データサイエンティストはやめとけ？プロが見極め方を解説！

データサイエンティストを目指そうとする方のなかには

「データサイエンティストはやめとけ」といった噂を耳にしたことがあるのではないでしょうか。

ただ、「やめとけ」と言っている人のほとんどは、データサイエンティストの仕事内容を正確に理解していません。

本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と噂される理由だけでなく、「自分がやめた方がいい人なのか・やるべき人なのか」を判断できる基準まで解説します。

データサイエンティストはやめとけと噂される5つの理由

「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由は、主に5つあります。

必要なスキルセットが多いから

データサイエンティストはやめとけと言われるひとつ目の理由は、必要なスキルセットが多いからです。

データサイエンティストに必要なスキルは、大きく3つに分類されます。

スクール運営をしていて感じるのは、技術系の知識は勉強すれば身につくが、ビジネス力だけは実務経験なしに習得しにくいという点です。

転職前に「技術は学んだがビジネス活用のイメージが持てない」と壁を感じる方が多いのも、このスキルセットの広さが原因だと思っています。ただ裏を返せば、一度身につければ業界を問わず活躍できる汎用性の高さでもあります。

最新情報のキャッチが必要だから

データサイエンティストはやめとけと言われる2つ目の理由は、最新情報のキャッチが必要だからです。

データサイエンス分野では、新しい手法・ツール・AIモデルが毎月のように登場します。2023年に当たり前だった手法が、2025年にはすでに古くなっているケースも珍しくありません。

具体的には、以下のような情報を継続的にキャッチする必要があります。

「資格を取ったら終わり」「一度覚えたら安泰」という感覚の人には、常に学び続ける必要があるこの職種はきつく感じるでしょう。

責任感が大きいから

データサイエンティストはやめとけと言われる3つ目の理由は、責任感が大きいからです。

データサイエンティストの分析結果は、経営判断や事業方針に直結することがあります。「このデータから見ると、A施策よりB施策の方が売上改善に効果的」という提言が、億単位の予算決定に影響するケースも実際にあります。

裁量が大きい分、プレッシャーも大きくなります。ただ、言い換えれば自分の分析が会社を動かす手応えを感じられる職種でもあります。

相談できる人が社内に少ないから

データサイエンティストはやめとけと言われる4つ目の理由は、社内に相談できる人が少ないからです。

データサイエンティストは1社に数名しか在籍しない企業が多く、専門知識の深いレベルで相談できる同僚がいないケースがほとんどです。エラーの原因や分析手法の選択など、技術的な悩みをひとりで抱えやすい環境になります。

入社後に「思ったより孤独だった」と感じる方が一定数います。転職前にコミュニティや外部の学習環境を確保しておくことを強くおすすめします。

AIに代替される可能性があるから

データサイエンティストはやめとけと噂される最後の理由は、AIに代替される可能性があるからです。

確かに、単純なデータ集計やグラフ作成はAIで自動化が進んでいます。ただ、AIに代替されるのは「作業としてのデータ分析」であって、「ビジネス課題を特定して解決策を立案・実行する」部分は代替できません。

むしろ、AIを活用できるデータサイエンティストの需要は今後さらに増えていきます。「AIを使う側」に回れるかどうかが、将来性を左右する分岐点です。

対人スキルと課題解決力が求められるデータサイエンティストは、AIに代替される可能性はかなり低いと言えるでしょう。

「データサイエンティストはやめとけ」に当てはまる人・当てはまらない人

5つの「やめとけ理由」を見て、「自分はやめた方がいいのか、それとも目指してもいいのか」と迷っている方のために、判断基準を整理します。

スクール運営を通じて数百名の受講生を見てきた経験から言うと、向いていない人には明確な共通点があります。

やめた方がいい人	やるべき人
「手を動かすより指示する側になりたい」という人	データをいじること自体が苦にならない人
成果をすぐ数字で評価されたい人（営業インセンティブ型）	5年スパンでじっくりキャリアを積み上げられる人
1つの技術を極めたら安泰でいたい人	新しいことを学び続けることがむしろ楽しい人
会議や提案より黙々と作業していたい人	分析結果を人に伝えて動かすことにやりがいを感じる人
3ヶ月以内に転職できないと困る人	半年〜1年の学習期間をしっかり確保できる人

「やめた方がいい」側の項目に複数該当する場合、データサイエンティストよりもデータアナリストやデータエンジニアの方が合っているケースがあります。

データサイエンティストになる3つのメリット

「やめとけ理由」ばかり見ていると不安になりますが、メリットも正直に伝えます。

将来性に困らなくなる

データサイエンティストになるひとつ目のメリットは、将来性に困らなくなる点です。

データサイエンティスト協会が公表した「データサイエンティストの就労意識」では、会員の8割が将来性を感じていると回答しています。

（引用元：データサイエンティスト協会 データサイエンティストの就労意識）

AIが普及するほど「AIを使いこなせる人材」の価値は上がります。データサイエンス力・エンジニアリング力・ビジネス力の3つを持つデータサイエンティストは、AI時代において最も需要が高まる職種のひとつです。

