データサイエンティストの将来性は増え続ける！現役DSが完全解説

10年以上データサイエンティストとしてデータサイエンス業界にいると、「この技術でデータサイエンティストの仕事はなくなる」という声を何度も聞いてきました。

実際は、新しい技術が普及するたびに、データサイエンティストへの需要は増えました。

本記事では、現役データサイエンティストの立場から根拠となるデータと現場の実態をまとめて解説します。データサイエンティストを目指している方は、ぜひ最後までご覧ください。

【結論】データサイエンティストの将来性は高い

データサイエンティストの将来性は高く、AIの進化でむしろ需要が増えています。

理由は明快です。データを集める・加工するという作業はAIが代替できます。しかし、「そのデータを使って会社の意思決定を変える」というビジネス判断はAIにはできません。そこを担うのがデータサイエンティストです。

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の「DX白書2023」では、DXを推進するデジタル人材について約8割の企業が「不足している」と回答しています。データサイエンティストの需要はまだピークに達していません。

AI活用の需要拡大に伴い、データサイエンティストの需要も高まると思います。一方で、データサイエンスの技術のみで勝負するのは難しくなると考えています。
46歳男性：S.Eさん

今後あらゆる業界でデータ活用が進むので、将来性は非常に高いと思います。
43歳女性：A.Sさん

「データサイエンティストはなくなる」説を現役DSが回答

主な3つの説について、それぞれ明確に回答します。

AI技術の進化で不要になる？

「AIが分析してくれるなら、データサイエンティストはいらないのでは？」という誤解があります。

現実は逆です。AIが高度になるほど、「AIに何を任せるか」「AIの出力結果をどうビジネスに使うか」を判断できる人間の価値が上がります。

データサイエンティストの仕事は「データを分析すること」ではなく、「データを使って意思決定を変えること」です。AIはデータを処理できますが、経営会議でその結果を説明し、施策を実行し、PDCAを回すことはできません。

仕事が細分化されてなくなる？

「データサイエンティストの仕事が細分化されて、職種として消滅するのでは？」という見方もあります。

確かに、大企業では「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」が別の職種として分かれるケースが増えています。

これは職種が「消える」のではなく、「増える」ことを意味します。市場全体で見れば、データ系職種のポジション数は拡大しています。むしろ、専門性を磨いて特定領域で活躍する道が広がったと捉えるべきです。

スキル習得が難しすぎる？

「スキル習得が難しいから、なり手が少なくていずれ需要がなくなる」という論もあります。

しかし、これはむしろ将来性が高い証拠です。

習得難易度が高いほど参入障壁が上がり、スキルを持つ人の希少価値は保たれます。「誰でもすぐになれる職種」はすぐに供給過剰になりやすいですが、データサイエンティストはそうなっていません。

ただし、独学で学ぼうとすると2〜3年かかるケースも多く、途中で挫折するリスクがあります。効率的に学べる環境選びが重要です。

データサイエンティストの将来性が高い5つの理由

理由1：AIと協働できる人材が最も希少だから

データサイエンティストの将来性が高い最大の理由は、AIと人間の橋渡し役として機能できる、替えの効かない存在だからです。

AIはデータの処理や統計モデルの構築を高速にこなせます。しかし、「そのモデルが出した答えをビジネスでどう使うか」「どのデータを集めるべきか」「施策の優先順位をどうつけるか」という意思決定はAIにはできません。

データサイエンティストの仕事の核心は、データ分析の結果をビジネス改善につなげることです。AIが普及すればするほど、この「つなぎ役」の需要は増えます。

これからもどんどん伸びていくと思います。ただし、生成AIのさらなる進歩に合わせて、これをうまく使いこなす能力が求められるのではないかと思います。
65歳男性：M.Sさん

理由2：デジタル人材の不足が深刻だから

近年、ビッグデータを扱う企業が急増していますが、それを担える人材は追いついていません。

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の「DX白書2023」では、DXを推進するデジタル人材について49.6%の企業が「大幅に不足している」、33.9%が「やや不足している」と回答しています。

