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データサイエンティストって、具体的に何してるの？
アナリストやエンジニアと、どう違うの？
データ活用の現場では、役割の“名前”が似ていても、業務内容や使うツール、関わるフェーズは大きく異なります。DS検定でも頻出のこのテーマを理解することは、キャリア設計・チーム構築の両面で非常に重要です。
この記事では、データサイエンティストのリアルな業務プロセスを、アナリスト／エンジニアと比較しながら具体的に紹介します。
- データサイエンティストが現場で担う業務の全体像
- アナリスト／エンジニアとの違いを具体的な業務・スキルで比較
- チーム連携の中で発揮すべき役割と専門性
データサイエンティストは、以下のように「ビジネス課題を、データで解決に導く」ことを目的とした職種です。
最近特定商品が売れなくなった。理由が知りたい
売上・顧客属性・天候・競合動向などから要因を分析して、改善案を提案する
このように、ビジネス側の課題を理解し、データを手がかりに仮説を立て、検証し、改善策を導き出すのがデータサイエンティストの仕事です。
データ活用が進む現代ビジネスにおいて、データ専門職は不可欠な存在です。データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストはそれぞれ異なる役割を担い、組織のデータドリブンな意思決定を支援します。
以下のようにそれぞれのデータアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストにおいて、専門領域と主要な業務を理解することで、より効果的なチーム構築とデータ戦略が可能になります。
| データ アナリスト | データ エンジニア | データ サイエンティスト | |
|---|---|---|---|
| 主な目的 | 現状把握と報告 | データを扱える状態に整える | 問題解決と意思決定支援 |
| 主な業務 | KPI集計 ダッシュボード作成 傾向分析 | ETL構築 DB設計 データ収集・保守 | 仮説設定 分析モデル設計 結果の提案 |
| 主なツール | Excel Tableau PowerBI | SQL Python Airflow | Python R scikit-learn |
| データとの関係 | “既に整ったデータ”を使って可視化 | “未整備のデータ”を取得・加工して提供 | “活用目的に応じて加工したデータ”で仮説検証 |
データサイエンティストの仕事は、単にアルゴリズムを回すことではなく、課題発見から施策実行支援、時には教育までを含む“総合的なプロジェクト遂行”です。以下は、その典型的なワークフローです。
【目的】
ビジネスサイドと密に連携し、「なぜ分析するのか？」「意思決定にどう活かすのか？」を明確化する。
【具体例】
営業部：「ある商品の売上が落ちている。理由を知りたい」
【目的】
必要な情報を正確に、分析可能な形で整える。
【具体例】
・SQLでDBからデータ抽出
・欠損値の処理（補完・除去）
・異常値や重複の除去
・特徴量の設計（例：過去7日間の平均購入金額などの集計列を作成）
【目的】
仮説を検証し、データから知見を導き出す。
【具体例】
・回帰分析で「価格が下がるとどれくらい売上が増えるか」を予測
・ロジスティック回帰やXGBoostで「解約しそうな顧客」を分類
【目的】
非エンジニア・非データ人材にもわかりやすく結果を共有し、次のアクションにつなげる。
【具体例】
・TableauやPower BIでインタラクティブなダッシュボードを作成
・分析結果をPowerPointで経営層にプレゼン
【目的】
チームやクライアントが自走できるよう支援する。再利用可能な資産を残す。
【具体例】
・分析コードのGit管理とドキュメント整備
・データ部門がない部署への研修実施（例：営業チーム向けに「簡単なSQL講座」など）
- 次のうち、データエンジニアの業務として最も適切なのはどれでしょうか。
A. 売上要因を分析し、改善提案をプレゼンする
B. 回帰分析により需要を予測し、ダッシュボードにまとめる
C. 分析で使用するログデータを集約・整備し、パイプラインを構築する
D. 経営陣向けにKPIグラフをBIツールで作成する - 正解：C
パイプライン構築やデータの整備は、データエンジニアの主要業務です。
今回は、データサイエンティストのリアルな業務内容と、データアナリストとデータエンジニアとの違いについて詳しく解説しました。
データサイエンティストは、単に分析するだけでなく「課題を定義し、データを収集し、仮説を検証し、成果につなげる」までを一貫して担います。一方、アナリストは「現状の可視化」、エンジニアは「分析可能な環境の構築」に強みを持っており、3者はプロジェクト成功に不可欠な役割を分担しています。
特に実務では、「誰がどこまで担当し、どのように連携するか」を理解することが、プロジェクト全体の質やスピードを大きく左右します。
- データサイエンティストは、課題設定から提案・改善支援までを担う総合職種
- アナリストは「可視化と現状把握」、エンジニアは「データの整備と基盤構築」が主な役割
- 成果を出すには3職種の相互理解と連携が不可欠である
次回は、
DS検定とは？概要・出題形式・対象者
というタイトルで解説します。
「どんな問題が出るの？」「どんな人に向いている？」「どの分野からどのくらい出題される？」といった疑問にお答えします。
出題形式・配点・シラバスの構成だけでなく、文系・未経験者がつまずきやすいポイントにも触れますので、受験を検討している方は必見です！
