コトラ（広報チーム） 
データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由
高い期待値と現実のギャップ
データサイエンティストは、AIやビッグデータというキーワードと共に華々しいイメージが広がっています。そのため、「高年収」「ハイレベルな仕事」という期待を抱いてこの職種を目指す人も多いです。しかし、現実には企業の求めるスキルが多岐にわたるだけでなく、業務の幅が広いため、自分の専門性だけでは十分に対応できないことも多々あります。また、組織がデータに基づく意思決定を推進する準備が整っていなかったり、適切な評価が得られないといったギャップに悩む人も少なくありません。
データの前処理や地道な作業の多さ
データサイエンティストの仕事の実態は、予想以上に地道な作業が多いです。データ分析の前には、データの収集・クレンジング・整形といった「前処理」が必要不可欠で、この工程が全体の作業の大半を占めることもあります。特に欠損値の補完や異常値の除去など、単調な作業が続く場面も避けられません。華やかなビジネスインパクトを伴う結果を期待してこの職種を選んだ人にとって、この現実に直面した際、後悔の声が上がることもあります。
激務と長時間労働のプレッシャー
データサイエンティストは、プロジェクトの進行状況やデータ分析結果のインパクトに対して大きな責任が求められます。特に、経営層から直接成果を求められる場合など、短期間での成果が重視されることも多く、激務と長時間労働につながりやすい職種です。このような状況下で働くことで、プレッシャーを感じる人や、仕事が「きつい」と感じてしまう人も少なくありません。
技術革新のスピードに追いつく困難さ
データサイエンティストは高度なスキルが求められる職種ですが、その技術は絶えず進化しています。AIモデルや機械学習アルゴリズムに関する新しい手法やツールが次々に登場するため、常に学び続けることが必要です。この技術革新のスピードに追いつく難しさを感じる人も多く、特に自己学習が苦手な人にとって大きな壁となるでしょう。こうした背景から、スキルの習得に苦しみ、後悔するという意見も挙がっています。
職場環境や企業文化とのミスマッチ
データサイエンティストとしての業務は、企業ごとに大きく異なります。一部の企業ではデータ活用の重要性が十分に認識されておらず、データサイエンティストのスキルや提案が軽視される場合もあります。また、他部門とのコミュニケーション不足やプロジェクトの進行が遅れるといった環境の場合、成果を出すことが困難になることもあります。このような職場環境や企業文化とのミスマッチも、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由の一つです。
データサイエンティストの魅力とは？後悔しないために知るべきこと
データ分析の専門家としての高い年収
データサイエンティストは「高年収」の代名詞として知られています。AIやビッグデータの需要が高まる中、その希少価値と専門性の高さから、平均年収は600万〜700万円と言われており、スキル次第ではこれを大きく上回る場合もあります。また、経験を積むことで給与が着実に上昇するキャリアパスが描ける点も、データサイエンティストを目指す理由の一つと言えるでしょう。
スキルの汎用性と将来性の高さ
データサイエンティストとして培ったスキルは、多岐にわたる分野で活用できます。統計やプログラミング、機械学習などの知識は、事業戦略やマーケティング、製品開発に直接的に役立ちます。また、技術革新が進む現代において、これらのスキルは将来的にも高い需要が見込まれており、キャリアの選択肢を増やすことができます。
課題解決をリードできるやりがい
データサイエンティストの仕事は、ただデータを分析するだけにとどまりません。ビジネスの課題を見極め、それに応じた解決策を提案するプロセスに関わるため、大きな責任とともにやりがいを感じることができます。分析結果が意思決定に直結するため、自分の仕事がビジネスに与えるインパクトを実感できるのも魅力の一つです。
キャリアの多様性と自己成長の可能性
データサイエンティストとしてのキャリアは、技術職のみならず、経営やコンサルティング、そして起業など多岐にわたります。特に、ビジネスや業界知識を併せ持つデータサイエンティストは市場価値が非常に高く、続けるほどに自己成長が実感できる職種です。また、進化し続ける技術に触れることで、学びと挑戦が絶えない点もこの職業の特徴と言えるでしょう。
成果が見える仕事の楽しさ
データサイエンティストの業務は、具体的な成果が目に見える形で現れるのが魅力です。売上増加やコスト削減、顧客満足度向上といった結果としてビジネスに貢献することで、仕事の達成感を得られます。また、分析の結果が成功につながったとき、その喜びをチームや関係者と分かち合える瞬間は、非常に大きなモチベーションとなるでしょう。
どんな人がデータサイエンティストに向いているのか
