こんにちは、ITプロマガジンです。
データサイエンティストは、AIやビッグデータ活用の発展に伴い注目を集める職業です。一方で、SNSや口コミサイトなどでは「データサイエンティストはやめとけ」「つらくて後悔した」といった声も少なくありません。
確かに、専門知識の習得や責任の重さなど、厳しさを感じる要素が多いのも事実です。とはいえ、スキルを磨けば高年収を得られ、幅広い業界で活躍できるなど、キャリアとして大きな魅力を持つ仕事でもあります。
本記事では、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由を具体的に解説しながら、仕事の魅力や将来性、向いている人・向いていない人の特徴、そして未経験から目指す方法までを網羅的に紹介します。
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目次
「データサイエンティストはやめとけ・つらい・後悔する」という声は本当？
結論から言えば、「データサイエンティストはやめとけ」と言われるのは一部事実ではあるものの、全ての人に当てはまるわけではありません。
確かに、業務内容が高度で責任が重く、結果を出すまでに時間がかかるなど「つらい」と感じる要素は存在します。しかしその一方で、データ活用の中心的な役割を担う専門職として高い需要があり、高い報酬が得られるのも事実です。
インターネット上では、「期待していた華やかさがなかった」「分析より資料作成ばかり」「数学が難しすぎる」といった理由で「やめとけ」「後悔した」と語る声も見られます。ただし、これは職務内容と自分の適性が一致していないケースに多く見られる傾向です。
データサイエンティストには、地道なデータ整備や統計的検証、チームとの調整といった、表からは見えにくい地道な業務が多くあり、分析・ロジック構築・ビジネス課題の理解といったプロセスを楽しめる人にとっては、やりがいの大きい職種です。
重要なのは、「データサイエンティストがつらい職業なのか」ではなく、自分の志向や得意分野とどの程度マッチしているかを見極めることです。
データサイエンティストはやめとけ・つらい・後悔すると言われる9つの理由
「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りますが、こうした意見の背景には、実際の仕事内容とイメージのギャップや、高い専門性・責任の重さ・将来性への不安など、さまざまな要因があります。主な理由として以下が挙げられます。
- 技術の習得が難しい
- 常に知識のアップデートが必要
- 責任が重く期待値も大きい
- コミュニケーションが大変
- 仕事が激務でつらい
- 将来性がないという見方がある
- 地道な作業が多い
- 文系出身だと就職・転職が困難
- 経営やビジネスへの理解が求められる
それぞれ実態も含めて紹介して行きます。
1.技術の習得が難しい
データサイエンティストは、学習の難易度と習得すべき知識の幅が広く、「やめとけ」と言われる大きな理由の1つです。
データサイエンスでは、数学・統計学・論理学・プログラミング・AI（人工知能）など、さまざまな分野の知識・スキルが求められます。例えば数学であれば微分積分・行列・回帰分析など理系大学レベルなどの深い知識、プログラミングであればPythonやRなどのプログラミング言語の知識が必要です。
文系出身や未経験から目指す場合、基礎を固めるまでに相当な学習時間が必要です。「勉強量が膨大でつらい」「途中で挫折した」と感じる人も多く、学習コストの高さと実務難易度の高さが重なることで、「努力しても成果が出にくい」と後悔するケースが少なくありません。
2.常に知識のアップデートが必要
データサイエンティストは、企業の分析部門だけでなく、マーケティング・AI開発・システム設計など幅広い分野に関わります。そのため業務範囲が広く、「あれもこれもできなければならない」と感じる場面が多い職種です。
さらに、技術トレンドの変化が速く、2〜3年前の知識がすぐに古くなることもあります。「最新技術についていけない」「常にキャッチアップに追われて疲れる」と感じる人も少なくありません。
常に学び続ける姿勢が求められる点が、この職種のハードルと言えるでしょう。
3.責任が重く期待値も大きい
データサイエンティストの仕事は、細かい数値を扱ううえ、企業の事業運営や戦略の決定を左右します。小さなミスが大きな影響をもたらすこともあるため、企業側からは完璧なデータ分析を期待されやすく、それがプレッシャーになることがあります。
