データサイエンティストとは？AIエンジニアとの違いとなり方

データサイエンティストは、売上・顧客・設備などのデータを分析し、事業の判断や業務の改善に活かす専門職です。生成AIの広がりで、分析の作業そのものはAIで速くなる一方、どの課題をデータで解くかを決める役割の重みが増しています。

データサイエンティストの仕事内容・年収・必要なスキルを知っておくと、AIエンジニアなど近い職種と比べて、自分に合う職種と学ぶ順番を判断できます。未経験から目指す場合は、業界団体のスキル定義を目安に、目標のレベルを決めてから学び始めることが重要です。

本記事では、データサイエンティストの定義・AIエンジニアとの違い・仕事内容・年収と将来性・必要なスキルをまとめています。さらに、生成AIによる仕事の変化、未経験からの5STEP、役立つ資格、業務経験を活かして目指す方法も紹介します。

データサイエンティストとは？AIエンジニアなど近い職種との違い

データサイエンティストとは、統計・機械学習などの知識とデータを扱う技術を使い、データから価値を生み出して事業の課題に答えを出す専門職です。一般社団法人データサイエンティスト協会は2014年に、データサイエンティストを「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」と定義しています。

IPA（情報処理推進機構）のデジタルスキル標準でも、データサイエンティストはDXを推進する人材類型の1つです。データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、データの収集・解析やAIシステムの仕組みの設計・実装・運用を担う役割とされています。ここでは、データサイエンティストの要点を早見表で示し、生まれた背景と近い職種との違いを整理します。

データサイエンティストの要点を、項目ごとにまとめます。

※年収・有効求人倍率は厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）より（2026年10月時点）

上記のとおり、データサイエンティストはプログラミングだけでなく、事業の課題を理解する力も求められる職種です。以下では、職種が生まれた背景と、AIエンジニアなど近い職種との違いを具体的に解説します。

データサイエンティストが生まれた背景

データサイエンティストは、企業が扱えるデータの量が増えたことで必要になった職種です。Webサービスの利用履歴・購買データ・センサーのデータなどが日々たまるようになり、データを分析して判断に使える人材が求められるようになったためです。

たとえば、小売業では、POSデータと天気・曜日のデータを組み合わせて需要を予測し、発注量を決める使い方が広がっています。データサイエンティスト協会は2013年に設立され、2014年に定義とスキルセット、2015年にスキルチェックリストを発表しました。

データサイエンティストが求められるようになった主な理由は、以下のとおりです。

• 購買履歴・Webの行動履歴・センサーなど、企業がためられるデータの量が増えた
• クラウドの普及で、大量のデータを安く保存・処理できるようになった
• 機械学習の手法とツールが整い、予測や分類を業務に使えるようになった

ただし、データがあるだけでは成果にならず、どの課題をデータで解くかを決める人が必要です。データサイエンティストの価値は、分析の技術と事業の理解をつなぐところにあります。

データサイエンティストとAIエンジニア・データアナリストの違い

データサイエンティストは、データの分析から事業の課題に答えを出すことに重心がある職種です。AIエンジニアはAIを作ってシステムに組み込むことに、データアナリストはデータの集計・可視化で現状を明らかにすることに重心があります。

ただし、求人では職種名が重なって使われることが多く、会社によって担当範囲が異なります。データサイエンティストと近い職種の違いを、主な仕事と重視されるスキルで比較します。

求人を見る際は、職種名よりも仕事内容の欄で「分析・開発・基盤づくりのどこを担当するか」を確認してください。AIを作る側の仕事に関心がある方は、AIエンジニアになるにはで仕事内容とロードマップを解説しています。

データサイエンティストの仕事内容5つ

データサイエンティストの仕事は、課題の整理から分析結果の活用まで、データを事業の判断に変える流れ全体にわたります。分析そのものに使う時間より、課題の整理やデータの準備、結果の説明に使う時間のほうが長くなることも珍しくありません。

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を流れに沿って5つに分けて解説し、業界ごとの分析の例も紹介します。

課題を整理して分析の計画を立てる

データサイエンティストの仕事は、事業の課題を整理し、データで何を明らかにするかを決めるところから始まります。課題の設定がずれると、分析の精度が高くても成果につながらないためです。

たとえば、「売上を上げたい」という相談なら、新規顧客の獲得と既存顧客の離脱防止のどちらが課題かを、担当部署と話して絞り込みます。ただし、データで答えられない問いもあるため、分析の前に使えるデータと期限を確認しておく必要があります。

データを集めて整える

データサイエンティストは、分析に必要なデータを社内外から集め、分析できる形に整えます。データには欠けた値・入力の誤り・形式の違いが含まれていることが多く、整えないまま分析すると誤った結論になるためです。

