データサイエンティストの将来性を解説！今後の需要やキャリアパスも紹介 | レバテックフリーランス
データサイエンティストの将来性を解説！今後の需要やキャリアパスも紹介
ビッグデータやAIの活用が進む近年において、データサイエンティストは需要が拡大している注目の職種です。しかし、AIの進化により「将来的に仕事がなくなるのではないか」といった不安を持つ方もいるかもしれません。この記事では、データサイエンティストの将来性について解説します。
あわせて、データサイエンティストに求められるスキルや知識、活躍し続けるためのポイントなども紹介するので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストの将来性が高い3つの理由
データサイエンティストは今後も需要が高く、将来性がある仕事です。ここでは、データサイエンティストの将来性について解説します。
1.深刻な人材不足の影響で需要が増加している
データサイエンティストの需要が今後も高いと予測される背景に、IT業界の人材不足が挙げられます。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の行った「DX動向2025」によると、DXを推進する人材の量を問う質問に対し、8割以上の企業がデジタル人材不足の問題を抱えていることがわかりました。
58.5%の企業が「大幅に不足している」と回答しているほか、「やや不足している」と回答した企業も26.6%にのぼります。
デジタル化が進むにつれてデータ量や種類も増えていきます。そのため、データを分析し、そこからビジネス上の価値を生み出す能力を求められるデータサイエンティストは、より重宝される人材になっていくでしょう。
さらに近年では、IT業界以外でもデータサイエンスが求められつつあり、製造や金融業などさまざまな業界で採用が増えています。データサイエンティストは技術の発展とともに、今後さまざまな分野で需要が高まる職種といえるでしょう。
参考：DX動向2025｜独立行政法人情報処理推進機構（IPA）
2.ビッグデータの活用に取り組む企業が増加している
IT人材不足に加えて、ビッグデータの活用に取り組む企業の増加もデータサイエンティストの需要増加につながっています。
総務省の実施した「通信利用動向調査」によると、デジタルデータの収集・解析などを行うシステムやサービスを導入した、または導入予定の企業の割合が増加傾向にあることがわかりました。2022年は24%だったのに対し、2023年は28.2%、2024年は29.7%に達しています。
現在は、民間・官公庁を問わずビッグデータを活用するところが増えてきており、そこにはビッグデータを取り扱えるデータサイエンティストの存在が欠かせません。
今後もビッグデータを活用する流れは広まると予想されるため、データサイエンティストの需要は今後も増していくと考えられるでしょう。
3.AI技術の進歩が進んでいる
AI技術の進歩も、データサイエンティストの存在意義を高めています。AI開発の場において学習用データを用意したり、分析させるデータをそろえたりするときに、データサイエンティストの力が必要です。
また、たとえAIが発達したとしても、データから改善策を見出したり、新しいものを生み出したりするには人間の力（＝データサイエンティストの力）が欠かせません。
AIの発達により、データサイエンティストとしての仕事内容は減る可能性はあります。しかし、人間でなければできない仕事があるのも事実です。AIとタッグを組んで互いに共存できる点も、データサイエンティストの将来性が明るい理由です。
「データサイエンティストは将来いらなくなる」といわれる背景
上記で解説したような背景があるにもかかわらず、「データサイエンティストは将来いらなくなる」といわれることがあります。その主な理由は、以下の3点です。
- AIの発達による作業の自動化
- データ分析ツールの普及
- データサイエンティストの専門性の高さ
ここでは、いらなくなるといわれる背景について解説します。
AIの発達による作業の自動化
1つめの理由が、データの収集や前処理、分析や可視化などの作業がAIの発達により自動化されると予測されるためです。実際、AIの能力は日々成長し続けており、複雑なデータをすぐに分析可能なシステムも開発されています。
たとえば、Amazon SageMakerやGoogle Cloud AutoMLなどのプラットフォームを使えば、専門知識がなくても、簡単に機械学習モデルの作成や運用が可能です。
このように、データサイエンティストを必要とする仕事の領域が狭まり需要が減少するとの見方があります。
データ分析ツールの普及
2つめの理由として、データ分析ツールの普及が挙げられます。データ分析や機械学習に関連するツールが普及した場合、データサイエンティスト以外の職種でも分析といった業務を進められるようになります。
たとえば、Amazon SageMakerやGoogle Cloud AutoMLなどを使えば、データ収集から処理、分析、可視化までを簡単にできるのです。