約8割の企業がデジタル人材不足を感じており、そのなかでもデータを扱えるデータサイエンティストは特に不足しています。需要に対して供給が追いついていない状態が続いているため、将来性は高いといえます。

実感値としてデータ活用したい企業の数、データ活用の規模は大きくなっているので需要は増えていくと思います。ただしデータ基盤構築の需要に対してデータエンジニアが足りていないので、データサイエンティストにもエンジニアリングスキルが求められると思います。
31歳男性：Hさん

参照元：経済産業省 IPA（独立行政法人情報処理推進機構）

理由3：米国で高年収職種トップを維持しているから

日本のIT市場は、おおよそ5〜10年遅れで米国のトレンドを追う傾向にあります。

米国では、データサイエンティストの平均年収が12〜15万ドル（約1,800〜2,200万円）に達し、Glassdoorの「Best Jobs in America」ランキングで毎年上位にランクインし続けてます。

米国で成熟しつつある職種が日本でも拡大する流れは、クラウドエンジニアやSREなどの職種で既に実証されています。データサイエンティストも同様に、日本での需要拡大は続くと見られます。

理由4：経済産業省が育成に積極的だから

経済産業省は、デジタル人材育成のため「デジタル人材育成プラットフォーム」を提供しています。

デジタル人材育成プラットフォームには、「マナビDX」「マナビDX Quest」「第四次産業革命スキル習得講座」などが含まれます。

国を挙げての人材育成は、逆説的にデータサイエンティストの需要が国家レベルで認められている証拠です。育成を急いでいるということは、それだけ人材が足りていないということです。

参照元：経済産業省 デジタル人材育成プラットフォーム

理由5：求人数が増加し続けているから

実際の転職市場を見ても、データサイエンティスト・データ分析職の求人数は増加傾向にあります。

大手転職サービスでは「データサイエンティスト」の求人が年々増加しており、特にAIプロジェクトを推進する事業会社からの需要が目立ちます。コンサル・IT・金融・製造といった業界を問わず、データを武器にできる人材を獲りにいく動きが続いています。

求人が増えているにも関わらず、データサイエンティストとして即戦力になれる人材は少ないのが現状です。需給ギャップが大きいほど、個人の市場価値は上がります。

データサイエンティストのキャリアパス

「将来性が高い」というのは、単に需要があるだけでなく、自分自身のキャリアが広がっていくかどうかも重要です。データサイエンティストのキャリアパスを見ると、その広がりがよくわかります。

入門〜3年目：データアナリストから入るルート

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、まずデータアナリストやデータエンジニアとしてキャリアをスタートさせるケースが多くなります。

この段階では、SQL・Python・統計の基礎を身につけ、業務データを使った分析レポートの作成やダッシュボードの構築が主な業務です。

TechFrontier（テクフロ）では、未経験から7ヶ月でデータサイエンティスト転職に成功した方や、4ヶ月で社内データ利活用を実現した方など、多くの実績があります。

3〜5年目：専門領域への分岐

経験を積むと、自分の強みや興味に応じて専門領域に進めます。

5年以上：マネジメント職・フリーランスという出口

5年以上のキャリアを積むと、選択肢がさらに広がります。

データサイエンティストは、技術職としてスペシャリストを極める道と、ビジネスとデータの橋渡し役としてマネジメントに進む道の、どちらも選べる職種です。キャリアの出口が多様なことも、将来性の高さを示しています。

活躍するために必要な3つのスキル

将来性を活かすには、適切なスキルを身につける必要があります。データサイエンティストに求められるスキルは大きく3つです。

各スキルの詳細・習得方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

将来性を高めるおすすめ資格5選

「どの資格を取ればいいかわからない」という方向けに、現役データサイエンティストとして実用的な5つに絞りました。

各資格の詳しい説明・選び方・難易度については、以下の記事をご覧ください。

将来性を高めるデータサイエンティストのロードマップ

将来性が高いデータサイエンティストになるための学習ロードマップは、5ステップで進めるのが最短です。

各ステップの具体的な進め方・おすすめ教材については、以下の記事とYouTubeで詳しく解説しています。

データサイエンティストの将来性が高い業界7選

データサイエンティストはあらゆる企業で必要とされていますが、特に将来性が高い業界は以下の7つです。

金融・保険

金融・保険業界は、データサイエンティストの需要が最も高い業界のひとつです。

銀行・証券・保険会社は膨大な顧客データを保有しています。信用スコアリング（ローン審査の自動化）、不正検知（クレジットカード詐欺の検出）、顧客ごとの商品レコメンド、投資ポートフォリオの最適化など、機械学習・データ分析の活用場面が非常に多い業界です。

