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データサイエンティストは AI でなくなる？将来性は？失業するといわれる理由、対策、などを解説！
データサイエンティストは AI の発展によって「いずれ仕事がなくなるのではないか」と不安に感じていませんか？
特にこれからデータサイエンスや AI を学ぼうと考えている初心者の方にとって、AI が高度化する中でデータサイエンティストという職業の将来性が気になるのは当然です。
結論からいうと、AI によってデータサイエンティストの仕事が簡単になくなることはありません。
本記事ではデータサイエンティストの仕事が簡単になくならない理由や将来性、失業すると言われる理由について解説します。AI 時代において仕事を奪われないための対策や必要な資格について詳しく紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストは AI によってなくなる？不要？？
AI の進化によって、データサイエンティストの仕事が不要になるという意見があります。
たしかに、AI は予測モデルの構築や簡単な分析を自動でこなせるようになってきました。近年では、データをアップロードするだけで分析やレポート生成を行うツールも登場しています。
しかし、実際にはデータサイエンティストの仕事は多岐にわたります。
ビジネス課題を明確にする力や、分析結果を判断し意思決定につなげる力は、AI には代替できません。AI はあくまで分析の一部を補助するツールであり、全体のプロジェクト設計や戦略的な活用は人間の役割です。
今後、AI と協働するスタイルが主流になる中で、データサイエンティストの仕事がなくなることはないといえるでしょう。
AI 時代におけるデータサイエンティストの将来性
AI 技術の進化にともない、データサイエンティストという職業の役割や必要性が変化しつつあります。
ここでは、現在の市場動向や政府の施策を通して、データサイエンティストの将来性がどう捉えられているのかを整理します。
AI が台頭しても本当に求められる人材なのかを判断するうえで、まずは AI 時代におけるデータサイエンティストの将来性がわかるよう現実の需要を見ていきましょう。
求人の動向からみる需要
データサイエンティストの需要は年々高まり続けており、AI が進化しても仕事が奪われるどころか、人材不足が深刻化しています。
特に DX を推進する企業では、単にツールを使えるだけでなく、ビジネス課題を理解し、AI やデータをどう活かすか判断できる人材が必要とされています。こうした判断力や設計力は AI では代替できず、人間のデータサイエンティストが求められる理由です。
実際、求人媒体やハローワークでも、有効求人倍率は平均を大きく上回っており、即戦力としての人材確保が企業の課題となっています。
さらに、スタートアップや自治体、中小企業でも、データ活用を前提とした業務改革が進んでおり、求人の幅も広がっています。
このように、AI の進歩によってデータ活用の需要が拡大するほど、人が担うべき役割も増えているのです。
政府の政策からみる需要
国の政策からも、データサイエンティストという職業が AI に取って代わられる存在ではなく、これからの社会に欠かせない人材として期待されていることが分かります。
たとえば政府が掲げる「AI 戦略 2019」では、AI を活用できる人材を毎年 25 万人育成するという目標が打ち出され、大学ではデータサイエンスを基礎教養とするカリキュラムが整備されています。
この背景には、AI ツールの普及に伴って「それを設計・活用・管理する人材」が必要不可欠になるという前提があります。AI に分析を任せることができても、その目的や評価基準を決めるのはあくまで人です。
また、社会人向けにはリスキリング支援や資格取得補助が拡充されており、企業や行政が人材育成に本腰を入れている状況です。
政策は、「AI に置き換えられる人を減らす」のではなく、「AI を使いこなせる人を増やす」ことを目的としています。つまり、AI が進化する時代だからこそ、人間のデータサイエンティストが重視されているのです。
海外の動向からみる将来性
米国や欧州では、AI 技術が高度に発達しているにもかかわらず、データサイエンティストは今なお高い評価と需要を保っています。
たとえば米国では、AI を活用しながらビジネス課題を特定し、意思決定を支援できる人材として、データサイエンティストは経営層に近いポジションで活躍しています。
