「データサイエンティストとして2～3年の実務経験を積んできたが、気づけば毎日SQLでの作業に追われている」

「機械学習モデルの構築や上流工程への関与がほとんどできない」

このような悩みを持っているデータサイエンティストの方も多いのではないでしょうか。

スキルが積み上がっている実感が持てないまま年齢だけ重ねていくことへの不安や焦りが重なるのは当然です。ましてや、生成AIに代替されはじめている今、手を打たなければ市場価値が急速に落ちかねません。

そこで本記事では、今後を見据えて知っておきたい「データサイエンティストのキャリアパス」について解説します。「直面しやすいキャリアの壁」や「市場の動向」、「キャリアパス」も紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストが直面しやすいキャリアの壁

1.データ抽出と定型レポート作成に追われる「なんでも屋化」

データ抽出と定型レポート作成に追われる「なんでも屋化」は、データサイエンティストが直面しやすいキャリアの壁の1つです。「この数字を出して」「このダッシュボードを更新して」というアドホックなリクエストに応え続けていると、陥りやすくなります。

例えば、SQLでのデータ抽出とExcelやBIツールでのレポーティングが業務の大半を占めるといったケースです。

このような場合、高度な機械学習モデルの構築や特徴量エンジニアリング、上流の課題設定に関与できないまま時間が経過します。結果、転職市場では「データ抽出に特化したオペレーター」として評価されてしまいかねません。

定型抽出作業のみでは年収の天井が低くなる可能性が高い点は、キャリアを考えるうえで念頭に置く必要があります。

2.分析を施策実行まで導けない「ビジネス折衝力」の壁

分析を施策実行まで導けない「ビジネス折衝力」の不足も、データサイエンティストが直面しやすいキャリアの壁の1つです。

データサイエンティストの価値は、分析結果だけではありません。予測モデルの精度が高くとも、「なぜそのモデルが必要か」「どの施策に落とし込むのか」を説明できる力が求められます。

そのため、「この予測モデルで売上が○%向上した」「コスト削減効果は○万円」というROIの可視化ができるかが重要です。経営層や他部署に提案・説得するコミュニケーション力の有無は、高く評価されるデータサイエンティストに必須の能力と言えます。 

3.実運用（MLOps等）に踏み込めない「インフラ知識」の不足

実運用に踏み込めない「インフラ知識」の不足も、データサイエンティストが直面しやすいキャリアの壁の1つです。分析環境を与えられるのを待つのではなく、自ら構築できる能力が求められます。

例えば、分析環境が用意されているものを使うだけで、自らクラウド環境を設計・構築できないデータサイエンティストの場合。モデルを本番環境にデプロイして、システムに組み込む工程に主体的には関われないでしょう。AWSやGCPなどのクラウド知識がないため、実運用に向けたシステムへの組み込みに主体的に関われません。

結果として、データサイエンティストとしての業務の幅が狭まり、年収やキャリアにも大きな影響を与えてしまいます。

データサイエンティストが直面しやすいキャリアの壁は、個人によって大きく異なります。より詳しく知りたい方は、下記リンクよりキッカケエージェントへお気軽にご相談ください。元エンジニアのアドバイザーが、ヒアリング内容をもとにキャリアの壁を深掘りします。

データサイエンティストのキャリアを取り巻く市場動向

「分析特化」から「課題解決できるエンジニア」としての総合力重視へ

データサイエンティストの需要は、「分析特化」から「課題解決できるエンジニア」としての総合力重視へと変わりつつあります。そのため、分析能力のみのような単一スキルの深掘りはキャリア戦略としては適していません。

近年は、ビジネス課題の抽出からエンジニアリングによる実装まで、一気通貫で担える「総合力」が市場で高く評価されています。そのため、以下のような工程を担えるかどうかが非常に重要です。

