データサイエンティストの就労意識～2015→2024 一般（個人）会員アンケートより

データサイエンティストの就労意識 2015 → 2024 一般(個人)会員アンケートより 2025年3月31日データサイエンティスト協会調査・研究委員会

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調査目的と概要 2

一般会員調査の結果：属性と業務内容 3

調査の目的 4 データサイエンティストの人材育成やスキルアップ、組織内外の需要（企業）と供給（データサイエンテイスト）のマッチングに関する現状を明らかにするためデータ分析に携わる個人が抱える課題を把握・考察する ≒データサイエンティスト協会一般（個人）会員

調査の概要 5 アンケートURLを一般(個人)会員にメールで送信し、任意回答いただく実施回対象者調査日回収数 2015年 DS協会一般会員（実務者層およびマネジメント層） 2015年10月4日～ 10月28日 45 ＊うち85は実務･マネジメント以外 2016年 DS協会一般会員（実務者層およびマネジメント層） 2016年9月23日～ 10月3日 145 ＊うち54はデータ分析非関与 2018年 DS協会一般会員全体 2018年9月4日～ 9月28日 391 2019年 DS協会一般会員全体 2019年11月26日～ 12月22日 414 2020年 DS協会一般会員全体 2020年10月25日～ 11月30日 630 2021年 DS協会一般会員全体 2021年11月9日～ 11月29日 581 2022年 DS協会一般会員全体 2022年11月9日～ 11月29日 540 2023年 DS協会一般会員全体 2023年11月9日～ 12月4日 396 2024年 DS協会一般会員全体 2024年11月20日～12月11日 313

年齢 6 40～50代が中心層 50代以上の比率が増加しており5割近くに 0 0 1 1 0 0 0 1 1 8 13 14 12 12 9 8 7 5 36 38 32 29 30 24 21 18 7 38 32 32 31 29 32 32 33 39 12 11 17 21 20 26 28 29 29 4 4 4 7 9 9 11 14 18 2 1 0 0 0 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 19歳以下 20代 30代 40代 50代 60歳以上答えたくない n=160 n= 91 n=391 n=414 n=630 n=581 n=540 n=396 n=313 16% 15% 21% 27% 29% 35% 39% 42% 48% 50代以上の比率

性別 7 男女比は９：１ 92.5 89.0 89.0 87.4 88.6 88.5 88.7 90.7 90.1 6.3 8.8 11.0 12.6 11.4 10.5 9.3 8.6 8.3 1.3 2.2 1.0 2.0 0.8 1.6 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=160 n=91 n=391 n=414 男性女性無回答 n=630 n=581 n=540 n=396 n=313

年収 8 平均年収は837万円 1 0 2 1 1 2 1 1 3 2 2 2 1 3 1 1 8 6 7 6 5 4 4 9 9 9 9 8 10 6 4 10 19 14 11 14 11 10 9 11 17 12 13 12 12 13 9 9 9 12 13 10 9 14 10 9 4 10 9 14 12 11 10 12 2 9 9 8 10 8 12 9 15 16 15 15 20 17 23 19 2 3 2 3 4 5 7 5 11 8 8 6 6 7 11 7 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 200万円未満 200万円以上 300万円以上 400万円以上 500万円以上 600万円以上 700万円以上 800万円以上 900万円以上 1,000万円以上 1,500万円以上答えたくない n=91 n=274 n=216 n=412 n=370 n=351 n=231 n=199 平均年収 Q. あなたご自身の現在の年収（税込）を教えてください（データ分析業務従事者・マネジメント層のみ回答／SA） 726万円 809万円 769万円 792万円 833万円 847万円 930万円 837万円

数学・データサイエンス学習経験 9 83 72 71 70 64 59 58 57 46 5 0% 20% 40% 60% 80% 100% 統計学 DS基礎プログラミング微分積分線形代数確率論機械学習データ解析深層学習あてはまるものはない 2024年(n=313) Q. 次の中で、これまでにご自身で勉強したり、大学などで学んだことはありますか（MA）学生）あなたが授業を受けたり、自身で勉強したことがあるものがあればお知らせください。[授業を受けたり、学んだことがある割合] ｢統計学｣が多数次いで「DS基礎」「プログラミング」「微分積分」が7割と高い ※2024年DS会員のスコア順でソート 2024年新規聴取

数学・データサイエンス学習経験（2024年・年代別） 10 83 72 71 70 64 59 58 57 46 5 91 81 81 81 76 67 71 71 57 0 91 81 86 76 76 76 81 71 57 0 88 71 74 73 66 62 58 57 42 5 77 70 65 65 59 54 54 53 46 7 0% 20% 40% 60% 80% 100% 統計学 DS基礎プログラミング微分積分線形代数確率論機械学習データ解析深層学習あてはまるものはない 2024年(n=313) 10･20代(n=21) 30代(n=21) 40代(n=122) 50代以上(n=149) Q. 次の中で、これまでにご自身で勉強したり、大学などで学んだことはありますか（MA）学生）あなたが授業を受けたり、自身で勉強したことがあるものがあればお知らせください。[授業を受けたり、学んだことがある割合] 30代以下はいずれの項目も他の年代より高い傾向 30代ではプログラミングやDS基礎、機械学習のスコアが高い ※2024年DS会員のスコア順でソート 2024年新規聴取

