い
• 集中力がある

どれも一朝一夕で身につくものではないため、当てはまる人はデータサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。

数字や情報を扱うのが好き

データサイエンティストは、日々膨大なデータを扱うのが基本業務です。

企業の決算書やアンケート、Webサイトのアクセス解析など、扱うデータは多岐にわたります。

数字や統計と向き合うことに苦手意識がなく、データを見て意味を読み取ったり、パターンを探したりすることが楽しいと感じられる人は、適性が高いといえます。

また、最新の技術や業界トレンドなど、情報収集が好きな人も向いているでしょう。

SNSやニュースサイト、動画などを日頃からチェックして、新しい知識を吸収することに抵抗がない人は、自然と業務に活かせる情報感度を身につけています。

そうした情報に対して興味を持ち、自発的に分析や学習を続けられる人は、データサイエンティストとして活躍しやすいです。

コミュニケーションをとるのが得意

ITエンジニア全体にいえることですが、意外にも人と話す機会は多いため、コミュニケーションをとるのが得意だと企業から重宝されます。

データサイエンティストの場合は、分析結果や提案を相手に分かりやすく説明する力が必要です。

相手が何を理解しており、どのような情報を求めているのかを察して、適切に情報を提供することが重要になります。

円滑にコミュニケーションが取れれば、意思決定もスムーズに進み、企業活動も改善しやすくなります。

論理的思考が得意

論理的思考力はデータサイエンティストとして不可欠なスキルです。

データから仮説を立てて様々なアプローチを考え、最も適切な結論を導き出さなければならないからです。

この能力が高い人はデータサイエンティストの適性が高く、業務上で直面するであろう多様な課題を解決するために役立つでしょう。

タスク管理ができる

データサイエンティストは業務の幅が広く、多くの作業を同時進行する場合もあります。

そのためタスク管理を適切に行い、予定変更にも柔軟に対応していける能力が必要不可欠です。

それぞれのタスクの進行具合・納期を管理し、上手に業務を遂行できなければ、データサイエンティストになるのは難しいでしょう。

学習意欲が高い

新しい技術や知識が日々生まれる中で、常に最新の情報を学び続ける姿勢が、データサイエンティストには求められます。

特にプログラミングや統計学、機械学習・AIなどの分野は変化が激しく、継続的な学習が不可欠です。

これらの学習が苦にならず、むしろ自分から情報を掴みに行ける人ならば、十分適性があるといえます。

継続的に学習することで変化するビジネス環境に適応し、競争力を維持することができるため、自身の市場価値を高められます。

集中力がある

データサイエンティストはデータのクリーニングなど、地道で時間のかかる作業も多いです。

このような作業は地味ですが、データ分析の基盤を作る上で重要な工程であり、正確に行うことでスムーズに分析を進められます。

細かい作業や地道な業務を丁寧にこなすことが、データサイエンティストとしての成功に直結するため、集中力に自信があるなら適性ありです。

「やめとけ」と言われるデータサイエンティストに関するよくある質問

「やめとけ」と言われたり、逆に魅力を感じる部分もあるのがデータサイエンティストです。

そんなデータサイエンティストに関する、よくある質問をまとめました。

よくある質問は以下の4つです。

1. 未経験からでも挑戦できる？
2. データサイエンティストの年収はどれくらい？
3. どのようにキャリアアップを目指したらいい？
4. AIに置き換えられないか不安……

先程までで紹介しきれなかったデータサイエンティストの特徴も紹介しているため、ぜひ参考にしてください。

Q1.未経験からでも挑戦できる？

未経験からデータサイエンティストに挑戦するのは、非常に難しいです。

統計学やプログラミング、データベースやビジネス知識など、幅広い専門スキルが求められるからです。

未経験から目指すのであれば、まずは基礎知識の習得から始めましょう。

また、企業の戦略や経営課題に適切に対処するためには、実務経験や高いスキルが求められます。

経験がないと、企業側にも「実績もないのに自社の根幹に関わる相談や、重要な判断を任せにくい」という印象を与えてしまうでしょう。

そのため、未経験からいきなりデータサイエンティストになるのはハードルが高いといえます。

未経験の場合は、挑戦しやすい他のエンジニアを目指してからキャリアアップ・キャリアチェンジするという選択肢も視野に入れましょう。

Q2.データサイエンティストの年収はどれくらい？

厚生労働省のデータによると、データサイエンティストの平均年収は573万円です。（2025年11月時点）

データサイエンティストはいわゆる「上流工程」担当のエンジニアであり、責任のある業務内容であるため、高い水準の年収です。

ただし、担当する仕事内容や所属する企業、個人で持っているスキルなどによっても年収に違いがあります。

高年収を目指すのであれば、自身のスキルアップや求人を比較しましょう。

データサイエンティストの年収事情については、以下の記事で詳しく解説していますので、参考にしてください。

Q3.どのようにキャリアアップを目指したらいい？

キャリアアップの1番の近道は、スキルアップをすることです。

分析技術やプログラミングスキル、機械学習モデルの制動を向上させるための実務経験を積むことで、知識や技術が磨かれるでしょう。

また、実務経験を積む中でプロジェクトの管理やチームリーダーのような立場も経験できれば、キャリアアップに有利に働きます。

さらに、知識を付けていく中で「データベーススペシャリスト」などの資格を取得できれば、技術力の証明になるためおすすめです。

専門性を高め、視野を広げていくことがキャリアアップにつながります。

データスペシャリストの詳しい解説は、以下の記事をご覧ください。

Q4.AIに置き換えられないか不安……

「データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由」で解説したように、AIに仕事を奪われることに不安を抱えているエンジニアは多いです。

実際、単純なデータ処理やグラフ作成、定型的なレポート出力などは、近年のAIツールや自動化ソリューションによって効率化されつつあります。

しかし、ビジネス課題を見極めたうえで「どのデータを使い」「どのような分析を行い」「どんな価値を導き出すか」といった判断は、人間にしかできない業務です。

AIはあくまでツールであり、指示に従って作業する役割が中心です。

したがって、データサイエンティストという職業そのものが、すべてAIに置き換えられるということは考えにくいでしょう。

AIに仕事が置き換えられるのではなく、AIを使いこなせる人材こそが、これからの時代に求められるといえます。

技術力に加えて、ビジネスの視点やコミュニケーション能力、提案力など、AIにできない強みを伸ばすことで、安定して活躍するデータサイエンティストになれるでしょう。

まとめ

データサイエンティストは「やめとけ」と言われる理由がある一方で、魅力もあるエンジニアです。

ただし、人によって向き・不向きが分かれるため、まずは自分自身がデータサイエンティストに本当になりたいのかと同時に、向いているかどうかも見極めることが大切です。

それでもデータサイエンティストを目指したいと感じたら、幅広く知識を身に付け、実務経験を積めるよう挑戦を繰り返しましょう。

弊社ESESはSES（System Engineering Service）企業で、クライアントにシステム開発などを行うエンジニアを派遣するサービスを提供しています。

データサイエンティストは、高い技術力や経験が必要なエンジニアです。

そのため「スキルを磨きながらデータサイエンティストに必要な経験を積みたい」という方には、SESエンジニアの働き方はマッチしています。

データサイエンティストを目指すのであれば、就職先の1つとしてESESも視野に入れていただけると幸いです。