データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる背景には、業務内容のイメージと現実のギャップや、求められるスキルの多さ、組織的な課題が複合的に絡んでいます。ここでは、とくに多く挙げられる6つの理由を解説します。

• 習得すべき知識・スキルの幅が広い
• 業務の大半が地味なデータ前処理
• 技術進化に合わせた継続的な学習が必要
• 経営層との期待値ギャップ
• 責任が重く精神的負担が大きい
• 人材不足による業務負担の集中

習得すべき知識・スキルの幅が広い

データサイエンティストには、統計学、数学、プログラミング、機械学習、データベースといった複数領域の専門知識が求められます。一般社団法人データサイエンティスト協会が定義する「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つを高い水準で兼ね備える必要があり、習得にかかる時間と労力は非常に大きいものです。

加えて、技術的なスキルだけでは業務を遂行できません。分析結果をビジネス施策に落とし込むためには、経営課題の理解力やプレゼンテーション能力、各部署との調整力も不可欠です。

こうしたスキルの幅広さが、参入障壁の高さや「割に合わない」という印象につながり、「やめとけ」と言われる大きな要因の一つになっています。

業務の大半が地味なデータ前処理

データサイエンティストの仕事は「最先端のAIを駆使する華やかな職業」というイメージをもたれがちですが、実態は大きく異なります。データ分析業務全体の約7〜8割は、データの収集・欠損値の処理・不要データの除去・正規化といった前処理作業に費やされるといわれています。

この前処理は、分析の精度を左右する極めて重要な工程です。しかし、作業自体は反復的かつ地道なものであり、モデル構築やアルゴリズム開発を期待して入社した人にとって、モチベーションを維持しにくい現実があります。

さらに、経営層や他部署からは「早く結果を出してほしい」というプレッシャーがかかる一方で、前処理の重要性が理解されにくいことも、データサイエンティストのストレス要因です。

技術進化に合わせた継続的な学習が必要

データサイエンス分野は技術の進化スピードが速く、新しいフレームワークやライブラリ、分析手法が次々と登場します。データサイエンティストとして第一線で活躍し続けるには、業務時間外にも学習を継続しなければならず、プライベートとの両立が難しいと感じる人も少なくありません。

たとえば、深層学習の分野ではTensorFlowやPyTorchといったフレームワークの更新が頻繁におこなわれ、生成AIの登場による分析アプローチの変化にも対応が求められます。書籍やオンラインコース、セミナーへの投資も必要であり、金銭的なコストも無視できない要素です。

こうした「終わりのない学習」の負担が、キャリアとしての持続可能性に疑問を抱かせ、「やめとけ」という声につながっています。

経営層との期待値ギャップ

データサイエンティストが現場で直面する課題の一つが、経営層との期待値のズレです。データ分析は万能ではなく、データの質や量、ビジネス環境によって導き出せる成果には限界があります。しかし、経営層がAIやデータ分析に対して過度な期待を抱いている場合、その現実を伝えること自体が困難です。

技術的な説明とビジネス的な価値の橋渡しに多大な労力を費やす必要があり、本来の分析業務に集中できない状況がデータサイエンティストの疲弊を招いています。

責任が重く精神的負担が大きい

データサイエンティストの分析結果は、経営戦略や新規事業の方向性、マーケティング施策に直接的な影響を与えます。誤った分析や不適切なモデルが意思決定を誤らせるリスクを常に背負っており、その責任の重さが精神的な負担として蓄積されやすい職種です。

とくに、少人数のチーム体制で複数のプロジェクトを同時に担当する場合、判断を一人で下さなければならない場面も少なくありません。相談相手が限られる環境では、プレッシャーを分散できず、孤立感が強まります。

こうした精神的負担の大きさは、長期的なキャリア形成を考えるうえで重要な懸念事項であり、離職の一因にもなっています。

人材不足による業務負担の集中

データサイエンティストは、需要に対して人材の供給が追いついていない職種です。厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、データサイエンティストの有効求人倍率は11.88倍と極めて高く、多くの企業が目標通りの人材確保に苦戦しています。