業種 11 IT・通信が引き続き減少傾向がみられその他が最多コンサルティングが昨年と比べて5ポイント以上UP 23 33 13 30 21 36 10 33 26 34 9 31 26 30 8 36 26 30 7 37 23 29 6 41 23 26 12 39 0% 10% 20% 30% 40% 50% 製造 IT・通信コンサルティング・リサーチ・専門事務所その他 2018年(n=380) 2019年(n=394) 2020年(n=599) 2021年(n=563) 2022年(n=522) 2023年(n=376) 2024年(n=302) Q. あなたの所属する企業・組織の業種を教えてください ※複数所属する場合は主たるものを選択してください（勤め人のみ回答／SA） ※26の選択肢からまとめ上げて集計

データ分析・解析への関わり 12 分析関与の比率はほぼ変動なし 59 67 21 10 64 58 17 9 64 59 20 9 60 59 19 11 57 59 20 10 57 53 18 13 57 58 19 12 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% データ分析・解析について学んでいるデータ分析・解析に関わる業務を行っている所属する企業・組織内のデータ分析・解析に関わる人材・組織のマネジメント・配置・採用に関わっているいずれにも関与していない 2018年(n=385) 2019年(n=414) 2020年(n=630) 2021年(n=581) 2022年(n=540) 2023年(n=396) 2024年(n=313) Q. あなたは、データ分析・解析についてどのように関わっていますか。（MA）

データ分析・解析の目的 13 社内データの分析・活用が昨年より急減 66 21 37 18 3 58 18 44 12 0 62 20 35 21 6 64 19 32 22 7 67 17 30 22 5 68 14 26 18 8 70 17 25 21 7 70 22 26 20 6 60 15 26 21 7 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 社内・組織内のデータを社内・組織内の業務で活用するために分析している社内・組織内のデータを外部の企業・組織が活用するために分析している社外・組織外のデータを分析している（分析受託業務）教育・研究目的の分析・解析業務をおこなっているその他（具体的に） 2015年(n=160) 2016年(n=91) 2018年(n=385) 2019年(n=414) 2020年(n=630) 2021年(n=581) 2022年(n=540) 2023年(n=376) 2024年(n=302) Q. あなたが所属している企業・組織ではどのような目的でデータ分析・解析をおこなっていますか。（勤め人のみ回答／ MA）

データ分析・解析業務内容 14 データ分析専門スタッフとしての業務が最多だが漸減傾向人材育成業務従事者は停滞傾向「その他」では「業務の一部としてデータ分析を行う」回答が増加傾向 23 19 38 65 36 25 16 35 5 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% データシステム (DB)の構築データシステム (DB)の保守・運用データの収集や整理を専門に行うデータ分析・解析を自ら行う専門スタッフデータの解析について専門スタッフに指示・ディレクションを行う専門スタッフの分析した結果を活用して、営業・提案を実施データ分析・解析人材の採用・配置社内のデータ関連人材の育成その他 2015年(n=117) 2016年(n=91) 2018年(n=385) 2019年(n=414) 2020年(n=630) 2021年(n=581) 2022年(n=540) 2023年(n=396) 2024年(n=199) Q. あなたがおこなっているデータ分析・解析に関わる業務としてあてはまるものを選んでください。（データ分析業務従事者のみ回答／ MA）

データ分析業務に至るまでのパス 15 15 12 17 22 22 6 4 4 0% 5% 10% 15% 20% 25% 新卒での配属社内の部署異動（エンジニアから）社内の部署異動（技術・研究職から）社内の部署異動（その他の職種から）他職種からの転職教育・研究者やアカデミアからの転向フリーランスや自営業として独立その他 2024年(n=199) Q. あなたはどのような経歴を経て、データ分析・解析業務に従事するようになりましたか（データ分析業務従事者のみ回答／ SA）｢社内の部署異動｣「他職種からの転職」が多数 2024年新規聴取

データ分析業務に至るまでのパス（2024年・分析従事期間別） 16 15 12 17 22 22 6 4 4 24 16 12 31 12 2 2 2 10 13 25 28 15 3 3 5 4 14 24 20 26 8 4 0 19 5 10 12 31 9 7 7 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 新卒での配属社内の部署異動（エンジニアから）社内の部署異動（技術・研究職から）社内の部署異動（その他の職種から）他職種からの転職教育・研究者やアカデミアからの転向フリーランスや自営業として独立その他 2024年全体(n=199) 3年未満(n=51) 3年以上5年未満(n=40) 5年以上10年未満(n=50) 10年以上(n=58) Q. あなたはどのような経歴を経て、データ分析・解析業務に従事するようになりましたか（データ分析業務従事者のみ回答／ SA）｢社内の部署異動｣「他職種からの転職」が多数分析従事期間が短いほど「社内他職種からの部署異動」が多いまた 3年未満の従事者では「新卒での配属」の割合も高い 2024年新規聴取

