データサイエンティストは「やめとけ・オワコン」は本当？AI代替や将来性を解説

「データサイエンティストはやめとけ」「AIに代替されるからオワコン」

このような評判を聞いて、悩んでいる方もいるのではないでしょうか？

辛さの多くは職種より職場で決まり、AIで変わるのはモデル作成など作業の一部です。

企業のデータ人材の不足も続いています。

【結論】
▶やめとけの理由は職種の性質と職場の環境
▶AIで変わるのは分析作業の一部
▶辛い職場は応募前に見分けられる

この記事では、やめとけと言われる理由と職場の特徴、AI代替と将来性の実態、企業の選び方を解説します。

※1：出典元：Geekly公式サイト/2025年8月時点
※2：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率
※9：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

データサイエンティストがやめとけと言われる5つの理由

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由の多くは、仕事内容から来ています。身につける知識の広さや前処理の多さ、結果に負う責任は、職種として避けにくい負担です。

ここでは、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる5つの理由を紹介します。

統計学や機械学習など幅広い知識が求められる

データサイエンティストは、統計学や機械学習に加えて事業の知識まで幅広く求められる職種です。

データを使って事業の課題を解決するには、分析手法だけでなく実際の現場や業務への理解も欠かせません。

厚生労働省のjob tagも、「IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキル」を挙げています。さらに、「コミュニケーション能力や発想力も要求される」と続きます。

実務で使う知識を挙げると、次の4つです。

• 統計学
• 機械学習
• SQLやPython
• 担当業界の業務知識

知識の習得のハードルが高い点は、やめとけと言われる要因の1つになっています。

※スキルの学び方は「未経験からデータサイエンティストになるには？」で解説しています。

生成AIやMLOpsなど技術の更新が速い

常に最新技術に対応しなければならないのも、データサイエンティストがやめとけと言われる理由です。

生成AIやMLOpsなど、業務で使う技術の多くが頻繁に更新されます。自ら最新技術を追っていかないと、成果を出し続けることは難しいです。

生成AIの普及で、従来の数値データ分析だけでは対応できない場面が増えました。文章データを扱う技術や、モデルを運用し続ける仕組み（MLOps）も必須です。

実務で成果を出し続けるには、こうした絶え間ないキャッチアップが欠かせません。

欠損値処理や名寄せなど地味な前処理が多い

地味な処理が多く、整備作業に時間をとられるのも「やめとけ」と言われる理由の1つです。

データサイエンティストの業務では、欠損値処理や名寄せなどに時間が割かれます。集めたデータには表記ゆれや抜けが残り、種類が多いほど直す手間も増えます。

データサイエンティスト協会は2025年7月、会員のデータサイエンティスト161人に調査を行いました。時間を割く業務として「データ取得・前処理」を選んだ人は52%で、2番目に多い結果でした。※4

思い描く高度な分析より、地味な下準備に多くの時間を使う実態があります。

※4：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの業務変化（DS協会一般会員向けショートリサーチ）」

