【現役が語る】データアナリストはやめとけ？5つの理由を徹底解説！

データアナリストとしてのキャリアに興味はあるけれど、ネットで見る「データアナリストはやめとけ！」という声に不安を感じていませんか？

「激務でツラい仕事」などと言われることもありますが、実際に現役データアナリストとして働く僕自身は、残業も少なく、フルリモートで毎日楽しく働いています。

本記事では、「データアナリストはやめとけ」と言われている主な理由や、データアナリストに向いてる人（向いてない人）の特徴を丁寧に解説していきます。

ぜひこの記事を参考に、データアナリストとしてのキャリアアップを目指していきましょう。

データアナリストは「やめとけ」と言われる5つの理由

データアナリストは、企業や研究機関が抱える様々な問題を解決するためにデータ分析をしてインサイト（洞察）を提供するという、重要な役割を担っている職種です。

しかし、この職種には固有の難しさやストレスが存在し、時には「データアナリストはやめとけ」という声も上がります。

ここでは、データアナリストは「やめとけ」と言われている主な理由について5つご紹介します。

データ収集などの地味な仕事が中心でキツそう

データアナリストの日常業務は一般に想像されるよりもはるかに地味で、データの収集や前処理といった基本的な作業に多くの時間を割いています。

実際の業務では、

• 膨大なデータベースから必要な情報を抽出したり
• データに含まれる誤りや不整合を修正したり

することが多いです。

こういった作業はデータ分析の基盤を作る大切なプロセスであり、データの質が分析結果の精度を大きく左右するため、細心の注意を払う必要があるのです。

一見すると単純で地味な仕事に見えるかもしれませんが、実際にはお客様ごとのデータに応じて柔軟に手法を変える必要があり、高い集中力と正確性が求められます。

仕事量が膨大で激務になりそう

データアナリストの仕事は、単にデータを扱うだけでなく、その分析結果をもとにレポート作成を行うことも求められます。

出典：Tableau Public（ちるとも）

プロジェクトの規模にもよりますが、特に大規模なデータセットを扱う場合には業務量が多くなりがちです。

場合によっては、締め切り（納期）に追われて夜遅くまで残業することもあるでしょう。

ただしこの点については、時間管理能力や効率的な作業方法を身につけることで多少の改善は期待できます。

また、データアナリストはフルリモート勤務OKの会社も多いため、多少残業をしても自宅で楽しく仕事ができる点も魅力の一つです。

将来的にAIに仕事を奪われそう

AI技術の発展に伴い、データ分析の一部はAIに取って代わられることが確実です。

簡単な統計処理やデータの可視化といったルーティンワークの一部は、AIによって奪われる可能性が高いでしょう。

しかし、複雑な作業には人の関与が不可欠であり、AIでは代替できない領域も多く存在します。

特に戦略的な意思決定や複雑な課題の分析には、人間の創造性や直感が求められます。

データアナリストとしては、AIの進化を“恐れる”のではなく、“上手く活用する”姿勢が大切です。

AIを味方につけることで、自分自身のスキル向上や業務の高度化にもつなげられます。

高度で幅広いスキルを求められそう

データアナリストには、統計学や数学の基礎知識はもちろんのこと、

• データ分析スキル
• プログラミングスキル
• ビジネスモデル理解

なども求められます。

必要なスキルを習得するには、確かに多大な時間と努力が必要になるでしょう。

しかし、一度身につければ幅広い分野での活躍が見込めます。

将来的に職業選択の幅が広がってキャリアの安定性を向上させることにも繋がるため、データアナリストとして幅広いスキルを習得しておくのがおすすめですよ。

技術スキルだけでなくビジネススキルも必要そう

データアナリストは、技術的なスキルだけではなく「分析結果をどのようにビジネス戦略に結びつけるか？」が重要です。

データから得られたインサイト（洞察）を明確かつ効果的にわかりやすく伝える力が求められます。

例えば、

• 分析結果を使って新しい市場の機会を発見したり
• リスクを回避するための戦略を提案したり

する場合、その提案が経営層や関連部署に正しく理解されて受け入れられるかどうかがプロジェクトの成功に直結します。

ビジネススキルも身につけることで、技術的な分析だけでなくその分析を活かした実践的なビジネスの改善提案が可能になり、データアナリストとしての価値を一層高めていけるでしょう。