人材不足の結果、一人のデータサイエンティストが複数のプロジェクトを抱え込み、データの収集・前処理から分析・レポート作成・プレゼンテーションまで、すべてを一手に担うケースが発生しています。

業務範囲の際限のない拡大は、長時間労働や業務品質の低下を招き、結果として「仕事が多くてつらい」「辞めたい」という感情につながる構造的な問題です。

データサイエンティストが「つらい」と感じる場面

データサイエンティストが日常業務の中で「つらい」と感じる場面は、技術的な困難だけでなく、組織内のコミュニケーションや評価に起因するものが多い傾向にあります。ここでは、とくに多く聞かれる3つの場面を紹介します。

• 「AIで売上2倍」など非現実的な要求への対応
• 分析結果が経営判断に活かされない徒労感
• 社内で相談相手がいない孤独感

「AIで売上2倍」など非現実的な要求への対応

データサイエンティストがつらいと感じる代表的な場面が、経営層からの非現実的な要求への対応です。AIやデータ分析に対する過信から「ビッグデータで革新的な戦略を立てろ」「来月までに売上を2倍にするモデルを作れ」といった曖昧かつ過大な指示が飛んでくることがあります。

データ分析には明確な限界があり、データの質・量・期間によって導き出せる成果は大きく異なるものです。しかし、こうした制約を経営層に理解してもらうこと自体が高いハードルになっている企業も多く、説明に膨大な時間を割かなければなりません。

結果として、「期待に応えられない自分が悪いのではないか」という自責の念を抱える人もおり、精神的な消耗が蓄積していきます。

分析結果が経営判断に活かされない徒労感

時間をかけて質の高い分析をおこなったにもかかわらず、その結果が経営判断に反映されないケースは、データサイエンティストの大きな徒労感につながります。「で、結局どうすればいいの？」と一言で片付けられたり、他の判断材料が優先されて分析レポートが棚上げになったりする経験は、多くのデータサイエンティストに共通する悩みです。

この問題の根本には、データドリブンな意思決定文化が組織に浸透していないという構造的な課題が存在します。データの重要性が社内で十分に認識されていなければ、どれほど精緻な分析をおこなっても、意思決定のプロセスに組み込まれることはありません。

提言が受け入れられない経験が重なると、「何のために分析しているのか」という目的意識の喪失につながり、モチベーションの低下を招きます。

社内で相談相手がいない孤独感

データサイエンティストの「つらさ」の中でも見過ごされがちなのが、社内における孤独感です。データサイエンス担当が自分一人だけという企業は少なくなく、専門用語が通じない環境で技術的な悩みを共有できる相手がいないことは、想像以上のストレス要因になっています。

とくに、データサイエンス部署が新設されたばかりの企業では、前例がなく業務フローも確立されていない場合が大半です。他部署との連携方法やプロジェクトの進め方を手探りで構築しなければならず、孤軍奮闘を強いられます。

こうした環境では、技術的なスキルアップの機会も限られるため、キャリア成長への不安が孤独感と合わさり、離職の引き金になりやすい傾向にあります。

データサイエンティストの離職・採用難を招く要因

データサイエンティストの離職率の高さや採用の困難さは、個人の適性だけでなく、企業側の組織体制や評価制度に起因する部分が大きいのが実情です。ここでは、企業が見落としがちな3つの構造的要因を解説します。

• 業務範囲が曖昧で評価されにくい
• 本来の分析業務に集中できない環境
• キャリアパスが見えにくい組織体制

業務範囲が曖昧で評価されにくい

データサイエンティストの離職を招く大きな要因の一つが、業務範囲の曖昧さです。「データに関することはすべて任せる」という姿勢で採用された結果、データ収集・前処理・分析・レポート作成・システム運用保守まで際限なく業務が広がり、何をもって評価されるのかが不明確になるケースが散見されます。

一般社団法人データサイエンティスト協会のアンケートでも、データサイエンティストを目標通りに確保できなかった企業は62%に上るというデータがあり、採用段階でのミスマッチが大きな課題です。

