データサイエンティストとは？仕事内容や年収・必要なスキルや目指し方 | レバテックフリーランス
「手に職をつけてキャリアアップしたくて、データサイエンティストに興味を持った」という方がいるのではないでしょうか。
この記事では、データサイエンティストの役割を紹介します。さらに、具体的な業務内容や向いている人の特徴も紹介します。エンジニアやそのほかの職種から目指す方法、習得すべきスキルも解説するので、データサイエンティストの仕事に興味がある方はぜひご覧ください。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、ビッグデータを分析することで商品やサービスの開発、業務プロセスの改善やビジネスモデルの革新に寄与する職種です。
新しい商品やサービスを創り出すヒントは、過去のデータの中に埋もれています。データサイエンティストは、課題の解消に役立つ情報をビッグデータの中から見つけ出し、適切な解決策として分かりやすい形で提示します。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事には、データの収集・整理や仮説の立案、データ分析、そして分析結果を伝えるレポート作成までが含まれます。仕事内容は企業によって異なりますが、ここでは代表的な業務例を紹介します。
データ収集
データサイエンティストは、まず分析の材料となるデータを収集します。
企業によっては自社システムを使ってすでにビッグデータを持っていることがあります。メーカーであれば、自社製品が出力するログや、工場でのロボットが出力するログ・監視映像データなどが分析対象となることが多いです。
企業がビッグデータを持っていない場合や市場調査が必要なケースでは、データサイエンティストがデータ収集を行います。その場合は、解決すべきビジネス課題から必要なデータの種類を割り出し、Webのクローリングや調査会社への依頼によってデータを収集することになります。
課題分析・仮説立案
データサイエンティストは企業課題の解決を目指して仮説を立て、データを分析しますが、企業によっては自社の課題を把握できていない場合もあります。その際は、まず課題そのものを分析して明らかにします。
課題が明らかになったら、課題に対して「なぜその現象が起きているのか」「どのような要因が影響しているのか」といった仮説を立てるのもデータサイエンティストの仕事です。たとえば、「20代女性の購買率が低いのは、商品ラインナップが彼らの嗜好に合っていないからではないか」という仮説を立てるといった具合です。
データサイエンティストは、このように課題を明らかにして仮説を立てることで、どのようなデータが必要か特定し、データ分析の方向性を決めていきます。
データ前処理
データ前処理は、データ分析に進む前に必要な作業です。収集したデータが分析に適したデータになるよう、「不要なデータを排除する」「異なる形式のデータを統合する」といった作業を行います。
データ前処理は分析の精度に直結するため、丁寧に行うことが重要です。不正確なデータや整っていないデータを使って分析を行うと信頼性の低い結果が出ることが想定されます。
前処理は「地道な作業」という印象を持つかもしれませんが、データ分析の基盤となるステップだといえるでしょう。
データ分析
データ前処理が終わったら、いよいよデータ分析に入ります。前処理したデータに対して、統計手法や機械学習アルゴリズムを適用し、意味のあるパターンや関係性を見出します。
この段階では、データ分析のスキルが求められるのはもちろん、分析結果から有用な情報をまとめて課題解決につながる答えを導き出す力が必要です。企業が欲しいのは、分析結果そのものではなく、課題解消につながる情報です。
データサイエンティストには、分析したデータがどのように課題の解消につながるかを考察し、次の工程であるレポート作成を行うことが求められます。
レポート作成
データ分析によって得られた結果をわかりやすい形でまとめることも、データサイエンティストの仕事です。
たとえデータ分析の結果が有用なものであっても、経営陣や実務にあたる営業・マーケティングの担当者に情報が正しく伝わらなければ、課題解消につながりません。データサイエンティストは、課題解決の根拠と行うべき対応について分かりやすくレポート資料にまとめ、関係者に説明します。
データサイエンティストと似ている職種との違い
データサイエンティストと似ている職種に、「データアナリスト」「データエンジニア」「AIエンジニア」があります。それぞれの違いについて解説します。
データアナリストとの違い