ビジネス課題の抽出→データ分析→モデル構築→クラウド上での実運用→ビジネスへのフィードバック

全工程を担える「総合力」が、年収と市場価値をわける大きな要素になっています。総合力をどのように鍛えていくかが、今後のキャリアの焦点となるでしょう。

データエンジニアの求人需要が増加

近年、データエンジニアの求人需要が増加傾向にあります。ですが、分析に特化したアナリストが求められているわけではない点には注意が必要です。

それよりも、データの正規化や基盤整備が遅れている日本企業において、以下ができる人材の方が圧倒的に市場価値が高くなります。

• データパイプラインの設計
• データ基盤の設計・構築

分析結果を出すだけでなく、分析できるデータ環境そのものを作れるかどうかが重要です。

生成AIによる「基礎的なコーディングスキルの代替」と「課題設定力」の価値向上

生成AIの普及によって基礎的なコーディングスキルの市場価値が低下し、「課題設定力」の価値が急上昇している点も重要です。特に近年は生成AIによって以下のデータ前処理を簡単にこなせるようになったため、どう差別化するのかが課題となっています。

• 基本的なスクリプト作成
• EDA（探索的データ分析）
• データ前処理

単にコードを書けるだけでは差別化が難しい時代であるため、分析能力だけでは生き残れません。AIには読み取れない「現場の文脈を踏まえたビジネス課題の設定」や「AIをプロダクトに組み込む全体設計」が重要です。

生成AI時代のデータサイエンティストとして生き残るためにも、AIでは代替できないスキルを磨く必要があります。

データサイエンティストを取り囲む環境は、目まぐるしく変わっています。より詳しい情報を知りたい方は、下記リンクよりキッカケエージェントへお気軽にご相談ください。IT業界に精通したアドバイザーが、より詳しい情報をお伝えします。

データサイエンティストが目指せるキャリアパス4選

経営・事業戦略を牽引する「データビジネスストラテジスト」

データビジネスストラテジストは、データ活用から経営戦略・新規事業創出まで踏み込むマネジメント色の強いキャリアパスです。ビジネス力に重きを置き、データ活用から経営戦略や新規事業創出まで踏み込む役割を担います。

そのため、顧客の課題をデータドリブンで解決する提案力だけでなく、経営層と対等に渡り合うビジネス視点が必要です。さらに、複数のステークホルダーを動かす折衝力も身に付けた方が良いでしょう。

経営や事業の意思決定の上流から関わりたいと考えているデータサイエンティストに向いているキャリアです。

アルゴリズム構築を極める「シニアデータサイエンティスト」

シニアデータサイエンティストは、最新AI・機械学習技術を活用した複雑な予測モデルの構築を極めるキャリアパスです。「深層学習」「LLM」「強化学習」などの先端技術に精通し、業界のロールモデルとして研究と業務を掛け合わせます。技術特化の希少な人材を目指すキャリアと認識しておきましょう。

このキャリアを目指す場合、論文掲載やOSSへの貢献など、技術力を外部に可視化できる実績を積み上げられるかが重要です。「マネジメントではなく技術で勝負したい」という志向の強いエンジニアに、最も向いているルートと言えます。

企業の課題を上流から解決する「IT・データコンサルタント」

IT・データコンサルタントは、データ分析の実務スキルを企業の経営課題の解決に活用するキャリアパスです。自身のスキルを最上流フェーズで活かせる点が、大きな魅力と言えます。

特に、単なるデータ抽出やモデリング作業から抜け出せる点は、IT・データコンサルタントのならではの魅力です。経営層へ直接提案できる「現場で実際に動く実現性の高い提案」は、キャリアにおいて大きな強みになります。

実務経験を持つデータサイエンティストだからこそ描ける「技術的に実現可能な施策のデザイン」は、高く評価されるスキルです。 特定業界の深いドメイン知識を持ちながら、プロジェクト単位で多様な企業の経営課題に上流から関わりたい方に向いています。

データドリブンで事業成長を担う「プロダクトマネージャー（PdM）」

プロダクトマネージャーは、データドリブンな意思決定力を武器にプロダクト全体の成長責任を持てるキャリアパスです。データサイエンティストとして、「ユーザー行動の分析」「施策効果の検証」「KPIの設計」を担ってきた経験を活かせます。特に、PdMとして開発チームとビジネスサイドの橋渡しをする際に、大いに活用できるでしょう。

