データサイエンティストとは？仕事内容と求められるスキル・資格を解説

情報化社会の中で注目を集めている「データサイエンス」。大量のデータを収集・分析し、そこから有益な知見を導き出す学問・技術のことです。

本記事では、データサイエンスとは何か、データサイエンティストとは何をするのか、需要と将来性、データアナリストとの違いを解説しつつ、身近な活用例、AIとの関連、必要なスキルや資格についても紹介します。

また、データサイエンスの学び方についても解説するので、データサイエンティストに興味がある方はぜひ最後までご覧ください。

データサイエンティストとは何をする人？

データサイエンティストは、データを活用して課題を解決する専門家です。

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（分析人材）とは、高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者をいう。」と定義しています。

現代はIT化とインターネットの急速な普及により、クラウドサービス、IoT、SNSなどを通じて膨大な量のデータが日々蓄積されています。

データサイエンティストは、こうした膨大なデータの中から価値ある情報を見つけ出し、収集・分析・可視化・整理し、クライアントの課題解決や意思決定に役立つ情報として提供します。

データサイエンティストとは、世の中に溢れるデータに「新たな意味」や「価値」を与え、課題を解決へと導く専門家なのです。

データサイエンティストの需要と将来性

現代社会では、IoTやSNS、クラウド、ネットショッピングの普及により、日々膨大なデータ（ビッグデータ）が生み出されています。そして、こうしたデータをどのように活用するかが、現代の企業競争力のカギとなっています。

また近年では、AI技術が急速に進化しており、今後様々な分野でのAI技術の活用が見込まれています。

こうしたAI技術の進化は、将来的にデータサイエンティストの仕事を奪うのではないかと懸念されることもありますが、実際には、AIの根幹を担うディープラーニング（深層学習）などの技術を扱えるデータサイエンティストへの注目と需要はむしろ高まっています。

「データアナリスト」との違いについて

データサイエンティストと似た職業に「データアナリスト」があります。

データアナリストの主な仕事は、データの可視化と分析です。
膨大な情報の中から価値ある情報を見つけ出し、整理・分析し、その結果を報告書としてまとめ、クライアントに提示するという点では、データサイエンティストと共通しています。

ただし、両者の役割には明確な違いもあります。

データアナリストは「現状がどうなっているか」を読み解くことに重点を置くのに対し、データサイエンティストは「これからどうなるか」「どう最適化するか」といった未来志向の課題に対し、AI技術や機械学習を活用して予測・分析を行います。

つまり、データアナリストが現在の状態を明らかにする専門家であるのに対して、データサイエンティストは未来を見据えた戦略的な分析を行う専門家であると言えます。

そもそもデータサイエンスとは？

データサイエンスとは、数学、統計学、機械学習、プログラミングなどの知識を活用してデータの分析や解析をし、有益な情報を引き出す学問です。

例えば、検索エンジンにおいて日々検索される膨大なデータから有益な情報をユーザーに提供することなどにもデータサイエンスは活用されています。

データサイエンスを活用することで、企業や組織は蓄積したデータからユーザーニーズや業務の課題を見つけられ、新たなアイデアの創出や需要に応じた対応ができるようになります。

近年ではデータをただ蓄積するのではなく、蓄積したデータから有益な情報を適切に引き出すための手法として、データサイエンスが注目されているのです。

データサイエンスが注目される背景

データサイエンスが注目される背景には、インターネットの普及だけではなく、クラウドの発展や計算能力の向上などがあります。特に近年では、クラウドやIoT、SNSなどを通じて、膨大なデータが蓄積されるようになりました。

これらのデータを適切に活用することで、企業は新たなビジネスチャンスを見つけるだけでなく、業務の効率化や顧客満足度の向上、新規事業の創出にもつなげることができます。

データサイエンスによって従来の統計分析に加えて、データを高度に解析できるようになったことは、企業の競争力向上にも大きく貢献しています。

このように蓄積されたデータを活用するために、データサイエンスを取り入れる企業や組織が増えたことで、その重要性はより注目されています。

データサイエンティストの仕事内容と流れ

データサイエンティストの仕事は、主に以下の4つがあります。

• 仮説の立案と課題の明確化
• データの収集と分析・解析
• レポートを作成しクライアントに提案する
• 分析結果の検証と改善
  

それぞれ詳しく解説します。

仮説の立案と課題の明確化

データサイエンティストの仕事は、まずクライアントが抱える課題を明確にすることから始まります。

企業や組織が持つデータをどのように活用すれば課題を解決できるのかを整理し、それに基づいてデータサイエンスを適用するプランを立てていきます。

課題を明確にしたうえで、その解決に必要な情報を特定し、仮説を立てる論理的思考力が求められます。

データの収集と分析・解析

課題を明確にしたら、仮説に基づいて必要なデータを収集し、分析をおこないます。

データには欠損やノイズが含まれていることが多いため、分析に適した状態に加工する必要があります。例えば、不足しているデータを補完したり、、数値化されていないデータを数字に置き換えたりするなどの前処理を行います。