たとえば、店舗ごとに商品名の書き方が違う売上データなら、商品コードで名寄せし、欠けている日の扱いを決めてから集計します。個人情報を含むデータを扱う場合は、社内規程と個人情報保護法に沿った管理が欠かせません。

データを分析し、モデルを作る

データサイエンティストは、統計や機械学習を使ってデータの傾向を調べ、必要に応じて予測や分類のモデルを作ります。集計だけでは分からない要因の関係や、将来の数値の見込みを示すためです。

たとえば、解約しそうな顧客を予測するモデルを作り、利用頻度の低下や問い合わせの回数が解約とどう関係するかを調べます。ただし、相関があるからといって原因とは限らないため、施策の効果は小さく試して確かめることが重要です。

結果を伝えて施策につなげる

データサイエンティストは、分析の結果を経営層や現場が判断できる形にまとめ、施策につなげます。分析の結果は、意思決定に使われて初めて価値を生むためです。

たとえば、解約の予測結果を「解約の可能性が高い顧客上位10%に、更新月の前に案内を送る」という具体的な施策に落とし込み、グラフと1枚の要約で提案します。専門用語を使わずに説明する力が、評価を分けるポイントです。

運用して効果を測り、改善する

データサイエンティストは、施策やモデルを実際に運用し、効果を測って改善を続けます。顧客の行動や市場が変わると、過去のデータで作ったモデルの精度が落ちるためです。

たとえば、需要予測のモデルなら、予測と実績のずれを毎月確認し、ずれが大きくなったらデータや手法を見直します。運用の仕組みづくりはデータエンジニアやAIエンジニアと分担することが多く、チームで進める仕事です。

データサイエンティストの分析が使われる場面を、業界ごとに整理します。

データサイエンティストは業界を問わず活躍の場があるため、これまで働いてきた業界の知識を活かせる職場を選ぶ方法もあります。

データサイエンティストの年収・求人倍率と将来性

データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）で611.9万円、有効求人倍率は8.91です。年収は企業・スキル・担当範囲によって幅があるため、公的な統計で全体の水準をつかんだうえで、求人ごとの条件を確認することが重要です。

ここでは、job tagの数値の読み方と、年収を左右する要素、データサイエンティストの将来性を解説します。

job tagに掲載されたデータサイエンティストと、近い職種のAIエンジニアの数値を比較します。

※厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）より（2026年10月時点）。年収・年齢は令和7年賃金構造基本統計調査・職業分類単位の数値で、データサイエンティストだけの値ではありません。有効求人倍率はハローワークに寄せられた求人をもとにした値で、民間の求人サイトや転職エージェントの求人は含みません

有効求人倍率8.91は、ハローワークの求人に対して求職者が少ない状態を示します。ただし、未経験者を採用する求人が多いという意味ではないため、応募できる求人の条件は個別に確認しましょう。

データサイエンティストの年収を左右する要素

データサイエンティストの年収は、職種名よりも、担当できる範囲と事業への貢献で決まります。分析の技術に加えて、課題設定から施策の実行まで任せられる人材が少ないためです。

データサイエンティストの年収を左右する主な要素は、以下のとおりです。

• 担当できる範囲（データ準備・分析・モデルづくり・施策の提案のどこまでか）
• 分析の結果が売上やコスト削減につながった実績
• 業界の知識（金融・製造・医療など、課題を理解して提案できるか）
• チームを率いる経験や、経営層への説明・提案の経験

ただし、未経験から転職した直後は、前職より年収が下がる場合もあります。年収だけでなく、実務の分析経験を積める環境かどうかも含めて職場を選びましょう。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストは、今後も需要が続くと見込まれている職種です。経済産業省が2019年に公表した「IT人材需給に関する調査」では、AIの需要の伸びが平均の場合、2030年にAI人材が約12.4万人不足すると試算されています。

データサイエンティスト協会が2024年11月に企業担当者112社へ実施した調査でも、今後増やしたいデータサイエンティスト数は直近1年間に増えた数を上回りました。今後増やしたい人材像の上位は、以下のとおりです。

• 統計やAIなどの理論に詳しい人材（63%）
• ビジネス課題を得意とする人材（61%）

上記の調査は協会のシンポジウムに参加した企業が対象のため、企業全体の傾向とは異なる可能性があります。一方で、理論とビジネスの両方を理解する人材が求められている点は、データサイエンティストを目指す方の学習の方向を決める目安になります。

