NEW データサイエンティストの仕事内容とは？必要なスキルや役立つ資格も紹介

データサイエンティストの主な仕事内容

IT化が進む現代、データサイエンティストの仕事内容は重要性が増しています。
ここでは、データサイエンティストの主な仕事内容を紹介します。

データの利活用に関する仮説と戦略の立案

データ利活用の仮説・戦略の立案は、データサイエンティストの主要な職務の一つです。単なる分析ではなく、データを活用してどのようにビジネス課題を解決するかを計画します。

データの利活用に関する戦略立案をするときは、まずは課題を洗い出し、戦略立案のために必要となるデータを選定します。また、仮説を立てます。

データの収集

データサイエンティストは、分析に必要なデータを収集する業務も担います。信頼性の高いデータを入手することは、正確な分析結果を得るために欠かせません。

洗い出した課題をもとに、収集するデータの種類と量を決めます。
そして、そのデータに合わせて適切な収集手法を選定し、データを集めます。データ収集の方法の例は、アンケート調査やインタビュー、既存データの活用などです。

分析基盤環境の構築・運用

データサイエンティストの仕事内容の一つは、分析基盤環境の構築・運用です。

データを分析するには、適切な基盤環境の構築が必要です。
収集したデータは形式が統一されていないことが多く、そのままでは扱いにくい場合があります。データベースを構築し、効率的に蓄積・活用できる環境を整えることが求められます。

データの前処理

データの前処理は、収集したデータを分析に適した形に整える作業です。未処理のデータはそのままでは使えないことが多いため、前処理が不可欠となります。
具体的には以下の処理を行います。

• 欠損値の処理
• 外れ値の確認や処理
• データ形式の統一

データの前処理を行い、分析が効率的に進められるように準備をすることが大切です。

データの分析

データサイエンティストは、前処理を終えたデータをもとにデータ分析を行います。データを可視化したり、データの規則性を見出したりします。

適切な分析手法を選んでデータ分析をします。分析手法の例は、ヒストグラムの作成や機械学習によるモデリング、クラスター分析、統計学による分析などです。

仮説の検証

仮説の検証は、データサイエンティストの主要な仕事内容の一つです。ビジネス課題に対して最初に立てた仮説を検証します。

分析結果を基に仮説を評価し、状況に応じてモデルの改良を行います。また、仮説が誤っていた場合は、仮説と戦略の立案からやり直すことが必要です。

レポート作成・施策提言

データサイエンティストは分析結果をもとにレポートを作成し、重要指標であるKPIの設計を行います。作成したレポートはクライアントや上司などの意思決定者に共有し、施策の提言をします。

データサイエンティストの仕事に求められるスキルなどについて知りたい人は、「データサイエンティストに必要なスキルや資質、学習方法について解説」の記事も参考にしてください。

データサイエンティストとは

ここでは、データサイエンティストの具体的な役割や似た職種との違いを解説します。

データサイエンティストの役割

データサイエンティストとは、現代の情報社会において重要な役割を担う職業です。データサイエンティストの主な役割は、データ分析を通じてビジネス課題を解決し、価値を創造することです。データを適切に処理・解釈して、意思決定や課題解決の材料とします。

データアナリストとの違い

データアナリストは、データの収集と分析を通じて、主にビジネス戦略に応用可能な洞察を提供する職種です。
一方でデータサイエンティストは、さらに高度な分析を行います。データサイエンティストが用いる分析手法は、予測モデルの構築や統計解析、機械学習による分析などです。

データアナリストについて詳しく知りたい人は「データアナリストとは？未経験から目指す方法や役立つ資格などを解説」をご覧ください。

データエンジニアとの違い

データエンジニアは、データの収集や前処理を行うシステムや基盤を構築する職種です。
データサイエンティストはその基盤を活用して分析を行い、ビジネス課題を解決します。

データエンジニアが基盤を整えることで、データサイエンティストはより高度な分析に集中できる環境が整うでしょう。

機械学習エンジニアとの違い

機械学習エンジニアは、AIシステムの設計や実装を主に担当します。
一方、データサイエンティストは、課題解決に向けたデータ分析やモデル構築を行い、実際の運用は機械学習エンジニアに引き継ぎます。この連携により、ビジネス課題の解決からAI活用までの流れが完成します。

