【2026】データサイエンティストはやめとけ？つらい？なくなる？年収や適正診断も紹介

2012年に「21世紀で最もセクシーな職業」と呼ばれたデータサイエンティスト。しかし、2026年現在、AIの進化によりコーディングに対する価値も大きく変化しました。

この記事では、「データサイエンティストはやめとけ」といわれる10の理由、現在のニーズや年収も解説します。「データサイエンティストに興味はあるけれど、将来性が不安…」という方はぜひ参考にしてください。

本当に「データサイエンティストはやめとけ？」なのか

ネット上では「やめとけ」「つらい」という声が目立つデータサイエンティストですが、本当に「やめとけ」といわれる状況なのでしょうか？

ここでは、現在のデータサイエンティストの最新求人動向・年収、将来性をもとに、「やめとけ」といわれる実態をわかりやすく解説します。

データサイエンティストのニーズ・年収

「やめとけ」といわれるデータサイエンティストのニーズは、現在その声に反して高いと評価できます。

実際、求人サイト「求人ボックス」の最新データ（調査日：2026年7月14日）によると、東京23区だけで7,422件もの求人が掲載され、1日で202件の新着が追加されていました。

未経験可の正社員から年収2,500万円のハイクラス案件まで幅広く、「やめとけ」といわれる要素は低いことがわかりました。現在募集中の求人（新着順）・推定年収は以下の通りです。

参照：データサイエンティストの仕事・求人 – 東京23区｜求人ボックス

データサイエンティストの将来性

続いて、「データサイエンティストはやめとけ」「AIに仕事を奪われてなくなる」といわれる現状を、経済産業省が発表した「IT人材需給に関する調査」の試算結果から推察しましょう。

当調査によると、日本のIT人材の不足数は今後も拡大し続けることが予測され、「データサイエンティストはやめとけ」という心配はないことがわかります。

以下は、IT人材市場の成長度合い「中位シナリオ」による2024年以降の人材不足数の推移試算で、2024年から2030年にかけての増加率は約34.0%です。

なお、2030年時点における他シナリオの予測結果を見ると、低位シナリオでは約16万人、高位シナリオは約79万人の人材不足が発生すると試算されています。

参照：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

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データサイエンティストはやめとけといわれる理由10選

求人需要や将来性が高いデータサイエンティストですが、なぜ「データサイエンティストはやめとけ」といわれるのでしょう。ここでは、データサイエンティストはやめとけといわれる10の理由をお伝えします。

1. 地道な前処理が仕事の大半を占める
2. 将来AIに代替される懸念がある
3. 高年収目的だけだと割に合わない
4. コミュニケーション能力も求められる
5. 万年人手不足で1人あたりの仕事量が重い
6. 常に新しい知識を学び続けるつらさがある
7. 業務範囲が曖昧で評価されにくい
8. 本来の分析業務に集中できない
9. キャリアパスが見えにくい
10. 専門的な知識やスキルが求められる

①地道な前処理が仕事の大半を占める

「やめとけ」といわれるデータサイエンティストですが、一方でAIモデルを作る華やかな仕事を思う方も多いでしょう。しかし、実際は前処理（データ収集、不要データの削除など）に多くの時間を費やすため、想像とのギャップを感じ、「やめとけ」と評価されることがあるのです。

②将来AIに代替される懸念がある

近年は「AIの進化でデータサイエンティストは不要になる」「将来性がないからやめとけ」といった声も聞かれるようになりました。実際、定型的なコーディングなど、業務の一部はAIが代替しつつあるため、こうした変化から「データサイエンティストはやめとけ」という声につながっています。

③高年収目的だけだと割に合わない

先ほどの求人データからわかるように、データサイエンティストは高年収な職種です。しかし、経営コンサルティングの立ち回りまで求められるケースもあり、こうした場合に「割に合わないからやめとけ」との評価につながっています。

④コミュニケーション能力も求められる

データサイエンティストは「パソコンに向かってコードを書き、人と話さずに済む技術職」と勘違いして選ぼうとするなら、絶対にやめとけといわざるを得ません。実務では、他部署との交渉といったコミュニケーションに多くの時間を割くため、「人嫌いであればやめとけ」といわれているのです。