年収水準も高く、メガバンクや大手保険会社のデータサイエンティストは800万〜1,000万円台の求人が多数あります。金融知識とデータサイエンスを組み合わせると、市場価値がさらに上がります。

インフラ

電力・ガス・水道・交通などのインフラ業界でも、データサイエンティストの将来性は高まっています。

インフラ設備の予知保全（故障が起きる前に検知してメンテナンスする）や、電力需要の予測モデル構築、スマートグリッドの最適化など、大量のセンサーデータを活用する場面が増えています。

インフラ業界は景気の影響を受けにくいため、雇用の安定性が高い点も魅力です。社会インフラを守りながらデータで価値を生み出したい方に向いています。

IT

IT業界は、データサイエンティストの求人数が最も多い業界です。

SaaS企業・プラットフォーマー・Eコマースなど、IT系企業はユーザーの行動ログや購買データを大量に保有しています。レコメンドエンジンの精度改善、ABテストの設計と分析、チャーン（解約）予測モデルの構築など、データサイエンティストが活躍できる場面が豊富です。

IT業界はデータ活用が文化として根付いているため、データサイエンティストの意見が経営判断に反映されやすい環境が多いです。成果が見えやすく、やりがいを感じやすい業界といえます。

官公庁

政府・自治体でも、データサイエンティストの採用が増えています。

デジタル庁の設立以降、行政のDX推進が加速しており、人口統計・税務データ・医療データなどの公共データを活用した政策立案にデータサイエンティストが関わるケースが増えました。特に、オープンデータの整備や行政手続きのデジタル化において、データの専門知識が必要とされています。

民間企業と比べて年収は低めですが、ワークライフバランスが整いやすく、社会貢献度の高い仕事に携われる点が魅力です。官公庁向けのコンサルティング企業を通じて関わる道もあります。

広告

デジタル広告業界は、データサイエンティストの活躍の場が急拡大しています。

クリック率・コンバージョン率の予測モデル、広告ターゲティングの最適化、顧客セグメンテーション、クリエイティブのABテスト分析など、データ分析が直接的に売上に貢献できる環境です。Google・Metaなどのプラットフォームデータを使いこなせる人材は、広告代理店や事業会社のマーケティング部門で高く評価されます。

デジタル広告市場はインターネット広告費の増加とともに拡大しています。データを使って広告効果を最大化するニーズは今後も続きます。

不動産

不動産業界でも、データ活用の波は確実に来ています。

物件価格の予測モデル（エリア・築年数・間取り・駅距離などを使った価格査定の自動化）、顧客の行動ログを使った物件レコメンド、空室率の最適化など、データ分析の応用範囲が広がっています。また、スマートシティ構想に伴うインフラデータの活用も不動産業界との接点を生んでいます。

不動産テック（PropTech）の台頭により、データサイエンティストの需要は急増しています。不動産の知識とデータスキルを掛け合わせると、非常に希少な存在になれます。

コンサルティング

コンサルティング業界は、データサイエンティストの年収が最も高い業界のひとつです。

大手コンサルティングファーム（アクセンチュア・デロイト・McKinseyなど）では、クライアント企業のデータ基盤構築から、分析モデルの実装、経営改善提案まで一貫して担当するデータサイエンティストを積極採用しています。論理的思考力・プレゼンテーション力・データ分析力を組み合わせた人材が特に評価されます。

