データアナリストはやめとけと言われる理由は？将来性や向いている人も解説

こんにちは、ITプロマガジンです。

データアナリストは専門スキルをもとにインサイトの発見や意思決定に貢献するやりがいある仕事ですが、一部では「データアナリストはやめとけ」という声もあるようです。例えば、「AIの進化で仕事が減るのではないか」「必要なスキルが高度かつ幅広すぎて大変なのではないか」といった疑問を抱える方もいるでしょう。

本記事では、データアナリストの仕事内容から「やめとけ」と言われる理由、逆に魅力やメリット、必要なスキルや将来性について網羅的に解説します。未経験から挑戦する際の学習ポイントや案件獲得の方法も紹介しますので、キャリア選択の参考にしてください。

データアナリストとは？

データアナリストとは、膨大なデータを整理・分析したり、意思決定や戦略立案に役立つ洞察を導き出したりする専門職です。単に数値をまとめるのではなく、ビジネス課題を正しく理解したうえでデータを用いて仮説を立て、検証し、改善策を提案する役割を担います。

仕事内容は大きく2つの側面に分かれます。1つは、売上・顧客・アクセスログなどのデータを処理し、グラフやレポートを作成する「集計・可視化」の業務です。もう1つは、統計学や機械学習などを用いて相関関係や将来の予測を行い、戦略に反映させる「分析・提言」の業務です。

実際の現場ではSQLやPython、BIツールを駆使し、経営層や事業部門と連携しながら業務を進めます。高度な専門知識・スキルが求められ、統計学や情報処理技術者などの資格を持つことが推奨されます。

データアナリストはやめとけと言われる理由

データアナリストは需要のある職種ですが、「やめとけ」と言われることもあります。ここではその主な理由を紹介します。

AIに仕事を奪われる可能性がある

データアナリストが「やめとけ」と言われる理由の1つに、AIによる代替リスクがあります。

近年は高度なAI・ビジュアライズ機能を搭載した分析ツールが普及し、専門的な統計知識がなくてもデータの可視化や基礎的な予測が可能になっています。その結果、「将来的にデータアナリストの仕事が減るのではないか」と不安視されることも事実です。

しかし、全てがAIに置き換わるわけではありません。AIはあくまでツールであり、ビジネス課題を理解し適切な分析設計を行うのは人間の役割です。むしろ、AIを活用して効率的に成果を出せる人材は今後さらに求められます。

コミュニケーションが大変

もう1つの理由は、コミュニケーション負担の大きさです。

データアナリストは分析だけを行うのではなく、経営層やマーケティング担当者、エンジニアなどの関係者と調整し、分析結果を「理解しやすい形」で伝えることが求められます。このため、高いコミュニケーションスキルが不可欠です。

「人と接する仕事は避けたい」「黙々とデータに向き合いたい」と考える人にとっては負担が大きく、ストレスになりやすい業務と言えます。分析結果を適切に説明できなければ、せっかくのアウトプットも活かされません。そのため、コミュニケーションを苦手とする人には「やめとけ」と言われやすいのです。

求められるスキルの幅が広い

求められるスキルの幅が広い点も挙げられます。

統計学や数学はもちろん、SQLやPythonなどのプログラミングスキル、BIツールの扱いなどテクニカルスキルが必要不可欠です。それに加えて、ビジネス課題を理解する力や仮説を立てる力、先述の通り分析結果を経営層やクライアントに伝えるプレゼンテーションスキルも求められます。

また、この分野は技術進化が速いため、継続的な学習が欠かせません。新しい分析手法やAIツール、クラウドサービスなどに常に対応しなければ市場価値を保てないため、「勉強し続けること」に負担を感じる人は「やめとけ」と言われるでしょう。

地道な作業が多い

データアナリストの仕事は華やかな分析やプレゼンの場面だけではありません。むしろ、日常業務の大部分は膨大なデータの収集・前処理・整形といった地道な作業というケースもあります。

データに欠損やノイズが含まれていれば正しい分析はできないため、細かいチェックやクリーニングの工程が必須です。この作業を軽視すると、高度なモデルを構築しても誤った結論につながるリスクがあります。

そのため、コツコツと丁寧に作業を積み重ねられる人には適していますが、「派手な成果だけを出したい」「細かい作業が苦手」という人にとっては大きなストレスになり、「やめとけ」と言われかねません。