予測モデルや分析レポートの責任が重い

予測モデルや分析レポートの結果は、経営や現場の判断を左右するため責任も重いです。

分析の前提が間違っていれば、そのまま経営や現場の判断ミスにつながります。

たとえば売上予測の数値は、在庫をいくつ用意するかの判断に使われます。予測が外れれば、売れ残りや品切れの損失が出かねません。

厚生労働省のjob tagにも、分析結果やモデルが最善かを「検討を続けていく」と書かれています。

企業の判断に直結する数値を扱うため、責任の重いポジションです。

集計や可視化などの依頼が集中しやすい

各部署から集計や可視化の依頼が集中することも、やめとけと言われる要因です。

データを基に判断する部署が増える一方で、データサイエンティストの数は限られています。定例分析に加えて急な依頼が舞い込むこともあるでしょう。

たとえば、営業の定例レポートと経営企画の急ぎの集計が、同じ週に重なることも珍しくありません。

急ぎの作業に時間を奪われ、腰を据えた分析ができないストレスなどが不満につながっています。

データサイエンティストが辛いと感じる職場の特徴

データサイエンティストが辛いと感じるかは、職場の環境が大きいです。経営層のAIへの理解度や、現場のサポート体制の充実度は企業によって違います。

職場で生まれる辛さは、応募前の企業選びで避けられるでしょう。

ここでは、データサイエンティストが辛いと感じる職場の特徴を4つ紹介します。

AI導入やPoCなどで過大な成果を求められる

AIへの期待が先行している職場では、実証実験（PoC）の段階から高すぎる成果を求められがちです。

経営陣が「AIなら何でもできる」と思い込むと、現実離れした売上目標が設定されてしまいます。しかし、社内のデータが整っていなければ、どんなに優秀な人でも的確な分析結果は出せません。

経営陣のミスのはずが、「成果が出ないのは分析担当の力不足だ」と理不尽に責められるケースも。

仕組み上どうにもならない責任を1人で背負わされることが、消耗する1つの要因になっています。

ダッシュボードやレポートが意思決定に使われない

分析結果が意思決定に生かされず、辛い思いをしているデータサイエンティストもいます。

組織にデータドリブンな文化が根付いていなければ、高度な分析も実務に反映されにくいです。時間をかけたレポートが「で、結局どうすればいいの？」と一言で片付けられることもあるでしょう。

データではなく、経営層の感覚が優先されてしまえば、担当者のモチベーションは削がれます。

データを価値に変えるには、分析結果を正しく活用できる受け入れ態勢が不可欠です。

コードや分析手法を相談できる相手がいない

データサイエンティストにとって、社内に相談相手がいない環境は辛いと感じる大きな要因です。

社内にデータサイエンティストが1人しかいない企業もあります。分析や実装の妥当性を確かめられず、間違いに気づく機会も持てません。

データサイエンティスト協会が2026年に行った会員284人の調査でも、同じ傾向が出ています。スキルアップで困っていることの1位は「手本になる人が周囲にいない」で、49%でした。※5

相談できる相手がいるチーム体制を選ぶことは、データサイエンティストにとって重要です。

※5：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの就労意識 2015→2026 一般(個人)会員アンケートより」

ETLやBI構築などデータ基盤の業務まで任される

「データサイエンティスト＝何でも屋」となりやすいのも辛いと感じる原因です。

役割分担が決まっていない職場では、モデル構築や分析に使える時間が削られます。

たとえば専任エンジニアがいない現場では、データ収集やETL処理、可視化まで1人で抱え込みがちです。業務の大半を前処理や環境整備に追われて疲弊するケースも。

求人を探すときは、業務範囲や分業体制が整っているかを見極めることが大切です。

データサイエンティストはオワコン？AI代替の現実

生成AIの普及で、「データサイエンティストはオワコン」「AIに仕事を奪われる」という声が聞かれます。しかし、AIで変わるのは仕事の一部で、すべてが置き換わるわけではありません。

ここでは、AIで変わる仕事と人に残る仕事を分けて解説します。

AIでなくなるのは分析作業の一部

AIで必要性が下がりつつあるのは、モデル作成など手順の決まった作業です。

生成AIなどの普及で、定型的な処理はツールによる自動化が急速に進んでいます。データサイエンティスト協会が2025年7月に行った会員161人の調査にも、その変化が表れています。直近3年で重要度が最も下がった業務は「モデリング／アルゴリズム開発」で33%の人が選びました。※4

ただし、職種そのものが奪われるわけではありません。

定型作業から解放されたことで、本来注力すべき上流工程へと役割がシフトしています。

※4：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの業務変化（DS協会一般会員向けショートリサーチ）」

課題定義やKPI設計など人が担う仕事が残る

何を分析するかを決める課題定義は、データサイエンティストが担う仕事として残るでしょう。

事業の目的や現場の事情をふまえた問いは、データやAIだけでは決まりません。同じ調査で重要度が最も上がった業務は「課題定義・アプローチ設計」で33%でした。※4

たとえば、施策の効果を測るKPIにしても、何を指標に据えるかは事業の方向性しだいです。AIを使える場面が広がっても、問いを立てる仕事は人の手に残り続けます。

※4：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの業務変化（DS協会一般会員向けショートリサーチ）」

