データサイエンティストとAIエンジニアの違い！仕事内容とキャリアパス

「データサイエンティストとAIエンジニアのどちらを目指すべきか」と悩んでいませんか？

【結論】
▶データサイエンティストはビジネス課題に答えを出す
▶AIエンジニアはAIモデルを開発して動かす
▶両方の職種名を並べた求人もある

どちらもPythonでデータを扱うなど共通点が多く、求人票では違いを見分けにくいです。

厚生労働省のjob tagも、データサイエンティストをAIエンジニアに含める場合があるとしています。

この記事では、仕事内容やキャリアパスの違いを整理し、どちらを選ぶべきか解説します。

※1：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※2：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2023年1月〜2024年3月の実績
※3：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月に入社した方の3ヶ月以上継続率

データサイエンティストとAIエンジニアの違い早見表

データサイエンティストとAIエンジニアの違いは、仕事の出発点と成果物です。

データサイエンティストは課題を聞き取り、分析から解決策を導きます。AIエンジニアは目標を定め、モデルを開発してシステムに組み込む仕事です。

以下で詳細を確認しましょう。

項目	データサイエンティスト	AIエンジニア
目的	データから価値を生み、ビジネス課題を解決する	機械学習などの手法で、AIによる処理を実現する
成果物	解決策につながる分析結果やモデル	学習済みのAIモデルやシステム
仕事の起点	業務の責任者への聞き取り	チームでの開発目標の設定
主な工程	目標設定→データ確認→モデリング→効果検証→実装	計画→設計→学習→検証→運用
求められる力	ビジネス力・データ分析力・データを扱う技術	機械学習の手法・Python・データ分析の技術
平均年収（職業分類の統計）	611.9万円※4	609.8万円※5
キャリアの行き先	CDO・スペシャリスト・事業企画	同業他社・大学・研究機関

表の平均年収は、厚生労働省のjob tagが職業分類ごとに集計した値です。

データサイエンティストは「他に分類されない技術の職業」の数値を使っています。AIエンジニアは「その他の情報処理・通信技術者」の数値で、どちらも職業単独の年収ではありません。

※4：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」
※5：出典元：厚生労働省 job tag「AIエンジニア」

データサイエンティストとAIエンジニアの仕事内容の違い

データサイエンティストとAIエンジニアは、どちらもデータを加工してモデルを作ります。

データサイエンティストは答えを導くためにモデルを使い、AIエンジニアは動かすモデル自体を開発します。

データサイエンティストは課題解決と分析を担う職種

データサイエンティストの仕事は、責任者への課題ヒアリングから始まります。

データサイエンティスト協会の定義は「ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」です。

実際に、厚生労働省のjob tagでは、分析の目標を決める聞き取りの実施率が86.7%でした。モデルの効果を検証する作業も、実施率が91.1%に上ります。※4

聞き取った課題に沿って分析し、モデルが業務で役立つかを確かめるまでが仕事の範囲です。

※4：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」

AIエンジニアは機械学習モデルの開発を担う職種

AIエンジニアの仕事は、AIに学習させる仕組みを構築し、モデルの精度を高める職種です。

厚生労働省のjob tagは、AIエンジニアを「機械学習のエンジニア」として解説しています。開発の中心は、教師データを用いた学習の仕組みづくりです。目標とする正解率に届き、判定の誤りが十分に減れば学習完了です。

データサイエンティストが課題解決を担うのに対し、AIエンジニアはシステムへの実装を担います。

※AIエンジニアの仕事の流れは「AIエンジニアになるには？」で解説しています。

データサイエンティストとAIエンジニアのスキルの違い

数学とPythonは、データサイエンティストとAIエンジニアのどちらにも必要な土台です。

違いが出るのは、人の話を聞いて説明する力と、機械学習の手法を実装する力の比重です。

データサイエンティストは傾聴力と説明力が高い

データサイエンティストには、担当者の話を聞き取り、分析結果を説明する力が求められます。

データサイエンティスト協会も、課題背景を理解し整理する「ビジネス力」を必要な力として挙げています。

実際に、厚生労働省のjob tagでは、データサイエンティストの「傾聴力」が5.0（上限7）です。※4分析の結果を伝える「説明力」も4.8で、傾聴力に近い水準にあります。※4

スキル（上限7）	データサイエンティスト※4	AIエンジニア※5
傾聴力	5.0	4.6
説明力	4.8	4.8

現場の意図を汲み取り、分析結果を共通言語で届ける高い対話力が求められます。

※4：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」
※5：出典元：厚生労働省 job tag「AIエンジニア」

