こんにちは、ITプロマガジンです。
IT職の需要が高まるなか、年々需要が増えているのが「データサイエンティスト」です。エンジニアとして働いている人やこれからIT職を目指す人のなかには、データサイエンティストに興味を持っている人もいるでしょう。しかし、「データサイエンティストはやめとけ」という声も存在します。それは本当なのでしょうか？
本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由から、仕事の魅力、将来性などを解説します。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ので、仕事選びの参考にしてください。
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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？
データサイエンティストは、現代のビジネスで重要な役割を担っています。しかし、インターネットの掲示板やSNSなどでは「データサイエンティストはやめとけ」という意見も散見されます。
データサイエンティストという職業にこのような意見が出る理由はいくつかありますが、人によって感じ方は異なるものです。どのような仕事にも向き不向きがあり、向いていない人に対しては「やめとけ」というのは自然なことでしょう。
自分にとってデメリットになり得るのか、やめといたほうが良いと言われる理由を1つずつ考えることが重要です。特に、華々しい仕事に憧れている人や、細かな作業・計算が苦手な人は、仕事が続かない可能性があるため、よく検討してください。
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
それでは、「なぜ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か、その理由を確認しましょう。
- 技術の習得が難しい
- 責任が重く期待値も大きい
- 仕事が大変・きついと感じる場合がある
- 将来性がないという見方がある
- タスク管理を徹底する必要がある
- 文系出身だと就職・転職は困難
- 経営やビジネスへの理解が必要になる
一般的にやめとけと言われる理由はこの7つになります。それぞれ詳しく解説していきます。
1.技術の習得が難しい
膨大なデータを読み解き、有効に活用することは簡単なことではありません。
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。さらに、求められるレベル・難易度も高く、文系で専門的な学習をしたことがない人だと学習にも時間がかかります。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。
2.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。
また、データサイエンティストという職種の歴史が浅いことから、職務範囲が不明瞭になりやすく、本来の業務以外の仕事も任せられる職場もあるようです。
3.仕事が大変・きついと感じる場合がある
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、知的能力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。
4.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、クラウド技術も向上していることから、企業は人ではなく新技術の導入によりデータの分析を行うようになることが予想されます。
5.タスク管理を徹底する必要がある
データサイエンティストは業務量が多く、タスク管理を徹底しなければ作業が追いつかず、仕事に追われるような生活になってしまうケースもあります。データをただ分析すればいいわけではなく、クライアントの経営課題の洗い出しや提案内容の検討なども必要で、計画的に進めなければ期限までに作業が終わらないこともあるかもしれません。
データサイエンティストが足りない現場も多く、多くの作業をひとりでこなさなければならないケースもあります。タスク管理の大変さや作業量の多さから、データサイエンティストになったことを後悔する人もいるでしょう。
6.文系出身だと就職・転職は困難
先ほど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。
7.経営やビジネスへの理解が必要になる
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年収や将来性
「データサイエンティストはやめとけ」と言われている理由から、職業としての安定性や将来性に不安を感じた人もいるでしょう。一方で、悲観される情報ばかりではありません。
年収目安は600万～700万円
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650万円です。ITエンジニアの場合は、461万円となっているため高い水準にあることがわかります。
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。
AIやBIを駆使する人材として需要が高い
自動化ツールなどのITがさらに発展すれば、単なるデータの分析や解析におけるデータサイエンティストの需要は下がる可能性があります。とは言え、データを具体的な戦略としてビジネスに落とし込んだり、常識を覆す企画を提案したりと、機械が苦手とする創造的な分野は、機会を活用しつつ人が対応しなければなりません。つまり、データやAIなどを「使いこなせる人材」としてのスキルを身につければ、将来的な需要にも対応できます。
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29%でした。多くの企業は社内にデータサイエンティストがいないため、データを分析して経営に役立てられる人材は今後も需要は高いままであると考えられます。
