## システムエンジニアに文系・理系は関係ある？

皆さんは、「ITエンジニア=理系」という固定観念を抱いていませんか？確かにITエンジニアという職種では理系出身者が多いのは事実ですが、システムエンジニアに注目してみると、近年は文系出身者が予想外に多いことに驚かされます。

文系出身者が増えている理由や、文系はシステムエンジニアに向いているのかどうかについて、その答えをこれから一緒に探っていきましょう。文系出身者で、システムエンジニア（以下SE）を目指す方はぜひ最後までお付き合いください。

システムエンジニア（SE）とはどんな仕事？スキルや年収なども解説

長らくIT系の仕事をしていると、周囲のSEに文系出身者やSE女子が増えていることに気付きます。確かにインフラ系のITエンジニアは今でも理系出身者が多いですが、**SEに関していえば、文系出身者がかなりの割合でいるようです。**

こうした現状を鑑みると、「SEは文系出身者に適した職種である」という仮説が成り立つかもしれません。

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SEが文系に適した職種であるかどうかを確認するために、IT職種に従事している人の専攻分野について調べてみました。

情報処理技術者試験を主催しているIPA発刊の資料「IT人材白書2020」によると、IT職種の最終学歴の専攻分野は、先端IT従事者の30.2%、先端IT非従事者の34.6%が文系という結果が出ており、**IT従事者の実に3人に1人が文系出身であることが分かります。**

また、SIer企業に絞ると文系の採用割合が4割前後に達するという情報もあり、SE職では文系・理系という区分は全く意味をなさなくなってきています。

【参考】：[IT人材白書2020](https://www.ipa.go.jp/files/000085255.pdf)

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## システムエンジニアの仕事内容

文系出身者でもSEとして活躍できるのかを探るために、システム開発の流れと開発においてSEが担当する工程について見てみましょう。

ここでは一般的なシステム開発（ウォーターフォール型開発）を参考に、開発の工程と各工程における主な担当者を見てみましょう。以下は、ITベンダーが顧客からシステムを受注する場合の工程例です。

以上のように、**システム開発ではプログラミング以外の6つの工程でSEが関わっています。**

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前記のシステム開発工程の中で、SEが主に担当する1・3・4・6の工程について見ていきましょう。

*1.要求分析*
一般的な大規模開発案件は競争入札が行われます。顧客からベンダーに対して提案要請書（RFP）が示されるので、SEはそれをもとに顧客の要求を読み取ってシステム化案を描き、システム規模（工数・期間）を見積もってシステム提案書を完成させます。

システム規模が大きい場合には、上級SEやITコンサルタントがこのフェーズを担当することもあります。

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*3.要件定義*
顧客提案を無事通過し、契約が決まると要件定義工程に入ります。ここでは、「顧客が必要とするものを正しく理解して資料にまとめる」スキルが求められます。

SEは、経営層や現場部門へのヒアリングや現状調査を行って顧客の要求事項をまとめあげ、顧客の同意と確認を得ます。顧客のニーズを理解し、共感し、潜在的ニーズまで抽象化する能力が問われます。まさに「文系」の強みを発揮できる工程です。

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*4.基本・詳細設計*
ここで必要なスキルは「顧客の要求仕様を正確にPGに伝え、理解させるためのドキュメント作成」能力です。理解力・文章力・客観性が乏しいと、この工程を完遂するのは困難です。

*6.テスト（結合・総合）*
テスト工程では、SEとPGは密にコミュニケーションを取ります。テストでエラーが検出された際に、仕様のミスなのか、プログラミングミスなのか、あるいはインフラ環境の問題なのか、さまざまな要因を想定して1つずつ確認し、解決を図ります。

この際には、誤解を招きやすい口頭ではなく、文書やチェックシートなどで相互確認を行わなければなりません。正しく客観的な文章での記録・保管が必須です。

## 文系出身ならシステムエンジニアはやめとけ？

ここでは、度々聞かれる「文系出身者はSEはやめとけ」という件に関して、そう言われてしまう理由として考えられる事例を紹介します。SEになって上手くやっていけるか不安を抱えている文系の人は、1つの参考にしてください。

### 専門領域外でついていけないことがある

*そもそも文系が学ぶ専門領域には、IT知識が含まれていません。*研修制度を設けている企業に就職できたとしても、全くのIT知識がない状態で入社すれば理系出身者よりも遅れを取ってしまいます。