AI だけでは担えない、戦略設計や説明責任の部分を補う重要な役割として位置づけられています。
また、欧州では AI やデータサイエンス教育が一般教養化しており、人間の判断と倫理を前提にしたデータ活用が重視されています。AI が出す結論をそのまま鵜呑みにせず、解釈・調整・責任を持てる人材の必要性が認識されている表れです。
こうした国際的な潮流を見ると、AI が進化しても、それを活かす人間の存在が不可欠であるという共通認識が広がっていることがわかります。
各業界での活用領域の広がり
AI ツールが高機能化しても、データサイエンスの現場では業界ごとの事情や現場の文脈を理解した判断力が求められます。
たとえば、製造業で機械の異常を予測するモデルを作る際には、設備の特性や業務の制約を理解したうえで、使える分析手法を選ぶ必要があります。金融業では、信用判断の際に倫理性や法的な配慮も欠かせません。
こうした状況判断やコンプライアンスを含む応用力は、AI 単体では担いきれない領域です。人間のデータサイエンティストが各業界の知識を踏まえて適切に活用することで、初めて分析結果が現場で機能します。
さらに、部署をまたいだ調整や分析の「そもそも何のためにやるのか」という企画段階から関われるのも、人にしかできない役割です。活躍の場が業界横断的に広がっていることは、AI では代替されない人材としての価値を証明しています。
DX とともに役割が拡大している
AI 時代においても、データサイエンティストの役割はむしろ拡大しています。
DX を推進するには、単にツールを導入するだけでは不十分で、その技術をどうビジネスに組み込み、成果を出すかという視点が必要です。AI にモデルを作らせることはできても、「何を予測するべきか」「その結果をどう判断するか」まで任せることはできません。
データサイエンティストは、こうした AI の活用設計を担う存在です。
また、社内の各部門と連携しながら、目的や制約を踏まえて導入を推進する役割も人間にしか担えません。とくにデータの偏りや分析対象の倫理性など、機械だけでは判断できない要素を調整する役割が求められます。
つまり、DX が進めば進むほど「AI を使いこなす側」としての人材が必要になります。データサイエンティストは、AI に代替されるのではなく、AI 活用の中核を担う存在として将来も活躍が期待される職種です。
データサイエンティストは AI で失業するといわれる理由
AI にできることが増えた結果、データサイエンティストの仕事も奪われるのではないかという懸念があります。
とくに、AI による自動分析やプログラミング、課題解決の支援機能の進化は目覚ましく、一部の業務はすでに代替されつつあります。
ここでは、失業リスクとされる主な 3 つの理由を整理し、背景と誤解を解説します。
AI でデータ分析ができるから
近年、AI は大量のデータをもとに、自動で予測モデルを作成したり、レポートを出力したりできるようになってきました。AutoML や BI ツールの進化により、専門知識がなくても分析作業が行える環境が整いつつあります。
こうした状況を見ると、「AI がいれば分析担当者は不要になるのでは」と思われるかもしれません。
しかし、実際には分析の目的設定や、データの前提理解、結果の活用といった工程は AI では行えません。AI が出す結果の解釈や、ビジネス課題との接続は、依然として人間の仕事です。
つまり、AI の分析能力は補助的なものであり、データサイエンティストの仕事を完全に代替するものではないのです。
AI でコーディングができるから
ChatGPT や GitHub Copilot などの AI は、コードの自動生成やバグ修正まで対応できるようになってきました。これにより、プログラミングスキルの価値が薄れるのではと不安に思う方もいるかもしれません。
実際、データサイエンティストの業務の一部には、データ処理やモデル作成のためのコーディングが含まれています。その部分が AI で置き換えられるのは事実です。
しかし、AI が生成するコードの精度や安全性を最終的に判断し、業務に適用できるよう調整するのは人間です。設計意図を持ち、他の業務と連携した形で活用するには、やはり人の関与が不可欠です。
コーディングが自動化されるほど、データサイエンティストには設計や活用の能力がより求められるようになるのです。
AI でデータ課題の解決策を提案できるから
ChatGPT などの生成 AI は、質問に応じてビジネス課題へのアドバイスや解決策を提案してくれます。
そのため、「AI に相談すれば、わざわざ人に頼まなくてもいいのでは」と感じる場面も増えてきました。実際、簡単な相談や分析であれば、AI が即座に答えを出してくれることもあります。
