データサイエンティストはつらいと言われる5つの理由とその解消方法

こんにちは、ITプロマガジンです。

近年注目を集めているデータサイエンティスト。華やかなイメージを持っている人も多いかもしれませんが、仕事内容は「つらい」と言われることもあります。データサイエンティストの仕事に興味がある人は、表面的なイメージだけでなく実際の仕事内容なども詳しく知っておきましょう。

この記事では、データサイエンティストが「つらい」と言われる理由やよくある悩み、向いている人・向いていない人の特徴などを紹介します。

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目次

データサイエンティストとは?主な仕事内容

データサイエンティストは、データの分析結果からクライアントが抱える課題を洗い出したり、解決に導くための提案をしたりする仕事です。機械学習を用いてビッグデータを分析するなど、統計学や数学に加えてITの知識・スキルが求められます。

データサイエンティストの主な仕事内容は、戦略立案やデータの分析、仮説の検証や解決策の提案などです。従来これらの業務は企業の企画部門やコンサルタントが担っていましたが、近年ではビッグデータの解析などより専門性の高い分析ができるデータサイエンティストが求められています。

データサイエンティストが「つらい」と言われる5つの理由とは?

データサイエンティストは企業の今後を左右する仕事でやりがいがある一方で、「つらい」と言われることもあります。ここでは、データサイエンティストが「つらい」と言われる5つの理由を紹介します。

1.細かく地味な作業が多い

データサイエンティストは華やかな仕事だと思われがちですが、実際の仕事内容は細かく地味な作業が多いのが特徴です。データの収集・分析・仮説検証が主な仕事で、クライアントへの提案内容を導き出すまでの作業には根気が求められます。

経営層への提案を行うような華々しいイメージを持っている人は、実際に仕事に取り組んでみると地道な作業が多いことに苦痛を感じるかもしれません。

2.コミュニケーション能力も求められる

データの収集や分析がメインの仕事になりますが、一人で黙々と作業をするばかりではありません。上司やクライアントなどときちんとコミュニケーションをとりながら仕事を進める必要があるため、高いコミュニケーション能力やチームワークも必要です。

「自分のペースで自由に仕事を進められる」「人との関わりがあまりない」といった想像をしている人は、実際の仕事の進め方にギャップを感じてしまうでしょう。

3.最新技術・スキルを常に勉強する必要がある

データサイエンティストには、統計学・数学・プログラミング・機械学習などさまざまな分野のスキルが求められます。特にプログラミングやAIといったIT分野は次々と新しい技術やツールが登場しているため、常に最新情報のキャッチアップが欠かせません。

日々の仕事の合間に自身のスキルアップや情報収集も行わなければならないため、負担が多く「つらい」と感じてしまう人もいます。

4.成果へのプレッシャーを感じやすい

データサイエンティストに仕事を依頼するクライアントは、データ分析のその先にある「自社の課題解決」を求めています。膨大なデータを分析して提案を行っても、課題の解決に導けなければ先方に満足はしてもらえません。

伸び悩んでいる事業の改善や新規事業を始める際の戦略など、クライアントの経営に大きく関わるテーマを担当することもあり、成果へのプレッシャーを大きく感じる案件も多いでしょう。それをやりがいと感じられるなら問題ありませんが、プレッシャーに弱い人にとっては苦痛になります。

5.文系出身の人は業務が苦痛になりやすい

先ほども紹介したとおり、データサイエンティストの仕事には数学や統計学、プログラミングなどのスキルが必要です。人によって感じ方は異なるかと思いますが、これらの分野に慣れていない文系出身の人にとっては、ハードルが高いかもしれません。

自分が苦手とする分野のスキルがメインとして求められる仕事は、「つらい」と感じる人が多いでしょう。

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データサイエンティストのよくある悩みと解決策

データサイエンティストとして働いている人のなかには、悩みを感じている人も少なくありません。ここでは、データサイエンティストのよくある悩みと解決策をご紹介するので、参考にしてください。

仕事内容についてきちんと理解してもらえない

データサイエンティストは比較的新しい職種で、社内に数人しかいないケースが多いです。実際にデータサイエンティストとして働いていないと、どのような仕事をしているのかイメージしにくいため、上司や周囲の従業員からきちんと理解してもらえないことも。

