コトラ（広報チーム） 
データ前処理の膨大な作業量
データサイエンティストの仕事において、大きな課題の一つが「データ前処理」に関わる膨大な作業量です。情報技術の発達により、企業や個人が収集するデータは質・量ともに飛躍的に増加しました。しかし、その大半はそのままでは分析に利用できない「生のデータ」の状態であるため、適切な処理を施す必要があります。この一連のデータ前処理作業は非常に地道です。データサイエンティストの仕事が「つらい」と感じられる理由の一つとして、この作業負担が挙げられるでしょう。
データの欠損値や異常値の対応
データの欠損値や異常値の対応は、データ前処理において最も頻繁に発生する課題の一つです。収集されたデータは、どれほどシステムが整備されていても、欠損値や異常値が含まれる場合が少なくありません。欠損データをどう扱うか、例えば削除するのか補完するのか、それとも予測値を用いるのかといった判断には、多くの労力と時間が求められます。さらに、異常値を検出するプロセスでは、単純なルールや統計モデルを用いるだけでなく、ドメイン知識も必要となるため、一筋縄ではいきません。
データフォーマットの統一作業
データフォーマットの統一作業もまた、データサイエンティストの「つらい」と感じるポイントになります。データは異なるシステムや形式で収集されることが多く、全てを分析に用いるためには形式を揃える必要があります。例えば、日付形式や数値のスケール、文字コードがバラバラで、これらを統一しないと正確な分析が行えません。この作業は単調でありながらも重要なため、避けて通れない現実があります。
自動化の難しさと反復作業の多さ
データ前処理の自動化は理想的ですが、実際には非常に難しい課題です。データの質や構造はケースバイケースで異なるため、完全な自動化は容易ではありません。その結果、データサイエンティストは同じような反復作業を繰り返す必要が出てきます。特定のプロジェクトだけでなく、複数の案件で類似のデータ処理タスクが発生することも多く、モチベーションが削がれる原因となることがあります。このような地道な作業が日常的に求められる点も、「やめとけ」「つらい」といった声が上がる背景にあると言えるでしょう。
成果への高いプレッシャー
ビジネス課題に直結する期待
データサイエンティストの仕事が「つらい」と感じられる理由の一つに、ビジネス課題に直結する期待の重さがあります。企業はデータ分析によって新たな市場機会をつかんだり、コストを削減したりといった効果を求めています。そのため、データサイエンティストは単なる分析作業を超えて、具体的なビジネス成果を出す役割を担っています。この成果への期待に応えられない場合、企業の成長や競争優位性に影響が出る可能性があるため、プレッシャーを大きく感じることが多いです。
予測モデルの精度に対する厳しい評価
データ分析の中核を担う予測モデルは、ビジネスの意思決定を左右する重要なものです。しかし、その精度が極めて高いレベルで求められる場合、データサイエンティストは非常に大きな負担を感じることがあります。予測モデルの精度が低いと、採用結果が期待を裏切ったり、ビジネス上の損失を招いたりすることもあります。一方で、データや環境の不確実性による限界も存在するため、それらを完全にコントロールできない現実と、厳しい評価との板挟みになるケースもあるのです。
意思決定を左右する責任感
データサイエンティストが行う分析結果が、企業の重要な意思決定に直結することは少なくありません。たとえば、新しい事業の参入やマーケティング施策の変更、リソースの配分といった判断が、データ分析に基づいて行われることがあります。このように重大な役割を担うことで、自分の仕事の正確性や信頼性に対する責任感が非常に重く感じられる場合があります。一方で、ビジネス側の意思決定者にとってデータ分析結果が理解されない場合や、期待と異なる結果が出る場合には、ストレスが一層増大するといえるでしょう。
技術的キャッチアップの負担
データサイエンティストの仕事がつらいと感じられる要因の一つに、技術的キャッチアップの負担があります。AIやデータ技術の進化は非常に速く、それに追いつくためには絶え間ない学習が必要です。新しいツールやフレームワークが次々と登場し、それらを理解し、実務で活用できるようになるまでには相当の努力が求められます。
日進月歩するAI・データ技術
AIやデータ解析技術の分野は他の業界と比較して技術進化が著しく、昨日までの「最新」が今日の「過去」となることも珍しくありません。このスピードについていくためには、日々の業務に加えて新たな知識を積極的に吸収しなければなりません。そのため、データサイエンティストとして働く上では、常に学び続ける姿勢が求められるため、負担に感じることも多いです。