業務範囲が明確に定義されていなければ、成果の測定も困難になります。「何でも屋」として働いているにもかかわらず適正な評価を受けられない状況は、優秀な人材の流出を加速させる要因です。

本来の分析業務に集中できない環境

データサイエンティストが力を発揮するためには、分析業務に集中できる環境が不可欠です。しかし実際には、データの前処理やクレンジング、社内調整、資料作成といった周辺業務に多くの時間を取られ、本来注力すべきモデル構築や分析設計に十分な時間を確保できていないケースが多く見受けられます。

とくに日本企業では、レガシーシステムから出力される整備されていないデータを扱うことが多く、前処理だけで1日が終わることも珍しくありません。こうした状況では、データサイエンティストとしての専門性を活かす機会が限られます。

分析業務に集中できない環境は、スキルの停滞やモチベーションの低下を招き、転職を検討する直接的なきっかけになっています。

キャリアパスが見えにくい組織体制

データサイエンティストは比較的新しい職種であるため、多くの企業ではキャリアパスが明確に設計されていません。「シニアデータサイエンティスト」「チーフデータオフィサー」といった上位ポジションが存在しない組織では、将来のキャリア展望が描きにくく、成長意欲の高い人材ほど外部への転職を検討する傾向があります。

また、データサイエンティストの業務は専門性が高い一方で、その価値を理解できる上司や人事担当者が社内に少ないことも課題です。適切な評価基準が設けられなければ、昇進や昇給の判断も属人的になりがちです。

キャリアパスの不透明さは、採用時のアピールポイントの欠如にもつながるため、企業は中長期的な育成方針を明示する必要があります。

企業がデータサイエンティストを活かすためのポイント

データサイエンティストの能力を最大限に引き出すためには、企業側の環境整備と意識改革が欠かせません。採用して終わりではなく、定着と活躍を支える仕組みづくりが重要です。ここでは、企業が取り組むべき3つのポイントを紹介します。

• 役割と期待値を明確にする
• 分析業務に集中できる環境を整備する
• データ前処理・アノテーション作業を外注化する

役割と期待値を明確にする

データサイエンティストを活かすための第一歩は、役割と期待値の明確化です。採用時のジョブディスクリプションで業務範囲を具体的に定義し、「何をもって成果とするのか」を経営層・現場・本人の三者で合意しておくことが、ミスマッチを防ぐ最も効果的な方法です。

たとえば、「需要予測モデルの構築と精度改善」「顧客セグメンテーション分析の実施と施策提案」のように、具体的な業務内容と期待される成果物を明文化します。曖昧な業務定義は「何でも屋」化を招くため、できること・できないことの境界線を事前に設定することが重要です。

加えて、データ分析の限界や必要な期間についても経営層の理解を得ておくことで、非現実的な要求によるストレスを大幅に軽減できます。

分析業務に集中できる環境を整備する

データサイエンティストの生産性を高めるには、前処理やデータ整備といった周辺業務の負担を軽減し、分析業務に集中できる体制を構築する必要があります。データエンジニアやMLOpsエンジニアとの役割分担、自動化ツールの導入、データ基盤の整備といった取り組みにより、データサイエンティストが本来の専門性を発揮できる時間を確保することが求められます。

また、社内にデータリテラシーを浸透させることも有効な施策の一つです。各部署がデータの基本的な取り扱いや分析の前提条件を理解していれば、データサイエンティストへの不適切な依頼や過度な期待を未然に防げます。

分析結果を経営判断に活かす仕組みを整えることも、データサイエンティストのモチベーション維持に直結する重要な要素です。

データ前処理・アノテーション作業を外注化する

データサイエンティストの業務負担を根本的に軽減する手段として、データ前処理やアノテーション作業の外注化が注目されています。データ分析業務の約8割を占めるといわれる前処理作業を専門企業に委託することで、データサイエンティストはモデル構築や分析設計といったコア業務に集中できる環境を実現可能です。

