データサイエンティストに英語力は必要？求められるレベルと習得方法

2025年10月20日

データサイエンティストとして活躍するために、英語力はどの程度必要なのでしょうか？結論から言えば、英語力があることで年収アップやグローバルな活躍の機会が広がり、キャリアの選択肢が格段に増えます。

IT技術や統計学のスキルは磨いているものの、英語力については後回しにしてしまっている方も多いのではないでしょうか。しかし、最新の技術情報は英語で発信されることが多く、英語力がないために重要な情報を見逃してしまうことは、データサイエンティストとしての成長を妨げる大きな要因となります。

この記事では、データサイエンティストに求められる英語力の具体的なレベルから、英語を身につけることで得られるメリット、そして効率的な学習方法まで、実践的な情報を詳しく解説します。

データサイエンティストに英語力が必要な3つの理由

データサイエンティストとして技術力を磨くことは重要ですが、英語力を身につけることで、さらなるキャリアの可能性が広がります。ここでは、なぜ英語力が必要なのか、その具体的な理由を3つ解説します。

グローバル企業での活躍機会が広がる

近年、外資系企業や日本企業のグローバル部門でのデータサイエンティストの需要が急増しています。これらの企業では、チーム内でのコミュニケーションや、海外クライアントとのやり取りで英語が必須となります。

英語力があることで開かれる機会には、以下のようなものがあります：

外資系テック企業（Google、Amazon、Microsoft等）での勤務
国際プロジェクトのリーダーやマネージャーへの昇進
海外カンファレンスでの発表や情報収集
グローバルチームとの協働によるスキルアップ

実際、総務省の調査によると、データサイエンティストは世界的に不足しており、2025年までに約20万人が不足すると予測されています。この状況下で英語力を持つことは、国内外問わず活躍の場を広げる大きなアドバンテージとなるのです。

年収アップにつながる市場価値の向上

英語力を持つデータサイエンティストは、平均年収が20-30%高いという調査結果があります。これは、英語力によって担当できる業務範囲が広がり、市場価値が向上するためです。

具体的な年収への影響を見てみましょう：

英語力なし：平均年収 600-800万円
日常会話レベル：平均年収 700-900万円
ビジネスレベル：平均年収 800-1,200万円
ネイティブレベル：平均年収 1,000万円以上

さらに、英語力があることで以下のような高単価案件にアクセスできるようになります：

海外クライアント向けのデータ分析プロジェクト
グローバル企業のコンサルティング案件
英語での技術文書作成や研修講師

これらの理由から、データサイエンティストにとって英語力は、単なる付加価値ではなく、キャリアを大きく左右する重要なスキルといえるでしょう。

データサイエンティストに求められる英語力のレベル

データサイエンティストとして活躍するために、どの程度の英語力が必要なのかを具体的に解説します。求められるレベルは、目指すキャリアパスによって異なりますので、段階別に見ていきましょう。

最低限必要な基礎的英語力（TOEIC600点相当）

データサイエンティストとして最低限必要な英語力は、技術ドキュメントを読解し、エラーメッセージを理解できるレベルです。これはTOEIC600点程度に相当します。

基礎的英語力で対応できる業務

業務内容	必要な英語スキル	具体例
技術ドキュメントの読解	リーディング（中級）	ライブラリの公式ドキュメント、APIリファレンス
エラーメッセージの理解	リーディング（初級）	Python、Rのエラー表示、デバッグ情報
簡単な技術検索	リーディング・ライティング（初級）	Stack Overflow、GitHub Issues
基本的なコード理解	プログラミング英語	変数名、関数名、コメントの理解

このレベルでは、日本企業で国内向けのプロジェクトに従事することは十分可能です。ただし、最新技術のキャッチアップには時間がかかる可能性があり、翻訳ツールの助けが必要な場面も多いでしょう。

ビジネスで活用できる実践的英語力（TOEIC700点以上）

キャリアアップを目指すなら、TOEIC700点以上のビジネス英語力が求められます。このレベルでは、海外ベンダーとのやり取りや、英語でのプレゼンテーションも可能になります。

実践的英語力で広がる業務範囲

技術面での活用：

海外の研究論文を素早く理解し、実装に活かす
英語でのコードレビューやプルリクエストの作成
国際カンファレンスの内容を理解し、知見を得る
海外のオンライン講座でスキルアップ