コンサル×データサイエンスの組み合わせは市場価値が非常に高く、年収1,000万円超えも視野に入ります。ただし、業務強度は高めです。

データサイエンティストの平均年収

将来性を考えるうえで、年収は欠かせない指標です。

各転職サービスの調査をまとめると、データサイエンティストの平均年収は600〜750万円程度です。エンジニア全体の平均（約450〜500万円）と比べて100〜250万円ほど高い水準です。

経験年数別の年収帯

経験年数	年収の目安
0〜2年（未経験〜ジュニア）	400〜550万円
3〜5年（ミドル）	600〜800万円
5年以上（シニア・リード）	800〜1,100万円
フリーランス転向後	月60〜100万円（年収換算720〜1,200万円）

上記はあくまで目安です。業界・企業規模・保有スキルによって大きく変わります。

AIスキルを持つデータサイエンティストの年収プレミアム

近年の転職市場では、LLM（大規模言語モデル）・生成AIの活用スキルを持つデータサイエンティストへの需要が急増してます。

統計モデルだけでなく、AIツールを業務に組み込んで成果を出せる人材は希少なため、1,000万円を超えるオファーも珍しくなくなっています。

「将来性が高い＝年収が上がり続ける職種」という意味でも、データサイエンティストは有力な選択肢です。

将来性あるデータサイエンティストになるには

データサイエンティストの将来性は高く、AIの進化とともに需要はさらに拡大します。

ただし、スキルを正しく身につけなければ、その将来性を活かすことはできません。

独学で始めると2〜3年かかるケースも多く、途中で挫折してしまう方も少なくありません。正しい順序で、実践を通じて学ぶことが最短ルートです。

そこでおすすめなのが、TechFrontier（テクフロ）です。

「将来性があるデータサイエンティストになりたい」という方は、下記公式LINEで無料プレゼントを受け取りつつ、詳細をご確認ください。

よくある質問（FAQ）

データサイエンティストは10年後もある仕事ですか？

10年後もデータサイエンティストの需要はあります。むしろ拡大すると考えられています。

理由は、企業のデータ量は今後も増え続けるからです。データが増えるほど、それを分析して価値に変える人材の需要も増えます。AIの進化でデータ処理は自動化されていきますが、「どのデータを使って何を判断するか」という意思決定はAIにはできません。

ただし、「AIを使えないデータサイエンティスト」は市場価値が下がります。AIと協働できるスキルを継続的に更新していくことが、10年後も活躍するための鍵です。

文系・未経験でもデータサイエンティストの将来性を活かせますか？

はい、文系・未経験からでもデータサイエンティストになれます。

データサイエンティストに必要なのは、数学の才能よりも「データからビジネス課題を解決する思考力」です。文系出身者は、ビジネス力（課題発見・コミュニケーション・提案力）という強みを活かしやすいため、実務では武器になります。

TechFrontier（テクフロ）でも、文系・未経験からデータサイエンティスト転職に成功した受講生が多数います。

AIエンジニアとデータサイエンティスト、どちらが将来性が高いですか？

どちらも将来性は高いですが、目指す方向性によって向き不向きがあります。

	AIエンジニア	データサイエンティスト
主な仕事	AIシステムの開発・実装	データ分析・ビジネス改善
必要スキル	プログラミング・機械学習・MLOps	統計・機械学習・ビジネス
向いている人	技術を深掘りしたい人	ビジネスとデータを繋げたい人
平均年収	600〜900万円	600〜800万円

どちらか迷う場合は、データサイエンティストから始めてAIエンジニアへのキャリアチェンジを検討するのも一つの方法です。データサイエンティストの知識はAIエンジニアとしての業務にも役立ちます。

40代からでもデータサイエンティストになれますか？

40代からでもデータサイエンティストになれます。むしろ、業界経験のある40代は有利なケースがあります。

企業が求めているのは「データを扱えるだけの人」ではなく、「データを使って業務を改善できる人」です。業界経験・業務知識があれば、「どのデータを使えば課題を解決できるか」という判断力が身についており、これはデータスキルを学んだばかりの若手より強みになります。

データサイエンス未経験から学習を開始した40代後半の方が、6ヶ月でデータサイエンティスト転職に成功した実績があります。（TechFrontier受講生）