機械学習エンジニアについて知りたい人は、「機械学習エンジニアの年収はどれくらい？転職事情や収入を上げる方法も解説」の記事をご覧ください。

マーケティングリサーチャーとの違い

マーケティングリサーチャーは、消費者データを基に購買意欲や満足度を分析し、マーケティング戦略を策定します。
一方で、データサイエンティストは多分野のデータを分析対象とし、課題解決の幅が広い点が特徴です。

たとえば、市場分析の専門家であるマーケティングリサーチャーが提示した市場データをもとに、データサイエンティストが具体的な意思決定支援モデルを構築する場合があります。

データサイエンティストの仕事の需要・将来性

データサイエンティストは、近年のAI技術の進化とデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、需要が増加しています。

2025年4月22日時点における厚生労働省の「職業情報提供サイト job tag」のハローワーク求人統計データによると、有効求人倍率は2.83％です。求職者1人に対して求人数が3件近くある状態です。

また、2019年4月に公開された経済産業省の「IT人材需給に関する調査（概要）」の資料によると、IT人材の需給ギャップは2025年には36万人、2030年には45万人にのぼると予測されています。

高度なIT人材であるデータサイエンティストの需要は引き続き高まっていくでしょう。データサイエンティストは将来性がある仕事です。

将来性と合わせて、年収が気になる方も多いでしょう。データサイエンティストがどの程度の収入を得られるかについては、「データサイエンティストの平均年収を紹介！今後の展望も解説します」を参考にしてください。

参考元：
厚生労働省「職業情報提供サイト job tag」 ※2025年4月22日に利用
経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」 ※2025年4月22日に利用

データサイエンティストの活躍の場

データサイエンティストは、特にDX推進を担う専門人材として、企業からのニーズが増加しています。データサイエンティストが活躍できる分野は幅広く、IT業界をはじめ、製造業、金融業、エネルギー業界など多岐にわたります。
ここでは、データサイエンティストが活躍する主要な業界について解説します。

SI業界

システムインテグレーター（SI、SIer）業界は、データサイエンティストが活躍する代表的な分野の一つです。
SI企業はクライアントの課題に応じて、データ分析や技術的サポートを提供します。データサイエンティストはSI企業が担当する案件に必要なデータを分析し、具体的な改善提案を行います。

EC業界

データサイエンティストは、EC業界でも活躍しています。
ECサイトでは、商品の購入や新規ユーザーの獲得、既存客の継続的なアクセスなどを増やすことが重要です。データサイエンティストは、ユーザーの属性や行動、購買履歴、市場動向などのデータをもとに分析を行い、購買予測をして施策を提案します。

Web業界

データサイエンティストの活躍する業界の一つは、Web業界です。
Webサイトでは膨大なデータ処理が行われ、蓄積されています。検索やコンテンツ閲覧など横断的にデータを取得して分析します。分析したデータは、クライアントが定めたコンバージョンの上昇をかなえるために活用します。

ゲーム業界

データサイエンティストは、ゲーム業界においては既存のゲームを改善したり新規ゲーム開発を推進したりする役割です。
オンラインゲーム企業には、世界中のユーザーから大量のデータが集まります。データサイエンティストはそのデータを分析してユーザーの行動やニーズを把握して、より良いゲームの開発につなげます。

製造業

製造業では、データサイエンティストが生産性向上や品質改善、コスト削減に大きく貢献しています。
製造業界ではデータ活用の基盤整備が十分でない企業も多く、データサイエンティストが環境整備やシステム設計の段階から関与するケースも増えています。このような役割を通じて、データサイエンティストは製造業のDX推進を支える存在となっています。

エネルギー業界

エネルギー業界では、データサイエンティストが需要予測や供給最適化を通じて効率的な運用を支えています。
データサイエンティストはコスト削減と環境負荷の軽減、再生可能エネルギーの効率的な利用、電力需要の最適化を目指す取り組みに貢献します。持続可能な社会の実現に向け、今後さらにデータサイエンティストの役割の重要性が増していくでしょう。

金融業界

データサイエンティストにとって、金融業界も活躍できるフィールドの一つです。
金融業界では金融とITの融合が加速し、データに基づいた意思決定が重要視されるようになりました。データサイエンティストは、将来の金利変動に対するリスクを評価したり、経営層に対して市場データや競合分析の結果を提示したりします。今後もAIやビッグデータ技術の進化に伴い、金融業界におけるデータサイエンティストの重要性はさらに高まるといえるでしょう。

