データアナリストとは
データアナリストとは、企業内の既存データを活用して現状の把握や課題の抽出、意思決定支援を行う職種です。蓄積された売上データや顧客情報などを分析し、ビジネスの現状を分かりやすく可視化して経営層や関係部門に共有する役割を担います。
例えば、売上推移や顧客動向をグラフやダッシュボードで見える化し、
- どの商品が好調か
- 売上が伸びていない要因は何か
- マーケティング施策の効果はどう出ているか
などを明らかにします。
現状を正しく分析・報告することで、今後の戦略立案に活かせる新たな気づきや改善の種を提供できるのがデータアナリストの価値です。
必要なスキル
データアナリストに求められるスキルは主にデータを分析する力です。また、業界やビジネスの知識など、幅広いスキルセットが必要です。以下は、必要なスキルです。
- SQL
- ExcelやBIツール
- 統計の基礎知識
- プログラミング
- ビジネス理解
上記のスキルは、データ分析職として活躍するための土台となるものです。
データアナリストは文系出身者も多い職種と言われますが、数字を扱う素養や論理的思考力が求められる点では共通しています。
基礎的なスキルを幅広く習得し、業務で扱うデータやツールに慣れることが大切です。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、企業のビジネス課題を解決するためにデータを分析し、そこから新たな価値を創出する専門職です。
単に現状報告をするだけでなく、
- 予測モデルの構築や高度な分析によって将来の動向を予測
- 最適な意思決定を導く
といった役割を担います。
言い換えれば、データサイエンティストは機械学習モデルの開発など高度な分析技術を駆使してデータから新たな価値を生み出し、その結果をもとにビジネス上の課題解決策を提案することまで行います。
必要なスキル
データサイエンティストに求められるスキルは、データアナリストのそれに高度な専門知識が加わったものになります。機械学習やビッグデータ処理の技術、専門領域の知識など幅広い能力も必要です。主なスキルを挙げると以下の通りです。
- 予測モデルの構築や高度な分析によって将来の動向を予測
- 最適な意思決定を導く
さらにデータサイエンティストには高いコミュニケーションスキルも要求されます。専門的な分析結果を経営層や非エンジニアのメンバーに説明し、納得感を得て意思決定につなげるためです。
その意味では、データサイエンティストは「技術者」であると同時に「ビジネスパーソン」でもあります。
データエンジニアとの違い
データサイエンティストとよく混同されやすい職種にデータエンジニアがあります。データエンジニアは、企業や組織におけるデータ活用の基盤を整備する専門職です。
厚生労働省の職業情報提供サイトでは、データエンジニアは以下のような職種と定義されています。
膨大なデータを分析するためにデータの整理や管理を行ったり、複雑で大規模なデータが活用できるよう情報基盤の構築や運用を行う。
引用：厚生労働省｜職業情報提供サイト
データの収集から保存、変換、提供までを一貫して担い、データサイエンティストやアナリストがスムーズにデータ分析を行える環境を構築・運用します。要するに、ビッグデータが適切に蓄積・利用できるよう裏方としてインフラを支えるのがデータエンジニアです。
なお、現場によってはデータサイエンティストとデータエンジニアの区別がはっきりしないこともあります。人数が限られる組織では、一人でインフラ構築から分析まで幅広く担当するケースもあるためです。
データ分析の仕事については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：データ分析の仕事とは？具体的な職業一覧と求められるスキルを解説
データアナリストとデータサイエンティストの違い
ここまで見てきたように、データアナリストとデータサイエンティストは共通点も多い職種ですが、職務領域や扱う技術の違いによって区別されます。混同されやすい両者ですが、以下の観点で違いを詳しく解説します。
- 職務・業務領域
- 分析対象データ
- 成功指標（成果をどう定義するか）
- 技術・手法レベルの深化度
- ツール・インフラへの関与度
職務・業務領域
まずは職務領域の違いです。データアナリストとデータサイエンティストでは、日々の業務内容や責任範囲に違いがあります。主な違いは以下の表を参照ください。
| 職種 | 役割 | 業務内容 |
|---|---|---|
