データサイエンティストの就労意識～2015 → 2026 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 → 2026 一般(個人)会員アンケートより 2026年 6月 1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 TOPIC 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 245＊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 2026年 DS協会一般会員全体 2026年2月2日～3月11日 323 スキル定義の見直しに伴い「データ分析・解析」を「データ分析/データ活用」に変更

回答者の年齢 6 回答者は 40～50代が中心層 50代以上の比率が高く5割近く 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 8 13 14 12 12 9 8 7 5 5 36 38 32 29 30 24 21 18 7 17 38 32 32 31 29 32 32 33 39 25 12 11 17 21 20 26 28 29 29 32 4 4 4 7 9 9 11 14 18 21 2 1 0 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 2026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 n=323 16% 15% 21% 27% 29% 35% 39% 42% 48% 53% 50代以上の比率

回答者の性別 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 88.5 6.3 8.8 11.0 12.6 11.4 10.5 9.3 8.6 8.3 9.9 1.3 2.2 1.0 2.0 0.8 1.6 1.5 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026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 n=323

回答者の年収 8 平均年収は900万円 1 0 2 1 1 2 1 1 2 3 2 2 2 1 3 1 1 1 8 6 7 6 5 4 4 9 3 9 9 9 8 10 6 4 10 7 19 14 11 14 11 10 9 11 8 17 12 13 12 12 13 9 9 13 9 12 13 10 9 14 10 9 4 4 10 9 14 12 11 10 12 10 2 9 9 8 10 8 12 9 14 15 16 15 15 20 17 23 19 26 2 3 2 3 4 5 7 5 4 11 8 8 6 6 7 11 7 9 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 2026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 n=191 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 900万円

数学・データサイエンス学習経験 9 83 72 71 70 64 59 57 58 46 5 86 77 76 69 62 60 59 58 48 3 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データ解析機械学習深層学習あてはまるものはない 2024年(n=313) 2026年(n=323) 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）｢統計学｣が多数次いで「DS基礎」「プログラミング」が7割と高い ※2026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（2026年・年代別） 10 86 77 76 69 62 60 59 58 48 3 87 80 93 87 87 67 73 87 67 0 89 71 70 82 70 66 55 59 52 5 88 88 80 72 65 59 63 53 43 0 84 73 74 63 56 57 57 57 48 4 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データ解析機械学習深層学習あてはまるものはない 2026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） 20代以下では機械学習を学ぶ割合が全体と比べて30ポイント近く高いプログラミングや深層学習なども他の年代と比べて突出して高い傾向が見られた ※2026年DS会員のスコア順でソート

業種 11 「その他」が最多だが昨年よりも微減傾向 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 26 29 9 36 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) 2024年(n=311) 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/データ活用への関わり 12 関与比率はほぼ変動がなかった 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 59 54 20 12 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% データ分析/データ活用について学んでいるデータ分析/データ活用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/データ活用人材・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) 2026年(n=323) Q. あなたは、データ分析/データ活用についてどのように関わっていますか。（MA）

データ分析/データ活用の目的 13 社内データの分析・活用が昨年より回復分析受託も下げ止まり傾向がみられる 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 71 14 27 24 5 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社内・組織内のデータを外部の企業・組織が活用するため社外・組織外のデータの開発・分析業務を受託するため教育・研究のためその他（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) 2024年(n=311) 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を分析・活用していますか。（勤め人のみ回答／ MA）

データ分析/データ活用業務内容 14 「分析・開発・実装・評価」の業務が最多「データ収集」、「業務ディレクション」、「事業での展開・活用」も高い傾向が見られた 31 22 29 55 70 22 54 43 16 34 4 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% データ戦略立案データ事業・ PJ設計データシステムの設計・構築データの収集・整備分析・開発・実装・評価データシステムの保守・運用データ分析/ データ活用への業務ディレクションデータシステム・ AIを事業で展開・活用データ分析/ データ活用人材の採用・配置データ分析/ データ活用人材の育成その他（具体的に） 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) 2026年(n=191) 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） Q. あなたが関わっている業務として、当てはまるものをお知らせください。（データ関連業務従事者のみ回答／ MA） ※2026年より追加 ※2026年より追加データシステム (DB)の構築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システム (DB)の保守・運用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 2026年設問・選択肢文言変更 2024年までの選択肢