データサイエンティストに必要なスキル（協会のスキル定義ver.6）

データサイエンティストに必要なスキルは、価値創造・データサイエンス・データエンジニアリングの3つの専門スキルと、基盤・融合の5つです。データサイエンティスト協会が2025年12月4日に発表した「スキルチェックリストver.6」で、5つのスキルセット群に整理されました。従来の「ビジネス力」は「価値創造」に刷新され、チェック項目は650項目から845項目に増えました。

ここでは、5つのスキルセット群の内容と、未経験から最初に学ぶことを解説します。協会が示すスキルレベルの4段階も、学習の目標を決める目安として紹介します。

※データサイエンティスト協会「12thシンポジウム スキル定義委員会発表資料」（2025年11月）・プレスリリース（2025年12月4日）をもとに作成

5つを同時に学ぶ必要はなく、データサイエンスとデータエンジニアリングの基礎を固めながら、価値創造の練習を業務の中で重ねる順が現実的です。以下では、スキルごとのポイントを解説します。

価値創造（旧ビジネス力）

価値創造は、データとAIで解くべき課題を見極め、事業の成果につなげる力です。協会は、企業が求める成果がモデルの精度から業務・経営へのインパクトに移っているとして、ビジネス力を価値創造に再定義しました。

たとえば、課題の再定義・施策の設計・効果測定・ガバナンス（法規制や倫理への対応）までが価値創造に含まれます。価値創造のスキルは、営業・企画・現場の業務経験がそのまま活きる領域です。

データサイエンス

データサイエンスは、統計学・機械学習・人工知能の知識を理解して使う力です。データの傾向を正しく読み取り、目的に合う手法を選ぶための土台になるためです。

たとえば、DS検定の出題範囲には、線形代数・微分積分の基礎、推定・検定、回帰・分類、クラスタリング、大規模言語モデルなどが含まれます。ただし、最初から理論を深追いすると挫折しやすいため、手を動かして分析しながら必要な数学を学ぶ順がおすすめです。

データエンジニアリング

データエンジニアリングは、データを集め、ため、加工して、分析や運用に使える形にする力です。分析の作業時間の多くはデータの準備にかかるため、データを扱う技術がないと分析そのものに進めません。

たとえば、データベースからSQLで必要な期間の売上を抜き出し、Pythonのpandasで店舗別に集計する作業は、未経験の方が最初に身につけたいスキルです。クラウドのデータ基盤やMLOps（機械学習の運用）は、実務に入ってから広げても間に合います。

基盤と融合

基盤と融合は、ver.6で新しく設けられたスキルセット群です。基盤は論理思考・データ倫理・システムの理解などの共通の土台、融合は生成AI・AIエージェントなど専門スキルの境界をまたぐAI実装の力を指します。

たとえば、生成AIを使って文章データを分類する仕組みを作る場合、データサイエンスとデータエンジニアリングの両方の知識に加えて、誤りや情報漏えいのリスクへの配慮が必要です。生成AIを業務で扱う力は、データサイエンティストにとって前提の力になりつつあります。

データサイエンティスト協会は、スキルの習熟度を4段階で示しています。

※データサイエンティスト協会「DS検定とは」より（2026年10月時点）

未経験から目指す方は、まず見習いレベル（★）を目標にすると、学ぶ範囲を絞り込めます。見習いレベルの知識は、後で紹介するDS検定で確かめられます。

データサイエンティストの仕事は生成AIでどう変わるか

データサイエンティストの仕事は、生成AIによってコードの作成や集計などの作業が速くなり、課題設定と結果の活用により多くの時間を使う方向に変わりつつあります。データサイエンティスト協会のスキル定義ver.6でも、データサイエンティストの役割は「分析」から「価値創造」へ広がったと整理されています。

ここでは、調査の数値と、生成AIで変わる作業・人が担う作業を整理します。

データサイエンティスト協会が2025年8〜9月に実施した5カ国の調査（日本の有効回答2,000人）では、生成AIの業務への広がりが次のように示されています。

• 日本での生成AIの業務利用（検討中を含む）は、2023年の20%から2025年は34%に拡大
• 生成AIの導入で、就労者の61%が業務が変わった／変わりそうと回答
• 日本でのデータサイエンティストの認知率は、2022年の43%から2025年は49%に上昇

生成AIでデータサイエンティストの作業がどう変わるかを、作業ごとに比較します。

生成AIを使う際は、顧客データや機密情報を外部のサービスに入力しないなど、社内規程に沿った使い方が前提です。総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」でも、AIの利用者は個人情報・機密情報を不適切に入力しないよう注意することが求められています。