AIエンジニアは機械学習の手法とPythonが中心

AIエンジニアには、機械学習の手法をPythonで実装する技術が求められます。

AIエンジニアの役割は、学習の仕組みを設計して実装することです。厚生労働省のjob tagも、機械学習の手法とPythonを使いこなす技術を挙げています。

実際に、プログラムを作り込む「カスタマイズと開発」は、AIエンジニアが4.8（上限7）です。※5

スキル（上限7）	データサイエンティスト※4	AIエンジニア※5
カスタマイズと開発	4.2	4.8
外国語を読む	4.4	3.8

なお、表の「外国語を読む」はデータサイエンティストの方が高い数値です。

AIエンジニアの強みは、機械学習の手法をPythonで実装する技術にあります。

※4：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」
※5：出典元：厚生労働省 job tag「AIエンジニア」

データサイエンティストとAIエンジニアのキャリアパスの違い

データサイエンティストとAIエンジニアは、経験を積んだ後に進む方向も異なります。

ここでは2つの職種のキャリアパスの違いについて見ていきましょう。

データサイエンティストは専門職のほか事業企画やCDOへ

データサイエンティストのキャリアは、管理職・専門職・事業企画の3つに分かれます。

データを通じた意思決定の経験は、事業企画や経営マネジメントにも直結します。

厚生労働省のjob tagによると、働き方は自社の課題分析と顧客支援の2通りです。データサイエンティスト協会は、スキルレベルを見習いから4段階に分けています。

専門性を突き詰めるか、事業や経営へ舵を切るかを選べる柔軟さが特徴です。

AIエンジニアは同業他社か大学・研究機関へ

AIエンジニアの進路は、同業他社での開発か大学や研究機関への転身に分かれます。

AI開発は研究に近く、論文を読み書きする機会も多いです。厚生労働省のjob tagでも、大学や研究機関に移るケースが多いと書かれています。

決まった昇進ルートはなく、研究や開発の実績で道を切り開く職種です。

現場と研究のどちらでも、技術の専門性で勝負する点がAIエンジニアの特徴です。

データサイエンティストとAIエンジニアは兼任できる？

データサイエンティストとAIエンジニアの役割は、1人で兼任することも可能です。

ここでは、両者を兼ねる働き方の実態と求められるスキルについて解説します。

国の標準ではAIの実装もデータサイエンティストが担う

国のスキル標準では、データサイエンティストの役割にAIの実装や運用まで含まれます。

分析結果を業務で生かし続けるには、AIの仕組みへ組み込んで動かす工程が不可欠です。

IPAのデジタルスキル標準ver.2.0でも変化がありました。データサイエンティストの定義に「AIシステム」が追加されています。

資料	データサイエンティストの定義・スキル
デジタルスキル標準 ver.1.2（2024年7月）	データを収集・解析する仕組みの設計・実装・運用を担う人材
スキルチェックリスト ver.6（2025年11月）	生成AIやAIエージェントなどのAI実装スキルを「融合スキル群」として新設
デジタルスキル標準 ver.2.0（2026年4月）	データ解析やAIシステムに関する仕組みの設計・実装・運用を担う役割

データサイエンティスト協会も同様の動きを見せています。スキルチェックリストver.6で、AI実装を「融合スキル群」にまとめました。

データサイエンティストによるAIの実装は、国のスキル標準でも想定されています。

兼任型の求人は実装まで通せる力が条件

兼任型の求人では、データの分析からAIの実装までを1人で通せる力が求められます。

厚生労働省のjob tagでは、サービスとしての実装までがデータサイエンティストの仕事の範囲です。一方でAIエンジニアの仕事は、AIに学習させる仕組みの検討から始まります。

JACリクルートメントによると、求められる経験やスキルは企業ごとに異なります。

応募前に、担当がモデル構築までか実装までかを求人票で確認しましょう。業務内容を詳しく載せたレバテックキャリアの求人票なら、担当範囲を見極めやすくなります。

データサイエンティストとAIエンジニア目指すならどっち？

目指す職種は、ビジネスへの関わり方や作りたい成果物によって分かれます。

年収や転職難易度の違いも含め、どちらを選ぶべきか判断基準を見ていきましょう。

年収は求人票の平均でデータサイエンティストが高い

年収は公的統計では同水準ですが、求人票の平均値ではデータサイエンティストが上回ります。

調査	データサイエンティスト	AIエンジニア
公的統計（job tag）	611.9万円※4	609.8万円※5
求人票の平均（求人ボックス）	769万円※6	626万円※7
ITSSレベル5以上の給与（job tag）	700万〜1,100万円※4	600万〜950万円※5

job tagの年収は職業分類ごとの統計で、それぞれの職業だけの値ではありません。一方、企業が求人票に載せた金額を集計した求人ボックスでは、データサイエンティストの方が高いです。

