データアナリストとデータサイエンティストの違いは？新卒はどっちを目指すべき？

1.データアナリストとは何をする仕事か

データアナリストは、企業が保有するデータを分析して、ビジネス上の意思決定を支援する職種だ。プログラミングやAIモデルの構築よりも、データの集計・可視化・レポーティングを通じて、経営層や事業部門の課題解決を目指す点が特徴である。

新卒就活生が「データサイエンティストとデータアナリストの違いが分からない」と感じるのは、両職種とも「データを扱う」という共通点があるためだ。しかし実際の業務内容・求めるスキル・キャリアパスは大きく異なる。

このセクションではデータアナリストの実像を新卒目線で理解し、自分に向いているかを判断する材料を提供する。

1-1.データアナリストの主な業務内容

データアナリストの核となる業務は、既存データの集計・可視化・分析を通じて経営判断の根拠をつくることである。プログラミングで新しい機能を開発するのではなく、売上データやWeb行動ログなどの既にある情報を整理し、経営層や営業部門が「今、何をすべきか」を判断するための資料を作成するのが主な役割だ。

具体的には、営業成績の分析、顧客層の特性把握、マーケティング施策の効果測定、在庫最適化など、ビジネス直結の課題解決が中心になる。

つまり、データアナリストは「すでにあるデータを最大限に活用して、今すぐ使える情報を届ける職人」と考えるとわかりやすい。

新卒時点では、既存の分析業務の範囲内でスキルを磨き、経験を積むことで、やがてデータサイエンティストへのキャリアチェンジも可能になる。

1-2.データアナリストに求められるスキル

スキル分類	具体例	新卒時の必須度
ビジネス理解力	経営指標の理解、課題背景の把握	高
データベース操作	SQL、データの抽出・整形	中（入社後学習可）
可視化・レポーティング	Excel、Tableau、PowerBI	中（基本的な操作が出来ると有利）
統計知識	相関分析、有意性検定	低〜中（仕事を通じて習得）
プログラミング	Python、R言語	低（データサイエンティスト志望時に必要）

データアナリストに必要なスキルは、ビジネス感覚・データベース知識・可視化ツール操作の3つが中心である。プログラミングの深い知識や高度な統計学は求められないため、文系出身者でも活躍しやすい職種として知られている。

新卒採用では、業界知識よりも「データを見て、何が問題か考える習慣」「課題解決への主体性」「ビジネス現場の声を聞く姿勢」といった基礎的な適性が重視される。つまり、技術よりもマインドセットの方が採用判断に大きく影響する傾向にある。

入社後の研修でExcelやSQL、データベースの使い方は教えてもらえるため、入社時にすべてを完璧に習得している必要はない。Excelは多くの企業で教育環境が整っているため、「基本的な関数は使える」程度でも問題ない。

1-3.データアナリストが活躍する業界・部署

データアナリストは、ビジネスデータが豊富で、経営判断に数字が大きく影響する業界ほど需要が高い。金融・小売・メーカー・IT企業など、幅広い産業で求人があるため、新卒採用の間口は比較的広い。

特に需要が高い業界は、売上変動が大きい小売・EC企業、顧客データが重要な金融・保険会社、製品分析が必須のゲーム・SaaS企業である。

新卒就活では、データアナリストの配置がある企業の中でも「分析専門チーム」と「事業部門内の分析担当」のどちらに配置されるかを確認することが重要だ。

前者は深い分析スキルを磨けるが、実務への時間がかかることもある。後者はビジネスの現場に直結し、成果をすぐに見える化できるメリットがある。

2.データサイエンティストとは何をする仕事か

データサイエンティストは、機械学習や統計モデリングを駆使して、事業課題に対する予測モデルや意思決定支援システムを構築する職種だ。売上データの集計・可視化にとどまるデータアナリストとは異なり、データサイエンティストは「データから新たな価値や洞察を創出する」ことが主眼となる。

