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
仕事内容のイメージと現実のギャップ
「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に、仕事内容への過剰な期待と現実の間に存在するギャップがあります。多くの人は、データサイエンティストの仕事を「最先端の技術を駆使して企業の意思決定を支える華やかな職業」とイメージしがちです。しかし、実際の業務の多くはデータ収集や整理といった地道な作業が占めています。特にデータの前処理作業は時間と手間がかかり、クリエイティブな分析やモデル構築に割ける時間が限られることもしばしばです。このように、理想と現実の違いが人々に「やめとけ」と言わせる要因となっています。
仕事量の多さと高いスキル要求
データサイエンティストという職業が「やめとけ」と言われるもう一つの理由は、仕事量の多さと求められるスキルの高さです。データ収集、クリーニング、分析、モデリング、結果の可視化、さらにはプレゼンテーション作成まで幅広い業務を担当します。また、これらを効率よく行うためには、プログラミングスキルをはじめ、統計学の深い知識や業界特有の知識も必要です。さらに、技術の進化に伴い、新しいツールや手法を学び続けることも求められます。このように、高度なスキルと膨大な業務量との両立が必要であるため、「向いていない人には辛い職業だ」と捉えられることが多いのです。
学習コストと将来的な成長の不安
データサイエンティストを目指すには、学習に多大な時間と努力を費やす必要があります。統計、プログラミング、機械学習の基礎を学ぶだけでなく、それぞれを実務で活用できる段階まで習得するには、多くの挫折が伴います。この過程で「本当に自分がこれを続けられるのか」と成長への不安を抱く人も少なくありません。さらに、現在は需要が高いと言われるデータサイエンティストですが、技術発展に伴い求められるスキルが変化するため、将来的に市場から外れるリスクもあります。このような不透明さが「データサイエンティストはやめとけ」と言われる一因となっています。
他職種との競争と市場飽和の懸念
一方で、データサイエンティストの市場競争と供給過多への懸念も理由として挙げられます。デジタル人材の需要が高まるにつれ、多くの人がデータサイエンスのスキルを身につけようとしています。その結果、業界での競争が激化し、一部では市場が飽和しつつあるという意見もあります。また、企業によってはデータアナリストやデータエンジニアといった近隣の職種で業務をカバーする場合もあり、データサイエンティストに特化した採用が進まないケースもあります。このような状況が「データサイエンティストは将来的に需要が薄れるのでは？」という懸念を招き、否定的な意見につながっています。
データサイエンティストのメリットと魅力
需要の高まりと年収の可能性
近年、情報技術が急速に発展し、企業が活用できるデータの量は格段に増加しています。その結果、データの分析や予測を通じて経営の意思決定を支えるデータサイエンティストの需要は年々高まっています。この需要の拡大は、業界全体の採用競争を引き起こし、高年収への期待をもたらしています。特に、大企業や成長企業では、優れたスキルを持つデータサイエンティストに高い報酬を提供する傾向があります。このような魅力的な収入の可能性が、データサイエンティストという職業の大きなメリットのひとつです。
データ分析の醍醐味とやりがい
データサイエンティストの仕事には、データを通じて現象の背景を読み解き、新しい知見を得られる面白さがあります。例えば、ユーザー行動や市場の動向をデータ分析から予測し、それを基にした提案が企業の成功に貢献した際には、大きな達成感とやりがいを感じることができます。また、さまざまな業界のデータに触れることで、自分の分析結果が直接社会やビジネスに影響を与えるという実感を得られるのも、この職種の魅力のひとつです。単なる数字の処理にとどまらず、新たな価値を創出できるのがデータ分析の醍醐味と言えます。
仕事を通じて得られるスキルの汎用性
データサイエンティストとしての仕事を通じて得られるスキルは、特定の職種や業界に限定されるものではなく、非常に汎用性の高いものです。プログラミングや統計解析、機械学習モデルの構築といった専門的なスキルはもちろん、論理的思考力や課題解決能力、プレゼンテーション力なども身につきます。これらのスキルは、他のさまざまな職種やプロジェクトへの応用が可能であり、キャリアの選択肢を広げる強みとなります。また、最新技術を学び続けることで、自身の市場価値を常に高められる点も大きな魅力です。
多様な業界での活躍の場
データサイエンティストは、幅広い業界で活躍の場が広がっています。例えば、金融や医療、製造業、ITサービス、さらにはエンターテインメント業界に至るまで、データの活用が重要視されるあらゆる分野で求められています。この職種の特性として、異なる業界のデータや課題に対応できる柔軟性が挙げられます。したがって、特定の業界に絞られることなく、さまざまな分野で新たな挑戦が可能です。このように多様な業界で活躍できる機会がある点は、データサイエンティストの職業としての大きな強みと言えるでしょう。
