AI・データ分析業界への道｜職種の種類とキャリアの築き方

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はじめに：「AIの仕事」は、一つではない

「AIやデータ分析の仕事に就きたい」、こう考える高校生や大学生は年々増えているとされている。

しかし、この分野を目指すとき、多くの人が一つの職業だけを思い浮かべがちだとされている。それが、AIエンジニアだとされている。

実際には、AI・データ分析の業界には、性格の異なる複数の職種が存在するとされている。

そして、それぞれの職種で求められる力も、なるためのルートも異なるとされている。

「AIの仕事に興味がある」という思いを、具体的な職種の理解に変えることが、進路選択の第一歩になるとされている。

本記事では、この業界の職種構造と、そこに至るまでのキャリアの築き方を解説する。

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まず理解する：主な職種の違い

【対象読者：業界を知りたい高校生・大学生 / 難易度：★★☆ / こんな課題を持つ人に：何があるか知りたい】

AI・データ分析業界の主な職種を整理する。

データサイエンティストは、統計や機械学習の知識を使い、データから新しい知見を導き出す役割とされている。

データアナリストは、既存のデータを分析し、傾向や課題をレポートにまとめる役割とされている。統計の知識を実務に応用する立場とされている。

データエンジニアは、データを集め、整理し、他の職種が使いやすい形にする仕組みを構築する役割とされている。データ分析の基盤を支える存在とされている。

AIエンジニア、あるいは機械学習エンジニアは、AIのモデルそのものを開発し、実際のサービスに組み込む役割とされている。

そして、ビジネスアナリストは、経営やビジネスの課題を理解し、それをデータ分析につなげる橋渡し役とされている。

この5つの職種は、それぞれ求められる専門性の重心が異なるとされている。技術寄りか、ビジネス寄りか、この軸で捉えると理解しやすいとされている。

けんさん（副編集長）のコメント 「業界の観点では、『技術寄りかビジネス寄りか』で職種を整理すると、自分の適性が見えやすくなります」

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求められる3つの力

【対象読者：必要なスキルを知りたい人 / 難易度：★★☆ / こんな課題を持つ人に：何を学ぶべきか知りたい】

業界全体で共通して求められる力を整理する。

どの職種を目指すにせよ、共通して求められる力が3つあるとされている。

一つ目は、プログラミングだとされている。データを扱い、処理し、分析するための技術的な基盤とされている。

二つ目は、統計や数学の知識だとされている。データから何が言えて、何が言えないのか、この判断には、統計的な理解が欠かせないとされている。

三つ目は、ビジネスへの理解だとされている。

どれだけ高度な分析ができても、それが実際の課題解決に結びつかなければ、価値を生まないとされている。

「このデータ分析は、何のために行うのか」を理解し、説明できる力が求められるとされている。

そして重要なのが、これら3つの比重は、目指す職種によって変わるという点だとされている。

技術寄りの職種ほどプログラミングの深さが、ビジネス寄りの職種ほど課題理解の力が、それぞれ重視される傾向にあるとされている。

はるかさん（編集長）のコメント 「キャリアの観点では、『技術×統計×ビジネス』のどこに重心を置くかが、進路選びの軸になります」

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学部との関係：文理を問わない入り口

【対象読者：進路を考える高校生 / 難易度：★★☆ / こんな課題を持つ人に：どの学部から目指せるか知りたい】

学部と業界の関係を整理する。

この業界の大きな特徴が、出身学部を問わず参入できる点だとされている。

情報系や工学系の出身者は、技術的な専門性を土台にしやすいとされている。

一方、経済学部や経営学部の出身者は、ビジネス課題を理解する力を強みにできるとされている。

統計学や数理科学を学んだ人は、分析の理論的な基礎を体系的に持っているとされている。

そして、それ以外の文系学部の出身者であっても、道が閉ざされているわけではないとされている。

たとえば、心理学を学んだ人が、その知見をユーザー行動の分析に活かす、あるいは言語学を学んだ人が、自然言語処理の分野に進む、こうした例も実際にあるとされている。

重要なのは、「自分の専門分野」と「データを扱う技術」を掛け合わせることだとされている。

専門知識だけでも、技術だけでも、この業界での価値は限られるとされている。両方を持つことが、独自の強みになるとされている。

みおさん（編集部）のコメント 「先輩が『心理学の知識とデータ分析を組み合わせたら、進路の幅が一気に広がった』と言っていました」