新卒就活生にとって、この違いを正確に理解することが職種選択の第一歩である。

2-1.データサイエンティストの主な業務内容

データアナリストが「過去のデータから事実を読み取る」業務に徹するのに対し、データサイエンティストは「未来を予測し、企業の経営判断を支援する」というより高度な課題解決を担当する。そのため、データ加工・分析だけでなく、顧客データベースの構築やモデルの運用管理まで、より川上から川下まで携わることが多い。

データサイエンティストが手掛ける業務の流れを整理すると、以下のようなステップになる。

このように段階的に進める業務の中で、初期段階の「課題定義と仮説」から最後の「運用改善」まで、一連の思考プロセスを自分の手で完結させることがデータサイエンティストの醍醐味であり、やりがいにもなる。

2-2.データサイエンティストに求められるスキル

スキル領域	必要な理由	新卒段階での期待レベル
統計学・線形代数	機械学習モデルの理論的根拠を理解し、パラメータ調整を行うため	高校数学Ⅲ〜大学数学の基礎が理解できている状態
機械学習アルゴリズム	分類・回帰・クラスタリングなど、目的に応じたモデル選択・実装ができるため	scikit-learnなどのライブラリを使用して簡単なモデル構築ができる状態
SQL・データベース	膨大なデータベースから分析対象データを効率よく抽出・加工するため	基本的なSELECT文やJOIN操作が自力で書ける状態
Python・データ処理ライブラリ	データ加工・分析・可視化をプログラムで自動化・効率化するため	Pandas・NumPy・Matplotlibの基本的な操作ができる状態
ビジネス理解・課題設定力	データ分析の目的を企業視点で設定し、経営判断に役立つ提案ができるため	業界知識や企業戦略への基本的な関心・理解がある状態

データサイエンティストに求められるスキルは、統計学・機械学習といった数学的基礎知識と、SQL・Pythonなどのプログラミング技術、そしてビジネス理解の3つの領域にわたる。

これらは「データサイエンティストになるための3本柱」として捉えられることが多く、新卒採用でも一定レベルの基礎があるか、学習意欲があるかが評価される。

ただし、SQL・Pythonの最低限の操作は、ポートフォリオやコーディングテストで証明できるレベルまで準備しておくと、選考を進める際に有利だ。

2-3.データサイエンティストが扱うデータの種類

データサイエンティストが扱うデータは、社内システムに蓄積された構造化データ（顧客情報・取引履歴・Webログ等）と、テキストや画像といった非構造化データの両方を含む。

職種によって、ある企業ではECサイトのユーザー行動ログが中心であり、別の企業ではセンサーデータや医療情報が対象になるなど、扱うデータの性質は大きく異なる。

新卒段階では構造化データの分析が中心となるが、配属される部署や企業の事業内容によって求められるスキルのレベルは大きく変わる。

選考の際に「どのようなデータを扱うか」を企業に確認しておくことで、在学中の学習方向もより明確になるだろう。

3.データアナリストとデータサイエンティストに共通する業務領域

データアナリストとデータサイエンティストは職種名が異なるため、全く別の仕事をしているように見えるかもしれない。しかし両者にはデータを活用してビジネス課題を解決するという根本的な共通目的がある。

違いばかりに目を向けると、採用試験や職場選びで「どちらが自分に合っているか」という判断を誤りやすい。そこで、共通点を押さえたうえで、企業によって異なる業務範囲の線引きや必要なスキルの重なりを理解することが重要だ。

3-1.データ活用によるビジネス課題解決という共通目的

両職種はデータから課題の原因を特定し、企業の意思決定やアクションを支援することが本来の役割である。

この課題解決のプロセスは両職種で変わらない。差が出るのは、その課題を解く手段や深さの違いだ。

シンプルな集計や可視化で足りる課題もあれば、統計的な予測や機械学習モデルが必要な課題もある。だからこそ、企業によってはデータアナリストだけで成立することもあれば、両職種を配置する企業もある。

新卒の就活生にとって重要なのは、「データアナリストは簡単で、データサイエンティストは難しい」という二項対立的な評価ではなく、「同じゴールに向かうときに、どの手法が適切か」を判断できる視点を持つことだ。