経営層や現場から「正確で分かりやすい分析」を求められる一方で、データの偏りや予測の不確実性は避けられないため、常に高いプレッシャーのなかで働くことになるのです。
4.コミュニケーションが大変
データサイエンティストは技術職でありながら、高いコミュニケーションスキルが求められます。この点を知っておかなければ、「思っていたより人と話す機会が多い」「調整業務ばかりでつらい」と感じて後悔するケースもあります。
業務では、経営層やマーケティング担当など非エンジニアの関係者に、分析結果を分かりやすく伝えることが不可欠です。しかし、専門知識を持たない相手に統計的な根拠や機械学習の仕組みを説明するのは容易ではなく、理解を得られずに企画が却下されることもあります。
また、部署によって成果への期待が異なるため、「なぜこの分析が必要なのか」「結果をどう活用するのか」といった認識をすり合わせる調整にも多くの時間を要します。分析に集中したい人ほど、社内説明や調整の多さにギャップを感じやすい職種と言えるでしょう。
5.仕事が激務でつらい
日本は、IT人材が大きく不足しており、そのなかでも新しく高いレベルの知識・スキルが求められる職種であるデータサイエンスはどこも人手が足りていません。人手不足ゆえに1人に割り振られる仕事量が増えてしまい、激務になることがあります。
また、知的スキルや最新の知識を駆使してビジネス課題を解決する仕事に華やかなイメージを持たれることも少なくありません。しかし、実際には先述の通りデスクワークの地道な作業が続きます。何日も成果が出ないこともあり、仕事がつらいと感じる人もいます。
6.将来性がないという見方がある
現在高い需要があるデータサイエンティストですが、一部では将来性を心配する声もあります。
AIを高い精度で機能させるためには、判断材料となる学習データとデータを出力するモデル（数式や理論）が必要です。現在、データサイエンティストの大部分を学習データの準備やモデルの構築が占めていますが、技術の発展によりこれらの業務の自動化が進んでいます。
すでにデータを分析・可視化するBIツールが登場しており、さらにChatGPT、Geminiといった生成AIの登場によって、統計モデルの設計やコード生成までAIが担えるようになりました。これに伴い、これまでデータサイエンティストが担ってきた「分析設計」や「仮説検証」なども、自動化の対象になり始めています。
その結果、「せっかく高度なスキルを身につけてもAIに置き換えられてしまうのでは」と不安を抱く人も少なくありません。
7.地道な作業が多い
データサイエンティストは一見華やかに見えますが、実際の業務の多くは地道な作業です。そのため、「想像していた仕事と違う」「単純作業ばかりでやりがいを感じにくい」と悩む人もいます。
データ分析の現場では、モデル構築や機械学習よりも前段階のデータ収集・前処理・クレンジングに多くの時間を費やします。実際、仕事の5～8割はこのような下準備で占められることもあり、泥臭い作業を丁寧に積み重ねなければ分析の精度は上がりません。
データサイエンティストという職業に「最先端AIを駆使する」「戦略を立てる知的な仕事」といったイメージを抱いていた人にとっては、こうした裏方的な作業はモチベーションを維持しにくく、「期待していた華やかさがない」「やめとけばよかった」と感じる原因になります。
8.文系出身だと就職・転職が困難
データサイエンティストに求められる技術は習得が難しいと紹介しましたが、数学や統計など、文系出身の方にはあまり馴染みのない学問の知識も必要です。そのため、文系出身だとそもそもデータサイエンティストへの就職や転職は難しいかもしれません。
もちろん「100％不可能」というわけではありませんが、高校や大学でこれらの学問に触れてこなかった方は、技術の習得にかなりの努力が必要となります。
9.経営やビジネスへの理解が求められる
データサイエンティストの仕事は、データ分析の結果を経営やビジネスに役立てることです。そのため、データ分析のスキルに加えて経営やビジネスへの理解も必須となります。いくら数学や統計、プログラミングなどの高度なスキルがあっても、それをもとにクライアントへ最適な提案ができなければ、データサイエンティストとして活躍するのは難しいです。
データサイエンティストのことを「データ分析だけをする仕事」と考えていると、想定していなかった経営やビジネスの知見を求められて、後悔することになるかもしれません。
データサイエンティストの魅力やメリット
