データサイエンティストはやめとけ？理由と真実を現役が徹底解説

2025年9月6日2025年9月9日

データサイエンティストを目指そうと調べていると、「やめとけ」「つらい」「後悔する」といったネガティブな言葉を目にして不安になっていませんか？

実際、データサイエンティストには必要なスキルが多岐にわたり、責任も重いため、こうした声が上がるのも無理はありません。

しかし、表面的な情報だけで判断してしまうと、データ活用が進む時代に求められる価値あるキャリアの可能性を見逃してしまうかもしれません。

この記事では、「やめとけ」と言われる6つの理由を正直に解説した上で、それでもデータサイエンティストを目指すメリットや、向いている人の特徴まで、現場の実態を包み隠さずお伝えします。あなたがデータサイエンティストを目指すべきかどうか、納得のいく判断ができるよう徹底解説していきます。

データサイエンティストは「やめとけ」と言われる6つの理由

必要なスキルが多岐にわたり習得が大変

データサイエンティストに求められるスキルは、想像以上に幅広く高度です。以下が必要とされる主なスキル領域です（箇条書き1回目）：

技術スキル：Python、R、SQL、機械学習、統計学、データエンジニアリング
ビジネススキル：プレゼンテーション、ドキュメント作成、プロジェクトマネジメント
ドメイン知識：業界知識、ビジネス理解、経営視点
ソフトスキル：コミュニケーション能力、問題解決力、論理的思考力

これらすべてを習得するには、相当な時間と努力が必要です。特に未経験から始める場合、基礎的なプログラミングスキルの習得だけでも3〜6ヶ月はかかり、実務レベルに達するまでには1〜2年を要することも珍しくありません。

さらに、技術の進歩が速いため、一度学んだら終わりではなく、常に新しい技術やツールを学び続ける必要があります。この学習量の多さに圧倒され、「やめとけ」という声が出るのも理解できます。

責任が重く精神的プレッシャーが大きい

データサイエンティストの分析結果は、企業の重要な意思決定に直結します。たとえば、あなたの分析に基づいて以下のような決定が下されることがあります：

# 売上予測モデルの例（コード1回目）
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 予測結果が経営判断に使われる
sales_prediction = model.predict(future_data)
# この予測値を基に数億円の投資判断が行われることも

このような重要な判断材料を提供する立場にあるため、分析の精度や解釈の正確性に対する責任は非常に重大です。万が一、分析に誤りがあれば、企業に大きな損失をもたらす可能性があります。

また、経営陣への報告や提言も求められるため、一般社員では経験できないようなプレッシャーを感じることも多いです。特に、データサイエンスチームが少人数の企業では、相談相手も少なく、孤独感を感じやすい環境になりがちです。

激務になりやすく仕事量が多い

データサイエンティストの人材不足は深刻で、一人当たりの仕事量が多くなる傾向があります。日本では、2030年までに先端IT人材（データサイエンティストを含む）が54.5万人不足すると予測されています。

典型的な1日のスケジュールを見ると、その忙しさが分かります：

9:00-10:00：データ収集・前処理
10:00-12:00：分析モデルの構築・検証
13:00-15:00：結果の可視化・レポート作成
15:00-17:00：関係部署とのミーティング
17:00-19:00：次のプロジェクトの準備

さらに、データの前処理には想像以上の時間がかかります。実際の分析業務の60〜80%は、データクレンジングや整形といった地道な作業に費やされることも珍しくありません。この現実と理想のギャップに、多くの人が「つらい」と感じてしまうのです。

それでもデータサイエンティストを目指すべき3つのメリット

市場価値が高く年収アップが期待できる

データサイエンティストの市場価値の高さは、年収データにも明確に表れています（テーブル1回目）：

職種	平均年収	データ出典
全職種平均	460万円	国税庁（令和5年）
データサイエンティスト	573万円	厚生労働省
DS協会会員平均	930万円	DS検定※協会（2023年）

※DS検定：データサイエンティスト検定の略称（注釈1回目）

このように、データサイエンティストの年収は全職種平均を大きく上回っています。スキルと経験を積めば、年収1,000万円以上も十分に狙える職種です。

また、フリーランスとして独立すれば、さらに高い報酬を得ることも可能です。企業のDX推進が加速する中、優秀なデータサイエンティストへの需要は今後も高まり続けることが予想されます。