【カンタン解説！】データアナリストの仕事内容とは？

データアナリストとは、データを収集・分析することでビジネスの課題解決に貢献する専門職です。

具体的には、市場調査や顧客データから有益な情報を抽出し、企業がより良い意思決定を行えるようなサポートをします。

この仕事はデータの可視化（見える化）に重点を置いており、統計学やプログラミングなどの技術を駆使して、データから意味あるパターンやトレンドを読み取ります。

出典：Tableau Public（ちるとも）

僕がデータアナリストとして働く中で感じているのは、単にデータを分析するだけでなく、結果をビジネス戦略にどう活かすかを提案できることが重要だという点です。

例えば、顧客の購買データを分析して特定の商品の売上が低下している原因を突き止め、マーケティング戦略の見直しを提案することがあります。

このように、データアナリストは分析結果をもとに具体的なアクションプランを提案することで、企業の成長に直接貢献できる職種なのです。

データアナリストに向いてる人の特徴3選

データアナリストとして成功するためには、特定の性格特性や能力が必要です。

この職種は、ただデータを扱うだけではなく、そのデータから価値あるインサイトを引き出して意味ある情報に変換することが求められます。

ここでは、データアナリストに向いてる人の3つの特徴をご紹介します。

論理的思考能力がある人

データアナリストには論理的思考が不可欠です。

データセットを分析してその中に隠されたパターンやトレンドを見つけ出し、それが何を意味するのかを理解する能力が求められます。

例えば、売上データから季節による変動を識別し、それをもとに次の四半期の販売戦略を立てる場合、論理的にデータを解析して有効な結論を導き出す能力が必要です。

• 仮説を立てて
• データを分析して
• 仮説を検証する

といったプロセスを経ることで、より正確で納得感のある意思決定を実現することができます。

1人で作業するのが好きな人

データアナリストの仕事は、多くの時間を1人でデータと向き合うことが多いです。

このため、自己管理能力が高く長時間集中して作業できる人に適している職種といえるでしょう。

分析結果をチームメンバーやマネジメント層に説明する場合もあるため、もちろん適度なコミュニケーションスキルも必要です。

しかし、基本的には自分自身で課題を設定して解決策を見つけることが多いため、自立して主体的に作業を進められる能力は不可欠となります。

数学やデータ分析が得意な人

データアナリストには数学やデータ分析に関する基礎スキルが必要です。

統計学や確率論、データの可視化スキルなど、数学的な知識を活用してデータから意味ある情報を抽出する能力が求められます。

例えば、顧客の行動パターンを解析するために統計モデルを構築してマーケティング戦略を調整するなど、データをもとにした意思決定が求められるため、数学や統計学に強い背景があると有利です。

ただし、数学やデータに対して苦手意識さえ持っていなければ、文系からでもデータアナリストとして活躍することは十分に可能です。

データアナリストに向いてない人の特徴3選

データアナリストの仕事は特定のスキルや性格特性が求められるため、すべての人に適しているわけではありません。

ここでは、データアナリストとして向いてない可能性の高い人の特徴を3つご紹介します。

数学やデータ分析に苦手意識がある人

データアナリストには、数学や統計学の基本的な知識が必要です。

データを解析して意味のある結果を導き出すためには、数学的なアプローチが求められます。

「仮説検定」や「回帰分析」など基本的な統計手法を理解していないと、データから正確な情報を引き出すことが難しくなるでしょう。

コミュニケーション能力が低い人

データアナリストは分析結果を他のチームメンバーや上司、クライアントにわかりやすく伝える能力が求められます。

そのため、データのインサイトを他人に説明することが難しい（アウトプットが苦手だ）と感じる人は、この職種に向いてないかもしれません。

プレゼンテーションスキルやレポート作成能力は、データ分析の結果を効果的に活用する上で大切になります。

こういったスキルが不足していると、せっかくの分析もその価値を十分に伝えることができません。

新しい知識に対する学習意欲が低い人

データアナリストの分野は常に進化しているため、新しい技術や手法を学び続ける必要があります。

学習に対する意欲が低く、新しいことを学ぶことに抵抗がある人は、この速いペースについていくのが難しいかもしれません。

自分から主体的に学ぶのが苦手な人は、テックアカデミー▼などのオンラインスクールを活用することで学習のモチベーションを保ちやすくなるのでおすすめです。

【Q&A】データアナリストに関するよくある質問（FAQ）

今後データアナリストという職種を目指すにあたり、多くのデータアナリスト希望者が気になりそうな質問を3つピックアップしました。

• データアナリストとデータサイエンティストの違いは？
• データアナリストは将来的にAIに代替されてしまうの？
• データアナリストに最も重要なスキルは？

まとめ：データアナリストに転職してキャリアアップを目指そう！

「キツそう」「激務そう」などのイメージから「データアナリストはやめとけ！」と言われることもありますが、実際には残業も少なく、自由な働き方ができる職種です。す。

止めとけと言われるけど、イメージだけだよーなのか、実際に大変だから止めとけって言われがちなのか。

フォローしつつ、データアナリストの魅力を最後にしっかり伝えられると良いですね。

特に、論理的思考力やコミュニケーション能力を活かしてビジネス課題を解決できる人は、クライアント企業から高く評価されるでしょう。

データアナリストとしてキャリアアップや年収アップを目指すなら、まずは転職エージェントにキャリア相談してみるのがおすすめです。

転職エージェントを活用することで、あなたの強みを最大限に活かせる会社を見つけやすくなり、効率的に年収アップやスキルアップを図れますよ。

ぜひこの機会に新しい一歩を踏み出して、データアナリストとしての充実したビジネスライフをスタートさせましょう。

データアナリストでキャリアに輝きを！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！