【2026】データサイエンティストとは？仕事内容・必要スキル・将来性をわかりやすく解説

ビッグデータやAIの活用が進む現代において、「データサイエンティスト」は注目度の高い職業の一つです。膨大なデータを収集・分析し、そこから価値ある情報を導き出すことで、企業の意思決定や新サービスの開発を支える重要な役割を担います。

本記事では、そんなデータサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、さらに将来性について、初心者にもわかりやすく解説します。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、大量のデータを整理・分析し、そこから有益な示唆を導き出す専門家のことです。単に数字を扱うだけでなく、仕事にまつわるあらゆる課題を理解し、解決につながる戦略を提案する役割も担います。

近年はAIやビッグデータの活用も進み、その存在は多くの業界で欠かせないものとなっています。

データサイエンスの定義

データサイエンスとは、膨大なデータを集めて整理し、そこから意味を見つけ出す一連の流れ全般を指します。単に数字を並べるのではなく、統計やアルゴリズムを活用して「なぜそうなるのか」「どう活かせるのか」を解明することが目的です。

そして、その成果を実社会の課題解決や意思決定に応用できたとき、初めてデータサイエンスと呼べます。この実践を担う人こそがデータサイエンティストというわけです。

データサイエンティストの需要が高まる背景

ここでは、データサイエンティストの需要が高まる背景について、以下のとおり紹介します。

1. DX需要の拡大
2. AIの普及とビッグデータの増加
3. 主に国内における人材不足

①DX需要の拡大

近年、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めています。業務の効率化や新たなサービス創出を実現するとなれば、もちろんデータの利活用は不可欠です。

なぜなら、データに基づく判断こそが、競争力を大きく左右するからです。その中心的役割を担うデータサイエンティストは、DXを進める上で欠かせない存在として注目されています。

②AIの普及とビッグデータの増加

いまやAI技術の進歩により、日常のサービスから産業分野まで、膨大なデータが生み出されています。SNSやECサイトの利用履歴、センサーによる計測データなどは総じて「ビッグデータ」と呼ばれ、大きな価値をもつ資源として活用されます。

しかし、膨大すぎる情報は使わなければ意味はないのです。AIを活かすためにはデータを整理・解析できる人材が必要である背景からも、重要性が高まっているのです。

③主に国内における人材不足

日本ではデータサイエンスを専門的に学んだ人材がまだ少ないため、需要に対して供給が追いついていません。経済産業省の試算でも、今後数十万人規模の人材不足が見込まれると指摘されています。

多くの企業がデータ活用を進めたいと考えていても、担い手が不足しているのが現状です。そのため、専門スキルを持つ方は、国内市場で非常に希少で価値の高い存在となっているのです。

以下の記事では、AI人材不足の背景について言及しています。気になる方はご一読ください。

【2025】AI人材不足の原因は？必要スキルや社内での解消法を解説

データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの主な仕事内容について解説します。

1. データ収集・加工・理解
2. データ分析・集計
3. データクレンジング
4. レポート作成
5. 顧客・社内折衝・コンサル

①データ収集・加工・理解

最初の仕事は「必要なデータを集めること」です。社内システムや外部サービスから取得したデータは、そのままでは形式がばらばらで扱いにくい場合が多いです。

そこで不要な情報を整理したり、欠損を補ったりして使える形に加工します。その過程で内容を理解し、どの情報が分析に役立つかを見極めることが仕事です。

②データ分析・集計

整理されたデータは、統計的手法や機械学習を用いて分析されます。たとえば売上の傾向を探ったり、顧客の行動パターンを見つけたりと、目的に応じて集計やモデル化を行います。

ここで得られる結果は意思決定の根拠となるため、数字を読み解く力だけでなく、課題に即した適切な手法を選ぶ判断力も求められます。

③データクレンジング

データには誤入力や欠損、重複といった問題がつきものです。正しい分析を行うには、こうした不具合を取り除く作業が欠かせません。

数値の単位を統一したり、異常値を検知して修正したりすることで、データの信頼性が高まります。

④レポート作成

分析結果は数字やグラフのままでは伝わりにくいため、わかりやすい形に整理して共有します。資料やレポートにまとめ、要点を簡潔に伝えることが大切です。

読み手が専門知識を持たない場合も多いため、専門用語を噛み砕いて説明する力や、ビジュアルを工夫して直感的に理解できるようにする工夫が求められます。

⑤顧客・社内折衝・コンサル

データに基づく提案を実際の行動につなげるには、最終的には人とのやりとりが不可欠です。データサイエンティストには、顧客や社内の担当者に分析結果を説明し、課題解決の方法を一緒に考える場面も多くあります。

