データサイエンティストは後悔する？「やめとけ」と言われる理由と、後悔しない人の条件を現役が解説

といった疑問を抱える方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストは比較的新しい職業のため、実態が分かりづらく、「後悔するぞ」「やめとけ」といった噂がひとり歩きしています。

本記事では、データサイエンティストが後悔すると言われる理由や転職するメリット、向き不向き、そして後悔しないための条件まで、現役の視点で解説します。

データサイエンティストが「後悔・やめとけ」と言われる5つの理由

まずは、データサイエンティストが「後悔する」「やめとけ」と言われる理由から見ていきましょう。

正直にお伝えすると、たしかにしんどい面はあります。主な理由は、次の6つです。

理由1：地道なデータの前処理が業務の大半を占めるから

1つ目の理由は、地道なデータの前処理が業務の大半を占めるからです。

データサイエンティストと聞くと、華やかな機械学習モデルを組み立てる姿を想像するかもしれません。しかし実際の業務は、欠けたデータを補ったり、表記のゆれを整えたりする「前処理」に多くの時間を費やします。

華やかなイメージとの落差から、日々の業務に物足りなさを感じてしまう方もいます。

理由2：思い描いた仕事内容とのギャップが大きいから

2つ目の理由は、思い描いた仕事内容とのギャップが大きいからです。

求人票には「機械学習を活用した高度な分析」と書かれていても、入社してみると、実際は単純な集計作業や、他部署から依頼される数字のまとめが中心というケースもあります。

華やかな分析業務だけを期待していると、こうした現実との差に「聞いていた話と違う」と後悔しがちです。転職前に、具体的な業務内容まで確認しておく姿勢が大切です。

理由3：常に新しい技術を学び続ける必要があるから

3つ目の理由は、常に新しい技術を学び続ける必要があるからです。

データサイエンスやAIの分野は、技術の移り変わりがとても速い世界です。数年前に主流だった手法が古くなり、新しいツールや考え方が次々と登場します。

理由4：必要なスキルセットが多いから

4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は、大きく分けて次の3つの力が求められます。

これらを一通り習得するには、独学だと2年以上かかると言われています。学ぶ範囲が広く、途中で挫折してしまう方も少なくありません。それが「大変すぎてやめとけ」と噂される一因です。

必要なスキルの詳細は、以下の記事でくわしく解説しています。

理由5：裁量と責任が大きくプレッシャーがかかるから

5つ目の理由は、裁量と責任が大きくプレッシャーがかかるからです。

データサイエンティストは、経営状況の分析から予測、方向性の提案まで担うため、会社の意思決定に大きな影響を与えます。裁量が大きくやりがいもある一方で、その分だけ責任も重い仕事です。

また、データサイエンティストは各企業に数名いれば足りるとされる職種のため、社内に同じ立場で相談できる人が少なく、悩みを抱え込みやすい点も、しんどさにつながります。

理由6：AIの発達で将来性が不安視されるから

6つ目の理由は、AIの発達で将来性が不安視されるからです。

生成AIの進化を見て、「データサイエンティストの仕事もAIに奪われるのではないか」と不安に思う方もいるでしょう。

データサイエンティストを目指す3つのメリット

ここまで「後悔・やめとけ」の理由を紹介しましたが、データサイエンティストには、それを上回る魅力もあります。

市場価値が高く、将来の職に悩まなくなる

1つ目のメリットは、市場価値が高く、将来の職に悩まなくなる点です。

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調査」では、会員の約8割が将来性を感じていると回答しています。身につけたスキルはほとんどの職種で応用できるため、キャリアの選択肢が広がります。

データサイエンスそのものだけでなく、関連スキルが現在の業務にも活かせると思ったからです。
65歳男性：M.Sさん

経営に近い上流工程に関われる

2つ目のメリットは、経営に近い上流工程に関われる点です。

データサイエンティストは、経営層と直接やり取りしながら、事業の意思決定に関わる分析を担います。単なる作業ではなく、会社の方向性を左右する仕事に携われるため、大きなやりがいと成長を得られます。金融・製造・医療など、業界を問わず活躍できる点も魅力です。