データサイエンティストが向いている人の特徴
論理的思考とデータに対する興味
データサイエンティストの仕事には、膨大なデータを分析し、そこから有益な洞察を導き出す能力が求められます。そのため、論理的思考が得意で、物事を構造的に考えられる人が向いていると言えるでしょう。また、データ自体に興味を持ち、分析プロセスを楽しめることも重要です。特に、ただ数字を扱うだけでなく、「このデータから何を読み取れるのか」や「どのように企業の価値を高めるか」といった視点を養うことが求められます。
数学やプログラミングの素養
データサイエンティストには、高度な数学的知識やプログラミングスキルが必須です。統計学や線形代数、機械学習におけるアルゴリズムの理解が求められるほか、PythonやRなどのプログラミング言語を用いて実際にデータを処理するスキルも必要です。これらの分野が苦手だと、業務に取り組む際に大きな壁となるでしょう。このため、数学やプログラミングに対する興味や素養が、非常に重要な適性のひとつとなります。
新しい知識を積極的に学び続けられる人
技術の進展が著しいデータサイエンス分野では、常に新しいツールや方法論が登場しています。そのため、自己学習を継続し、新しい知識を意欲的に吸収できる姿勢が求められます。具体的には、クラウドテクノロジーや新しいアルゴリズム、データ分析プラットフォームの習得などが挙げられます。こうしたスキルを磨き続けることで、市場における価値を維持できるでしょう。
課題解決能力が高い人
データサイエンティストは、ただデータを分析するだけでなく、具体的なビジネス課題を解決するための示唆を提供する役割を担います。そのため、問題を特定し、最適な解決策を導き出す課題解決能力が非常に重要となります。実際の業務では、単純な分析だけでなく複雑な問題の原因を突き止めたり、解決に向けてクリエイティブな手法を提案する必要があります。課題解決が得意な人にとっては、非常にやりがいのある仕事と言えるでしょう。
データサイエンティストを目指すべきか？その判断基準
キャリアビジョンと職業としての適性の見極め方
データサイエンティストを目指す際には、自分自身のキャリアビジョンと職業としての適性を慎重に見極める必要があります。単に「将来性がある」「年収が高い」という魅力的な面だけを見て選択するのではなく、具体的にどのような業務内容であるのか、その業務を続けていけるモチベーションを持てるのかを検討すべきです。データ分析や統計を扱うことが好きなのか、プログラミングや地道な作業に対して苦にならないかという点も重要です。適性を判断するために、現役のデータサイエンティストに話を聞いたり、実際にデータ分析のプロジェクトを体験してみるのも良いでしょう。
将来性とスキル需要の予測をどう捉えるか
情報技術の急速な進展に伴い、データサイエンティストへの需要は現在も高まり続けています。ただし、市場飽和や職種間の競争も議論されていますので、この将来性をどのように捉えるかが判断基準となります。例えば、「データサイエンティストはやめとけ」といった意見の中には、専門的なスキルを追求し続けなければ市場で生き残ることが難しい点が指摘されることがあります。しかし、専門性を高め、スキルのトレンドにキャッチアップできれば、デジタルトランスフォーメーションが進む社会において、非常に有用な職業であり続けるとも考えられます。これからの技術の動向や企業の求人の傾向を観察することが大切です。
自分に合った学習アプローチの立て方
データサイエンティストを目指すためには、自分に合った学習アプローチを立てることが重要です。数理統計やプログラミング、機械学習についてのみならず、業界知識やデータビジュアライゼーションのスキルも多方面から磨く必要があります。特に、独学かスクールか、あるいは実務経験を通じて学ぶかなど、自分のライフスタイルや興味に合わせた方法を検討することが大切です。スキルを体系的に学びたい場合にはオンライン講座や専門書、プロジェクトベースで学びたい場合にはハッカソンや実践的な課題に挑戦する方法があります。
やめとけと言われた際に考えるべき反論材料
「データサイエンティストはやめとけ」と言われる場合、まずその意見が具体的に何を指しているのかを掘り下げることが重要です。たとえば「業務が大変」「市場が飽和しつつある」といった意見に対しては、データサイエンティストに求められるスキルが時代と共に進化していることを示しつつ、その進化について学び続けることで優位性を保てる可能性があると反論できます。また、職業としての厳しさが強調されることもありますが、多くの職種には同様の課題があり、それを乗り越えた先に得られるやりがいや報酬の魅力を強調することも一つの視点です。やめとけという意見に影響されるだけでなく、自分自身の意志と長期的なキャリアビジョンを基に判断することが重要です。