ビジネス面での活用：

海外クライアントとのメール・チャットでのやり取り
英語での分析結果レポート作成
グローバルチームでの定例会議への参加
簡単な英語プレゼンテーション

このレベルに達すると、外資系企業への転職や、グローバルプロジェクトへの参画が現実的な選択肢となります。年収も国内企業と比較して100-200万円程度の上昇が期待できます。

グローバルに活躍するための上級英語力

真にグローバルなデータサイエンティストを目指すなら、TOEIC850点以上、理想的にはTOEFL iBT 90点以上の上級英語力が必要です※TOEFL iBT：アカデミックな英語力を測定する試験。大学院留学などで求められる。

上級英語力があれば実現できること：

研究・開発：英語での論文執筆、国際学会での発表
マネジメント：多国籍チームのリード、グローバル戦略の立案
コンサルティング：海外企業へのデータ戦略提案
教育・啓蒙：英語での技術研修、ワークショップの実施

さらに、専門分野の英語力も重要です：

統計学・数学の英語：hypothesis testing, regression analysis, probability distribution
機械学習の英語：supervised learning, neural networks, feature engineering
ビジネス英語：ROI, KPI, stakeholder management, executive summary

このレベルの英語力を持つデータサイエンティストは、年収1,500万円以上の高待遇ポジションや、シリコンバレーでの勤務など、世界トップクラスのキャリアを築くことが可能になります。

英語力を効率的に身につける実践的な学習方法

データサイエンティストが英語力を向上させるには、一般的な英語学習だけでなく、専門分野に特化した学習が重要です。ここでは、効率的に英語力を身につける実践的な方法を紹介します。

データサイエンス分野の技術英語を学ぶ方法

技術英語の習得は、実際の業務で使う英語に直結するため、最も費用対効果の高い学習方法です。以下の段階的アプローチをおすすめします。

ステップ1：基本的な技術用語の習得

まずは、データサイエンスでよく使われる英語表現を覚えましょう：

# データ前処理でよく使う英語表現
data cleaning = データクリーニング
missing values = 欠損値
outlier detection = 外れ値検出
feature engineering = 特徴量エンジニアリング
normalization = 正規化

# モデル構築でよく使う英語表現
train-test split = 訓練・テスト分割
cross-validation = 交差検証
hyperparameter tuning = ハイパーパラメータチューニング
overfitting = 過学習
model evaluation = モデル評価

ステップ2：英語の技術書・論文の多読

以下の順序で段階的に読み進めることをおすすめします：

入門書：「Python for Data Analysis」など、既に日本語版で読んだ本の原書
公式ドキュメント：scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの英語ドキュメント
ブログ記事：Towards Data Science、KDnuggetsなどの技術ブログ
研究論文：arXivやGoogle Scholarで興味のある分野の論文

ステップ3：実践的なアウトプット

読むだけでなく、英語でのアウトプットも重要です：

GitHubのREADMEを英語で書く
技術的な質問をStack Overflowに投稿する
自分の分析結果を英語でまとめる練習

業務で使える実践的な英語力の習得法

ビジネスシーンで使える英語力を身につけるには、実際の業務シミュレーションが効果的です。

メール・チャットコミュニケーションの練習

よく使うテンプレートを覚えておくと便利です：

進捗報告：「I’ve completed the data preprocessing phase and am now moving on to model training.」
質問・相談：「I have a question regarding the feature selection process. Could you provide some guidance?」
結果共有：「Please find attached the analysis results. The key findings are summarized below.」

プレゼンテーション力の向上

データ分析結果を英語で説明する練習も重要です：

図表の説明：「This graph shows…」「As you can see from the chart…」
分析手法の説明：「We applied logistic regression to predict…」
結論の提示：「Based on our analysis, we recommend…」
質疑応答：「That’s a great question. Let me clarify…」

実践的な練習方法：

日本語で作成したスライドを英語に翻訳
鏡の前で英語プレゼンの練習（5分程度から始める）
オンライン英会話で技術的な内容を説明する練習
録画して自分の発音や表現をチェック

