今、ビジネスの意思決定を支える専門家として大きな注目を集める「データサイエンティスト」。
統計学・数学・プログラミングを駆使し、膨大なデータから価値を創出するこの職種は、将来性が高く「なりたい職種」として人気です。しかし一方で、未経験からプロを目指すには極めて難易度が高い職種であることも事実です。
そこで今回は、未経験からデータサイエンティストを目指すための現実的なルートや必要なスキル、そして多くの人が直面する「実務の壁」の正体を詳しく解説します。
目次
データサイエンティストとは？主な仕事内容と求められるスキル
データサイエンティストは、一言で言えば「データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」です。その役割は単なる分析にとどまらず、以下のような広範なスキルが求められます。
求められる3つのスキルセット
- ビジネス力： 課題背景を理解し、ビジネス課題を整理・解決に導く力
- データサイエンス力： 情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力
- データエンジニアリング力： データサイエンスを意味のある形として扱えるようにして、実装・運用する力
出典：独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト / タスクリスト概説」
未経験からプロを目指す3つの一般的なルート
データサイエンティストになるための道で代表的なものは以下の3つです。
1. 独学（オンライン講座・書籍）
PythonやSQLの基礎、統計学の理論などを自力で学ぶ方法です。
- メリット： 自分のペースで進められ、コストが低い。
- デメリット： 膨大な範囲を網羅するのが難しく、エラーや環境構築でつまずいた際に挫折しやすい。
2. 専門スクール
体系的なカリキュラムに沿って、数ヶ月で集中的に学ぶ方法です。
- メリット： 講師への質問ができ、短期間で基礎を習得できる。
- デメリット： 受講料が高額（数十万円〜）になりやすく、卒業後の「実務経験」の壁は自力で超える必要がある。
3. 社内異動・キャリアチェンジ
現職の中でデータ分析に関わる部署へ異動を願い出る方法です。
- メリット： 業界知識（ビジネスドメイン）を活かした分析ができる。
- デメリット： そもそも社内にポストがある場合に限られ、未経験者が選抜されるチャンスは少ない。
【現実】求人市場では「実務経験」が重視される
実は、データサイエンティストは、IT職種の中でも未経験から転職するハードルが非常に高いです。
その大きな理由は、求人では実務経験を必須としており、「未経験」を対象とした求人がきわめて限られているからです。
総合転職サービスdodaのレポートによると、幅広い領域で求人が発生している一方で、「未経験者枠や育成前提のポテンシャル採用は減少傾向」にあり、実務経験や実績といった「即戦力性」を重視する傾向が強まっていると指摘されています。
出典：doda「ITエンジニア中途採用マーケットレポート（2025年12月発行）」
実際に求人サイトで検索してみると、職種「データサイエンティスト」求人のうち、「職種未経験歓迎」はわずか5%ほどという実態があります。※doda 2026/2/24時点の検索結果
未経験でも可能性があるのは、マーケティング会社や金融機関などで数理統計の実務経験がある人です。しかし、そうした特別なバックグラウンドを持たない人が自力でこの職種に就くのは、IT業界の中でもトップクラスに難易度が高いのが現状です。
実務経験がないと採用されない一方で、採用されない限りは実務経験を積むことができないという、未経験者にとっては厳しい現実が立ちはだかっています。
学習と実務の間にある3つのギャップ
なぜ、これほどまでに実務経験が重視されるのでしょうか。それは、単にスキルがあるかどうかだけでなく、学習と実務の間にある3つのギャップが関係しています。
独学やスクールで知識を身につけた後、プロとして活躍するためには、さらに一歩踏み込んだ「現場視点」が必要になります。
1. 「環境構築」から「現場での活用」へのギャップ
統計学やPythonの基礎を学んだ後、それを実務で使えるレベルに設定・管理する力が必要です。
解決に時間がかかる「ツール設定」や「実務に耐えうるコードの書き方」といったハードルを、いかに効率よくクリアし、「分析の準備」ではなく「分析そのもの」に時間を割けるようになるかが最初のステップです。
2. 「解く力」から「問いを立てる力」へのギャップ
データサイエンティストの真髄は、用意された問題を解く計算力ではなく、「どのデータをどう分析すれば課題が解決するか」という仮説を立てることにあります。
実務では「何が課題か」を定義するところから始まります。この「ビジネスの悩みをデータの問いに翻訳する力」を磨くことが、経験者として評価される最大のポイントです。
3. 「分析結果」から「ビジネス戦略」へのギャップ
得た知識を、実際のビジネスを動かす「成功戦略」に落とし込むには、アウトプットの経験が不可欠です。
