データサイエンティストがつらいと感じる場面と状況別の解消法を解説

• データサイエンティストがつらいと感じる7つの場面
• 【状況別】つらい・大変だと感じたときの対処法
• つらさが解消できない場合は転職を視野に
• データサイエンティストに関するよくある質問
• まとめ

データサイエンティストがつらいと感じる7つの場面

データサイエンティストという職業は、AI時代の花形ともいわれていますが、実際に働いている人たちは多くの課題に直面しています。ここでは、データサイエンティストがつらいと感じる7つの代表的な場面について説明します。

1. 相談できる相手がいないとき
2. 作業量が多いとき
3. 「経営にも影響を与える」というプレッシャー
4. キャリアプランがイメージできないとき
5. 正当な評価を得られずやりがいがないとき
6. 知識不足による事故の不安が強いとき
7. 学習範囲が広すぎて大変なとき

それぞれ詳しく解説するので、具体的な解決策を見つけるための参考にしてください。

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1. 相談できる相手がいないとき

データサイエンティストがつらいと感じやすいのは、相談できる相手がいないときです。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、多くの企業では先輩となる人材が不足しています。このような環境では、技術的な課題に直面したとき、頼れる相手がおらず孤立感を感じることがあります。

また、データ分析の手法や結果の解釈に迷っても、身近に相談できる相手がいないため、すべて自分で判断しなければならないプレッシャーがかかります。統計手法の選択が適切か、分析結果から導き出した結論が妥当かなど、専門的な判断を1人で背負わなければならない状況は精神的な負担となるのです。

このように、データサイエンティストは職場での孤独感やプレッシャーにより、つらいと感じることがあります。

2. 作業量が多いとき

データサイエンティストがつらいと感じる場面として、作業量が多いときが挙げられます。一般的に華やかなイメージがあるデータサイエンティストですが、実際は人手不足により作業量が多くなりがちで、ワークライフバランスを崩すことがあります。データ活用の重要性が認識されている一方で、適切な人員の配置が追いついていないのが現状です。

たとえば、データ分析の前段階として、データを分析しやすい形に整えるのに長時間を要することがあります。一般的に「データ前処理」と呼ばれるこの工程では、欠損値の処理や外れ値の除去など、地道な作業が必要です。データサイエンティストの業務時間の多くがこのデータクレンジングに費やされると言われており、この膨大な下準備が精神的な疲労を招いています。

また、複数のプロジェクトを並行して進めることも少なくなく、その場合はタスク管理が大変になりがちです。各プロジェクトにはそれぞれ異なる目的やデータ、手法が必要となるため、プロジェクトによって切り替えるコストも高くなります。

そのため、データサイエンティストは業務の優先順位づけや効率化が個人レベルでは追いつかない状況も珍しくなく、つらいと感じるケースがあります。

3. 「経営にも影響を与える」というプレッシャー

データサイエンティストの分析次第で、企業の経営にも影響を与えるため、そのプレッシャーの重さを、つらいと感じる人も多いです。特に、企業の重要な意思決定に直接関わるような分析を担当する場合、その精神的負担は相当なものになります。自分の分析結果が経営戦略や投資判断に影響を与えることを考えると、責任の重さに押しつぶされそうになることも少なくありません。

たとえば、売上予測のモデルに関して、「なぜこの予測になったのか」と突き詰められ、自信が揺らぐことがあります。統計モデルには常に誤差や不確実性が伴いますが、それを理解していない経営層から厳しい質問を受けることで、専門家としての自信を失いかねません。

データサイエンティストは高度な専門性と説明能力の両立を求められます。この責任の重さと期待のプレッシャーは、データサイエンティストの精神的な負担となり、つらいと感じることがあるのです。

4. キャリアプランがイメージできないとき

データサイエンティストがつらいと感じやすい場面として、キャリアプランがイメージできないときが挙げられます。職種の定義やロールモデルが少ないことから成長の方向性が曖昧で、次のステップを描きづらいです。そのため、データサイエンティストは、数年働いたあとに「これからどのように成長していけば良いのか」という漠然とした不安を抱えることが少なくありません。

