データアナリストはやめとけと言われる理由とは？将来性と向いていない人の特徴を解説

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データアナリストはやめとけと言われる理由

データアナリストが「やめとけ」と言われるのは、職種そのものに問題があるからではなく、目指す前に知っておくべき現実が3つあるためです。

具体的には、需要と供給のバランス問題、求められるスキルセットの広範さ、キャリアパスの不透明さの3点です。

それぞれ、実態とあわせて見ていきます。

需要と供給のバランス問題

近年、データアナリストへの注目度が急速に高まり、多くの人がこの職種を目指すようになりました。

データサイエンティストやデータアナリストを育成するスクールも増加しており、その結果、供給過多の懸念が浮上しています。

このため、競争が激化し、希望する職に就くのが難しくなる可能性があります。

ただし後述のとおり、データ活用の市場そのものが拡大を続けているため、スキルを身につけた人材の需要がなくなるわけではありません。

求められるスキルセットの広範さ

データアナリストには、統計学、プログラミング、ビジネス理解力、コミュニケーション能力など、多岐にわたるスキルが求められます。

具体的には、次のスキルが必須とされています。

• 統計学の知識
• プログラミング（主に Python, R）によるデータの操作・分析
• SQL によるデータベースの操作・データ抽出
• データ可視化ツール（Tableau, PowerBI, Excel, Looker など）の活用

これらのスキルを習得するには多大な時間と努力が必要で、そのハードルの高さから挫折する人も少なくありません。

一方で、裏を返せば習得のハードルの高さがそのまま参入障壁になるため、身につけた人材の希少価値は高くなります。

キャリアパスの不透明さ

データアナリストは比較的新しい職種であるため、明確なキャリアパスが確立されていません。

多くの職種では「マネージャー → 部長 → 役員」といった昇進ルートが一般的ですが、データアナリストの場合、そのようなキャリアパスのイメージが持ちにくいのが現状です。

これが不安要素となり、将来の展望が描きづらいという課題があります。

データアナリストの将来性

これらの課題がありながらも、データアナリストの将来性は非常に高いと言えます。

データ活用の重要性が増す中で、データアナリストの需要は今後も拡大し、多様な業界で活躍の場が広がる見込みです。

データ活用の重要性の高まり

データ活用の重要性は今後ますます高まると予想されます。

IDCの調査（2024年発表）によると、国内のビッグデータ・アナリティクス市場は2022年から2027年にかけて年間平均成長率14.3%で成長し、2027年には3兆541億円に達すると予測されています。

さらに、データ活用と関連の深い国内AIシステム市場も、2024年から2029年にかけて年間平均成長率25.6%で成長し、2029年には4兆1,873億円に達する見込みです（IDC「国内AIシステム市場予測」・2025年5月発表）。

データドリブンな意思決定が求められる中で、データアナリストの需要は業界を問わず拡大していくでしょう。

業界別のデータアナリスト需要の増加

小売、金融、製造、医療など、あらゆる業界でデータ活用のニーズが高まっています。

データアナリストの需要は幅広い業界で増加傾向にあり、今後もこの傾向は続くと予想されます。

データアナリストのキャリアパスの多様化

先ほどキャリアパスのイメージが持ちにくいと書きましたが、データアナリストのキャリアパスは多様化しつつあります。

経験を積んだデータアナリストは、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどのより専門的な職種へのキャリアチェンジが可能です。