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学生のうちにできる準備

【対象読者：今から準備したい人 / 難易度：★★☆ / こんな課題を持つ人に：何から始めるか知りたい】

学生のうちに取り組める準備を整理する。

【今からできる準備】
□ プログラミングの基礎を学ぶ
  → 独学の教材や大学の授業を活用する

□ 統計の基礎を固める
  → 数学から逃げすぎない

□ 実際にデータに触れる
  → 公開されているデータで分析してみる

□ 自分の専門と掛け合わせる
  → 学部の学びとデータ分析を結びつける

□ 発信・記録する
  → 学んだことや作ったものを形に残す

まず取り組みたいのが、プログラミングの基礎だとされている。

近年は、無料で学べるオンライン教材も充実しているとされている。まずは触れてみることが、適性を確かめる第一歩になるとされている。

そして、統計の基礎を固めることも欠かせないとされている。

文系の学生の中には、数学に苦手意識を持つ人もいるとされている。しかし、この分野で活躍するには、統計の考え方から逃げない姿勢が大切だとされている。

そして、実際にデータに触れてみることも有効だとされている。

公開されているデータセットを使い、自分で分析を試みる、こうした経験が、教科書だけでは得られない理解を生むとされている。

そして、自分の専門分野とデータ分析を、意識的に掛け合わせることだとされている。

「この分野の課題を、データでどう解決できるか」、この問いを持ち続けることが、独自の強みを育てるとされている。

そして最後に、学んだことや作ったものを、形に残すことをおすすめするとされている。

分析のレポートや、簡単なプログラムでも、これらが自分の学びの証明になり、就職活動でも活きるとされている。

けんさん（副編集長）のコメント 「準備の観点では、『作ったものを形に残す』ことが重要です。学びの証明として、就活でも強い材料になります」

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資格や学び方の選択肢

【対象読者：学び方を知りたい人 / 難易度：★★☆ / こんな課題を持つ人に：どう学ぶか知りたい】

学び方の選択肢を整理する。

大学の授業やゼミで学ぶ道は、体系的な理解を得やすいとされている。特に、統計学やデータサイエンスに関する科目がある場合、積極的に履修することをおすすめするとされている。

独学も、有力な選択肢だとされている。オンラインの教材や書籍を使い、自分のペースで進められるとされている。

そして、インターンシップに参加することも、大きな学びになるとされている。

実際の企業でデータに触れる経験は、教室では得られない実感を伴うとされている。データ分析やIT関連のインターンシップを、積極的に探してみることをおすすめするとされている。

また、データ分析のコンテストや、学生が参加できる勉強会も、実践的な力を試す機会になるとされている。

こうした場に参加すると、他の学生や社会人と交流でき、業界の実際の姿に触れられるとされている。

複数の学び方を組み合わせながら、自分に合った方法を見つけていくことが大切だとされている。

はるかさん（編集長）のコメント 「学び方の観点では、『大学の学び×独学×実践の場』を組み合わせることが、着実な成長につながります」

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まとめ：職種を理解し、専門を掛け合わせる

本記事のポイントを整理する。

AI・データ分析業界への道は、一つではないとされている。

データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、AIエンジニア、ビジネスアナリスト、それぞれ異なる役割を持つ職種が存在するとされている。

そして、この業界は、出身学部を問わず参入できる点が特徴とされている。技術系の学部はもちろん、経済学部や心理学部といった、一見データ分析と無関係に見える分野からも、道は開かれているとされている。

大切なのは、自分の専門分野と、データを扱う技術を掛け合わせることだとされている。

専門知識だけでも、技術だけでも、この業界での独自の価値は生まれにくいとされている。両方を持つことが、他の人にはない強みになるとされている。

学生のうちからできる準備は多いとされている。プログラミングと統計の基礎を固め、実際にデータに触れ、そして学んだことを形に残していく、この積み重ねが、進路を切り開く力になるとされている。

まずは、興味のある職種について、具体的にどんな業務を行うのかを調べてみることから始めてほしい。

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本記事は志望動機.com編集部が作成したものだ。業界の職種名や求められるスキルは、企業や時代によって変化する。進路を検討する際は、大学のキャリアセンターや企業の採用情報など、最新の情報もあわせて確認してほしい。