データサイエンティストは今後なくなるって本当？データサイエンティストの将来性について解説！

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「データサイエンティストはなくなる」と言われる理由

「データサイエンティストはなくなる」と言われる最大の理由は、AIによるデータ分析の自動化です。

ただし、これは技術進歩の影響を一面的に捉えた見かたであり、実際にはビジネスにおけるデータサイエンティストの重要性は高まっています。

AIによる作業の自動化

人工知能（AI）と機械学習の技術が進化するにつれて、データ分析の過程が自動化されつつあります。

特にChatGPTをはじめとする生成AIの登場以降は、分析コードの生成やデータの要約までAIがこなせるようになりました。

これにより、データサイエンティストの手作業が減少し、従来は専門家のしていた業務が代替可能になるという懸念が広がっています。

では、AIによってデータサイエンティストの仕事は本当になくなってしまうのでしょうか。

AIがすべてを担うのは困難

AIはデータに基づく論理的な結果を出せますが、創造性や直観に基づく判断、そして「何を分析すべきか」という課題設定そのものは苦手です。

これらはデータサイエンティストが補完することが重要です。

また、データの使用における倫理的および社会的な側面は、人間の判断が必要な領域です。

データサイエンティストはこれらの判断を行なう重要な役割をもっています。

AIでデータサイエンティストの仕事はなくなる？

AIによってなくなるのは作業の一部であり、データサイエンティストという職種そのものではありません。

AIの発展によって、データの前処理や特徴量エンジニアリングなどの一部のタスクは自動化が進んでいます。

これにより、データサイエンティストはより高度な分析や問題解決に時間を割くことができるようになっています。

AIが自動化しているデータ分析のタスク例

特徴量エンジニアリングの領域では、「Featuretools」のように、データから新しい特徴量を自動的に生成するPythonライブラリが使われています。

ハイパーパラメータチューニングの領域では、「Optuna」を使って機械学習モデルのハイパーパラメータを効率的に最適化できます。

Optunaは2026年時点も活発に開発が続いているオープンソースライブラリです（Optuna公式GitHub・2026年8月時点）。

さらに、ChatGPTなどの生成AIにデータクレンジングの方針や分析コードを提案させることで、前処理にかかる時間を大幅に短縮できるようになりました。

AIが苦手とする領域

AIは大量のデータからパターンを見つけ出すことは得意ですが、ビジネス上の意思決定や、倫理的な判断を下すことは苦手です。

これらの領域では、人間の専門知識と経験が必要不可欠です。

AIとデータサイエンティストの協働

AIとデータサイエンティストは、互いの得意分野を活かすことで、より効率的に価値のある分析結果を得られます。

例えば、小売業界では、AIを活用して商品の需要予測モデルを構築できます。

AIは過去の売上データや外部データから高い精度での予測ができますが、モデルの構築だけでは実際のビジネスに活用することはできません。

ここでデータサイエンティストが需要予測モデルの結果を分析し、在庫管理や発注計画に反映させます。

また、モデルの精度を継続的に監視・改善することもデータサイエンティストの仕事です。

データサイエンティストの需要は今後どうなる？

データサイエンティストの需要は、2026年時点でも高い水準が続いています。

求人ボックス 給料ナビ（2026年7月時点）によると、データサイエンティストの平均年収は約748万円で、日本の平均的な給与水準を大きく上回っています。

（出典：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」・2026年7月時点）

また、経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年）では、2030年にIT人材が最大約79万人不足すると試算されており、不足の中心はAI・データ分析を担う先端IT人材とされています。

データサイエンティストは供給過多って本当？

ビジネス課題を解決できる実務レベルのデータサイエンティストは、供給過多とは言えない状況です。

データサイエンスを学ぶ人が増えた一方で、企業が求めているのは「分析ができる人」ではなく「分析でビジネス課題を解決できる人」です。

仮に人材の供給が需要を上回っているなら待遇は下がるはずですが、前述のとおり年収水準は高く維持されており、企業の採用意欲は強いと読み取れます。

供給過多を心配するよりも、AIを使いこなして課題解決までやり切るスキルを磨くことが重要です。

データサイエンティストに求められる4つのスキル

生成AIが進化し続ける環境で、データサイエンティストには次の4つのスキルが求められます。

一般社団法人データサイエンティスト協会の「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.6」（2025年11月公開）でも、生成AIを前提とした課題の再定義やAI活用のガバナンスなど、より上流の役割が強調されています。

ビジネスの理解力

データサイエンティストは、ビジネスの文脈を理解し、データ分析の結果をビジネス上の意思決定に活用できる能力が求められます。

単にデータを分析するだけでなく、その結果が企業の目標達成にどのように貢献するのかを理解することが重要です。

ビジネス理解が成果につながった例として、NetflixやUberの取り組みが知られています。

Netflixのデータサイエンティストは、ユーザーの視聴履歴や評価データを分析し、個々のユーザーに最適な作品をレコメンドするシステムを開発しました。

これによりユーザーの満足度が向上し、Netflixのビジネス成長に大きく貢献しています。

Uberのデータサイエンティストは、過去の乗車データや天気、イベント情報などを分析し、エリアごとの需要を予測するモデルを開発しました。

この需要予測により、ドライバーの最適な配置が可能となり、ユーザーの待ち時間短縮とドライバーの収益向上を実現しています。

意志決定力と問題解決力

複雑なビジネス課題に対して、データに基づいた意思決定を行い、問題解決策を提案する能力が必要です。

分析結果を元に、戦略的な提言ができるスキルが求められます。

プログラミングと統計学の知識

データ分析に必要なプログラミング言語（Python、Rなど）や統計学の知識は、データサイエンティストにとって必須のスキルです。

あわせて、データベースからデータを抽出するSQL、そして機械学習アルゴリズムの理解と実装も欠かせません。

これらのスキルを駆使して、大量のデータを効率的に処理・分析することが求められます。

ドメイン知識

データサイエンティストは、分析対象となる業界やドメインに関する知識を持つことが重要です。

ドメイン知識があることで、データの意味を正しく理解し、ビジネスに役立つ洞察を引き出せます。

データサイエンティストに必要なスキルについては次の記事でも詳しく解説しています。

（関連記事：データサイエンティストに必要なスキルを徹底解説！スキル活用の具体例も紹介！）

未経験からデータサイエンティストになった体験談

実際にこれら4つのスキルを身につけて、未経験からデータサイエンティストへのキャリアチェンジを実現した受講生もいます。

キカガク受講生の体験談を、あわせてご覧ください。

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よくある質問

データサイエンティストは今後なくなりますか？

なくなる可能性は低いと考えられます。

AIが代替するのはデータの前処理などの定型的な作業であり、課題設定・意思決定・倫理的判断といった中核の役割は引き続き人間のデータサイエンティストが担います。

データサイエンティストの需要は今後も続きますか？

続くと考えられます。

求人ボックス 給料ナビ（2026年7月時点）では平均年収約748万円と高い待遇水準が維持されており、経済産業省の試算（2019年）でも2030年に先端IT人材を中心に最大約79万人の不足が見込まれています。

データサイエンティストは供給過多ですか？

ビジネス課題を解決できる実務レベルの人材は供給過多とは言えません。

学習者の増加に対して、分析結果を意思決定につなげられる人材は依然として不足しています。

AIにデータサイエンティストの仕事は奪われますか？

奪われるのは作業の一部です。

特徴量エンジニアリングやハイパーパラメータチューニングなどの自動化は進みますが、AIを使いこなす側であるデータサイエンティストの価値はむしろ高まっています。