フリーランス求人を探すデータサイエンティストとデータアナリストの違いとは？仕事内容・スキル・役割を徹底比較
生成AIが盛んに使われるようになった現代では、データサイエンティストやデータアナリストといった職種に注目が集まっています。
そこで本記事では、それぞれの仕事内容や年収、必要なスキルなどについて詳しく解説しますので、ぜひご覧ください。
目次
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データサイエンティストやデータアナリストはそれぞれデータに関する職種ですが、様々な違いがあります。
本章では、それらの違いについて詳しくご紹介します。
ひと目でわかる1分要約比較
データサイエンティストとデータアナリストはどちらもデータを扱う職種です。
しかし、役割や求められるスキル、成果物が大きく異なります。
データサイエンティストは、モデルの構築や予測・自動化を担います。
つまり、技術者寄りの高度専門職なのです。
一方データアナリストとは、 経営に必要なデータを分析して意思決定を支援する職種です。
そのため、ビジネス寄りの分析職と言えるでしょう。
これらの違いから、データサイエンティストは未来を予測して仕組みを作る役割を果たしている一方で、データアナリストは現状を理解して意思決定を支援する役割を担っているという違いがあります。
本質的な違いは「モデル構築・自動化」か「ビジネス課題の解決」か
データサイエンティストは、予測モデルや機械学習モデルを構築して、業務を自動化したり未来の行動を予測したりします。
「モデル構築・自動化」が主な業務であり、具体的には需要予測やレコメンドエンジン、異常検知モデルが挙げられるでしょう。
一方データアナリストは、ビジネス課題をデータで説明して「ビジネス課題の解決」を支援します。
例えば、売上低下の原因分析や顧客行動の可視化、マーケティング施策の効果測定があります。
つまり、データサイエンティストはビジネス的な仕組みを作るモデル構築を担っており、データアナリストは経営的な意識決定をサポートするデータ分析を行っているという違いがあるのです。
データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容の違い
次に、データアナリストとデータサイエンティストの仕事内容について詳しく解説します。
データサイエンティストの役割
データサイエンティストは機械学習モデルを構築して、予測や自動化を実現する役割を担います。
主な仕事内容は以下の通りです。
- 機械学習モデルの構築（回帰・分類・クラスタリング）
- 深層学習モデルの開発（画像認識・自然言語処理）
- 特徴量設計・データ前処理
- モデルの評価・改善
- モデルの運用設計
- データ基盤の設計支援
データサイエンティストは未来を予測して、仕組みを作ることが主な業務であり、数学・統計・プログラミングの深い知識が求められます。
データアナリストの役割
データアナリストは、ビジネス課題をデータで説明し、意思決定を支援する役割を担います。
主な仕事内容は以下の通りです。
- KPIの可視化・レポーティング
- 売上・顧客行動の分析
- マーケティング施策の効果測定
- BIツール（Tableau、Looker）でのダッシュボード作成
- 経営層・事業部への分析レポート提出
データアナリストは、データを使って何が起きているかを説明することが主な業務であるためビジネスへの理解が重要になる点が特徴です。
実務アプローチの違い
データアナリストは、実務において以下のようなアプローチを行います。
両者の最も大きな違いは、「分析結果を使って人を動かすか」「システムを動かすか」というプロセスの違いです。
データアナリストのアプローチ：
データアナリストは、ビジネス課題の「原因特定と施策提案」を中心にアプローチします。
プロセスの流れ：
仮説立案 ➔ データ抽出・可視化 ➔ 離脱・低下の原因特定 ➔ 具体的な施策を提案（人が実行）
実務例（ECサイトの売上改善）：
「決済画面での離脱が多い」という仮説を立て、ログを分析。決済エラーの多さを原因と突き止め、事業部へ「UI改修」や「特定ユーザーへのクーポン配布」を提案する。
データサイエンティストのアプローチ
データサイエンティストは、技術を使った「予測や自動化の仕組み化」を中心にアプローチします。
プロセスの流れ：
課題定義 ➔ データの整備・前処理 ➔ AI・機械学習モデル構築 ➔ システムへの実装（自動化）
実務例（ECサイトの売上改善）：