3-2.企業ごとに異なる業務範囲の線引き

同じデータサイエンティストという職種名でも、企業によって求める業務内容が大きく異なる。大手IT企業では機械学習モデルの開発と運用がメインになることもあれば、コンサルティング会社では経営課題の分析と提案がメイン業務になることもある。

逆に「データサイエンティスト」と書かれていても、実際の業務の大部分がデータ整形やレポート作成になる企業も少なくない。そのため、求人票の職種名だけで判断するのではなく、具体的な業務内容や先輩社員の経歴を確認することが採用試験の準備段階で必須になる。

企業によって線引きが異なることを理解すれば、説明会や面接で「実は両職種の業務が重なっている部分がある」「この企業ではどちらの側面を重視するのか」という質問が自然に出てくる。それが採用担当者の心証を良くし、自分に合った配置につながる可能性も高まる。

3-3.必要とされる基礎スキルの重なり

データを扱うすべての職種に共通して必要なのは、SQLでデータを抽出・加工できる力と、統計の基礎知識である。Excelで集計するだけのデータアナリスト業務であっても、実務では膨大なデータセットから必要な情報を引き出す必要があり、SQLスキルは不可欠だ。

統計知識についても同様だ。データアナリストが「前月比〇〇%上昇」という数字を報告するときも、その上昇が意味のある変化なのか、単なるノイズなのかを判定するには統計的な思考が必要になる。

この基礎があるかないかで、レポートの説得力や信頼性が大きく変わる。

しかし、新卒採用時点では、こうした専門スキルまでを求める企業は少ない。重視されるのは「基礎スキルの習得意欲」と「統計的思考の素地」である。

4.観点別に見るデータアナリストとデータサイエンティストの違い

両職種はいずれもデータを扱い、ビジネス課題の解決に貢献する点で共通している。しかし業務内容、必要スキル、向き不向き、採用のしやすさという4つの観点では明確な違いがある。

企業によって呼称や業務範囲は異なるが、代表的な傾向を理解することで、選考対策の軸が定まりやすくなる。以下ではこの4つの観点で両職種を比較し、自分がどちらに近いかを判断する材料を提供する。

4-1.業務内容の違い

データアナリストはビジネスデータの分析と可視化を通じて意思決定を支援し、データサイエンティストは統計学と機械学習を用いて新たな価値を創造するという点が最大の違いだ。

データアナリストの仕事は、既に存在するデータから有用なパターンを見つけることに注力する。そのデータから「なぜ売上が下がったのか」「どの施策が効果的だったのか」といった経営層の問いに対して、根拠となる数字を提示する仕事である。言い換えれば、既にある課題に対して、データで答えを見つけるアプローチだ。

一方、データサイエンティストは未来予測や新たな課題の発見を目指す。過去の購買データから顧客の次の購入を予測するモデルを作る、チャーン（顧客離脱）リスクの高い顧客を事前に特定するなど、機械学習を用いて今まで分からなかった知見を引き出す。

企業によってはデータアナリストが機械学習に関わることもあるし、データサイエンティストが可視化業務を担当することもある。ただし、基本的な傾向を押さえておくと、求人票の「分析」という言葉だけでは判断できない業務内容の奥行きが見えてくる。

4-2.必要スキルの違い

項目	データアナリスト	データサイエンティスト
主要スキル	SQL、Excel、BIツール（Tableau等）	Python/R、統計学、機械学習
知識レベル（新卒想定）	基礎的な統計知識で対応可能	統計学・情報科学の基礎理解が有利
評価軸	ビジネス理解、コミュニケーション力	論理的思考、学習意欲、問題解決力

データアナリストはビジネス理解とデータ操作が中心で、データサイエンティストは統計学と機械学習の技術スキルが要求されるという点で大きく異なる。

データアナリストに求められるスキルは、SQLでのデータ抽出、ExcelやTableauなどのツールを使った集計と可視化、そして何より営業や企画部門の課題を理解するビジネス感覚である。

