フリーランス求人を探すデータアナリストはやめとけ？理由と将来性を解説
企業のデータ活用が叫ばれている中、データアナリストになりたい、興味があるという人も増えてきています。
しかしながら、インターネット上では「データアナリストはやめとけ」といった内容を目にすることもあります。
本記事では、どうしてデータアナリストがやめとけと言われるのか、その理由を探っていきます。
自分がデータアナリストに向いているのか判断したい、データアナリストの実態を知りたいという人は、この記事でチェックしてみてください。
- データアナリストが「やめとけ」と言われる理由
- データアナリストの将来性・需要・AI時代に求められる役割
- データアナリストに向いている人・向いていない人の特徴
- 未経験からデータアナリストを目指す方法
目次
結論｜データアナリストはやめとくべき？
結論、データアナリストだからという理由だけで「やめておくべき」とは言えません。
データアナリストとは、企業が得た膨大なデータを集計・分析し、ビジネス上のボトルネック発見や事業戦略の策定、意思決定支援に貢献する職種です。
役割の重要性から責任も大きく、数学・統計・IT知識、論理的思考力、ビジネス理解といった高い専門性が求められます。そのため「やめとけ」という声が一定数存在するのも事実です。
しかし、平均年収は一般的な正社員平均を上回り、データ活用市場の拡大に伴い需要は堅調です。
AIの普及で定型作業は自動化される傾向にありますが、人間ならではの解釈や戦略立案の価値は残り続けます。
向き不向きを見極め、計画的にスキルを積み上げられる人なら、挑戦する価値は十分にあります。
データアナリストはやめとけと言われる理由7選
データアナリストはやめとけと言われるのは、以下のような理由からです。
- 泥臭いデータの前処理作業が7割を占めるから
- スキル学習を絶えず継続する必要があるから
- ビジネス現場と技術部門の板挟みになるから
- 社内から過度な期待を寄せられやすいから
- 現場のデータ分析環境が整っていないから
- 分析結果が直接の成果として見えにくいから
- AIの台頭で単純分析の価値が下がるから
泥臭いデータの前処理作業が7割を占めるから
分析のためのデータを収集するのも、データアナリストの仕事の1つです。
より本質的な答えを導き出すために、膨大な数のデータを収集し、分析できるように整理する必要があります。
実際の業務では、SQLでのデータ抽出、欠損値の補完、フォーマットの統一といった「データクレンジング（前処理）」に業務時間の約7〜8割を費やすことも珍しくありません。
何桁もの細かい数字を扱いながらミスがないよう細心の注意を払う必要があります。
これらの仕事は地味で泥臭く、それでいて高い集中力が求められます。
1人で黙々と行うことも多く、誰とも会話せずに1日が終わることもあります。
プログラムエラーなどで分析がうまくいかず、納得のいく成果が得られない状態が続くと、モチベーションを維持するのは難しいと感じることもあるでしょう。
こうした現実を経験した人から「データアナリストはやめとけ」という声が上がるのです。
スキル学習を絶えず継続する必要があるから
データアナリストになるには、数学や統計の知識が必須です。確率や行列、微分積分や回帰分析などの理系大学レベルの深い知識も求められるため、独学で勉強する場合は相当な努力が必要になるでしょう。
また、データ分析ツールやアルゴリズムは技術進歩が非常に速い領域です。
業務をしながら継続的に最新情報をキャッチアップし、新しいスキルを身につけていく必要があるため、意欲的な人でないと変化についていくのは難しいのも現実です。
さらに、ITに関する知識やPython、R、SQLなどのプログラミング言語、データ分析ツールの理解も必須です。
加えて、膨大なデータから本質を見抜く論理的思考能力も必要になります。
このように知識やスキルを身につけるハードルが非常に高いことから「やめとけ」と言われてしまうのです。
ビジネス現場と技術部門の板挟みになるから
データアナリストは、技術的なスキルだけでなく高いビジネス力も必要とされます。
データアナリストに必要とされるビジネス力とは、企業の課題を把握し、課題解決に有用な分析結果を提示していく力のことです。