データサイエンティストになるには？未経験からの5STEP

未経験からデータサイエンティストを目指すなら、統計とPython・SQLの基礎を学び、業務データの分析で成果物を作り、データに関わる仕事で実務経験を積む順が現実的です。データサイエンティストの求人は実務経験を条件にすることが多く、いきなり専門職として採用されるより、近い仕事から段階的に近づくほうが進めやすいためです。

ここでは、未経験からデータサイエンティストを目指す5つのSTEPを、期間の目安とあわせて紹介します。

※期間は1日1〜2時間ほど学習を続けた場合の本記事での目安です。前提知識・学習時間によって大きく変わります

上記の期間を学んでも、データサイエンティストとして採用されるかどうかは成果物や求人の条件によって変わります。期間は計画を立てるための目安として使いましょう。

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストに必須の資格はありませんが、DS検定・統計検定・G検定などは、学習の目標と知識の証明として役立ちます。未経験の方は、資格で基礎を固めたうえで、成果物と実務経験で力を示す組み合わせが効果的です。

ここでは、データサイエンティストに役立つ資格を、主催団体と位置づけで比較します。

※2026年10月時点・各公式サイトより。試験日程・受験料は変わることがあるため、各公式サイトで確認してください

DS検定は、データサイエンティスト協会のスキルチェックリストに沿って出題されるため、データサイエンティストを目指す方の最初の目標に向いています。DS検定の概要は、以下のとおりです。

• 受験資格：なし
• 試験：選択式100問・100分、全国の試験会場でのCBT方式
• 受験費用（税抜）：一般10,000円、学生5,000円
• 出題範囲：スキルチェックリストver.6の4カテゴリ（基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造）の見習いレベル相当と、数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）のモデルカリキュラム

※2026年10月時点・データサイエンティスト協会「DS検定とは」より

AIの知識を体系的に学びたい方は、G検定とはで難易度と勉強時間を、ディープラーニングの実装まで進みたい方はE資格とはでG検定との違いを解説しています。

データサイエンティストに向いている方と業務経験の活かし方

データサイエンティストに向いているのは、数字の変化の理由を考えることが好きで、地道なデータの確認を続けられる方です。また、価値創造のスキルが重視されるようになったことで、業務の課題を知っている方の経験が活きる場面も増えています。

ここでは、データサイエンティストに向いている方の特徴と、業務経験を活かしてデータサイエンティストに近づく方法を紹介します。

データサイエンティストに向いている方と、向いていない可能性がある方を比較します。

向いていない可能性がある項目に当てはまっても、データやAIに関わる仕事を諦める必要はありません。データを扱う仕事には、分析の専門職以外の職種も多くあります。

業務経験×データ分析から入る道

未経験の方は、今の業務の課題をデータとAIで解く経験から始め、データサイエンティストに近づく道が現実的です。データサイエンティストに求められる価値創造のスキルは、業務の課題を知っている方ほど発揮しやすいためです。

たとえば、営業経験のある方なら、商談の記録を集計して受注につながる条件を分析し、提案の進め方を変えた経験を、データ活用の成果として話せます。マーケティング・経理・人事などの業務でも、生成AIで集計や報告書づくりを効率化した経験は、データを扱う仕事への第一歩になります。

業務経験を活かしてデータの仕事に近づく進め方は、以下のとおりです。

1. 今の業務で、データで答えられそうな課題を1つ選ぶ
2. Excelや生成AIで集計・分析し、結果を上司やチームに共有する
3. 分析で変わったこと（時間・件数・売上など）を記録し、成果物にまとめる
4. 社内の分析業務やデータアナリスト職に手を挙げる、または応募する

データサイエンティスト以外のAIの職種と必要なスキルは、AIの仕事一覧で比較しています。学んだスキルを転職やキャリアアップにつなげる手順は、未経験からAI転職する方法で、職務経歴書の書き方や応募先の選び方とあわせて解説しています。

まとめ：データサイエンティストは課題設定と分析の両方で価値を出す仕事

• データサイエンティストとは、データを分析して事業の課題に答えを出す専門職で、AIエンジニアより課題設定と意思決定の支援に重心がある
• job tagでは平均年収611.9万円・有効求人倍率8.91（令和7年賃金構造基本統計調査・職業分類単位）で、実際の年収は担当範囲と実績で変わる
• データサイエンティスト協会のスキル定義ver.6では、価値創造・データサイエンス・データエンジニアリングと基盤・融合の5つのスキルセット群が示されている
• 生成AIで分析の作業は速くなり、課題設定と結果の活用がより重視されている
• 未経験からは統計とPython・SQLを学び、業務データの分析で成果物を作り、データに関わる仕事で経験を積む順が現実的

まずはSTEP1として、今の業務のデータを1つ選び、Excelで集計してグラフにするところから始めましょう。