データサイエンティストの場合、Python や R といったプログラミング言語での統計分析、線形回帰や分類などの基礎的な機械学習アルゴリズムの理解が必須に近い。新卒採用でも企業によっては統計学や情報科学の基礎知識を前提としていることがある。

実務では両職種ともコミュニケーション能力が重要だが、求められる深さが異なる。データアナリストは経営層への報告資料作成、データサイエンティストは技術チーム内での議論が中心になる傾向がある。

4-3.向き不向きの違い

データアナリストは既知の課題を数字で解くことが好きな人に、データサイエンティストは未知の現象を新しい手法で探索することが好きな人に向いている。

データアナリストの仕事は、経営層から「今月の売上を部門別に分析してほしい」「Webサイトの離脱率が高い原因を調べてほしい」といった、ある程度課題が定義された状態から始まることが多い。その課題に対して、「どんなデータを見れば答えが分かるか」「どう可視化すれば経営判断がしやすいか」を考え抜く。

一方、データサイエンティストは「このデータにはどんなパターンが隠れているのか」「この予測モデルはさらに精度を上げられるのか」といった、問題設定の段階から関わることが多い。

ただし文系・理系という出身学部だけで判断するべきではない。データに向き合う思考パターンや興味の方向に注目するほうが重要である。

4-4.新卒採用のされやすさの違い

データアナリストは新卒採用の門戸が広く、データサイエンティストは募集人数が限定的な傾向にある。

データアナリストは大手企業から中小企業まで幅広い採用を行っており、業種・業界を問わずニーズが高い。新卒でも実務を通じてスキルを習得できる環境が多く、適性があれば内定の可能性は比較的高い。

一方、データサイエンティストは採用人数が絞られており、統計学やプログラミングの基礎知識、あるいはそれに近い背景を持つ学生が優遇されることが多い。

新卒がデータサイエンティストを目指す場合、研究や自主学習でのポートフォリオが重視される傾向がある。

注目すべき点として、多くの企業ではデータアナリストとして入社した後、スキルを磨きながらデータサイエンティストへのキャリアチェンジが可能だ。

即座にデータサイエンティスト職を狙うのが難しい場合も、キャリアパスとして次のステップが用意されていることが多い。

5.データアナリストは「やめとけ」と言われる理由は本当か

データアナリストが「やめとけ」と言われる背景には、単純作業の多さや評価されにくさといった誤解が存在する。ただし実態は企業や役割によって裁量やキャリアパスが大きく異なり、一概に避けるべき職種ではない。

このセクションでは、よくある懸念と現実のギャップを整理し、後悔しない企業選びの視点を提示する。

5-1.「やめとけ」と言われる主な理由

データアナリストが「やめとけ」と言われる理由は複数存在する。最も多く挙げられるのは、定型的な集計・レポーティング業務が中心になり、創造性を発揮しにくいという懸念だ。

加えて、データサイエンティストと比べると学習曲線が急でなく、統計学や機械学習といった高度な知識を身につける機会が限定的だと考えられている。さらに評価や昇進の道筋が不透明で、キャリアの頭打ちが早いという印象が根強い。

ただし、これらの懸念をそのまま受け入れる必要はない。企業選びの段階で「どのような分析を任されるか」「分析結果がどう活用されるか」を確認すれば、リスクを大幅に軽減できる。

5-2.実態と誤解のギャップ

実際のところ、データアナリストの業務内容は企業文化や経営層のデータ活用姿勢に大きく左右される。単純な数値報告で終わる企業もあれば、経営戦略に関わる重要な分析を任される企業もあり、同じ職種名でも仕事の質は大きく異なる。

また、データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアパスは充分に現実的だ。多くの大手企業では、分析経験を積んだアナリストが統計学や機械学習を学び直し、サイエンティストへ転換するケースは珍しくない。

要は、企業と職種のマッチング次第で、データアナリストは充分に価値のあるキャリアになる。

5-3.後悔しないための企業選びの視点

データアナリストの職種を選ぶなら、企業選びが極めて重要になる。求人票や企業説明会で「分析結果がどのような意思決定に活かされるか」を具体的に聞き出すことが、後悔を防ぐ第一歩だ。