オンライン学習を活用した効率的な勉強法

現代では、質の高いオンライン学習リソースが豊富にあります。以下に、データサイエンティスト向けの学習リソースをまとめました。

プラットフォーム	特徴	料金	おすすめ度
Coursera	有名大学の講座が豊富、字幕付き	月額$49〜	★★★★★
DataCamp	データサイエンス特化、実践的	月額$25〜	★★★★☆
edX	MITやハーバードの講座あり	無料〜$300/コース	★★★★☆
Udemy	実務的なコースが多い	$10〜200/コース	★★★☆☆
YouTube	無料で豊富なコンテンツ	無料	★★★★☆

英語力があるデータサイエンティストのキャリアパス

英語力を身につけたデータサイエンティストには、国内外で多様なキャリアの選択肢が広がります。ここでは、英語力を活かした具体的なキャリアパスを紹介します。

外資系企業での高待遇ポジション

英語力があれば、外資系テック企業での勤務が現実的な選択肢となります。これらの企業では、日本の企業と比較して格段に高い待遇が期待できます。

主要外資系企業のデータサイエンティスト待遇例：

Google Japan：年収1,200万円〜2,000万円、ストックオプション付与
Amazon Japan：年収1,000万円〜1,800万円、RSU（制限付株式）付与
Microsoft Japan：年収900万円〜1,600万円、充実した福利厚生
Meta（Facebook）：年収1,100万円〜2,200万円、サインオンボーナスあり

これらの企業で求められる英語力は、最低でもTOEIC800点以上、理想的には900点以上です。採用プロセスでは以下のような場面で英語力が試されます：

技術面接（コーディング面接）での英語での説明
システムデザイン面接での議論
行動面接でのSTAR法による回答※STAR法：Situation（状況）、Task（課題）、Action（行動）、Result（結果）の頭文字を取った面接回答法
海外本社との最終面接

外資系企業でのキャリアパス例：

Individual Contributor（IC）トラック：L3（ジュニア）→ L4（ミッド）→ L5（シニア）→ L6（スタッフ）→ L7（プリンシパル）
マネジメントトラック：チームリード → マネージャー → シニアマネージャー → ディレクター

海外プロジェクトへの参画機会

英語力があることで、国境を越えたプロジェクトに参加する機会が大幅に増えます。これは、キャリア成長の観点で非常に価値があります。

参画できるプロジェクトの種類：

グローバル企業の国際共同プロジェクト
- 複数国のチームと協力してデータ基盤を構築
- 世界規模でのA/Bテストの設計と分析
- グローバルKPIダッシュボードの開発
国際的な研究プロジェクト
- 海外大学との共同研究
- 国際学会での発表機会
- オープンソースプロジェクトへの貢献
海外スタートアップとの協業
- 最先端技術の導入支援
- データ戦略のコンサルティング
- グロースハックの実装

これらのプロジェクトでは、多様な文化背景を持つメンバーとの協働が求められ、技術力だけでなくコミュニケーション能力も磨かれます。また、海外出張や短期赴任の機会もあり、グローバルな視野を広げることができます。

フリーランスとしてグローバル案件を獲得

英語力を持つデータサイエンティストは、フリーランスとして世界中のクライアントから案件を受注することが可能です。特に、リモートワークが一般化した現在、地理的な制約はほとんどありません。

グローバル案件の獲得方法：

海外フリーランスプラットフォーム
- Upwork：時給$50〜200の案件が豊富
- Toptal：トップ3%の人材のみ登録可能、高単価案件
- Freelancer.com：多様な規模の案件あり
LinkedInを活用した直接契約
- プロフィールを英語で充実させる
- 実績をポートフォリオとして公開
- 積極的にネットワーキング
専門コミュニティでの案件獲得
- Kaggleでの実績を活かした受注
- GitHubでの貢献を通じたオファー
- データサイエンスカンファレンスでの人脈形成

グローバル案件の単価相場：

データ分析・可視化：$50-100/時間（約5,500円〜11,000円）
機械学習モデル開発：$75-150/時間（約8,250円〜16,500円）
AIコンサルティング：$100-300/時間（約11,000円〜33,000円）

フリーランスとして成功するためには、専門性の明確化と実績の可視化が重要です。英語でのコミュニケーション能力があれば、日本の市場に限定されず、世界中から最適な案件を選択できるようになります。