ときには経営方針やサービス改善の方向性を左右することもあるため、技術力だけでなく「相手の立場に立って課題を調整するコミュニケーション力」も求められます。

データサイエンティストに必要なスキル

ここでは、データサイエンティストに必要なスキルを、以下のとおり見ていきます。

1. プログラミング（Python、SQL）
2. 統計学・数学的素養
3. 機械学習・AIの基礎知識
4. ビジネススキル（課題設定力・コミュニケーション力）

①プログラミング（Python、SQL）

データを扱う上で欠かせないのがプログラミングです。中でもとくにPythonは、分析や機械学習のライブラリが豊富であることから、実務でよく利用されています。

また、SQL言語を使えば、データベースから必要な情報を効率的に取り出せます。そもそも、Pythonの概要から知りたい方は、以下の記事が参考になります。

【2025】Pythonとは？学ぶメリットや資格・始め方を解説

②統計学・数学的素養

データの傾向を正しく読むには、最低限の統計学の知識も欠かすことはできません。平均や分散といった基本的な指標から、回帰分析や検定といった手法まで、幅広く理解があるのが望ましいでしょう。

加えて、数学的な素養があれば、新しい手法やアルゴリズムの仕組みも理解しやすくなるので、実際の分析や予測をより正確なものにできます。

③機械学習・AIの基礎知識

近年はデータ活用に「機械学習」を組み込むケースが増えています。そのため、分類や予測モデルを作成するためには、AIの基本的な仕組みやアルゴリズムの特徴を理解することが大切になってきています。

それほど深い専門性こそなくても、「どのような問題にどの手法が適しているか」を判断できる力があれば、実務で大きな強みになるのは間違いありません。

④ビジネススキル（課題設定力・コミュニケーション力）

データサイエンスは、データの分析自体が目的ではありません。「解決すべき課題にデータをどう活かすか」が重要なのです。

そのためには、現状を把握して正しく課題を設定する力が必要です。また結果をわかりやすく伝え、関係者と合意を形成するコミュニケーション力も欠かせません。

データサイエンティストの年収と将来性

厚生労働省が運営する職業情報サイト「job tag」によると、データサイエンティストの平均年収は573万円程度とされ、IT業界の中でも比較的高水準です。さらに専門スキルや経験に応じ、1,000万円を超えるケースもあります。

そして将来性については、非常に高いと考えていいでしょう。なぜなら、AIやDXの普及でデータ活用の重要性が増し続けていること、そして国内での人材不足が深刻なためです。

参考：job tag｜厚生労働省

未経験からデータサイエンティストを目指す方法

未経験からデータサイエンティストを目指す方法として、以下の3つの方法を紹介します。

1. 独学
2. オンラインスクール
3. ITセミナー

①独学

書籍や無料の教材を使い、自分のペースで学び始める方法です。あらかじめPythonやSQLの基礎を学んだうえで、統計学や機械学習の入門書に挑戦すると、さらに理解が深まります。

実際に公開データを扱いながら、小さな分析プロジェクトを経験すると、知識が実務に近づきます。コストを抑えながら学べる一方で挫折率も高いので、継続の工夫が必要です。

②オンラインスクール

効率よくスキルを習得したい場合は、オンラインスクールの利用が有効です。あらかじめ用意されたカリキュラムで基礎から実践まで学べ、さらにメンターによるサポートや質問対応があるため、独学よりはるかに挫折しにくい環境です。

短期間で集中して学習できる点も魅力で、未経験から転職やキャリアチェンジを目指す人にとって心強い選択肢といえます。

③ITセミナー

短期間で最新の動向や実務的な知識に触れたいなら、ITセミナーが役立ちます。現役の専門家が登壇することが多く、データ分析のトレンドや現場での活用事例を学べます。

「データサイエンティストセミナー」では、データ収集から分析、ビジネス課題解決までの流れを体系的に学べます。統計やPythonの基礎から始まり、機械学習やマーケティング予測まで幅広い内容が含まれているので、まったくの未経験者でも安心して参加できます。

現場で役立つ実践的なカリキュラムで、データサイエンティストとしての一歩を踏み出しましょう。

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データサイエンティストについてまとめ

データサイエンティストは、膨大なデータを活用して企業の課題を解決へ導くのが仕事です。DXの進展やAIの普及によって需要は高まっていることから、将来性も非常に明るい分野といえます。

学び始めるハードルは決して低いわけではありませんが、その分やりがいと可能性に満ちていることは確かです。未来の選択肢をさらに広げたい方なら、挑戦する価値は十分にあるキャリアです。