データサイエンティストに向いている人の特徴5選。適正がない場合の考え方と目指し方

「データサイエンティストを目指したいが向いているかわからない」と悩む方も多いでしょう。データサイエンティストは人気の高い職種ですが、高度な専門性が求められるため、自分に適性があるのか気になる人も多いです。

そこで本記事では、

• データサイエンティストに向いている人の特徴
• 適性を考える前に知っておくべきこと
• データサイエンティストを目指す具体的な方法

について、紹介します。データサイエンティストを目指したいと考える方は最後までご覧ください。

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データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、企業や組織が保有する大量のデータを分析し、そこから有益なインサイトを引き出して課題解決や意思決定に役立てる専門家です。

単にデータを解析するだけでなく、分析結果に基づいて企業の戦略立案や問題解決を支援する役割を担っています。例えば、膨大な顧客データや販売履歴を統計手法や機械学習によって分析し、

• 売上を伸ばすにはどの商品に注力すべきか
• 顧客離れを防ぐには何が効果的か

といった経営課題に対してデータドリブンな提案を行います。

また、ビジネスの現場でデータ活用を推進するために他部門との調整やコミュニケーションも必要になるなど、技術力だけでなくビジネス理解力やコミュニケーション力も求められる職種です。

上記を読むと「AIに仕事を奪われるのでは？」と思う方も多いでしょう。そのため、以下の記事ではデータサイエンティストの需要が高い理由について解説していますので、チェックしてみてください。

参照記事：データサイエンティストの将来性が高い3つの理由。習得するべきスキルと学習方法も

データサイエンティストの適性を考える前に知っておくべきこと

データサイエンティストに向いているか考える際に、まず押さえておきたいポイントがあります。「自分は向いているのか？」を考える前に以下3つのポイントを理解しておきましょう。

• 高度な数学やプログラミングが必須ではない
• 全ての項目に当てはまる必要はない
• 必要なスキルは今からでも身につけられる

高度な数学やプログラミングが必須ではない

「データサイエンティスト＝数学の天才」「プログラミングができないと務まらない」といったイメージを持つ人もいるかもしれません。しかし、必ずしも高度な数学知識が必須というわけではありません。

実務で求められるのは、統計学や確率論など必要な範囲の数学的知識を理解し、使いこなす力です。大学数学で習うような高度な定理や証明まで完璧に理解する必要はなく、むしろ必要に応じて学びながら使うことが重要になります。

例えば、

• 確率・統計の知識
• データ処理に必要な線形代数（行列計算）、
• 微分積分の基礎

などです。これらは実務を通じても習得できますし、プログラミングについても基礎から学んでいけば十分対応可能です。

全ての項目に当てはまる必要はない

一口にデータサイエンティストと言っても、企業やチームごとに求められる役割や強みは異なります。ある職場では高度な機械学習モデル構築が得意な人が重宝される一方、別の職場ではビジネス知見に長けていて現場との橋渡しができる人が求められる、といった具合です。

つまり、データサイエンティストに向いている人の特徴として挙げられる項目すべてに当てはまる必要はありません。

実際の現場では、得意分野の異なるデータサイエンティスト同士でチームを組んで分業するケースも多く見られます。

• 分析アルゴリズムが得意な人
• ビジネス課題の設定やコミュニケーションが得意な人
• データ整理やエンジニアリングが得意な人

など、それぞれが専門性を発揮して協力することでプロジェクトを成功させています。

そのため「自分はコミュニケーションが苦手だから向いていないかも」「ビジネス知識がないから無理かも」と一つの欠点で判断するのではなく、自分の強みを活かせる領域があるかを考えてみましょう。

必要なスキルは今からでも身につけられる

データサイエンティストに必要なスキルは多岐に渡りますが、データサイエンティストを目指す上で必要なスキルは今からでも十分に身につけられます。

データサイエンティストに必要なスキルとしては、以下の表を参照ください。

スキル名	概要
データベース操作（SQL）	大量のデータを扱うため、SQLによるデータ抽出・集計のスキル
プログラミング	データ分析や機械学習実装に必要
統計学の知識	データを正しく解釈し、有意な結果を得るための基礎
機械学習アルゴリズム	回帰分析や分類、クラスタリングなど課題に応じたモデル構築力
生成AI・LLM・RAGの知識	ChatGPTのような生成系AIや大規模言語モデルを業務に活かす
ビジネススキル	分析ニーズの把握や成果を事業に繋げるための業界知識・コミュニケーション力

