データサイエンティストはやめとけ？後悔しない判断基準を現役プロが解説

データサイエンティストを目指したいけれど、ネットで「やめとけ」という声を見て踏み出せずにいる方も少なくないでしょう。

この記事では、「やめとけ」といわれる理由について解説します。

データサイエンティストが「やめとけ」といわれる理由

ここでは、データサイエンティストが「やめとけ」といわれる理由を解説します。

スキル習得の難しさと継続学習の負担

習得すべきスキルの広さと、技術進化のスピードが負担になる場合があります。統計学・機械学習・プログラミング・ビジネス理解を同時に身につける必要があり、現役のプロでさえ継続学習が欠かせません。

書籍・オンラインコース・セミナーへの投資も求められます。この終わりのない学習の重さが、「やめとけ」といわれる理由の一つです。

業務の多くが地味な作業になりがち

実務の大半は、華やかなAI開発ではなくデータの前処理・クレンジングです。「毎日がExcelとの格闘」と表現する現役データサイエンティストもいるほど、地道な工程が分析品質の根幹を支えています。

思っていた仕事と違ったという後悔のほとんどは、この実務イメージのギャップから生まれます。

責任の重さと精神的なプレッシャー

分析結果が経営判断に直結するため、精度や解釈の妥当性にビジネスの成否がかかります。責任が重い一方で、社内にデータサイエンティストが1人しかいない・部署が立ち上がったばかりといった環境では、相談できる相手もいません。

こうした精神的なプレッシャーは、心の消耗につながる可能性があります。

AIによる代替リスクへの漠然とした不安

「AIが進化したら仕事がなくなるのでは」という不安も、「やめとけ」という声を大きくしています。生成AIの登場で基礎的なデータ分析は専門家以外でもこなせるようになりつつあるのは事実です。

ただし、AIが自動化できる業務と人間の判断が不可欠な業務には明確な差があります。

実務経験の積み重ねに時間がかかる

高収入の可能性がある一方、スキルが市場価値に結びつくまでには時間がかかります。30代の平均年収は約500～700万円ですが、この水準に達するには相応の実務経験の積み重ねが必要です。

すぐに高収入を得られるはずという期待が高すぎると、現実との落差から後悔が生まれやすくなります。

AIでデータサイエンティストの仕事はなくなる？

一部の業務はAIに代替されるが、職業そのものがなくなる可能性は低いとされています。

生成AIの普及で基礎的な集計やグラフ作成は専門家以外でもこなせるようになっていますが、AIはあくまでも与えられたデータをもとに処理するツールです。どんな問いを立てるか、分析結果をビジネス判断にどう落とし込むか、倫理的な判断や説明責任をどう果たすかといった業務に関しては人間が実施しなければなりません。

一般社団法人データサイエンティスト協会の「2023年データサイエンティストの就労意識アンケート」によれば、会員の8割が将来性を感じると回答しています。DX推進による企業のデータ活用需要も拡大傾向にあり、データを正しく扱いビジネスに活かせる専門家への需要は増しています。

AIの進化はデータサイエンティストの仕事を奪うのではなく、求められるスキルの中身を変化させるというのが正しい解釈でしょう。

AI時代に生き残るデータサイエンティストの特徴

ここでは、AI時代に生き残るデータサイエンティストの特徴を解説します。

ビジネス課題とデータを橋渡しできる人材

データを分析する人ではなく、データでビジネスを動かす人が、AI時代に求められる姿です。売上が前月比10%下落しているとき、原因が顧客の離脱なのか単価の低下なのかを仮説として立て、検証するためのデータ設計ができるといった業務はAIには代替できません。

分析結果を経営層に伝え、実際の意思決定を動かす力も含めた、橋渡しの役割をできる人が重宝されます。

最新技術をアップデートし続ける学習習慣がある人材

継続的な学習習慣を持つ人材は、技術が変化するたびに市場価値を高めるチャンスを得られます。30代の年収は500～700万円と全職種平均を大きく上回り、スキルレベルが上がるほど年収は上昇する傾向があります。