高い年収を目指せる

3つ目のメリットは、高い年収を目指せる点です。

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約611万円です。国税庁の調査による日本の平均年収478万円と比べても、高い水準にあります。（参照：職業情報提供サイトjobtag 厚生労働省／令和6年分 民間給与実態統計調査 国税庁）

求人媒体では年収800万円以上を提示する企業も多く、スキルと実績を積めば、さらに上を狙えます。

目指す理由は「専門性を高めて人の役に立ちたい」というキャリアの軸に最もマッチするからです。需要が高く、スキルを高めれば高報酬で、働く時間や場所に縛られない働き方ができると思っています。
31歳男性：Hさん

場所や時間に縛られず働ける

4つ目のメリットは、場所や時間に縛られず働ける点です。

データサイエンティストは、パソコン1台あれば仕事が進められます。リモートワークとの相性も抜群です。フリーランスとして独立する道もあり、働き方の自由度が高い点は大きな魅力です。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

「後悔」を避けるうえで大切なのが、自分に向いているかどうかを知っておく点です。まずは、向いていない人の特徴から見ていきましょう。

地道で細かい作業が苦手な人

地道で細かい作業が苦手な人は、データサイエンティストに向いていない傾向があります。

先ほどお伝えしたとおり、実際の業務は前処理などの地道な作業が大半を占めます。派手な仕事だけを求めていると、日々の業務がつらく感じてしまうでしょう。

数字や統計に興味を持てない人

数字や統計に興味を持てない人も、データサイエンティストには向いていません。

データサイエンティストは、統計や数字と向き合うのが仕事の中心です。ここに関心を持てないと、「仕事をしていてもつまらない」と感じ、後悔につながります。

後悔するのは、その先に目指すべき目標があるからです。目標もなくネームバリューに釣られただけだと、後悔するのは確実だと思います。
29歳男性：U.Tさん

学び続けるのが苦痛な人

学び続けるのが苦痛な人も、向いていない傾向があります。

技術の移り変わりが速いため、転職した後も学習は続きます。新しい知識を取り入れるのを楽しめないと、長く続けるのがしんどくなってしまうでしょう。

周囲と協力しながら進めるのが苦手な人

周囲と協力しながら進めるのが苦手な人も、データサイエンティストには向いていません。

分析結果は、経営層や他部署に分かりやすく伝えて、はじめて価値を持ちます。ひとりで黙々と作業したいタイプの方は、説明や連携の場面で負担を感じやすいでしょう。

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紹介します。次に当てはまる方は、後悔せず活躍できる可能性が高いです。

最新の情報・技術に敏感な人

最新の情報や技術に敏感な人は、データサイエンティストに向いています。

新しいツールや手法を「面白そう」と感じて自分から取り入れられる方は、技術の移り変わりが速い環境をむしろ楽しめます。学び続ける必要性も、負担ではなく強みに変わるはずです。

論理的に物事を考えられる人

論理的に物事を考えられる人も、データサイエンティストに向いています。

データをもとに「なぜこの結果になったのか」を筋道立てて考え、根拠を持って説明する力は、この仕事の土台です。課題を分解して考えるのが得意な方は、活躍しやすいでしょう。

数字やデータの分析が好きな人

数字やデータの分析が好きな人は、データサイエンティストに向いています。

「このデータから何が読み取れるだろう」と考えるのを楽しめる方なら、地道な作業も前向きに取り組めるはずです。なお、必要な数学は統計の基礎レベルからで、文系出身から活躍している方も多くいます。