分析業務従事期間 17 21 13 15 11 12 8 8 7 9 15 13 12 13 13 11 8 14 11 13 13 13 13 12 11 15 18 18 22 18 18 17 20 14 19 17 16 17 12 12 13 5 8 13 26 25 24 27 27 30 32 29 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=91 n=274 n=263 1年未満 10年以上 1年以上 2年以上 3年以上 5年以上 n=351 n=412 7年以上 n=370 n=231 n=199 Q. あなたはデータ分析・解析にどのくらいの期間従事されていますか。（データ分析業務従事者のみ回答／SA） ※期間は現在所属されている企業・組織を問わずご自身の経歴全体でお答えください。分析業務に3年以上従事している人が 74% 74% 56%

雇用形態 18 21 19 30 70 64 68 14 15 16 9 13 16 57 56 24 8 13 6 5 7 7 6 9 5 3 4 23 6 1 4 2023年 2024年日本アメリカインドドイツジョブ型雇用おそらくジョブ型雇用ジョブ型雇用ではない企業に雇われていないわからない n=1000 n=231 n=2000 n=199 n=1000 n=1000 Q. あなた自身の雇用制度は「ジョブ型雇用」ですか。（データ分析業務従事者のみ回答／SA） ※ジョブ型雇用とは、働き手の職務内容や勤務地、勤務時間、報酬などについて、あらかじめ明確に規定して雇用する制度のことです。分析業務従事者は他国や日本全体と比べてもジョブ型雇用の割合が少ない傾向一般ビジネスパーソン調査 2024年 DS協会会員

転職経験 19 69 72 71 77 73 71 73 19 18 16 14 16 11 8 7 6 8 5 5 7 10 3 3 3 2 2 5 6 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 4 3 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=263 転職経験はない 5回以上 1回 2回 3回 4回 n=351 n=274 n=412 n=370 n=231 n=199 Q. あなたは今までにデータ分析・解析業務において転職されたことはありますか。（データ分析業務従事者のみ回答／SA）転職経験のない人が約7割と例年と変わらない中転職回数2回以上が21%と増加傾向

業務満足度 20 9 8 10 9 10 34 35 27 38 27 25 27 29 27 29 21 19 21 16 20 11 12 13 11 14 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年満足しているどちらかというと満足しているどちらともいえないどちらかというと満足していない満足していない n=412 n=351 n=370 n=231 n=199 Q. あなたは、現在のデータ分析・解析に関する業務について満足していますか。（データ分析業務従事者のみ回答／SA）業務に満足を示しているのは 37%* 前年よりも10ポイント減 *満足している＋どちらかというと満足しているの計

30代の業務満足度*が 42% 30代は同時に満足していない割合も高かった業務満足度（年代別） 21 Q. あなたは、現在のデータ分析・解析に関する業務について満足していますか。（データ分析業務従事者のみ回答／SA） *満足している＋どちらかというと満足しているの計 9 12 6 5 13 38 24 51 47 24 27 35 20 27 29 16 24 12 14 17 11 6 10 8 16 全体 10･20代 30代 40代 50代以上 n=86 n=17 n=231 満足しているどちらかというと満足しているどちらともいえないどちらかというと満足していない満足していない n=49 n=79 2023年 10 13 18 9 9 27 20 24 32 24 29 33 12 31 30 20 20 35 14 22 14 13 12 15 14 全体 10･20代 30代 40代 50代以上 n=86 n=15 n=199 満足しているどちらかというと満足しているどちらともいえないどちらかというと満足していない満足していない n=17 n=81 2024年

一般会員調査の結果：スキルレベル 22

データサイエンティストに求められるスキルセットとレベル３つのスキルセットについて一人で現実的に全て持てる多くの場合の目標点は棟梁レベル ◼ 業界を代表するレベル Senior Data Scientist ◼ 棟梁レベル (full) Data Scientist  独り立ちレベル Associate Data Scientist  見習いレベル Assistant Data Scientist ◼ 業界を代表するレベル Senior Data Scientist ◼ 棟梁レベル (full) Data Scientist  独り立ちレベル Associate Data Scientist  見習いレベル Assistant Data Scientist ◼ 業界を代表するレベル Senior Data Scientist ◼ 棟梁レベル (full) Data Scientist  独り立ちレベル Associate Data Scientist  見習いレベル Assistant Data Scientist ビジネス力 business problem solving データエンジニアリング力 data engineering データサイエンス力 data science 課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し、解決する力データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装、運用できるようにする力情報処理、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 23

