データサイエンティストの仕事内容を徹底解説！実際の業務から1日のスケジュールまで

2025年9月6日

「データサイエンティストって実際どんな仕事をしているの？」「プログラミングばかりやっているイメージだけど、本当のところは？」

このような疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。データサイエンティストという職業は注目を集めていますが、実際の仕事内容については意外と知られていません。

本記事では、データサイエンティストの具体的な仕事内容から、1日のスケジュール、必要なスキル、そしてキャリアパスまで、現場の実態を交えながら詳しく解説します。データサイエンティストへの転職を検討している方や、この職業に興味がある方にとって、実際の仕事のイメージを掴んでいただける内容となっています。

データサイエンティストの主な仕事内容と役割

データ収集・前処理から価値創出まで

データサイエンティストの仕事は、単にデータを分析するだけではありません。ビジネス課題の理解から始まり、データの収集・整理、分析、そして経営層への提案まで、幅広い業務を担当します。

まず最も基本的な業務として、データの収集と前処理があります。企業内に散在する様々なデータソースから必要なデータを集め、分析可能な形に整える作業です。実は、この作業がデータサイエンティストの業務時間の60-70%を占めることも珍しくありません。データにはノイズや欠損値が含まれていることが多く、これらを適切に処理しなければ正確な分析結果は得られないのです。

次に重要なのが、探索的データ分析（EDA）です。収集したデータの特徴を理解し、ビジネス課題解決のヒントを見つける作業になります。グラフや統計量を用いてデータの傾向を把握し、仮説を立てていきます。この段階で新たな発見があることも多く、データサイエンティストの醍醐味の一つと言えるでしょう。

機械学習モデルの開発と実装

データサイエンティストの花形業務とも言えるのが、機械学習モデルの開発です。ビジネス課題に応じて適切なアルゴリズムを選択し、モデルを構築・評価します。

例えば、ECサイトの購買予測モデルを作る場合、過去の購買履歴や閲覧履歴、ユーザー属性などのデータを用いて、将来の購買確率を予測するモデルを開発します。単にモデルを作るだけでなく、精度を向上させるための特徴量エンジニアリングや、過学習を防ぐための調整など、専門的な知識と経験が求められます。

また、開発したモデルを実際のビジネスで活用できるよう、システムに組み込む作業も重要です。エンジニアと協力しながら、モデルをAPIとして実装したり、定期的に再学習する仕組みを構築したりします。モデルの性能を継続的にモニタリングし、必要に応じて改善を行うことも、データサイエンティストの重要な責務です。

ビジネスへの提案と意思決定支援

データサイエンティストの仕事は、分析結果を出すだけでは終わりません。その結果をビジネスに活かすための提案を行い、経営層の意思決定を支援することが求められます。

分析結果を非技術者でも理解できるよう、わかりやすく可視化することは必須スキルです。複雑な統計モデルの結果も、グラフやダッシュボードを用いて直感的に理解できる形で提示します。さらに、分析結果から導かれるビジネスインサイトを明確にし、具体的なアクションプランまで提案することが重要です。

例えば、顧客離脱予測モデルの結果から、「離脱リスクの高い顧客セグメントに対して、特別クーポンを配布することで離脱率を20%削減できる」といった具体的な施策を提案します。このような提案には、技術的な知識だけでなく、ビジネス理解力やコミュニケーション能力が不可欠です。

データサイエンティストの1日のスケジュール

典型的な1日の流れ

データサイエンティストの1日は、プロジェクトの進行状況や締切によって大きく変わりますが、ここでは典型的な1日の流れを紹介します。

9:00-9:30 メールチェックとタスク確認 朝一番にメールをチェックし、前日の分析結果の共有や、チームメンバーからの質問に対応します。また、その日のタスクを整理し、優先順位を決定します。スクラムを採用しているチームでは、朝会（デイリースクラム）に参加することもあります。

9:30-12:00 データ分析・モデリング作業 午前中の集中力が高い時間帯は、主にデータ分析やモデリング作業に充てます。PythonやRを使ってデータを処理し、統計分析や機械学習モデルの構築を行います。この時間帯は、できるだけ会議を入れずに集中して作業することが多いです。

13:00-15:00 チームミーティングと連携作業 午後は、プロジェクトチームとのミーティングが入ることが多いです。分析の進捗報告や、ビジネス側からの要望確認、エンジニアとの技術的な議論などを行います。また、他部署との連携が必要な場合は、データの取得依頼や、分析結果の説明なども行います。

15:00-17:00 ドキュメント作成と結果の可視化 分析結果をレポートにまとめたり、プレゼンテーション資料を作成したりします。Tableauやプowser BIなどのBIツールを使って、ダッシュボードを作成することもあります。技術的な内容を、ビジネス側にもわかりやすく伝えるための工夫が必要です。

17:00-18:00 明日の準備と学習時間 翌日の準備を行い、必要に応じて新しい技術や手法について学習します。データサイエンスの分野は日々進化しているため、継続的な学習が欠かせません。論文を読んだり、オンライン講座を受講したりすることもあります。