大切なのは、遅すぎることはないという意識で一歩ずつ学び始めることです。上に挙げたような専門スキルは書籍やオンライン講座、実践を通じて後天的に習得できます。しかし、本記事を読んでいる方の中には「データサイエンティストの学習を何から始めればいいかわからない」という方も多いでしょう。

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データサイエンティストに向いている人の特徴5選

データサイエンティストに向いている人の特徴を5つ紹介します。当てはまるものがいくつあるか、チェックしながら読んでみてください。

• 数学的・論理的思考が得意な人
• 試行錯誤しながら課題解決に取り組める人
• 必要な情報を集めて整理・分析するのが好きな人
• 新しい知識や技術を学び続けられる人
• コミュニケーション能力が高い人

数学的・論理的思考が得意な人

数字や論理に強い人はデータサイエンティストに向いています。**データ分析では感覚や直感に頼らず、根拠となるデータから論理的に結論を導く力が求められます。**例えば、課題を解決するために、

• どのデータが必要か
• そのデータをどう活用すべきか

を冷静に考える能力が必要です。データに基づいて因果関係を検証したり仮説を構築する際にも論理的思考力が土台になります。

特に統計解析や機械学習モデルの構築では、数字の裏にあるパターンや関係性を読み解き、一貫したロジックで判断する必要があります。感情ではなくデータに基づいた意思決定ができる人は、まさにデータサイエンティスト向きと言えるでしょう。

試行錯誤しながら課題解決に取り組める人

データ分析の現場では一度で正解にたどり着くことは稀です。仮説を立てて分析をしてみたら思ったような結果が出ず、もう一度データを洗い直すといった試行錯誤の連続となります。そうした過程を楽しみながら辛抱強く続けられる人はデータサイエンティストに向いているでしょう。

例えば、あるビジネス課題に対してデータ分析で解決策を見出そうとする場合、

• データ前処理→分析→検証→仮説修正

と何度もPDCAを回す必要があります。すぐに結果が出なくても地道に検証を繰り返す忍耐力が重要です。逆に、短期的な成果を焦って「答えを早く知りたい」「すぐ結論が欲しい」というタイプだと、データ分析の長いサイクルにストレスを感じるかもしれません。

「仮説→検証」を繰り返すのが苦にならない人、トライアンドエラーで前進できる人は、この職種に大きく適性があるでしょう。

必要な情報を集めて整理・分析するのが好きな人

データサイエンティストは「情報収集力」も求められる能力の1つです。広大なデータから課題解決に役立つ有益な情報を見極め、集めて整理する作業が多いからです。そのため、普段からリサーチやデータ整理が好きな人、コツコツと分析するのが苦にならない人は適性があります。

たとえば企業の課題に取り組む際、

• そもそも何が問題なのか
• 解決にどんなデータが役立つのか

を判断し、関連データを集めてくる力が必要です。新しい情報にアンテナを張り、日々コツコツとデータや知識を蓄積していくのを苦としない人は、データサイエンティストの仕事を楽しめるでしょう。

また、集めた情報を体系立てて整理し、わかりやすくまとめるスキルも重要です。複数のデータソースから得た断片的な情報を結びつけ、大局的な洞察を導き出す作業が好きな人におすすめの仕事です。

データ分析に必要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

新しい知識や技術を学び続けられる人

IT・データ業界は急速にトレンドが変わっており、新しい手法やツールが次々に登場します。データサイエンティストに求められるスキルも日々進化しているため、絶えず学習し続ける意欲が高い人が向いています。

実際、機械学習やAIの分野では新しいアルゴリズムやフレームワークが登場し続けていますし、データ分析の業務領域も拡大しています。ビジネス領域の知識や業界トレンドもキャッチアップが必要です。常にアンテナを張って知識をアップデートできる人でなければ、最新技術に追いつけず活躍し続けることは難しいでしょう。

幸い、学び続けること自体が好きな人にとっては、データサイエンティストは魅力的な職業です。「新しいスキルを習得するのが楽しい」「未経験のツールも興味があれば触ってみる」という好奇心旺盛なタイプなら、技術の進歩をむしろ楽しみながら成長できるでしょう。

コミュニケーション能力が高い人

コミュニケーション力もデータサイエンティストにとって重要な資質です。データと向き合って分析する時間も多い一方で、分析の目的や結果を周囲と共有し、協力してプロジェクトを進める機会も多いためです。そのため、

