企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に伴い、データサイエンティストはIT業界を中心に、さまざまな業界で需要が高まっている注目の職種です。
特に近年では、AI（人工知能）などの高度な技術が広く活用されるようになっており、多くの業界においてデータサイエンティストがますます必要とされていくでしょう。
この記事では、データサイエンティストの年収や、データサイエンティストと類似の職業との違い、データサイエンティストにはどのようなスキルが求められるのかについて詳しく紹介します。
データサイエンティストの定義
一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストを次のように定義しています。
「データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」
引用：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト協会、データサイエンティストの ミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表」
データサイエンティストは、データ分析に関する高度なスキルと専門性を必要とする専門職です。
データサイエンティストについてはこちらの記事でも詳しく解説しています。
データサイエンティストの業務内容
データサイエンティストの主な役割は、膨大なデータを分析し、そこから価値ある情報を引き出してビジネスに活かすことです。
主な業務内容は、次のとおりです。
- データの分析・市場調査
- 調査・分析によって得た結果を用いたコンサルティング
単に分析を行うだけでなく、その結果をもとにクライアントや社内の意思決定を支援するためのコンサルティングまで担うことも少なくありません。
ここでは、データサイエンティストの業務内容を詳しくみていきましょう。
データの分析・市場調査
データサイエンティストの主な業務は、企業内外に蓄積された大量のデータ（ビッグデータ）を活用し、ビジネス上の課題や目的に応じた分析を行うことです。
例えば、新しい商品やサービスの企画や業務プロセスの改善、顧客行動の把握において、企業がよりよい判断・決断をするために、データを使って「今どんなことが起きているか」や「これからどうなりそうか」を明らかにしていきます。
また、社内のデータに限らず、市場動向や競合情報といった外部データも収集・調査し、自社やクライアントの戦略立案に活用していくことも、重要な業務の一つです。
調査・分析結果に基づくコンサルティング提案
データサイエンティストの業務は、データを分析するだけではありません。
分析した結果を用いて「どんなことがわかったのか」「その結果をどう活かせばよいのか」を考えたうえで、企業やクライアントに対してコンサルティングも含めた提案をすることも業務のひとつです。
例えば、「この商品は20代に人気がある」「この時間帯は来客数が少ない」など、データをもとに現状を説明したうえで、「売上アップに向けてどのような施策をすべきか」「どのように改善すべきか」といったアドバイスを行います。そのため、数字を読み解く力だけでなく、「相手が何を知りたいのか」を理解する力や、分かりやすく説明する力も必要です。
このように、企業がよりよいサービスを提供したり、効率よく仕事を進めたりできるようにサポートするのが、データサイエンティストの重要な役割といえるでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴とは？
データサイエンティストは専門性の高い職種であるものの、「理系でなければならない」「数学が得意でないと難しい」という訳ではありません。
実際には、文系出身の方でも、日々の業務の中で必要な知識を少しずつ身につけていくことも可能です。
データサイエンティストに向いている方の特徴は、次のとおりです。
- 情報を集めるのが得意な人
- 論理的に物事を考えるのが好きな人
- 数字やデータに抵抗がない人
- 地道な作業が苦にならない人
- コミュニケーションを取ることに苦手意識のない人
- 課題を「どうにかしたい」と思える人
それぞれの内容について詳しくみていきましょう。
情報を集めるのが得意な人
データサイエンティストは、膨大なデータの中から、企業が抱える課題に合わせて必要な情報を収集しなければなりません。そのため、自分から進んで調べたり、複数の情報源を比較したりするのが得意な人は、データサイエンティストに向いています。
最新の技術や事例に興味を持ち、継続的に情報をキャッチアップする姿勢も大きな強みです。
論理的に物事を考えるのが好きな人
課題を解決したり、ミッションを達成したりするためには、常に論理的に物事を考える必要があります。
「どのようなデータを用いるのか」「収集した情報をどのように役立てるか」など、筋道を立てて考えられる人は、データ分析のプロセスに適しています。
「課題分析・仮説立て・検証」といった一連の流れを楽しめる人は、データサイエンティストとして活躍しやすいタイプです。
数字やデータに抵抗がない人
データサイエンティストとして活躍するためには、数学が得意である必要はありません。しかし、統計学やプログラミングの知識に基づいてデータを分析していくため、数字を使って物事を把握することに対して抵抗がないことも重要なポイントです。
例えば、統計や確率、グラフやチャートを用いた情報整理が苦にならないという方は、データを使った仮説立てや説明の際にもスムーズに対応できます。
