データサイエンティストが「やめとけ」と言われる5つの理由は？本当に激務？向いていない人を完全解説

ビッグデータの正しい分析とそこから得られる知見や予測が、ビジネスに多大なチャンスをもたらします。そのため、さまざまな企業が注目しているのが「データサイエンティスト」です。

データ分析と活用の専門家として、多くの信頼を集める一方で、期待値が非常に高いため、その責任も軽くありません。そのため、データサイエンティストを目指すことには、否定的な意見も見受けられます。本当にデータサイエンティストはやめておいた方がよいのでしょうか？

そこで今回は、データサイエンティストが「やめとけ」といわれる理由やメリット、また向いている人やそうでない人の特徴についても徹底解説します。

こちらの記事でデータサイエンティストの年収相場について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

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データサイエンティストが「やめとけ」と言われる5つの理由

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は、おもに以下の5つです。

• 責任が重い
• 人間関係のストレス
• デスクワークがほとんど
• 孤独を感じることが多い
• 将来性が未知

それぞれについて詳しく解説しましょう。

責任が重い

データサイエンティストは、所属する企業やクライアントの重要な意思決定において最適な解決策を提案する役割を果たします。また、データベースの専門知識やスキルをはじめ、統計学、数学、AI、機械学習、プログラミング、マーケティングなど、広範な分野に通じる必要があります。そのため、業務の難しさとプレッシャーは非常に大きいものです。

データサイエンティストには、新規事業の妥当性や業界の方向性を的確に予測し、その正当性を示す能力が求められます。しかし、世の中に存在する膨大なデータは瞬く間に過去のデータとなります。データを参考にすることはもちろん重要ですが、それにのみ頼ることは危険です。そのため、データサイエンティストがこなさなければならないタスクは非常に膨大です。

ビジネスの世界は刻々と変化するため、ここまでやれば安心というものはありません。データサイエンティストは常に高精度な分析結果を求められるため、激務であることは間違いありません。よってこの仕事が天職だと思えなければ、継続していくのは困難でしょう。

人間関係のストレス

データサイエンティストというと年収が高くて先進的なイメージが強いです。確かにその通りですが、実際の仕事は以下のように地道で人間関係のストレスが思いのほか多いのも特徴の一つです。

• 各部署からの細かい質問や依頼が多い
• 板挟みになることが多い
• 100％できて当たり前という見方をされる

データサイエンティストの歴史はまだ浅く、仕事内容が確立されていないため、自分の仕事はここまでと思っていても、周囲に理解してもらうことは難しいことがあります。そのため、疑問点や要望が相次いで寄せられ、それらをすべて処理することには大きなストレスがかかりがちです。

また、データの解析は、解釈次第で良くも悪くもなることが少なくありません。開発部門からは「良い」と評価されても、財務部門からは経費がかかりすぎることから「悪い」と評されることもあります。このような板挟みの状況は珍しくありません。

さらに、新規事業や大きな方針転換は企業にとって死活問題となることがあります。そのため、データサイエンティストがデータの正当性を主張しても、些細なマイナスポイントを指摘されることがあります。このような状況に直面すると、データサイエンティストとしての役割を果たすことが非常に困難になります。

需要が大きいデータサイエンティストは、フリーランス案件もたくさん募集されています。社内の余計な人間関係に悩みたくない方はフリーランスの可能性を検討してもいいでしょう。こちらの記事でデータサイエンティストがフリーランスとして働くメリット、平均年収について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

デスクワークがほとんど

データサイエンティストの業務は、さまざまなデータを整理・修正してデータベースを構築し、多角的にビッグデータを分析し、説得力のある資料を作成するなど、デスクワークが連続します。緊急の案件では、休日出勤や長時間の労働も必要とされることがあります。

そのため、運動不足に陥るリスクは非常に高くなります。精神的なプレッシャーに加えて、肉体的な疲労も積み重なると、深刻な病気の発症リスクも考えられます。自己管理能力に自信がない方は、長期間にわたってこの仕事を続けることは難しく、「やめとけ」と言われることもよくあります。

