「データアナリストはやめとけ」と言われることがあります。確かに、緻密なデータ処理や高度なスキル要求など、表向きの華やかさとは裏腹に、プロフェッショナルとしての厳しさも多い職種です。しかし、データ分析を基盤に企業の意思決定を支えるこの仕事は、極めて将来性の高い専門職でもあります。

この記事では、データアナリストが「やめとけ」と言われる背景と、その先にあるキャリアの可能性をわかりやすく解説します。

データアナリストは「やめとけ」「きつい」と言われる理由

膨大なデータ処理で地道な作業が多い

データアナリストの業務は、華やかな分析結果の裏にある「地道な作業」が大半を占めます。欠損データの修正、異常値の除外、フォーマット統一といった「データクレンジング（前処理）」に多くの時間を費やし、ひたすらデータと向き合わなければなりません。

こうした土台作りに真摯に取り組む忍耐力がなければ、現場では「きつい」と感じてしまうでしょう。その分、企業の意思決定に直結する根拠を導き出した際のやりがいは格別です。

ビジネス側とエンジニア側の板挟みになりやすい

データアナリストは、経営層やマーケターといったビジネス側と、開発エンジニアという技術側の中間的な立場にあり、調整役としての負荷がかかりやすいため「やめとけ」と言われることがあります。「即座に結果が欲しい」ビジネス側と、「データの精度や整合性を重視したい」技術側の間で、論理的な交渉が求められます。

一方で、この両者の橋渡しができる人材は、組織において不可欠な存在として極めて高く評価されます。

過度な期待を受けやすい

データアナリストは、「データ分析で何でも問題を解決できる」と過度な期待を受けやすいからやめとけと言われます。データ分析はあくまで確率や仮説に基づくものであり、必ずしも即座に成果が出るわけではありません。

成果が得られない場合に理不尽な評価を受けるリスクもありますが、これは「分析で解決できる範囲」を事前に定義し、期待値をコントロールすることで解消可能です。

スキル要求が幅広く、常に学び続ける必要がある

データアナリストは統計学、プログラミング、ビジネスドメインの理解など、求められる領域が非常に広いため、学習負荷が高いと感じる人もいます。PythonやSQLを用いた分析スキルに加え、TableauなどのBIツールによる可視化や、説得力のある報告資料の作成能力も不可欠です。

技術革新が速い分野ですが、新しい知識を吸収することに喜びを感じるタイプの人にとっては、飽きることのないエキサイティングな仕事と言えます。

学習に対する投資負荷が大きい

データアナリストは独学で習得すべき範囲が広く、専門書や講座、分析用のPC環境構築に一定のコストがかかるため「やめとけ」と言われることがあります。統計学の再学習や数学的素養の学び直しには、時間と根気の双方を要します。

また、実戦に近い分析環境を整えるために、クラウドサービスや有料ソフトの利用が必要になる場面もあり、継続的な自己投資が求められます。

AI・自動化の進化で役割が変化しやすい

近年のAI技術の進化により、定型的なデータ分析は自動化されつつあります。そのため「将来的に仕事が奪われるのではないか」という懸念から、安易な転職を戒める声もあります。

しかし、AIが出した結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的な施策に落とし込むのは人間にしかできない領域です。AIをツールとして使いこなし、付加価値を高められる人にとっては、むしろ追い風となる環境です。

データアナリストとして働くメリットとやりがい

意思決定を支える重要ポジションに関われる

データアナリストの仕事は、経営判断や新規事業の方針決定など、会社の中枢に関わることが可能です。自分が出した分析結果を根拠に、経営層が迅速な事業判断を行う瞬間に立ち会えるため、他職種にはない達成感を得られます。

企業の意思決定に直接的に貢献したい方にとっては、大きなやりがいを感じられる仕事です。

幅広い業界で活躍できる

データアナリストのスキルは、データを扱うあらゆる企業で必要とされています。かつてはIT企業が中心でしたが、現在は金融、広告、医療、物流など、業界を問わずデータ分析が重視されるようになり、活躍の場が広がっています。