このように、データの中に隠れている数理的なしくみを正しく読み解くことができれば、ビジネスの課題にも、より高い精度でアプローチできるでしょう。
地道な作業が苦にならない人
データサイエンティストの業務には、データ前処理やモデルの検証など、地道にデータと向き合う作業が多く含まれます。
ときには、検証に時間がかかったり、何度も同じ処理を繰り返したりと、コツコツとした作業が続くこともあるでしょう。それでも、データから意味を読み解き、少しずつ根拠を積み上げていくような地道な作業が好きな人には、データサイエンティストという仕事はぴったりです。
探究心が強く、結果が出るまで粘り強く試行錯誤を続けられる人は、この仕事を長く続けられるでしょう。
コミュニケーションが得意な人
データサイエンティストは、技術職でありながらも、分析結果を共有したり、ビジネス課題をヒアリングしたりするシーンが多くみられます。そのため、データだけに向き合うのではなく、同僚や上司、そしてクライアントとコミュニケーションする機会も多いため、コミュニケーションスキルの有無も重要なポイントです。
専門用語をかみ砕いて伝えたり、関係者のニーズを正確に理解したりといった「会話力」があれば、分析の価値を最大限に活かせるでしょう。
課題を「どうにかしたい」と思える人
問題や課題の本質を見抜いて、「課題を解決するにはどのように対応すべきか」と前向きに考えられる人も、データサイエンティストとしての適性があります。
課題解決のためにタスクを自分で整理・管理できる人ほど、分析の価値をビジネスに結びつけやすくなります。業務のムダや非効率な作業に気づき、改善したいという意欲を持つことが、データサイエンティストとして活躍する際の原動力となるでしょう。
データサイエンティストの平均年収は？
国税庁が発表した「令和5年分 民間給与実態統計調査」によると日本人の平均年収は約460万円です。
これに対して、厚生労働省が提供している職業情報提供サイトの「jobtag」で紹介されているデータサイエンティストの平均年収は、約573万円となっており、日本人の平均年収と比べて高い傾向があります。
データサイエンティストの年収が高くなる理由としては、需要に対しての人材不足が要因として考えられます。
データサイエンティストの業務は、業務上重要な意思決定の局面で、データに基づいた合理的な判断を行うため、高度な専門性が求められます。
また、膨大なデータや情報を適切に扱うスキルだけでなく、ビジネスやマーケティングなどに関する幅広い知識も必要です。
このような高度な専門性を持つ人材はまだまだ少なく、その結果として年収が高くなっているのではないかと考えられます。
ただし、データサイエンティストの年収が後述のデータエンジニアやアクチュアリーなどの他の類似職種と比べて突出して高いわけではないことも念頭に置くことが大切です。
また、単に年収のみで職業を比較するのではなく、自身のスキルや適性を比べて、どの職種が向いているかも含めて総合的に判断していきましょう。
参考：国税庁「令和5年分民間給与実態統計調査」
参考：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」
データサイエンティストと近い職種の年収
データサイエンティストと近い職種の代表的なものとして、次の職種が挙げられます。
- データエンジニア
- アクチュアリー
- マーケティング・リサーチャー
ここからは、上記の3つの職種についてデータサイエンティストとの違いと、それぞれの職種の年収について詳しくみていきましょう。
データエンジニア
データエンジニアとは、大量のデータを収集・整理し、スムーズに分析できるようにするための仕組みづくりをする職種です。
具体的な業務内容は、次のとおりです。
- データベースの設計・構築・運用
- さまざまなデータを収集・統合する仕組みづくり
- データ前処理やデータクレンジング
- 分析チームやデータサイエンティストが使いやすい形にデータを整理
- ビッグデータを扱うためのシステム環境の構築
- データの品質チェックやセキュリティ対策
このように、社内外から集めたデータを保存したり、整理したり、さらには必要なときにすぐ取り出せるような仕組みを設計・運用する役割を担います。
厚生労働省の「job tag」によると、データエンジニアの平均年収は、約628.9万円となっており、データサイエンティストと比べると若干高い傾向にあるようです。
データサイエンティストが、実際の業務に関するデータを分析し、新たな商品やサービス価値を生み出したり、業務のプロセスを刷新するための知見を引き出したりするのに対して、データエンジニアはこの前段階となる、データの収集・整理・管理・情報基盤の構築や運用などを円滑に行うポジションといえるでしょう。
参考：厚生労働省 job tag「データエンジニア」
アクチュアリー
アクチュアリーとは、保険や年金などの分野で、将来のリスクや支出を数学的に予測し、仕組みづくりをサポートする職種です。
確率や統計などの数理的手法を用いて、年金分野、保険分野、官公庁などのコンサルティングを行います。
アクチュアリーの主な業務内容は、次のとおりです。
- 保険や年金などの制度設計に関する数値シミュレーション
- 生命保険・損害保険などの保険料や支払いリスクの計算
- 数理モデルを使った将来予測やリスク評価
- 保険会社や金融機関向けのリスク管理レポート作成
- 公的制度（年金・医療など）の財政見通しの算定支援
- 数学・統計・確率論を活用した意思決定のサポート
主な勤務先は、生命保険会社や損害保険会社、信託銀行、官公庁などの金融・公共系の組織です。確率や統計の知識を駆使しながら、「どの程度の人たちが何歳まで生きるのか」「将来どの程度の資産が必要となるか」などを計算し、保険料の設定や年金制度の設計に活かします。
