データサイエンティストがつらい理由7選｜現場の本音と乗り越え方を解説

2025年9月16日

データサイエンティストの仕事が「つらい」「きつい」と感じていませんか？高い期待を背負い、膨大なデータと格闘する毎日に疲れ果てている方も多いのではないでしょうか。

実は、データサイエンティストの多くが、理想と現実のギャップに苦しんでいます。華やかなイメージとは裏腹に、地味な前処理作業、終わらない学習、重い責任など、精神的・肉体的につらい場面が多いのが現実です。この「つらさ」を知らずにキャリアを進めると、燃え尽きてしまったり、せっかくのスキルを活かせないまま転職を繰り返すことになりかねません。

本記事では、データサイエンティストがつらいと感じる7つの理由を現場の生の声とともに解説し、それぞれの乗り越え方を具体的に提案します。つらい面を理解した上で、あなたがこの道で成功できるかを見極めるための判断材料をお届けします。

データサイエンティストがつらいと感じる7つの理由【現場の本音】

理由1：地味で膨大な前処理作業が全体の8割を占める

データサイエンティストの仕事の約80%は地味な前処理作業に費やされます。華やかな機械学習モデルの構築やAI開発をイメージしていた人にとって、この現実は大きなショックとなります。

前処理作業には、欠損値の処理や異常値の検出から始まり、データフォーマットの統一化、重複データの削除、データ型の変換と正規化、そして複数のデータソースを結合して整合性をチェックする作業まで、多岐にわたる地味な作業が含まれます。これらの作業は一つ一つが時間を要し、しかもミスが許されない精密さが求められるため、精神的な負担が大きくなります。

ある現役データサイエンティストは「毎日がExcelとの格闘」と表現します。特に日本企業では、レガシーシステムから出力される汚いデータを扱うことが多く、この作業だけで1日が終わってしまうことも珍しくありません。

重要なのは、この地味な作業こそがデータ分析の品質を左右するということです。しかし、経営層や他部署からは「早く結果を出してほしい」というプレッシャーがかかり、前処理の重要性が理解されないことがストレスの原因となっています。

理由2：経営層との期待値ギャップに苦しむ

多くのデータサイエンティストが直面する最大の苦悩は、経営層との期待値のギャップです。「AIで売上を2倍にしろ」「ビッグデータで革新的な戦略を立てろ」といった非現実的な要求に悩まされることが少なくありません。

実際の現場では、経営層の誤解と現実のギャップが深刻な問題となっています。

【経営層の誤解と現実のギャップ】

経営層の期待	現実
AIを導入すればすぐに成果が出る	モデル構築には数ヶ月、効果検証にはさらに時間が必要
データがあれば何でも分析できる	データの質が悪ければ分析は不可能
完璧な予測モデルが作れる	100%の精度は原理的に不可能
コストをかけずに大きな成果	適切なインフラ投資なしには成果は出ない

このギャップは、データサイエンスに対する理解不足が根本原因です。データサイエンティストは技術的な説明と経営的な価値の橋渡しをしなければならず、コミュニケーションに多大な労力を費やすことになります。

理由3：終わりのない学習地獄でプライベートが消える

データサイエンス分野は技術の進化スピードが異常に速いため、常に新しい知識やスキルの習得が求められます。この「終わりのない学習」がプライベートを侵食し、ワークライフバランスの崩壊につながっています。

学習が必要な領域は、新しい機械学習アルゴリズムやフレームワークの習得から、最新の論文や研究成果のキャッチアップ、クラウドプラットフォームの新機能の理解、プログラミング言語のアップデートへの対応、そしてビジネスドメイン知識の習得まで、実に多岐にわたります。これらすべてを並行して学習し続けることは、プライベートの時間を大きく侵食することになります。

**「休日も勉強しないと取り残される」**という焦燥感に駆られ、多くのデータサイエンティストが燃え尽き症候群に陥っています。特に、Kaggleなどのコンペティションに参加し始めると、睡眠時間を削ってでも順位を上げたくなる「沼」にはまってしまう人も少なくありません。

人間関係とコミュニケーションの難しさ

理由4：技術と非技術職の板挟みになる孤独

データサイエンティストは技術職と非技術職の中間に位置するため、どちらの立場からも理解されにくい孤独な立場に置かれがちです。

組織内での立ち位置は極めて難しく、エンジニアからは「統計しか知らない」と見下され、ビジネス側からは「技術オタク」扱いされることが日常茶飯事です。さらに経営層からは「コストセンター」と評価され、現場からは「机上の空論」と批判されるという、四面楚歌の状況に置かれることも少なくありません。

この**「どこにも属さない感覚」**は、精神的な孤立感を深めます。特に日本企業では、部門間の壁が高く、データサイエンティストが組織横断的に活動することへの理解が得られないケースが多く見られます。

重要なのは、この立場だからこそ価値を生み出せるということですが、その価値が認識されるまでには相当な時間と努力が必要となります。

理由5：「AIに仕事を奪われる側」という皮肉な不安

皮肉なことに、AIを開発する側のデータサイエンティスト自身が**「AIに仕事を奪われる」という不安**を抱えています。AutoMLやノーコードAIツールの発展により、この不安は現実味を帯びてきています。

