【初心者向け】データサイエンティストとは？仕事内容・年収・なり方を徹底解説！

「データサイエンティストって、最近よく聞くけど、一体何をする人？」
「AIとかデータ分析とか、なんだか難しそう…」
「将来性があって、給料も高いって本当？」

今、ビジネスの世界で最も注目され、**「21世紀で最もセクシーな職業」とまで呼ばれる、花形の専門職。それが「データサイエンティスト」**です。

一言でいうと、データサイエンティストとは**「企業が持つ膨大なデータ（ビッグデータ）の海の中から、ビジネスを成長させるための『宝（＝価値ある知見）』を掘り出し、未来を予測する、『預言者』」**のことです。

この記事では、ITや統計の知識がない初心者の方でも、データサイエンティストという仕事の魅力と実態がわかるように、わかりやすく解説していきます。

データサイエンティストの具体的な仕事内容
よく似た職種（データアナリストなど）との違い
気になる年収と、その高い将来性
未経験からデータサイエンティストになるためのロードマップ

1 データサイエンティストの仕事内容：データから「未来」を創る
2 データサイエンティストとよく似た職種との違いは？
3 データサイエンティストの年収と将来性
- 3.1 年収
- 3.2 将来性
4 未経験からデータサイエンティストになるには？
5 まとめ

データサイエンティストの仕事内容：データから「未来」を創る

データサイエンティストの仕事は、単にデータを眺めてグラフを作るだけではありません。

ビジネスの課題設定から、解決策の実行、そしてその評価まで、非常に広範囲に及びます。

1. ビジネス課題の発見と定義：「解くべき問題」を設定する

すべての始まりは、ビジネスを深く理解することです。

「なぜ、この商品の売上が伸び悩んでいるのだろう？」

「どうすれば、顧客がサービスを解約するのを防げるだろうか？」

「工場の生産効率を、あと10%上げるにはどうすればいい？」

データサイエンティストは、経営者や事業部門の担当者と対話し、彼らが抱える漠然とした課題を、**「データ分析によって解決可能な、具体的な問題」**へと再定義します。例えば、「顧客の解約率を下げる」という課題を、「過去の顧客データから、解約の予兆となる行動パターンを特定し、解約しそうな顧客を予測するモデルを作る」という、分析可能なテーマに落とし込みます。

この**「ビジネス課題をデータの問題に翻訳する力」**が、データサイエンティストにとって最も重要な能力の一つです。

2. データ収集と前処理：「原石」を集め、磨き上げる

解くべき問題が決まったら、次はその分析に必要なデータを集めます。

Webサイトのアクセスログ、顧客の購買履歴、工場のセンサーデータ、SNSの投稿など、社内外に散らばる様々なデータを収集します。

しかし、集めてきたデータは、そのままでは使えません。多くの場合、データは不完全だったり、形式がバラバラだったり（「東京」と「東京都」が混在しているなど）、ノイズだらけの**「汚れた原石」**です。

データサイエンティストは、この汚れたデータを、

欠損している値を補完する
表記の揺れを統一する
分析しやすいように形式を変換する

といった**「データクレンジング」や「前処理」**と呼ばれる、地道で時間のかかる作業を行います。分析プロジェクトの時間の8割は、この前処理に費やされるとも言われます。この「磨き上げ」の工程が、分析の精度を大きく左右するのです。

3. データ分析とモデル構築：「宝」を発見し、「予測モデル」を創る

磨き上げたデータを使って、いよいよ分析の核心部分に入ります。

ここでは、統計学や**機械学習（AI）**といった専門知識を駆使します。

探索的データ分析（EDA）：データを様々な角度から可視化（グラフ化）し、「売上が高い顧客には、こんな特徴があるな」「この時間帯に、アクセスが集中する傾向がある」といった、データに隠されたパターンや相関関係を発見します。
機械学習モデルの構築：発見したパターンをもとに、未来を予測するための「数理モデル（機械学習モデル）」を構築します。
- 予測モデル：「この顧客は、来月解約する確率が85%です」と予測する。
- 分類モデル：画像に写っている動物が「犬」なのか「猫」なのかを分類する。
- レコメンデーションモデル：「この商品を買ったあなたには、こちらの商品もおすすめです」と推薦する。