また、分析経験を活かして BI コンサルタントや経営コンサルタントに進む道もあります。

さらに、事業部門やマーケティング部門など、様々な部門でデータ活用をリードする役割を担うことも期待されます。

（関連記事：データアナリストの将来性について解説！今後の需要についても紹介）

データアナリストはやめておいた方がいい人の特徴

ここまでデータアナリストに将来性があることを説明してきました。

しかし、データアナリストは全ての人に適しているわけではありません。

次の5つに当てはまる人は、慎重に検討したほうがよいでしょう。

1. データ分析に興味がない

データアナリストにとって、データ分析に対する興味は非常に重要です。

データ分析は、複雑で困難な作業を伴うことが多く、常に新しい分析手法や技術を学ぶ必要があります。

興味や情熱がないと、学習意欲を維持することが難しくなり、長続きしない可能性があります。

データ分析に没頭できる興味と情熱がない方は、データアナリストには向いていないかもしれません。

2. 論理的思考力や問題解決能力が苦手

データアナリストには、論理的思考力と問題解決能力が不可欠です。

データ分析では、複雑なデータから意味のある情報を引き出し、問題を特定し、解決策を導き出すことが求められます。

論理的に物事を考え、問題の本質を見抜く能力が苦手な方は、データ分析の業務に苦戦する可能性があります。

また、分析結果から適切な結論を導き出し、具体的な提案を行うことが難しいかもしれません。

3. コミュニケーション能力が低い

データアナリストは、分析結果を社内の様々な部門の人々や意思決定者に分かりやすく伝える必要があります。

分析の目的や方法、結果の解釈や提案を、データに詳しくない人にも理解してもらわなければなりません。

また、分析の要件を正確に理解するために、依頼者とのコミュニケーションを密に取ることも重要です。

コミュニケーション能力が低い方は、分析結果を効果的に伝えることが難しく、データ分析の価値を十分に発揮できない可能性があります。

4. チームワークが苦手

データアナリストは、一人で全ての作業を行うわけではありません。

多くの場合、他のデータアナリストやエンジニア、ビジネス部門の人々とチームを組んで働く必要があります。

チームワークが苦手で、他者と協力することが難しい方は、データアナリストの業務に支障をきたす可能性があります。

5. 細かい作業が苦手

データ分析では、大量のデータを扱うため、細かい作業が必要となることがあります。

データのクリーニングや加工、分析結果の検証など、根気と集中力が必要な作業が多くあります。

細かい作業が苦手で、集中力を維持することが難しい方は、データアナリストの業務に苦労するかもしれません。

（関連記事：データアナリストに向いている人とは？適正について詳しく解説！）

データアナリストになるメリット

デメリットや向き不向きを見てきましたが、データアナリストにはそれを上回る大きなメリットがあります。

代表的なのは、高い給与水準・業界を選ばない汎用性・社会的インパクトの3つです。

1. 高い給与水準

データアナリストの平均年収は約723万円で、給与幅は422万〜1,277万円です（求人ボックス 給料ナビ・2026年7月時点）。

さらにスキルアップして、高度な分析スキルを持つデータサイエンティストにキャリアアップする道もあります。

（出典：求人ボックス 給料ナビ・2026年7月時点）

いずれも給与幅の上限は1,200万円を超えており、スキル次第で高い報酬を狙える職種です。

2. 様々な業界で活躍できる可能性

データアナリストは特定の業界に限定されず、自身の専門性を活かして様々な分野で活躍できる可能性があります。

小売・金融・製造・医療など、データを扱うあらゆる業界がフィールドになります。

3. 社会的インパクトの大きな仕事

データを通じて社会課題の解決に取り組むやりがいは、データアナリストの大きな魅力の一つと言えるでしょう。

分析結果が企業の意思決定や社会の仕組みに直接反映される、影響力の大きな仕事です。

最速で学びたい方：キカガクの長期コースがおすすめ

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よくある質問

データアナリストはやめとけと言われるのはなぜですか？

目指す人の増加による競争の激化、統計学・プログラミングなど求められるスキルの広さ、キャリアパスの不透明さの3つが主な理由です。

いずれも職種そのものの欠陥ではなく、目指す過程のハードルの高さに起因します。

データアナリストに将来性はありますか？

あります。

国内のビッグデータ・アナリティクス市場は年間平均成長率14.3%で拡大すると予測されており（IDC・2024年発表）、データアナリストの需要は業界を問わず増加傾向です。

データアナリストの年収は低いですか？

低くありません。

平均年収は約723万円で、給与幅の上限は1,277万円に達します（求人ボックス・2026年7月時点）。

スキル次第で高い報酬を狙える職種です。

データアナリストに向いていない人の特徴は？

データ分析に興味がない、論理的思考や問題解決が苦手、コミュニケーションやチームワークが苦手、細かい作業が苦手という人には向いていません。

逆にこれらに当てはまらなければ、挑戦する価値は十分にあります。