仕事の責任・プレッシャーが重い

データアナリストは、企業の意思決定に直結する分析を担うため、過度な期待を持たれやすく、その分プレッシャーが大きい職種です。経営層や事業部門から「この分析で売上が伸びるのか」「新規事業が成功するか」といった期待を寄せられるケースも多く、分析結果に説得力が欠ければ大きな批判を受けるリスクがあります。こうした状況は精神的負担になりやすく、やめとけと言われる理由の1つです。

一方で、この重責はやりがいの裏返しでもあります。自分の分析が新しい施策の立案や経営戦略に活用され、成果が数字として返ってくる瞬間は大きな達成感があります。つまり、プレッシャーをポジティブに捉えられるかどうかが、この職種に向いているかを判断する重要なポイントと言えるでしょう。

データ分析が難しい状況を任されることもある

データアナリストは自分にとって理想的な環境で仕事ができるとは限りません。多くの企業では、分析に必要なデータ基盤が整っていないケースが珍しくなく、情報が分散していたり欠損が多かったりします。そのため、データ整備や基盤構築から着手しなければならず、本来の分析にたどり着くまでに多大な労力がかかることもあるのです。

こうした環境下では、単なる分析力だけでなく、データ基盤を構築し改善していくスキルも求められます。整備されていない状況を任されることが多い点は負担です。

継続的な学習が必要になる

データアナリストは、一度スキルを身につけたら終わりという職種ではありません。統計学や機械学習の手法は日々進化しており、PythonやRなどの分析言語、BIツール、クラウドサービスも次々とアップデートされます。そのため、常に学習を継続していなければ市場価値が下がるという厳しさがあります。

この継続学習を負担と感じる人にとっては大きなハードルですが、逆に学び続ける意欲を持つ人にとっては他者との差別化につながり、キャリアを伸ばせる大きなチャンスでもあります。

なお、近しい仕事であるデータサイエンティストについては、以下の記事で解説しています。

データサイエンティストはやめとけと言われる理由とよくある後悔

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やめとけとは言いきれないデータアナリストの魅力・メリット

厳しさや課題が多い一方で、データアナリストには大きな魅力もあります。ここでは魅力・メリットを紹介します。

幅広い職種で役立つスキルが身につく

データアナリストとして培うスキルは、分析業務に限らず幅広い職種で活用できます。統計学やデータベース操作、Pythonなどのプログラミングスキルは、マーケティングや経営企画、プロダクトマネジメントなどさまざまな領域で応用可能です。特に「データに基づいて意思決定を行う力」は、どの業界でも求められるスキルであり、キャリアの可能性を広げる武器となります。

また、データから仮説を立てて検証し、結果をレポートとして伝える経験は、論理的思考力やプレゼンテーションスキルの向上にも直結します。これらは転職や独立といったキャリアチェンジにおいても大きな強みになります。

企業の成果・売上に大きく貢献できる

データアナリストは単に数値を扱うだけでなく、企業の成果や売上に直結する提案を行える点でやりがいのある仕事です。例えば、顧客データの分析から購買パターンを明らかにし、新たなマーケティング施策につなげることや、在庫データをもとに物流効率を改善することは、事業拡大・収益性改善に直結します。

このように、自らの分析が事業の成長や利益拡大に貢献し、経営層の意思決定に影響を与える場面は少なくありません。責任が大きいためプレッシャーも伴いますが、その分成果が数字として現れた時には大きな達成感を得られます。

単価の高いフリーランス案件が多い

データアナリストは、フリーランス市場においても高単価案件が豊富な職種の1つです。弊社ITプロパートナーズの公開案件では、月額70万～100万円程度が相場であり、以下のように150万円クラスの案件も見られます。

これは、データ分析が経営やマーケティングの意思決定に直結するなか、クライアントが専門スキルを持つ人材に高い報酬を支払う価値があると認識しているからです。

副業でも活躍できる

データアナリストの案件は、フルタイムだけでなく副業での参画が可能な案件も多いのが特徴です。「週2〜3日」や、以下のように「リモート稼働」を前提とした案件があり、本業を続けながらスキルを活かして収入を増やせます。特にデータ分析はプロジェクト単位で成果を求められるケースもあり、短時間でも参画できる案件もあるのです。

データアナリストが副業で稼ぐ方法について、詳しくは以下をご覧ください。

データアナリストが副業で稼ぐには？データ分析案件など獲得方法を紹介

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データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストには明確な適性があります。以下の特徴に当てはまる人は活躍しやすく、逆に当てはまらない人は向いていない可能性が高いと言えます。

