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方も多い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。
はやたす実際にスクール運営してきた立場からはっきり言うと、向いている人にとっては将来性がずば抜けて高い職種であり、向いていない人にとっては確かにきつい職種です。
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言われる5つの理由
- やめた方がいい人・やるべき人の判断基準
- データサイエンティストになる3つのメリット
- 向いている人の特徴
- 目指す際のロードマップ
先に結論をお伝えすると、「やめとけ」と言われる理由の多くは、職種ではなく職場の問題です。分析結果が使われない、相談相手がいない、役割が曖昧なまま任される。どれも配属先で変わります。
本記事では、やめとけと言われる7つの理由を整理したうえで、職種の問題と職場の問題をどう見分けるかまで解説します。
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
- 最新情報のキャッチが必要だから
- 責任感が大きいから
- 相談できる人が社内に少ないから
- AIに代替される可能性があるから
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。
- データサイエンス力：統計・機械学習・分析手法の知識
- データエンジニアリング力：Python・SQL・データ基盤の構築スキル
- ビジネス力：課題定義・提案・コミュニケーション能力
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、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。
- 新しい機械学習フレームワーク・ライブラリのアップデート
- 生成AIの業務活用事例
- データ分析ツール（BIツール等）の新機能
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します。「データを見ると、A施策よりB施策のほうが売上改善に効果的」と提言すれば、億単位の予算決定に影響するケースも実際にあります。
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ません。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です。
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。
業務の大半が地味なデータ前処理だから
データサイエンティストと聞いて、機械学習のモデルを作る仕事を想像する方は多いはずです。ところが実際の業務では、データを整える前処理に時間の大半を使います。
欠損している値をどう埋めるか、表記のゆれをどう揃えるか、重複した行をどう扱うか。分析に取りかかる前に、地道な作業が待っています。
はやたす僕自身、仕事で使う時間がいちばん長いのは前処理です。華やかな分析をしている時間より、Pandasでデータを整えている時間のほうが圧倒的に多いと感じています。
華やかな仕事を期待して入ると、想像との差に戸惑います。「やめとけ」と言われる理由のひとつです。
経営層との期待値にずれがあるから
「AIを入れれば売上が2倍になる」と考えている経営層は、いまだに少なくありません。データ分析は魔法ではないので、そうした期待には応えられません。
期待値がずれたまま案件が始まると、成果を出しても評価されにくくなります。分析で何ができて何ができないかを、着手前にすり合わせる。負担を減らすには、最初のすり合わせが欠かせません。
実際に転職した方が後悔しているのかは、別記事で受講生の声とあわせて整理しました。
「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、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ましたが、向いていない人には明確な共通点がありました。
| 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」人 | データをいじる作業が苦にならない人 |
| 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 | 新しい知識を学び続けるのがむしろ楽しい人 |
| 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場面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。
はやたすやるべき人に該当する方は、以下の無料プレゼントを受け取ると、1年前後でデータサイエンティスト転職が実現できます。
判断に迷う方のために、当てはまるかどうかを行動レベルで整理しました。
| やめたほうがいい人 | 続けられる人 |
|---|---|
| 華やかなAI開発だけをやりたい | 地味な前処理も仕事の一部だと割り切れる |
| 技術だけを磨いていたい | 分析結果を人に説明するところまで含めて楽しめる |
| 正解が決まっている仕事がしたい | 答えのない問いに向き合える |
| 学習を一度で終わらせたい | 手法が変わる前提で学び続けられる |
左側に多く当てはまったからといって、目指せないわけではありません。実際に手を動かしてみると、印象が変わる方が多いからです。
前処理を地味だと感じるかどうかは、1回やってみないと分かりません。判断する前に、無料で使えるデータで一度分析してみてください。
「やめとけ」は職種の問題か、職場の問題か
やめとけと言われる理由を7つ挙げました。ただし、やめとけと言われる原因の多くは、データサイエンティストの職種ではなく、配属された職場にあります。
同じ職種でも、環境が変われば働き方はまったく違うもの。転職先を選ぶときに見分けられるよう、職場側の問題を3つ挙げます。
分析結果が意思決定に使われない
何週間もかけて分析したのに、報告して終わり。次の施策には反映されない。データ活用に本気でない会社では珍しくありません。
成果が見えない状態が続くと、やりがいを失います。分析が意思決定につながるかどうかは、職種ではなく会社の姿勢で決まります。
一人で任されて相談相手がいない
データサイエンティストが社内に1人しかいない会社では、手法の選び方を相談できません。自分の判断が正しいのかも確かめられません。
成長の面でも不利です。未経験から入るなら、先輩がいる環境を選んでください。
求められる役割が曖昧なまま配属される
データサイエンティストとして採用されたのに、実際はデータ基盤の構築を任される。あるいは営業資料用の集計ばかり頼まれる。求人票と業務内容が食い違うケースです。
会社側が、データサイエンティストに何をしてほしいかを固めきれていない状態で採用しているために起こります。
求人票と面接で確認したい項目
職場側の問題は、応募する前にある程度は見分けられます。次の4点を確認してください。
- データ分析の担当者が社内に何人いるか
- 過去の分析が、どの施策につながったか
- 入社後の3ヶ月で何を任される予定か