データサイエンティストの仕事のやりがい

ここでは、データサイエンティストとしての仕事のやりがいを紹介します。

課題解決で達成感がある

データサイエンティストは、専門的な知識を活かし、膨大なデータを日々整理しながら、多角的な視点で解析ツールを使い、課題解決に向けた糸口を掴みます。

ひたすらデータを組み合わせ、忍耐が必要とされる作業が続きますが、考えた仮説が正しかったとき、新しい発見につながったとき、達成できたときの喜びは大きいでしょう。

企業経営に積極的に貢献できる

データサイエンティストは、企業の意思決定に大きく関わるため、企業の上位職や幹部などと接触する機会が多いです。データは企業にとって価値のあるもので、必然的にデータサイエンティストの影響も大きくなる可能性があります。

それだけに、企業の経営に貢献できる、積極的に参画しているという充実感を味わえるでしょう。

新しい発見や成長がある

データサイエンティストの仕事では、高度な専門知識やスキルが求められます。

業務を通じて新しい技術や知識を習得できれば、スキルアップにつなげられるでしょう。例えば、新しい解析手法を導入することで問題解決能力を高め、技術者としての価値を向上させられます。
また、周囲の期待が自身の成長を後押しすることもあり、挑戦し続けることにやりがいを見つけやすい仕事といえます。

データサイエンティストの仕事のつらい部分

データサイエンティストの仕事には、試行錯誤や継続的な学びが必要とされるため、困難な面も多くあります。
ここでは、データサイエンティストの仕事で「つらい」と感じる可能性がある要素について解説します。

膨大な試行錯誤が必要なときがある

データサイエンティストは、解析ツールで分析手法を駆使しますが、時間をかけても思うような結果が出ないことも多くあります。
また、仮説が外れていた場合、最初からやり直さなければならないこともあります。方向性を見直し、新たなアプローチを試すなど、根気強い作業が必要です。

最新のIT動向に対応しなければならない

IT業界やAIの分野などでは、進化が急速に進んでいます。BIや解析ツールなどを扱うデータサイエンティストにとっても同様で、業界の動向について最新の情報や技術を求められます。

目まぐるしく技術が進歩する状況に対応するには、日々の情報収集や勉強が欠かせません。休日を勉強に費やす人も多く、データサイエンティストは継続的な努力が求められる職業といえるでしょう。

周りの期待が重圧になる

データサイエンティストは新しい職業であることから、その業務の難しさが認識されていないことがあります。上司やクライアントから過度な期待を受ける場合、期待に応えられないことがプレッシャーになる点がリスクです。
また、目に見える成果が出ない場合、厳しい評価を受けるおそれもあります。

データサイエンティストの仕事に必要な知識・スキル

データサイエンティストの仕事には、多岐にわたるスキルが求められます。
ここでは、データサイエンティストに必要なスキルを解説します。

データを扱うスキル

データサイエンティストには、データを効率的に収集・分析する能力が欠かせません。適切なデータを収集分析することで、問題の根本原因を特定し最適な解決策を導き出すことがデータサイエンティストの仕事であるためです。

データを扱うスキルには、以下のものが当てはまります。

• データサイエンス力：統計学や機械学習の理論を応用して課題解決につなげるスキル
• データエンジニアリングスキル：データの収集から保存までの技術的スキル
• ツールの活用能力：AIややビッグデータツールを使いこなすスキル

データの収集から分析から一貫して行える能力が、ビジネスの現場で重要視されています。

AIツールについては「自動化や効率化に活用しよう！AIツールの活用例・体験談まとめ」の記事で紹介しているので、併せてご覧ください。

課題を解決するスキル

データサイエンティストには、ビジネスの本質的な課題を把握し、効果的な解決策を導き出す総合的な問題解決能力が求められます。

課題を解決するスキルを形作る要素は下記のとおりです。

• 論理的思考
• 業界特有の知識
• 分析結果を分かりやすく伝えるスキル

これらのスキルを駆使して、的確な解決策を提供できるデータサイエンティストが求められています。

自走力

自走力とは、指示を待たずに自ら考え行動する能力です。ビジネス環境は日々変化しており、迅速な対応が求められるため、自走力はデータサイエンティストにとって不可欠です。

自走力のある人は成果の質が高くなりやすく、責任あるポジションへの昇進の可能性も高まります。

統計や数学の知識

データサイエンティストには、統計や数学の知識が求められます。

データセットから意味のある情報を引き出すには、統計学や数学的手法が必要です。たとえば、機械学習アルゴリズムを実装する際には、高度な数学的理解が求められます。データの信頼性評価にも統計学のスキルが役立つでしょう。