データ分析業務に至るまでのパス 15 15 12 17 22 22 6 4 4 10 13 23 20 19 6 5 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) 2026年(n=191) Q. あなたはどのような経歴を経て、データ分析/データ活用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（2026年・分析従事期間別） 16 10 13 23 20 19 6 5 4 17 25 17 17 6 0 6 14 0 16 22 34 25 0 0 3 11 13 25 23 17 6 2 4 10 4 24 14 26 13 9 0 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 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 2026年全体(n=191) 3年未満(n=36) 3年以上5年未満(n=32) 5年以上10年未満(n=53) 10年以上(n=70) Q. あなたはどのような経歴を経て、データ分析/データ活用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 3年未満の従事者では「新卒での配属」｢社内エンジニア職からの異動｣の割合も高い

分析業務従事期間 17 21 13 15 11 12 8 8 7 4 9 15 13 12 13 13 11 8 5 14 11 13 13 13 13 12 11 9 15 18 18 22 18 18 17 20 17 14 19 17 16 17 12 12 13 13 5 8 13 15 26 25 24 27 27 30 32 29 37 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年 1年未満 10年以上 1年以上 2年以上 3年以上 5年以上 7年以上 n=91 n=274 n=263 n=351 n=412 n=370 n=231 n=199 n=191 Q. あなたはデータ分析/データ活用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 81% 81% 56% ※2022年より7年以上10年未満の選択肢を追加

雇用形態 18 21 19 22 32 68 64 70 64 14 15 14 14 11 14 12 28 57 56 55 23 10 12 7 6 5 7 8 8 6 9 5 2 3 4 2 24 5 1 5 1 2023年 2024年 2026年日本アメリカインドドイツ中国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 n=191 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 2025年 DS協会会員

転職経験 19 69 72 71 77 73 71 73 62 19 18 16 14 16 11 8 17 7 6 8 5 5 7 10 8 3 3 3 2 2 5 6 5 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 4 3 5 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年転職経験はない 5回以上 1回 2回 3回 4回 n=263 n=351 n=274 n=412 n=370 n=231 n=191 n=199 Q. あなたは今までにデータ分析/データ活用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6割と減少転職回数2回以上が約2割と増加傾向

業務満足度 20 9 8 10 9 10 10 34 35 27 38 27 36 25 27 29 27 29 25 21 19 21 16 20 16 11 12 13 11 14 13 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026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 n=191 Q. あなたは、現在のデータ分析/データ活用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 46%* 2024年よりも9ポイント増加 *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 50% と高い 40代は不満比率が37% 業務満足度（年代別） 21 Q. あなたは、現在のデータ分析/データ活用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 10 25 5 7 12 36 75 45 32 32 25 0 23 24 29 16 0 20 17 16 13 0 8 20 11 全体 10･20代 30代 40代 50代以上 n=89 n=8 n=191 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=40 n=54 2026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５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 23 ◼ 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

スキルセットの認知・活用状況 24 71 26 25 28 28 29 35 34 20 52 52 52 55 54 54 51 43 13 12 10 11 11 7 11 18 29 8 11 11 7 7 4 4 18 2015年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年知っていた知らなかった内容認知＋活用内容認知名称認知 n=630 n=414 n=391 n=160 n=540 n=581 n=396 n=313 n=323 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5つのスキルセット群についてご存知でしたか。（SA）今年度よりスキルセット定義を変更したことにより認知はやや減少特に「活用している」という回答が大きく下がっていたスキルセット認知 2026年設問・選択肢文言変更～2024年 2026年～

スキルレベルの認知・活用状況 25 68 14 11 12 16 15 21 17 13 54 49 50 52 58 56 57 49 18 15 16 17 12 12 16 18 33 14 26 22 14 15 11 10 19 2015年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年知っていた知らなかった内容認知＋活用内容認知名称認知 n=630 n=414 n=391 n=160 n=540 n=581 n=396 n=313 n=323 スキルレベル定義は変更されていないが認知はやや減少スキルセット変更の影響か「活用している」という回答が下がっていた ◼ 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 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）スキルレベル認知