データサイエンティストは「つらい」「やめとけ」と言われることもありますが、努力に見合う大きなリターンが得られる職種です。専門性の高いスキルを磨くことで、収入・市場価値・キャリアの広がりなど、さまざまな面で恩恵を受けられます。ここでは、データサイエンティストとして働く主な魅力を紹介します。
高い年収を期待できる
データサイエンティストは、IT業界のなかでも上位の年収水準を誇ります。
求人ボックスによると、データサイエンティストの年収目安は、正社員の場合で629万円です。ITエンジニアの場合は、450万円であることを踏まえると、高い水準に位置しています（2025年10月時点）。
フリーランスになると、正社員として働くよりもさらに稼ぎやすくなります。例えば、「ITプロパートナーズ」に掲載されているデータサイエンティスト案件のうち、週4〜5日稼働のようなフリーランス向けの案件の単価相場は60万〜90万円程度。年収に換算すると720万〜1,080万円ほどになります。
もちろん、高い収入を維持するには、技術のアップデートを怠らない姿勢が欠かせません。しかし、学び続ける努力がそのまま年収に反映される点こそ、データサイエンティストという職業の魅力と言えるでしょう。
AIを駆使する人材として市場価値・将来性がある
「AIに仕事を奪われるのでは」と不安視される一方で、実際にはAIを使いこなせる人材として、データサイエンティストの価値はむしろ高まっています。AIやBIツールは分析業務を効率化しますが、そこからビジネス課題を抽出し、戦略に落とし込む最終的な判断は人間が行う必要があるからです。
データサイエンティスト協会の調査によると、データサイエンティストが1人以上いる会社は全体の約3割にとどまっています。つまり、多くの企業でデータ活用の専門人材が不足している状況です。
AIの発展に伴い、データを単に「扱う人」ではなく「活用し、意思決定につなげる人」が求められており、データサイエンティストは今後もAI社会の中核を担う存在であり続けるでしょう。
さまざまな業界で活躍できる
データサイエンティストは、特定の業界にとらわれない汎用性の高い職種です。その理由は、ビジネスのあらゆる場面でデータ活用の重要性が高まっているためです。
近年、IT業界はもちろん、金融・製造・不動産・広告・医療・小売といった幅広い分野でデータ分析人材の需要が拡大している状況です。例えば、製造業では生産効率の最適化、金融業ではリスク予測、広告業ではユーザー行動分析など、どの業界においても「データを活かせるかどうか」が競争力の分かれ目となりつつあります。
日本では企業のデジタル化がまだ発展途上にあり、データ活用人材は慢性的に不足している状況です。そのため、スキルを備えたデータサイエンティストであれば、業界をまたいで転職・キャリアチェンジを行うことも比較的容易と言えます。
ビジネスの上流工程に携われることがある
企業の意思決定に関わる「上流工程」に携われる点も、データサイエンティストの大きな魅力です。
単にデータを分析するだけでなく、経営課題の発見から解決策の提案まで担うため、経営層や事業責任者と直接関わる機会が多いのが特徴です。実際、多くの企業ではデータサイエンティストを「経営のパートナー」と位置づけ、戦略立案に関わらせるケースが増えています。例えば、購買データから新規事業の方向性を提案したり、顧客離脱の原因を特定して改善策を導いたりと、データがそのまま企業戦略の根拠となります。
責任は重いものの、成果が企業の成長に直結するやりがいのある仕事です。
フリーランスとしても独立しやすい
データサイエンティストは、専門スキルを武器に個人でも活躍しやすい職種です。AI・機械学習・統計分析などのスキルをもとにクライアントの課題解決を支援し、フリーランスとして安定的に案件を受注できます。
フリーランス向けエージェントでは、データサイエンティスト案件の単価相場が月60万〜100万円前後（週4〜5日稼働の場合）に設定されているケースも多く、専門性に見合った報酬を得られる環境が整っています。
また、フリーランスであれば自分の得意分野に特化した案件を選び、働く時間や場所を自由に調整できる点も魅力です。仕事と家庭を両立したい人や、独立志向のある人にとっても理想的な働き方と言えるでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストは、論理的思考力と専門知識の両方を求められる高度な職種です。ここでは、データサイエンティストに向いている5つの特徴を紹介します。
- 数学や分析が得意な人
- エンジニアとしてのスキルが高い人
- ビジネススキルの高い人
- タスク管理が得意な人
