【2025】データサイエンティストの仕事内容を徹底解説！最新事例や年収・必要なスキルも紹介

金融、医療、製造業など、あらゆる業界で活躍するデータサイエンティスト。
効果的なマーケティング戦略や生産性の向上、そしてリスク管理など、ビジネスのあらゆる側面で欠かせない専門職です。

デジタル社会を牽引する注目度の高い職業ですが、「データサイエンティストの仕事内容はイメージしづらい」という声もよく耳にします。

この記事では、データサイエンティストの仕事内容を詳しく解説します。
最新の求人情報を参照した仕事内容や予定年収も紹介するので、データサイエンティストに興味がある方はぜひ参考にしてください。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データをもとに企業の課題解決を促すスペシャリストです。
専門性と洞察力を駆使して膨大なデータを分析し、その分析結果から経営層が合理的な判断を下せるようにサポートします。

データサイエンティストの仕事内容は多岐にわたるため、数値分析だけではなく、統計学やITスキル、さらにはマーケティングやリスク管理など幅広い知識が求められます

データサイエンティスト誕生の背景

データサイエンティストは、統計分析やデータ処理の仕事から徐々に進化していった職種です。
そのはじまりは、ビッグデータを効率的に処理する「Hadoop」などの新テクノロジーの進化によるものでした。

従来、データ処理はIT部門が後処理として任される仕事でした。

しかし、時代の変化とともにデータは組織にとって重要な資源となり、現在の分析や意思決定の中心を担う専門職「データサイエンティスト」として位置づけられるようになったのです。

データサイエンティストは、学術界にもルーツを持ちます。
実は、データサイエンティストが誕生する数年前から、多くの大学がプログラミングスキルとチームワーク能力を兼ね備えた人材育成の必要性を感じていました。

このニーズに応えるため、ノースカロライナ州立大学の高度アナリティクス研究所では、データサイエンスの専門課程が生まれました。現在アメリカでは60以上の大学で同様のプログラムが提供されています。

近年、国内の大学院でもデータサイエンスの専門課程が続々誕生しています。
以下の記事では、上智大学や京都大学など、データサイエンスを学べる5つの大学院を紹介しているのでぜひご一読ください。

【2024】データサイエンスに強い大学院ランキング！国内・海外まで徹底調査！

データサイエンティストの仕事内容に関わる技術とツール

データサイエンティストは、主に以下のような技術やツールを使います。
データサイエンティストの仕事内容を理解するうえで欠かせない基礎知識なので、まずこれらの言葉とその内容を理解しておきましょう。

データサイエンティストの基盤であるPython

上記表でもお伝えしたPythonは、シンプルな構文と汎用性の高さで知られています。
Pythonは、データの収集、分析、可視化までを一貫して行えるデータサイエンティストにとって不可欠なスキルです。

Pythonは、機械学習ライブラリ（TensorFlowやscikit-learn）やデータ処理ツール（Pandas、NumPy）が充実しているため、ビッグデータの解析や高度なアルゴリズムの実装の効率化も図れます。

Python基礎セミナー｜ProSkilll

ProSkilllのPython基礎セミナー講習は、2日でPythonの実践的スキルが身につきます。

本講座ではPythonの基礎文法、Pythonを使ったデータ処理やデータスプレイピング、データ可視化や分析など、データサイエンティストの基盤となるスキルセットを習得することが可能です。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は、業界や企業によって異なりますが、一般的に以下のプロセスで業務を進めます。

①戦略立案

データサイエンティストの仕事内容の第一ステップは、まず企業が抱える課題を徹底的に洗い出し、最適なデータ戦略を立案することです。

この戦略立案の初期段階では、分析の方向性を定めるために、仮説に基づいた既存の顧客データや販売データの分析、顧客セグメンテーション（顧客を属性や行動に基づいて分類）を行います。本質的な課題を正確に把握するためにも、この工程を精密に行うことが重要です。