例えば、ビジネス出身のPdMが「技術的に何が実現可能か」の判断で苦労しがちな場面があったとします。データサイエンティスト出身のPdMは、そうした状況でも自然と解決できるため、エンジニアからの信頼を得やすい点が強みです。

「分析するだけでなくプロダクトの意思決定そのものに関わりたい」という方に向いているキャリアと言えます。

データサイエンティストが目指せるキャリアパスは、重視する軸によって大きく異なります。もし、どのキャリアを目指せばいいのかわからないという方は、下記リンクよりキッカケエージェントへお気軽にご相談ください。元エンジニアのアドバイザーが、キャリアの軸を一緒に考えます。

市場価値を高めるために「今すぐやるべき」3つのアクション

AWS/Google Cloudの環境設計とIaCの構築経験を積む

データサイエンティストの価値を高めるためには、AWS/Google Cloudの環境設計とIaC（Infrastructure as Code）の構築経験が重要です。年収アップをするためにも、積極的に経験を積むようにしましょう。おすすめは、以下の経験です。

• AWS Sage MakerやGoogle Cloud Vertex AIを使ったMLパイプラインの構築
• TerraformやAWS CDKを使ったデータ基盤環境のIaC化
• KubernetesやDockerを使ったモデルのコンテナ化とデプロイ
• MLflowやWandbを使ったモデル管理・実験トラッキング

これらの経験を持つデータサイエンティストは、分析するだけの人材との差別化が明確になります。転職市場での評価と年収水準にも大きく影響するため、まずは実際に手を動かして「環境を作れるデータ人材」を目指してください。

資格取得や技術選定の意図をまとめたポートフォリオを作る

データサイエンティストの市場価値を高めるには、資格取得と技術選定の意図をまとめたポートフォリオを作るのも重要です。特に、実務経験の不足を補い、スキルを客観的に証明するための有効な手段となります。例えば、以下のような資格がおすすめです。

• AWS Certified Machine Learning – Specialty
• Google Cloud Professional Data Engineer
• データサイエンティスト検定
• 統計検定準1級以上

資格に加えて「なぜその技術を選んだのか」「ビジネスにどう活きるのか」を論理的に説明できると効果的です。面接での技術的な質問に対しても答えやすくなるため、言語化しておきましょう。

特定業界のドメイン知識と「ビジネス課題を解決に導く」提案力を磨く

データサイエンティストの価値を高めるためには、特定業界のドメイン知識とビジネス課題を解決に導く提案力を磨くのも重要です。事業のKPIにどう影響するかを経営層レベルの視座で提案できる力を磨けるかが、市場価値に直結します。例えば、以下のような業界です。

• 金融
• 製造
• 医療
• 小売

現在の職場の業界知識を強みとして言語化したうえで、転職活動に臨むようにしましょう。経営層レベルの視座で提案できるかどうかが、ポイントです。

データサイエンティストの市場価値を高めるためには、様々なアクションが必要です。自分に合ったアクションを知りたい方は、下記リンクよりキッカケエージェントへお気軽にご相談ください。IT業界に精通したアドバイザーが、これまでの経験やスキルを加味して具体的なアクションをご提案します。

理想のキャリアを実現する「企業選び」と見極めのポイント

カジュアル面談で「データ活用度」と「キャリアパス」を直接確認する手法

理想のキャリアを実現するには、カジュアル面談で「データ活用度」と「キャリアパス」を直接確認する方法が効果的です。企業によってデータ基盤の成熟度が異なるため、選び方次第で1～2年後のスキルセットと市場価値に大きな差が生まれます。

そのためにも、カジュアル面談では以下の質問を投げかけてみてください。

• 「データサイエンティストが機械学習モデルを本番環境に自らデプロイできる環境ですか？」
• 「ビジネス部門との関係性はどのようになっていますか？分析結果が施策に繋がった事例を教えてください」
• 「入社後3年でどのようなキャリアパスを想定していますか？」
• 「データ基盤の整備状況・クラウド移行の進捗はどの段階ですか？」

求人票には「データ活用推進中」と書いてあっても、実態は定型レポートの作成しか任されない環境があります。ミスマッチを防ぐためにも、カジュアル面談を活用して確認しましょう。