• 説明・プレゼンテーションが得意
• 数字・データを元に考えるのが好き
• 地道にコツコツ作業するのが苦にならない
• 知識・スキルを増やしていくのが好き

ここではそれぞれについて順番に解説します。

説明・プレゼンテーションが得意

データアナリストは、膨大なデータから得られた結果を経営層や現場のメンバーに伝える役割を担います。そのため、単に分析ができるだけでなく、人に説明して理解してもらう力が欠かせません。

分析結果を専門用語のまま伝えても意味が伝わらないため、論理的に整理し、相手に合わせてかみ砕いて説明するスキルが重要です。自分の分析が組織全体の意思決定に反映される機会も多く、分析・提案を分かりやすく伝えられる人はデータアナリストとして有利でしょう。

数字・データを元に考えるのが好き

データアナリストに向いている人の大きな特徴は、数字やデータを楽しめることです。「気になるデータを見つけると深掘りせずにはいられない」「グラフやチャートを見ると自然に意味を読み取りたくなる」といった人は分析業務に向いています。

数字を扱うことは一見地味に思われることもありますが、その積み重ねがクリティカルな仮説や改善策につながります。逆に、数字を扱うのが苦手で感覚や直感を優先する人はストレスを感じやすいでしょう。数学やデータを元に考えるのが好きな人ほど、アナリストとして長期的に活躍できる可能性が高いと言えます。

地道にコツコツ作業するのが苦にならない

データアナリストの仕事は、華やかなプレゼンテーションや高度な分析だけではなく、細かく地道な作業の積み重ねが大部分を占めます。正確な分析を行うためには、データの収集・整理・クリーニングといった前処理は避けて通れません。このプロセスを疎かにすると、どんなに高度な分析モデルを作っても結果が不正確になります。

そのため、地味な作業を継続できる忍耐力が必要です。少なくとも「苦にならない」と感じられる人であれば、データアナリストに向いているでしょう。

知識・スキルを増やしていくのが好き

データアナリストは、一度スキルを身につければ安泰という仕事ではありません。統計学やSQL、Pythonに加え、BIツールやクラウドサービスなど幅広いスキルを常にアップデートしていく必要があります。新しい分析手法やテクノロジーは次々と登場するため、学び続ける姿勢がないとすぐに市場価値が下がりかねません。

新しいことを学ぶのが好きで、自己研鑽を楽しめる人はデータアナリストに向いています。知識とスキルを積み上げ続けることで、長期的に高い評価を得られる存在になれるでしょう。

「データアナリストはやめとけ」と言われやすい人の特徴

データアナリストは専門性が高く需要のある職種ですが、適性が合わない人にとっては大きなストレスとなる仕事です。ここでは「やめとけ」と言われやすい人の特徴を紹介します。

論理的思考力や問題解決能力が不足している

データアナリストの役割は、膨大なデータを単に処理することではなく、そこから意味のある仮説や解決策を導き出すことにあります。そのため、論理的に考える力や、ビジネス課題を解決に導く力が不可欠です。

もし数字を並べるだけで満足してしまったり、因果関係を深掘りせず表面的なレポートに終始してしまう場合、経営層やクライアントが求める成果にはつながりません。課題を見極め、根拠をもとに提案へ落とし込む力が不足している人は、データアナリストの適性が低く「やめとけ」と言われるケースが多いのです。

緻密な作業や地道なルーチンが苦手

データ分析の仕事の大部分は、地道で緻密な作業の積み重ねです。欠損値やノイズを取り除くデータクリーニング、正確性を保つための繰り返し検証など、細かいチェックが日常業務の大半を占めます。

そのため、単調な作業をコツコツ継続できない人や、細部を丁寧に確認するのが苦手な人はストレスを抱えやすいでしょう。逆に、こうしたルーチンを前向きに取り組める人は安定した成果を出せるため、適性の分かれ目になります。苦手意識が強い人には「やめとけ」と言われやすい職種です。

新しい知識・方法に適応できない

データアナリストの世界は、技術革新のスピードが非常に速いのが特徴です。AIや機械学習、BIツール、クラウド基盤など、新しい知識や手法が次々に登場します。そのため、変化を受け入れて学び続ける姿勢がなければ、すぐにスキルが古くなってしまい、市場価値を維持することが難しくなります。

もし「これ以上勉強したくない」「今のやり方だけで十分」と考える人は、環境の変化についていけず、行き詰まる可能性があります。逆に、新しい知識や方法を取り入れるのを楽しめる人は、長期的に強みを発揮できるでしょう。