| データアナリスト | 既存データの集計・可視化・レポーティングを通じて、現状を説明可能な形に整え意思決定を支援することが中心 | 現状分析やKPIモニタリングなど定量的なレポート作成に注力 |
| データサイエンティスト | ビジネス課題を解決するため、データ分析プロジェクト全体をリードし、予測モデルの構築や高度な分析手法を駆使して新たなインサイトを創出することが中心 | 仮説設定から始まり、必要なデータの加工、モデル開発、検証、そして結果の実装までを一貫して担う |
データアナリストは依頼に応じた受動的な分析業務が多く、社内のレポーティング業務を担う色彩が強いです。一方、データサイエンティストは自ら課題を設定して能動的に分析プロジェクトを推進し、その結果をプロダクトや業務に組み込むところまで関与する点で違いがあります。
例えば、
- データアナリスト→月次売上レポートを作成して経営会議に提供する
- データサイエンティスト→売上を向上させる要因を見極め、具体的施策を提案・実装する
といった具合です。
分析対象データ
次に分析対象のデータです。データアナリストは、社内に蓄積された構造化データを中心に扱い、現状を正確に把握するための集計や可視化を行います。
一方、データサイエンティストは、必要に応じて新たなデータを取得・生成したり、データそのものを加工・再構成してモデル構築につなげるなど、より高度で探索的な分析を担います。
主な違いは以下の表を参照ください。
| 比較項目 | データアナリスト | データサイエンティスト |
|---|---|---|
| 主に扱うデータ | 構造化データ（数値・表形式） | 構造化データ＋非構造データ（テキスト・画像・音声など） |
| データの取得 | 既存の社内データが中心 | 必要に応じて新規データを収集・生成する |
| データ加工の深さ | 基本的な加工・クレンジングが中心 | 特徴量エンジニアリングや外部データ統合など高度な加工 |
| 分析の目的 | 過去・現在の把握、傾向や課題の発見 | パターン抽出・予測・モデル構築による価値創出 |
| 手法の幅 | BIツール中心・統計的手法 | 統計モデル・機械学習・深層学習など多岐にわたる |
このように、データサイエンティストは扱うデータの幅が広く、テキストマイニングや画像認識、自然言語処理など非構造データの分析にも踏み込む点が特徴です。
ただし近年では、AutoMLの普及やBIツールの進化により、データアナリストが簡易的な機械学習モデルを扱うケースも増え、両者の境界が以前より曖昧になりつつあります。
成功指標（成果をどう定義するか）
3つ目は「何を成功の指標とするのか」です。データアナリストの場合、成果は主に「分析によって意思決定がどれだけスムーズかつ的確になったか」で評価されます。
例えば、
- 現状を正しく理解できたか
- 経営層が納得のいくレポートが提供できたか
- 判断材料が適切に提示されたか
といった点です。極端に言えば、データアナリストのアウトプットは意思決定の質を高める情報であり、その情報の正確さ・有用さ自体が価値となります。
一方、データサイエンティストの場合はビジネスへの直接的な貢献度が成功指標となる傾向があります。
例えば、
- 構築した予測モデルの精度が向上したか
- そのモデルを導入したことで売上が何％増加したか
- 業務がどれだけコスト削減につながったか
などです。つまり分析結果を実務で活用し、KPIの改善につなげたかどうかが重視されます。データサイエンティストのアウトプットはモデルやアルゴリズムといった形でプロダクトや業務フローに組み込まれるため、持続的な価値提供が求められるのです。
技術・手法レベルの深化度
4つ目は、技術・手法レベルの深化度です。これはわかりやすく言うと、用いるスキルや専門性の深さの違いです。
データアナリストは主にExcelやBIツール、SQLなどを使いながら、基本的な統計手法を用いて現状の把握や課題の発見を行います。一方、データサイエンティストはその基礎に加えて、予測モデル・機械学習・深層学習といった高度な手法を扱い、より高精度の分析や再現性のある仕組み作りまで担う点が特徴です。
| 比較項目 | データアナリスト | データサイエンティスト |
|---|---|---|
| 主な使用ツール | Excel、BIツール、SQL | Python、R、SQL、機械学習ライブラリ（scikit-learn、PyTorch、TensorFlowなど） |
| 統計スキル | 基礎統計（平均・中央値・初歩的な回帰） | 統計モデリング、推論統計、ベイズ統計など高度な手法 |
| 機械学習 | 基本的な理解があれば十分 | 決定木、ランダムフォレスト、GBDT、ニューラルネットなど多様なモデルを活用 |