孤独を感じることが多い

データサイエンティストの仕事には、孤独を感じることが多いです。デスクワークが主体であり、ほとんど人との会話がない時間が続くことも少なくありません。また、テレワークが可能な場合も多く、自宅での作業によって外部との交流が減少する傾向があります。

一方で、クライアントからの無理な依頼や、上司や他部署からの一方的な要求が続くと、非常に強い孤独を感じることもあります。データサイエンティストは企業内でも少人数のことがほとんどです。同じ観点や立場で相談できる人が限られていることも、孤独感が高まる要因となります。

特に人との交流が好きな方にとっては、この状況は非常につらいものと言えるでしょう。

将来性が未知

データサイエンスの重要性が高く評価される中で、データサイエンティストの職業は華々しい存在として映ります。しかし、その歴史が浅いことから、将来的な展望には不透明な側面もあります。

さらに、大手企業を中心にデータ駆動型の経営がソフトウェアに依存する傾向が強まっています。つまり、データサイエンティストの仕事を、体力が無限でヒューマンエラーもないデジタルツールにシフトしようとしているわけです。

これにより、将来的にはデータサイエンティストの需要が減少する可能性もあり、そのため「やめとけ」と主張する人もいるのです。

データサイエンティストが向いている4種類の人

データサイエンティストに向いている人の特徴は、以下の通りです。

• 地道な作業が好き
• 数字を追いかけるのが得意
• 知識のアップデートが苦にならない
• 論理的思考が得意

もし未経験でも、以下の要素にあてはまる方はデータサイエンティストに向いている可能性が大いにあります。

こちらの記事で未経験でもデータサイエンティストになる方法について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

地道な作業が好き

データサイエンティストの仕事は、非常に繊細かつ地味な作業の連続です。例えば、データベースの構築においても、多岐にわたる情報ソースから適切なデータを抽出し、形式や前提条件に合わせて加工・修正する必要があります。

それでも解析結果に満足してもらえなければ、さらに修正が必要になることもよくあります。同じ作業を繰り返し続けなければならないことが多いため、地道でコツコツとした作業が得意な人が非常に有利です。

数字を追いかけるのが得意

データサイエンティストになるなら、数字を追いかけるのが得意な人が向いていると言えます。データは数値の集合体であり、クライアントや社内でのプレゼンテーションも主に数字を基にした内容が多くなります。

プログラミング、統計、回帰分析など、データサイエンティストの仕事では数学的な理解や能力が重要となる場面が数多く訪れます。そのため、数字を活用して考えを巡らせることや細かな数値の一覧を見るとワクワクしてくるくらいの方が、データサイエンティストを目指すうえでは有利となるでしょう。

知識のアップデートが苦にならない

データサイエンティストの仕事は、広範な知識やスキルを常に最新のものにアップデートする必要があります。得意な分野だけでなく、苦手な分野についても無視できません。

そのため、新しい情報を収集し、知識を更新する作業が苦にならない人が、データサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

論理的思考が得意

データサイエンティストには、論理的思考が強く求められます。さまざまな事象の原因がどこにあるのか、なぜそのような結果が導き出されるのかといったことを論理的に追求していく必要があります。

単なる主観的な解釈ではなく、クライアント自身が納得できる論理的な展開が求められます。ビジネスとして成り立つためにはこのような論理的思考が欠かせません。

そのため、論理的思考力に優れた方がデータサイエンティストとして適していると言えるのです。

コミュニケーション能力がある

データサイエンティストは、クライアントや上層部の要望を正確に理解し、的確な分析結果を提供することが必要です。さらに、複雑な事象についても相手が納得できるような説明を的確に行うことも求められます。