しかし、AI が出す提案には、実際のビジネス環境や業界固有の事情、倫理的な配慮といった文脈が欠落しています。提案された解決策を現場で適用するには、その背景や制約を理解し、調整する必要があります。
本質的な課題を見抜き、関係者の納得を得ながら推進する能力は、今後も人にしか担えない重要な役割です。
AI で代替されやすいデータサイエンティストの仕事
AI 技術の進化により、従来は専門的とされていたデータ分析の一部が自動化されています。
そのため、業務内容によっては AI に取って代わられる可能性が高くなっているのも事実です。
ここでは、特に AI による代替リスクが高いデータサイエンティストの業務領域について整理します。
自分の業務が当てはまるかどうかを確認し、これからのスキル形成に役立てましょう。
単純な集計や可視化に終始する作業
Excel や BI ツールで行う集計やグラフ作成といった単純作業は、AI によって効率化されやすい領域です。
最近では、自然言語で指示するだけで可視化や要約を自動生成できるツールも増えています。
分析の手を動かす部分に依存している場合、付加価値が生まれにくく、代替されるリスクが高まります。
業務の意義や活用提案まで踏み込むことが、AI との差別化につながります。
目的や課題を考慮しないモデル構築
データを与えて精度の高いモデルを構築する作業は、一見専門的に見えますが、AutoML などの登場で AI による代替が進んでいます。
とくに、業務目的やビジネス課題を考慮せず、汎用的なモデルを作るだけの作業は置き換えられやすい傾向にあります。
大切なのは「なぜその分析を行うのか」という背景理解と、活用シーンを意識した設計力です。
目的意識のない分析は AI でもできるという認識を持つ必要があります。
コミュニケーションを伴わない独立型業務
社内外の関係者と連携せず、PC 上のデータとだけ向き合う働き方は、AI と大きく差別化されにくい領域です。
特に、説明責任や提案活動を行わない分析専門職は、業務の自動化対象になりやすいとされています。
AI にできないのは、ヒアリング・調整・説得といった「人とのやり取り」を伴う業務です。
分析を超えて、意思決定支援やビジネス改善に関わる姿勢があるかどうかが将来性に直結します。
ツール任せで分析結果を評価しない業務
近年の AI ツールは、データを入力するだけでレポートや予測を自動生成してくれます。
そのため、ツールの出力結果をそのまま使用し、内容の妥当性を検証しない業務は代替されやすくなっています。
データの背景や前提を考慮せず、「出力されたから正しい」と判断する姿勢は、AI でも再現可能です。
人間が関与すべきなのは、分析の意味づけや結果の適用判断です。分析結果を深掘りし、ビジネス上の意義を解釈できる力があるかが、AI との差を決定づけます。
データサイエンティストの脅威となる AI ツール
AI の進化は非常に便利ですが、特定の業務領域では人の仕事を置き換える可能性があります。
ここでは、実際にデータサイエンティストの仕事と重なる機能を持つ AI ツールを 3 つ紹介します。これらのツールを知ることで、どのような点が人と AI で異なるのかを理解できます。
AI 予測分析ツール
AutoML などの AI 予測分析ツールは、データを入力するだけで最適なモデルを自動で作成し、精度評価まで行ってくれます。
従来、データサイエンティストが数日かけていた作業が、数クリックで完了する時代になりました。使いやすい UI が整っているため、専門知識がなくても高度な分析を実行できます。
しかし、分析の目的や背景、結果の解釈は人間にしかできません。ツールを正しく使いこなすためには、今後も人の判断と設計力が欠かせません。
生成 AI ツール
ChatGPT をはじめとする生成 AI は、文章生成やアイデア提案、グラフの説明などを行うことができます。
「このデータから何が言えるか？」と質問すれば、それらしい回答を出してくれるため、相談相手のように活用する人も増えています。
しかし、AI の提案は一般論にとどまることが多く、特定の業界や現場事情には対応しきれません。最終的な判断や実行には人の介入が必要です。
AI コーディングツール
GitHub Copilot などの AI コーディングツールは、コードの自動補完やエラーチェックなどを支援してくれます。
Python などでのデータ前処理や機械学習のコードを素早く書けるようになり、データ分析の効率は大きく向上しました。