データを整理して分析した後、その結果をもとにクライアントの課題解決につながる施策を考えます。

【関連記事：データ分析手法の種類や手順、ポイントやツールについて解説！】

レポートを作成しクライアントに提案する

データ分析を終えたら、クライアントに対して課題解決のための提案をおこないます。

データ分析の結果を単に提示するのではなく、実用的な提案として、わかりやすく伝えることが大切です。

クライアントの中には統計やデータ分析に詳しくない人もいるため、専門知識がなくても理解できるよう、レポートの作成や資料の工夫が求められます。

また、提案時に正しく情報を伝えるためのプレゼンテーションスキルや、クライアントと円滑にやり取りをするためのコミュニケーションスキルも重要です。

分析結果の検証と改善

分析結果を業務に活用するため、システムを構築し実際に運用します。そして、実際に運用しながら業務の成果を評価し、評価が思わしくない場合はさらに改善を行います。

もし分析結果を活用したにもかかわらず、業務の改善効果が期待よりも小さかった場合は、「仮説の立案と課題の明確化」の段階まで戻って見直します。

また、分析結果に基づく施策が現場の業務と合わなかった場合などは、「データの収集と分析・解析」の段階まで戻り、課題解決につながる施策自体を再検討します。

このように、分析結果の検証と業務改善を繰り返しながらPDCAサイクル回し、より効果的な課題解決へとつなげていきます。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストには、統計的手法を用いたデータの収集・分析スキルの他、クライアントなどに対して提案をおこなうためのコミュニケーションスキルも求められます。

データサイエンスに必要な数学、統計学、機械学習、プログラミングなどは、データサイエンティストにとって不可欠なスキルです。

また、データの前処理やモデル構築をおこなうため、高度なITスキルやプログラミングスキルも求められます。

さらに、データ分析によって得られた有益な情報を活用し、クライアントの企業や組織に対して適切な提案をおこなうこともデータサイエンティストの役割です。

ビジネスや市場に対する深い理解や、相手とのコミュニケーションスキルも重要になります。

データサイエンススキル：情報科学系の知識

データサイエンススキル(情報科学系の知識)とは、情報処理や人工知能や統計学といった情報科学系の知識を活用する力のことです。

具体的には以下のようなスキルが挙げられます。

【統計・分析に関するスキル】

データに隠されたパターンや意味を見つけ出し、必要な情報だけを抽出して分析するには、『統計のスキル』が不可欠です。これは数学的な知見を活用し、データを客観的に捉える力です。

また、分析を効果的に進めるためには、「どのような手法やデータを使えば、目的に沿って効果的に分析を進められるかを判断し、分析の流れを計画できる力」である『分析設計のスキル』も重要です。これは、目的やデータの特性に応じて、最適な分析方法を選び、無駄なく結果を導き出すための力です。

【AIや機械学習の知識】

現代のデータは膨大かつ複雑であり、人の手だけでは関係性や傾向を見つけ出すことが困難です。AIや機械学習を活用することで、こうした膨大なデータの中からパターンや予測を自動的に導き出すことが可能となります。

また、これらの技術の仕組みや弱み、適用範囲を正しく理解した上で使いこなすことで、より信頼性の高い分析結果が得られる点でも重要なスキルといえます。

【プログラミングのスキル】

大量のデータを効率よく処理し、AIや機械学習を使いこなすためにプログラミングは重要なスキルです。また、プログラミングスキルがあると、データ分析のためツールを自身で作成することもできます。

データエンジニアリングスキル：データサイエンスの実装・運用

データエンジニアリングスキルとは、「集めたデータの形を整えて、分析に活用できるようにする技術や知識」のことです。

【データ処理スキル】

データサイエンティストはビッグデータと言われる膨大な量のデータを扱う場合が多くあります。こうした大量のデータを処理するためには、人手ではなくSQL、Python、Sparkといったコードやツールによるデータ処理スキルが必要となります。

【データベースの管理スキル】

大量のデータを扱うには、効率的かつ正確にデータを処理することが求められます。そのために重要なのが、SQLのようなデータベースに保存されている情報を読み取り・追加・更新・削除するための言語スキルです。