データアナリストとは、ビッグデータから注目すべき情報を抽出し、企業や組織の意思決定をサポートする職業です。データを扱い、ビジネス課題に対応するという点ではデータサイエンティストと同じといえます。
違いを挙げるとすれば、データアナリストはデータサイエンティストよりさらに深く顧客のニーズに寄り添い、分析結果のビジネスへの応用を検討するのが特徴です。データサイエンティストよりもビジネス寄りのポジションにあり、顧客とのコミュニケーションを重視する職種と考えても良いでしょう。
データエンジニアとの違い
データエンジニアとは、データを活用するために、データを収集・蓄積するシステムを構築したり、データを管理したりする職種です。データを扱う点ではデータサイエンティストと似ている仕事に思えますが、データエンジニアはデータを収集したり管理したりする作業に特化した職種といえるでしょう。
データエンジニアの仕事に関して詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキルセット・年収について解説
AIエンジニアとの違い
データサイエンティストとAIエンジニアの仕事にはどちらもAIが関係しますが、AIとの関わり方が異なります。データサイエンティストがAIをデータ分析の手段として使うのに対して、AIエンジニアはAIモデルの構築といったAIそのものの開発を行います。
データサイエンティストは、データ分析にAIを用いるためにPythonによるプログラミングを行うことはありますが、AIそのものの開発は行いません。
データサイエンティストはいなくなる？需要や将来性
データサイエンティストは比較的新しい職業で人材が不足している傾向にあり、需要は高い状況です。
データサイエンティストが扱うビッグデータの重要性に企業が注目し始めたのは比較的最近です。そのため、まだすべての業界・企業でビッグデータが有効活用されているわけではありません。
しかし、最近ではAI・機械学習といった技術の進化によってデータの分析が従来より容易になっており、今後はさまざまな業界・企業がビッグデータを活用すると考えられます。それに伴い、データサイエンティストのニーズも高まっていくでしょう。
以下の記事では、データサイエンティストの将来性や、今後の需要が見込まれる業界について詳しく解説しています。データサイエンティストのこれからが気になる方はぜひ参考にしてください。
データサイエンティストは将来性がない？背景や今後の需要について解説
データサイエンティストはやめとけ？つらい仕事？
データサイエンティストの仕事は、以下の理由から「やめとけ」と言われることがあります。
- 幅広いスキルを学ぶのに苦労するから
- 最新技術をキャッチアップするのが大変だから
- AIの進化で仕事がなくなる可能性があるから
データサイエンティストは、統計学や情報処理、AI・機械学習など精通するべき分野が多岐にわたり、簡単になれる職種ではありません。さらに、データ分析の分野は技術が進歩するスピードが早く、常に知識をアップデートしていくことが求められます。
こうした点から、データサイエンティストの仕事が大変と指摘されることがあるようです。
また、最近では「AIの進化により仕事が奪われるのでは」という声も挙がっています。データサイエンティストが行うデータの処理は、AIが得意とする分野でもあるからです。
しかし、データサイエンティストに求められている役割はデータ分析だけではなく、課題に対する仮説立てや分析結果にもとづく提案にあります。こうした工程には人間的な思考能力が必要であるため、データサイエンティストの仕事が今すぐAIに取って代わられるとは言い切れません。
データサイエンティストの年収
レバテックが保有するデータによると、会社員・フリーランスのデータサイエンティストの平均年収は以下のようになっています。
- 会社員データサイエンティスト：534万2,907円（※1）
- フリーランスデータサイエンティスト：837万5,064円（※2）
以下の記事ではデータサイエンティストの年収アップ方法を解説しているので、高収入を目指したい方はぜひ参考にしてください。
データサイエンティストの年収は？仕事内容・将来性・必要スキルを解説
※1 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日のものに絞って算出しました。（2026年1月時点）
※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。（202年1月時点）
データサイエンティストに求められる知識やスキル