- 継続的な学びが苦でない人
これらの資質を備えていれば、データサイエンティストとして長く活躍できる可能性が高いでしょう。
数学や分析が得意な人
数字や論理的思考に強い人はデータサイエンティストに向いています。
データ分析は統計学や線形代数、回帰分析などの数学が必須で、論理的に結果を導く力が欠かせません。例えば、仮説検証やモデル構築の場面では、数値を根拠に意思決定を支援するスキルが求められます。数字への苦手意識があると、分析過程でミスや誤った解釈を生むリスクもあります。
数値データを冷静に扱い、根拠に基づいて結論を導ける人こそ、信頼されるデータサイエンティストと言えるでしょう。
エンジニアとしてのスキルが高い人
データサイエンティストは、「サイエンティスト」（科学者）という名称を持つものの、「エンジニア」としての知識・スキルも求められます。
例えば、BIツールやAIの仕組みを理解するのにはエンジニアの知識が必要です。また、データの整理・加工にはデータベースの操作・設計スキルが求められ、機械学習の実装ではPythonやR言語などのプログラミングスキルが欠かせません。
さらに、近年はビッグデータをクラウド上で管理するケースが増えており、AWSやGCPなどのクラウド基盤への理解も重視されています。
ビジネススキルの高い人
データサイエンティストの最終目的は、ビジネス課題の解決です。そのため、経営層やクライアントへの提案、社内のヒアリングなどにおいて、汎用的なビジネススキルが欠かせません。
具体的には、コミュニケーションスキル・傾聴力・プレゼンテーションスキル・交渉力などが求められます。これらは専門スキルと同様に、実務経験を通じて磨かれるスキルです。
専門知識を「ビジネスの成果」に変換できる人こそ、企業から信頼されるデータサイエンティストと言えるでしょう。
タスク管理が得意な人
データサイエンティストとして働く場合、複数のプロジェクトの分析を同時に担当するケースもよくあります。複数のプロジェクトを同じタイミングで滞りなく進めるには、適切なタスク管理が重要です。
そのため、自分が何をすべきか正確に把握し、優先順位を判断しながら全てを漏れなく管理して対応しなければなりません。データサイエンティストになるなら、慎重にタスク管理を行う必要があります。
継続的な学びが苦でない人
データサイエンスの世界は変化が激しく、学び続ける姿勢がある人ほど長く活躍できます。AIや機械学習のアルゴリズムは次々に進化しており、数年前の手法がすぐに古くなることも珍しくありません。
最新の論文やツール、プログラミングライブラリに常に触れ、知識を更新し続ける姿勢が求められます。変化を楽しみ、学びを習慣化できる人こそ、第一線で活躍し続けられるデータサイエンティストと言えるでしょう。
データサイエンティストに向いていない人の特徴
データサイエンティストには高度なスキルと粘り強さが求められるため、人によっては「合わない」と感じることもあります。ここでは、次の3つのタイプを中心に、データサイエンティストに向いていない人の特徴を紹介します。
- 地道で細かな作業が苦手な人
- 変化がストレスになる人
- 一人で仕事がしたい人
自分の性格や働き方の傾向を踏まえて、適性を見極める参考にしてみてください。
地道で細かな作業が苦手な人
結論から言えば、地道な作業が苦手な人はデータサイエンティストに向いていません。なぜなら、データ分析の多くは仮説検証や数値の整理といった地味で繰り返しの作業が占めることもあるからです。
膨大なデータのクリーニングや欠損値の処理には時間と根気を要します。成果が出るまでに試行錯誤を重ねることも多く、結果がすぐに見えない点を「つらい」と感じる人も少なくありません。
華やかさよりも、コツコツと積み上げる粘り強さを持つ人でなければ、この仕事を続けるのは難しいでしょう。
変化がストレスになる人
変化にストレスを感じやすい人は、データサイエンティストには向いていません。AIやデータ分析の技術は日々進化しており、常に新しい知識やツールを学び続ける必要があるためです。
また、案件によって業界や目的が異なり、プロジェクトが変われば関係者や分析手法も異なります。そのため、ルーティンワークを好む人や安定した環境を望む人にとってはストレスになりやすいでしょう。
一方で、変化を前向きに捉え、学びを楽しめる人にとっては成長を実感しやすい職種です。
一人で仕事がしたい人
データサイエンティストの仕事は、チームや他部門との連携が欠かせません。分析結果をもとに経営陣や開発チームと議論し、実際の施策に落とし込むため、コミュニケーションスキルが強く求められます。