大量の購買ログから機械学習モデルを構築。ユーザーごとに購入確率の高い商品を自動で提示する「レコメンド機能」を開発し、Webサイトに組み込む。
アプローチの違い まとめ
データアナリスト：意志決定を助ける「レポートや提案」を出し、人を動かす
データサイエンティスト：予測や自動化を行う「アルゴリズムやモデル」を作り、システムを動かす
データサイエンティストとデータアナリストを5つの軸で比較
データサイエンティストとデータアナリストには、業務内容だけでなくメインとなるツールやプログラミング言語なども異なります。
詳しく紹介しますので、ご覧ください。
扱うツール・言語の違い
データアナリストが使う主なツールには、ExcelやBIツール（Tableau、Looker）が挙げられます。
また扱うプログラミング言語は主にPythonやSQLです。
データサイエンティスト は、「R」という統計解析ソフトを使うケースが多いです。
無料でインストールでき、専門的な解析が行えることから重宝されています。
またプログラミング言語はPythonを使うケースもありますが、TensorFlowやPyTorchを使用する方が多いです。
平均年収・待遇の違い
平均年収の相場は、データサイエンティストの方が高い傾向にあります。
- データアナリスト：450〜700万円
- データサイエンティスト：600〜1,000万円
この差は個人の能力差ではなく、求められる専門領域の広がりによるものです。
データサイエンティストは、データ分析に加えて高度なプログラミングやシステム実装（エンジニアリング領域）も兼ね備えることが多いため、IT・エンジニア市場の給与水準が反映されやすくなります。
一方、データアナリストも事業成長に直結する意思決定を主導するポジションや、高い業界知識を持つスキルフルな人材であれば、年収1,000万円を超えるケースは珍しくありません。
求人数と未経験からの目指しやすさ
求人市場における採用ターゲットや求められる前提条件にも違いがあります。
データアナリストは市場での求人数が多く、これまでのビジネス経験やマーケティング知識を活かせるため、未経験からのキャリアチェンジの口戸が広がりやすい傾向にあります。
一方、データサイエンティストは「機械学習の実装経験」や「高度なプログラミングスキル」を応募要件とする即戦力求人が多く、参入障壁や技術的な要件が高めに設定されているのが特徴です。
求められる数学・統計学の活用目的
どちらの職種も統計学の知識を必要としますが、「何を目的として数学を使うか」というアプローチが異なります。
・データアナリスト：
仮説検証やデータ可視化（A/Bテストや回帰分析など）を中心に扱い、「データを読み解いてビジネスの意思決定を導くこと」に重点を置きます。
・データサイエンティスト：
微分積分や線形代数、確率統計などを扱い、「予測アルゴリズムの構築やAIモデルの最適化を行うこと」に重点を置きます。
分析結果をビジネスの課題解決へ「翻訳」する専門性（アナリスト）と、数理モデルをシステムへ「実装」する専門性（サイエンティスト）という、スキルのベクトル（方向性）の違いと言えます。
成果物の違い
それぞれの成果物をご紹介しますと、データアナリストは企業や経営データを分析した結果から抽出されたレポートやダッシュボード、意思決定資料を提出します。
一方、データサイエンティストは経営状況などを分析するのに必要なモデルやアルゴリズム、予測システムを生み出します。
混同しやすい関連職種との境界線
データサイエンティストやデータアナリストの他にも、混同しやすい職種が存在します。
データエンジニアやデータアーキテクト、BIエンジニアなど多くの職種がありますので、詳しく見ていきましょう。
データエンジニア／データアーキテクトとの違い
データエンジニアは、主にデータ基盤の構築やETL処理（多くのソースから必要なデータを収集して、分析に役立つ形式に変換する方法）を担当します。
つまり、データサイエンティストがモデルを作るための土台を作る役割を担っている職種なのです。
またデータアーキテクトとは、データの設計および管理を行い、ニーズに応じたデータ活用基盤を構築する専門家です。
データエンジニアと近い仕事内容ですが、設計以前に企業のデータ戦略から参画する点やデータの管理フローに関わって保全的な業務を行っている点が異なります。
BIエンジニア／マーケターとの違い
BIエンジニアは、ダッシュボードやレポートの自動化を担当します。
またマーケターは、分析結果を施策に落とし込む役割を担っているのです。