単に「精度が高いモデルができた」で終わらせず、それを「ビジネスを成功させるアクション」に変換して提案する訓練を積むこと。このアウトプットの場数を踏むことで、未経験というハンデを越えて、即戦力として期待されるようになります。
未経験からプロになれる「第4の現実的なルート」
未経験からなるのは厳しい状況であるデータサイエンティストですが、ラクスパートナーズではこれらの「実務との間にあるギャップ」を埋められる独自の環境を整え、未経験からの育成を実現しています。
その核となるのが、入社直後に行われる「3ヶ月・480時間のAIエンジニア研修」です。
「問い」を立てる力を養うプロジェクト型学習で、実務レベルを習得できる
この3ヶ月で行うのは、単なるプログラミング演習ではありません。
「このデータから何が言えるか？」「次にどんなアクションを取るべきか？」といった、実務さながらのシミュレーションを行い、成果発表を行います。
研修を通じて「現場で求められる思考プロセス」を体に染み込ませるため、未経験でも自信を持って現場へ飛び込めます。
プロ講師と同期の存在が、膨大な学習も困難な環境構築も乗り越えられる力になる
データサイエンティストになるには、統計学、大学レベルの数学、プログラミング…と、学ぶべき範囲は非常に広大です。その分、研修は決して楽なものではありません。
しかし、データサイエンティストとして活躍し育成経験も豊富な講師と、同じ志を持つ「同期」の存在があります。
一人では圧倒されてしまうような学習量でつまずくこともありますが、実務の勘所を知り尽くした講師と、切磋琢磨し合える仲間の力で、スキルを自分のものにできるのです。
実務さながらの経験が得られる研修で、現場への参画がかなう
「場数が必要なのに、未経験だと現場に入れない」という矛盾。ラクスパートナーズでは、入社後の3ヶ月の研修を終えた後、大手クライアントなどのデータ分析プロジェクトへ参画します。
未経験者でも現場に入ることができるのは、知識を身に着けることはもちろん「データ分析をどうビジネス戦略につなげるか」という実践的な視点を養っているからです。
顧客企業から「これなら実務未経験でも任せられる」と厚い信頼をいただいているからこそ、未経験という壁を超えて、プロとしてのキャリアをスタートできます。
ラクスパートナーズでは、データサイエンティストとして活躍するために必要な知識を、3ヶ月・480時間の研修でゼロから学べます。
統計・数学的背景から、現場で使えるPythonの扱い方まで、体系的に学ぶ環境が整っています。
- ✅ 未経験からデータサイエンティスト・AIエンジニアへ
- ✅ 実務レベルの実力が身につく研修
- ✅ キャリアアップを全面サポート
未経験でラクスパートナーズに入社し、研修を受けてデータサイエンティストとして活躍している例
ラクスパートナーズの社員が、3ヶ月の集中的な研修と、その後の実務参画によって、どのようなキャリアを切り拓いているのか。その一部をご紹介します。
2名とも今では第一線で活躍していますが、入社時は未経験でした。
ラクスパートナーズ研修後の参画事例①エンタメ業界のデータ戦略推進
大手エンタメ企業の戦略部門にて、ゲームやトイホビーの需要予測からマーケティング戦略の策定、および分析プロダクトの開発を牽引しています。
多様なIPから得られる膨大なデータを活用し、自然言語処理によるユーザーレビュー分析や広告費配分の最適化を通じて、プロデューサーの迅速な意思決定を支援しています。
ビジネス課題をデータ課題へ変換する専門性を武器に、データサイエンティストと連携しながら、ファンの熱量を最大化する施策を実現し事業成長に貢献しています。
ラクスパートナーズ研修後の参画事例②バイオメディカル領域のデータ解析支援
研究機関のプロジェクトにて、ゲノムや遺伝子発現情報といった次世代シーケンスの膨大なデータを対象に、Pythonを用いた機械学習解析や環境構築を担っています。
公共データベースからのデータ調達から、最新論文の技術キャッチアップ、チーム内データベースの管理まで、専門性の高い解析フローを一気通貫でサポートしています。
統計学の素養を活かして複雑な生物学的情報をエンジニアリングの視点で整理し、未踏の領域における研究の加速と知見の体系化に大きく貢献しています。
「未経験だから」と諦める前に、まずは一歩を踏み出そう
「未経験からでは難しいのではないか」「本当に自分にもできるのだろうか」――そんな不安を抱えて入社した先輩たちが、今ではデータサイエンティストとして第一線で活躍しています。
データサイエンティストへの道は、確かに一人で歩むには険しい道かもしれません。しかし、「正しいルート」と「伴走者」さえいれば、辿り着くことは可能です。
ラクスパートナーズで、あなたの「挑戦したい」という気持ちを、確かなスキルに変えてみませんか？
ラクスパートナーズでは、データサイエンティストとして活躍するために必要な知識を、3ヶ月・480時間の研修でゼロから学べます。
統計・数学的背景から、現場で使えるPythonの扱い方まで、体系的に学ぶ環境が整っています。
- ✅ 未経験からデータサイエンティスト・AIエンジニアへ
- ✅ 実務レベルの実力が身につく研修
- ✅ キャリアアップを全面サポート