論理的思考と問題解決能力に自信がある人
データサイエンティストとして活躍するためには、高い論理的思考力と問題解決能力が求められます。この職種では、大量のデータをもとに課題を特定し、適切なアプローチを設計・実行することが求められます。特に、企業の意思決定に直結するプロセスに関与するため、データ分析の結果をわかりやすく解釈し、次のステップを提案できる力が重要です。こうしたスキルに自信がある人は、データサイエンティストとして後悔することなくやりがいを感じられるでしょう。
好奇心旺盛で新しい技術を学ぶ意欲がある人
データサイエンティストは、AIや機械学習の進化など、日々進歩する技術動向に対応する必要があります。そのため、新しい知識を貪欲に吸収し続ける好奇心が重要です。プログラミング言語の習得やツールの使い方など、学ぶべきことは非常に多岐にわたりますが、これを苦とせず楽しめる意欲がある人は、大きな成長が期待できます。逆に、学び続けることにストレスを感じる場合、後悔する可能性があるかもしれません。
データを深掘りし、多角的に分析するのが好きな人
データサイエンティストの仕事は、単純にデータを整理するだけでなく、データの背景にある要因や因果関係を見極めることが求められます。そのため、データを深く掘り下げて分析するのが好きな人には向いています。さまざまな視点からデータを検証し、新しい発見や洞察を得る過程に楽しさを見出せる人であれば、「データサイエンティストとして後悔する」という声に共感することは少ないでしょう。
コミュニケーション力を活用したい人
データサイエンティストの仕事は、一見、孤独な作業が多いと思われがちですが、実際にはチームやクライアントとの密なコラボレーションが必要不可欠です。データ分析による成果を分かりやすく説明し、他部門や経営陣との意思疎通を図るスキルが求められます。もしあなたがコミュニケーション力に自信を持ち、それを活用したいと考えているのなら、データサイエンティストとして大きな活躍が期待できるでしょう。
高い目標に向かって粘り強く努力できる人
データサイエンティストの業務は一筋縄ではいかないことが多いため、目標達成に向けて粘り強く努力を続ける姿勢が非常に重要です。データのクレンジングや試行錯誤を繰り返すプロセスでは、挫折しそうになる場面もあるかもしれません。しかし、高い目標を掲げ、それに向けて取り組むことが得意な人であれば、必ずしも「データサイエンティストはつらい」という意見に流されることなく、この職種の魅力を実感できるでしょう。
後悔しないためのキャリア戦略と準備
ミスマッチを防ぐための自己分析とリサーチ
データサイエンティストとしてのキャリアで後悔しないためには、まず自己分析を徹底しましょう。自分の得意分野や興味がデータ分析や課題解決に向いているかを見極めることが大切です。また、業界や企業によって業務内容が異なるため、求人情報や企業の現場の声をリサーチすることも重要です。適切なリサーチを行うことで、自分に合った環境を選ぶことができ、ミスマッチのリスクを大幅に減らせます。
必要なスキルの習得と自己投資の重要性
データサイエンティストとして活躍するには、統計学、プログラミング（Python、Rなど）、機械学習など幅広いスキルが求められます。これらを独学で学ぶのはハードルが高いことが多いため、オンライン講座や専門学校への投資を検討すると良いでしょう。スキルアップのための自己投資を惜しまないことが、キャリアの成功と後悔の回避につながります。学び続ける姿勢を持つことが、日々進化する技術に対応するカギです。
現場の声を知る：インターンシップやネットワーク作り
データサイエンティストとしての仕事内容を正しく理解するには、現場の声を直接聞くことが有効です。インターンシップに参加したり、業界のイベントや勉強会でネットワークを広げたりすることで、業務の実態や企業ごとの違いを知ることができます。また、先輩データサイエンティストからアドバイスをもらうことで、より具体的なキャリアプランを描けるようになります。こうした取り組みは、キャリア選択における後悔を防ぐ助けとなります。
キャリアの軸を見極め、長期的な目標を設計する
データサイエンティストとしてのキャリアを成功させるためには、自分が何を成し遂げたいのかという「キャリアの軸」を明確にすることが重要です。短期的な目標だけでなく、長期的な視点で成長イメージを描くことで、迷いなくスキルを磨き続けることができます。また、目指すべきゴールをあらかじめ設定しておけば、途中の課題を乗り越えるモチベーションにもつながります。
データサイエンティスト以外の選択肢も視野に入れる
データサイエンティストの需要は高まっていますが、専門性の高い仕事であるため、すべての人に適しているとは限りません。後悔しないためにも、他の職種やキャリアパスも視野に入れることが重要です。例えば、データエンジニアやビジネスアナリストといった関連職種も活躍の場が広がっています。いろいろな選択肢を比較することで、自分に最適な道を見つけることができるでしょう。