スキルセットとスキルレベルの認知・活用状況 24 71 26 25 28 28 29 35 34 52 52 52 55 54 54 51 13 12 10 11 11 7 11 29 8 11 11 7 7 4 4 2015年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年知っていた知らなかった n=630 n=414 n=391 n=160 内容認知＋活用内容認知名称認知 n=540 n=581 n=396 n=313 Q. あなたは、データサイエンティスト協会が定義したこの3つのスキルセットについてご存知でしたか。（SA） Q. あなたは、データサイエンティスト協会が定義したこの4つのスキルレベルについてご存知でしたか。（SA）３つのスキルセットおよび４段階のレベルに関して認知は9割に達したが、活用は踊り場に差し掛かっている 68 14 11 12 16 15 21 17 54 49 50 52 58 56 57 18 15 16 17 12 12 16 33 14 26 22 14 15 11 10 2015年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年知っていた知らなかった n=630 n=414 n=391 n=160 内容認知＋活用内容認知名称認知 n=540 n=581 n=396 n=313 ◼ 業界を代表するレベル Senior Data Scientist ◼ 棟梁レベル (full) Data Scientist  独り立ちレベル Associate Data Scientist  見習いレベル Assistant Data Scientist スキルセット認知スキルレベル認知

現在のスキルレベル 25 5 7 4 3 5 5 4 5 7 20 20 20 20 18 19 21 24 22 40 33 35 32 35 34 37 38 39 31 34 31 31 31 30 31 27 24 4 7 11 14 11 12 8 7 9 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=378 n=91 n=117 業界代表それ以下/ 業務外 n=346 n=576 n=486 n=519 n=344 n=275 Q. 現在のご自身のデータ分析・解析業務におけるスキルは、データサイエンティスト協会の定義ではどのレベルに当てはまると思いますか。（データ分析関与者／SA） 5 6 2 1 2 2 1 2 2 12 15 13 10 11 9 14 14 15 31 31 30 29 28 30 32 34 38 44 39 44 44 47 44 41 40 39 8 10 11 16 13 15 11 10 7 業界代表それ以下/ 業務外 3 3 1 0 2 2 2 2 2 16 9 12 10 11 9 13 13 15 27 30 25 25 27 24 31 28 35 44 41 45 42 41 44 37 42 35 10 18 16 23 20 20 17 15 14 業界代表それ以下/ 業務外ビジネス力の独り立ちレベル以上の割合が7割近くにいずれのスキルも昨年に引き続き増加傾向

スキルセット（棟梁レベル以上）の重なりいずれかのスキルセットで棟梁レベル以上に達している人は約4割 26 9 12 11 12 13 12 11 14 15 3 3 2 2 3 2 2 2 3 2 1 4 2 1 2 2 3 2 2 7 6 3 2 4 4 6 4 3 3 3 2 3 3 3 2 4 5 2 2 1 2 3 4 9 8 5 6 6 5 7 7 7 67 66 67 73 71 71 69 64 62 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 BIZのみ DSのみ EGのみ BIZ+DS BIZ+EG DS+EG BIZ+DS+EG いずれもあてはまらない n=486 n=346 n=91 n=117 n=378 n=576 n=591 n=344 n=275

特に得意なスキルカテゴリ 27 68 62 60 45 41 33 27 25 19 19 12 1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% データ理解課題の定義論理的思考分析評価着想・デザインアプローチ設計活動マネジメント事業への実装行動規範組織マネジメント契約・権利保護その他（具体的に） 2016年(n=85) 2018年(n-309) 2019年(n=327) 2020年(n=511) 2021年(n=459) 2022年(n=460) 2023年(n=321) 2024年(n=251) Q. スキルカテゴリとして、ご自身が特に得意とされていることを教えてください（MA／スキル見習い以上）「データ理解」は約7割が得意と回答「着想・デザイン」「アプローチ設計」が増加傾向 ※2019年追加項目 ※2019年追加項目 ※2018年追加項目 ※2019年追加項目 ※2022年追加項目

特に得意なスキルカテゴリ 28 74 66 52 41 37 30 28 14 8 7 1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% データの理解・検証データ可視化データの準備科学的解析の基礎数学的理解モデル化モデルの利活用非構造化データ処理生成オペレーションズリサーチその他（具体的に） 2016年(n=82) 2018年(n=307) 2019年(n=317) 2020年(n=504) 2021年(n=442) 2022年(n=433) 2023年(n=310) 2024年(n=257) Q. スキルカテゴリとして、ご自身が特に得意とされていることを教えてください（MA／スキル見習い以上）「データの理解･検証｣は7割以上が得意「データの準備」は前年から 5ポイント以上UP ※2023年追加項目

特に得意なスキルカテゴリ 29 69 47 45 41 34 29 24 20 16 15 1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% データ加工データ収集プログラミングデータ構造データ蓄積環境構築データ共有生成AI IT セキュリティ AIシステム運用その他 (具体的に) 2016年(n=75) 2018年(n=290) 2019年(n=293) 2020年(n=461) 2021年(n=413) 2022年(n=404) 2023年(n=294) 2024年(n=238) ※2022年追加項目 ※2023年追加項目 Q. スキルカテゴリとして、ご自身が特に得意とされていることを教えてください（MA／スキル見習い以上）「データ加工｣を得意とする割合が約7割「生成AI」は前年より 10ポイント以上増「環境構築」は 5ポイント増