営業や企画担当と意見を交わしながら「どのデータを分析すべきか」を調整する場面も多く、一人で黙々と作業することだけしたい人には不向きです。もちろん、集中して分析する時間も必要ですが、データを共有・活用し、他者に伝える力が伴わなければ価値を発揮できません。
協調性と発信力を持つ人こそ、データサイエンティストとして活躍しやすいでしょう。
未経験からデータサイエンティストになる方法
データサイエンティストは高い専門性が求められる職種ですが、未経験からでも目指すことが可能です。学習方法は複数あり、自分の目的や学習スタイルに合わせて選びましょう。主な方法としては、以下の4つがあります。
- 専門学校や大学などで体系的に学ぶ
- データサイエンススクールに通う
- 独学でスキルを習得する
- エンジニアなど関連職種から転職する
それぞれの特徴やメリットを理解して、自分に合ったステップでスキルを身につけましょう。
専門学校や大学などで学んで就職する
データサイエンティストになるには数学、統計学、プログラミングなどの専門的な知識や技術が必要であるため、まずはそれらを習得しなければなりません。専門学校や大学などに入学すれば、高度な知識や技術を着実に身につけられます。一定の期間をかけてさまざまな角度から学べるので、就職を成功させやすくなります。
データサイエンスを学べるスクールに通う
専門学校や大学以外にも、データサイエンスを学べるスクールに通えばデータサイエンティストとして就職できる可能性があります。おすすめのスクールを挙げると、以下の通りです。
キカガクは、未経験からデータサイエンティストへ転職した事例が豊富です。Aidemyは、オンラインでデータサイエンティストに必要な知識や技術を学べます。DMM WEBCAMPはコースの種類が多く、自分が学びたい内容について集中的に勉強できます。
独学でスキルを習得する
データサイエンティストになるために必要な知識や技術は、独学で身につけることも可能です。独学する場合、データサイエンティストに関連する資格取得を目指すと、スムーズに学習できます。スキルの証明にもなるため、積極的に資格取得を目指しましょう。具体的におすすめの資格を挙げると、以下の通りです。
OSS-DB技術者認定試験（オープンソースデータベース技術者認定試験）は、オープンソースのデータベース管理システム「PostgreSQL」の技術力を証明できる試験です。統計検定を取得すれば、統計に関する知識と活用力を証明できます。ディープラーニング検定は、AIや機械学習に関する知識を測る試験です。
エンジニア職などの関連分野から転職する
関連分野の仕事に就いている人は、その経験やスキルを活かしてデータサイエンティストに転職する方法もあります。例えば、エンジニア職、マーケター、アナリストからデータサイエンティストへ転職する人も少なくありません。現在の専門性に加えて新しい知識や技術を習得すると、強みを活かしてさらなる活躍を目指せます。
データサイエンティストの経験を積む方法としては、副業案件に取り組むことが1つの方法として挙げられます。隙間時間にハードルの低い仕事を受けることで稼ぎながら必要なスキルを身につけられるでしょう。
まとめ
本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由と、その裏にある現実について詳しく解説しました。技術の習得が難しく、常に学び続ける努力が求められる一方で、データを扱うスキルの重要性は今後ますます高まっていくでしょう。
重要なのは、「自分がこの仕事に向いているか」を正しく見極めることです。数学的思考や論理的分析、継続的な学びを楽しめる人であれば、データサイエンティストとして長期的に活躍できるでしょう。
データ活用の需要は今後も拡大していく見込みがあり、スキル次第ではフリーランスとして独立することも可能です。IT/Web分野でのキャリアアップを目指す方には、ITプロパートナーズの利用がおすすめです。ITプロパートナーズは、週2〜3日から働けるフリーランス・副業案件を豊富に扱うエージェントで、データ分析・AI・エンジニアリング関連の案件も多数掲載しています。柔軟に働きながら、データサイエンス領域でキャリアを広げたい方は、ぜひ活用を検討してみてください。
- 高額案件を定期的に紹介してもらいたい
- 週2日、リモートワークなど自由な働き方をしてみたい
- 面倒な契約周りはまかせて仕事に集中したい
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