ただし、どんなコードを書くべきかという設計判断や、他システムとの連携調整は AI にはできません。人が担う領域は引き続き残ります。
データサイエンティストが AI に仕事を奪われないための対策
AI 技術が進化し続けるなかで、単純な分析やコーディングの業務は自動化されつつあります。
しかし、それはデータサイエンティストが不要になるという意味ではありません。むしろ、AI では代替できない部分にこそ、人間の価値が生まれます。
AI 時代においても必要とされる人材になるためには、技術だけでなくビジネス視点やマネジメント力、コミュニケーション能力などの総合力が求められます。
以下では、AI に代替されにくいスキルやキャリア戦略を 3 つの観点から紹介します。
プロジェクトマネジメント力を磨く
データ分析業務は、単なる技術職ではありません。目的設定から成果活用まで一貫して主導できる人材は、今後ますます重宝されます。
とくに、複数の部署や関係者と連携しながらプロジェクトを進めるには、進行管理やコミュニケーションの力が不可欠です。AI がいくら進化しても、チームを調整したり、関係者の意見をまとめたりするマネジメント業務は担えません。
分析プロジェクトの進め方を学び、成果を出せる進行力を身につけておくと、AI 時代でも希少な存在として活躍できます。
コンサルタイプのデータサイエンティストを目指す
AI が課題を特定し、解決策を提示できる時代になっても、ビジネスの現場で成果を出すには人間の関与が不可欠です。
ヒアリングを通して顧客の本音を引き出し、ビジネスの背景や制約条件を踏まえたうえで提案できる能力は、AI には代替できません。
また、施策の実行や改善提案、効果検証まで一貫して関わる姿勢も重要です。
データを活用して顧客課題を解決する“コンサル型”のアプローチを身につければ、分析の枠を超えて意思決定の支援者・戦略パートナーとして信頼される存在になれます。
データサイエンスに関連する資格を取得する
AI の進化で単純業務が自動化され、職種の選別が進む今、資格取得は生き残りの武器になります。
統計学や AI、プログラミングの知識を体系的に学べる資格を持っていれば、応募できる求人の幅が広がり、選択肢が増えます。
とくに未経験者は、スキルの証明や学ぶ姿勢のアピールにつながります。
また、IT に限らず多様な業界でデータ活用が進んでおり、資格をきっかけに異業種への転職やキャリアの安定にもつながるのが特長です。
変化の激しい時代だからこそ、資格を活かしてAI に代替されにくい立場を築くことが重要です。
将来性の高いデータサイエンティストを目指すための資格
AI 時代でも価値を発揮できるデータサイエンティストになるためには、基礎知識と応用力を体系的に学ぶことが重要です。
その一歩として、関連資格を活用することが有効です。
資格を通じてスキルの証明ができれば、企業からの信頼が得られやすくなり、転職やキャリアチェンジにも有利になります。
ここでは、データサイエンティストとしての将来性を高めるために、取得を検討したい代表的な資格を紹介します。
統計検定
統計検定は、データ分析の基礎である統計学の理解度を測る資格です。2 級以上では、記述統計・推測統計・回帰分析など、実務に直結する知識を問われます。
統計の知識は AI や機械学習の土台でもあり、業務での分析結果に説得力を持たせるために不可欠です。統計の基礎がしっかりしていれば、モデルの評価や結果の解釈の正確性が増します。
数学が苦手な人にとってはハードルが高く感じられるかもしれませんが、独学でも学習しやすい教材が充実しており、入門として最適な資格のひとつです。
G 検定
G 検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格で、AI の基礎知識を問うリテラシー試験です。
機械学習、ディープラーニングの原理から、法律・倫理・社会実装の知識まで幅広く出題されます。数学やプログラミングが苦手な方でも受けやすく、文系出身者や初心者にも人気です。
企業によっては、社内の AI リテラシー強化の一環として社員に取得を推奨しているケースもあります。AI プロジェクトに関わるすべての人にとって、基礎固めとして有益な資格です。
E 資格
E 資格は、G 検定と同じ団体が主催する実装力重視の資格で、ディープラーニングを活用した AI 開発を担う人材を対象としています。
出題範囲は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ネットワーク（RNN）など、実際の AI モデル構築に関する専門的な内容です。受験には、認定講座の受講が必須とされているため、体系的な学習を前提とした設計になっています。