データ整備や生成AI活用など新しい仕事が増えている

AIが普及するにつれて新たな仕事も増えてきました。

AIを機能させるには、土台となるデータ整備が不可欠です。加えて、最新技術を事業課題に合わせて組み込む作業には人間の専門知識が欠かせません。

たとえば生成AIを導入した企業では、文書データの整理やAIの回答精度の評価が業務に加わっています。

AIの導入とともに、データサイエンティストに求められるスキルも変わってきました。

スキルが通用するか不安な人は、ビズリーチなどの転職サービスで客観的な市場価値を確かめるのも有効です。

データサイエンティストに将来性はある？需要の実態

データサイエンティストという職種に対して、「供給過多で将来性がない」と不安を感じる人もいるでしょう。結論として、現場で成果を出せる実務人材の需要は高く将来性も十分です。

需要の傾向は公的な調査のデータで確認できます。

ここでは、人材の需給バランスや市場予測のデータをもとに、今後の需要の実態を検証します。

DX推進人材の不足が続いている

DXに取り組む企業の多くが、推進役となる人材の確保に苦労しています。

デジタル技術を扱える人材は育成に時間がかかり、企業の採用需要を下回ったままです。IPAの「DX動向2026」では、DX推進企業の85.5%が人材の「量」が不足と答えています。※6

この値はDXを推進する人材全体のもので、データサイエンティストだけの数値ではありません。

IPAのデジタルスキル標準でも、データサイエンティストは中核人材として定義されています。

※6：出典元：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」

供給過多ではなくスキルを持つ人材が足りない

「データサイエンティストは供給過多」という声もありますが、企業に足りないのはスキルを持つ人材です。

供給過多と言われる背景には、大学などでのデータサイエンス入門授業の広がりがあります。文部科学省が認定した入門授業を受講できる環境にある学生は、1学年あたり約61万人です。※7

一方で、企業が求めるのは分析で事業の課題を解決できる人材です。実際に、IPAの「DX動向2026」では、DX推進人材の「質」が足りない企業が88.8%でした。※6

学べる人が多くても、実務で成果を出せる人材の需要は続くでしょう。

※7：出典元：文部科学省 令和8年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の認定・選定結果
※6：出典元：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」

AIプラットフォーム市場が拡大している

国内のAIプラットフォーム市場は、2030年に向けて大きく伸びる見込みです。

業務にAIを組み込む企業が広がるにつれ、AIを開発・運用するソフトやサービスへの投資が増えています。

総務省の「令和8年版 情報通信白書」に、国内のAIプラットフォーム市場の規模が載っています。2025年は3,083億円で、2030年には2兆3,851億円まで拡大する予測です。※8