高所得になれる

データサイエンティストになる2つ目のメリットは、高所得になれる点です。

厚生労働省が公表している「令和5年賃金構造基本統計調査」では、データサイエンティストの平均年収が約554万円でした。国税庁による日本の平均年収461万円と比較して、約100万円高い水準です。

また、転職サイト「doda」のデータサイエンティスト求人を見ると、平均年収600万円以上の企業が多数あります。スキルレベルが上がるほど年収の上限が大きく広がるのも、この職種の特徴です。

（引用元：doda）

自由な働き方を目指せる

データサイエンティストになる最後のメリットは、自由な働き方を目指せる点です。

データサイエンティストの仕事はリモートで完結するケースが多く、スキルを身につければフリーランスとして独立することも可能です。僕自身もデータサイエンティストとしてフリーランスで独立して働いた経験があります。収入を維持しながら、働く時間・場所の自由度を大きく上げられるのは、この職種の大きな魅力のひとつです。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここからは、データサイエンティストに向いている人の特徴について解説します。

情報収集が得意な人

データサイエンティストに向いている人の特徴ひとつ目は、情報収集が得意な人です。

データサイエンティストの仕事は、問題の定義から始まります。「何のデータを、どう集め、どう使うか」を設計する力は、情報収集力と直結します。新しいツールや手法を自分でキャッチして試す習慣がある人は、この職種で伸びやすいです。

「気になったことを調べずにいられない」「新しい情報を集めるのが楽しい」という人は、データサイエンティストとして向いています。

数学や分析が得意な人

データサイエンティストに向いている人の特徴2つ目は、数学や分析が得意な人です。

データサイエンティストが実務で使う数学分野は以下のとおりです。

ただし、文系・数学苦手でも転職している受講生は多くいます。大切なのは「数学が完璧であること」ではなく、「数字を根拠に考える習慣があること」です。

文系でも、論理的に物事を考えられる人はデータサイエンティストに向いています。

くわしくは、「【裏ワザ】文系からデータサイエンティストを目指すロードマップ」をご覧ください。

論理的に思考できる人

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ目は、論理的思考ができる人です。

データサイエンティストの仕事の流れは「企業の課題→原因分析→分析結果→解決策の立案・実行→効果検証」です。この一連のプロセスで求められるのは、感覚や思いつきではなく「なぜこの分析をするのか」「この結果は何を意味するのか」を筋道立てて説明できる力です。

数学が不得意でも論理的思考力がある人は、データサイエンティストとしての素地があります。

データサイエンティストを目指すロードマップ

「やってみたい」と思っても、「何から始めればいい？」という疑問が次に来るはずです。

結論、学ぶ内容よりも「学ぶ順番」が重要です。テクフロで未経験から転職を成功させた受講生に共通しているのは、正しい順番で学習を進めてきたことです。逆に、つまずいてしまう方の多くは「何から始めればいいかわからないまま、なんとなく学習している」状態です。

ロードマップの詳細は、以下の記事で完全解説しています。

TechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践型中心Python×データサイエンススクールです。実践8割のカリキュラムで、未経験でも6ヵ月〜1年以内に転職した受講生や、4ヵ月以内にコンペでメダルを獲得した受講生を輩出しています。

TechFrontier（テクフロ）の評判・口コミが気になる方は、「はやたすの評判・口コミ」をご覧ください。

データサイエンティストは「やめとけ」は気にしないで大丈夫！

本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と噂される理由と、やめた方がいい人・やるべき人の判断基準を解説しました。

結論、「やめとけ」は向いていない人への言葉であって、向いている人にとってはAI時代で最も将来性が高い職種のひとつです。大切なのは、噂に惑わされずに「自分が向いているかどうか」を正確に判断することです。

「向いているかどうか自信がない」「独学で進められる自信がない」という方には、TechFrontier（テクフロ）をおすすめします。実践型のカリキュラムと個別サポートで、未経験からでも着実にスキルを身につけられます。

まずは公式LINEに登録して、TechFrontierの詳細を確認してみてください。

データサイエンティストはやめとけに関するよくある質問

未経験でもデータサイエンティストは目指せますか？

目指せます。テクフロの受講生は文系・理系問わず、また30〜40代の未経験者も多数います。ただし、独学だと学習の方向性を誤りやすく、1〜2年かかるケースが多いです。正しい順番で学べれば、半年〜1年での転職は現実的な目標です。

未経験30代でもデータサイエンティストになれますか？

なれます。30代は「業務経験・コミュニケーション能力・課題解決の経験」という点でむしろ有利な部分があります。テクフロでも30代未経験からの転職成功者は多く、年齢はさほど障壁になりません。大切なのは年齢より「学習時間の確保」と「方向性の正しさ」です。

文系出身でもデータサイエンティストに転職できますか？

できます。むしろビジネス課題を言語化する力や、人を動かすコミュニケーション能力は文系出身者が強い場合があります。数学が苦手でも、統計の基礎から丁寧に学べば問題ありません。実際、テクフロ受講生の多くは文系出身です。