| データ加工 | 基本的なクリーニングや整形 | 特徴量エンジニアリング、外部データ統合、最適化など高度な処理 |
| モデル運用 | レポート作成やダッシュボード化が中心 | MLOps、パラメータ最適化、モデル評価・改善、運用設計まで担当 |
データサイエンティストはデータアナリストよりも専門性が高く、扱う技術の幅も広いため、より高度な職種という見解もあります。
しかし、両者とも継続的に学び続ける姿勢が求められ、特にデータサイエンティストは深い専門知識の習得が必要となるため、キャリアとしての難易度やチャレンジの幅も大きい職種と言えるでしょう。
ツール・インフラへの関与度
データ基盤や分析ツールへの関わり方にも違いがあります。
データアナリストは「データをどう分析・可視化するか」という分析作業そのものに主眼があり、基本的には用意されたデータ基盤や既存のツールを活用してアウトプットを出します。
会社で整備されたデータウェアハウスやBIツールを使いこなすことに注力し、自らシステム開発を行う機会はあまりありません。極端に言えばツールのユーザーであり、分析インフラを裏で支える役割ではないのです。
これに対してデータサイエンティストは、分析を進める中で「データを扱いやすい形に整えるにはどうすれば良いか」「モデルを実運用に乗せるにはどう統合すべきか」といったよりエンジニアリング寄りの課題にも関与します。
必要に応じて自分でPythonのコードを書いてデータ前処理や特徴量生成を行ったり、分析結果をAPI化してエンジニアに渡したり、時にはエンジニアと一緒にモデルのシステム組み込み（MLOps）に取り組んだりするのもデータサイエンティストの仕事です。
5つの観点でデータアナリストとデータサイエンティストの違いを見てきましたが、実際の現場では「分析専門職チーム」の中で双方が協力し合いながらプロジェクトを進めることも多いです。
そのため、独学では身につけられないスキルもあります。Craft Collegeでは、データスキルではなく総合力を身につけるスクールです。以下のリンクから詳細をチェックして、まずは無料相談にお越しください。
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それぞれ目指す上で覚えておくべき共通点
ここまでデータアナリストとデータサイエンティストの違いに注目してきましたが、両者の間には共通する点も存在します。主に以下の3つです。
- 勉強するべきことは多岐にわたる
- 企業によって業務範囲は異なる
- どちらも需要は増加傾向にある
勉強するべきことは多岐にわたる
まず押さえておきたいのは、データアナリスト・データサイエンティストのどちらを目指す場合でも、身につけるべき知識やスキルが幅広いということです。
データ分析に関わる領域は、
- 統計学・数学
- プログラミング
- データベース
- ビジネス理解
- コミュニケーションスキル
まで多岐にわたります。一人前になるには「これさえ学べば完璧」という近道はなく、幅広い学習が避けて通れません。
とはいえ最初からすべてを完璧に学ぶ必要はありません。データアナリスト志望であれば統計とSQLから、データサイエンティスト志望であれば統計+プログラミングから、というように優先順位をつけて学ぶと良いでしょう。
最終的には両者とも、分析結果を正しく解釈しビジネスに活かす力が求められる点は共通しています。そのため、技術スキルと並行して課題設定力や論理的思考力も鍛えていくことが大切です。
データ分析職に共通して求められる具体的なスキルについては、以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：データ分析に必要な14のスキルを紹介！効率的な学び方も解説
企業によって業務範囲は異なる
次に留意すべきは、役割の範囲や呼称が企業によって異なりうるという点です。
実は、データアナリストとデータサイエンティストという職種には明確な定義があるわけではなく、両者とも数学・統計・プログラミングといったスキルを用いてデータ分析を行い価値を提供する職種であることに変わりはありません。
そのため、企業や業界によっては両者をほぼ同じ意味で使っていたり、あるいは「データアナリストの上位職がデータサイエンティスト」と位置づけている場合もあります。
そのため就職・転職活動の際には、職種名だけで判断せず仕事内容をよく確認することが重要です。求人票や面接で扱う業務範囲を具体的に聞き、自分の目指すキャリアに合致しているか見極めましょう。
どちらも需要は増加傾向にある
