企業や団体が膨大なデータを扱うことが増えている昨今、データサイエンティストの重要性が増しています。そのため、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルなどを知りたい人は多いでしょう。
このコラムでは、まずデータサイエンティストとはどんな職種なのかを解説したうえで、仕事内容や年収、役立つ資格なども説明します。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、膨大なデータ（ビッグデータ）を収集・解析して、ビジネス課題の解決や新しい価値の創造に役立つ知見を導き出す専門職です。
たとえば統計学やデータベース、機械学習などの知識を用いた分析で得た成果をもとに、仮説の立案や具体的な施策を提案・実行支援します。データの収集や分析のみに終始するのではなく、企業の意思決定や事業戦略に貢献できる提案や指摘を求められるのがこの職種の特徴です。
データサイエンティストが求められている背景
近年はAIやDX（デジタルトランスフォーメーション）がビジネスに浸透しており、扱うデータが膨大化しています。また、リアルとデジタルの融合も一般化しているため、情報管理のリソースも問題になりがちです。
さらに、社内に蓄積するデータやアクセスできるビッグデータがあっても、そこから有益な情報を得られなければ意味がありませんし、間違った分析・解釈を行うとむしろビジネス上のマイナスになるリスクもあります。
そこで、必要なデータを適切に収集・分析し、自社に役立つ情報を提供するデータサイエンティストの能力が重要視されているのです。
データエンジニアとの違い
データエンジニアの主たる業務は、データ収集、整備、加工などです。無数に存在するデータはそのままでは利用しにくいため、目的に合った収集・管理が必要ですし、収集したデータの中から一部を抽出することなどで扱いやすくなるのです。
一方、データサイエンティストは、その整備されたデータを活用して、ビジネス課題の解決策を提示します。ただしデータエンジニアとデータサイエンティストは、データを扱う仕事として共通点があるため、明確に分離されていない企業もあります。この点を踏まえて、就職・転職の際には業務内容をしっかり確認しておくことをおすすめします。
データアナリストとの違い
データアナリストはデータサイエンティストと同様にデータ分析に関わる職種です。ただし、「アナリスト（analyst）」という英単語には「分析者」という意味があり、分析による現状把握や問題の要因解明が主であることが多いです。一方、データサイエンティストは現状分析に加えて将来的な予測や、問題解決手段の提案なども行います。
両者は共通する面がありますが、データサイエンティストが機械学習やAIを用いることが多くエンジニア寄りであることに対して、データアナリストは統計学の分野からアプローチしてクライアントなどの「人」に理解しやすい状態を作る点で異なります。
AIエンジニアとの違い
AIエンジニアは、AIシステムやアプリケーションの開発・実装に特化したエンジニアです。機械学習を扱うことでデータサイエンティストと共通性はあります。ただし、AIエンジニアがAIの新しいモデル構築などを行うことに対して、データサイエンティストにとって機械学習やAIは手段のひとつです。そのため、業務の目的が明確に異なります。
データサイエンティストの仕事内容
この項目では、データサイエンティストの仕事内容を具体的に解説します。
データ収集と課題整理
データサイエンティストが最初に行う仕事は、データ収集と課題整理です。たとえば自社の上層部やクライアントからビジネス上の問題を提起されている場合、その解決に向けてデータ収集や課題の整理を行います。
データはやみくもに集めても活用しにくいので、目的に応じて内容や量を考えた収集を行う必要があります。その際、目的達成に向けて仮説を立てるのもデータサイエンティストの大きな仕事です。
データ前処理・加工
収集したデータの多くは、そのまま分析に使える状態ではありません。適切な分析を行ったり、ビジネスに役立つ情報を得たりするには、無関係なデータの除去や、単位、フォーマットの統一など、なんらかの前処理が必要です。
無関係なデータの除去や誤ったデータの修正などの作業はデータクレンジングと呼ばれます。また、目的に応じてデータの集計や統合などを行う場合もあります。
分析・モデル構築
前処理を終えたデータを使って、統計学的な手法で分析をしたり、予測モデルや最適化モデルの構築を行ったりします。
たとえば自社サービスの利用履歴や顧客の購買履歴などの情報を用いて、将来的な需要や売上の予測などを行うことがあります。また、モデルの精度を高めるための調整などもこの段階での重要な業務です。
可視化とレポーティング
構築したモデルや分析の結果は、ビジネス上の意思決定に役立てなければなりません。そのためには、専門性がない人でもわかるように、表やグラフを用いて可視化します。また、結果の整理だけでなく、ビジネス課題解決の方向性や具体的な施策の提案を盛り込んだレポートを作成して報告することもあります。
このため、視覚的資料をまとめるためのITスキルやプレゼンテーションスキルも重要です。
実務への実装支援
分析結果を踏まえて構築された予測モデルは、実際の業務プロセスに組み込まれて初めて真の価値を発揮します。データサイエンティストは、構築したモデルを実務で使用するシステムに実装するための支援も行います。
データサイエンティストに必要なスキル
この項目では、データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルを紹介します。
数学・統計学の基礎力
データサイエンティストとして活躍するうえでは、数学と統計学の基礎知識は欠かせません。データを正しく分析するには、回帰分析や分散分析のスキルが必要ですし、微分や線形代数といった数学の基礎力も重要です。分析モデルの構築や結果を確認するうえで、数学や統計の知識は必須のものとして学習しておきましょう。
機械学習・AIの知識
膨大なデータを扱う際には、機械学習（ディープラーニング）やAIを適切に使用することで業務の効率化ができます。機械学習については、モデルの選択やアルゴリズムの理解が重要です。また、AIに関する技術は日進月歩で変化を遂げているため、継続的に学習を続ける必要があります。データサイエンティストとして第一線で活躍し続けるには、最新の技術にアンテナを張り、使いこなせるよう前向きに取り組む姿勢をもちましょう。