また、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールであるTableauやPower BIを駆使すれば、データの可視化やダッシュボードの作成も、ドラッグアンドドロップするだけで簡単に実現が可能です。
このように、ツールが普及することでデータサイエンティスト以外の職種でも、データに関する作業を行えます。その結果、将来的にデータサイエンティストはいらなくなる、という見方が生まれています。
データサイエンティストの高い専門性
3つめの理由として、データサイエンティストの専門性の高さが挙げられます。データサイエンティストの仕事は、データに関するスキル以外にも、ビジネスやコミュニケーションに関する高度なスキルが必要です。
オールマイティなスキルセットを持つ人材は採用難易度が高く、結果として人件費が高額になる傾向があります。
企業側は高いコストをかけて専門人材を確保する代わりに、AIツールの導入を進めて人件費を抑えようとする可能性もあるでしょう。既存社員にデータ分析業務を分担させ、データサイエンティストに過度に依存しない組織体制を構築することも考えられます。
データサイエンティストは採用のハードルが高いうえに、コストに見合わないと判断される可能性がある点も、将来いらなくなるといわれる理由です。
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストは高い専門性が求められるため、ITエンジニアの中でも高水準の年収を得やすい職種といえるでしょう。ここでは、正社員とフリーランスそれぞれの平均年収について解説します。
正社員の場合
雇用条件やスキルによって変動しますが、正社員の場合の平均年収は約534万円（※1）です。令和6年度の国税庁の調査によると、日本人の平均年収は478万円のため、一般的な会社員の平均年収と比べると高い水準にあることが分かります。
（※1）レバテックの利用者の実績データから算出しました。（2025年12月時点）
フリーランスの場合
フリーランスの場合、平均年収は約837万円（※2）です。
フリーランスは需要の高いスキルや実績がそのまま収入に直結するため、正社員よりも年収が上がる可能性があります。コンサルティング力や、クラウド環境での実務経験など、市場価値の高いスキルを持っているほど、高単価な案件を獲得しやすくなるでしょう。
（※2）レバテックの利用者が参画した案件データから、稼働日数が5日のものに絞って案件単価を算出しました。年収の算出にあたっては、ひと月の案件単価に12ヶ月を乗じています。（2025年12月時点)
データサイエンティストに求められるスキルや知識
データサイエンティストとして活躍したい方に向けて、求められるスキルや知識について解説します。
必要なスキルや知識は、以下の5つです。
- 課題解決力
- コミュニケーションスキル
- プログラミングスキル
- 分析ツールを活用するためのスキル
- 数学や統計学に関する知識
課題解決力
1つめのスキルが、課題解決力です。
データ分析の目的は、あくまで顧客や自社のビジネスにおける具体的な課題を解決し、価値を生み出すことです。そのため、データや分析手法に関する知識以上に、「そもそも何が問題なのか」を見つけ出し、データや分析結果をどのように活用すべきか考える能力が求められます。
具体的には、複雑な問題を整理し、論理的な手順で解決策を導く論理的思考力が土台となります。分析の前段階で、ビジネスの全体像と本質的なニーズを把握し、分析後のアウトプットを戦略に落とし込む力が、データサイエンティストの市場価値を左右するでしょう。
コミュニケーションスキル
2つめが、コミュニケーションスキルです。
データサイエンティストは社内外のさまざまな人と仕事をする機会があるため、業務を遂行し目標を達成するためにはコミュニケーション能力が欠かせません。
たとえば、データ分析の結果を、データサイエンスについて詳しくない顧客にも理解できるようにわかりやすく伝える必要があります。
そのほか、クライアントが抱えるビジネスの課題や要望のヒアリングや、ほかのメンバーとのデータ分析結果の共有、意見交換などでもコミュニケーション能力は必要です。
データサイエンティストとしての業務を円滑に進めるためには、コミュニケーション能力が必須といえるでしょう。
プログラミングスキル
3つめのスキルとして、プログラミングスキルが挙げられます。
データサイエンティストにおけるプログラミングスキルとは、データ収集、処理、モデル構築といった一連の作業を効率的かつ正確に実行するために求められる技術のことです。
データサイエンティストを目指してプログラミング言語を学ぶのであれば、まずはPythonやR言語の習得から始めましょう。
Pythonの勉強方法について詳しく知りたい人は、以下の記事をご覧ください。
Pythonを独学で勉強する方法！おすすめの学習サイト・本を紹介
分析ツールを活用するためのスキル
4つめが、分析ツールを活用するためのスキルです。
大量のデータを扱う現場において、データ分析ツールが導入されているケースもあります。統計モデリングや仮説検定などの統計的手法を理解したり、使用するツールについて理解したりしておけば、データ分析をより効率化できるでしょう。