AIの開発や運用にはデータを扱う人が欠かせず、市場が伸びればデータサイエンティストの出番も増えます。

※8：出典元：総務省「令和8年版 情報通信白書」

データサイエンティストとして働くメリット

「やめとけ」という声がある一方で、データサイエンティストならではのメリットもあります。データの分析能力は、さまざまな企業のDXに生かせるでしょう。

ここでは、データサイエンティストとして働くメリットを3つ紹介します。

KPI設計や効果検証など経営の意思決定に関われる

データサイエンティストは、KPI設計や施策の効果検証を通じて経営の意思決定に関われる職種です。

分析の結果は、施策を続けるか、投資を増やすかを決める材料になります。そのため、結果を経営層や事業責任者へ説明する場面も少なくありません。

たとえば料金プラン改定時、契約数や解約率から効果を検証します。数値を経営陣へ示し、事業の重要方針を動かせる点が大きなメリットです。

単なる作業者にとどまらず、事業の成長を方向づける中核として活躍できます。

DX推進やAI活用などの分野で評価される

データサイエンティストの分析経験は、DX推進やAI活用など企業が力を入れる分野で評価されやすいです。

DXやAI活用には、データとビジネス双方の深い理解が欠かせません。実務での分析実績こそが、両方を兼ね備えた裏づけとなります。

たとえば店舗の売上分析経験者が、DX部門で需要予測システムの構築を任される例もあります。

DXやAI活用に取り組む企業では、分析の実務経験が評価につながりやすいでしょう。

金融や製造など業界を問わず働ける

データサイエンティストは、金融や製造など業界を問わず働ける職種です。

データに基づく判断は業界を問わないため、分析手法は広く通用します。

厚生労働省のjob tagによると、データサイエンティストが働く業種は様々です。IPAの「DX動向2026」も、金融・保険業で多くの用途にAI活用が進んでいると示しています。たとえば小売で培った需要予測の手法は、製造業の生産管理にも横展開が可能です。

データサイエンティストはITに限らず、多様な事業会社へキャリアの選択肢を広げていくことができます。

データサイエンティストで後悔しにくい人の特徴

知識の広さや前処理の多さ、分析が使われない辛さは、人によって負担の感じ方が違います。負担を感じにくい人に共通するのは、仕事への向き合い方です。

ここでは、データサイエンティストで後悔しにくい人の3つの特徴を紹介します。

仮説検証やA/Bテストを楽しめる

仮説の検証やA/Bテストに価値を感じられる人は、データサイエンティストに向いています。

分析では仮説が外れることも多いです。検証そのものを楽しめる人であれば、外れた結果も次の判断材料にできるでしょう。

たとえばボタンの色を変えた検証で、想定と逆の数値が出たとします。

この際、広告の訴求がズレていないかを細かく分析できる人は強いです。複数のパターンを検証し、自社に合った答えを導けます。

分析と改善に没頭できる人であれば、業務そのものを楽しんで取り組めます。

データクレンジングや集計を地道に続けられる

データクレンジングや集計を地道に続けられる人は、前処理の多さを負担に感じにくいです。

前処理は分析結果の信頼性を支える工程です。これを省くと結果が揺らぎます。前処理を分析の土台と理解していれば、地道な作業時間にも納得して取り組めるようになります。

顧客データを集計する前には、「株式会社」と「(株)」の表記ゆれを1件ずつそろえる作業が欠かせません。地道な作業でも、精度を上げるための工程だと分かっていれば手を抜かずに続けられます。

前処理まで含めて分析の仕事と考えられる人ほど、後悔しにくいでしょう。

経営層など非エンジニアに分析結果を説明できる

相手の知識レベルに合わせて分析結果を伝えられる人は、データサイエンティストとして後悔しにくいです。

社内で説明する相手は、経営層から専門知識のない非エンジニアまで幅があります。分析結果が使われるかは、相手にわかる言葉で説明できるかで決まります。

たとえば解約予測なら、精度の数字ではなく「この施策で来月の解約が何件減るか」と伝えるのが有効です。件数で伝えれば、経営層はその場で施策を打つか判断できます。

説明できる人ほど分析が判断に生かされるため、データサイエンティストの仕事を続けやすくなります。

※職種ごとの適性は「データサイエンティストとデータアナリスト・データエンジニアの違いは？」で解説しています。

データサイエンティストの転職で失敗しない企業の選び方

データサイエンティストの転職で失敗しないためには、辛い職場を入社前に見分けることが大切です。担当範囲や分析の使われ方、相談できる体制は、求人票と面接、転職エージェントを通じて確かめられます。

ここでは、データサイエンティストの転職で失敗しない企業の選び方を4つ紹介します。

求人票で分析やデータ基盤など担当範囲を確かめる

求人票を見るときは、分析とデータ基盤のどこまでを担当するかを確かめることが大切です。

担当範囲があいまいな求人では、入社後にETLやBI構築などを任されてしまうことも。結果として分析の時間が削られてしまう可能性があります。

業務内容の欄では、分析・モデル構築・データ基盤構築のどれが書かれているかを見てください。あわせて使用ツールの欄にBIツールがあれば、ダッシュボード作りも担当に含まれると考えられます。