厚生労働省の「job tag」で紹介されているアクチュアリーの平均年収は、約903.2万円です。
データサイエンティストが、特定の分野に限定されない職種であるのに対し、アクチュアリーは、生保・損保会社や信託銀行、官公庁で働き、「金融分野」というより限定された範囲で数学的な分析業務に特化している職種である点が大きな違いといえるでしょう。
参考：厚生労働省 job tag「アクチュアリー」
アクチュアリーについては以下の記事でも紹介しています。
マーケティング・リサーチャー
マーケティング・リサーチャーとは、企業のマーケティング活動において、その市場の背景に併せて、消費者の好みや関心の動きを追いかけ、競合他社を含めた、業界全体の動きなどをリサーチする職種です。
マーケティング・リサーチャーの主な業務は、次のとおりです。
- 顧客アンケートやインタビューの企画・実施
- 消費者の興味・関心・購買行動の調査
- 商品・広告の効果測定
- 競合企業や業界の市場調査・データ分析
- 調査結果のレポート作成とマーケティング戦略の提案
- クライアント企業との打ち合わせ・ヒアリング
企業が打ち出した広告の効果や、企業の販売戦略などに基づき、依頼主がターゲットとする市場（マーケット）のデータや情報を収集・分析し、報告することが主な仕事内容です。
アンケートやインタビュー、売上データなどをもとに「調査・分析」をし、その結果を企業のマーケティング活動に活かしてもらいます。「何が売れているのか」「どんな広告が効果的か」などを明らかにするのが、マーケティング・リサーチャーの役割といえるでしょう。
厚生労働省の「job tag」によると、で紹介されているマーケティング・リサーチャーの平均年収は約690.7万円となっています。
データサイエンティストもデータを扱うものの、マーケティング・リサーチャーは「調査や消費者理解」に重点を置いて、マーケティングに特化している点が大きな違いです。
参考：厚生労働省job tag「マーケティング・リサーチャー」
データサイエンティストになるために必要なスキル
ここからはデータサイエンティストになるために必要なスキルについて紹介します。
一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要な力として、次の3つを挙げています。
- ビジネス力（business problem solving）
- データサイエンス力（data science）
- データエンジニアリング力（data engineering）
それぞれの内容について詳しくみていきましょう。
ビジネス力（business problem solving）
ビジネス力とは、何が課題なのかを見つけ、どのように解決するかを考える力です。
たとえば、クライアントや社内のメンバーから「売上が伸び悩んでいる」「ユーザーが離れている」といった相談を受けた際に、その背景を的確に理解し、どこに問題が潜んでいるかを整理して考える力が必要です。
つまり、ビジネス力とは、顧客から提示された問題を解決するための思考力も含めた、問題解決能力といえるでしょう。
データサイエンス力（data science）
データサイエンス力とは、情報処理・AI・統計学など情報科学の知識を理解し、実務で活用する力です。
例えば、データサイエンティストとして活躍するためには、統計学やAIなどを駆使して、データをわかりやすく整理・可視化したり、そこから「こうすればうまくいきそう」といった仮説を立てたりする力が求められます。
データエンジニアリング力（data engineering）
データエンジニアリング力とはデータサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力です。
実際の使用するデータは、バラバラで使いにくい形式になっているケースが多いため、きれいに整理したり、必要なデータをつなぎ合わせたりするための知識やスキルが求められます。
将来データサイエンティストとして働きたいと考える大学院生は、在学中に、これらのスキルを磨くように意識しながら過ごしていきましょう。
参照：一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト協会、データサイエンティストの ミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表」
データサイエンティストを目指すなら海外も視野に
データサイエンティストとして海外で働くと、日本よりも高い年収を得られるチャンスがあるといわれています。
日本でも最近は、ビッグデータやAIを使った取り組みが増えてきていますが、アメリカなどの海外では、もっと前から「データをどう使うか」がビジネスの成功を左右する重要なポイントと考えられてきました。
そのため、データサイエンティストとしてのスキルや経験があれば、海外企業でも活躍できる可能性は十分にあります。
英語力や国ごとの就労ルールなどのハードルはあるものの、「もっと広い世界でチャレンジしてみたい」と感じている人にとって、海外でのキャリアは大きな選択肢のひとつといえるでしょう。
まとめ
データサイエンティストは、IT業界の中でも年収が高い傾向にある専門職です。
しかし、その分専門的な知識やスキルが必要なため、しっかりと勉強してキャリアを積む必要があります。
また、データサイエンティストと類似した職種もいくつかあります。それぞれの特徴を比較したうえで、自身の適職を分析することで、大学院で培った自分のスキルを活かせる職種を探していきましょう。