また、データベースからデータを取り出したり、データをまとめて新たなデータベースを作成したりすることもあります。そのため、データベースを取り扱うときに求められるSQL関連のスキルや知識も必要です。
数学や統計学に関する知識
5つめが、数学や統計学に関する知識です。
データの収集や処理、分析、結果の可視化、ビジネス上の課題の解決などのタスクをこなすためには、数学や統計学の知識が欠かせません。
統計学とは、現状のデータを統計的に分析し未来を予測する学問です。統計を分析するスキルを持っていれば、データの傾向やパターンから意味のあるデータを抽出できます。
データサイエンティストに求められる主な数学・統計学のスキルは、以下の通りです。
- 確率・統計
- 線形代数
- 微分積分
- 分布
- 回帰分析
たずさわるプロジェクトによって使用する手法も変わるため、必要に応じて学ぶようにしましょう。
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストとしての知識を学び、市場価値を高めるには、資格取得がおすすめです。ここでは、データ分析の基礎から応用までを網羅できるおすすめの資格を紹介します。
主な資格は以下の通りです。
- 統計検定
- ビジネス統計スペシャリスト
- 情報処理技術者試験
- データサイエンティスト検定
- ORACLE MASTER
これらの資格を学習の道しるべとすることで、自身のスキルレベルの把握や、キャリアアップにつながるでしょう。
統計検定
統計検定は、日本統計学会が公認する、データサイエンスの基礎である統計学の知識と活用力を評価する検定です。検定は4級から1級まで幅広く用意されているため、自身のレベルに合わせて段階的にチャレンジできます。
データサイエンティストを目指す場合、実務の土台となる知識が問われる2級以上の取得がおすすめです。2級では、大学基礎課程レベルの統計知識が問われるため、データ分析に必要な基本的な考え方を習得している証明になるでしょう。
参考：統計検定｜日本統計学会
ビジネス統計スペシャリスト
ビジネス統計スペシャリストは、統計学の知識をビジネス実務に活用する能力に焦点を当てた資格です。統計検定が理論寄りであるのに対し、こちらはビジネスでの実践的なデータ分析能力を測ります。
この資格を取得すれば、データを分析し、その結果をビジネス課題の解決や意思決定に結びつけるスキルを証明できるでしょう。
参考：ビジネス統計スペシャリスト｜株式会社 オデッセイコミュニケーションズ
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、エンジニアとしての知識と技能が一定水準以上であることを証明する国家試験です。データサイエンティストにおいても、システムやセキュリティ、データベースといったIT全般の基本的な知識は必須です。この資格は、エンジニアとしての基礎力を持っている証明になるでしょう。
より高度な知識や管理能力を証明したい場合は、応用情報技術者試験の取得がおすすめです。将来的にデータサイエンス部門のマネジメント層や、より上流の業務を目指す際に役立ちます。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定（DS検定）は、2021年に開始された比較的新しい検定で、データサイエンティストに必要なスキルを包括的に測ります。
検定では、データサイエンティストに求められる「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つの要素が評価されます。この資格を持てば、データサイエンティストとしての総合的な基礎スキルをアピールできるでしょう。
参考：DS検定® データサイエンティスト検定™｜一般社団法人データサイエンティスト協会
ORACLE MASTER
ORACLE MASTER（オラクルマスター）は、オラクル社が実施する、データベース管理・運用に関するスキルを証明する資格です。
データサイエンティストにとって、膨大なデータベースから必要なデータを効率的に抽出・加工するSQLスキルは必須といえます。ORACLE MASTERは、その基礎となるデータベース操作や、SQLに関する知識の習得に役立つ資格です。最低でも「Bronze」レベルを取得すれば、SQLの基本を理解している証明となるでしょう。
参考：ORACLE MASTER Portal｜Oracle
データサイエンティストにおすすめの資格について詳しく知りたい人は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティスト向け資格20選！難易度や取得の順番について解説
データサイエンティストのキャリアパス
高い専門性と市場価値を持つデータサイエンティストには、将来的に多様なキャリアパスが用意されています。ここでは、例として3つのキャリアパスを紹介します。
専門性を極めるスペシャリストルート
特定の技術や分析領域に特化し、その分野でのスペシャリストを目指すルートです。
このルートでは、最新の機械学習アルゴリズムやディープラーニング、高度な統計解析に関する知識を追求し、それを実装する技術力が要求されます。AIリサーチャーやチーフデータサイエンティスト、機械学習エンジニアといった職種が該当するでしょう。