Python・SQLなどのプログラミングスキル
データサイエンティストの業務を行ううえでは、プログラミングスキルも必須です。中でもPythonやSQLは重要度が高いので、ぜひ習得しましょう。Pythonはライブラリやフレームワークが豊富で、AIモデルの構築に役立ちます。また、SQL（Structured Query Language）はデータベースを扱ううえで欠かせない存在です。SQLはデータの前処理や集計、抽出などで役に立ちます。
データベース・クラウドの知識
大量のデータを効率的に扱ううえでは、データベースに関する知識が欠かせません。たとえば、IT業界で多く利用されるリレーショナルデータベースや非リレーショナルデータベース（NoSQL）、データレイク（膨大なデータを保存、処理するための場所）などを適切に扱えるスキルが要求されます。
また、データを適切に扱うためにはAWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスに関する知識も重要です。
ビジネス理解とコミュニケーション力
データサイエンティストの目的は、ビジネス上の課題解決や成果につながるための提案を行うことです。そのため、そもそも自社やクライアントのビジネスモデルを理解している必要がありますし、要求の理解やプレゼンテーションのためのコミュニケーションスキルも欠かせません。
また、データエンジニアなどの職種と連携することもあるので、業務を円滑に進めるための協調性も必要です。
データサイエンティストに向いている人の特徴
ここではデータサイエンティストに向いている人の特徴を解説します。
論理的思考が得意
データサイエンスは、膨大なデータを生かしてビジネス課題の解決や新しい価値の創造を目的とします。それにあたって仮説の立案やデータベースの利用、モデルの構築などを行うため、論理的思考力が高いほど向いています。
好奇心が強く学習を続けられる
データサイエンスやAIの分野は日進月歩で進化を遂げており、新しいアルゴリズムやツールが次々と登場しています。そのため、データサイエンティストとして活躍し続けるためには、新しい技術や知識に強い好奇心をもつことが重要です。また、その習得に向けて学習を継続できる地道さやモチベーション維持の能力も欠かせません。
仮説立案・検証が好き
データサイエンティストは、データを集計分析するだけでなく仮説を立てて検証していく能力がなければ務まりません。そのため、目の前の課題に短絡的に答えを出すのではなく、解決の糸口をさまざまな角度から考え、検証を重ねることによってゴールに向かおうとする人が向いています。
データサイエンティストの年収
「求人ボックス給料ナビ」によれば、2025年4月22日現在のデータサイエンティストの平均年収は645万円でした。
ちなみに、国税庁が発表している「令和6年分 民間給与実態統計調査」（2025年12月9日現在、国税庁が出している情報では最新）では日本の給与所得者の平均年収は478万円なので、データサイエンティストは日本の平均より167万円も高い年収を得られる仕事だとわかります。
データサイエンティストに役立つ資格
ここではデータサイエンティストの業務に役立つ資格を紹介します。
統計検定（2級～1級）
統計検定は、日本統計学会が認定する資格試験です。初級者向けの4級から3級、2級と数字が少なくなるほど難易度が上がり、準1級をはさんで1級が最高位です。
国家資格ではありませんが、厚生労働省や総務省、経済産業省や文部科学省、内閣府などが後援していることもあり、信頼性が担保されています。データサイエンティストとして仕事に役立てることを考えるのであれば、2級以上の取得をおすすめします。
G検定・E資格
G検定はAIやディープラーニングを活用する知識を問う資格試験です。名称の「G」はジェネラリストを意味します。受験に向けて学習することでAIの活用方法や適した使い方を知ることができますし、データを活用したアイデア創出やビジネス上のデジタル施策推進に役立ちます。
E資格の「E」はエンジニアを意味しています。この資格試験では、ディープラーニング理論の理解度や実装のための知識を問います。出題は数学やディープラーニングの基礎、機械学習や開発・運用環境、ディープラーニングの応用などの範囲から行われます。
Pythonエンジニア認定試験
Pythonエンジニア認定試験は、データサイエンスやAIの分野で広く利用されているプログラミング言語Pythonを活用する知識を問います。基礎試験、データ分析試験、実践試験、データ分析実践試験の4種類があり、目的に応じた選択が可能です。
合格率70～80％程度と比較的取りやすい資格なので、しっかり準備していけば取得のハードルはさほど高くありません。
情報処理技術者試験（応用情報・DBスペシャリスト）
情報処理技術者試験は、ITに関する幅広い知識とスキルを証明する複数の国家試験の総称です。
ITの基礎知識を問うITパスポート試験や高度な専門知識を問うデータベーススペシャリスト試験、応用的な知識が求められる応用情報技術者試験などで構成されています。
問われる専門性がさまざまに用意されているので、用途に応じた受験をおすすめします。
データサイエンティスト検定（リテラシー・エキスパート）
データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が運営するデータサイエンティスト向けの資格試験です。データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力などを問う出題があります。また、数理やAIに関する問題も含まれるので、学習することでデータサイエンティストとしての基礎知識を習得可能です。
まとめ
データサイエンティストは、AI・DX時代において、企業や団体が持つ膨大なデータを活用し、ビジネス課題の解決や新たな価値創造を実現するための職種です。
技術の進歩が速い分野なので継続的な学習意欲が必要ですが、それだけに高い年収も期待できます。これからデータサイエンティストを目指す人はぜひ当コラムの情報を役立ててください。