実際に自動化が進んでいる領域を見ると、データの前処理や特徴量エンジニアリングから始まり、モデル選択とハイパーパラメータチューニング、基本的な予測モデルの構築、そしてレポート作成や可視化まで、データサイエンティストの主要な業務の多くが自動化の対象となっています。これは技術の進歩という観点では素晴らしいことですが、当事者にとっては自分の存在意義を問い直さざるを得ない状況です。

**「自分が作ったAIに自分の仕事を奪われる」**という構図は、職業的アイデンティティの危機をもたらします。特に、基礎的なスキルしか持たないジュニアレベルのデータサイエンティストにとって、この不安は切実です。

理由6：成果が見えにくく評価されづらい

データサイエンスの成果は数値化しづらく、評価が困難という特徴があります。営業のように売上という明確な指標がないため、人事評価で不利になることが多々あります。

評価の難しさにはいくつかの要因があります。

【データサイエンティストの成果評価の課題】

評価の観点	難しさの理由
予測精度の向上	ビジネスインパクトとの関連が不明確
分析レポートの作成	意思決定への貢献度が測定困難
モデルの実装	長期的な効果しか現れない
インフラの整備	目に見えない基盤作業

この状況は、キャリアパスの不透明さにもつながります。「5年後、10年後に自分がどうなっているか想像できない」という不安を抱えるデータサイエンティストは少なくありません。

責任とプレッシャーの重さ

理由7：ミスが経営判断を誤らせる重い責任

データサイエンティストの分析結果は経営の意思決定に直結するため、ミスが許されない重圧があります。一つの計算ミスや誤った解釈が、億単位の損失につながる可能性があります。

実際に起こりうるミスとその影響を考えると、データの集計ミスが市場予測の大幅な誤りにつながり、モデルの過学習が実運用での精度低下を招き、統計的解釈の誤りが間違った戦略立案を引き起こし、バイアスの見落としが差別的な判断の助長につながるなど、一つ一つのミスが重大な結果をもたらす可能性があります。

**「自分のミスで会社が傾くかもしれない」**というプレッシャーは、精神的な負担を著しく増大させます。特に、医療や金融など人の生活に直接影響する分野では、この責任の重さは計り知れません。

データサイエンティストのつらさを乗り越える5つの方法

1. 前処理作業を効率化する仕組みづくり

地味な前処理作業を少しでも楽にするために、自動化とツール活用を進めることが重要です。

効率化の具体例としては、Pythonスクリプトでの定型作業の自動化を進めることで日々の作業時間を削減し、データパイプラインの構築により手動作業を減らし、テンプレート化による作業の標準化で品質を保ちながら効率を上げ、チーム内でのコード共有とレビュー体制を整えることで知識の共有と作業の分担を実現することができます。

**「つまらない作業」を「効率化のチャンス」**と捉え直すことで、モチベーションを維持できます。また、自動化によって生まれた時間を、より創造的な業務に充てることが可能になります。

2. 経営層との期待値調整スキルを磨く

期待値のギャップを埋めるには、ビジネス言語でのコミュニケーション能力が不可欠です。

コミュニケーション改善のポイントとして重要なのは、まず技術用語を使わない説明の練習を重ね、相手の立場に立った言葉選びができるようになることです。また、ROIを明確にした提案書を作成することで経営層の理解を得やすくし、スモールウィンの積み重ね戦略により信頼を築き、定期的な進捗報告と期待値調整を行うことで、期待と現実のギャップを最小限に抑えることができます。

「教育する」という意識を持ち、データサイエンスの可能性と限界を丁寧に伝えることで、理解ある環境を作り出すことができます。

3. 持続可能な学習習慣の確立

燃え尽きを防ぐためには、無理のない学習ペースを保つことが大切です。

【持続可能な学習のためのルール】

ルール	具体的な方法
学習時間の上限設定	平日1時間、休日2時間まで
優先順位の明確化	業務に直結する内容から学ぶ
コミュニティ活用	勉強会で効率的に情報収集
定期的な振り返り	月1回、学習成果を整理

**「完璧を求めない」**ことも重要です。すべてを知る必要はなく、必要なときに調べられる力があれば十分です。

つらさを乗り越えた先にある価値

キャリアの多様性と将来性

データサイエンティストの仕事は確かにつらい面が多いですが、それを乗り越えた先には大きな価値があります。

つらさを乗り越えた先には、希少性の高いスキルセットが身につき、業界を問わない汎用的な能力を獲得できます。その結果として高い市場価値と年収を実現し、イノベーションを起こす可能性を手にすることができます。さらに、社会課題解決への貢献機会も得られるという、大きな価値が待っています。

**「つらさ」は「成長の証」**でもあります。多くの成功したデータサイエンティストが、初期の苦労を乗り越えて今の地位を築いています。

自分に合ったキャリアパスの選択

すべての人がデータサイエンティストに向いているわけではありません。自分の適性を見極めることが、後悔しないキャリア選択につながります。

データサイエンティストに向いている人の特徴として、まず地味な作業も楽しめる忍耐力があり、継続的な学習を苦にしない好奇心を持っていることが挙げられます。さらに、不確実性を楽しめる柔軟性を持ち、チーム間の橋渡しができるコミュニケーション力を備え、失敗から学ぶレジリエンスを持っている人は、この職種で成功する可能性が高いでしょう。

もし「つらさ」が「やりがい」を上回るなら、無理に続ける必要はありません。データ分析のスキルは、他の職種でも十分に活かすことができます。