そのため、他の人の意見を取り入れながらも、目標に向けて自分の論点を正確に伝えられる高いコミュニケーション能力が非常に重要です。

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データサイエンティストが向いていない人3パターン

残念ながら、データサイエンティストになるのはやめといた方がいいタイプの方もいます。

柔軟性に欠ける

データサイエンティストは、広い方面にアンテナを張り、業界のトレンドや世の中の動きにキャッチアップする必要があります。顧客のニーズも継続的に変化しているため、細やかに対応する必要があるでしょう。

そのため、柔軟性や好奇心に欠ける場合、データサイエンティスト向きとは言い難いです。

感覚や経験を重視しやすい

データサイエンティストには、過去の実績や経験に固執しやすい人も向いていません。自分の実績や学習してきたことは、全体的な視点から見ればごく一部に過ぎないからです。

しかし自分の知識や感覚に過度に依存すると、同じ事象でも本質を見誤ったり、思い込みから勘違いしてしまったりする恐れが十分にあります。そのため、物事に執着しすぎず、素直な考え方を持つことがデータサイエンティストに求められる要素と言えるでしょう。

孤独が嫌い

データサイエンティストには、常に多くの人と一緒に仕事をする環境や賑やかな場所で働くことを望む人には向いていないかもしれません。なぜなら、データサイエンティストがまず向き合わないといけないのは、さまざまなデータだからです。

パソコンと向き合い独りの環境で地道な作業が主となるため、孤独を苦手とする人にとっては難しい状況かもしれません。

データサイエンティストの4つのメリット

最後にデータサイエンティストのメリットを紹介します。

• 活躍の場が多い
• 転職しやすい
• フリーランスでもやっていける
• 上流工程の仕事ができる

活躍の場が多い

現在、優れたデータサイエンティストは非常に需要が高くなっています。また、年収も一般的なエンジニアと比較するとかなり高額です。

現在のビジネス環境では、AI、IoT、クラウドサービスが主流となり、ITだけでなく製造、医療・福祉、官公庁、エネルギー、建設、物流、金融、教育、インフラ関連など、ほぼすべての業界でデータサイエンティストの活躍が期待されています。そのため、活躍の場はますます広がっていくことが予想されます。

転職しやすい

データサイエンティストになるためには、様々なスキルを一定のレベルまで習得する必要があります。これによって、自身の市場価値を向上させることができ、転職の際には大きなアドバンテージとなるでしょう。

こちらの記事でデータサイエンティストの転職需要が大きい企業や業界について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

フリーランスでもやっていける

優れたデータサイエンティストは、フリーランスとしての可能性も広がります。最初は組織に所属しているかもしれませんが、優れた成果を上げることで、将来的には直接の仕事依頼が舞い込むことも考えられます。

直接仕事を請けられる段階に達すれば、フリーランスとして幅広い活躍の場が広がっていくでしょう。

上流工程の仕事ができる

データサイエンティストが提供する解析結果が、新規事業や新サービスの基盤となることはよくあります。実際、そのために仕事が依頼されることが多いので、上流工程を担当することは非常にやりがいのある仕事と言えます。

データサイエンティストでよくある質問まとめ

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は？

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は、おもに以下の5つです。

• 責任が重い
• 人間関係がストレスになる
• デスクワークがほとんど
• 孤独を感じることが多い
• 将来性が未知

詳しくはこちらにジャンプ。

データサイエンティストに向いている人は？

データサイエンティストに向いている人の特徴は以下の通りです。

• 地道な作業が好き
• 数字を追いかけるのが得意
• 知識のアップデートが苦にならない
• 論理的思考が得意

詳しくはこちらにジャンプ。

まとめ

データサイエンティストは、始めることも続けることも容易ではありません。それが理由で多くの企業が採用を増やしたり、フリーランスとして高額な依頼が舞い込むこともあるでしょう。

「やめとけ」と言われる理由はあるかもしれませんが、それは他の仕事でも同じです。むしろ、その厳しさを乗り越えてやりがいを見出したり、続けられる仕事かどうかを見極めたりすることが重要でしょう。

データサイエンティストに興味を抱き、やりたいと思えるのであれば、今が絶好の機会です。できるだけ早く行動に移すことをおすすめします。

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