加えて、配置部門や報告先の階層も確認しておきたい。経営層や事業部長に直接報告する分析チームと、マーケティング部門の下請けのような位置づけでは、仕事のやりがいと学習機会が大きく異なる。

これらの情報を集めるには、採用面接で積極的に質問し、OB・OG訪問でリアルな声を聞くことが欠かせない。企業によっては「我が社では定型報告が中心」と正直に答えることもあり、そうした企業は潔く候補から外す判断も必要だ。

企業と個人の期待値が合致していれば、データアナリストの職種選択は充分に成功する。

6.データサイエンティストはAIに代替されるのか

生成AIの普及により「データサイエンティストの仕事はAIに奪われるのではないか」という不安を持つ就活生は少なくない。ChatGPTやその他の生成AIツールが高度なデータ分析も可能になりつつある今、データサイエンティストのキャリアに本当に将来性はあるのか。

その答えは、AIに代替されやすい業務とされにくい業務を理解することで見えてくる。

6-1.AIに代替されやすい業務とされにくい業務

AIに代替されやすいのは「定型的なデータ処理」であり、代替されにくいのは「課題設定と意思決定支援」だ。データサイエンティストの業務は、これら両方を含んでいる。

例えば、過去の売上データから季節パターンを抽出し、グラフで可視化する作業は、生成AIやBIツールが自動化できる領域である。データを入力するだけで、AIが統計的な傾向を発見し、レポートを自動生成する時代が来ている。

新卒採用の時点では、こうした定型業務を任される機会が多いため、不安に感じるのは自然だ。

しかし、ビジネス課題の本質を理解し、「何のデータを、どう分析すべきか」を問う段階はどうだろうか。

この「課題発見から仮説設定、検証方法の設計」という知的労働は、今後もデータサイエンティストにしかできない。

つまり、新卒であっても「分析手法を習得する」というだけでなく、「ビジネスパートナーになる」という意識を持つことが、AI時代のデータサイエンティストには求められる。入社後に単なるツール操作者では終わらず、課題解決のパートナーを目指す姿勢が、代替不可能な人材へと成長させるのである。

6-2.生成AI時代に求められる新しい役割

データサイエンティストの役割は、定型的な分析から「ビジネス理解を伴う意思決定支援」へシフトしている。生成AIが処理能力の競争を減らす今だからこそ、この変化を理解することが就活での差別化ポイントになる。

従来、データサイエンティストの価値は「複雑な統計モデルを構築できるか」という技術力で判定されることが多かった。

だが生成AIが機械学習モデルの自動生成をサポートするようになった現在、企業が本当に求めるのは、データの背景にあるビジネス文脈を読み取り、経営層と現場をつなぐコミュニケーション力だ。

こうした「課題に合わせて、分析手法を選択し、結果を翻訳する」というプロセス全体が、AIの時代にこそ人の価値になるのである。

この認識を持って就活に臨む新卒は、面接でも「データで課題を解く人」として面接官の記憶に残るだろう。

6-3.将来性を高めるために学生のうちにできること

AI時代のデータサイエンティストを目指すなら、技術スキルだけでなく「ビジネス課題の読み方」を学生のうちに磨く必要がある。

具体的には、まず統計学とSQL、可視化ツール（TableauやPower BIなど）の基礎を身につけることは変わらない。これらはAIに奪われない「自分の手足」であり、入社後のキャッチアップを楽にする。

だが、同時に大事なのは「自分たちの身近な課題を、データで解いてみる」という実践経験だ。

あるいは、アルバイト先の売上データから「どの商品の組み合わせが最も利益を生むか」を分析する。こうした小さな課題解決を通じて、「データを見る目」「課題を言語化する力」「結果を行動に繋ぐ思考」が育つ。