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、しんどいと感じる人もいる反面、キャリア形成にプラスになる要素もあります。ここでは、データサイエンティストの魅力・メリットを確認してみましょう。
収入アップを実現できる可能性がある
すでに触れた通り、データサイエンティストの年収は高めです。他の仕事からデータサイエンティストに転職すれば、収入アップに期待できます。専門的な知識やスキルも求められますが、それらを身につければ高い収入を得られる可能性があります。ただし、データサイエンティストとして活躍し続け、高収入を長期的に維持するには新しい知識や技術を学び続ける努力も不可欠です。
さまざまな業界で活躍できる
データ社会の現代において、顧客データ収集や業務の自動化、ビッグデータの活用が必須となりつつあります。そのため、データサイエンスを扱える人材はIT業界にとどまらず幅広い業界で重宝されている状態で、不動産・金融・製造・広告などさまざまな業界で活躍が期待できるのです。就職先の選択肢の幅が広く、自分に合う企業・希望が叶う企業を選択しやすいと言えます。
日本企業のIT化は世界的にみても遅れており、人材不足も深刻なので能力あるデータサイエンティストであれば就職に困ることはないでしょう。
ビジネスの上流工程に携われることがある
データサイエンティストは、ビジネスの上流工程（上流ビジネス）に携わることができます。ビジネスの上流工程とは、企業の戦略立案や業務改善など経営者に近い視点が求められる部分です。
企業が抱える大きく難解な課題は、解決が難しい分、試行錯誤の末に解決した時の達成感が大きくなります。自分の仕事が企業の行く末を左右すると考えると大きなやりがいがあるでしょう。経営に近い業務を行い、責任や緊張感が求められることもある上流工程の業務は、平均年収が高い点も魅力です。
フリーランスとして独立しやすい
専門的な知識・スキルを用いて企業の課題解決に貢献できる人材は、個人でも活動できます。人材不足の企業がほとんどでフリーランス向けの案件も多く、単価が高いため高収入が見込めます。
フリーランスになると、稼ぎやすいだけでなく、自由な働き方ができるというメリットもあります。仕事内容や条件を選んでキャリアアップを図ったり、働く時間を調整して家族との時間を大切にしたりと、自分らしく働けるでしょう。
将来的に独立したいという人は、こちらもご一読ください。
データサイエンティストとして働いている人の体験談
実際にデータサイエンティストとして働く人の声を見ても、良い点と考慮しておきたい点の両方が見つかります。これからデータサイエンティストを目指す人は、どちらもふまえて判断しましょう。
良い口コミ
会社の人事制度が来年から変わるらしく、その中でAI・IoT・データサイエンティストなどは専用の給与テーブルで給料アップするらしい！？
うーむ楽しみすぎる引用元：https://x.com/losi987654321/status/1572893970002485249
データサイエンスが扱える人材は重宝されるため、能力によっては正社員でも平均年収以上の高収入を狙うことが可能です。転職する時は、しっかり評価してもらえる企業をゆっくり選びましょう。
また、データサイエンティストとしてプラスアルファの能力があれば、日本だけでなく世界でも活躍できる可能性があります。より高いやりがいと収入を目指すことができる点も魅力ではないでしょうか。
やはり今の時代，「データサイエンスxプログラミングx英語」の組み合わせが最高にホットの様に思える
アメリカで出会う日本人の多くがこの分野に興味がある様に思えるし，実際にデータサイエンティストの採用強化をしている会社が多いと感じる
待遇も年々インフレ状態だし，この流れは止まる気配なし
引用元：https://x.com/usdatascientist/status/1571461794006433800
悪い口コミ
データサイエンティストの何が難しいかって「データサイエンスでビジネス課題を解決するぞ！統計学でも機械学習でも何でも聞いてください！」と意気込むものの、いざクライアントと対峙すると> 「売上を上げたいんだけど、どうすればいい？」って聞いてこられるところなんですよね。
引用元：https://x.com/s1ok69oo/status/1590497233241505793
データサイエンティストの高い年収は、それだけ成果が求められていることを意味します。先述のように、責任と期待値が大きいことで、やはりプレッシャーに感じる人もいるようです。
転職の際面接官から40歳でデータサイエンティストになって貢献できているの？と聞かれたことがある。
私「現場の業務を知っているデータサイエンティストはあまりいません」
面接官「確かに」
AIの民主化が進みスキルの差はどんどん小さくなる
AI+@が必要
#仕事
#転職
#社会人引用元：https://x.com/kodenkoden/status/1572723365672284161
また、どのような職業にも当てはまりますが、自分の希望する仕事・高収入の仕事を得るためにはライバルたちとの差別化が必要です。得意な分野や他の人にはないキャリアなど「強み」が求められていると言えるでしょう。
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になるか迷っている人は、自分がデータサイエンティストに向いているのか確認してみましょう。
数学や分析が得意な人
データサイエンティストにとって、データ分析に用いる数学や統計学は欠かせない知識です。そもそもデータの多くは数字の塊。よって、計算や数字に苦手意識がある人は、データサイエンティストになるために勉強をする時点からかなり負担に感じることになるでしょう。
また、データ分析では、論理的な判断ができるかも重要な資質と言えます。一般論やこれまでの経験などから先入観を持ってしまう人だと、成果を出せない可能性があります。