今すぐ始められる英語学習のロードマップ

現在のレベルチェックと目標設定

データサイエンティストとしての英語学習を始める前に、まず現在の英語力を正確に把握し、適切な目標を設定することが重要です。闇雲に学習を始めるよりも、現状分析に基づいた戦略的なアプローチが効果的です。

英語力の自己診断チェックリスト

以下の項目で、現在のレベルを確認しましょう：

□ 技術ドキュメント読解

Pythonの公式ドキュメントを翻訳なしで読める
Stack Overflowの質問と回答を理解できる
GitHubのREADMEやIssuesを問題なく読める

□ 研究論文の理解

arXivの論文のAbstractを理解できる
専門用語の意味を推測できる
図表の説明文を読み解ける

□ コミュニケーション能力

技術的な質問をメールで書ける
オンラインミーティングで簡単な説明ができる
チャットで即座に返信できる

目標設定の具体例

現在のレベルに応じた、3ヶ月・6ヶ月・1年後の目標例を示します：

現在のレベル	3ヶ月後の目標	6ヶ月後の目標	1年後の目標
初級 TOEIC 400-600	技術ドキュメント読解基本的な専門用語習得	エラーメッセージ理解簡単な技術検索	TOEIC 700点海外記事の要約作成
中級 TOEIC 600-750	論文Abstract理解技術ブログ執筆	技術プレゼン5分 Q&A対応	TOEIC 850点国際会議参加
上級 TOEIC 750+	論文全文理解技術討論参加	海外案件参画英語での研修実施	TOEIC 900点+ 論文執筆

重要なのは、無理のない段階的な目標設定です。高すぎる目標は挫折の原因となるため、確実に達成できるレベルから始めて、成功体験を積み重ねることが継続の秘訣です。

3ヶ月で基礎力を身につける学習計画

データサイエンティストとして必要な英語の基礎力を、3ヶ月という短期間で効率的に身につけるための実践的な学習計画を紹介します。この計画は、1日1時間の学習時間で実行可能な内容です。

月別学習計画

【1ヶ月目】基礎固めと習慣化

週ごとの学習内容：

Week 1-2：データサイエンス基本用語100個の暗記
- 毎日10個ずつ、音読しながら覚える
- Ankiなどのフラッシュカードアプリを活用
- 例文と一緒に覚えることで実践的な理解を深める
Week 3-4：技術ドキュメントの多読開始
- scikit-learnのチュートリアルを1日1ページ
- 分からない単語は飛ばして、全体の流れを掴む
- 重要な表現はノートにまとめる

【2ヶ月目】実践的なインプット強化

日々の学習ルーティン：

朝15分：Kaggleのディスカッションを1つ読む
昼15分：YouTubeで英語のデータサイエンス動画視聴（字幕あり）
夜30分：技術ブログ記事を精読、要約を日本語で作成

週末の集中学習：

土曜：過去1週間で学んだ表現の復習とアウトプット練習
日曜：英語での簡単なコード解説文を書く練習

【3ヶ月目】アウトプット中心の実践

実践的な活動：

GitHubでの活動
- 自分のプロジェクトのREADMEを英語で作成
- 他人のリポジトリにIssueを投稿（週1回）
- プルリクエストのコメントを英語で書く
Stack Overflowへの参加
- 簡単な質問から始めて、徐々に複雑な内容へ
- 回答へのコメントを積極的に投稿
- 自分の知識を英語で説明する練習
技術メモの英語化
- 日々の学習内容を英語でまとめる
- コードのコメントを英語で書く習慣をつける
- エラー解決のプロセスを英語で記録

学習効果を最大化するコツ

毎日の継続：1日15分でも良いので、必ず英語に触れる
実践的な内容：仕事で使う可能性の高い表現から優先的に学ぶ
アウトプット重視：インプットの2倍の時間をアウトプットに使う
完璧主義の排除：間違いを恐れずに、どんどん使ってみる

この3ヶ月間の学習で、技術ドキュメントの読解とbasicなコミュニケーションが可能になり、次のステップへの土台が完成します。

継続的な英語力向上のための習慣づくり

3ヶ月の基礎学習を終えた後も、英語力を維持・向上させ続けるためには、日常的な習慣として英語学習を組み込むことが重要です。ここでは、無理なく続けられる実践的な方法を紹介します。