一般会員調査の結果：スキルアップ・人材育成について 30

スキルアップのために行っていること 31 20 23 38 48 50 16 66 72 43 2 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 所属する企業・組織が提供する外部の研修・勉強会所属する企業・組織が提供する内部の研修・勉強会有志の勉強会への出席カンファレンス・製品発表会などへの出席 eラーニング分析コンペ・ハッカソンなどへの挑戦専門的な書籍を購入しての業務外での学習インターネット・雑誌等での情報収集資格の取得その他 (具体的に) スキルアップのための投資はおこなっていない／おこなう予定がない 2015年(n=117) 2016年(n=91) 2018年(n=346) 2019年(n=378) 2020年(n=576) 2021年(n=519) 2022年(n=486) 2023年(n=344) 2024年(n=275) Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップのために現在取り組んでいることを教えてください。（データ分析関与者が回答／MA） eラーニング・資格取得の伸長が停滞コンペ・ハッカソン挑戦が微増

スキルアップのために行っていること（2024年・年代別） 32 ｢外部セミナー出席」｢eラーニング」が40~50代以上で高く「コンペ挑戦」は20代で「資格取得」は30代で高い 20 23 37 48 50 16 66 72 43 2 0 5 30 40 35 30 45 45 60 40 0 0 26 11 26 37 32 11 79 68 63 0 0 23 21 40 49 55 13 73 73 46 3 0 18 24 37 51 52 14 61 73 38 2 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 所属する企業・組織が提供する外部の研修・勉強会所属する企業・組織が提供する内部の研修・勉強会有志の勉強会への出席カンファレンス・製品発表会などへの出席 eラーニング分析コンペ・ハッカソンなどへの挑戦専門的な書籍を購入しての業務外での学習インターネット・雑誌等での情報収集資格の取得その他 (具体的に) スキルアップのための投資はおこなっていない／おこなう予定がない 2024年全体(n=275) 10・20代(n=20) 30代(n=19) 40代(n=108) 50代以上(n=128) Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップのために現在取り組んでいることを教えてください。（データ分析関与者が回答／MA）

スキルアップ時の困りごと 33 54 40 37 37 29 29 27 23 20 18 10 5 6 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 手本になる人が周囲にいない教えてくれる人がいない育成プログラムがないスキルアップのための時間がない上司・経営層の理解がない分析・解析のインフラ（ DB ・ DWH 等）が不十分同僚・部下のスキルレベルが低い分析・解析のツール（統計解析ソフト・ BI ツール等）が不十分他部署の理解がない同僚の理解がないクライアント・顧客の理解がないその他（具体的に）困っていることはない 2023年(n=344) 2024年(n=275) Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップを考える際に、困っていることがあれば教えてください（データ分析関与者が回答／MA）データ分析に関する相談先やロールモデルの不足が課題 2023年設問改訂 ※不満設問と合成

スキルアップ時の困りごと（2024年・年代別） 34 30・40代でロールモデル不足が顕著またスキルアップのための時間不足は40代以下で課題 54 40 38 37 29 29 27 23 20 18 10 5 6 45 45 40 45 30 25 15 15 20 10 10 0 5 79 42 37 53 32 21 26 11 26 21 21 5 5 64 44 41 46 33 33 32 21 22 21 12 3 5 44 34 34 26 25 27 24 28 16 16 7 7 7 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 手本になる人が周囲にいない教えてくれる人がいない育成プログラムがないスキルアップのための時間がない上司・経営層の理解がない分析・解析のインフラ（ DB ・ DWH 等）が不十分同僚・部下のスキルレベルが低い分析・解析のツール（統計解析ソフト・ BI ツール等）が不十分他部署の理解がない同僚の理解がないクライアント・顧客の理解がないその他（具体的に）困っていることはない 2024年全体(n=275) 10・20代(n=20) 30代(n=19) 40代(n=108) 50代以上(n=128) Q. あなたが、データ分析・解析に関わるスキルアップを考える際に、困っていることがあれば教えてください（データ分析関与者が回答／MA）

専門組織の有無 35 所属企業に専門組織があると回答した人の割合が前年より微減し 43% 40 45 43 54 46 48 6 9 8 2022年 2023年 2024年存在する存在しない n=522 わからない n=376 n=302 Q. あなたの所属する企業や組織では、「データサイエンス」に関する専門の部署やチームがありますか（勤め人が回答／SA）