データサイエンティストとしてのキャリアは、技術者としての道だけでなく、ビジネスパートナーへの道でもあることを意識しながら、学生時代の準備を進めてほしい。

7.データアナリストとデータサイエンティスト、自分に向いているのはどちらか

自分はどちらの職種に向いているのか、判断に迷う就活生は多い。実は、出身学部や得意な思考パターンによって、強みを活かしやすい職種は異なる。

このセクションでは、文系・理系・情報系という学生タイプ別に、両職種の適性傾向を示す。自分のタイプを見つけ、志望動機や選考対策に活かしてほしい。

7-1.文系学生に向いている傾向

文系学生はビジネス課題の理解と説明力が強みであり、データアナリストに向きやすい傾向がある。データアナリストの仕事は、営業部門や経営層からの「このデータから何が読み取れるか」という質問に答えることが中心だ。

一方、データサイエンティストに必要な統計学や機械学習の基礎知識を、在学中に補うための学習時間が必要になる場合が多い。ただし、学習意欲があれば未経験からの転向は十分可能だ。

自分がビジネスの全体像を把握してから詳細に入るタイプなら、データアナリストの方が入りやすいだろう。

7-2.理系学生に向いている傾向

理系学生は統計学や数学的思考が強みであり、データサイエンティストとデータアナリスト両方を目指せるが、戦略的な職種選びが重要である。理系出身なら統計学の基礎を既に習得しているため、データサイエンティスト職の学習ハードルが低い。

ただし、大学で物理や化学を主専攻していた場合、データサイエンスに直結する統計知識の補強が必要になることもある。

新卒でデータサイエンティストを目指す場合、統計学と機械学習の基礎を在学中に証明する作品やスキルが選考で重視される傾向がある。

統計学に自信がある理系学生なら、データサイエンティスト志望でも選考対策が立てやすいだろう。

7-3.情報系学生に向いている傾向

情報系学生はプログラミングやデータベース操作のスキルが強みであり、両職種を目指せる柔軟性を持つ最も有利な学部背景である。

SQLやPythonの実装経験があれば、データアナリストとしても、データサイエンティストとしても即座に実務に入りやすい。

企業によっては、大規模データの前処理や可視化ツールの運用も情報系エンジニア出身者が担当する。

迷った場合は、興味に応じて職種を選んでよい。ビジネス知識を深めたいならデータアナリスト、機械学習に挑戦したいならデータサイエンティストを目指すことをお勧めする。

7-4.志望動機・自己PRで差をつける視点

職種を決めた後は、なぜその職種を選んだのか、自分のバックグラウンドとの一貫性を志望動機で明確に示すことが選考突破の鍵になる。

文系学生なら「経営学で学んだ理論をデータ分析で実践したい」、理系学生なら「統計学の知識を新しいモデル構築に活かしたい」、情報系学生なら「プログラミング経験をビジネス課題解決に結びつけたい」というように、学部での学びが職種選びにどう結びついたかを語ることが差別化になる。

また、自己PRではポートフォリオや実装経験を具体的に説明しよう。

職種が決まれば、選考対策の方向性も定まる。自分のタイプと強みを再確認し、説得力のある志望動機を作り込んでほしい。

8.職種選択後に押さえておきたいキャリアの築き方

どちらの職種に心が傾いても、在学中に何をするかで内定の近さは大きく変わる。データサイエンティストを目指す場合もデータアナリストを目指す場合も、まず基礎になるのは統計とSQLの理解だ。

数字を読む力とデータを取り出す力は、職種を問わず選考で評価される土台になる。

この2つに加えて、可視化ツールを触った経験があると説得力が増す。TableauやExcelでグラフを作り、そこから何が言えるかを言語化する練習は、データアナリスト志望なら特に効いてくる。

この3点をすべて完璧に仕上げる必要はない。選考で聞かれるのは「今できること」より「何を考えてどう取り組んだか」であり、未完成でも過程を語れる材料があれば十分に評価される。

もう一つ知っておきたいのは、最初にどちらを選んでも将来が固定されるわけではないという点だ。データアナリストとして入社し、業務で統計や機械学習の知識を積み上げてからデータサイエンティストへ移るキャリアパスは、実際の現場でも珍しくない。

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9-1.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー①

9-2.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー②

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