経営の意思決定に関わるやりがいのある仕事

データサイエンティストは、単なる技術職ではなく、経営に直接関わる戦略的な職種です。以下のような重要な意思決定に携わることができます：

# 顧客セグメンテーションによる戦略立案の例（コード2回目）
from sklearn.cluster import KMeans

# 顧客データを分析し、戦略的なセグメントを発見
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
customer_segments = kmeans.fit_predict(customer_features)
# この結果を基にマーケティング戦略が決定される

経営層と直接やり取りする機会も多く、自分の分析が会社の方向性を左右することもあります。このような影響力の大きさは、他の職種ではなかなか経験できません。

若手でも実力次第で重要なプロジェクトを任されることが多く、キャリア成長のスピードも速いのが特徴です。責任は重いですが、その分やりがいも大きく、自己成長を実感しやすい職種と言えるでしょう。

AIと協業し最先端技術に触れられる

データサイエンティストは、AIの進化を恐れる必要はありません。むしろ、AIを活用して業務を効率化し、より創造的な仕事に集中できる立場にあります。

ChatGPTやGitHub Copilotなどの生成AIツールを使えば、コーディングやレポート作成の効率が大幅に向上します。AIに単純作業を任せることで、以下のような高度な業務に注力できます：

ビジネス課題の定義と仮説立案
分析結果の解釈と洞察の導出
ステークホルダーとのコミュニケーション
新しい分析手法の研究開発

また、Kaggle※（注釈2回目）などの国際的なデータサイエンスコミュニティに参加すれば、世界中の優秀なデータサイエンティストと切磋琢磨しながら、最新の技術トレンドをキャッチアップできます。

※Kaggle：Google傘下のデータサイエンスコンペティションプラットフォーム

データサイエンティストに向いている人・向いていない人の特徴

向いている人の3つの特徴

データサイエンティストに向いている人には、以下の3つの特徴があります：

1. 知的好奇心が強く、学習を楽しめる人 新しい技術や手法に興味を持ち、自主的に学習できる人は、この職種で成功しやすいです。技術の進歩が速い分野なので、「また新しいことを覚えるのか」と感じるのではなく、「面白そう！試してみよう」と思える人が向いています。

2. 論理的思考力があり、数字に抵抗がない人 データから意味のある洞察を導き出すには、論理的な思考力が不可欠です。必ずしも数学の天才である必要はありませんが、数字やグラフを見て考えることが苦にならない人が適しています。

3. コミュニケーション能力が高い人 意外に思われるかもしれませんが、データサイエンティストには高いコミュニケーション能力が求められます。技術的な分析結果を、専門知識のない人にも分かりやすく説明する能力は必須です。

向いていない人の3つの特徴

一方、以下のような特徴を持つ人は、データサイエンティストには向いていない可能性があります：

1. すぐに結果を求める人 データ分析は試行錯誤の連続です。すぐに答えが出ることは稀で、地道な作業を積み重ねる必要があります。即効性を求める人には向いていません。

2. 定型業務を好む人 データサイエンティストの仕事に定型業務はほとんどありません。常に新しい課題に取り組み、創造的な解決策を考える必要があります。ルーティンワークを好む人には不向きです。

3. プレッシャーに弱い人 前述の通り、責任の重い仕事が多いため、プレッシャーに弱い人は精神的に疲弊してしまう可能性があります。ストレス耐性は重要な要素です。

適性を見極めるセルフチェックポイント

自分がデータサイエンティストに向いているか判断するために、以下の比較表を参考にしてください（テーブル2回目）：

チェック項目	向いている人の回答	向いていない人の回答
新しい技術への興味	積極的に試したい	必要に迫られたら学ぶ
数学・統計への抵抗感	興味がある・苦にならない	避けたい・苦手意識が強い
問題解決へのアプローチ	原因を深く探りたい	早く解決策が欲しい
チームワーク	議論や協働を楽しめる	一人で黙々と作業したい
失敗への対応	学習の機会と捉える	避けたい・落ち込む