②データの収集

企業が抱える課題解決を明確にしたら、次の仕事内容はデータの収集へと進みます。
この際、多角的な視点からデータ収集を行うことが、洞察を深めるために重要です。

データ収集の一般的な方法としては、以下のようなものがあります。

• 特定ウェブサイトからデータを自動収集する（Webクローリング）
• 専門の調査会社にデータ収集を依頼する
• 外部データを購入する
• 顧客や従業員に対してアンケートを行う
• 市場動向や競合他社の情報を収集する
• IoTデバイスなどでデータのリアルタイムな情報を収集する

上記は、データ精度向上のためにも複数組み合わせて実行しましょう。

③データの前処理

データサイエンティストの仕事内容において、データ前処理は重要な工程です。
一般的に、前工程で収集したデータをそのまま分析することは稀で、事前に実際の分析に適した形に整えます。

前処理で行う主な作業は以下の通りです。

• 文字データの数値化（男性→1、女性→2など）
• 欠損値の改善（不要な列の削除など）
• 外れ値の改善（外れ値の削除、保持の判断など）

この工程における作業の丁寧さと慎重さが、後続の分析の成功を大きく左右します。

④データの分析・まとめ

続いてのデータサイエンティストの仕事内容は、データ分析とその結果のレポーティングです。
この工程では、前処理を経たデータを用いて、解析作業を進めていってください。

分析のテーマは多岐にわたりますが、一般的には以下のようなものが挙げられます。

• 株価変動の予測
• 設備の故障予防と保守計画
• 選挙における得票動向の分析
• 顧客属性に基づく成約率・解約率の予測
• 季節や天候と売上の関連性

実際の分析は各企業の具体的な課題や戦略に応じて大きく異なるため、柔軟にアプローチすることを心がけましょう。レポートは、経営層や営業職など、他部署のメンバーも理解できるように平易な表現と内容で作成することも重要です

⑤結果報告・提案

データサイエンティストの仕事内容は、先程まとめたレポートをもとに、分析結果を分かりやすく各部署に報告することで業務が完了します。なお、報告時には以下の点に注意が必要です。

• 課題点を明確に伝える
• 課題の優先順位を付ける
• 実現可能な解決策の提案を行う
• 目標設定は具体的な内容を設定する
• 定量的に評価した改善結果を伝える

この際、データをただの数値として伝えるのではなく、それらの情報がビジネスにどのような影響を与えるのか、またどのような行動につながるべきなのか洞察したうえで報告することを心がけましょう。

データサイエンティストとしての能力は、データ分析のプロフェッショナルと経営者の2つの視点をいかに融合させるかという点にかかっています。そのため、データサイエンティストは日常的に問題意識を持ち、自ら課題点を発見する積極的な姿勢が重要となってくるのです。

業種別のデータサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは業種によっても仕事内容が変化します。
以下では、データサイエンティストが活躍する7つの業種、および業種ごとの主な仕事内容を表にまとめてみました。

このように、データサイエンティストの仕事内容は業種によっても大きく異なります。
データサイエンティストとして就職・転職を目指す場合は、業種ごとのカラーを理解しておくことが重要です。

最新事例で見るデータサイエンティストの仕事内容と年収

ここでは、データサイエンティストの仕事内容をさらに詳しく知るために、最新のデータサイエンティスト求人情報をもとに、仕事内容のトレンドと仕事内容の実情について調査しました（調査実施日：2024年11月29日）。

まずは以下の表を参考に、参照する企業と主な仕事内容、予定年収をご確認ください。

株式会社東京ドーム

株式会社東京ドームでのデータサイエンティストの仕事内容は、東京ドームグループのデータを活用し、ビジネス課題解決に向けた分析を行うことです。データ分析を通して、東京ドームグループのビジネスをより良くすることを目標としています。

具体的な仕事内容

• 分析結果に基づいた具体的な施策の提案
• SQLやBIツールを使ってデータを分析
• 最新データ分析ツールやシステムの研究・活用
• 社内の各部署や外部のコンサルティング会社との連携