どの業界でも共通して求められる「汎用スキルの高い職種」として、キャリアの選択肢を広げることが可能です。

高収入が狙える

データアナリストに関連する「データサイエンティスト」職全般の平均年収は約712万円（厚生労働省 job tag 参照）となっており、一般的な平均年収（478万円）と比較して高い水準にあります。

データアナリストもこの統計に含まれる職種の一つで、専門人材の不足から、20代でもスキル次第で600万円前後、30代で800万円以上を目指せるケースもあります。さらに、英語力や高度なAI分析スキルを掛け合わせることで、年収1,000万円以上の求人も視野に入ります。

安定した需要がある

DX推進やAI活用が進む中、データ分析を活かした意思決定は企業経営に欠かせません。経済産業省が発表しているIT人材育成状況に関する資料でもデータ活用人材の不足とIT人材の減少が懸念されている一方で、企業のデータ活用の重要度が高まっている事から今後も需要は拡大し続ける可能性が高く仕事に困る事はありません。

キャリアアップしやすい

データアナリストとしての経験を積むことで、データサイエンティストなどのスペシャリスト職や、プロダクトマネージャー（PdM）のような事業推進職、さらには経営層に近いコンサルタントなど、多彩なキャリアパスを描くことができます。

データ分析を軸に、より戦略的な立場で働くポジションへキャリアチェンジすることが可能です。

データアナリストがきついと思う人・思わない人の特徴

データアナリストがきついと思う人

• 数字や地道な作業に苦手意識がある人：業務時間の多くをデータの精査やクレンジングに費やすため、数字を細かく追う作業が苦手な場合は、精神的な負担が大きくなります。
• 新しいツールや技術の習得に興味がない人：AIや分析ツールの進化が非常に速い業界です。自発的に最新の技術をキャッチアップし続ける意欲がないと、現場の要求に応えられなくなる恐れがあります。
• 短期間で明確な成果が出ることを求める人：データ分析は仮説検証の繰り返しであり、必ずしもすぐに正解が出るわけではありません。試行錯誤が続く状況を「停滞」と感じてしまう人には不向きです。
• チーム内外での調整業務がストレスになる人：ビジネス側と技術側の橋渡し役として、専門用語を噛み砕いて説明したり、期待値を調整したりするコミュニケーションが多発するため、対人調整を避けたい人にはきつく感じられます。

データアナリストがきついと思わない人

• 数字や統計データから法則を見つけるのが好きな人 ：膨大なデータの中から、ビジネスに役立つインサイト（洞察）を見つけ出すプロセスに喜びを感じられる人は、高いモチベーションを維持できます。
• 緻密な作業を正確に続けられる人：データの整合性を整えるなどの地道な工程を「質の高い分析のための重要な土台」と捉え、コツコツと取り組める適性があります。
• 論理的思考に基づいた提案が得意な人：主観ではなく客観的なデータに基づいて物事を考え、周囲を納得させることにやりがいを感じる人は、アナリストとして早期に活躍できます。
• チームで共通の目標を達成することに貢献したい人：自分の分析結果がプロジェクトの方向性を決定づけ、チーム全体の成果に繋がることを実感できる環境を好む人に向いています。

データアナリストに求められるスキルと取得すべき資格

データアナリストに求められるスキル

データアナリストには、単なる計算能力だけでなく、ビジネスとテクノロジーを繋ぐ総合的なスキルが求められます。

数学や統計などの基礎知識

分析結果の妥当性を判断し、正しく読み取るためには統計学や確率論の理解が不可欠です。平均、分散、回帰分析といった基本概念から、大学レベルの統計学の基礎を一通り押さえておく必要があります。

データエンジニア力

必要なデータを抽出・整形するスキルは実務の土台となります。SQLを用いたデータベース操作や、Pythonなどのプログラミング言語を利用した効率的なデータ処理スキルを習得し、分析環境を自ら管理できる能力が求められます。