- 分析基盤は整っているか、ゼロから作るのか
面接で聞きにくいと感じるかもしれません。ただ、入社後に後悔するより先に確認したほうが、お互いにとって良い結果です。
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、データサイエンティストの特徴です。
（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も独立できます。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点は、大きな魅力です。
はやたすテクフロ受講生からも「在宅ワークで家族と過ごす時間が増えた」「家族旅行の回数を増やせた」と声が届いています。
市場価値が上がり、業界を選ばず働ける
データを扱うスキルは、特定の業界に閉じません。小売でも金融でも製造でも、数字を見て判断する仕事は共通しています。
年収の面でも差が出ています。厚生労働省の職業情報提供サイト jobtag によると、データサイエンティストの平均年収は611.9万円です。国税庁の調査による給与所得者全体の平均が478万円なので、130万円ほど高い水準にあります。
出典: 厚生労働省 職業情報提供サイト jobtag「データサイエンティスト」（令和7年賃金構造基本統計調査にもとづく）
業界を移っても通用するスキルが身につく。長い目で見たときに、大きな安心材料です。
データサイエンティストに向いている人の特徴
続いて、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。
- 情報収集が得意な人
- 数学や分析が得意な人
- 論理的に思考できる人
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、データサイエンティストとして伸びやすいです。
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。
- 高校数学・統計学
- 線形代数・微分積分
- 確率論・最適化理論
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。大切なのは数学の完璧さではなく、数字を根拠に考える習慣です。
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」と進みます。求められるのは、感覚や思いつきではなく「なぜ分析するのか」「出た数字は何を意味するのか」を筋道立てて説明できる力です。
地道な作業をコツコツ続けられる人
前処理のように、成果がすぐには見えない作業が続きます。手を止めずに進められる方は向いています。
逆に言えば、派手さより着実さを評価される仕事です。目立つ成果を毎日求められるわけではありません。
人に説明するのが苦にならない人
分析した結果は、数字が読めない相手にも伝えなければいけません。専門用語を使わずに説明できるかどうかで、評価は大きく変わります。
技術力が同じなら、説明できる人のほうが重宝されるでしょう。コミュニケーションが得意でなくても、順を追って話す練習をすれば身につきます。
データサイエンティストに向いていない人の特徴
向いている人がいる以上、向いていない人もいます。3つ挙げますが、当てはまっても対処できる範囲です。
手を動かす前に完璧な理解を求める人
統計の理論をすべて理解してから分析を始める進め方では、前に進みません。実務では、動かしながら理解を深めていきます。
分からない部分を残したまま進む形に抵抗がある方は、最初につらく感じるでしょう。ただし進め方の問題なので、意識すれば変えられます。
学び続ける負担を重く感じる人
手法もツールも数年で入れ替わります。5年前に覚えた方法が、いまは使われていない場合もあります。
資格を取って終わりにしたい方には、負担が大きい職種です。逆に、新しい技術に触れるのが楽しい方には向いています。
数字より感覚で判断したい人
経験や勘で決めるほうが速い場面はあります。ただしデータサイエンティストの仕事は、感覚で決めていた判断を数字で裏づける仕事です。
数字で示す作業を面倒だと感じる方には、向いていません。
はやたす3つとも当てはまった方でも、諦める必要はありません。僕が見てきた受講生のなかにも、最初は同じ状態から始めて転職まで進んだ方が何人もいます。適性より、続けられるかどうかのほうが結果を分けます。
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？」と迷うはずです。
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は、そろって正しい順番で学習を進めています。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。
学ぶ範囲が広いと感じた方は、AI時代に不要になったスキルを先に知っておいてください。負担がかなり減ります。
転職までの流れは、9つのステップで整理した動画にまとめました。あわせてご覧ください。
やめとけと言われる理由を振り返ると、スキルの幅広さも、学び続ける負担も、相談相手の不在も、共通点があります。一人で抱えたときに、いちばん重くなる点です。
Tech Frontier（テクフロ）では、現役のデータサイエンティストが学習の順番から転職の準備まで並走します。何が分からないのかを言葉にできない段階の相談も歓迎です。下のリンクから詳細をご覧ください。
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。噂に惑わされずに「自分が向いているかどうか」を正確に判断してください。
「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」と感じる方には、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。
実際に、Python未経験から7ヶ月でデータサイエンティストに転職した受講生の対談があります。やめとけと言われる職種で、未経験からどう進んだのかが分かります。
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・課題解決の経験の面で、むしろ有利です。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。年齢より「学習時間の確保」と「方向性の正しさ」が結果を分けます。
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。
データサイエンティストになって後悔しませんか？
後悔する方に共通するのは、想像していた仕事と実際の業務のギャップです。華やかなモデル開発を期待して入ると、前処理の多さに戸惑います。
逆に、地道な作業も含めて理解したうえで入った方は、長く続けています。事前に業務の中身を知っておくのが、いちばんの対策です。
データサイエンティストの仕事はつまらないと聞きましたが本当ですか？
データを整える作業は、たしかに地味です。ただし整えたデータから傾向が見えて、施策につながった瞬間の手応えは大きいと感じます。
つまらないと感じるかどうかは、分析結果が使われる職場かどうかにも左右されます。職場選びの段階で確認してください。