企業の課題を把握し、課題解決に有用な分析結果を提示するためには、経営者などの上位層と対等な目線で会話ができるだけの高いコミュニケーションスキルが必須になります。
また、現場ではビジネス部門とエンジニア部門の間に立ち、両者の要望をすり合わせる機会が多くなります。
双方の視点が異なるため、要件定義の段階で意見が対立し、板挟みになってしまうことも珍しくありません。
社内から過度な期待を寄せられやすいから
データアナリストという職種に、過度に期待している企業もあります。
実際、データアナリストがいればすぐに結果が出る、100%精度の高い分析をしてくれると考えている企業は少なくありません。
しかし、データ分析はすぐにできるものではありませんし、分析結果が必ず正しいとも限りません。
また、プログラムエラーなどで分析がうまくいかず、納得のいく分析成果が得られない状態が、延々と続いてしまうこともあります。
あまりにも過剰な期待をかけられると、仕事がしづらい、結果を出せずに叱責を受けるのが怖いと感じることもあります。
このように周囲の理解が不足していることから、「データアナリストになるのはやめとけ」と言う人もいます。
現場のデータ分析環境が整っていないから
データアナリストは、企業の課題を解決するコンサルタントの役割から、データを収集・分析するデータエンジニアとしての役割まで、幅広い範囲の業務をカバーすることが求められます。
担当業務が明確な仕事ももちろん存在しますが、データアナリストに期待される業務範囲は基本的には広いといえます。
特に、DX推進を始めたばかりの企業では、そもそもデータを適切に蓄積・管理するインフラ環境が整っていないケースが多々あります。
こうした環境下では、その結果、本来の分析業務に入る前に、データベースの構築やデータパイプラインの整備からはじめなければなりません。
そうすると、本来の分析業務に十分な時間を割けず、効率が上がらない状況が続きやすいです。
結果として「思っていた仕事と違う」と感じ、モチベーションを失う要因になります。
分析結果が直接の成果として見えにくいから
データアナリストの貢献は、売上増加やコスト削減といった直接的な数値で即座に表れないことも珍しくありません。
分析結果を基に施策が実行され、その効果が検証されるまでには、ある程度は時間がかかるのは当然のことです。
しかし成果が見えにくい期間が続くと、周囲からの評価が得られにくく、自身もやりがいを感じにくくなることもあるでしょう。
このように、責任は大きいのに成果の可視化が難しい点が「きつい」と感じやすいポイントのひとつです。
AIの台頭で単純分析の価値が下がるから
データ分析における定型的な作業や代表的なアルゴリズムは、ツールやAIによって次々と自動化されています。
そのため、将来的に単純な分析業務の価値が下がり、需要が減るリスクが指摘されています。
実際にはデータアナリストの仕事が完全になくなることはないと考えられますが、ツールによって人手不足が解消され、定型業務中心のポジションでは競争が激しくなる可能性はあります。
AIを使いこなせないまま単純作業に終始する人は、将来的に厳しい状況に置かれるかもしれません。
データアナリストの将来性と需要
ここでは、データアナリストの将来性・需要と、データサイエンティストとの役割の違いについて解説します。
データ活用市場の拡大で需要は拡大傾向
データアナリストの将来性は非常に明るいといえます。
国内のデータプラットフォーム市場は2025年時点で約7,000億円規模とされており、現在も企業では、売上や顧客情報、Webアクセス、製造データなど、様々なデータを経営や業務改善に活用する動きが続いています。
しかし、経済産業省の試算では、2030年にかけてIT人材の不足が続く見通しで、小売、金融、製造、広告、医療、Webサービスなど、データを蓄積する様々な業界で活躍できるチャンスがあります。
データサイエンティストとの役割と需要の違い
データアナリストとデータサイエンティストは混同されやすい職種ですが、役割に違いがあります。
データアナリストは主に既存データの分析・可視化・インサイト提供を担い、ビジネス課題の解決に直結する提案を行う傾向が強いです。
一方、データサイエンティストはより高度なモデリングや予測アルゴリズムの構築を得意とします。
企業によっては役割が重複したり、両方のスキルを求める求人も増えています。