現在のスキルレベル 26 5 7 4 3 5 5 4 5 7 3 20 20 20 20 18 19 21 24 22 19 40 33 35 32 35 34 37 38 39 27 31 34 31 31 31 30 31 27 24 32 4 7 11 14 11 12 8 7 9 20 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年業界代表それ以下/ 業務外 n=344 n=378 n=91 n=117 n=346 n=576 n=486 n=519 n=284 n=275 Q. 現在のご自身のスキルは、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 3 12 15 13 10 11 9 14 14 15 19 31 31 30 29 28 30 32 34 38 35 44 39 44 44 47 44 41 40 39 37 8 10 11 16 13 15 11 10 7 8 業界代表それ以下/ 業務外 3 3 1 0 2 2 2 2 2 3 16 9 12 10 11 9 13 13 15 19 27 30 25 25 27 24 31 28 35 29 44 41 45 42 41 44 37 42 35 39 10 18 16 23 20 20 17 15 14 11 業界代表それ以下/ 業務外新設の価値創造は「それ以下/業務外」が2割存在価値創造データサイエンスデータエンジニアリング融合 2 17 31 35 16 業界代表それ以下/ 業務外

一般会員調査の結果：スキルアップ・人材育成について 27

スキルアップのために行っていること 28 17 25 40 51 51 13 62 67 43 3 2 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 所属企業・組織が提供する外部の研修・勉強会所属企業・組織が提供する内部の研修・勉強会有志の勉強会へ出席カンファレンス・製品発表会などへ出席 eラーニング分析コンペ・ハッカソンなどへ挑戦専門的な書籍を購入しての業務外での学習ネット・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なし／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) 2026年(n=284) Q. あなたが、データ分析/データ活用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・資格取得の伸長が頭打ちカンファレンスなどへの出席は回復傾向にある

スキルアップのために行っていること（2026年・年代別） 29 ｢eラーニング」が40~50代以上で高く｢有志の勉強会｣｢コンペ挑戦｣は20代以下で｢資格取得｣は年代が下がるほど高い傾向 17 25 40 51 51 13 62 67 43 3 2 13 47 60 33 47 33 53 60 67 0 0 10 22 42 52 36 16 70 66 54 0 4 19 21 43 52 53 15 66 71 45 1 0 18 27 36 53 55 10 59 66 36 4 2 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 2026年全体(n=284) 10・20代(n=15) 30代(n=50) 40代(n=73) 50代以上(n=146) Q. あなたが、データ分析/データ活用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 30 49 36 33 31 28 28 23 19 14 10 6 7 10 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 手本になる人が周囲にいないスキルアップのための時間がない教えてくれる人がいない分析・解析のインフラ（ DB ・ DWH 等）が不十分上司・経営層の理解がない育成プログラムがない分析・解析のツール（統計解析ソフト・ BI ツール等）が不十分同僚・部下のスキルレベルが低い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) 2026年(n=284) Q. あなたが、データ分析/データ活用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（2026年・年代別） 31 30・40代でロールモデル不足が顕著また40代でスキルアップのための時間不足・指導者不足、経営層の理解不足 49 36 33 31 28 28 23 19 14 10 6 7 10 47 27 33 0 7 27 7 0 7 7 0 7 40 60 42 30 26 42 30 22 12 12 10 12 6 2 55 43 45 37 33 38 30 30 16 10 7 10 6 42 31 27 32 23 23 22 17 14 10 5 7 11 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 手本になる人が周囲にいないスキルアップのための時間がない教えてくれる人がいない分析・解析のインフラ（ DB ・ DWH 等）が不十分上司・経営層の理解がない育成プログラムがない分析・解析のツール（統計解析ソフト・ BI ツール等）が不十分同僚・部下のスキルレベルが低い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 2026年全体(n=284) 10・20代(n=15) 30代(n=50) 40代(n=73) 50代以上(n=146) Q. あなたが、データ分析/データ活用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 32 所属企業に専門組織があると回答した人の割合は 45% 大きな変化は見られない 40 45 43 45 54 46 48 47 6 9 8 8 2022年 2023年 2024年 2026年存在する存在しないわからない n=522 n=376 n=302 n=311 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（2026年・業種別） 33 45 48 49 52 44 73 55 18 30 33 47 46 40 41 50 27 36 73 60 60 8 6 11 7 6 0 9 9 10 8 全体 IT・通信製造コンサル・リサーチ教育・学習支援卸売・小売金融・保険医療・福祉公共その他存在する存在しないわからない n=311 n=91 n=82 n=27 n=16 n=11 n=11 n=11 n=10 n=52 卸売･小売、金融で専門組織がある割合が高い 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）