プロジェクトフェーズによる業務内容の違い

データサイエンティストの仕事は、プロジェクトのフェーズによって大きく異なります。プロジェクト初期では、ビジネス課題の理解とデータの探索に多くの時間を費やします。要件定義の段階では、ステークホルダーとの打ち合わせが頻繁に行われ、何を分析すべきか、どのようなアウトプットが必要かを明確にしていきます。

プロジェクト中盤では、実際のモデリング作業が中心となります。様々なアルゴリズムを試し、最適なモデルを探索します。この段階では、試行錯誤の連続で、うまくいかないことも多いですが、それがデータサイエンスの醍醐味でもあります。

プロジェクト終盤では、モデルの実装と運用への引き継ぎが主な業務となります。開発したモデルが本番環境で正しく動作するか確認し、運用チームへの引き継ぎドキュメントを作成します。また、プロジェクトの振り返りを行い、得られた知見を社内に共有することも重要な仕事です。

リモートワークとオフィスワークのバランス

近年、データサイエンティストの働き方も大きく変化しています。多くの企業でリモートワークが導入され、柔軟な働き方が可能になっています。データ分析やモデリング作業は個人で集中して行うことが多いため、リモートワークとの相性は良好です。

ただし、チームでのブレインストーミングや、ビジネス側との密な連携が必要な場合は、オフィスでの対面コミュニケーションが効果的なこともあります。多くのデータサイエンティストは、週に2-3日程度オフィスに出社し、残りはリモートワークというハイブリッドな働き方を採用しています。

リモートワークの日は、通勤時間がない分、朝の時間を有効活用できます。早朝から集中して分析作業を行い、午後は軽めのタスクやミーティングに充てるなど、自分のリズムに合わせた働き方ができるのも魅力の一つです。

データサイエンティストに求められるスキルと知識

技術スキル：プログラミングから統計学まで

データサイエンティストには、幅広い技術スキルが求められます。まず必須となるのがプログラミングスキルです。PythonやRが主流で、特にPythonは機械学習ライブラリが充実しているため、多くの現場で使用されています。pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlowなどのライブラリを使いこなすことが求められます。

統計学の知識も欠かせません。基本的な記述統計から、仮説検定、回帰分析、時系列分析など、様々な統計手法を理解し、適切に使い分ける必要があります。また、機械学習の理論的背景を理解するためにも、線形代数や微積分などの数学的知識が必要となります。

データベースの知識も重要です。SQLを使ってデータを抽出・加工することは日常的な作業です。また、ビッグデータを扱う場合は、HadoopやSparkなどの分散処理技術の知識も求められることがあります。クラウドサービス（AWS、GCP、Azure）の利用経験も、現代のデータサイエンティストには欠かせないスキルとなっています。

ビジネススキル：課題設定から提案まで

技術スキルだけでは、優秀なデータサイエンティストとは言えません。ビジネス課題を正しく理解し、データ分析を通じて価値を創出するためには、高度なビジネススキルが必要です。

まず重要なのが、課題設定能力です。漠然とした経営課題から、データで解決可能な具体的な問題を定義する力が求められます。例えば、「売上を向上させたい」という要望から、「新規顧客の獲得コストを20%削減する」という具体的な目標に落とし込む必要があります。

プレゼンテーション能力も欠かせません。複雑な分析結果を、経営層や非技術者にもわかりやすく説明する必要があります。データビジュアライゼーションのスキルを活用し、インパクトのある資料を作成することが求められます。また、分析結果だけでなく、そこから導かれるビジネスインサイトと具体的なアクションプランまで提案できることが重要です。

プロジェクトマネジメントのスキルも必要です。データサイエンスプロジェクトは、期限と予算の制約の中で進める必要があります。タスクの優先順位付けや、リスク管理、ステークホルダーとの調整など、プロジェクトを成功に導くためのスキルが求められます。

3つのタイプ別に見る専門性の違い

データサイエンティストは、その専門性によって大きく3つのタイプに分類されます。それぞれのタイプで求められるスキルや業務内容が異なるため、自分の強みや興味に合わせてキャリアを選択することが重要です。

ビジネス型データサイエンティストは、ビジネス課題の解決に重点を置きます。高度な統計モデルよりも、シンプルで解釈しやすい分析を好み、ビジネスインパクトを最優先に考えます。MBAホルダーやコンサルタント出身者が多く、経営層との対話や戦略立案が得意です。必要なスキルは、ビジネス理解力、コミュニケーション能力、基本的なデータ分析スキルです。

エンジニア型データサイエンティストは、大規模なデータ処理基盤の構築や、機械学習モデルの実装に強みを持ちます。モデルの精度向上よりも、安定的に動作するシステムの構築を重視します。ソフトウェアエンジニア出身者が多く、コーディング能力が高いのが特徴です。必要なスキルは、プログラミング能力、システム設計力、クラウド技術の知識です。

サイエンス型データサイエンティストは、最先端の機械学習アルゴリズムや統計手法の研究・開発に注力します。博士号保持者が多く、学術的なアプローチを好みます。論文を読み解き、新しい手法を実務に応用することが得意です。必要なスキルは、高度な数学・統計知識、研究能力、最新技術へのキャッチアップ力です。