データサイエンティストになるためには、技術的なスキルや統計学の知識はもちろん、ビジネススキルやコミュニケーション能力も必要です。ここでは、データサイエンティストを目指す方の参考になるよう、代表的なスキルを紹介していきます。
統計学の知識
データから有用性の高い結果を導き出すために、統計学の素養は不可欠です。一例として、統計学の知識があれば、新商品の販売データを分析する際に「たまたま売れた一時的な現象」なのか、それとも「施策の効果」なのかを判断できます。
統計学の知識は理学部や工学部の出身者であれば身についているケースが多いですが、知識がない場合は、書籍やオンライン教材で独学することが可能です。
データベースに関する知識
データ処理やビッグデータ解析には、データベースの知識が必要です。データベースの分野の中でも、RDBMS（Relational Database Management System）の知識があると、データサイエンティストの業務において即戦力になるでしょう。
データベースの操作には、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storageなどのデータレイクを校正・管理するツールを用います。これらを操作した経験があれば、さらに役立つでしょう。
AIと機械学習に関する知識
膨大なデータを処理するにあたってはAIと機械学習の知識は必須です。具体的には、目的やデータに応じた最適なアルゴリズムの選定や、構築したモデルの評価を行える知識が求められるでしょう。
AIを活用するうえではPythonのスキルも重要です。PythonはAIに関する豊富なライブラリを備えているため、AIを使うデータサイエンティストには必須のプログラミング言語といえます。
以下の記事では、AIを本格的に学びたい方向けの学校を紹介しています。
論理的思考力
データサイエンティストにとって、論理的思考力は技術スキルと同じくらい大切です。データから意味のある洞察を導き出すには、分析結果を論理的に解釈し実務に応用するアプローチが必要になるからです。
論理的思考力は仮説を検証する際にも役立ちます。結果が事前の予測と異なる場合、データの解釈や分析手法の前提条件に誤りがないかを振り返ることで、分析結果の信頼性を高められるでしょう。
課題解決力
データサイエンティストにとって、課題解決力も大切な能力です。なぜなら、データサイエンティストの役割は、単にデータを分析するだけではなく、分析結果からビジネス課題に対する解決策を提案することだからです。
課題解決力は一朝一夕に身につく能力ではありませんが、常日頃から課題発生時に原因を追及し解決策を考える習慣を身につけることで、ある程度養うことは可能です。
プレゼンテーションスキル
課題解決のアイデアとその根拠を正しく伝えるプレゼンテーションスキルも、データサイエンティストに必要な能力です。優れた提案も相手に正しく伝わらなければ、納得してもらえず再提案を行う手間がかかります。もしくは、実行時に不備が生じ課題解決につながらないおそれが出てくるでしょう
プレゼンテーションスキルは、プレゼンテーションを何度も行うことで習得できます。これからデータサイエンティストを目指すなら、マーケターやシステムエンジニアなど、プレゼンテーションの経験を積める仕事に携わっておくのも良いでしょう。
データサイエンティストに必要なスキルに関しては、以下の記事でも紹介しています。
データサイエンティストに必須の3つのスキルとは？役立つ資格も解説
データサイエンティストに適性がある人の特徴
データサイエンティストという職業には、向き不向きがあります。データサイエンティストに適しているかを判断する際の参考になるよう、適性がある人の特徴を紹介します。
関係者とのコミュニケーションに抵抗がない
データサイエンティストに適性がある人の特徴として、関係者とのコミュニケーションに抵抗がないことが挙げられます。
データサイエンティストは、ビジネス上の課題を把握するため関係する部署のメンバーに話を聞く必要があります。さらに、分析結果を経営層や現場担当者に説明し、行動につなげてもらうことも必要です。
そのため、関係者と連携したり、分析結果を相手に分かりやすく説明したりするのが苦にならない人は、データサイエンティストとして活躍できる可能性が高いでしょう。
一人で地道な作業を続けるのが得意
一人で地道な作業を続けられることも、データサイエンティストの仕事に必要な条件です。データサイエンスの作業には、膨大なデータの前処理や、モデルの調整といった地道な作業が含まれます。「データ分析の80%は前処理」と言われるように、実際のプロジェクトでは、分析前のデータのクリーニングや整形に多くの時間を費やす場合が少なくありません。