育成プログラムの有無 34 育成プログラムを備える企業・組織は24% 頭打ちになりつつある 9 13 17 23 23 23 27 27 26 24 91 87 83 77 77 77 67 62 64 67 6 11 9.6 9 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年存在する存在しないわからない n=394 n=91 n=156 n=380 n=522 n=599 n=563 n=376 n=311 n=302 Q. あなたの所属する企業や組織では、データ分析/データ活用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）

育成プログラムの有無（2026年・業種別） 35 24 26 29 11 13 55 46 0 30 15 67 65 65 82 75 36 55 91 60 69 9 9 6 7 13 9 0 9 10 15 全体 IT・通信製造コンサル・リサーチ教育・学習支援卸売・小売金融・保険医療・福祉公共その他存在する存在しないわからない n=311 n=91 n=82 n=27 n=16 n=11 n=11 n=11 n=10 n=52 卸売･小売、金融で育成プログラムがある割合が高いコンサルおよび教育業界は専門組織はあるが、育成プログラムがない傾向 Q. あなたの所属する企業や組織では、データ分析/データ活用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 36 スキルが活かせているのは 28% 前年とほぼ同等、活かせていないと回答した割合が減少 8 7 6 6 4 3 4 4 3 5 28 30 21 17 21 24 20 25 25 23 24 22 21 22 27 26 27 29 27 35 28 28 30 30 27 25 25 24 24 21 12 14 22 26 22 23 25 18 22 17 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年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=522 n=91 n=156 n=380 n=394 n=599 n=563 n=376 n=302 n=311 Q. 所属する企業・組織内で、ご自身を含め、データ分析/データ活用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 37 転職活動中･検討している人は 15% 条件によって検討したい層を含めると54%と前年より意向は低下 8 17 14 11 10 12 8 5 10 6 11 12 11 9 53 47 48 39 43 41 35 39 39 39 39 36 38 50 48 48 47 44 40 46 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年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現在活動中検討し始めている n=563 n=91 n=156 n=380 n=394 n=599 n=522 n=376 n=302 n=311 Q. あなたは現在、もしくは今後、データ分析/データ活用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 38 スキルが活かせる・評価されることを重視その他では「フルリモート」「メンタル不調への寛容」など働き方に関する意見も 59 53 43 37 36 35 3 13 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 自身のスキルを活かせるデータ分析・解析人材が評価されている分析・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・解析のためのインフラが充実している分析結果を業務に反映してもらえる興味深いデータがあ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) 2026年(n=311) Q. 転職先を選ぶ際に、データ分析/データ活用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 39 専門性が高く人の役に立つというイメージ「将来性がある」は低下傾向が見られる 67 49 47 40 39 34 30 26 16 15 14 14 12 12 11 6 4 3 2 0 2 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 専門性が高い人の役にたつ将来性がある実力主義自己成長できるリモートワークができる頭がよい仕事がたいへん収入が多い楽しいかっこいい労働時間が長いグローバルな転職する人が多い転職に有利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) 2026年(n=323) 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 40 43 48 44 41 39 30 38 37 38 39 39 40 15 12 13 15 16 23 4 3 3 3 4 6 0 1 1 1 2 1 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026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 n=323 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 70% 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