専門組織の有無（2024年・業種別） 36 43 46 51 44 46 36 64 33 25 17 38 48 40 46 53 38 64 36 67 63 67 50 8 14 3 3 17 0 0 0 13 17 13 全体 IT・通信製造コンサル･リサーチ金融･保険教育･学習支援卸売･小売医療･福祉放送･広告･出版･印刷学術研究･専門技術その他存在する存在しないわからない n=302 n=78 n=70 n=36 n=24 n=22 n=11 n=9 n=8 n=6 n=24 Q. あなたの所属する企業や組織では、「データサイエンス」に関する専門の部署やチームがありますか（勤め人が回答／SA）卸売･小売、製造で専門組織がある割合が高い

育成プログラムの有無 37 育成プログラムを備える企業・組織は26% 頭打ちになりつつある 9 13 17 23 23 23 27 27 26 91 87 83 77 77 77 67 62 64 6 11 9.6 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=394 n=91 n=156 存在する存在しない n=380 n=522 n=599 n=563 わからない n=376 n=302 Q. あなたの所属する企業や組織では、データ分析・解析に従事する専門人材について独自の育成プログラムなどがありますか（勤め人が回答／SA）

人材・スキル活用度 38 スキルが活かせているのは 28% 活用は前年とほぼ同等、活かせていないと回答した割合が増加 8 7 6 6 4 3 4 4 3 28 30 21 17 21 24 20 25 25 24 22 21 22 27 26 27 29 27 28 28 30 30 27 25 25 24 24 12 14 22 26 22 23 25 18 22 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=522 n=91 n=156 十分に活かせているまあ活かせているどちらともいえないあまり活かせていない活かせていない n=380 n=394 n=599 n=563 n=376 n=302 Q. 所属する企業・組織内で、ご自分を含め、データ分析・解析に関わる人材のスキルが活かせていると感じていますか。（勤め人が回答／SA）

転職意向 39 転職活動中･検討している人は 21% 条件によって検討したい層を含めると6割に達する 8 17 14 11 10 12 8 5 10 11 12 11 53 47 48 39 43 41 35 39 39 39 36 38 50 48 48 47 44 40 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 n=563 n=91 n=156 現在検討している条件によって検討したいと思ういまのところ、転職を検討するつもりはない n=380 n=394 n=599 現在活動中検討し始めている n=522 n=376 n=302 Q. あなたは現在、もしくは今後、データ分析・解析に関する業務において、転職を検討していますか。（勤め人が回答／SA） *2022年より「検討し始めている」の選択肢を追加

転職時重視点 40 スキルが活かせる・評価されることを重視 37 67 34 45 35 50 4 9 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 興味深いデータがある自身のスキルを活かせる分析・解析のためのインフラが充実している分析・解析業務に携わる人材が豊富である／参考に出来る先輩・上司がいる分析結果を業務に反映してもらえるデータ分析・解析人材が評価されているその他わからないとくにない 2015年(n=156) 2016年(n=91) 2018年(n=380) 2019年(n=394) 2020年(n=599) 2021年(n=563) 2022年(n=522) 2023年(n=376) 2024年(n=302) Q. 転職先を選ぶ際に、データ分析・解析業務環境に関わることで、重視したい点をお答えください。（勤め人が回答／ MA）

データサイエンティストのイメージ 41 専門性が高く将来性があるというイメージ「将来性がある」は低下傾向が見られる 72 56 42 42 41 40 30 27 20 18 16 16 15 15 14 7 4 4 1 1 2 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 専門性が高い将来性がある人の役にたつ自己成長できる実力主義リモートワークができる頭がよい仕事がたいへんグローバルな転職に有利かっこいい収入が多い楽しい労働時間が長い転職する人が多い安定性がある明るい暗い収入が少ない転勤が多いあてはまるものはない 2022年(n=522) 2023年(n=396) 2024年(n=313) Q. あなたは、「データサイエンティスト」という職種に、どのようなイメージを持っていますか。（勤め人が回答／ MA）

データサイエンティストの将来性 42 43 48 44 41 39 38 37 38 39 39 15 12 13 15 16 4 3 3 3 4 0 1 1 1 2 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年将来性を感じるどちらかというと将来性を感じるどちらともいえないどちらかというと将来性を感じない将来性を感じない n=630 n=540 n=581 n=396 n=313 Q. あなたは「データサイエンティスト」という仕事に将来性を感じていますか（SA）将来性を感じている*のは 78% 引き続き高いものの漸減している *将来性を感じる＋どちらかというと将来性を感じるの計

データサイエンティストの将来性（年代別） 43 10･20代で将来性を感じている割合は9割と高い 30代で将来性を感じている割合は昨年より2ポイント減 Q. あなたは「データサイエンティスト」という仕事に将来性を感じていますか（SA） 41 36 41 43 41 39 54 32 36 43 15 11 17 18 13 3 0 9 2 2 1 0 1 2 1 全体 10･20代 30代 40代 50代以上 n=168 n=28 n=396 将来性を感じるどちらかというと将来性を感じるどちらともいえないどちらかというと将来性を感じない将来性を感じない n=71 n=129 2023年 39 48 33 37 41 39 43 38 39 39 16 10 19 17 16 4 0 10 5 3 2 0 0 2 1 全体 10･20代 30代 40代 50代以上 n=149 n=21 n=313 将来性を感じるどちらかというと将来性を感じるどちらともいえないどちらかというと将来性を感じない将来性を感じない n=21 n=122 2024年