そのため、単調な工程でも集中力を保ち、丁寧に取り組める人がデータサイエンティストに向いているでしょう。
疑問を持って答えを探求するのが好き
データサイエンティストに適性がある人の特徴として、好奇心が旺盛で、疑問を持って答えを探究するのが好きということも挙げられます。
データサイエンスの本質は、単なるデータ処理ではなく、データを通じてビジネス課題の解消に役立つ要素を見つけることにあります。そのため、データサイエンティストには、表面的な数値だけでなく、その背後にあるメカニズムや因果関係に興味を持つ姿勢が必要です。「この数値が上がった理由は何か」「別の角度から見たらどうなるのか」と常に疑問を持って考える人は、価値ある洞察を導き出せるでしょう。
感覚に頼らず論理的に考えられる
自分の経験や勘に頼らず、客観的な数値データから結論を導き出せる人は、データサイエンティストとしてビジネスの意思決定に役立つ提案を行えるでしょう。
論理的思考は、データ分析のプロセス全体を通じて必要です。問題設定から仮説の構築、検証方法の選択、結果の解釈まで、一貫した論理性が必要となるでしょう。日頃から自身のバイアスや先入観に気付ける人や、複雑な問題を小さく分解して考えるのが得意な人は、データサイエンティストの適性があるといえます。
パターン別！データサイエンティストになる方法
データサイエンティストになる道のりは、現在の職種や経験によって、最適なアプローチが異なります。ここでは、未経験者やエンジニア、マーケターやコンサルタントなど、それぞれの立場からデータサイエンティストを目指す方法を紹介します。
【未経験の場合】データ分析系の職種で経験を積む
ITやデータ分析の経験がない方は、いきなりデータサイエンティストを目指すよりも、まずデータに関わる職種で経験を積むのがおすすめです。
具体的には、データエンジニアやデータアナリストなどの職種から始めるのが良いでしょう。こうした職種で最低でも3年程度のデータサイエンスの経験を積むことで、データサイエンティストとして働く基礎を身につけられます。
【エンジニアの場合】機械学習やPythonの知識を身につける
エンジニアとしてシステムを開発した経験があれば、データサイエンティストの仕事にも順応性が高く、スムーズな課題解決を提案できる可能性が高いです。
エンジニアからデータサイエンティストを目指す場合は、プログラミング言語の中でもデータ分析に使用されることが多いR言語やPythonを習得しましょう。加えて、データベースやAI、機械学習の知識も身につけると役に立つでしょう。
【マーケターやコンサルタントの場合】ITスキルを習得する
エンジニアの経験がなくても、分析したデータを課題解決に活かすマーケターやコンサルタントの経験があれば、データサイエンティストの仕事への順応性は高いといえます。統計・解析の実務について学ぶ必要はありますが、データサイエンティストに求められる分析とレポーティングについての経験が活用できるでしょう。
ただし、ITスキルがゼロの状態では即戦力にならないと判断される可能性もあります。独学やスクールを通してR言語やPythonのスキルは習得しておきましょう。
データサイエンティストの仕事に役立つ資格
データサイエンティストになるには、特別な資格は必要ありません。しかし、関連する資格があると転職で有利になったり、資格勉強を通してデータサイエンティストとしての素養を身につけたりできます。
以下で代表的な資格を確認しておきましょう。なお、各資格の試験内容や料金は改定されている可能性があるので、最新情報は公式サイトでご確認ください。
データサイエンティスト検定（DS検定）
データサイエンティスト検定とは、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している検定資格です。データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を証明できます。
「リテラシーレベル」はデータサイエンティストを目指す方や初学者が想定されているため、経験が浅くても挑戦しやすいでしょう。
| 資格名 | データサイエンティスト検定 （リテラシーレベル） |
|---|---|
| 受験料 | 10,000円（税抜き） |
| 受験資格 | なし |
| 合格基準 | 正答率約77％ |
統計検定
統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施する統計力を総合的に問う検定試験です。試験には、1級・準1級・2級・3級・4級があります。
統計学はデータサイエンティスト業務の基本となります。これから統計学を学ぶ方は、統計検定を通して統計の知識を体系的に習得するのもおすすめです。
