データサイエンティスト

大量のデータを分析し、ビジネスの判断材料にする

最終更新日：2026/10/03　編集：天職タイプ診断編集部（作り方とデータ）

「調べる・考える」要素が目立つ仕事

データサイエンティストはどんな仕事？

大量のデータを集めて分析し、ビジネスの判断に使える示唆にまとめる仕事です。データを整理して統計や機械学習の手法で分析し、結果をグラフや資料にして報告します。事業会社やコンサルティング会社、IT企業などで、企画や営業と連携して進めます。扱うデータは、売上や購買履歴、Webのアクセスなど会社や分野によりさまざまです。

やりがい

分析の結果が経営や施策の判断に生かされ、成果に結びついた時に大きな手応えがあります。新しい発見を数字で示せる面白さもあります。また、分析の力は、さまざまな業界で必要とされる専門性です。

データサイエンティストの1日の流れ（例）

9:30出社し、依頼された課題の確認
10:00データを集め、欠けや誤りを整理
12:30昼休み
13:30統計の手法やプログラムで分析
15:30結果を図表にまとめ、資料を作成
17:00依頼者に結果を説明し、意見を聞く

一例です。職場や担当、勤務形態によって大きく変わります。

データサイエンティストの年収・求人のデータ

この仕事は、国の賃金統計（賃金構造基本統計調査）にぴったり当てはまる職種がないため、年収の目安は載せていません。

転職市場の求人倍率：12.04倍（エンジニア（IT・通信））　転職希望者1人あたりの求人数。doda転職求人倍率レポート（職種別）、2026年8月

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データサイエンティストはきつい？大変なところ

きついのは、データの準備の地道さと、結果を伝える難しさです。分析の前に、データの欠けや形式の違いを整える作業に多くの時間を使い、華やかなイメージとのギャップを感じる人もいます。分析がうまくいっても、有用な結果が出るとは限らず、期待に届かないこともあります。結果は専門用語を使わず、相手に伝わる形で説明する必要があります。統計やプログラミング、業界の知識など学ぶ範囲が広く、勉強は続きます。対処は、分析の目的を最初に相手と確認すること、整理の手順を自動化すること、図で分かりやすく見せる工夫です。会社によって、求められる範囲が大きく違うので、確認すると安心です。

データサイエンティストに向いてる人・向いてない人

向いている人

何事にも、数字やデータから、傾向やヒントを探るのが好きな人
分析した結果を、相手にわかりやすく伝えたいと思う人
自分なりに、新しい手法を、学び続けることを楽しめる人

向いていないかもしれない人

地道なデータ整理の作業に魅力を感じにくい人は、疲れるかもしれません。
分かりやすく説明する作業を面倒に感じる人は、悩むかもしれません。
思うような結果が出ないことに落ち込みやすい人は、つらいかもしれません。

この仕事は、どんな興味と相性がいい？

つくる・動かす59
調べる・考える71
表現する43
人を支える51
人を動かす55
整える・管理する43

厚生労働省 job tag の「職業興味」データをもとにしています。その職業で働く人に、仕事の特徴を一般論として尋ねた調査から算出された値（1〜5）を、0〜100に換算して表示しています。上のチップや「相性のいいタイプ」は、この値そのものではなく、データに含まれる320職業の平均と比べて目立つ要素で決めています。

データサイエンティストに未経験から転職するには

必須の資格はなく、統計や情報を学んだ人が多く、未経験から直接入れる求人は多くありません。統計やプログラミングの基礎を学び、データ分析の補助や関連職から経験を積む流れが一般的です。統計検定などを学習の目安にする人もいます。統計やプログラミングは独学や講座でも学べるので、まず触れてみるのも手です。

役立つスキル・経験：統計に関する基礎知識／プログラミングの力／分析結果を伝える力

キャリアの広がり

最初はデータの整理や、先輩の分析の補助から始め、経験を積んで分析の設計や報告を任されるようになります。機械学習や統計、特定の業界の分析など、専門を深める人もいます。分析のチームをまとめるリーダーや、データを活用した企画に関わる立場に進む人もいます。データエンジニアなど周辺の職種へ広げる人もいます。業界が変わっても、経験を生かして働く人もいます。

データサイエンティストについてよくある質問

30代未経験でもデータサイエンティストになれますか？: 未経験から直接入る求人は多くありません。30代からの挑戦もあるので、分析の成果物を示せると安心です。
資格は必要ですか？: 必須の資格はありません。資格より、実際にデータを分析した経験や、結果をどう伝えたかが見られやすいようです。
文系でも大丈夫ですか？: 文系出身の人もいます。統計やプログラミングは学べますが、学ぶ量は多めです。業界の知識や課題を整理する力が、活躍の助けになる場面もあります。

この仕事と相性のいいタイプ

データサイエンティストでほかの仕事と比べてとくに目立つ「調べる・考える」要素に、いちばん興味が強いタイプです。

ひとり × 安定職人肌の探究者ひとり × 挑戦開拓者肌の探究者チーム × 安定縁の下の探究者チーム × 挑戦旗振り役の探究者

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