例えば、必要以上に大きな期待をかけられたり、本来はデータサイエンティストの担当ではない仕事まで頼まれたりするケースがあります。プレッシャーや業務負荷が大きく、悩んでいる人もいるでしょう。

このような事態を防ぐには、自分の役割や仕事内容について周囲にしっかり伝えておくことが大切です。周囲の人と積極的にコミュニケーションをとって、データサイエンティストに対して正しい認識を持ってもらいましょう。

業務について相談できる人が少ない

データサイエンティストの数が少ないことから、「社内に業務について相談できる人がいない」と悩んでいる人も多いのではないでしょうか。業務について誰にも相談できないとすべて自分で対処する必要があり、仕事が円滑に進みません。

人に頼らずに仕事を進められるように自身で知識をアップデートしたり、別の部署の人とも積極的にコミュニケーションをとったりして、仕事を進めやすい環境を整えておくのがおすすめです。

将来のキャリアプランを描けない

社内にデータサイエンティストが少ないためロールモデルが見つかりにくく、これからのキャリアをイメージしにくいのもよくある悩みのひとつです。「このままの働き方でいいのか」と漠然とした不安を感じている人もいるかもしれません。

将来のキャリアプランを描くために、どのような選択肢があるのか自分でしっかり調べておくことが大切です。データサイエンティストのキャリアの選択肢としては、AIアナリストやPM、コンサルタントなどが挙げられます。

データ分析やクライアントへの提案といったスキル・経験はさまざまな分野で活かせるため、キャリアの選択肢をなるべく多く調べて、どのようにキャリアアップしていきたいのか具体的に考えてみてください。

現役データサイエンティストは仕事をどう感じてる?本音を調査

ここまでデータサイエンティストに対する一般的な意見をご紹介してきましたが、実際にデータサイエンティストとして働いている人の声も参考にしましょう。

以下は、SNSに投稿された現役データサイエンティストの声です。

これらを見ると、データサイエンティストの仕事は「しんどい」と感じている人が多いようです。しかし、「楽しい」「好き」という意見も見られるので、一概につらいだけの仕事とはいえません。適性がある人なら、やりがいや楽しさも感じられるでしょう。

データサイエンティストのやりがい・魅力は?

データサイエンティストはつらさや悩みの多い職種ですが、やりがいや魅力もあります。ここでは、データサイエンティストのやりがい・魅力を5つご紹介するので、こちらもぜひチェックしてみてください。

成果を出せたときの達成感が大きい

データサイエンティストは仕事へのプレッシャーが大きい分、成果を出せたときの達成感が大きいのが魅力。クライアントの経営を成功に導く提案ができたときには、ほかの仕事では得られないやりがいを感じられるでしょう。仕事を選ぶときにやりがいを重視する人は、データサイエンティストの仕事に向いています。

新しい職種であるため注目度は高い

データサイエンティストは新しい職種のため、成果を上げられればさまざまなチャンスが巡ってくる可能性があります。注目度が高く需要もあるため、社内で重要なポジションを任されたり、今より良い条件で転職できたりすることも。これらも、データサイエンティストの魅力のひとつです。

企業にとって重要な役割を果たせる

データに基づいて課題解決を提案するデータサイエンティストは、企業にとって重要な役割を担っています。例えば、新しい商品・サービスの開発や、業務プロセスの改善など、企業のこれからを左右する重要な意思決定に携われるのも、この仕事の特徴です。

特に、まだ若手といわれるような年代でこのような意思決定に携われるケースは稀なので、ほかの職種では難しい経験ができるのもデータサイエンティストならではの魅力でしょう。

業務を通じてスキルアップしやすい

常に情報収集やスキルアップが必要という点を「つらい」と言われる理由として挙げましたが、裏を返せばデータサイエンティストは世の中の動きや技術などを学ぶ機会が多いということです。日々の業務を通じてスキルアップしやすく、もし別の職種にキャリアチェンジしたいと思ったときにも役立つでしょう。

職種に関わらず、情報収集や学習を怠らない姿勢は大切です。データサイエンティストとして働くことで、常に最新情報をキャッチアップする意識が身につくのもメリットといえます。

年収も比較的高い傾向にある

求人ボックスのデータによると、データサイエンティストの平均年収は約694万円です(2023年9月時点)。これは日本の平均年収よりも高く、高収入が見込めるのもデータサイエンティストの魅力のひとつ。全体の給与幅は359万円から1,240万円と広く、勤務先やスキルによっては年収1,000万円以上も目指せます。