スキルレベル別の給与は、職種ごとの区分が異なります。

データサイエンティストは企画立案や管理、AIエンジニアは設計や構築の区分です。

※4：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」
※5：出典元：厚生労働省 job tag「AIエンジニア」
※6：出典元：求人ボックス 給料ナビ「データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料」
※7：出典元：求人ボックス 給料ナビ「AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料」

※AIエンジニアの年収を上げる方法は「AIエンジニアの平均年収は？」で解説しています。

転職の難易度は修士卒の割合と求人倍率でAIエンジニアが高い

転職の難易度は、学歴要件や求人倍率の違いからAIエンジニアが高めです。

指標	データサイエンティスト※4	AIエンジニア※5
修士課程卒の割合	44.7%	63.6%
入職前の訓練期間「特に必要ない」	29.8%	21.2%
有効求人倍率（令和7年度）	8.91	1.96

AIエンジニアは大学院卒が多い職種で、入職前に学ぶ期間を必要と考える人も多くいます。データサイエンティストはjob tagに「文系出身者もいる」とあり、入口の広さが特徴です。

ハローワークの有効求人倍率も、データサイエンティストの方が高く出ています。ただし、有効求人倍率は職業分類ごとの値で、職業単独の数値ではありません。

※4：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」
※5：出典元：厚生労働省 job tag「AIエンジニア」

※AIエンジニアの選考の中身は「AIエンジニアの転職は難しい？」で解説しています。

適性はビジネス課題に挑むか技術開発に挑むかで分かれる

向いている職種は、課題解決と技術開発のどちらを重視するかで決まります。

データサイエンティストは人、AIエンジニアはデータと向き合う時間が長い職種です。

厚生労働省のjob tagでは、データサイエンティストには対話力や発想力が求められます。一方でAIエンジニアは、経験年数よりもモデルの精度を高める開発力が重視されます。

課題に答えを出すならデータサイエンティスト、技術を磨くならAIエンジニアです。職種を決めたら、求人に強い転職エージェントに相談しましょう。

【IT特化型】モデリングか実装か！担当領域と開発環境がわかるエージェント3選

サービス名	特徴
Geekly	・DS・AIエンジニアの職種区分あり ・企業ごとの特徴や違いに詳しい担当者 ・転職後活躍率90%※1
レバテックキャリア	・データサイエンティストの職種区分あり ・開発環境とキャリアパスを明記 ・3人に2人が年収70万円UP※2
ユニゾンキャリア	・案件比率など内部情報を共有 ・選考データをもとに面接対策 ・入社後定着率 約97%※3

※1：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※2：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2023年1月〜2024年3月の実績
※3：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月に入社した方の3ヶ月以上継続率

Geekly｜アドバイザーが企業や職種の違いを解説

(引用元：Geekly)

Geeklyは、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェントです。

データ系の職種区分は4つあります。データサイエンティスト、機械学習・AIエンジニア、データエンジニア、AI・データ活用推進が並びます。職種の違いをアドバイザーに聞きながら、応募する区分を決められるのが特徴です。

「仕事タイプ診断」では、20問の問いから自分に合う仕事スタイルや企業タイプがわかります。

細かく分かれたデータ系の職種から、相談して選びたい人におすすめです。

※1：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ギークリー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305272
公開求人数	35,258件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪（拠点所在地）
料金	完全無料

＼職種の違いを相談！／

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レバテックキャリア｜求人票に業務内容と今後のキャリアパスを明記

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、IT・Webエンジニアの転職に特化した転職エージェントです。

求人票には「今後のキャリアパス」の欄があり、入社後にどんな役割へ進めるかまで書かれています。管理職や企画職へ広がる職場か、専門職を続ける職場かを、応募前に比べられるのが特徴です。

職種区分に「データサイエンティスト」があるため、比較対象となる求人も集めやすくなります。

入社してから数年後の役割まで見通して、職種を決めたい人におすすめです。

※2：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2023年1月〜2024年3月の実績

内容	詳細
運営会社	レバテック株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-308734
公開求人数	60,487件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・札幌・名古屋・大阪・広島・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼AIの職種区分で求人検索！／

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ユニゾンキャリア｜求人票にない案件比率などの内部情報を共有

(引用元：ユニゾンキャリア)

ユニゾンキャリアは、IT・Web専門の転職エージェントです。

面談では、求人票に載らない案件比率まで教えてもらえます。分析とAI開発のどちらを多く担う職場かを把握できます。職種名だけでは見えない担当領域を比べられるのが強みです。

転職だけでなく就活の支援も行っており、エンジニア経験の有無を問わず相談できます。

実際の担当領域でAI開発の職場を選びたい人におすすめです。

※3：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月に入社した方の3ヶ月以上継続率

内容	詳細
運営会社	株式会社ユニゾン・テクノロジー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-313348
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

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【ハイクラス】DS・AIの市場価値と上流求人がわかるエージェント3選