事前に担当範囲を調べておけば、入社後のミスマッチを最小限にできるでしょう。

面接で施策や意思決定への活用例を聞く

面接では、分析結果が施策や意思決定に使われた例を聞いておくのがおすすめです。

具体的な活用例をパッと挙げられる企業なら、分析が実際の判断に使われていると考えてよいでしょう。反対に答えがあいまいな企業は、データがうまく活用されていない可能性があります。

たとえば「分析結果は会議でどう使われていますか」と聞いてみてください。「PoCのあと、本番の運用に進んだ例はありますか」という質問も有効です。

活用例を聞いておけば、分析が使われない職場を入社前に見分けられます。

データ組織の人数やレビュー体制を確かめる

面接では、データ組織の人数に加えてコードや分析をレビューする体制も確かめておきましょう。

相談相手がいない環境では、手法や仮説の妥当性を確かめられません。レビュー体制があれば、客観的なフィードバックにより分析の精度と成長速度がアップします。

データ組織の体制をつかむために聞きたい質問は、次の3つです。

• データ分析のチームは何人ですか
• コードや分析結果のレビューはありますか
• 分析の依頼はどの部署から来ますか

人数や体制を事前に探ることで、孤立しやすい職場への入社を防げるでしょう。

転職エージェントを活用する

気になる企業の実態については、転職エージェントに確認してもらうのもおすすめです。

データ組織の実際の体制や、分析が本当に意思決定に使われているかは、求人票には表れません。職場の内部事情は、IT領域に強い転職エージェント経由でしか把握できないことが多いです。

転職エージェントは、独自の調査やコネクションから、内部情報に精通しています。たとえば、残業の実態や評価の基準、DWH・BIツールの整備状況なども詳しく教えてもらえます。

企業選びで失敗したくない方は、転職エージェントも活用しましょう。

【IT特化型】データサイエンティストの企業選びに強いエージェント3選

転職エージェント3選
Geekly	IT転職支援実績15年※1 定着率や残業時間で求人を検索 無料登録
ユニゾンキャリア	入社後定着率 約97%※2 スキルを分析してキャリアを提案 無料登録
レバテックキャリア	3人に2人が年収70万円UP※9 求人票にキャリアパスを明記 無料登録

※1：出典元：Geekly公式サイト/2025年8月時点
※2：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率
※9：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

職場の実情まで確かめて応募先を選ぶなら、IT職種に特化した転職エージェントを使うのが近道です。

ここでは、IT特化のおすすめの転職エージェントを3つ紹介します。

Geekly｜ETLやBI構築まで任される求人を応募前に把握できる

(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。

求人を探す段階では、「定着率が高い」「月平均残業20時間以内」の条件で絞り込めます。集計や可視化の依頼が集中し、長時間労働になりやすい職場も避けやすいです。

配属先の交渉を代行してもらえる点もポイント。分析中心の希望条件を入社前に企業とすり合わせられます。そのため、ETLやBI構築まで任される事態も未然に防げるでしょう。

ワークライフバランスに合った企業に絞り込みたい方におすすめです。

※1：出典元：Geekly公式サイト/2025年8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
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ユニゾンキャリア｜成果がどう評価されるかを事前に聞ける

(引用元：ユニゾンキャリア)

ユニゾンキャリアは、IT・Web業界への転職を専門に支援するエージェントです。

アドバイザーは企業の人事担当者や現場のエンジニアとつながっています。企業の内部の声を聞けるため、評価基準についても詳しいのが特徴。PoCの段階から成果を求められるかを、応募前に確認できます。

入社後の具体的なキャリアパスを相談できる点も強みです。生成AIなど技術の進歩が速い中、どんな人材になるべきかを見通せます。

経験を正当に評価してくれる企業で働きたい方に向いています。

※2：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の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
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対応エリア	東京（拠点所在地）
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レバテックキャリア｜分析チームの体制を入社前に確認できる

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、ITエンジニアとクリエイターの転職に特化したエージェントです。

アドバイザーは年間累計7,000回以上企業を訪問。※9現場のPMやメンバーからチームのスキル感まで把握しています。職場に相談相手がいるかといった疑問も、事前に確認可能です。