• 人と円滑に意思疎通できる人
• 伝える力・聴く力が高い人

はデータサイエンティストに向いています。

具体的には、クライアントや依頼元から課題のヒアリングを行い、求められる分析のゴールを正しく理解する力が求められます。また、分析によって得られた結果を専門知識のない相手にもわかりやすく説明するスキルも重要です。

せっかくの分析成果も、伝え方が悪いと活用されない恐れがあります。難しい分析内容をかみ砕いてプレゼンしたり、相手の納得感を得る資料を作成できる人はおすすめです。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

次に、データサイエンティストに向いていない人の特徴についても紹介します。以下に挙げるタイプに当てはまるからといって絶対になれないわけではありませんが、これから目指す上で注意が必要な傾向です。

• すぐに成果や正解を求めてしまう人
• 年収の高さだけを理由に目指している人
• データ整理や細かい作業を避けたい人
• 1人で作業をしたい人

すぐに成果や正解を求めてしまう人

データサイエンティストの仕事は前述の通り長期戦です。分析してすぐに目に見える成果が出たり「これが正解」という答えが得られるケースは多くありません。そのため、短期間で結果を求めすぎる人や、すぐ正解が欲しくてじっくり試行錯誤するのが苦手な人は向いていない傾向があります。

結果がすぐ出ない仕事でも辛抱強く取り組む力が求められ、コツコツしたプロセスを避けて短期的な結果ばかり求めるタイプの人は分析の長いサイクルに耐えられないことが多いのです。

もし「性格的に待てない」「すぐ答え合わせしたくなる」という方は、データサイエンティストを目指すならその点を自覚して意識的に忍耐力を養う必要があります。

年収の高さだけを理由に目指している人

「データサイエンティストは高年収」といったイメージで憧れる人もいます。しかし、収入面だけに惹かれて目指すのはおすすめできません。確かにデータサイエンティストの平均年収は一般平均より高めですが、**収入相応に業務の厳しさや継続学習の大変さがあります。**お金だけをモチベーションにこの職業に就くと、実際の泥臭い作業や困難に直面したときに挫折しやすいでしょう。

実際、厚生労働省の職業情報サイトによればデータサイエンティストの平均年収は約573万円で、全国平均より約100万円高い水準です。

こうした数字だけを見ると魅力的かもしれませんが、年収の高さ「だけ」に目を向けている人は、厳しい現実に直面した際に「思っていたのと違う」と感じてしまうかもしれません。

出典：厚生労働省｜職業情報提供サイト「jobtag」

データ整理や細かい作業を避けたい人

データサイエンティストの華やかなイメージとは裏腹に、実際の業務には細かなデータ処理や地道な作業が大量に含まれます。

例えば、

• 生データから必要な情報を抜き出してクリーニングを行う
• 数値の整合性を確認する

といった下準備が必要です。分析の土台となる重要なステップですが、人によっては「地味で面倒」と感じる部分でもあります。

そのため、細かい単純作業が極端に苦手な人や、データ整理を軽視しがちな人は向いていない傾向があります。また、データの正確性を保つためには注意深さも求められるので、ケアレスミスが多い人も要注意です。

1人で作業をしたい人

データサイエンティストは技術職ではありますが、一人きりで完結できる仕事ではありません。分析するテーマはビジネス上の課題であり、必ず依頼主や関係者が存在します。

また、データサイエンティストの仕事は、社内の他部門やクライアントと連携し、ヒアリングや結果報告、施策の提案などを行いながら進めていくプロジェクトが多いです。

そのため、「できれば人と関わらず黙々とやりたい」「コミュニケーションは煩わしい」といった考えの人だとミスマッチになりやすいでしょう。実際、無愛想な態度や曖昧な返答ばかりでは信頼関係が築けず、分析結果を共有しても活用してもらえない恐れがあります。

データサイエンティストには、自分の分析を相手に理解・納得してもらう説明力や、相手のニーズを聞き取るヒアリング力が求められます。

データサイエンティストに向いていないと感じても目指せる理由

データサイエンティストに向いていない人の特徴をみて、「自分目指せないかも」と思った方もいるかもしれません。しかし、それだけで諦める必要はなく、データサイエンティストを目指せる理由について紹介します。

• 文系・未経験の人材も増えている
• 必要なスキルの多くは後天的に身につく

文系・未経験の人材も増えている

従来、データサイエンティストというと統計や情報工学などを専門に学んだ理系出身者が有利と思われがちでした。しかし近年では、文系出身や未経験からデータサイエンティストになる人も増えています。