また、企業によって求められるスキルセットや役割が大きく異なるため、汎用的なキャリアモデルを当てはめることが難しいという側面もあります。

たとえば、統計学やプログラミングなどの技術的な専門性を極めるのか、ビジネス課題の解決に重点を置いたコンサルティング能力を磨くのか、あるいは管理職として組織全体のデータ活用を推進する立場を目指すのかなど、方向性で迷うことがあります。選択肢が多様にある一方で、それぞれのキャリアパスでどのような未来が待っているのかが見えにくい状況です。

そのため、多くのデータサイエンティストはキャリアの不透明さから不安を感じ、つらいと感じることがあります。

5. 正当な評価を得られずやりがいがないとき

自分の成果が正しく評価されていないと、データサイエンティストはつらいと感じやすいです。評価する側である上司がデータサイエンティストの仕事に理解がないと、正当に評価してもらえない場合があります。データ分析の過程は外部からは見えにくく、成果も数値化しにくいため、従来の評価基準では測りきれない側面があります。

たとえば、自分が計画・立案した内容を実行するのは他部署であることも少なくありません。そのため、自分の分析が役に立ったことが見えづらいことがあります。施策が成功した場合には、直接顧客と接する部門が評価されがちで、その成功の背後にあるデータ分析の貢献が認識されないというジレンマがあります。

そのため、多くのデータサイエンティストは自分の専門性や努力が組織内で適切に理解・評価されていないと感じ、やりがいを見失うことがあるのです。このような状況では、データサイエンティストとしての市場価値は高くても、現在の職場での満足度は低く、つらさを抱えることがあります。

6. 知識不足による事故の不安が強いとき

知識不足による事故の不安が強いときも、データサイエンティストはつらいと感じやすいです。たとえば、「医療データの規制に関する情報を理解しておらず、重大なインシデントを引き起こしてしまったらどうしよう」という不安感が挙げられます。

データサイエンティストが扱うデータには、機密性の高い個人情報が含まれていることがあります。扱う情報によっては、漏えいした場合に企業の信頼を大きく損なうばかりか、法的責任を問われる可能性もあるため、その取り扱いには細心の注意が必要です。

データによっては、取り扱いのガイドラインがある場合もあります。また、国や地域によってデータ保護に関する法律も異なることがあり、グローバルに活動する企業では複数の規制に同時に対応する必要があるケースも少なくありません。

さらに、セキュリティに関する知識も必要です。データの匿名化処理が不十分だった場合の再識別リスクやデータ漏えいなど、思わぬリスクを生んでしまいそうだと不安になります。

そのため、データサイエンティストは「自分の知識不足により、意図せず重大な問題を引き起こしてしまうのではないか」という不安によるつらさを抱えることがあります。

7. 学習範囲が広すぎて大変なとき

学習範囲が広すぎて大変なとき、データサイエンティストはつらいと感じやすいです。AIは学習範囲が広いため、全分野をカバーすることが困難になっています。自然言語処理や画像認識、強化学習、予測、クラスタリングなど、それぞれの領域が独立した学問分野として成立するほど深いためです。

たとえば自然言語処理1つをとっても、形態素解析や構文解析、意味解析といった基礎から、最新の大規模言語モデルまで、膨大な知識の蓄積があります。そして、これらの領域はそれぞれに異なる数学的基盤や実装手法を持っています。

ついていくためには日々勉強が必要で途方に暮れることがあります。いくら学んでも「まだ足りない」という感覚から逃れられないことから、精神的なつらさを抱えることがあるのです。

データサイエンティストの転職を相談する

【状況別】つらい・大変だと感じたときの対処法

データサイエンティストがつらいと感じたときの対処法について、状況別に7つ紹介します。

それぞれ詳しく解説するので参考にしてください。

外部のコミュニティに相談できる仲間を作る

社内に相談できる相手がいない場合は、外部のコミュニティに目を向けることがおすすめです。データサイエンティストの悩みは専門的で、社内だけで解決できるとは限らないからです。