生成AI 利用状況 44 31 60 5 27 45 16 27 18 9 13 24 17 23 13 10 14 21 24 18 9 61 29 7 30 2 0 14 17 4 12 2023年 2024年日本アメリカインドドイツ業務で利用トライアル中利用検討中検討していない知らない n=1000 n=376 n=2000 n=302 n=1000 n=1000 Q. 「生成AI」のツール・アプリ・ソフトなどをご自身の業務で使っていますか。また、ご自身の業務で使えるか検討していますか。（学生／専業主婦(主夫)／あてはまるものはない以外が回答／SA） DS協会会員においては業務利用率が6割とかなり高い生成AIを業務に使用することに前向き一般ビジネスパーソン調査 2024年 DS協会会員 2023年新規聴取

生成AI 利用状況（2024年・業種別） 45 60 70 53 71 55 55 22 88 67 46 17 14 25 13 18 18 44 13 17 25 14 7 17 4 27 18 11 0 0 8 9 9 6 13 0 9 22 0 17 21 IT･通信製造コンサル・リサーチ金融･保険教育･学習支援卸売･小売医療･福祉放送･広告･出版･印刷学術研究･専門技術その他業務で利用トライアル中利用検討中検討していない n=78 n=70 n=36 n=24 n=22 n=11 n=9 n=8 n=6 n=24 Q. 「生成AI」のツール・アプリ・ソフトなどをご自身の業務で使っていますか。また、ご自身の業務で使えるか検討していますか。（学生／専業主婦(主夫)／あてはまるものはない以外が回答／SA）放送･広告･出版･印刷では8割超が業務で利用医療･福祉ではトライアル中の割合が高い 2023年新規聴取

AI活用分野 46 要約・プログラム作成に活用されている「その他」では壁打ちやアイデア出しなどで活用されている 66 58 44 42 41 40 38 34 22 20 14 8 4 3 8 2 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% ドキュメントの要約プログラムの作成様々な言語への翻訳議事録の作成プログラムのチェック、デバッグ挨拶文などの原稿作成記事やシナリオの作成メール返信などの下書き挿絵やイラストの作成マニュアルの作成チャット・メールなどの問い合わせ対応 POP ・ロゴ・ Web 広告などの作成動画の作成音楽の作成その他あてはまるものはない 2024年(n=274) Q. どのような分野・業務において、「生成AI」を導入したり、導入を検討していますか。（勤め人が回答／ MA） 2024年新規聴取

AI活用分野 47 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% ドキュメントの要約プログラムの作成様々な言語への翻訳議事録の作成プログラムのチェック、デバッグ挨拶文などの原稿作成記事やシナリオの作成メール返信などの下書き挿絵やイラストの作成マニュアルの作成チャット・メールなどの問い合わせ対応ＰＯＰ・ロゴ・Ｗｅｂ広告などの作成動画の作成音楽の作成その他 DS協会2024年 (n=270) 一般BP 日本 (n=494) 一般BP アメリカ (n=538) 一般BP インド (n=896) 一般BP ドイツ (n=577) Q. どのような分野・業務において、「生成AI」を導入したり、導入を検討していますか。（勤め人が回答／ MA） 2024年新規聴取ドキュメント要約に加えプログラム作成やチェックでの活用が他と比べて高い傾向

DS協会への要望 48 生成AIの影響か「最新の技術動向」が前年より伸長次いでイベント、スキルアップ･勉強方法、キャリアパスが高い 47 27 45 23 48 59 61 28 70 25 1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% データサイエンティストのキャリアパス分析・解析のインフラ（SW・DB・ DWH等）環境分析・解析を活用した導入事例分析組織体制データサイエンティストのスキルセット分析・解析のスキルアップや勉強の方法セミナー・勉強会などのイベントやコミュニティデータサイエンティストの求人最新の技術動向データサイエンティスト協会のアンケート結果その他 2018年(n=391) 2019年(n=414) 2020年(n=630) 2021年(n=581) 2022年(n=540) 2023年(n=396) 2024年(n=313) ※2022年追加項目 ※2022年追加項目 ※2022年追加項目 Q. データサイエンティスト協会から知りたい情報をお聞かせください。（MA）