「分析専門会社」と「事業会社のデータ部門」の違いを理解する

比較項目	分析専門会社・SIer	事業会社のデータ部門
扱う業界・データの幅	多様な業界のデータに触れられる	1つの事業データを深く理解できる
施策のPDCA	クライアントに委ねる場面が多い	自ら施策志向まで担える環境がある
技術の多様性	様々なツール・手法を経験しやすい	特定のスタックを深く使いこなせる
ビジネスインパクトの実感	成果が見えにくいことがある	自分の分析が事業に直結する体験がある
向いている志向	幅広い経験を積みたい、技術を磨きたい	事業成長にコミットしたい、PdMを目指している

このように、分析専門会社と事業会社のデータ部門では積める経験の性質が根本的に異なります。そのため、理想のキャリアを実現するのであれば、自分の志向性に合った環境を選べるかが重要です。

「技術を幅広く磨きたい・様々な業界を経験したい」なら専門会社。「1つの事業にデータで深くコミットしたい」のなら事業会社というように、キャリアに合った方を選びましょう。

企業選びは、求人票だけでは難しいものです。企業についてより詳しい情報が知りたい方は、下記リンクよりキッカケエージェントへお気軽にご相談ください。IT業界に精通したアドバイザーが、より詳しい情報をお伝えします。

キャリアの壁や転身に迷ったら「キッカケエージェント」へ相談を

「なんとなく不安」から相談OK。現職残留も含めたフラットな壁打ち

キッカケエージェントは、キャリアに対して「なんとなく不安」からでもご相談いただいて大丈夫です。無理に転職を勧めることはなく、キャリアにとって必要であれば現職残留をそのままお伝えしています。ご相談者様に対してフラットなスタンスで、中長期的なキャリアを一緒に考えるサービスです。

そのため、「なんでも屋化している今の状態をどう打開すればいいか」などの迷いの段階からでも気軽にご相談ください。キャリアの現在地を客観的に把握していただけます。

無差別な大量応募はしない。専門コンサルタントによる正確な年収査定

キッカケエージェントでは、30～40社へ無差別な大量応募といったことはいたしません。専門のコンサルタントによって、技術スタックを深く理解したうえで適正年収を査定しております。キャリアに繋がる求人のみを厳選して提案することが、キッカケエージェントの基本スタンスだからです。

また、転職開始から内定まで平均10回以上の面談を通じた伴走支援で、年収交渉まで一貫してサポートもいたします。「自分の市場価値が正確にわからない」というモヤモヤを解消し、理想のキャリアへと一歩踏み出せるでしょう。

求人票にはない「組織の内部事情」を見抜き入社後のミスマッチを防ぐ

キッカケエージェントでは、求人票にはない「組織の内部事情」を見抜き、入社後のミスマッチを防げるのも特徴です。

例えば、求人票には「データ活用推進中」「AI・機械学習を活用したプロダクト開発」と書いてあっても、実体が異なる場合。「定型レポートの更新しか任されない」「データ基盤が整備されていない」といったケースは珍しくありません。

キッカケエージェントはIT業界に特化しているため、企業のデータ基盤の成熟度やデータ部門の組織体制などを把握しております。企業の社長やCTO、採用担当と直接対話しながら情報を吸い上げているため、求人票には書かれない内部情報の提供が可能です。

こうしたミスマッチを防止できる体制が、リピート希望率96%という実績を裏付けております。無料でご利用いただけますので、ぜひお気軽にご活用ください。

まとめ

データサイエンティストのキャリアパスは、1つだけではありません。「なんでも屋化」「ビジネス折衝力」「インフラ知識の不足」の3つの壁を認識したうえで行動すれば、市場価値を高められます。

一方で、理想のキャリアを実現するには、自身の軸を定め、後悔しないキャリア設計ができているかが重要です。企業選びも重要になるため、カジュアル面談などを駆使して、ミスマッチが起こらないように気を付けましょう。

もしデータサイエンティストのキャリアパスに不安があるのなら、キッカケエージェントをご活用ください。ITエンジニアに特化したアドバイザーが、客観的な視点でキャリアパスを一緒に考えます。無料でご活用いただけますので、キャリアの相談相手としてお気軽にご相談ください。

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