そして、その状態のままプログラミングやシステム設計の仕事に携わるようになると、「ついていけない」「きつい」と感じてしまいます。また、知識不十分の状態でいきなりコード記述を任されたり、SEとしての仕事を任せられたりすることもあり、投げ出されている状態が辛いと感じることもあります。

そうならないためには、*入社前からIT関連の学習をしたり、未経験でも取得しやすい資格の勉強をしたり、できる範囲の事前準備をしっかりと行いましょう。*おすすめの資格は、IT系の仕事で必要な基礎知識を網羅している国家資格の「ITパスポート試験」です。

難易度は易しめで、学生やIT初心者でも合格可能な試験です。

【参考】：[ITパスポート試験](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/?topbana)

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### 望んでいた業務を任せてもらえない

上記のように知識やスキルが不足した状態で業務をこなさなければならないのは大変ですが、その分スキルは身につきます。しかし、知識・スキル不足と判断されるために*資料作成やテスト作業などごく一部の業務しか担当させてもらえないこともあります。*

そうなると、エクセルでの資料作成や、テストのための単調な作業を毎日こなさなければならないこともあります。延々と同じような作業を繰り返すのは辛いと感じる人もいるでしょう。

自身の市場価値を高めて望んでいた業務に参加できるよう、**前述したように資格取得に励んだり、先が見えない場合は転職を検討したり、何らかの変化が起きるように自ら行動することが大切です。**

文系SEに関わらず、IT業界では残業や休日出勤が頻繁にあります。慣れない仕事内容と相まって心身ともに休まる暇がなく、体調を崩してしまう場合もあるので、SEになったことを後悔する人もいるようです。

最近では、*働き方改革によって少しずつ以前より労働環境が改善して整ってきているので、そういった職場は減りつつあります。*就職時・転職時にその企業の働き方についてよく確認することが重要だと言えるでしょう。

## SEは文系スキルが活かせる場面が多い

慣れない分野での業務になることから、文系出身者がSEになって苦労することもありますが、実はSEの業務では文系スキルが活かせる場面も多いです。こうしたスキルを自身の強みとして活躍することもできます。

### SEに求められるのは「橋渡し役」としてのスキル

SEの役割はプログラミングではありません。*顧客やユーザの要望に基づいてシステムを開発することです。*顧客やユーザが求める要件を明らかにし、設計書としてプログラマにプログラミングを指示します。

▪顧客やユーザ（時には経営者）からニーズをヒアリングし、現状把握と問題点の抽出を行えること
▪顧客やユーザのニーズの具現化、解決に向けたシステム化案を作成し、機能レベルに落とし込んで仕様書としてプログラマに提示、説明できること

大別すると以上2つのスキルです。

このように、**SEの役割は顧客やユーザとシステム開発側との橋渡しです。**ここで必要なスキルは、コミュニケーション力・分析力・文書力・調整力・マネジメント力などであり、理系というよりはむしろ文系寄りのスキルが多いことが分かります。

### ヒアリングでは経営視点が欠かせない

多くのシステムの開発目的は、突き詰めると利益の向上です。顧客の利便性向上・業務改善・販売促進など、システム開発ではさまざまな目的が掲げられますが、それらの最終的なゴールは経営改善や売上向上です。

つまり、システムの開発においては経営視点が欠かせません。文系出身者の多くは経営学やマーケティング、会計学などを学びます。これら**文系の知識は、システム開発のスタートとなるユーザヒアリングで生きてきます。**

「P/L・B/S」「ROE」「ストックオプション」といった経営用語がユーザの口から飛び出しても、文系出身者なら戸惑うことは少ないでしょう。SEは時にITコンサルタント的な立ち位置を求められるケースもあり、文系の知識を活かせる機会が豊富にあります。

### 多くの企業は出身学部を気にしていない

情報系学部を除く理系出身の方も含め、大学で専攻した分野が直接仕事に役立っているというエンジニアはほとんどいないでしょう。即戦力としての期待から情報学部出身者を優先的に採用している企業も一部にはありますが、*大半のIT企業は出身学部にはこだわっていません。*