多岐にわたる分野の専門知識の習得
データサイエンティストの仕事には統計学、機械学習、データベース、クラウドサービスなど、幅広い分野の知識が求められます。さらに、業界ごとのビジネス知識やドメイン知識も不可欠で、これらをすべて学ぶには相当な努力が必要です。特に複数の分野にまたがる知識を体系的に習得することは、キャリアの強みになる一方で、方法や時間の確保に苦労することがあります。
学習コストと時間の確保
データサイエンティストが業務の中で新しい技術を習得する時間を捻出するのは簡単ではありません。タイトな納期や日常の業務に追われる中で学習時間を確保するためには、プライベートの時間を削ることも必要になります。このような学習コストが積み重なると、疲弊しやすくなり、仕事がつらいと感じる原因の一つになります。
仕事の孤独とチーム内での理解不足
データサイエンティストの仕事が「つらい」と感じられる理由の一つに、孤独感やチーム内での理解不足が挙げられます。データサイエンティストという職種は多くの場合、専門的な知識やスキルを必要とするため、社内で同様のスキルを持つ人が少なく、孤立することが少なくありません。業務遂行のために独自の分析手法やアルゴリズムの採用が求められる場面が多いですが、これを他の職種のメンバーに説明し理解してもらうのが難しい場合もあります。その結果として、職場内での孤立感を強く感じてしまうことがあります。
専門知識が共有されづらい環境
データサイエンティストの業務内容は、高度な数学や統計学、プログラミング技術に基づいており、これらの専門知識は他の職種のメンバーには馴染みがないことが多いです。そのため、成果の価値や作業の進捗について他者と共有する際に、大きな課題に直面します。専門用語や技術的な背景を都度説明しなければならず、議論そのものが成り立たなくなるケースすらあります。このような状況では、自分の仕事が正当に評価されていないという不満やストレスを感じやすくなります。
他職種との認識のギャップ
多くの企業では、データサイエンティストは様々な部署やチームと協力してプロジェクトを進める必要があります。しかしながら、他職種のメンバーとはデータ活用に対する理解や期待値が異なり、意見のすれ違いや認識のギャップが生じやすいです。例えば「データを分析すれば即座に答えが出る」という誤解を持たれることもあり、そのような期待に応えられない場合、責任を求められることもあります。このような状況に悩むデータサイエンティストは少なくありません。
孤独感に起因するストレス
データサイエンティストは専門的な作業に没頭することが多く、時には個人作業が中心となりやすい仕事です。また、他者からの理解が得られない結果として、業務に関する悩みを共有する相手が見つからないことも多いです。このような孤立した環境では、精神的なストレスが蓄積される傾向があります。特に、新しい技術を学び続ける必要がある中で、成果が求められるプレッシャーにさらされ続ける状況は、より孤独感を強めてしまう要因となります。
労働時間と働き方の問題
緊急対応や休日出勤の発生
データサイエンティストの仕事には、不定期に緊急対応が求められる場面があります。データ分析の結果がビジネスの意思決定に直結するため、トラブルや予測モデルの改善要請が急遽発生することが少なくありません。たとえば、サービスの急な障害や、予期せぬ外部環境の変化に伴って、休日や夜間に対応しなければならないケースがあります。このような状況は、データサイエンティストが「つらい」と感じる理由の一つとなっています。
タイトな納期と長時間労働
ビジネスのスピードが重視される中で、データサイエンティストが直面するのは厳しい納期との戦いです。クライアントや社内の事業部門からの期待が高く、短期間のうちに正確な予測や分析結果を提示する必要があります。しかし、大規模なデータのクリーニングや精緻なモデル構築には多くの時間を要するため、結果的に長時間労働を強いられることがよくあります。このため、多くのデータサイエンティストが自己の生活時間を犠牲にすることになり、つらいと感じる原因の一つとなっています。
ワークライフバランスの確保の難しさ
データサイエンティストの膨大な作業量や、突発的な対応へのプレッシャーが重なることで、ワークライフバランスを保つことが難しくなるケースが多々あります。プライベートな時間を確保したいと思いつつも、プロジェクトの進行状況やビジネス側の要請によってフレキシブルに対応する必要があるため、予定が乱れることも珍しくありません。これらを理由に、データサイエンティストの働き方に限界を感じ、「つらいからやめとけ」といった声が上がることも理解できます。