AI活用力

機械学習やディープラーニングを活用し、予測分析を行える人材は高く評価されます。

機械学習の知識を継続的に学び、AIと共存していく事ができればAIで対応しきれないデータ分析を担う事ができる為、将来に渡って仕事を獲得し続ける事ができます。

ビジネス力

データアナリストは分析結果を出して終わりではなく、経営戦略や改善策に結びつける思考が求められます。分析結果を単なる数値レポートとして提出するのではなく、企業の要望や課題解決を見越した提案を求められる為、提案力やプレゼン力、コミュニケーション能力も磨く必要があります。

データアナリストになる為に取得したい資格

• 統計検定（2級以上が目安）
• データサイエンティスト検定
• IPA資格（情報処理技術者資格）
• オラクルマスター
• クラウドベンダー資格

統計検定（2級以上が目安）

統計検定は一般社団法人日本統計学会が認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する資格試験で幅広い業界から認知されている統計的な思考力を身につける定番資格です。データアナリストとして活躍する為には２級以上を取得しましょう。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は一般社団法人データサイエンティスト協会が監修する民間資格で、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニア力の総合力を証明する資格です。データサイエンティストを目指す場合にも有用な資格になります。

IPA資格（情報処理技術者資格）

IPA資格はITの基礎を網羅的に学べる国家資格です。応用情報技術者やデータベーススペシャリストといった資格はデータを取り扱う分野のスペシャリストを証明する資格の為、データアナリストを目指すなら取得しておきたい資格です。

ORACLE MASTER（オラクルマスター）

Oracle Masterはデータベース設計、運用スキルを証明でき、データ分析基盤構築にも応用できます。Oracle Databaseは大手企業に導入されている割合が多い為、データ抽出する際に触れる事が多いデータベースです。そのため、Oracle関連の資格はデータアナリストと相性が良い資格となっています。

クラウドベンダー資格

AWS認定資格やMicrosoft認定資格(Azure)、Google Cloud認定資格などのクラウド関連資格はクラウド環境でのデータ分析スキルを示す資格の為、DX時代に最も重視されています。

各ベンダー資格にはデータアナリティクスを主とした資格も用意されている為、それらの資格を取得する事によりクラウド環境のデータ分析スキルを持っている証明になります。

データアナリストの将来的なキャリアパス

データサイエンティストや機械学習エンジニアなどのスペシャリスト

データアナリストからはデータサイエンティストや機械学習エンジニアといった、より専門的な高度職種にステップアップする道があります。

AIモデル構築やアルゴリズムそのものを作成したり、実務に活かす方法を検討するといった研究開発領域の仕事をする事ができる為、データ分析分野をより追求していきたい人におすすめのキャリアになります。

プロダクトマネージャー（PdM）やマーケティング職への転身

データアナリストの分析スキルを活かしプロダクトマネージャーになったり、マーケターとしての活躍する事も可能です。このキャリアの場合、特定の事業領域の専門性を高める必要はありますが、データから顧客行動を読み解くスキルを活かしてプロダクトの成長に貢献したり、マーケターとして特定の商品の販売促進を行えます。

コンサルタントやアナリティクスリーダーとしての道

コンサルティングファームや自社開発企業で最上流工程から携わっていくキャリアパスも選択可能です。最上流工程ではプロジェクト開始前に事業や業界分析などを行うフェーズがある為、データアナリストの経験を活かす事ができます。

企業の事業やプロダクトの成長に直接貢献し、よりビジネスサイドの仕事に貢献したい場合におすすめのキャリアです。

データアナリストへの具体的な転職方法は転職エージェントへ相談を

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ここまで読んで「データアナリストは確かに大変そうだが、挑戦してみたい」「将来のキャリアも含めて興味がある」と感じた方も多いかもしれません。

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まとめ

データアナリストは、確かに「やめとけ」と言われるほど、地道な努力と継続的な学習が求められるタフな仕事です。しかし、あらゆるビジネスがデータを軸に動く現代において、そのスキルは業界を問わず通用する強力な武器になります。

一つひとつの実務を積み重ね、分析結果をビジネスの成長に直結させられる人材になれば、キャリアの可能性は無限に広がります。「やめとけ」という声の先にある、真のやりがいと成長のチャンスを掴むために、チャレンジする価値がある仕事といえるでしょう。

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