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 データサイエンティストの将来性（年代別） 41 10･20代では将来性を感じている*割合は 87%と高い 30代が最も低く、昨年よりも8ポイント減っていた 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） 30 60 36 26 28 40 27 27 42 44 23 13 25 26 21 6 0 7 5 6 1 0 5 1 0 全体 10･20代 30代 40代 50代以上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=323 n=15 n=56 n=81 n=171 2026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の計

生成AI 利用状況 42 31 60 74 15 34 55 24 37 27 18 14 10 11 22 17 29 23 13 7 10 15 16 20 14 18 9 5 56 31 5 28 20 2 0 0 10 10 2 10 1 2023年 2024年 2026年日本アメリカインドドイツ中国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 n=311 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が74%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 2025 DS協会会員 2023年新規聴取

生成AI 利用状況（2026年・業種別） 43 74 79 76 67 75 82 64 55 70 71 14 12 12 11 25 9 9 18 0 21 7 4 9 15 0 9 18 18 10 4 5 4 4 7 0 0 9 9 20 4 全体 IT・通信製造コンサル・リサーチ教育・学習支援卸売・小売金融・保険医療・福祉公共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=311 n=91 n=82 n=27 n=16 n=11 n=11 n=11 n=10 n=52 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）卸売･小売では8割超が業務で利用公共分野では「検討していない」割合がやや高い 2023年新規聴取

AI活用分野 44 要約・プログラム作成に活用されている「その他」では壁打ちや情報整理・収集などでの活用も 66 58 42 40 41 44 34 38 20 22 14 8 4 3 8 1 75 62 57 52 50 47 45 44 33 27 25 8 7 2 8 1 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議事録の作成挨拶文などの原稿作成プログラムのチェック、デバッグ様々な言語への翻訳メール返信などの下書き記事やシナリオの作成マニュアルの作成挿絵やイラストの作成チャット・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) 2026年(n=296) 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（2026年度／一般ビジネスパーソン調査2025との比較） 45 75 62 57 52 50 47 45 44 33 27 25 8 7 2 8 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議事録の作成挨拶文などの原稿作成プログラムのチェック、デバッグ様々な言語への翻訳メール返信などの下書き記事やシナリオの作成マニュアルの作成挿絵やイラストの作成チャット・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2026年 (n=296) 一般BP 日本 (n=678) 一般BP アメリカ (n=593) 一般BP インド (n=935) 一般BP ドイツ (n=616) 一般BP 中国 (n=798) 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

生成AIへの関わり状況 46 非関与者が6割弱 29 26 59 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 生成AIの業務プロセスへの組み込み業務を行っている（企画・開発など）生成AIの業務プロセスでの活用推進業務を行っている（改善・メンテナンスなど）いずれにも関与していない 2026年(n=311) Q. あなたは、自社および取引先における生成AIの業務プロセスへの導入・運用に関わっていますか。（ MA） 2026年新規設問

生成AI進展に対する危機感 47 21 26 27 17 29 30 29 27 28 19 20 33 12 15 12 11 12 10 12 12 2026年全体組込業務従事者活用推進従事者いずれも関与なし n=311 n=91 n=82 n=183 Q. AIのさらなる進展により、データサイエンス業務にますます影響が及ぶことが考えられます。あなたは、「データサイエンティスト」という仕事に対して、どの程度の危機感を持っていますか。（SA）危機感をもっているのは 50% AI業務に従事している人ほど危機感は高い傾向危機感を持っているどちらかといえば危機感を持っているどちらともいえないどちらかといえば危機感を持っていない危機感を持っていない 2026年新規設問