| 資格名 | 統計検定 |
|---|---|
| 受験料 | 1級：統計数理6,000円・統計応用6,000円 （同時受験は10,000円） 準1級：8,000円 2級：7,000円 3級：6,000円 4級：5,000円 （すべて税込み） |
| 受験資格 | なし |
| 合格基準 | 1級：非公開 準1級・2：60点以上/100点満点 3級：65点以上/100点満点 4級：60点以上/100点満点 |
G検定（ジェネラリスト検定）
G検定は、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が実施するAIとディープラーニングの知識を証明する検定資格です。試験を通して、AIやディープランニングの概要から社会実装、法律面の知識まで、体系的な知識を習得できます。
| 資格名 | G検定 |
|---|---|
| 受験料 | 13,200円（税込） |
| 受験資格 | なし |
| 合格基準 | 非公開 |
E資格
E資格は、G検定と同じく一般社団法人 日本ディープラーニング協会が実施する資格です。E検定では、ディープラーニングの理論を理解し、適切に実装する能力や知識を有していることを証明できます。
E資格の特徴は実技試験を含む点で、特定の機械学習フレームワークを使用して実際にモデルを構築します。なお、受験の条件は同協会が実施するJDLA認定プログラム（※）を修了していることです。
※協会が定める基準およびシラバスを満たす等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラム
| 資格名 | E資格 |
|---|---|
| 受験料 | 33,000円（税込） |
| 受験資格 | JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること |
| 合格基準 | 非公開 |
データサイエンティスト向けの資格について、さらに詳しく知りたい方は次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についてよくある質問
データサイエンティストに関するよくある質問に答えていきます。
Q. データサイエンティストとは何をする人ですか？
データサイエンティストとは、データの分析によってサービスの開発や業務プロセス・ビジネスモデルの革新に役立つ提案を行う職種です。データの収集や解決したい課題の分析、仮説の立案、データ前処理を行ったうえでデータ分析を行い、その結果をレポートとしてまとめます。
Q. データサイエンティストに転職する場合、どんな資格を取得すると良いですか？
データサイエンティストに転職する場合に必須の資格はありません。ただ、データサイエンティスト検定や統計検定、G検定、E資格などの資格があるとデータ分析に必要なスキルを証明できます。
Q. データサイエンティストの年収はどれくらいですか？
レバテックが保有するデータによると、会社員・フリーランスのデータサイエンティストの平均年収は以下のとおりです。
会社員データサイエンティスト：534万2,907円（※1）
フリーランスデータサイエンティスト：837万5,064円（※2）
※1 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日のものに絞って算出しました。（2026年1月時点）
※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。（2026年1月時点）
Q. データサイエンティストになるためにはどんなスキルが必要ですか？
データサイエンティストになるためには、統計学やデータベースの知識、論理的思考力やプレゼンテーションスキルがあると役に立ちます。
Q. フリーランスのデータサイエンティストとして働く場合、実務経験が必要になりますか？
フリーランスのデータサイエンティストは即戦力として期待されることが一般的です｡そのため、実務経験があると案件を獲得しやすいでしょう。フリーランスの働き方や需要に関して知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
フリーランスとは？代表的な職種や必要な準備・手続きをわかりやすく解説
※本記事は2026年1月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！
※相場算出に個人情報の取得はおこないません。
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