こんにちは、とめです。
データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！
データアナリストって、やめとけって出てくるんだけど…。
今から目指すのって、間違ってる？
職種がダメ、というより、イメージと現場がズレてる人には向かない仕事だと思っています。
データアナリストはやめとけ、と検索すると、職種そのものがダメに見えます。結論から言うと、全員が今すぐやめる話ではありません。華やかな分析だけを想像している人には向かない、という意味に近いです。
私は未経験からこの仕事に入り、今も現場にいます。数値の定義が部署で違うことや、「いい感じにデータ分析して」という依頼は、日常です。
ズレを先に見ると、進むか今はやめるかを自分で決められます。華やかな想像のまま入って後悔する前に、次の一手が分かると思います。
- データアナリストがやめとけと言われる理由
- AIで人の分析が不要になるのか
- それでも目指してよい人、今はやめた方がいい人
- 未経験が転職前に見る現実と、次に確認すること
▼想像と現場のズレ
データアナリストはやめとけ、は全員への答えではない
「データアナリストはやめとけ」、は職種そのものを否定する言葉ではないと思っています。検索で並ぶのは、入ってからの仕事が想像と違った人の話が多いです。
検索すると、きつい、将来がない、AIに奪われる、という話が並びます。全部が嘘、という感じでもないです。現場には、定義の確認や曖昧な依頼が普通にあります。分析だけやっていればよい仕事ではありません。
それでも、数字の裏側を見たい人や、人の判断を支えたい人には合う仕事だと思います。私自身、未経験から入りました。入ってから「思ってたのと違う」はありましたが、職種を選んだこと自体を後悔しているわけではありません。
「やめとけ」かどうかは、世間の評判より、今の自分が何を想像しているかで分かれると思っています。
データアナリストがやめとけと言われる理由は、華やかな分析とのズレ
やめとけと言われる理由は、仕事がなくなったからではありません。頭の中の分析と、現場の作業がズレているからです。
具体的には、以下3つです。
- 定義とズレの確認：数字が合わない理由を、定義から疑う
- 曖昧な依頼：仮説を置いて、意図を聞き返す
- AIで人の分析は不要か：集計は楽になる。人の仕事は残る
定義とズレの確認
数値の定義やズレを確認する作業は、データアナリストの日常です。分析の前座ではありません。
同じ「売上」でも、請求ベースと受注ベースが混ざることがあります。部署が違えば、同じ言葉で別の数字を見ています。数字が合わないとき、集計を急ぐより、定義を疑う方が先です。
営業や事務でも、予実が合わない経験はあると思います。現場ではそれが日常茶飯事で、確認そのものが仕事です。きれいな表は最初から無くて、分析の時間は想像より後に来ます。
曖昧な依頼
依頼は、きれいな分析テーマで来るとは限りません。「先月の数字から次にやるべきこと」「いい感じにデータ分析して」は、往々にして来ます。
そのままグラフを量産すると、的が外れます。例えば「先月の売上、いい感じに見ておいて」だけ渡されて全社のグラフを作ったのに、返ってくるのが「知りたかったのは新規だけ」だと、作業は全部ズレます。
数字から見て取れる仮説を一度置くことと、依頼者の意図をもう少し聞くコミュニケーションが要ります。何を決めたいのか、誰向けなのか、何と比べるのか。そこを揃えてから抽出に入ります。
数字だけ触る仕事ではありません。人と数字の間にいる時間が、思ったより長いです。
AIで人の分析は不要か
AIが出てきて、人の分析が不要になるのでは、という不安はよく聞きます。人の分析がまるごと不要になる、という意味ではないと思っています。
定型の集計や、決まった形式のグラフは楽になります。一方で、定義のズレを疑う、曖昧な依頼を聞き返す、仮説を立てて人に渡す仕事は、今のAIでは代わりにくいです。ツールは変わります。職種が消える感じは、現場ではまだないです。
AIが出てきたら、人が分析しなくてよくなるんじゃない？
集計は楽になると思います。
ただ、定義のズレや「いい感じに」の聞き返しまで、全部AIに任せる現場は、まだ見たことがないです。
▼やめとけと言われる理由の中身
| 言われること | 現場の中身 |
|---|---|
| 地味で大変 | 定義の確認や数字のズレ直しが、日常の仕事になる |
| 人と話す仕事ではなさそう | 曖昧な依頼を聞き返し、仮説を渡す時間が長い |
| AIで不要になる | 集計は楽になる。定義確認と聞き返しは残りやすい |
それでもデータアナリストを目指してよい人
やめとけの理由を聞いても、まだ見たい気持ちが残る人は、進めてよい側だと思います。性格の診断ではなく、動機が残るかどうかだと思います。
具体的には、以下2つです。
- 数字の裏側：定義確認が多いと知っても、なぜこの数字かが気になる
- 人の判断：聞き返しが要ると知っても、意思決定を支えたい
数字の裏側
定義の確認が多いと知っても、「なぜこの数字になるのか」が気になる人は、現場と相性がいいと思います。
数字が合わないとき、面倒、で終わらず、定義や入力のズレを追いたくなるかどうかです。営業の予実が合わないとき、入力漏れを疑った経験がある人は、その感覚に近いです。
きれいな分析だけをやりたい気持ちが先だと、確認作業で止まりやすいです。裏側を見たい気持ちが残るなら、やめとけの理由を聞いても進めてよい側だと思います。