こうしたスキルを習得することで、データ処理の改善や最適化を柔軟に行えるようになることから、データサイエンティストにとって欠かせない能力のひとつといえます。

ビジネススキル：顧客へのアプローチ

データサイエンティストにおいてのビジネススキルとは、クライアントが抱える課題を整理して解決に導くためのスキルです。

【コミュニケーションスキル】

データサイエンティストは、専門知識のある人とない人の両方に対して、分析結果をわかりやすく伝えることが求められます。

たとえば、 分析結果は数字やグラフだけでは伝わらないことも多いため、経営層や非技術者には、噛み砕いた説明で納得してもらう力が必要です。また、技術者との情報共有や指示においては、円滑にコミュニケーションが取れることで業務が効率的に進みます。

さらに、実際の現場では立場や専門性の異なる人たちと協力して業務を進める場面が多いため、課題を正しく理解し、成果を共有し、他者と協力して解決へ導く力として、コミュニケーションスキルは欠かせません。

ソフトスキル：データサイエンスへの向き合い方

ここでのソフトスキルとは、データサイエンスへ向き合う際に持っておきたい考え方や姿勢のことを指します。

【探求心と学ぶ意欲】

数字として表面的に現れた結果に対して、「なぜこの数字がこうなるのか？」と疑問を持てる人こそが、価値ある分析を生み出せます。

探求心を持つ人は、「もっと深く知りたい」「他に原因があるのでは？」「より良い方法はないか？」と自然に深掘りしながら考えるため、分析の質が高まります。

また、データサイエンスの分野は、AIやツール、手法などの進化が非常に早く、新しい技術が次々と登場します。こうした変化に対応するには、常に学び続けようとする姿勢（学ぶ意欲）が欠かせません。

そのため、探求心と学ぶ意欲は、データサイエンティストにとって重要なソフトスキルといえます。

【批判的思考】

データサイエンティストは、分析結果をもとにクライアントへ課題解決策や業務改善案を提示し、問題解決や利益につなげることが求められます。クライアントの要望を叶える、より効果的な分析結果を導き出すには、先入観や希望的観測にとらわれず、さまざまなデータやツールを活用し、あらゆる視点から冷静に分析する姿勢（＝批判的思考）が欠かせません。

物事を客観的に様々な角度から検討することで、分析の精度や信頼性が高まり、より的確な示唆や施策をクライアントへ提示できます。

このように、批判的思考はデータを深く正しく理解し、価値ある分析に導くために重要なソフトスキルといえます。

データサイエンスとAI

データサイエンスは、AIの精度向上や発展にも大きく貢献しています。

AIは膨大なデータを学習し、知識を拡大していきますが、取り込むデータの質が低いとAIの精度も落ちてしまいます。

そのため、AIの性能を高めるには、事前に適切なデータを準備し、質を確保することが重要です。

ここで重要な役割を果たすのが、データサイエンスです。

データサイエンスと機械学習

AIの学習を支える技術の1つに「機械学習」があります。機械学習とは、人間がある程度選別したデータをもとに、コンピュータが自ら法則や規則性を見つけ出し、分析をおこなう手法です。

この機械学習の一分野として、より高度な分析を可能にする「ディープラーニング（深層学習）」があります。

ディープラーニングは、従来の機械学習とは異なり、コンピュータがデータの特徴を自動的に学習し、人間が気づかなかった法則やパターンを発見する可能性をもっています。これにより、データ分析の精度向上にも貢献しています。

ただし、機械学習やディープラーニングを効果的に活用するためには、学習させるデータの種類、内容、アルゴリズムなどを適切に設計する必要があります。これらの準備には高度なデータサイエンスの知識が求められます。

そのため、データサイエンスは機械学習と密接に関わっており、機械学習の精度向上に不可欠な役割を果たしています。機械学習やディープラーニングに必要なデータを収集・分析し、最適なモデルを構築するために、データサイエンスのスキルが不可欠なのです。

【関連記事：機械学習の活用事例とは？仕組みや身近な活用例をわかりやすく解説】

AI活用によるデータ分析の進化の歴史

AIの歴史は、1950年代の第一次AIブームから始まります。

第一次AIブームでは、数学の定理証明などの限られた問題の解決にAIが用いられていました。当時の技術では複雑な社会問題の解決には応用できなかったため、第一次AIブームは終焉を迎えます。

そして、1980年代に第二次AIブームが起こります。

第二次AIブームでは、特定分野の知識を組み込んだ「エキスパートシステム」が注目されました。しかし、膨大なデータを人間が用意しなければならないことや、曖昧な事象への対応が難しいことなどから、実践的な活用が難しく、第二次AIブームも終焉しました。

その後、現在が第三次AIブームの真っ只中にあります。第二次AIブームで課題となった「膨大なデータの活用」はビックデータ技術と計算能力の向上によって解決され、機械学習を活用した高精度なAIが次々と登場しています。