日常に組み込める英語学習習慣

1. 情報収集を英語に切り替える

データサイエンティストとして必要な情報収集を、徐々に英語ソースに移行しましょう：

技術ニュース：Hacker News、Reddit（r/datascience）を毎朝チェック
最新論文：arXiv SanityやPapers with Codeで週1本は論文を読む
技術ブログ：Towards Data Science、KDnuggetsを定期購読
ポッドキャスト：通勤時間に「Data Skeptic」「Linear Digressions」を聴く

2. アウトプットの機会を作る

インプットだけでなく、定期的なアウトプットが英語力向上の鍵です：

週1回：学んだ技術について英語でブログ記事を書く（最初は300語程度から）
月1回：オンライン勉強会で英語プレゼン（5分程度）
随時：TwitterやLinkedInで技術的な投稿を英語で行う
四半期に1回：Kaggleコンペのソリューション解説を英語で投稿

3. コミュニティへの参加

英語を使う環境に身を置くことで、自然と英語力が向上します：

オンラインコミュニティ
- Data Science Centralのフォーラムに参加
- Slackの英語データサイエンスチャンネルで交流
- Discord の機械学習コミュニティで議論
オフライン活動
- 地域のデータサイエンスミートアップ（英語開催）
- 国際カンファレンスへの参加（年1-2回）
- 海外スピーカーのワークショップ受講

モチベーション維持のための工夫

長期的な学習継続には、モチベーション管理が不可欠です：

期間	モチベーション施策	具体的なアクション
毎日	小さな成功体験	新しい専門用語を1つ覚える
毎週	進歩の可視化	読めた英語記事の数を記録
毎月	実力チェック	TOEICの模擬試験を受ける
四半期	大きな挑戦	英語での技術発表に挑戦
年次	マイルストーン設定	TOEIC受験、認定試験合格

英語学習を楽しむコツ

興味のある分野から始める：AIの最新技術など、純粋に知りたい内容を英語で学ぶ
仲間を作る：同じ目標を持つデータサイエンティストと英語学習グループを作る
成果を共有する：学んだことをチームメンバーに英語でシェアする
ゲーム要素を取り入れる：Duolingoなどのアプリで楽しく継続

継続的な英語学習は、データサイエンティストとしてのキャリアを大きく広げる投資です。毎日の小さな積み重ねが、1年後には大きな差となって現れることを信じて、楽しみながら学習を続けていきましょう。

まとめ

この記事では、データサイエンティストに英語力が必要な理由と、求められる英語力のレベル、そして効率的な学習方法について詳しく解説しました。

記事の要点

英語力の必要性：最新技術情報の90%は英語で発信され、グローバル企業での活躍機会が広がり、年収も20-30%アップする可能性がある
求められるレベル：最低限TOEIC600点、キャリアアップにはTOEIC700点以上、グローバル活躍にはTOEIC850点以上が必要
効率的な学習方法：技術英語から始め、実践的なアウトプットを重視し、オンラインリソースを活用する
キャリアパス：外資系企業での高待遇、海外プロジェクト参画、グローバル案件でのフリーランスなど多様な選択肢
学習計画：3ヶ月の基礎固め、日々の習慣化、コミュニティ参加による継続的な向上

今すぐ始められるアクション

現在の英語力をチェック：まずは技術ドキュメントを読んでみて、理解度を確認する
1日15分から開始：毎日必ず英語に触れる時間を作る（朝のKaggleディスカッション読みなど）
実践的な目標設定：3ヶ月後にGitHubのREADMEを英語で書くなど、具体的な目標を決める
コミュニティへの参加：Stack OverflowやGitHubで積極的に英語でコミュニケーションを始める

データサイエンティストとして成功するために、英語力は「あったら良い」スキルから「必須」のスキルへと変わってきています。今日から小さな一歩を踏み出すことで、1年後には大きく成長した自分に出会えるはずです。

英語力を身につけることは、単なるスキルアップではなく、世界中の知識と機会にアクセスできるパスポートを手に入れることです。ぜひ、この記事を参考に、グローバルに活躍できるデータサイエンティストへの第一歩を踏み出してください。

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この記事を書いた人

DLメディア運営者統括責任者

データラーニングメディア運営事務局

データサイエンティストに英語力は必要？求められるレベルと習得方法

データサイエンティストに英語力が必要な3つの理由