企業のマネジメント体制を共有してもらえるのもメリット。予測モデルの責任を1人で抱えるような職場を未然にブロックできます。

チーム構成や教育体制などを把握して決めたい方におすすめです。

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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	60,956件（2026年10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

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【ハイクラス】データサイエンティストの市場価値がわかるエージェント2選

サービス名	特徴
ビズリーチ	・企業からのスカウトで市場価値がわかる ・スキルを生かせる次の仕事の選択肢がわかる ・導入企業数45,800社以上※3
リクルートダイレクトスカウト	・応募前にチャットで企業へ直接質問できる ・分析結果の活用例を採用担当者に聞ける ・分析経験を求める企業から直接スカウト

※3：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年7月末時点

「データサイエンティストはやめとけ」という噂に悩むなら、転職市場で自分の需要を確かめるのが確実です。

ここでは、市場価値の把握にもおすすめの転職エージェントを2つ紹介します。

ビズリーチ｜スカウトでAI時代に通用するか確かめられる

(引用元：ビズリーチ)

ビズリーチは、企業やヘッドハンターからスカウトが届くハイクラス向けの転職サイトです。

生成AIやMLOpsなど技術の更新が速い中、今のスキルを生かせるのか不安になることもあるでしょう。ビズリーチなら、スカウトから今のスキルを求める企業がわかります。

また、ヘッドハンターから直接声がかかるのも強みです。統計から事業の知識まで幅広く積んだ経験が、どんなポジションで生きるかを提案してもらえます。

導入企業は累計45,800社以上。※3

市場の立ち位置を把握して、転職のミスマッチをなくしたい方に向いています。

※3：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年7月末時点

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	64,641件（2026年10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）

＼スカウトで評価を確かめる！／

リクルートダイレクトスカウト｜分析が意思決定に使われるかを企業に質問できる

(引用元：リクルートダイレクトスカウト)

リクルートダイレクトスカウトは、企業やエージェントから直接スカウトが届く転職サービスです。

企業の担当者と直接やりとりでき、分析結果が意思決定にどう使われているかを事前に把握できます。成果物が社内で活用されないといった事態を未然に防げるのがメリットです。

レジュメは、スキルや職務経験を項目から選ぶだけで手軽に作成できます。登録後はレジュメをもとに企業へ推薦してもらえるので、希望に合ったスカウトが届きます。

分析の成果が経営判断に生かされる企業で働きたい方におすすめです。

内容	詳細
運営会社	株式会社リクルート 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-317880
公開求人数	691,578件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	全国
料金	無料

＼自分の市場価値を確かめる！／

【FAQ】データサイエンティストの「やめとけ」に関するよくある質問

未経験からデータサイエンティストはやめた方がいい？

未経験からデータサイエンティストを目指すこと自体は、やめた方がいいとは言い切れません。

企業は実務で使える分析力を求めるため、データを扱う近い職種で経験を積んでから移る順番が確実です。

※未経験からの転職は「データサイエンティストに強い転職エージェント」で解説しています。

データサイエンティストの年収は高い？

データサイエンティストの年収は一律ではなく、経験年数や業界、役職によって幅があります。

自分の経験年数と、希望する業界・役職に近い条件で相場を確かめておくと、判断を誤りにくくなります。

※データサイエンティストの年収は「データサイエンティストの平均年収は？」で解説しています。

データサイエンティストの離職率は？

データサイエンティストに限った離職率は、確認できた公表資料では見つかりませんでした。

データサイエンティスト協会は2026年、データ分析に就く会員191人に調査を行っています。転職経験がない人は62%でした。※5この割合はこれまでの調査で最も低く、協会は人材の流動性が高まっているとみています。

離職率そのものではありませんが、転職でキャリアを変える人が増えている状況を示す数値です。

※5：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの就労意識 2015→2026 一般(個人)会員アンケートより」

まとめ：データサイエンティストの「やめとけ」は職場選びで防げる

転職エージェントの登録は、無料です。応募前に職場の体制を確かめたうえで、分析が意思決定に使われる職場を選びましょう。