4. レポーティングと施策提案：「分析結果」を「行動」に変える

分析結果や予測モデルは、それだけではただの数字や数式にすぎません。データサイエンティストの最後の、そして重要な仕事は、分析から得られた知見を、ビジネスの言葉に翻訳し、次にとるべき具体的なアクション（施策）として提案することです。

「分析の結果、3ヶ月以上ログインしていない30代の男性ユーザーが、最も解約しやすいことがわかりました。そこで、この層にターゲットを絞った、限定クーポンを配布するキャンペーンを実施しませんか？」

このように、専門知識がない人にも分かりやすく、説得力のあるストーリーとして伝え、実際のビジネスを動かしていく。

この**「ビジネスへの貢献」**こそが、データサイエンティストの最終的なゴールです。

データサイエンティストとよく似た職種との違いは？

データサイエンティストとよく混同される職種に、「データアナリスト」と「AIエンジニア」があります。

	データサイエンティスト	データアナリスト	AIエンジニア
役割	ビジネス課題解決の戦略家	データの可視化とレポーティングの専門家	AIモデルをシステムに実装する専門家
主戦場	ビジネス課題の発見～施策提案まで	データ分析～レポーティング	モデル構築～システムへの組み込み
視点	未来（予測、最適化）	過去～現在（何が起きたか、なぜ起きたか）	技術（どうやって動かすか）
スキル	ビジネス力、IT力、統計力のすべて	統計・分析力、ビジネス理解	IT・実装力、機械学習知識

大まかに、データアナリストが「過去のデータから現状を読み解く」専門家、AIエンジニアが「作られたモデルを、実際に動くシステムにする」専門家であるのに対し、データサイエンティストは、それらすべてを包含し、ビジネスの課題解決という最終ゴールまでを牽引する、より広範で戦略的な役割を担います。

データサイエンティストの年収と将来性

年収

データサイエンティストは、高度な専門性が求められるため、IT職種の中でもトップクラスの年収水準を誇ります。

ジュニアレベル：年収 500万円～700万円
ミドル/シニアレベル：年収 700万円～1200万円以上
外資系企業や、トップクラスの実績を持つデータサイエンティストであれば、1500万円、2000万円を超えることも珍しくありません。

将来性

極めて高い、と言い切って良いでしょう。

あらゆるビジネスでデータ活用が必須となった現代において、DXを推進できるデータサイエンティストは、どの企業も喉から手が出るほど欲しい人材です。この深刻な人材不足は、今後も続くと予測されており、その市場価値はますます高まっていくと考えられます。AIに仕事を奪われるどころか、AIを使いこなして価値を生み出す、まさにAI時代の主役と言える職業です。

未経験からデータサイエンティストになるには？

データサイエンティストになるには、**「ビジネス力」「データサイエンス力（統計学・機械学習）」「データエンジニアリング力（IT・プログラミング）」**という、3つの異なる分野のスキルが求められます。未経験からこれらすべてを一度に習得するのは非常に困難です。

そのため、まずは自分の得意分野を軸に、いずれかの専門職としてキャリアをスタートし、徐々にスキルを広げていくのが現実的なロードマップです。

Step 1：土台となる専門スキルを身につける

プログラミング：まずはPythonを徹底的に学びましょう。データ分析ライブラリ（Pandas, NumPy）や、機械学習ライブラリ（scikit-learn）を使いこなせるようになるのが目標です。また、データベースからデータを抽出するためのSQLも必須スキルです。
統計学・数学：大学教養レベルの線形代数、微分積分、確率統計の知識は、機械学習のアルゴリズムを理解する上で不可欠です。