データアナリストとデータサイエンティストに共通する点として挙げられるのが、データ分析に関連する人材の需要は増加傾向にあるという点です。
近年、多くの企業でデータドリブン経営の重要性が高いと言われており、それを実現する人材へのニーズが急速に伸びています。実際、国内のデータ分析関連人材の規模は年々拡大。
HRproの「2025年度の「データ分析関連人材規模」は2020年度の約2倍に。」によると、2020年度は8万2,430人に対して、2025年度の国内データ関連人材規模は17万6,300人に達すると予測されています。
出典：HRpro
DX推進やAI活用が進む中で、データを扱える人材は深刻な不足状態にあります。特に高度なスキルを持つデータサイエンティストは慢性的に人材不足であり、各社が中途採用や社内育成に力を入れて獲得競争を繰り広げている状況です。
データ分析人材の需要は今後もしばらく右肩上がりが続くと見られており、未経験から目指すにしても追い風と言えるでしょう。
データアナリストとデータサイエンティストの学習方法
データアナリストやデータサイエンティストを目指すにあたっては、どのようにスキルを身につけていくかが課題です。ここでは初心者が両職種を目指す際に有効な学習方法を3つ紹介します。
- 書籍・参考書で基礎知識を身につける
- セミナーや勉強会に参加して実務を知る
- オンライン講座やスクールで実務スキルを目指す
書籍・参考書で基礎知識を身につける
まずは書籍や参考書を活用して基礎となる知識を体系的に学ぶ方法です。
初心者のうちはポイントが絞られた入門書で全体像を掴むのがおすすめです。統計学の教科書やプログラミング入門書、データ分析の実用書など、自分の習熟度に合わせて選びましょう。
特におすすめなのは、データ分析の網羅的な知識をまとめた「ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識」です。データ分析の基礎から応用まで一通りカバーしており、初心者が最初に読む本として適しています。まずは書籍で土台を作り、その上で実践的な演習に進むと理解が深まるでしょう。
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セミナーや勉強会に参加して実務を知る
次に、セミナーや勉強会へ参加する方法です。独学だけでなく外部のイベントに足を運ぶことで、最新の知見や現場の情報に触れることができます。
書籍だけだと実際のデータアナリストやデータサイエンティストの実際に現場の情報を得ることはできません。セミナーや勉強会では、
- それぞれの現場で実際に行う業務
- 求められるスキル
- データ分析における最新のトレンド
などを学習できます。
また、交流を通じてメンターや仲間を見つけることもできます。実務者に悩みを相談できれば貴重なアドバイスが得られますし、同じ目標を持つ仲間とは情報交換ができます。
データ分析は新しい知識の更新が激しい分野なので、コミュニティに属していると最新情報をキャッチアップしやすくなるメリットもあります。
オンライン講座やスクールで実務スキルを目指す
オンライン講座やスクールでは、基礎的な内容から実務スキルまで体系的に学習ができます。初心者でも学習できるように設計されているスクールも多く、安心して学習ができます。
ただし、スクールは「受講費用は安いが基礎的な内容しか学べない」「大人数での受講で質問ができない」といったケースも多いです。
本格的なスキルを習得し、自分のペースで受講料を安く学習したい方は、
- カリキュラムが充実しているか
- 1on1で伴走型スクールであるか
- 補助金などを利用できるか
のポイントに着目すると良いでしょう。
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両者の違いを理解したうえで、自分がどのような働き方をしたいのか、どの領域で強みを発揮したいのかを考えることが、キャリア選択につながります。
また、実際の現場では企業によって担当範囲が変わることも多く、必要なスキルも統計・プログラミング・ビジネス理解など幅広いため、学び続ける姿勢が何より重要です。本記事を参考にどちらを目指すか考えてみてください。
しかし、また、データ分析の領域は学ぶべき範囲が想像以上に広く、独学だけでは理解しきれない部分や、実務に直結するスキルの習得に時間がかかる場面も少なくありません。そこでおすすめなのが「Craft College」です。
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