まとめ 48

TOPIC1 生成AIの急速な普及により、DSの仕事の仕方、役割が変化している ⚫ DS協会会員における生成AIの業務での利用率は 2023年 31% → 2026年 74% と急増。日本の一般ビジネスパーソンを大きく上回り、日常業務からプログラム作成・デバッグへの活用など専門業務まで幅広い用途での利用が浸透している。 ⚫ さらに、単なる個人利用を越え、AIの業務組み込みや活用推進に関与する層が4割存在しており、DSの役割、業務内容が変化してきている実態が見て取れる。 49 AIの業務利用比率 31 60 74 27 18 14 23 13 7 2023年 2024年 2026年業務で利用トライアル中利用検討中関与 41% 非関与 59% 業務組込 29% 業務活用推進 26% AIの業務組込･活用への関与 75 62 57 52 50 ドキュメントの要約プログラムの作成議事録の作成挨拶文などの原稿作成プログラムのチェック、デバッグ DS協会一般BP日本 AI利用場面（DS TOP5）

TOPIC２ DSとして業務への手ごたえ・実感が感じられておらず、将来性に陰り ⚫ 業務満足度は46%と前年+8.9ptではあったが、年度によって揺らぎがある。 30代で50%と高い一方、40代では不満比率37%と世代差が認められる。 ⚫ 「将来性を感じる」割合は70％と高水準ながらも、2021年以降低下が続いている。 ⚫ スキルが「活かせている」と感じている人は27%にとどまる。 50 データサイエンス業務の満足度と将来性の推移 36 36 27 23 25 27 23 29 27 27 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年スキル活用実感の割合（TOP2BOX）満足度前年比将来性前年比 2020年 42.0% 80.8% 2021年 42.4% 0.4pt 84.0% 3.2pt 2022年 37.0% -5.4pt 82.6% -1.4pt 2023年 46.3% 9.3pt 80.8% -1.8pt 2024年 37.2% -9.1pt 78.3% -2.5pt 2026年 46.1% 8.9pt 70.2% -8.1pt ※満足度・将来性は TOP2BOX計

TOPIC3 DS市場が流動化しているが、キャリア形成に向けた制度・ロールモデルが不足 ⚫ 転職経験が増加し、未経験者割合がこれまでで最も低い62％に。職種として人材流動性が高まっている。 ⚫ データ分析業務へのキャリアパスは「社内の部署異動」「他職種からの転職」が多く、専門職として新卒から育成されるケースは少ない。 ⚫ DSのジョブ型雇用の割合は他国および国内の一般企業32%と比べても低く、22%にとどまっている。 ⚫ 育成プログラム保有割合も伸び悩み。DSとしてのキャリア形成に向けた制度・ロールモデル不足が課題。 51 転職未経験者の比率 69 72 71 77 73 71 73 62 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年 DSのキャリアパス育成プログラムが組織内にある割合社内の部署異動技術・研究職から 22.5% 社内の部署異動その他の職種から 20.4% 他職種からの転職 19.4% 社内の部署異動エンジニアから 12.6% 新卒での配属 9.9% 22 32 68 70 DS協会日本アメリカドイツジョブ型雇用の割合ＢＰ調査 9 13 17 23 23 23 27 27 26 24 2015年 2016年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2026年

今後のDS協会活動への示唆生成AI時代におけるデータサイエンティストの価値再定義と成長支援・基盤形成に向けて ⚫ 「AIを使う人材」から「価値を創る人材」への役割転換を推進 – 生成AIの活用が一般化する中、DSに求められる役割は分析・実装作業から、課題設定・価値創造・意思決定支援へとシフトしている。価値創造スキルの再定義と、その実践事例・指針の体系的な発信を通じて、役割転換を図っていく。 ⚫ 育成モデルや成長プロセスの共有から、育成システム作りの検討 – ロールモデルや指導者不足、育成環境の未整備により、多くのDSがスキルアップと実務活用の両立に課題を抱えている。まずは、産学官・企業間を越えた育成モデルの共有などを通じて、学び方や成長プロセスを可視化することが必要な状況。そこから世代や立場を越えて学び合える育成エコシステム作りを検討していく。 ⚫ 専門性を活かし続けられるキャリア・評価の社会的基盤づくり – 人材の流動化が進む一方、日本では専門職としてのDSのキャリア形成や評価制度は十分に整理されているとは言えない。ジョブ型雇用や専門性評価に関する議論を促進し、長期的に価値を発揮できるDS キャリアの社会実装に向けた環境・文化形成の後押しをする。 52

データサイエンティストの就労意識～2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより

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