サービス名	特徴
ビズリーチ	・年収1,000万円以上の求人が5割以上※8 ・経歴を見た企業から直接スカウト ・キャリアの選択肢を可視化できる
JACリクルートメント	・IT・デジタル業界の専門チーム ・業界と職種の担当が連携して提案 ・管理職・専門職のハイクラスに特化
MyVisionコンサルティング	・コンサル市場での現在地を診断 ・経験の棚卸しで強みを言語化 ・平均年収UP額156万円※9

※8：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年1月末時点
※9：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト/2026年1月に内定承諾し、年収アップを実現した方の平均値

ビズリーチ｜届いたスカウトで自身のキャリアの選択肢を可視化

(引用元：ビズリーチ)

ビズリーチは、即戦力を求める企業が集まるハイクラス転職サイトです。

スカウトの送り主は、企業の採用担当者とヘッドハンターです。届いた求人を職種ごとに並べると、どちらの職種に選択肢が多いかがわかります。

スカウトを待つ間に求人を探すのも有効です。「データサイエンティスト」の職種区分を選び、業種や年収で絞り込めます。

スカウトの受信と求人検索を組み合わせて、選べる職種の幅を確かめたい人に向いています。

内容	詳細
運営会社	株式会社ビズリーチ 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-302647
公開求人数	64,735件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪・名古屋・福岡・静岡・広島（拠点所在地）
料金	無料（有料プランあり）

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JACリクルートメント｜IT専任コンサルタントがキャリア戦略を提案

(引用元：JACリクルートメント)

JACリクルートメントは、ハイクラス転職に特化した転職エージェントです。

公式サイトでは、データサイエンティストのキャリアパスを解説しています。CDO・スペシャリスト・事業企画の3方向です。業界別と職種別のコンサルタントが連携し、どの方向で強みが生きるかをキャリア戦略として提案します。

専門チームが置かれ、SaaSなど業界特性に合わせた助言が得られる体制です。

数年後にどの立場を目指すかまで、専門家と相談して決めたい人に向いています。

内容	詳細
運営会社	株式会社ジェイエイシーリクルートメント 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-010227
公開求人数	60,618件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	国内13拠点（東京・北海道・東北・北関東・横浜・静岡・浜松・名古屋・京都・大阪・神戸・中国・福岡）・海外11か国
料金	完全無料

＼キャリア戦略を相談！／

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MyVisionコンサルティング｜棚卸しで独自の強みを言語化

(引用元：MyVisionコンサルティング)

MyVisionコンサルティングは、コンサル業界への転職に特化した転職エージェントです。

支援を受ける求職者の8割は、コンサル業界未経験です。※10最初に経験の棚卸しを行い、分析や実装の経験をコンサル業界で評価されるスキルとして言語化します。

最新の業界動向や各ファームの採用基準に照らした市場価値の診断も受けられます。

分析スキルを武器に、企業の課題解決を導くコンサルタントを目指す人におすすめです。

※10：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト

内容	詳細
運営会社	株式会社MyVision 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-314719
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

＼強みを言語化！／

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データサイエンティストとAIエンジニアの違いに関するよくある質問

データサイエンティストとAIエンジニアはどっちが難しい？

転職の難易度は、AIエンジニアのほうが高くなりがちです。

AIエンジニアとして働く人は大学院卒が多く、入職前に学習期間が要るという回答も多く見られます。データサイエンティストは文系出身者もいて、ビジネス経験を生かして目指す道もあります。どちらを目指す場合も、応募先の求人票で求められるスキルの水準を確かめてください。

データエンジニア・データアナリストとは何が違う？

データエンジニアは、データを集めて整え、分析に使える状態にする役割です。

IPAのデジタルスキル標準ver.2.0では、データサイエンティストとは別の類型です。「データマネジメント」類型に置かれています。データの前処理やデータパイプラインの設計・実装を通じた、分析やAI開発の土台づくりが仕事です。

一方、データアナリストという名称の役割は国のスキル標準になく、担当範囲は企業ごとに異なります。

文系からでもデータサイエンティストになれる？

文系出身でもデータサイエンティストを目指せます。

厚生労働省のjob tagにも、文系の出身者がいるという記述があります。ただし、大学院等で数学や情報工学を専攻した人が多い職種です。そのため、統計とPythonの基礎は欠かせません。

一方で、課題を聞き取って整理するビジネス力も、データサイエンティスト協会が挙げる3つの力の1つです。

※未経験からAIエンジニアを目指す方法は「AIエンジニアに未経験で転職できる？」で解説しています。

まとめ：データサイエンティストとAIエンジニアの違いを知って職種を選ぶ

転職エージェントの登録は無料です。職種の違いを把握して求人票を見極め、自分に合う仕事への第一歩を踏み出しましょう。