技術的な課題やキャリアの悩みは、一般的な業務課題とは性質が異なるため、データサイエンスの世界を知らない同僚や上司からは適切なアドバイスを得られないことがあります。しかし、外部のコミュニティでは、同じ悩みを経験した仲間からの実践的なフィードバックが得られる可能性が高いです。

たとえば、以下のようなコミュニティや場に参加することで、相談できる仲間を見つけることができます。

このような場で関係を築くことで、相談できる相手がいないことによるつらさを軽減できる場合があります。

作業の自動化・効率化できる部分を探す

作業量が多くつらさを抱えている場合は、自動化や効率化の余地を探すことが重要です。データサイエンティストの業務は多岐にわたり、繰り返し行われる定型的なタスクも多いため、自動化や効率化によって大幅な時間短縮が期待できます。

たとえば、以下のような作業を自動化・効率化することで、大幅な時間短縮と負担軽減が期待できます。

これらの自動化・効率化を実現するためには、適切なツールや技術の選定が重要です。プログラミングスキルだけでなく、クラウドサービスやDevOpsに関する知識も必要となる場合があります。そのため、自動化ツールやクラウドサービス、DevOpsについても学習しておくことをおすすめします。

このように、作業の自動化・効率化できる部分を探し、積極的に取り組むことは、データサイエンティストがつらい状況を改善するための有効な手段です。

上司やメンターに相談する

プレッシャーに押しつぶされそうなときは上司やメンターに正直に相談することがおすすめです。上司やメンターは、データサイエンスの専門知識だけでなく、ビジネスの経験も豊富です。そのため、彼らとの対話を通じて、自分の分析結果の妥当性やビジネス上の意味合いについて、より深く理解できます。また、自分の考えを言葉に出して説明することで、思考が整理され、新たな視点や解決策が見つかることも少なくありません。

相談内容と期待できる効果の例は以下のとおりです。

上記のような相談をすることで、単に問題解決の糸口を見つけるだけでなく、精神的なサポートにもつながります。自分の悩みを打ち明けることで、孤独感が和らぎ、安心感を得ることができます。

そのため、プレッシャーに押しつぶされそうなときは、遠慮せずに上司やメンターに相談することが重要です。

ロールモデルを参考に短期・中期の目標を立てる

将来への不安でつらさを抱えている場合は、まずはロールモデルを参考にすると良いです。ロールモデルを見つけることで、具体的なキャリアパスのイメージが湧き、自分が目指すべき方向性が見えてきます。

具体的には、以下のステップで短期的・中期的な目標を立てることをおすすめします。

選定するロールモデルは、必ずしも完璧な人物である必要はありません。むしろ、弱点や課題を抱えながらも努力している姿を見ることで、共感や勇気を得られることもあります。

このように、ロールモデルを参考に短期・中期の目標を立てることは、将来への不安を解消し、データサイエンティストとしてのキャリアを充実させるための有効な手段です。

成果を数値化・可視化してアピールする

正当に評価されていないと感じるときは、自分の評価を見える形にして伝えると良いです。データサイエンティストの仕事は裏方部分が多いことや、比較的新しい仕事であることから、分かりやすい形でアピールしないと理解が得られにくいことがあります。そのため、自分の成果を積極的にアピールし、その価値を理解してもらう努力が必要です。

たとえば、以下のような項目で数値化し、具体的な成果を示すことをおすすめします。

これらの成果をアピールする際には、以下の点に注意するとより効果的です。

このように、成果を数値化・可視化してアピールすることは、データサイエンティストが正当な評価を得て、キャリアを向上させるために重要です。

不安の正体を言語化する

知識不足による事故の不安が強いときは、不安を感じる部分を明確に言語化すると対処しやすくなります。漠然とした不安を放置しておくと、精神的な負担が増大し、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。