学び続けることを楽しめるかどうかは、長期的なキャリアを左右する重要な資質です。

チームや経営層と連携できるコミュニケーション力がある人材

精度の高い分析モデルも、結果を正しく伝えられなければビジネスへの貢献にはつながりません。エンジニア・マーケター・経営層など異なるバックグラウンドの人々と協働する場面が多く、専門用語を使わずに分析の意味と価値を伝える言語化能力が求められます。

技術力と対人スキルの両立が、AI時代に必要とされています。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、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。

数字やデータを見て「なぜ？」と問い続けられる人

データを見て「なぜこの数字になっているのか」と問い続けられる好奇心がある人は向いています。仮説を立て、検証するプロセスを繰り返すことに面白みを感じられるかどうかがポイントです。

数学や統計は後から習得できますが、好奇心を持って業務に臨む姿勢は学習のあらゆる段階で活きる資質です。

地道な作業を継続できる粘り強さがある人

正確さへのこだわりを持ち、細部まで丁寧に取り組める人が現場で評価されます。分析業務の8割は泥臭い作業といわれています。ビジネス課題への関心が薄く、高度な技術を使いたいだけの人は事業会社では価値を出しにくい可能性があります。

地道な工程を「品質向上のため」と前向きに捉えられる粘り強さが必要です。

分析結果をわかりやすく伝えることに面白みを感じる人

複雑な分析を、専門知識を持たない相手にも伝わる形に翻訳する力が求められます。グラフや図表を使った可視化、口頭でのプレゼンテーション、文書によるレポーティングなど、伝える手段は多岐にわたります。

技術を持ちながら、人を動かす力も発揮したいといった人が必要とされています。

KADOKAWAドワンゴ情報工科学院で学ぶメリット

KADOKAWAドワンゴ情報工科学院で学ぶメリットをご紹介します。

現役エンジニア講師によるリアルな現場感覚の習得

AIで仕事はなくなるのか、現場で本当に評価されるスキルとは何かといった問いに、実務経験を持つ講師が直接答えられる環境が整っています。

各業界の第一線で活躍する現役エンジニアが指導にあたるため、教科書の知識にとどまらず今の現場で何が求められているかを学ぶことができます。独学やオンラインスクールでは得難い場が用意されています。

企業との産学協同プロジェクトで実務経験を積める

在学中から企業とのプロジェクトに参加できるのが、本学院の強みです。座学で得た知識を実際のプロジェクトで試し、フィードバックを受けながら改善するサイクルを繰り返します。

実務と理想のギャップという後悔パターンを、入学後の早い段階で解消できます。プロジェクトへの参加実績はそのままポートフォリオとなり、就職活動では有利に働きます。

東証プライム上場KADOKAWAグループという安心感

運営するバンタンはKADOKAWA（東証プライム上場）のグループ会社です。長年のクリエイター教育実績と組織的な安定性も、安心して学ぶうえでは重要になります。

また、東京・大阪・名古屋・福岡・札幌の5都市に校舎を展開しており、地方在住の方にもアクセスしやすい環境です。

データサイエンティストに関するよくある質問

最後に、よくある質問にお答えします。

文系・数学が苦手でもデータサイエンティストになれますか？

現時点での得意・不得意より、苦手を克服しようとする継続意欲があるかどうかが重要です。文系出身のデータサイエンティストは珍しくありませんが、統計学などの数学的素養はデータサイエンスの根幹となります。体系的に学べるカリキュラムと、つまずいたときに頼れる講師が身近にいる環境を選ぶことが近道です。

AIが進化しても、今からデータサイエンティストを目指す意味はありますか？

十分にあります。AIの進化は仕事をなくすのではなく、求められるスキルの中身を変化させるものです。仮説設計・経営層への提言など人間の判断が欠かせない領域の重要性はむしろ高まっています。

データサイエンティストはどのくらいの期間で目指せますか？

独学では最低半年〜1年程度かかることが多く、挫折リスクも高くなります。専門学校・専門校では2〜3年かけて体系的に学べる分、スキルの定着と即戦力化において有利に働く傾向があります。