未経験からデータアナリストになるために必要なスキル・経験

データアナリストは専門性が高く、知識やスキルがゼロの状態で就職・転職するのは難しいのが現実です。未経験者は、まず以下の基本スキルを習得する必要があります。

Pythonなどのプログラミングスキル

データアナリストにとって、Pythonをはじめとするプログラミングスキルは必須です。Pythonはシンプルで学びやすい構文を持ちながら、データ分析や機械学習に強力なライブラリ（Pandas、NumPy、scikit-learnなど）が豊富に揃っているため、世界的にも広く使われています。実際の現場では、データの前処理や統計分析、可視化など、幅広い業務でPythonが活用されています。

未経験からデータアナリストを目指す場合、まずはPythonの基本文法に加え、データ操作・分析のライブラリを扱えることが重要です。効率的に学ぶ方法については以下の記事もご参照ください。

Python（パイソン）とは？言語の特徴を初心者向けにわかりやすく解説

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SQLなどデータベースのスキル

データ分析では、データベース設計・運用やSQLを中心としたデータベースクエリのスキルも欠かせません。SQLはデータベースから必要な情報を抽出・加工するための言語であり、売上や顧客情報、アクセスログなどのビジネスデータを扱う際に必ず使用します。効率よくデータを抽出できるスキルは、実務で不可欠です。

さらに、Oracle認定資格といったSQL関連の資格を取得しておくと、実力を客観的に証明でき、案件獲得や転職活動で強みになります。資格について詳しくは以下の記事を参考にしてください。

【SQL資格一覧】おすすめの資格・難易度・取得するメリットを紹介

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統計学のスキル

データアナリストには、統計学の基礎知識が欠かせません。データの平均・分散・標準偏差といった基本的な指標から、回帰分析や仮説検定といった応用的な理論まで理解することで、データの信頼性や傾向を正しく評価できます。

統計学は「データをどう読み解くか」の土台であり、適切なモデル構築や予測の精度を左右する重要なスキルです。特に、マーケティング施策や経営判断に直結する分析を行う際には、統計的な裏付けが信頼性を大きく左右します。

分析ツールの操作スキル

データを分かりやすく提示するには、分析ツールの操作スキルも必要です。Excelを用いたデータ集計やグラフ作成は基本中の基本ですが、TableauやPower BIといったBIツールを使えば、大規模データを効率的に可視化し、直感的に理解できるレポートを作成できます。これらのツールは、非エンジニアのメンバーや経営層に結果を伝える際に非常に有効です。

単に分析するだけでなく、「誰にでも分かる形にする」スキルこそが、データアナリストとして欠かせません。

ビジネス・マーケティングのスキル

データアナリストは分析力に加えて、ビジネスやマーケティングの理解も重要です。分析結果の解釈・活用には事業戦略や市場動向、顧客心理に関する知識が欠かせません。例えば、売上データを分析する際も、単なる数値の増減を見るだけでなく、購買行動の背景やキャンペーン施策との関係を踏まえて解釈する必要があります。

また、経営層やマーケターと議論を重ねながら課題を特定する場面が多いため、コミュニケーションスキルと合わせて、「データをビジネスに落とし込む力」が求められます。

データアナリストに将来性はあるのか

結論として、データアナリストには十分な将来性があります。

多くの企業が「DX」や「データドリブン経営」を推進するなかで、膨大な情報を活用して意思決定につなげられる人材は不可欠です。AIやBIツールの普及により一部の業務は自動化できますが、それらを使いこなし、ビジネス課題に沿って正しい問いを立てられるのは人間にしかできません。

今後はAIリテラシーを備え、統計やビジネス理解を組み合わせて価値を創出できるデータアナリストがより重宝されるでしょう。例えば、マーケティングやプロダクト改善、新規事業開発など、データ活用の場面は今後さらに広がります。継続的にスキルを学び、応用できる人材であれば、データアナリストとして長期的に活躍できます。

まとめ

本記事では、データアナリストの仕事内容や「やめとけ」と言われる理由、必要なスキルや将来性について解説しました。確かに、幅広い知識や継続的な学習が求められる点や、責任の重さから大変な職種と感じる人もいます。しかし、その一方でスキルの汎用性が高く、経営への影響力も大きいため、やりがいと将来性を兼ね備えた職種でもあります。

未経験から目指す場合は、PythonやSQLといった基礎スキルに加え、統計学やBIツール、ビジネス理解を段階的に学びましょう。さらに副業やフリーランス案件を通じて実務経験を積めば、高単価案件の獲得も現実的になります。

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この記事を書いた人

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