データサイエンティストに向いている人・向いていない人の特徴

データサイエンティストの仕事に興味がある人は、自分がデータサイエンティストに向いているのかどうかが気になるポイントでしょう。

以下でデータサイエンティストに向いている人・向いていない人の特徴をそれぞれ紹介するので、自分がどちらに当てはまるのかチェックしてみてください。

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向いているのは、以下のような人です。

  • 忍耐力がある
  • 情報収集ができる
  • コミュニケーションがとれる
  • 数学や統計学、プログラミングが苦ではない など

データ分析やクライアントへの提案などをする際に求められる忍耐力や情報収集力、コミュニケーション力がある人は、データサイエンティストに向いています。また、数学や統計学、プログラミングなど理系の分野に抵抗がない人は、データサイエンティストの仕事が苦になりにくいでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

反対に、以下のような人はデータサイエンティストには向いていません。

  • 数字やデータが苦手
  • スキルアップの意欲がない
  • コミュニケーションがとれない
  • 柔軟な対応ができない など

データの収集・分析がメインの仕事となるため、そもそも数字やデータが苦手な人は向いていません。常にスキルアップする意欲やコミュニケーション力が求められるため、これらを苦痛に感じる人もデータサイエンティストとして働くのは難しいでしょう。

データサイエンティストの仕事は、最初に立てた仮説が立証できなかったりクライアントの要望が変わったりして、途中で方向性を変えなければならないケースも出てきます。そのため、柔軟な対応ができない人も向いていません。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストには、以下のようなスキルが求められます。

  • 論理的思考力
  • ITスキル
  • 統計学・数学 など

仮説を立ててデータを収集・分析し、検証結果を評価するのが主な仕事のため、客観的な視点で物事を判断できる論理的思考力が必要です。ビッグデータの解析などにはプログラミングやAIを用いるため、ITスキルも求められます。また、繰り返しになりますが統計学や数学の知識も持っておかなければなりません。

データサイエンティストのなり方

データサイエンティストは専門性が高い職種のため、誰でも今すぐになれるというものではありません。

ここではデータサイエンティストになる方法を3つ紹介するので、参考にしてください。

ITエンジニアからの転職

ITエンジニアは日常的に多くのデータを扱い、プログラミングやAIといった分野の知見も持っているため、データサイエンティストに転職しやすい職種のひとつです。統計学や数学、マーケティングの知識などを身につければ、データサイエンティストとしても活躍できるでしょう。

大学や専門学校で知識を身につける

データサイエンスに特化した大学や専門学校で、データサイエンティストに必要な知識・スキルを身につけるのもおすすめです。大学や専門学校で専門知識を習得しておけば、データサイエンティストとして企業に就職できる可能性が高くなります。

スクールを活用する

ビジネススクールやプログラミングスクールのなかには、データ分析を体系的に学べるカリキュラムを用意しているところがあります。例えば、「Aidemy Premium」や「DMM WEBCAMP(データサイエンスコース)」などがおすすめです。

効率的に学習が進められ、スクールによっては転職支援を実施しているため、働きながらデータサイエンティストへの転職を目指す人におすすめです。

データサイエンティストの将来性

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在籍している企業は非常に少なく、在籍している企業でも人数は1〜5人の割合が多い結果でした。この結果から、データサイエンティストは人材不足の状態にあることが伺えます。

そのため、しっかりスキルを磨けば企業から重宝されるでしょう。また、データサイエンティストのスキルがあれば、コンサルタントやPMなども目指せます。実務経験を積めばフリーランスとしての独立も選択肢に入れられるでしょう。弊社ITプロパートナーズでは、データサイエンティストの案件も取り扱っているので、フリーランスとして独立する際はぜひご利用ください。

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まとめ

データサイエンティストは華やかなイメージとは異なり、地道な作業が必要で成果へのプレッシャーが大きいなど、決して楽な仕事ではありません。しかし一方で、大きな達成感が得られることや将来性の高さなど、メリットも多くあります。

平均年収も高いため、本記事で紹介したデータサイエンティストに向いている人の特徴に当てはまるなら、就職や転職を目指してみてはいかがでしょうか。

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