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、集めたデータを整理し読み解くためのデータ加工も行うことがあり、機械学習のアルゴリズムのプログラミングなどではPythonやR言語などのプログラミング言語を用います。
ビジネススキルの高い人
データサイエンティストの目標は、ビジネス課題の解決です。企業の抱える課題をヒアリングしたり、経営層やクライアントに企画を提案したりすることもあります。そのため、汎用的なビジネススキルを持っていることも重要です。
ビジネススキルとは、コミュニケーションスキルや傾聴力、プレゼンテーション力、交渉力など多岐にわたります。ビジネスパーソンの土台となる部分で、専門的なスキルと同様に身につけるまでに時間と経験が必要です。
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、すべ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
データサイエンティストは、さまざまな知識や技術を用いてビジネス課題を分析します。知識や技術は常に進化しており、一度身につけても時間が経てば古くなる可能性があります。データサイエンティストとして成果を出し続けるには、常に新しい知識や技術を学び続けなければなりません。継続的に勉強を続ける姿勢が重要です。
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向いている人がいる一方で、残念ながら向いていない人もいます。ここでは、データサイエンティストに向いていない人の特徴を見ていきましょう。
数字や計算などが苦手な人
売上や顧客数など、データサイエンティストが扱うデータの多くは数字です。そのため、数字や計算などが苦手な人は、データサイエンティストの仕事そのものを苦痛に感じてしまう可能性が高いでしょう。
地道で細かな作業が苦手な人
データサイエンティストには「華やかな仕事」というイメージがあるかもしれませんが、実際は仮説を立ててデータ分析を繰り返す地道な仕事です。そのため、コツコツ細かな作業を繰り返すのが苦手な人も、データサイエンティストには向いていないでしょう。
忍耐力がない人
日々大量のデータと向き合うには、忍耐力も必要です。いつでも仮説どおりの分析結果が出るとは限らないため、根気強くデータ分析を続けなければなりません。忍耐力がない人には、難しい仕事といえます。
未経験からデータサイエンティストになる方法
未経験からでもデータサイエンティストを目指せます。ここでは、具体的に何をすべきか解説します。
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。
活躍し続ける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になり、活躍し続けるにはどうすればよいのでしょうか。ここでは、具体的なポイントを挙げて解説します。
ビジネススキルや課題解決能力を高める
データサイエンティストはビジネス課題を解決するために、関連するデータを分析します。データサイエンティストとしての役割を果たすには、確かなビジネススキルや課題解決能力が不可欠です。それらを高め、課題の解決につながる具体的な提案をできるようになる必要があります。成果につながる提案ができれば、優秀な人材として重宝されるでしょう。
英語力を身につける
データサイエンティストになるなら、分析に必要な専門的な知識や技術に加えて英語力もあると活躍の場が広がります。英語力があれば、国内に限らず幅広いプロジェクトに参加できる可能性があるからです。国際的なプロジェクトを経験すると実績になり、さらに幅広いチャンスをつかみやすくなります。ビジネスで通用するレベルを目指して英語の習得にも力を入れることをおすすめします。
最新情報を常にキャッチアップする
データサイエンティストが用いる知識や技術はどんどん進化しているため、最新情報を常に把握することも大切です。新しいテクノロジーや業界のトレンドなどについてアンテナを張り、仕事に関連する情報をどんどんチェックしましょう。必要に応じて新しい知識や技術を詳しく勉強することも大切です。
ニーズのある業界で働く
データサイエンティストとして活躍し続けるには、特にニーズのある業界を選んで働くことも重要です。データサイエンティストの需要が特に高いのは、以下の業界です。
- IT/Web業界
- 金融・保険業界
- 製造業界
IT/Web業界では、特にサービス開発やマーケティング施策においてデータサイエンティスト人材を必要としています。また、IT/Web業界では、特にサービス開発やマーケティング施策においてデータサイエンティスト人材が必要です。さらに、製造業界は、特に生産管理において、品質、効率、コストなどをめぐってさまざまな数値データが蓄積されています。データサイエンティストの高度な知見をもってそれらのデータを分析すれば、品質、納期やコストといった観点で改善策を導き出せます。
データの分析をビジネスに活かす企業は業界を問わず増えており、今後は他の業界でもデータサイエンティストに対するニーズが増す可能性が高いです。高いスキルを身につければ、活躍できるチャンスは多くあります。
まとめ
今回は「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由を中心に、基本情報からなり方まで詳しく解説しました。データサイエンティストの需要は高いため、未経験からでも目指す価値がある職業です。
ただし、求められる知識やスキルの専門性が高く、十分な学習と実務経験が欠かせません。関連職で知識・経験を深めたり、副業案件で実績を積んだりして、必要なスキルを身につけましょう。また、将来的にAIに代替される可能性がある業務も存在するため、コンサル領域にも従事できる能力を持つことが重要です。
「やめとけ」と言われる理由と職業としての魅力の両方を考慮して、今後の進み方を判断してください。
- 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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