データサイエンティストの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
統計分析やコーディングの定型的な作業はAIの助言で高速化する一方で、データサイエンティストの本質的な価値は「経営課題を数式で解く問い立て」と「複雑なモデルの結果を組織が納得する形で翻訳する」能力へ集約されます。技術者から経営顧問へのシフトが加速します。
データサイエンティストとは
新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。
この職種のAI浸透度は43%。 16件の業務のうち6件でAIが活用され、10件は人間が中心です。 対面対応などAIには代替できない要素も多く、 AIとの共存が鍵の職種です。
なるには
この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。 新卒で就職する場合、業種は様々であるが、大規模なIT企業、製造業、サービス業等が多い。中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い。ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいる。 IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキルのほかに、コミュニケーション能力や発想力も要求される。データ解析の対象が幅広いため、自分の得意分野を生かして仕事をすることになる。
AI時代に伸ばすべきポイント
- モデルの妥当性検証・テストを行い、必要に応じてモデルを再構築する・数理モデリングやデータ分析の結果を経営陣やエンドユーザーに報告するを極める — AIでは代替できない領域
- 定数・変数・制約条件・代替案・相反する目標とそのパラメータを関連付けた数理・シミュレーションモデルを構築するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- 読解力・数学的素養の重要性が今後さらに高まる
AIはどこまで浸透しているか
データサイエンティストの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
業務の43%でAIが活用されていますが、残り57%は人間ならではの対応が求められています。
業務ごとのAI浸透度
データサイエンティストの業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。
AIが担う業務
人間が担っている業務
この分析の見方
各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。
※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。
- AIが担う業務
- 情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
- 人間が担っている業務
- AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。
カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:
- AI直接指示（赤系）
- AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
- やり取り改善（青系）
- 人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
- フィードバック（紫系）
- AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
- 学習（緑系）
- AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
- 検証（黄系）
- AIの出力を人間が確認・検証する利用。
なぜAIが入り込めないのか
AIの浸透を阻む「人間の強み」
57%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。
高い対面でのやりとりが求められる仕事
この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
求められる力: 傾聴力、説明力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
高い責任を伴う判断が求められる
この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
求められる力: 合理的な意思決定
具体的な業務: 「分析対象となる業務の責任者（他社の場合はクライアント）にヒアリングし、分析の目標を決める。」「モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するための効果検証を行う。」「モデルが新たなデータに対しても有効かどうか判断する。」
AIが追いつきつつある領域
ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。
正解のない状況での判断力が特に求められる
この仕事では意思決定の自由、優先順位や目標の自己設定、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
具体的な業務: 「モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するための効果検証を行う。」「モデルが新たなデータに対しても有効かどうか判断する。」
高い創造性やオリジナリティが求められる
求められる力: 独創性
この仕事の原動力: 達成感、自律性
具体的な業務: 「システムの企画・開発を行う。」「データ分析のプラットフォームを提案する。」
高い学歴が求められる傾向がある
業界で変わるAIの影響
同じデータサイエンティストでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。
この分析の見方
- すでにAI化
- AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
- AI活用で伸びる
- AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
- 組織のAI導入で恩恵
- 会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
- 人間のみ
- 身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。
この職種の年収
厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づくデータサイエンティストの給与水準です。
業界で変わる年収
同じデータサイエンティストでも、働く業界によって年収は大きく異なります。
出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)
この職種に向いている人
ホランドの職業興味理論（RIASEC）に基づく適性タイプです。
物事の仕組みを調べ、データを分析するのが好きなタイプが向いています。
求められるスキルと知識
データサイエンティストに求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。
スキル
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
近い職種のAI浸透度
データサイエンティストとキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。
データサイエンティストの将来性とAIの影響
「データサイエンティストはAIに代替されるのか？」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。
AI代替率: 43%
AI代替率は43%で一部の業務は自動化が進みますが、対面対応が求められる領域は引き続き人間が中心です。
AIが変える業務
定数・変数・制約条件・代替案・相反する目標とそのパラメータを関連付けた数理・シミュレーションモデルを構築する、経営層からの情報を分析し、業務上の課題を定義する、課題の定義・評価と解決策を提示する管理報告書を作成するなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。
AI時代に求められるスキル
読解力・数学的素養・傾聴力といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。
よくある質問
データサイエンティストはAIでなくなりますか？
データサイエンティストがAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は43%で、10件の業務は引き続き人間が担います。ただしAI活用スキルが将来性を左右します。
データサイエンティストはAIに代替される？
職種としては進化します。データ処理・分析の「技術的な下準備」はAIに任せられるようになり、データサイエンティストは経営層と対話しながら「何を問うべきか」を設計する役割にシフトします。
データサイエンティストでAIはどう活用される？
業種により異なりますが、AI総合活用度は82%です。すでにAI化されている部分が43%、AI活用で伸ばせる部分が25%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が14%です。
データサイエンティストの将来性は？
高い将来性があります。AIが技術的なサポートを担う分、むしろビジネス課題を深く理解し、データ活用の価値を組織に説く「橋渡し人材」としての重要性が増します。
AI時代にデータサイエンティストに必要なスキルは？
ビジネス課題の理解力と説得力です。複雑な分析結果を経営陣にわかりやすく伝え、それに基づいた施策実行を推進する力。AIの提案をそのまま使うのではなく、自社の文脈で検証・改善する批判的思考が重要です。
データサイエンティストで生成AIをどう活用できる？
データサイエンティストでは6件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は定数・変数・制約条件・代替案・相反する目標とそのパラメータを関連付けた数理・シミュレーションモデルを構築する、経営層からの情報を分析し、業務上の課題を定義する、課題の定義・評価と解決策を提示する管理報告書を作成するなどです。
この職種に影響するAI動向
実際のSaaS製品リリースがこの職種に与える影響を分析しています。
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最終更新: 2026/03/24
AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値（CC-BY）に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細