データアナリストの種類（コンサル型・エンジニア型）を理解し、自分がどちらに強みを発揮したいかを明確にすると、キャリア選択がしやすくなるでしょう。
AIに代替されず生き残るアナリストの特徴
将来的にはデータアナリストの仕事の一部はAIやツールに置き換えられていく可能性があります。
しかし、ツールやAIの普及により業務が高度化したとしても、人間ならではの解釈や戦略立案の価値は消えません。
このような時代で生き残るアナリストには、次のような特徴があります。
- ビジネス課題を深く理解し、分析の問いを自ら設定できる
- AIの出力を批判的に検証し、文脈に沿って解釈できる
- ステークホルダーにわかりやすく伝え、施策につなげられる
- AIツールを積極的に活用して生産性を高められる
長期的な将来性を見据え、どのようなステップで成長していくかデータアナリストのキャリアパスを描いておくことが、生き残るための鍵となります。
常に最新の技術を学び続け、人間にしかできない業務は何かを考えながら仕事をしていきましょう。
やめとけと言われても目指すメリット・魅力
「やめとけ」と言われるデータアナリストですが、以下のようなメリットや魅力もあります。
平均年収が高く市場価値を維持しやすい
データアナリストは高い専門性が求められる職種であるため、他の一般的な職種と比較して年収が高い傾向にあります。
また、数学や統計、プログラミングなどの高度なITスキルを有する人材は慢性的に不足しているため、市場価値が落ちにくく、好条件での転職やキャリアアップを実現しやすいのもメリットのひとつです。
経営の意思決定に関わるやりがいがある
データアナリストは、企業のビジネスに直接貢献できる魅力的な職種です。
企業の経営層と対等な目線で会話をしていくことも多く、自分の導き出したデータが経営の舵取りに活かされたときの達成感は、他の職種ではなかなか味わえない大きなやりがいとなります。
汎用性の高いポータブルスキルが身につく
データアナリストの業務を通じて、論理的思考力、課題解決能力、そしてデータに基づく説得力のあるコミュニケーションスキルが鍛えられます。
これらのスキルは、どの業界・職種に行っても通用する汎用性の高い「ポータブルスキル」です。
一度身につければ、転職市場での評価が高まりやすく、フリーランスのデータアナリストとして独立する場合や、データアナリストとして副業をはじめる際に活かしやすいのも魅力といえます。
データアナリストの向き・不向きチェック
ここでは、データアナリストに向いている人・向いていない人の特徴をそれぞれ紹介します。
データアナリストを目指す前に、自分に向いているかどうかチェックしてみましょう。
データアナリストはやめといた方がいい人
データ分析は地道な作業の積み重ねです。
膨大なデータを収集・加工し、正確な分析結果を導くためには、コツコツと作業をする姿勢が欠かせません。
1日中パソコンに向き合い、ミスが起きないように慎重に作業を進めたり、有意義な分析結果を得るために試行錯誤したりすることが苦手な人は、データアナリストには向いていないといえます。
また、データアナリストは、データを分析するだけでなく、クライアントへのヒアリングや提案を行うこともあります。
人とのコミュニケーションが苦手な人は、分析結果の価値を十分に説明することができない可能性があるため不向きです。
さらに、常に最新の技術トレンドをキャッチアップしてスキルを習得していく必要があるため、新しいスキルや知識の習得が苦手な人にも厳しい環境です。
ビジネスの課題解決につながるデータ分析を行っていく仕事であるため、数字をもとにした論理思考よりも、自身の直観や感覚を重視するタイプの人はデータアナリストの適性が低いといえます。
データアナリストとして活躍できる人の特徴
これらの特徴に当てはまらない、あるいは「数字を扱うことが好きで、論理的に考えるのが得意だ」という方は、逆にデータアナリストに向いているといえます。
未経験からデータアナリストになる5つの手順
未経験からデータアナリストを目指す場合は、いきなり求人へ応募するのではなく、基礎知識と実績を順番に身につけるのがおすすめです。
基礎学習
統計や分析の知識を身につけます。
統計学は土台となる知識です。
独学では苦労する場合、データアナリストを養成するスクールの受講を検討しましょう。
講師のサポートを得ることで効率的に習得できます。
