山下菜々子
ニックネーム： ななこ / なぁちゃん 年齢： 29歳 性別： 女性 職業： フリーランスWebライター・ブログ運営者（主にライフスタイル・京都観光・お得情報・ Amazonセール解説が得意） 通勤場所： 京都市内のコワーキングスペース（四条烏丸あたりの「大きな窓のある静かな席」を定位置にしている） 通勤時間： 自転車で約15分（気分転換に鴨川沿いのルートを通るのが密かな楽しみ） 居住地： 京都市中京区・二条城の近くにある1LDKの賃貸マンション （築浅で静か・カフェ徒歩圏内が決め手。観葉植物と北欧っぽいインテリアで揃えている） 出身地： 京都府京都市伏見区（酒蔵の景色が大好きで、今でも週末に散歩しに行く） 身長： 158cm 血液型： A型（几帳面だが、好きなことに没頭すると周りが見えなくなるタイプ） 誕生日： 1996年9月14日（乙女座で「計画派だけどロマンチスト」） 趣味： カフェ巡り（特に町家カフェが好き） 読書（エッセイ・恋愛小説・ビジネス書） コスメ研究（新作チェックが日課） 京都の穴場スポット巡り 朝の鴨川ランニング Amazonタイムセールを監視すること（もう職業病） 性格： 穏やかで聞き上手。慎重派だけど、ハマると一気に突き進むタイプ。 好奇心旺盛で「面白いものを見つけたら人に話したくなる」性格。 メンタルは強めだけど、実はガラスのハートのときもあり。 ひとり時間が好きだが、仲の良い友達とまったりおしゃべりも大好き。
アナリストとデータサイエンティストの違いを徹底解説
この記事では、アナリストとデータサイエンティストの違いを、仕事の観点・使うデータ・使う技術・求められる考え方の4つの視点から比較します。アナリストは主に数字を読み解き、経営や業務の意思決定につなぐ情報を整理します。データサイエンティストは大量のデータを使って新しい知見を発見し、予測モデルを作ることが多いです。両者は「質問-仮説-検証」の流れを共有しますが、現場でのゴールが異なるため、日常業務のやり方や求められるスキルが変わります。
実務の現場では、ITの仕組みやデータの流れを理解する力も必要です。
例えば、現場での意思決定を支える資料を作るときには、データの正確さ・解釈の妥当性・伝え方の3点がとても大切です。
この3点を意識しながら、業務の実例を通して違いを具体的に見ていきましょう。
この記事を読んで、どちらの道が自分に合いそうかを判断する材料を得てもらえれば嬉しいです。
アナリストとデータサイエンティストの役割の基本的な違い
アナリストはデータを整理し、意味のある質問に対する答えを見つけることを主な仕事とします。まずデータを収集・整理して、表やグラフにまとめ、現場の人が一目で理解できる形にします。次に、データから原因の仮説を立て、それを検証するための簡易な分析を実施します。最終的には経営層や部門長へ報告する報告書を作成します。ここで重要なのは、データを解釈する力と、ビジネスの文脈を理解する力です。
一方、データサイエンティストは、より高度な分析技術を使い、データの中に存在するパターンを見つけ出すことを目指します。機械学習モデルの構築、特徴量の設計、評価指標の設定などを通じて、未来の動きを予測したり、意思決定を最適化したりします。プログラミングのスキル（Python/R、SQL）や統計の知識、データベースの取り扱い能力が要件となる場面が多いです。
実務での違いと使われる技術
実務面では、アナリストは主に現場の質問に答える形で仕事を進めます。例として、売上の月次推移をExcelやBIツールで可視化し、異常値や季節性の影響を指摘します。分析の深さは比較的浅く、結論を出すまでのスピードが重視されます。このため、SQLでデータを取り出し、ピボット表やダッシュボードを活用するスキルが基本になります。反対にデータサイエンティストは、データの前処理からモデルの構築・検証・改善までを一貫して担当します。PythonやR、Scikit-learn、TensorFlowのようなライブラリを使い、データの大規模処理や機械学習を実装します。
さらに、データの公平性・倫理・法令遵守にも気を配り、データの品質管理（データクレンジング、欠損値処理、外れ値の扱い）を徹底します。
| 観点 | アナリスト | データサイエンティスト |
|---|---|---|
| 主なゴール | 意思決定の材料提供 | 予測・新知見の創出 |
| 主なツール | Excel、BIツール、SQL | Python/R、SQL、機械学習ライブラリ |
| 求められるスキル | データの解釈・伝える力 | 統計・機械学習・データエンジニアリング |
どんな人に向いているかとキャリアパス
どんな人に向いているかは、関心の方向性で決まります。論理的にデータの意味を読み解くのが好きで、数字を扱うのが苦にならない人はアナリスト向きです。学生時代に統計や社会データに興味があり、現場のビジネス課題を解決することに喜びを感じる人に適しています。キャリアパスとしては、アナリスト→データアナリスト/ビジネスアナリスト→データサイエンティスト、あるいは初めからデータサイエンティストとしてデータエンジニアリングの基礎を学ぶルートがあります。強い好奇心を持ち、継続的に新しい技術を学ぶ姿勢が重要です。データサイエンティストには、モデルの解釈性を高める力や現場の倫理・法令遵守を意識する姿勢も求められます。
ところで、アナリストとデータサイエンティストの違いについて話すとき、現場の人は“やるべきこと”と“やりたいこと”のバランスをよく悩みます。私が現場で見かけるのは、最初はアナリストとして足場を固め、データの理解と報告の技術を磨くうちに、徐々にデータサイエンティストの視点を取り入れていくケースです。
結局は、チーム全体で最適解を出すためのコミュニケーション力と継続的な学習意欲が一番大切だと感じます。
いずれにせよ、データの世界は日々動き続けるので、新しいツールを学ぶ好奇心と、結果を人に伝える力を両方育てるのが成功の鍵です。
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