データサイエンティストにおすすめの資格

・統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）

・データベーススペシャリスト

・統計検定

資格を取得することで、データサイエンスに関する知識やスキルの理解がより深まり、定着させることができます。
また、就職活動や転職活動においては、客観的にスキルを証明する材料として活用できる点も大きなメリットです。

統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）

日本統計学会が実施している統計検定の中の一つです。 データサイエンスで利用する統計学に関連する基本的な知識全般を問われる2021年度から新設された、統計検定の新しい区分です。

【難易度】

統計やデータ処理をしたことがある方にとっては比較的易しい試験ですが、統計やデータ処理に慣れていない方にとっては難易度は高くなります。

【合格率】　50％～60％程度

【関連記事：統計検定データサイエンス基礎(DS基礎)とは？試験概要や出題傾向や合格率を解説】

データベーススペシャリスト

独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が実施している試験です。データベースの設計や開発、管理や運用といったデータベース技術に関する高度な知識が問われる国家資格です。

【難易度】

専門的な知識だけでなく実務的な応用力も問われます。また、長文の記述式問題が出題されるため、知識だけでなく読解力や正しく述べるための論述力が必要となります。

こうした点から、情報処理技術者試験の中でも非常に高い難易度に分類されています。

【合格率】　14～18％程度

統計検定

データサイエンス基礎(DS基礎)と同様に、日本統計学会が実施している全国統一試験です。昨今では、データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力が求められています。そういった中で重要となる、統計の知識・技術やその活用能力を評価・認定するための検定試験です。

統計検定4級から統計検定1級まで実施されています。

【難易度】

・統計検定4級　易しい(初心者向け)

・統計検定3級　易しい(統計学知識大学基礎レベル・高校数学レベル)

・統計検定2級　中程度(統計学知識大学基礎レベル・大学数学レベル)

・統計検定準1級　難しい(2級までの知識の応用が必要)

・統計検定1級　難しい(準1級までの知識の発展レベルが必要)

【合格率】

・統計検定4級　約60％

・統計検定3級　約60％

・統計検定2級　約40％

・統計検定準1級　約20％

・統計検定1級　(統計数理、統計応用)　約20％

データサイエンティストになるなら教育機関での学習がおすすめ

データサイエンスは専門性の高い分野であるため、大学やスクールなどの教育機関で体系的に学ぶことがおすすめです。

独学で習得することも可能ですが、数学、統計学、機械学習、プログラミングなどの幅広い知識をバランスよく学ぶには、体系的なカリキュラムがある教育機関での学習が効果的です。

大学やスクールなどの教育期間では、データの収集、前処理、分析などのスキルを習得しつつ、プログラミングやクラウド活用などの幅広いデジタルスキルを身につけられ、実際の企業や組織のデータを用いた実践的なプロジェクトにも取り組むことも可能です。

大学で実践的なデータサイエンスを学ぶことで、実際の社会で求められるデータ分析力や課題解決力などを養うことができます。

データサイエンスを学ぶなら、開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置認可申請中）

開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置認可申請中）は、2026年4月開設予定の完全オンラインで卒業できる通信教育課程の学部です。データサイエンスに興味がある方、統計や機械学習のスキルを身につけたい方に最適な学びの場を提供します。

本学部では、データ分析やAI活用の基礎から実践までを体系的に学べるカリキュラムを用意しています。特に「データサイエンス入門」では、統計的手法、機械学習、回帰分析、ニューラルネットワークを活用したデータ分析を実践し、実社会で活かせるスキルを習得できます。

授業は15分のオンデマンド動画で提供されるため、好きな時間・好きな場所で学修可能です。さらに、チャットでの質問対応や個別サポート体制も整っており、初心者でも安心して学べます。

データサイエンスを基礎から学び、キャリアに活かしたい方は、ぜひ情報デザイン学部の公式HPをご覧ください！

まとめ

データサイエンスとは、数学、統計学、機械学習、プログラミングなどの知識を活用し、データ分析を通じて有益な情報を引き出す学問です。データサイエンスを実践する専門家をデータサイエンティストと言います。

インターネットの普及に伴い、クラウドやIoT、SNSなどに蓄積されるデータの量は膨大になり、データを活用した新たなビジネスチャンスを狙う企業も増えています。このように膨大なデータの活用が求められる中、計算能力の向上やAIの発展とともに、データサイエンスの重要性が高まっています。

データサイエンスはAIとも深い関係があります。データサイエンスはAIが学習するためのデータの前処理を支援すると同時に、データ分析の分野ではAIが活用されることもあります。このように両者は互いに補完しあう関係にあります。

今後ますます需要が高まることが予想されるデータサイエンスは、高度なスキルが求められるため大学やスクールなどで体系的に学ぶことが有効です。

データサイエンスを学び、情報化社会で求められるスキルを習得し、未来の可能性を広げてみてはいかがでしょうか？