データアナリストはその中間に位置しており、マーケターと協力して施策を改善するケースが多いです。
アクチュアリーとの違い
アクチュアリーとは、保険や金融の領域で高度な数理モデルを扱う専門職です。
扱う領域が限定されており、資格制度が厳格である点がデータサイエンティストやデータアナリストと異なります。
生成AI普及で変わる！両職種の最新トレンド
生成AIによってデータサイエンティストやデータアナリストの需要が高まりましたが、同時に両職種に求められるトレンド的スキルも変容しました。
そこで本章では、それぞれの職種のトレンドについて詳しくご紹介します。
データサイエンティスト：LLM実装・MLOps・データパイプライン運用の高度化
同様にデータサイエンティストも、生成AIであるLLMを扱う機会が急増しています。
クラウド環境でのLLM実装やMLOpsによるモデル運用、データパイプラインの自動化など従来の機械学習よりも高度な技術が求められているのです。
特にLLMを業務システムに組み込むための「LLMOps」が新しいトレンドとなっていますので、データサイエンティストはLLMを使いこなすことが求められるようになるでしょう。
データアナリスト：生成AI活用で分析効率化・アドバイザー領域への移行
生成AIの普及によって、データアナリストの仕事は大きく変わりつつあります。
SQLの自動生成やレポート作成の自動化、データの可視化など生成AIがアナリストの作業を大幅に効率化しているのです。
その結果、アナリストは「作業者」から「意思決定アドバイザー」へと役割が変化していると言えます。
このような変遷から、データアナリストは生成AIを使いこなし、より高度な指示を出せる人材が求められているのです。
これからの時代に双方で必須となるスキル
生成AI時代では、データアナリスト・データサイエンティスト双方に共通して求められるスキルがあります。
具体的には、以下のスキルが挙げられます。
- 生成AIへの理解
- クラウドの基礎知識
- データガバナンス・セキュリティの理解
特に生成AIを使いこなす力は、すべてのデータ職種に求められる共通スキルとなっています。
また「生成AIを使える人材」ではなく、「生成AIを使いこなして成果を出せる人材」が求められていますので、主体的にAIを使うスキルが求められているでしょう。
どちらを目指すべき？適性診断とキャリアパス
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを扱う専門職ですが、求められる役割やスキルセットには明確な違いがあります。
未経験からキャリアを築く際には、自分の適性や志向性を理解したうえで進路を選ぶことが重要です。
どちらの職種も需要が高く、企業の意思決定やサービス改善に欠かせない存在となっていますが、向いているタイプは異なります。
そこで本章では、タイプ別診断を通じてそれぞれの職種に向いている人の特徴を整理し、未経験者がどのようにキャリアを形成していくべきかを解説します。
【タイプ別診断】データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストは、機械学習モデルの構築や高度な統計解析を通じて、未来予測や自動化を実現する役割を担います。
そのため、数学的思考やプログラミングスキルが求められ、より技術寄りの職種と言えるでしょう。
データサイエンティストに向いている方には主に以下の3つのタイプが挙げられます。
・新しい技術を学ぶことにワクワクできるタイプ
AI技術は日々進化していますので、継続的な学習が必須です。そのため、この学習を負担ではなく楽しめる人は、長く活躍できるでしょう。
・抽象的な問題を数理的に解くことが好きなタイプ
データサイエンティストに必須であるモデル構築では、数学的な発想や確率・統計の理解が欠かせません。そのため、数式を使って問題を解くことに抵抗がない方には適性があるでしょう。
・プログラミングに興味があるタイプ
データサイエンティストは専門的なコードを書く場面が多いため、プログラミングが好きな方に向いていると思われます。
【タイプ別診断】データアナリストに向いている人の特徴
データアナリストは、企業の意思決定を支えるためにデータを整理し、分析結果をわかりやすく伝える役割を担います。
ビジネス理解とコミュニケーション力が特に求められ、分析結果を「どう活用するか」を考える姿勢が重要です。
主に以下の2つのタイプが挙げられます。
・論理的思考が得意なタイプ
複雑な情報を整理し、因果関係を見つける力が求められます。数字を見ると自然と傾向を読み取れる人は適性があるでしょう。