データベースの知識

データサイエンティストに必要なものの一つは、データベースに関する知識です。
データベースの知識は、大量データを効率的に管理・活用するために必要です。適切なデータベース設計や操作は、業務の効率化に直結します。

データベーススキルには以下が含まれます。

• SQLの活用：データの抽出・加工
• 最適化技術：インデックス作成や正規化

SQLの詳細や関連資格に興味をお持ちの方は、「SQL関連資格4選を紹介｜資格取得のメリットや注意点も徹底解説」の記事をチェックしてください。

AIの知識

膨大なデータを効率的に分析し価値ある情報を見つけるためには、AIの知識が求められます。AI技術を活用することで、より高度な分析や予測が実現します。
そのため、機械学習アルゴリズムの理解や深層学習の概念の把握は、データサイエンティストが高度な分析を行う際に欠かせないスキルです。

AIの技術は日々進化しており、新しいアルゴリズムやツールを継続的に学ぶ姿勢が求められます。AIを理解し活用できるデータサイエンティストは今後も重宝されるでしょう。

分析対象に関する知識

データサイエンティストには、分析対象となるビジネスや業界に対する深い理解が求められます。たとえば、金融データの分析ではリスク管理や金融商品の理解が不可欠です。製造業の場合、サプライチェーンや品質管理の知識が求められます。

業界の動向を把握し、それぞれの企業の業務の文化や戦力を理解する力や姿勢が問われます。

データサイエンティストの仕事に向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴について解説します。

数学や統計が好き

数学や統計に強く惹かれる方は、データサイエンティストに向いています。

仕事上、データサイエンティストは数学や統計学の知識を使用する機会が多く、数字を扱うことに抵抗がなく楽しさを見出せる素質のある方に適性があります。数値を扱う作業に前向きに取り組める人は、データサイエンティストとして成功できるでしょう。

技術の進歩をキャッチアップするのが好き

新しい技術を追いかけられる方は、データサイエンティストに向いているといえるでしょう。

データサイエンス分野は急速に進化しており、常に新しい手法やツールが登場しています。進化する技術を追い続ける積極性が、データサイエンティストとしての成功のカギとなります。

情報の収集と分析が得意

情報の収集と分析が得意な方は、データサイエンティストに向いています。

現場では膨大な情報から信頼性が高く有用なデータを見つけ出して活用し、価値あるインサイトを生み出す能力が重要視されます。情報の正確な収集と分析力を持つ人は、データサイエンティストとしての成功が期待できます。

論理的に物事を考えられる

データサイエンティストには、物事を論理的に考えられる人に向いています。
データを分析し、課題の原因を特定するには、論理的なアプローチが不可欠です。また、ビジュアルを用いたプレゼンテーションや簡潔な言葉での説明をする際にも、ロジカルシンキングが求められます。

結果が出るまで粘って考えられる

粘り強さは、データサイエンティストの資質の一つです。
データ分析は、地道な作業の積み重ねによって成り立つものです。データ分析において地道な作業を続けられる粘り強さが、成果を生む原動力となります。

積極的にコミュニケーションができる

積極的にコミュニケーションができる人材が、データサイエンティストに向いています。
データサイエンティストには説得力のあるプレゼンテーションや、経営陣への提言が求められます。その際、臆さずにコミュニケーションを行う積極性が必要です。

誠実な態度でデータを扱う

データサイエンティストには、分析結果の透明性を確保し、データに誠実に向き合う姿勢が求められます。

データにはノイズやバイアスが含まれています。丁寧に扱わなければ誤った結論を導くリスクがあるでしょう。また、データ分析の結果を意図的に歪めたり、都合の悪いデータを隠蔽したりすることは、あってはならないことです。
データをリスペクトし誠実に向き合う姿勢を持つ人は、データサイエンティストとして信頼されるでしょう。

未経験からデータサイエンティストを目指す方法

ここからは、経験のない状態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。未経験からデータサイエンティストになろうとお考えの方は参考にしてください。

関連職種で経験を積む

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、関連する職種で経験を積むことが有効です。

関連する職種には、データエンジニアやデータアナリスト、機械学習エンジニアなどの職種が挙げられます。実務経験をとおして必要なスキルを段階的に習得し、業界やビジネスの理解を深められます。
また、業界内で人脈を築くことで、転職活動の際に有利にはたらきます。

