データサイエンティストとは？ITパスポートで出るデータ活用の専門職をやさしく解説

2026年9月6日

データサイエンティストとは、データを分析して、事業や業務の意思決定に使える形へ整理する専門職です。ITパスポートでは、データ利活用やビッグデータ分析を理解するための重要語として押さえるべき用語です。

データサイエンティストの意味

データサイエンティストは、売上、アクセスログ、アンケート、センサー情報などのデータから傾向や課題を読み取り、次の行動につながる示唆を出す人です。

単に表計算ソフトで集計する人ではありません。データを集める、きれいに整える、分析する、結果を説明する、施策に落とし込むところまで関わります。

仕事では、次のような場面で使われます。

つまり、データサイエンティストは、勘や経験だけに頼らず、データを使って判断の精度を上げる役割です。

ITパスポートのシラバス Ver.6.5 では、ストラテジ系の「企業活動」内にある「業務分析・データ利活用」で扱われます。関連語として、BI、データウェアハウス、データマイニング、ビッグデータ、テキストマイニング、データサイエンスのサイクルなども並んでいます。

試験では、データサイエンティストの細かい数学知識よりも、データをビジネスに活用する役割を理解しているかが問われやすいです。

あわせて、データ活用の全体像をつかむなら、関連記事としてビッグデータの解説も確認しておくと理解がつながります。

身近な例では、動画配信サービスのおすすめ表示があります。利用者が見た動画、途中で止めた動画、似た人が好んだ動画などを分析し、次に見そうな作品を提案します。

この仕組みを考えるとき、データサイエンティストは「どのデータを使うか」「どの傾向を見るか」「おすすめの精度をどう評価するか」を考えます。

会社の仕事でも同じです。例えば小売店なら、曜日、天気、時間帯、購入商品を分析して、仕入れ量や陳列を変えます。営業部門なら、受注しやすい顧客の特徴を分析し、優先的に対応する見込み客を決めます。

重要なのは、分析結果そのものではなく、分析結果を使って行動を変えることです。

データアナリストは、既存データを分析してレポートや改善提案を行う役割として使われることが多いです。データサイエンティストは、それに加えて統計、機械学習、データ基盤、ビジネス課題の設計まで広く関わる意味で使われます。

ただし、企業によって職種名の使い方は違います。ITパスポートでは、厳密な職務分掌よりも、データを意思決定に活用する専門人材という理解で十分です。

AIエンジニアは、機械学習モデルやAIシステムを作る技術寄りの役割です。データサイエンティストは、AIを使う場合もありますが、目的は分析結果を業務判断に結び付けることです。

BI は Business Intelligence の略で、企業内のデータを分析し、経営や業務の判断に役立てる考え方や仕組みです。データサイエンティストは、そのようなデータ活用を進める人材の一つです。

データサイエンティストの説明として最も適切なものはどれか。

A. 会社のWebサイトの見た目だけを設計する人 B. データを分析し、業務や事業の意思決定に役立つ知見を出す人 C. ネットワーク機器だけを保守する人 D. 法律文書だけを作成する人

正解はBです。データサイエンティストは、データ分析を通じて意思決定を支援します。

データサイエンティストの活動として適切なものはどれか。

A. 売上データを分析し、売れ筋商品の傾向を見つける B. データを見ずに経験だけで発注量を決める C. すべてのデータを削除して管理を簡単にする D. パスワードを全員で共有する

正解はAです。データから傾向を読み取り、業務改善に使うのが典型例です。

データサイエンティストと関連が深い分野はどれか。

A. データサイエンス B. キーボード配列 C. 紙の契約書の製本 D. 電源ケーブルの色分け

正解はAです。データサイエンティストは、データサイエンスの考え方を使って分析します。

データサイエンティストは、データを使って課題解決や意思決定を支援する専門職です。ITパスポートでは、ビッグデータ、データマイニング、BI、AI、機械学習とセットで出やすい用語です。

暗記するときは、人の役割として覚えるだけでなく、何のために存在するかを押さえると強いです。目的は、データから意味を読み取り、仕事の判断に使うことです。

特に文系の受験者は、難しい数式を覚えようとするより、売上分析、顧客分析、おすすめ表示、需要予測のような具体例で理解すると得点につながります。

データサイエンティストとは、データを分析し、ビジネスや業務の意思決定に使える知見を出す専門職です。ITパスポートでは、データ利活用、ビッグデータ、BI、データマイニングと関連付けて理解するのが効率的です。

試験では、データサイエンティストは「データを使って判断を助ける人」と押さえておけば、大きく外しません。