現場で AI 開発に関わりたい、研究開発職を目指したいという方にとっては、大きな強みになる資格です。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定（DS 検定）は、データ分析に必要な知識とリテラシーを問う、比較的新しい資格です。
リテラシーレベルでは、データの取り扱い方、分析の流れ、可視化、倫理、業務適用など、実務で求められる基本を網羅的に学べます。
G 検定との違いは、データ分析の実務全体を意識した設計である点です。将来的には応用レベルも登場予定とされており、今後の基盤を築くうえでも非常に有効な資格です。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、IT 全般の知識を証明する国家資格で、エンジニア系の登竜門ともいえる存在です。
システム開発、セキュリティ、ネットワーク、プロジェクトマネジメントなど幅広い分野が出題されるため、データサイエンティストが分析以外の業務理解を深めるうえでも役立ちます。
とくに文系出身で IT に不安がある方にとって、体系的な IT スキルを習得する良い機会となります。将来、マネジメントポジションを目指す人にもおすすめです。
データサイエンティストの将来性に関するよくある質問
データサイエンティストを目指す人の中には、将来性についてまだ不安を感じている方も多いかもしれません。
ここでは、よくある 3 つの疑問に答える形で、現状と今後の見通しについて整理します。
Q1．データサイエンティストは供給過多？飽和しているって本当？
A1．一部では「データサイエンティストは飽和してきている」といわれることがありますが、現実には依然として人材不足が続いています。
実際、国内の有効求人倍率は高く、求人に対して応募者が足りていない状況です。とくに、一定レベル以上のスキルを持った人材は希少で、企業は採用に苦労しています。
飽和感が出るのは、基礎スキルのみで実務経験が少ない人が増えているためです。逆に言えば、ビジネスへの応用力や実務での課題解決力があれば、今後も需要は高いといえるでしょう。
Q2．いらないといわれるデータサイエンティストの特徴は？
A2．AI 時代において、単純な作業やツールの使い方にしか対応できないデータサイエンティストは淘汰されやすくなります。
たとえば、既存の分析テンプレートをなぞるだけ、指示された通りにしか動けない、業務背景を理解せずにデータ処理をする人材などは、AI ツールでも代替可能です。
一方で、課題を定義し、周囲と連携して結果を価値に変えられる人材は必要とされ続けます。技術に加え、ビジネス理解や対人スキルを持つ人が「選ばれる人材」になるのです。
Q3．将来的にデータサイエンティストの年収は高まる？
A3．結論から言えば、スキルと経験のあるデータサイエンティストの年収は今後も高い水準を維持し、むしろ上昇する可能性があります。
AI・データ活用が企業の競争力に直結するようになった今、分析力を備えた人材は経営判断にも影響を与える存在として重宝されています。
現在でも年収 700 万円～ 1,000 万円を超える求人が多く見られ、特にプロジェクト推進や課題解決力のある人はさらに高待遇で迎えられます。
ただし、基礎スキルにとどまる人材は競争が激しくなっているため、スキルアップやキャリア戦略が年収に直結する時代になっているといえるでしょう。
まとめ
AI の進化により、データサイエンティストの業務内容は変化しています。
自動化ツールや生成 AI の登場で、単純な分析作業やコーディングは AI が担えるようになりつつあります。しかし、課題の発見、戦略の立案、チーム間の調整や提案の実行など、人間でなければ対応できない役割は数多く残っています。
これから求められるのは、AI を使いこなしながら、自らの専門性を磨き、組織の中で高い付加価値を生み出せる人材です。
プロジェクト推進力、ビジネス理解力、コミュニケーション能力などを高めていけば、AI 時代においても仕事を奪われることはありません。
未来に不安を感じている方も、正しい学びと準備を進めれば、自信を持ってデータサイエンティストとしてのキャリアを歩むことができます。
コンテンツ
技能を証明する
データアナリストとしての知識と経験の審査を受け、国際機関からプロとしての認可を受け、知識と技能を証明することことができます。
仕事を探す
AI・データサイエンスに関する副業や業務委託案件、インターン等の仕事を通し、実践的な実務経験を身につけることができます。