データサイエンティストとデータアナリストの違いとは？役割や必要なスキル、将来性まで徹底解説

DX化が促進されている現代において、データの活用は企業の成長を左右する重要な要素のひとつです。

企業のデータを分析し活用する職種の代表例は、「データサイエンティスト」と「データアナリスト」です。

2つの職種は、日々企業の膨大なデータを分析し、必要な対策を提案・調査することで、企業の意思決定を支える役割を果たしています。

しかし、「データサイエンティスト」と「データアナリスト」の違いが明確に理解されていないことも多いのが現状です。

本記事では、2つの職種の仕事内容や求められるスキル、年収、向いている人の特徴などを詳しく解説し、混同されやすい職種との違いについても紹介します。

自社のデータ分析を外部に依頼したい企業は、「データサイエンティスト」と「データアナリスト」のどちらが必要なのか、どういった目的で活用すべきなのかを参考にしてください。

データサイエンティストとは？

まずはそれぞれの職種の特徴について理解を深めます。

ここからは、データサイエンティストについて見ていきましょう。

• 仕事内容や役割

• 求められるスキル

• 年収や求人例

• 向いている人の特徴

それぞれ詳しく解説します。

仕事内容や役割

データサイエンティストとは、データを活用した高度な分析や予測モデルの構築を行う専門家です。

企業は膨大なデータを収集していますが、大切なのはそれをどのように活用するかです。

データサイエンティストは、機械学習や統計学などを使って、膨大なデータから企業の将来の姿や新たな価値を生み出します。

たとえばECサイト運用でのデータサイエンティストの役割は、ユーザーの購買履歴や興味関心の内容を分析し、AIを活用したレコメンドシステムを構築することです。

データを使ってその先のシステム開発・構築まで行うためプログラマーとして働く場面もあるでしょう。

データサイエンティストは、データ分析を通じて企業の意思決定を支援するだけでなく、システム開発により他者との競争で生き残る力を高める重要な役割を担っています。

求められるスキル

データサイエンティストは、ビッグデータの解析を行ったり、システムを開発したりとデータのさまざまな活用を行うため、求められるスキルも多様です。

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を以下の3つに分類しています。

引用：[データサイエンティストに必要な3つのスキル領域]

ここでは、3つのそれぞれのスキルの詳細をまとめました。

参考：[試験範囲]

表を見てわかるように、プログラミングスキルや統計学の知識、機械学習やAIモデルの開発などの理解が求められます。

複数のスキルを習得することで、データから価値を生み出すプロとして活躍できるといえるでしょう。

年収や求人例

ここでは、求人ボックスが発表している、データサイエンティストの平均年収をまとめました。

引用：[求人ボックス]

データサイエンティストの年収は2023年で532万円と、全職種の平均年収（414万円）と比較して100万円以上高いことがわかります。

なぜならデータサイエンティストに求められるスキルの多さから専門性が高いのはもちろん、近年のAIの発展に伴いAI・機械学習のスキルを持つ人材が不足しているため。

多くの企業は、高い報酬を用意してでもデータを活用できる人材を確保したいと考えています。

年収の平均は532万円ですが、勤める企業によっては年収1,000万円以上になることも可能です。

スキルを磨き必要な企業にアピールができれば、高収入を得られる可能性が高い職種といえるでしょう。

向いている人の特徴

データサイエンティストには、論理的思考力や探求心、プログラミングに興味がある人が向いています。

データを扱う仕事では、仮説を立て検証するプロセスが求められるため、論理的に考える力が必要です。

また、AIや機械学習はリアルタイムで進化しているため、常に新しい技術を学ぶ意欲も求められるでしょう。

膨大な企業データの裏にある意味を探求し、新しい価値を仮定することが好きな人にとって、やりがいのある職業です。

データアナリストとは？

次に、データアナリストの仕事や求められるスキルをまとめました。

• 仕事内容や役割

• 求められるスキル

• 年収や求人例

• 向いている人の特徴

それぞれ詳しく見ていきましょう。

仕事内容や役割

データアナリストは、データの収集・整理・分析を行い、クライアント業務の効率化をサポートする仕事です。

基本となる仕事内容は、データ収集と整理です。

売上データや顧客データを分析するだけでなく、データ分析の専門的な知識を持っていない企業の役員や担当者にも分かるようなデータ整理や可視化を行うことで、経営の戦略・立案に役立つ情報を提供します。

たとえばECサイト運営におけるデータアナリストの役割は、購入履歴を分析し、顧客の購買傾向を把握してマーケティング施策を最適化することです。

データ解析のスキルがなければ発見できない角度から問題点を掘り出し、ビジネス視点で繋げることで、会社の意思決定をサポートしているといえるでしょう。

求められるスキル

データアナリストに求められるスキルは、データ処理能力や統計に関する知識、ビジネス理解力です。

データを適切に分析するためには、SQLやExcel、BIツール（Tableauなど）のスキルが必要となり、統計学やデータの可視化の知識も求められます。

具体的なスキルの事例は以下のとおりです。

データを正しく分析するだけでなく、マーケティングやファイナンスなどのビジネス面でのスキルが必要な点も特徴的です。

年収や求人例

求人ボックスによると、データアナリストの平均年収は695万円です。

引用：[求人ボックス]