たとえば、考えられる具体的な不安の正体は以下のとおりです。

こうして明確に言語化すれば、漠然とした不安が「この項目は要確認」と作業レベルに落とし込めるようになります。

不安の正体を特定し、具体的な対策を講じることで、精神的な負担を軽減し、より自信を持って業務に取り組むことができます。

目的ベースで優先順位を決める

学習範囲が広すぎてつらさを抱えているときは、何をしたいかという目的をはっきりさせることが重要です。目的を絞ると必要な知識が見えてくるため、効率的な学習が可能になります。明確な目標を持つことで、学習の方向性が定まり、無駄な回り道を避けることができるからです。また、目標達成に必要な知識に集中することで、短期間で成果を上げることができ、学習のモチベーションを維持することができます。

たとえば、売上予測モデルを作りたいときは、回帰モデルやモデルの評価指標などを優先し、深層学習は後にしよう、といった具合です。具体的な例を以下に示します。

このように、目的ベースで優先順位を決めることで、すべて網羅しなくてはいけないというプレッシャーから解放され、優先順位をつけて学習に取り組めるようになります。

データサイエンティストの転職を相談する

つらさが解消できない場合は転職を視野に

データサイエンティストとして働く中で、どうしてもつらさが解消できない場合は、転職も視野に入れることをおすすめします。データサイエンスの仕事は、高度な専門知識やスキルが求められるだけでなく、企業文化やチームとの相性も重要です。自分に合わない環境で無理に働き続けることは、精神的な負担を蓄積させ、キャリアの成長を妨げる可能性があります。

1人でつらさを解消するのが難しいときは、転職エージェントの活用がおすすめです。レバテックキャリアは、IT業界に特化した転職エージェントであり、データサイエンティストの転職支援にも実績があります。転職を迷っている段階でも、お気軽にご相談ください。レバテックキャリアのキャリアアドバイザーが、あなたのキャリアプランを一緒に考え、最適な選択肢を見つけるお手伝いをします。

関連記事：レバテックキャリアは相談だけでも利用できる！キャリア相談会など働き方をサポート

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データサイエンティストの転職を相談する

データサイエンティストに関するよくある質問

ここでは、データサイエンティストに関するよくある質問と回答を紹介します。

Q1. データサイエンティストの年収はいくらですか?
Q2. データサイエンティストになるのに資格は必須ですか?

それぞれ詳しく解説するので参考にしてください。

Q1. データサイエンティストの年収はいくらですか?

レバテックキャリアに掲載された求人情報から算出したデータサイエンティストの平均年収は526万円で、エンジニア全体の平均年収より高いです。データサイエンティストの平均年収・給料についての詳細は「データサイエンティストの平均年収・給料の統計」をご覧ください。

Q2. データサイエンティストになるのに資格は必須ですか?

データサイエンティストになるために必須の資格はありません。しかし、G検定やE資格などの資格を取得することで、就職やキャリアアップに役立つ場合があります。役立つ資格の詳細については「データサイエンティストにおすすめの資格一覧！種類別に取り方を紹介」をご覧ください。

データサイエンティストの転職を相談する

まとめ

この記事では、データサイエンティストが抱えるつらさの原因と、状況別の対処法について解説しました。データサイエンティストという職業は、高度な専門知識を必要とする上、企業内での人数が限られている場合が多いです。そのため、知識不足から生じる事故への不安や、相談できる相手がいないなどの苦悩を感じることがあります。

このようなつらさを感じた際は、漠然とした不安を言葉にして明確化したり、外部コミュニティで仲間を見つけ相談したりすることがおすすめです。

また、どうしてもつらさが解消できない場合には、転職するという選択肢もあります。1人で転職活動をすることに不安がある方は、ぜひレバテックキャリアにお気軽にご相談ください。

データサイエンティストは華やかな印象がある一方で、実際には多くの苦労を感じることも少なくありません。しかし、社会やビジネスに大きな影響を与える、価値のある職業です。この記事を参考に、やりがいを持って仕事に取り組めるよう、具体的な行動を起こしてみましょう。
※本記事は2025年6月時点の情報を基に執筆しております