・コミュニケーションを通じて価値を生み出したいタイプ
分析結果をレポートやプレゼンテーションで伝える場面が多いため、相手の理解度に合わせて説明する力が必要です。ビジネス部門との連携が多いため、人と話すことが苦にならない人は活躍しやすいです。
未経験からのキャリア戦略
未経験からデータ領域に進む場合には以下のようなキャリア戦略がおすすめです。
ステップ1：データ分析の基礎を学ぶ
Excel、SQL、統計の基礎を身につけることで、データ系のあらゆる職種にも進める土台を構築します。
ステップ2：小さな分析案件を経験する
実務に近い課題を扱うことで、自分がどの領域に向いているかが見えてきます。具体的には、オンライン講座や模擬プロジェクトが有効です。
ステップ3：方向性を決めて専門性を深める
データサイエンティスト志向ならプログラミング言語や機械学習を強化します。またデータアナリスト志向ならば、BIツールやレポーティング技術を身に着けることを優先するといいでしょう。
おすすめの資格とステップアップ学習法
資格は学習の道筋を明確にし、転職活動でもスキルの証明として役立ちます。
そこで、データ系の職種におすすめの資格を紹介します。
データサイエンティストにおすすめの資格
・G検定
AIの基礎知識を体系的に学べる資格で、文系出身者でも取り組みやすい点が特徴です。
・E検定
より高度な深層学習の実装力を問う資格であり、スキルアップを目指す方に適しています。
データアナリストにおすすめの資格
・統計検定
データ分析の基礎となる統計知識を体系的に学べる資格です。実務でも頻繁に使う概念が多く、アナリストの必須スキルと言えます。
・データ分析プロフェッショナル
実務寄りの分析スキルを学べる資格なので、ビジネス課題の整理やレポート作成力を高められます。
独学・スクール・実務での効率的なスキル習得方法
データサイエンスの学習方法は大きく独学・スクール・実務の3つに分かれます。
それぞれのメリットについてご紹介しましょう。
独学はコストを抑えつつ、自分のペースで学習できる点が魅力です。
書籍やオンライン教材、Kaggleなどのコンペティションを活用することで、実践的なスキルを身につけられます。
スクールは短期間で効率的に学べる点が強みです。
講師から直接フィードバックを得られるため、理解が深まりやすく、未経験者でも安心して学習を進められます。
また転職支援が付帯するスクールも多いため、その点も魅力的です。
実務は最も成長速度が速い学習方法と言えるでしょう。
実際のデータを扱い、ビジネス課題を解決する経験は、独学では得られない深い学びにつながります。
未経験の場合は、業務の一部でデータ分析を担当したり、社内プロジェクトに参加するなど、小さなステップから始める方法がおすすめです。
データサイエンティスト・データアナリストに関するよくある質問
データサイエンティストやデータアナリストについてよくある質問と回答をまとめました。
気になる点がある方は、ぜひご覧ください。
Q. 文系・未経験からでもデータサイエンティストになれますか？
可能です。
文系出身のデータサイエンティストは実際多いので、問題なく就職できます。
またスクールを活用すれば、就職口も確保しやすいので、文系・未経験者にとって大きな助けになるでしょう。
Q. データアナリストとデータサイエンティストは協働する場面がありますか？
あります。
データアナリストは主にデータの可視化やレポーティングを担当し、データサイエンティストはモデル構築や高度な分析を行います。
このようにそれぞれの業務はビジネスの発展に役立ちますので、両者が協力すればビジネス的な課題に対してより深い洞察を得られるでしょう。
Q. 今後、AIに仕事が奪われるリスクはありますか？
AIによって一部の業務が自動化される可能性はありますが、データサイエンティストの仕事が完全に代替されることは考えにくいです。
むしろAIを活用する側としての役割が強まり、より高度な分析や戦略立案が求められるようになると思われます。
まとめ
データサイエンティストやデータアナリストは、今後ますます需要が高まる職種です。
資格取得は基礎力の証明となり、独学・スクール・実務を組み合わせることで効率的にスキルを習得できるでしょう。
文系・未経験からでも十分に目指せるキャリアであり、AI時代においても価値の高い専門職です。
まずは興味のある領域から学び始め、着実にステップを踏むことが成功への近道となるでしょう。
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