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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 調査目的と概要 2 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 一般会員調査の結果 ：属性と業務内容 3 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 一般会員調査の結果 ：スキルレベル 22 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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～ 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 一般会員調査の結果 ：スキルアップ・人材育成について 27 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 Ｐ Ｏ Ｐ ・ ロ ゴ ・ Ｗ ｅ ｂ 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. まとめ 48 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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） 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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 Ｂ Ｐ 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 

Copyright © 2026 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 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