⑤万年人手不足で1人あたりの仕事量が重い

企業からのニーズが絶えない一方で、現場の人手不足は深刻化していることも、データサイエンティストはやめとけといわれる要因です。人材不足の裏を返すと、「膨大なタスクとプレッシャー」が浮き彫りになるため、多くの現場で「業務がきついからやめとけ」と評価されています。

⑥常に新しい知識を学び続けるつらさがある

「一度スキルを身につければOK」と考えているなら、データサイエンティストはやめとけといえます。データサイエンティストの技術進化は早く、プライベートの時間を削ってでも学習し続ける必要があるため、「負担が重すぎてつらいからやめとけ」といわれているのです。

⑦業務範囲が曖昧で評価されにくい

データサイエンティストが「やめとけ」といわれるのは、業務範囲の境界線が曖昧であることも原因です。データ収集から運用保守まであらゆる仕事を振られる割に、評価基準が不透明で成果を認めてもらえないケースが多いため、「割に合わないからやめとけ」といわれているのです。

⑧本来の分析業務に集中できない

データサイエンティストが「やめとけ」といわれるのは、本来の分析業務に集中できないためです。実際は、大半の時間をデータの前処理やコンサルティングといった周辺業務に費やしがちで、「スキルが伸び悩むからやめとけ」という結論に至ってしまいます。

⑨キャリアパスが見えにくい

データサイエンティストが「やめとけ」といわれるのは、企業内で将来のキャリアパスが描きにくいことも理由です。新しい職種ゆえ、「シニアデータサイエンティスト」や「リードデータサイエンティスト」といった上位職がない企業も多く、「将来頭打ちになるからやめとけ」といわれているのです。

「そもそも、データサイエンティストのキャリアパスは何がある？」という方は、以下の記事がおすすめです。具体的なキャリアパス、必要なスキル・おすすめ資格も紹介しています。

【2026】データサイエンティストのキャリアパスを徹底解説！おすすめ資格や必要なスキルも紹介

⑩専門的な知識やスキルが求められる

データサイエンティストは「やめとけ」といわれる理由の最後は、求められる知識やスキルの幅広さです。データ分析だけでなく、プログラミングやデータエンジニアリング、業界やビジネスの知識まで必要になります。結果「大変そう」と感じてしまい「やめとけ」といわれるのです。

データサイエンティストはやめとけ？実はチャンス！

「データサイエンティストはやめとけ」という声の本質は、多くの人が「業務と適性の見極め」と「実務のリアルな全体像」を知らないまま飛び込んで挫折してしまうことにあります。

「やはりデータサイエンティストに挑戦してみたい！」という方は、データサイエンスセミナー講座がおすすめです。当講座は、データサイエンス基礎知識とデータ分析からスタートし、

• データ収集とビッグデータの解析
• 時系列データの分析と予測
• プロジェクトマネジメント

など、データサイエンティストに必要なスキルを幅広く学べます。無料配布される「データサイエンティスト完全攻略セミナーガイド」はスキル定着に役立つ人気教材です。

やめとけといわれるデータサイエンティストに向いた人

「データサイエンティストはやめとけ」といわれるにはいくつも理由がありましたが、人それぞれ得意分野・個性が異なるため、一概に「やめとけ」とはいえません。

ここでは、データサイエンティストに向いている人を一覧にまとめて解説します。「向いていない人」は逆の特徴に当てはまるため、まずは以下の内容で適性診断チェックをしてみましょう。

ぜひ、上記を参考に「データサイエンティストはやめとけ」という言葉に惑わされず、ご自身の適性や情熱と照らし合わせながら、後悔のないキャリアを選択していきましょう。

データサイエンティストはやめとけについてまとめ

「データサイエンティストはやめとけ」といわれるのは、地道なデータ前処理が業務の大半を占めることや、幅広い専門知識、他部署との交渉に必要な高いコミュニケーション力が求められるなど、さまざまな理由があります。

データサイエンティストは、2026年現在も市場価値や年収水準は十分に高く、キャリアとしての魅力はむしろ増しています。迷ったときは効率的に学べるセミナー、または本記事で紹介した適性診断を活用し、自分に合うかどうかを確かめて挑戦しましょう。