LINEヤフー株式会社

LINEヤフー株式会社がデータサイエンティストの仕事内容として掲げているのは、LINEやYahoo!広告の配信効果を最大化するために、AIを使って一人ひとりのユーザーに最適な広告表示を行う仕組みの開発・改善です。

具体的な仕事内容

• ユーザーデータを基に興味や関心を予測する仕組みの開発
• ユーザー行動を予測するモデルの設計と改良
• コンテンツやサービスデータを活用した広告配信の効率化

中外製薬株式会社

中外製薬株式会社のデータサイエンティスト求人における主な仕事内容は、医療データを活用した疾患メカニズムの解明や新薬開発研究です。中外製薬は、独自のサイエンス力とAIを使った創薬でも注目されています。

具体的な仕事内容

• データマイニングを活用した疾患遺伝子、およびバイオマーカーの特定
• 多層的な生命情報（ゲノム、トランスクリプトームなど）を統合したデジタルモデル作成
• 生体システムの挙動シミュレーション実現に向けた人工知能開発

参照：dode

実際の求人情報を参照すると、データサイエンティストの仕事内容が詳しく理解できます。データサイエンティストの求人は、最新の仕事内容をリサーチできる貴重な情報源です。

以下の記事は、データサイエンティスト未経験の方を対象とした求人情報や求人数について解説しているので、データサイエンティスト未経験者の仕事内容について知りたい方はぜひ参考にしてください。

【2024】データサイエンティストは未経験でも転職できる？最新求人数や目指す方法も紹介

データサイエンティストの仕事内容に必要なスキル

続いて、データサイエンティストの仕事内容に必要なスキルについて解説しましょう。

①データサイエンティストとしての総合力

データサイエンティストの仕事内容に求められるのは、データサイエンティストとしての総合力です。一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに求められるスキルについて、上記画像のように示しています。

画像によると、データサイエンティストに求められるのは、「データサイエンス」「ビジネス問題解決」「エンジニアリング」の3つのスキルセットです。

つまり、データサイエンティストは、有用なデータ抽出・分析、予測モデル構築を基盤とし、企業にソリューション・イノベーションを促す段階まで対応する能力が必要となります。

②コミュニケーション力

データサイエンティストに必要なスキルの一つに、コミュニケーション力が挙げられます。

データサイエンティストは分析結果をもとに、経営陣や現場の担当者など、他部門に対して業務内容を示し、課題の共有や意思決定の支援を行わなくてはなりません。報告時にはデータに詳しくない部署と連携する場面も多いため、双方の理解を深めて業務を円滑に進められるコミュニケーション力が重要です。

データサイエンティストに求められるコミュニケーション力とは、友人のように親密な関係を築く力ではありません。誰に対しても真摯に対応し、データ分析の意義や結果を論理的にわかりやすく伝え、他部門にその必要性を効果的に理解させる力です。

③高いポテンシャル

データサイエンティストの仕事には、高いポテンシャルが欠かせません。

データサイエンティストは単に与えられたタスクをこなすだけではなく、自ら課題を見つけ出し、積極的に解決に向けて取り組む姿勢が求められます。このため、企業をより良くしたいという強い意志が重要です。

近年、データサイエンス未経験者を対象とした「ポテンシャル採用」を積極的に行う企業も増えています。これは、知識や技術といったスキルだけでなく、課題解決力や成長意欲といった個人の資質や潜在能力を重視していることを示しています。

つまり、データサイエンティストとして活躍するためには、スキルに加えて「やる気」や「主体性」が求められるのです。

データサイエンティストの仕事内容についてまとめ

データサイエンティストの仕事内容は、企業全体を牽引できるマネジメント力、それに伴うコミュニケーション力や高いポテンシャルなど、個人の資質にかかわる部分も重視される職業です。

しかし、その基盤になるのはやはりデータ分析とプログラミングなどの専門性の高いスキルの習得に尽きます。仕事内容に自信をもって取り組むためためにも、まずはデータサイエンティストとしてのスキルを磨くことが重要です。

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