地道な作業をコツコツ続けられる人

地道な作業をコツコツ続けられる人も、データサイエンティストに向いています。

前処理をはじめ、成果がすぐには見えにくい作業も多い仕事です。目の前の一つひとつを着実に積み上げられる方は、周囲から信頼され、着実に成果を出していけます。

データサイエンティストで後悔しないための3つのポイント

ここまで読んで、「自分は後悔しないだろうか」と気になった方もいるでしょう。ここでは、後悔する人としない人の違いを、受講生の声もまじえてお伝えします。

ポイント1：目的・キャリアビジョンを明確にする

1つ目のポイントは、目的・キャリアビジョンを明確にする点です。

先ほど紹介した受講生U.Tさんの声が、後悔の本質を言い当てています。後悔するかどうかを分けるのは、職業そのものではなく「目的があるかどうか」です。

「年収が高そう」「かっこよさそう」といったイメージだけで飛び込むと、地道な現実とのギャップで後悔します。逆に、「データで課題を解決して人の役に立ちたい」といった目的が定まっていれば、多少の大変さは乗り越えられます。

ポイント2：資格より「実践で使えるスキル」を身につける

2つ目のポイントは、資格より「実践で使えるスキル」を身につける点です。

現場では、資格の有無よりも「実際に手を動かして成果を出せるか」が評価されます。学習だけで終わらせず、実践を通してスキルを定着させる学び方が、後悔しない近道です。

そんな方には、Tech Frontier（テクフロ）がおすすめです。テクフロは、一般的なスクールが「学習8割・実践2割」であるのに対し、「実践8割・学習2割」の比率で進める、実践中心のデータサイエンススクールです。

実践を通してスキルが定着するため、転職はもちろん、転職後の現場でも活躍できます。

ポイント3：AIを前提にキャリアを設計する

3つ目のポイントは、AIを前提にキャリアを設計する点です。

「AIに仕事を奪われるのでは」という不安への答えが、ここにあります。AIが得意なのは、データの集計や前処理までです。一方で、課題を見つけて改善策を提案するビジネス力は、これからも人が担う領域です。

むしろ、AIを使いこなして分析を効率化できるデータサイエンティストの価値は、今後さらに高まります。AIに任せる部分と人が担う部分を見極めてキャリアを設計すれば、将来性への不安は解消できます。

「後悔せずデータサイエンティストを目指したい」という方は、ぜひ以下の公式LINEから案内を受け取ってください。

データサイエンティストで後悔する人は少ない

データサイエンティストは、たしかに前処理の地道さや学び続ける大変さなど、しんどい面もあります。しかし、市場価値の高さ・年収・自由な働き方といったメリットも大きく、目的を持って進めば、後悔する人は決して多くありません。

大切なのは、イメージだけで飛び込むのではなく、目的を明確にし、実践で使えるスキルを身につける点です。この2つを押さえれば、噂に振り回されず、自信を持って一歩を踏み出せます。

「本気でデータサイエンティストを目指したい」という方は、ぜひ以下の公式LINEにご登録ください。

データサイエンティストの後悔に関するよくある質問

最後に、データサイエンティストの後悔に関するよくある質問に回答します。

未経験からでも後悔せずになれますか？

なれます。大切なのは、目的を明確にして、正しい順番で学習を進める点です。イメージだけで飛び込まず、仕事内容を理解したうえで目指せば、未経験からでも後悔せずに転職できます。

文系でもデータサイエンティストになれますか？

なれます。必要な数学は統計の基礎からで、文系出身から活躍している方も多くいます。文系か理系かよりも、数字やデータと向き合うのを楽しめるかどうかが大切です。

データサイエンティストの年収はどのくらいですか？

厚生労働省のjobtagでは平均約611万円で、日本の平均年収を上回ります。経験を積めば年収800万円以上、フリーランスならさらに高い報酬も現実的です。将来性の詳細は、以下の記事でくわしく解説しています。

未経験からどのくらいで転職できますか？

独学の場合は2年以上かかると言われますが、実践中心のスクールを活用すれば、半年〜1年ほどで転職を目指せます。学習の進め方によって、必要な期間は大きく変わります。