とくに機械学習プロジェクトでは、大量の教師データに対する正確なアノテーションが不可欠であり、この工程の品質がAIモデル全体の性能を左右するものです。社内のデータサイエンティストがアノテーション作業まで担当すると、本来の業務に割ける時間が大幅に減少してしまいます。

外注化により、専門性の高い作業は専門企業に任せ、社内のデータサイエンティストには高度な分析業務に注力してもらう分業体制の構築が、組織全体の生産性向上に直結する取り組みです。

データ前処理・アノテーションの外注メリット

データ前処理やアノテーション作業を外部の専門企業に委託することには、データサイエンティストの負担軽減だけにとどまらない多くのメリットがあります。ここでは、代表的な3つのメリットを解説します。

• データサイエンティストが本来業務に集中できる
• 高品質な教師データでAI精度が向上する
• 採用・教育コストの削減につながる

データサイエンティストが本来業務に集中できる

データ前処理やアノテーション作業を外注化する最大のメリットは、データサイエンティストが本来の分析業務に専念できる環境が整うことです。前処理に費やしていた7〜8割の時間をモデル構築や仮説検証、ビジネスインサイトの抽出に充てられるため、分析の質とスピードが飛躍的に向上します。

データサイエンティストが本来もつ専門性を十分に発揮できる環境は、業務へのやりがいやモチベーションの維持にも直結するものです。地道な前処理作業から解放されることで、より創造的で戦略的な業務に取り組めるようになります。

結果として、データサイエンティストの定着率向上にもつながり、人材不足に悩む企業にとっては採用面でのアドバンテージにもなる取り組みです。

高品質な教師データでAI精度が向上する

アノテーション作業を専門企業に委託することで、教師データの品質が大幅に向上します。専門企業は、詳細なアノテーションガイドラインの策定、ダブルチェック体制の構築、品質評価指標の運用といった体系的な品質管理プロセスをもっており、一貫性のある高精度なラベル付けを実現できます。

AIモデルの性能はアルゴリズムだけでなく、教師データの質に大きく依存するものです。アノテーションが不正確だったりラベル付けの基準がばらついていたりすると、AIは正しくパターンを学習できず、認識精度の低下を招きます。

専門企業の知見と体制を活用することで、社内リソースでは実現が困難な規模・品質のアノテーションを効率的に進められるため、AI開発プロジェクト全体の成功確率を高めることが可能です。

採用・教育コストの削減につながる

データ前処理やアノテーション作業のために新たな人材を採用・教育するコストと比較して、外注化はコスト効率に優れた選択肢です。データサイエンティストの採用市場は売り手市場が続いており、高いスキルをもつ人材の確保には相応の採用コストと年収水準が必要ですが、前処理・アノテーション業務の外注によりその採用負担を軽減できます。

社内でアノテーション要員を育成する場合、教育にかかる時間やコスト、品質のばらつきリスクも考慮しなければなりませんが、専門企業への委託であれば、即座に安定した品質の作業体制を確保可能です。

プロジェクトの規模に応じて柔軟にリソースを調整できる点も外注化のメリットであり、繁閑に合わせた効率的なコスト管理が実現します。

まとめ

データサイエンティストが「やめとけ」「つらい」と言われる背景には、スキル習得の負担、業務の大半を占めるデータ前処理、経営層との期待値ギャップ、人材不足による業務集中といった構造的な課題が存在します。これらは個人の適性だけの問題ではなく、企業側の組織体制や環境整備に起因する部分が大きいのが実情です。

データサイエンティストの能力を最大限に引き出すためには、役割と期待値の明確化、分析業務に集中できる環境の構築が不可欠です。とくに、業務時間の大部分を占めるデータ前処理やアノテーション作業を専門企業に外注化することは、データサイエンティストの負担軽減と定着率向上の両面で効果的な施策といえます。

データ活用の重要性が増す中、企業が取り組むべきはデータサイエンティストの「採用」だけでなく、その力を活かすための「環境づくり」です。自社のデータサイエンティストが本来の専門性を発揮できる体制を整え、AI開発プロジェクトの成功につなげていきましょう。