人の判断
依頼を聞き返す時間が長いと知っても、グラフで終わらず、誰かの判断に使われたい人は続けやすいです。
「いい感じに」と言われて、何を決めたいのかを聞き返すのは面倒です。それでも、数字を渡した先で人が動く方がうれしい、という気持ちが残るなら、現場の仕事と近いです。
人と話さず数字だけ触りたい気持ちが強いと、ここが苦になります。支えたい気持ちが残るなら、調整が多いこと自体は、やめとけの理由にはなりにくいと思っています。
よさそう、という印象だけで学習に入ると、時間だけが増えます。向き不向きは、行動ベースで一度見た方が遠回りは減ります。
判断の仕方につていは、下記の記事でまとめています。
今のデータアナリストはやめとけ、と言える人
向いていない人、という人格の話ではありません。今のイメージのままだと、現場で苦しくなりやすい人です。
具体的には、以下3つです。
- かっこいい分析だけ：見栄えが目的だと、前工程と合わない
- 楽に年収を上げたい：期待が先に壊れる
- 数字だけ触りたい：依頼の整理と説明が日常にある
かっこいい分析だけ
機械学習や、見た目のきれいなダッシュボードが目的なら、今のイメージのままだと現場と合いにくいです。
入ってから先に来るのは、定義の確認と数字のズレ直しです。派手な分析は、後からたまに来る、くらいの感覚の方が近いと思います。
かっこいい分析がやりたい気持ち自体は悪くないです。ただ、それが仕事の全部だと思って応募すると、定義確認が続いた時点で「やめとけ」側に入りやすいです。
楽に年収を上げたい
楽して年収が上がる職種、という期待で入ると、先に壊れるのはその期待です。
未経験の入口は、肩書きほど華やかではありません。定義確認や聞き返しが続きます。年収は会社と経験で変わります。数字を置くより、楽して上がる仕事ではない、ということだけは言えます。
お金の話を否定しているわけではありません。楽に、短期間で、という期待が先だと、現場の確認作業が耐えにくくなります。
数字だけ触りたい
人と話さず、数字だけ触っていたいなら、今の現場とは合いません。
抽出が終わったあとも、「で、どうすればいい？」と聞かれる時間が残ります。表を渡して終わり、という仕事ではないです。
一人で黙々と集計したい気持ちは分かります。ただ、渡す相手がいる以上、説明と聞き返しは避けにくいです。
▼目指してよい人／今はやめた方がいい人
| 進めてよい側 | 今はやめた方がいい側 |
|---|---|
| 定義確認が多いと知っても、数字の裏側が気になる | かっこいい分析だけをやりたい |
| 聞き返しが要ると知っても、人の判断を支えたい | 人と話さず、数字だけ触りたい |
| ツールが変わっても、定義確認と聞き返しは残ると感じる | 短期間で楽に年収を上げたい |
イメージだけで応募すると、やめとけ側に入りやすいです。期待を一度下ろしてから、進むかどうかを見た方がいいと思います。
未経験がデータアナリスト転職の前に見るべき現実
進めると決めたあとに、学習の順番より先に見たいのは求人の中身です。肩書きと日常の仕事が同じとは限らないからです。
具体的には、以下2つです。
- 求人票の肩書き：現場と同じとは限らない
- 求人の中身：一人で決めない
求人票の肩書き
求人票の「データアナリスト」と、入ってからの仕事が同じとは限りません。
データ分析を売る営業、集計だけの席、経験者前提の席が、同じ肩書きで混ざります。仕事内容に提案・導入支援とあって、評価が受注件数なら、分析する側ではありません。
肩書きだけで応募すると、華やかな想像のまま入ることになります。見るのは、日常業務に抽出・集計・報告があるか、評価されるのが受注ではなく数字の確認や改善提案か、です。
求人の中身
進めると決めた人は、求人の中身を一人で決めない方がいいと思います。
未経験が肩書きを追うと、かっこいい分析の求人や、データ営業に乗りやすいです。求人票に機械学習と書いてあると、定義確認の話は後ろに回りがちです。研修の有無や、実際に何を任されるかは、本人だけでは見えにくいことがあります。
未経験向けの中身が分かるエージェントを2社くらい比べると、取り違えを減らせます。学習がゼロの段階で、登録を急ぐ話ではありません。
まとめ：やめとけの正体を見てから、次の一手を決めよう
データアナリストはやめとけ、は全員への答えではありません。職種が終わった話ではなく、華やかな分析とのズレです。
- 定義の確認と数字のズレ直しは、日常の仕事である
- 「いい感じに」という依頼では、仮説と聞き返しが要る
- AIで集計は楽になる。人の分析が不要になるわけではない
- 裏側を見たい、判断を支えたい気持ちが残る人は進めてよい
- かっこいい分析だけ、楽な年収、数字だけ、の期待は今はやめた方がいい
ズレを先に見ると、華やかな想像のまま入って後悔する前に、進むか今はやめるかを自分で決められます。次にやることは、今の自分の位置に合わせて1つでいいと思います。
まだ自分の線が曖昧なら、向き不向きの確認が先です。
▼未経験でもデータアナリストになれる人・なれない人の見分け方
進めると決めた人は、華やかな肩書きの求人に乗らないことが先です。未経験向けの中身が分かるエージェントを2社くらい比べると、求人の取り違えを減らせます。
▼データアナリスト向け転職エージェント4社比較
以上、とめでした！
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