実際、厚生労働省の調査データによれば実際に働いているデータサイエンティストの40%以上が「入職前の実務経験は特に必要ない」と回答。

出典：厚生労働省｜職業情報提供サイト「jobtag」

このように、今や必ずしも特定の専門や経験がなければなれない職業ではありません。実際に異業種から転職してデータサイエンティストになった例も珍しくなく、企業側も未経験人材を育成していく風潮が高まっています。

必要なスキルの多くは後天的に身につく

すでに述べたように、データサイエンティストに求められるスキルの大半は学習や実務経験を通じて後天的に身につけられるものです。データサイエンティスト協会では、必要としているスキルは大きく分けて3つで、すでに下記画像のスキルを全て持っている人は少ないです。

出典：データサイエンティスト協会

現役のデータサイエンティストも、最初からすべてのスキルを備えていたわけではなく、日々新しい技術や知識をキャッチアップしながら成長しています。そのため、「今そのスキルがないから向いていない」と早い段階で判断してしまう必要はありません。

たとえば、「数学が苦手だから無理そう」と感じる人も多いですが、統計学やデータ分析で使う数学は、基礎から学び直すことで十分にカバーできます。人それぞれ得意・不得意はありますが、不得意な分野はトレーニングや経験を積むことで補うことが可能です。

未経験からデータサイエンティストを目指す方法

データサイエンティストに向いているかを確認したら、最後は具体的にどうやってその道に進むかを考えましょう。最後は未経験からデータサイエンティストになるための主な学習方法を紹介します。

• 書籍で基礎知識を学習する
• セミナーや勉強会で実際の現場を知る
• オンライン講座・スクールで体系的にスキルを身につける

書籍で基礎知識を学習する

まずは書籍で基本的な知識をインプットする方法です。データサイエンティストに必要な統計学や機械学習、プログラミングなどの初心者向け解説書が数多く出版されています。独学が得意な方やマイペースに学びたい方は、本を使って基礎固めをすると良いでしょう。

例えば、統計学の入門書やPythonプログラミングの初歩を解説した書籍、機械学習アルゴリズムの概論書などがあります。最初は難しい数式が出てくる専門書よりも、図解や具体例が多く平易な言葉で書かれた入門書から始めるのがおすすめです。

しかし、書籍はデータサイエンティストに関してもさまざまな種類があり、どれを選べばいいかわからないという方もいるでしょう。

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セミナーや勉強会で実際の現場を知る

独学だけでなく、セミナーや勉強会に参加して現場の空気に触れてみるのも大切です。最近はデータサイエンスに関するオンラインセミナーやコミュニティ主催の勉強会が活発に開催されています。未経験者向けの入門講座から、現役のデータサイエンティストが事例紹介するイベントまで様々です。

セミナーや勉強会に参加すると、

• 実務ではどんな課題に取り組んでいるのか
• プロはどのようなスキルセットで仕事をしているのか

といった情報が得られます。また、同じくこれから目指す仲間との出会いや、現場の先輩に質問するチャンスもあります。

モチベーション維持にもつながりますし、具体的なイメージが湧きやすくなるでしょう。

オンライン講座・スクールで体系的にスキルを身につける

より体系的かつ効率的に学びたい場合は、オンライン講座やデータサイエンススクールを活用する方法があります。独学だと「何から手を付けていいか分からない」「正しい学習順序で進められているか不安」という方は特におすすめです。

近年、データサイエンティスト育成のためのオンラインコースやプログラムが充実しています。講座の中には、

• 動画講座で好きな時間に学習できるもの
• 課題提出とレビューを通じて実践力を養うもの
• メンターが付いて質問できるもの

などさまざまです。

オンライン学習の利点は、短期間で必要スキルを網羅的に学べることと、プロから直接指導やフィードバックをもらえることです。独学では気づけない弱点を指摘してもらえたり、効率的な学習法を教えてもらえたりします。

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データサイエンティストを目指すなら「Craft College」

データサイエンティストに向いているかどうかは「数学が得意か」「最初から完璧なスキルがあるか」で決まるものではなく、後天的に伸ばせる要素が大きいのが特徴です。

すべての適性に当てはまる必要もなく、学習は書籍・勉強会・オンライン講座など段階的に進められるため、「向いていないかも」と感じた段階で諦めるのではなく、まずは挑戦してみるのがおすすめです。

もし本記事を読んだ上で「データサイエンティストになるための学習方法がわからない」という方は、Craft Collegeの受講を検討してみてください。

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