スキルや経験によって異なりますが、比較的高水準の給与が期待できます。

年収が高い理由としては、近年日本企業ではデータを活用できる人材が不足しており、多くの企業がデータの分析からビジネスへの提案を行えるデータアナリストを求めているからです。

経営層の意思決定をサポートできるデータアナリストは、これからも需要が高まることが予想されます。

向いている人の特徴

データ分析は数字や傾向を読み解く力が求められるだけでなく、データからビジネスの課題を発見し、解決策を提案することが重要なため、仮説を立てたうえで企業の経営戦略に合うビジネスプランを企画する力も必須です。

具体的には、以下の特徴がある人は特におすすめです。

• Excelでデータを整理するのが好きな人

• 統計や確率に興味がある人

• データを活用して意思決定をサポートするのが楽しいと感じる人

データの活用から提案まで、ビジネス目線も踏まえて検討したい人は、ぜひデータアナリストとして企業のビジネスの流れを掴みましょう。

データサイエンティストとデータアナリストの違い・共通点とは？

分析に使うツールやデータの取り扱い方法が違う

データサイエンティストとデータアナリストの違いは、データの取り扱い方です。

たとえばデータサイエンティストはPythonやRを使って「分析」を行い、データアナリストはTableauやExcelなどで「可視化する」役割が強いです。

つまり、データサイエンティストがデータを分析しやすい状態にし、そのデータを使って分析や仮説を立てるのがデータアナリストの仕事ということ。

製造業での品質管理を目的としたデータ活用を例に挙げると、それぞれの業務範囲は以下のとおりです。

• データサイエンティスト：データを使って不良品を予測・摘出できるシステムを構築

• データアナリスト：不良品の発生率や発生数を分析して、対策を提案

データを扱う点では共通していますが、分析の深さや目的が異なります。

データの分析や可視化をする目的は同じ

データサイエンティストとデータアナリストは、データを活用する目的や手法は異なるものの、どちらもデータ活用によって企業の意思決定をサポートする役割を担っている点では同じです。

データサイエンティストは機械学習や統計的手法を使って未来を予測し、データアナリストは過去のデータをもとに現在の課題を明確化します。

片方が欠けていれば、データ活用が十分には行われず、ビジネスに繋げることは難しいでしょう。

たとえばECサイトでは、データサイエンティストがAIを活用して購買予測モデルを作成し、個別の顧客に最適な商品をレコメンドできるシステムを開発し、データアナリストは売上データを分析し、どの時間帯にどの商品が売れやすいのかを経営陣に提案・報告します。

データサイエンティストとデータアナリストの共通点や違いを踏まえて、自社に取り入れるかを検討してみてください。

混同されやすい職種の違いを一覧で解説

データサイエンティストやデータアナリスト以外にも、データを扱う職種にはデータエンジニアやデータマーケター、データアーキテクト、BIエンジニアなど、似たような職種が多く存在します。

それぞれの職種の特徴を一言で表すと以下のとおりです。

どの職種が自分に合っているかを理解し、キャリア選択の参考にしてください。

データサイエンティストとデータアナリストの需要の高まり

データサイエンティストとデータアナリストをはじめとしたデータを活用できる人材の需要は年々増加しています。

IDC Japan 株式会社の調査したデータによると、国内のビッグデータ・アナリティクス市場の支出額は2022年～2027年の年間平均成長率は14.3％になるそうです。

引用：[2024年の国内ビッグデータ／アナリティクス市場は2兆749億円を予測 ～IDC Worldwide Big Data and Analytics Spending Guideを発行～]

AI技術の進化と普及により精度の高い予測や意思決定ができるようになることが期待され、それらを活用できるデータ分析の専門家の需要はますます高まるでしょう。

さらに、データ活用の需要はIT業界だけにとどまりません。

データ分析は、業界を問わずビジネスの効率化や戦略策定に役立つため、IT業界だけでなく金融、医療、製造、小売などさまざまな分野での採用が進んでいます。

• 金融業界：不正取引の検知や市場予測のためにデータ分析を活用

• 医療業界：患者データを分析し、病気の予測や治療の最適化

• 製造業：生産ラインのデータを分析し、不良品の発生率を低減

• 小売業：POSデータを分析し、需要予測や在庫管理を最適化

全業界からの需要が高まることで、今後もデータサイエンティストやデータアナリストなどのデータを活用できる人材を確保するのが困難になるでしょう。

まとめ

今回は、データサイエンティストとデータアナリストについて、仕事の役割や違い、共通点について解説しました。

データサイエンティストやデータアナリストは、データを扱う職種としては同じですが、データ分析の深さやどうビジネスで活用するかなど細かな部分では違いがあります。

今後、世界中でデータ分析を踏まえてのビジネス展開はどの業種・業界でも必須になっていくでしょう。

ライバルと差をつけるためにも、データサイエンティストやデータアナリストを自社に取り入れてビジネスを加速させてみてはいかがでしょうか。

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