オンライン対応のスクールも増えているので、自分のスタイルに合うものを選ぶと良いです。
ある程度のスキルが得られたら、データ分析コンペに参加して実務イメージを掴むのも有効です。
資格取得
データアナリストにおすすめの資格を取得して客観的な証明を得ます。
統計検定やPython関連の資格、データ分析に役立つ認定資格などが候補になります。
資格は必須ではありませんが、未経験者にとっては書類選考でのアピール材料になります。
分析実績の作成
PythonやRなどの言語を学び、実際に分析を行います。
機械学習やディープラーニングの基礎知識も有用です。
Pythonは比較的シンプルにコードを書けるため、独学でも取り組みやすい言語です。
Webサイトや参考書など学習コンテンツが豊富に揃っています。
ポートフォリオ準備
コンペ参加経験や自作の分析プロジェクトをポートフォリオにまとめます。
企業へのアピール材料として非常に効果的です。
どのような課題に取り組み、どのようなインサイトを導き出したかをわかりやすく記載しましょう。
転職エージェント活用
統計や分析の知識、プログラミング言語について理解・習得ができたら、求人に応募します。
データアナリストを募集している企業はIT業界に限りません。
食品や玩具などの業界、医療データや研究データを扱う分野でも求人が出ることがあります。
求人内容をよく確認し、コンサルティング型かエンジニア型かを見極めて応募しましょう。
データアナリストに関するよくある質問
ここでは、データアナリストに関するよくある質問に回答します。
Q. 未経験や30代からでも目指せますか？
未経験や30代からでも、データアナリストを目指すことは可能です。
ただし、データ分析に必要な知識や実績を身につけておく必要があります。
特に未経験からの転職では、実務経験を証明できないため、代わりにポートフォリオや資格を提示できるように準備しておくことが大切です。
また、面接ではこれまでの仕事で培った業務知識をデータ分析業務にどう活かせるか説明できると、面接官に好印象を持たれやすくなります。
Q. 数学やプログラミングが苦手でも大丈夫？
数学やプログラミングが苦手でもデータアナリストになれますが、数学や統計、SQLなどの基礎知識をまったく知らない状態で仕事をするのは、不可能だと思ってください。
とはいえ、最初から大学レベルの数学や高度な機械学習をすべて習得する必要はありません。
まずは平均値や中央値、分散、相関などの基本的な統計を学び、SQLでデータを集計するところから始めるとよいでしょう。
なお、どうしてもプログラミングに抵抗がある場合は、ノーコードの分析ツールを駆使するBIツール特化型のアナリストなど、別の切り口を探すのもひとつの手です。
Q. 実際に働いて後悔する人の共通点は？
「華麗にデータを操るコンサルタント」という理想と、「泥臭いデータの前処理が7割」という現実のギャップに苦しむ人が多いです。
また、企業のデータ分析環境が整っていないことに対するフラストレーションや、周囲からの過度な期待に応えられないプレッシャーで後悔するケースも少なくありません。
企業によってデータ基盤や分析環境には大きな違いがあるので、転職前にどのようなデータを扱うのか、どのツールを使うのか、分析チームがどのような体制なのかを確認しておきましょう。
まとめ
本記事では、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由や、向いていない人の特徴、将来性、目指すメリットについて解説してきました。
人によって向き不向きがある職種ではありますが、データアナリストは企業のビジネスに貢献することができる魅力的な職種です。
現在は企業のデータ活用を推進できる人材としてニーズの高い職種となっており、ツールやAIの普及により業務は高度化していきますが、人間ならではの解釈や戦略立案の価値は消えません。
長期的な将来性を見据え、どのようなステップで成長していくかデータアナリストとしてのキャリアパスを描いておくことが、生き残るための鍵となります。
データアナリストを目指す際には、常に最新の技術の勉強を欠かさず、人間にしかできない業務は何かということを考えながら仕事をしていくとよいでしょう。
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