専門性を磨けば、さらなる年収アップが見込めます。
チームを率いるマネージャー・PdMルート
データサイエンティストとしての実務経験を活かし、組織やプロジェクトを統括・管理する役割を担うルートもあります。
主な職種には、データ戦略マネージャー、データ部門の部長、データ志向のプロダクトマネージャーなどが挙げられます。このルートでは、技術力に加え、卓越したビジネス力や、高いコミュニケーション能力、プロジェクトマネジメント能力が必要になるでしょう。
高単価な案件を狙うフリーランスルート
企業に所属せず、業務委託契約を結んで複数のプロジェクトに携わり、高い報酬を得るフリーランスの選択もあります。
フリーランスは、実力と市場の需要が直接収入に反映されるため、正社員の年収を上回るような高単価案件を狙うことも可能です。
フリーランスの道を歩むためには、即戦力レベルの実務経験や技術力に加え、案件を獲得するための営業力や自己管理能力も必要です。高単価で安定した案件を獲得するためには、フリーランスエージェントのようなサービスをを活用すると良いでしょう。
レバテックフリーランスでは、希望に応じて、IT・Web業界に特化したエージェントが最適な案件をお探しするだけでなく、企業への単価交渉も行います。まずはお気軽にお問い合わせください。
データサイエンティストとして活躍し続けるためのポイント
ここでは、高度なスキルが求められるデータサイエンティストとして、成功するためのポイントを解説します。
スキルのアップデートを続ける
データサイエンティストとして活躍し続けるためには、継続したスキルのアップデートが必要です。データ分析の技術やツールは常に進化しており、第一線で活躍するには自身のスキルを常にアップデートする必要があります。
専門分野や業界の最新動向をインプットする
データサイエンティストは、自身の専門分野や顧客の業界の最新動向などについて学び続ける姿勢が重要です。業界の最新動向を常にキャッチアップすることにより、洞察力のある分析や予測モデルの構築ができるようになります。
インプットを少しでも怠れば、データサイエンティストとして十分なパフォーマンスを発揮できなくなるおそれもあります。
データサイエンティストとして活躍し続けるためには、スキルのアップデートとともに、常に専門分野や業界の動向をキャッチアップする姿勢が必要です。
実務経験を重ねる
データサイエンティストとして活躍するには、データ分析を通じた課題解決といった実務経験を重ねることも重要な要素といえます。そういった経験を積み重ねることで、データサイエンティストとして成功するために必要なスキルが身につくためです。
そのほか実務経験として、クラウド環境での経験を積むこともおすすめです。企業における各種業務用システムをはじめとした基幹システムはクラウド化が進んでいます。
このクラウド型サービスを活用してデータを処理・管理し、分析基盤を構築する技術が、データサイエンティストにも求められているためです。
今後もデータサイエンティストの需要が見込まれる業界は？
データ分析はさまざまな分野で活用されており、データサイエンティストが活躍できる業界は広がっています。ここでは、今後もデータサイエンティストの需要が見込まれる業界について解説します。
IT業界
IT業界は膨大な量のデータが集まるため、データサイエンティストの需要が高まっています。特に、IoTやSaaS、メタバース、APIなどのデータ分析や処理技術が必要なサービスで、需要が増加傾向にあります。
アパレル業界
アパレル業界は、ECの普及に加え、流行の移り変わりが早く在庫管理が難しいという特性から、データサイエンティストの需要が高まっている業界です。EC分野における顧客の閲覧履歴や購入履歴のデータを分析することで、売上アップや在庫管理、コスト削減に貢献します。
インフラ産業
人々の暮らしや産業活動において欠かせない役割を担っているインフラ産業も、データサイエンティストの需要が高まっている業界の1つです。
需要が高まっている大きな理由の一つは、電力・交通・水道などの社会インフラ設備の老朽化と技術者不足という社会的な課題です。この課題に対応するため、大量のセンサーデータや過去の点検記録を分析し、設備の故障時期を予測する取り組みが急務となっています。こうした高度な分析の必要性から、データサイエンティストの需要が高まっているのです。
金融業界・保険業界
金融業界や保険業界は顧客情報を大量に取り扱うため、データ分析や機械学習、AIを活用して業務効率化や顧客満足度向上を図っています。預金取引や融資において、AIで個人の信用リスクを正確に評価できるようになれば、担当者によるチェック作業を大幅に削減できるでしょう。また、不正取引の検知や、顧客一人ひとりに最適化された金融商品の提案にも、データサイエンティストの力が求められます。
※本記事は2025年12月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
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