まとめ 49

TOPIC❶：データサイエンティストの将来性、満足度の低下停滞育成環境の整備・改善の必要性に迫られている 50 ✓ 2024年調査では10･20代では90%が将来性を感じているが、30代で71%と低い。全体としては78%とここ5年で最もスコアが低かった。 ✓ 業務満足度は30代で42%と高い一方、不満が満足を上回り47％となっていた。また、全体としても満足度は前年比マイナス9.1ポイントと急落。 ✓ ロールモデル不足も挙げられており、育成環境の整備・待遇改善が急務。 DSの将来性および満足度の変化将来性 (TOP2) 前年比満足度 (TOP2) 前年比 2020年 80.8% 42.0% 2021年 84.0% 3.2pt 42.4% 0.4pt 2022年 82.6% -1.4pt 37.0% -5.4pt 2023年 80.8% -1.8pt 46.3% 9.3pt 2024年 78.3% -2.5pt 37.2% -9.1pt 54 40 38 45 45 40 79 42 37 64 44 41 44 34 34 0% 20% 40% 60% 80% 手本になる人が周囲にいない教えてくれる人がいない育成プログラムがない全体 10･20代 30代 40代 50代以上スキルアップ時の困りごとTOP3[2024年]

TOPIC❷：AI業務利用の急増の影響1 AI関連業務の増加により、DSに求められるレベルの高度化・対象分野の多様化が進む 51 ✓ AIの業務利用は昨年の２倍に伸長、利用検討まで含めると9割に達する ✓ スキルレベルが独り立ち以上に該当する人の割合は2019年を底に増加傾向 ✓ 保有スキルは年を追うごとに変化しており、直近では生成AI関連のスコアが高まっている傾向が見られる AIの業務利用比率 31 60 27 18 23 13 2023年 2024年業務利用トライアル中利用検討中 80% 90% スキルレベル独り立ち以上の推移前年比前年比前年比 2015年 65.0% 47.9% 47.9% 2016年 59.3% -5.6pt 51.6% 3.8pt 51.6% 3.8pt 2018年 58.7% -0.7pt 44.8% -6.9pt 44.8% -6.9pt 2019年 55.3% -3.4pt 39.7% -5.1pt 39.7% -5.1pt 2020年 58.0% 2.7pt 41.0% 1.3pt 41.0% 1.3pt 2021年 58.0% 0.0pt 41.4% 0.5pt 41.4% 0.5pt 2022年 61.1% 3.1pt 47.7% 6.3pt 47.7% 6.3pt 2023年 66.6% 5.5pt 50.3% 2.6pt 50.3% 2.6pt 2024年 67.6% 1.1pt 54.5% 4.3pt 54.5% 4.3pt 45 34 29 20 15 0% 10% 20% 30% 40% 50% プログラミングデータ蓄積環境構築生成AI AIシステム運用 2021年(n=413) 2022年(n=404) 2023年(n=294) 2024年(n=238) ※2022年追加 ※2023年追加スキルカテゴリの変化[データエンジニアリング力]

TOPIC❸：AI業務利用の急増の影響2 急激な環境変化により、人材育成や運用面で課題が見られる 52 ✓ 社内データ活用業務が急減、自社内での実装が難しくなっている可能性。 ✓ 社内専門組織を保有する企業比率が伸びどまり、サブタスクとしてデータ分析を行う人が増加。独自育成プログラムを備える企業の割合も頭打ち状態にあり、人材育成面で課題を抱える企業が増えてきていると推察される。 ✓ 協会への要望でも「最新の技術動向」が高まっていた。今後は、AI関連の技術動向の情報提供にも注力していくことが必要だと考えられる。社内データ社内で分析前年比独自育成プログラムあり前年比専門組織あり前年比 2015年 65.6% 9.0% 2016年 58.2% -7.4pt 13.2% 4.2pt 2018年 62.1% 3.9pt 17.4% 4.2pt 2019年 63.5% 1.3pt 22.6% 5.2pt 2020年 66.6% 3.2pt 23.2% 0.6pt 2021年 68.0% 1.4pt 23.3% 0.1pt 2022年 69.7% 1.7pt 27.2% 3.9pt 39.7% 2023年 69.9% 0.2pt 27.4% 0.2pt 44.7% 5.0pt 2024年 59.9% -10.0pt 26.2% -1.2pt 43.4% -1.3pt データ利活用状況の推移 2022年 2023年 70 61 59 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 最新の技術動向セミナー・勉強会などのイベントやコミュニティ分析・解析のスキルアップや勉強の方法 2024年 DS協会への要望 TOP3

22 22 17 15 12 6 4 4 31 12 12 24 16 2 2 2 28 15 25 10 13 3 3 5 20 26 24 4 14 8 4 0 12 31 10 19 5 9 7 7 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 社内の部署異動（その他の職種から）他職種からの転職社内の部署異動（技術・研究職から）新卒での配属社内の部署異動（エンジニアから）教育・研究者やアカデミアからの転向フリーランスや自営業として独立その他 2024年全体(n=199) 3年未満(n=51) 3年以上5年未満(n=40) 5年以上10年未満(n=50) 10年以上(n=58) TOPIC❹：データ分析業務に至るパス社内他部署からの異動と他職種からの転職が多い 53 ✓ 分析業務に従事する年代が浅い人ほど社内の他職種からの異動が多く、分析従事期間が長い人は他職種からの転職が多かったデータ分析業務に至るパス（2024年・分析業務従事期間別）

データサイエンティストの就労意識～2015→2024 一般（個人）会員アンケートより

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