ほかのエンジニア職に関する情報は「エンジニアの仕事内容や種類とは？働き方や職種に必要なスキルを解説」の記事を参考にしてください。

ポテンシャル採用に前向きな企業に応募する

未経験からデータサイエンティストを目指す際、ポテンシャル採用を行っている企業に応募することは有効な戦略です。

データサイエンティストの仕事の需要は急速に増加しており、専門知識やスキルを持つ人材が不足しています。そのため、ポテンシャルを重視した採用を行う企業が増加傾向です。
ポテンシャル採用に応募する場合は、関連する資格の取得や学習の成果を上手くアピールするとよいでしょう。

独学でスキルを身につける

未経験からデータサイエンティストを目指す第一歩として、独学で必要なスキルを習得することが挙げられます。
データサイエンティストには統計学、機械学習、プログラミングなどの多岐にわたる専門知識が必要です。

近年はオンライン教材や無料の学習リソースが充実しており、独学でも求められるスキルを効率的に身に付けられます。自己学習のリソースを活用して、必要な知識と技術を習得しましょう。

スクールの授業や講座を受講する

データサイエンティストに必要な知識を効率的に習得する方法として、専門スクールや講座の受講があります。最近ではオンラインと対面のハイブリッド形式を提供するスクールも増えており、社会人でも受講しやすい環境が整っています。

基礎から応用まで一貫して学べるため、時間を有効に使えるでしょう。また、受講者同士で意見交換を行い、モチベーションを維持しながら学習を進められる点もメリットです。

資格の勉強を通じて基礎を固める

未経験者が資格を取得することで、データサイエンティストに必要な能力を持っていることを客観的に企業へ示すことができます。
また、資格取得に向けた勉強をとおして、データサイエンティストとしての基礎を固めることが可能です。

データサイエンティストの仕事に役立つ資格

ここでは、データサイエンティストの仕事に役立つ資格を紹介します。
データサイエンティストが関連資格を取得することで、給与アップや案件獲得につなげられます。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）とは、一般社団法人データサイエンティスト協会が提供する試験です。DS検定は、データサイエンスの初学者やデータサイエンティストを目指す社会人・学生を対象にしています。

DS検定の主な出題範囲は下記のとおりです。

• 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
• 社会におけるデータ・AI利活用
• データリテラシー
• データ・AI利活用における留意事項

試験についてさらに詳しく知りたい方は、「データサイエンティスト検定とは？取得方法や仕事内容を解説！」を参考にしてください。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験（DB）とは、独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）が運営する国家資格です。データベースの企画から保守までの過程において、高度な知識とスキルを持つ専門家であることを証明します。

データベーススペシャリスト試験に合格すれば、データベース関連の業務において高い評価を得られるでしょう。

統計検定

統計検定は、一般社団法人 日本統計学会が実施する統計の知識と活用能力を証明する検定です。総務省や文部科学省などの後援を受けており、信頼性の高い資格として知られています。

統計検定は5つのレベルに分かれています。

• 統計検定1級：大学院レベル
• 統計検定準1級：大学の専門課程レベル
• 統計検定2級：大学の教養課程レベル
• 統計検定3級：高校卒業レベル
• 統計検定4級：中学卒業レベル

データサイエンティストの実務に応用できるスキルを持っていることを証明するために、統計検定準1級以上を目指しましょう。

統計を学びたい方や仕事で活用したい方は、「統計検定の難易度を段階別に解説！試験内容から効果的な勉強法まで紹介」も参考にしてください。

G検定

G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催しています。G検定とは、AIやディープラーニング活用リテラシーを認定する資格です。

受験資格に制限がなく、幅広い層のビジネスパーソンが挑戦できる試験です。資格取得に向けての勉強をとおして、AI・ディープラーニングについて体系的に学習することができます。

E資格

E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）とは、ディープラーニングの理論を理解し、高度な知識と実装能力を有するエンジニアであることを証明する資格です。E資格は、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が認定しています。

E資格の試験内容の項目は下記のとおりです。

• 数学的基礎
• 機械学習
• 深層学習の基礎
• 深層学習の応用
• 開発・運用環境

資格を取得すると、より高度な業務に携わる機会が増える可能性があるでしょう。

まとめ

データサイエンティストとは、膨大なデータを収集・整理し、ビジネス課題の解決に活用する職業です。
データサイエンティストの主な仕事内容は、データの利活用に関する仮説や戦略の立案、データの収集分析基盤環境の構築、データの前処理、分析、仮説の検証、レポート作成、施策提言です。

データサイエンティストの仕事の需要は高まっています。データサイエンティストが活躍できる業界・領域は幅広く、将来性がある仕事です。