実際のところ、多くの企業は採用時に「理系か文系か」というよりは、志願者の適性や将来性を見ています。そのため、応募するときに高度なITスキルの有無は気にしなくても良いと言えそうです。

本当に文系出身でも活躍できるのか不安だ、文系がSEを目指す際どのように企業を選べばよいのか分からない、といった場合は、転職エージェントなどを利用すると自身に合うおすすめ企業を紹介してくれます。

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## システムエンジニアに向いている人の特徴

文系の人でもSEとして活躍できるとは言っても、人によって向き・不向きはあります。ここでは、SEに向いている人の特徴をまとめました。次のような4つが挙げられます。

SEの仕事はほとんどPC作業がメインになります。顧客対応やチームメンバーとのやり取りも多いですが、プログラマのようにプログラミングを行うこともあるため、そもそもPC作業が好きでないとSEの仕事を続けることは難しいでしょう。

システム開発の仕事に携わる以上、SEには論理的思考が欠かせません。物事を道筋立てて考えることができ、納期に合わせて効率的な仕事の進め方をするにはどうすればいいのかなどを考えられる人が向いています。トラブル発生時の問題解決にも、論理的思考力が必要になります。

SEは、PC上で細かい作業をする場合が多い職種です。設計からプログラミング、テストまで、システム開発は細かい作業の積み重ねです。そのため、細かい作業が苦にならず集中して取り組むことができる人が向いています。

### 新しい技術に対する知識欲がある

ITにおける技術は日進月歩で進んでおり、ついこの間まで活用していた技術がオワコン扱いされることも珍しくありません。常に新しい技術が生まれている業界なので、新しい知識に対する探究心やインプット・アウトプットが求められます。

## システムエンジニアに向いていない人の特徴

続いて、SEに向いていない人の特徴もまとめました。1つ1つ確認して自身の適性を見極めましょう。

システム開発の現場では、トラブル発生時における「物事を深掘りする能力」が重要です。「なぜ問題が起きたのか」「どうすればより良くなるのか」などをとことん追求しなければなりません。物事を深掘りして考えることが苦手な人には辛いかもしれません。

SEはプログラマのようにプログラミングを行う場合もあるため、長時間PCに向かって作業を行うために高い集中力が必要です。ミスを最小限に抑えて納期に間に合わせなければならないので、集中力が続かない人には向いていないでしょう。

システム開発などの現場では、クライアントからシステムの仕様変更などを依頼されることも珍しくありません。当初とは異なる仕様や納期の変更といった急な事態にも対応できる柔軟さが求められます。

### 人とのコミュニケーションが苦手

SEは顧客先との打ち合わせやチームメンバーが上手く協働するための役割を担っています。人と接する機会が多いので、円滑なコミュニケーションが取れる必要があります。常に相手の立場を考慮しながら動かなければならないため、コミュニケーションが得意な人の方が働きやすいでしょう。

文系の方でシステムエンジニアを目指す方、転職を考えている方は文系であることを悩む必要はありません。実はシステムエンジニアは文系出身者に適したIT職種です。本記事ではその理由を説明していきますので、システムエンジニアを目指す方はぜひ最後まで読んでみてください。

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## AIエンジニアは文系でもなれる？

近年ChatGPTを皮切りに急速にAIの普及、活用が進んできました。そんな中、文系出身者がAIエンジニアを目指すケースが増えており、「文系出身者でもAI人材になれるのか」と確信が持てない方も少なくないでしょう。

*結論から言うと、文系出身者でもAIエンジニアになれます。*AIエンジニアを含め、エンジニアには文系出身者が強みとするコミュニケーション能力や企画力などが必要とされ、IT業界全体でも文系出身者を積極採用する動きがあります。

この記事では、未経験の文系出身がAIエンジニアを目指す上で知っておきたいことを中心に、AIエンジニアの概要やAIエンジニアが向いている人、取得しておきたい資格などを紹介しますので、AIエンジニアを目指している方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT | Open AI](https://openai.com/chatgpt)
【参考】：[文系AI人材になる|東洋経済社](https://str.toyokeizai.net/books/9784492762516/)

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### IT業界では文系出身者が増えている

実際にITエンジニアになる方の文系の割合はどの程度なのでしょうか？確かにITエンジニアは理系出身者が有利だと言われた時期もありましたが、今では出身学部や専攻による差はほとんどありません。

**2013年時点では、ITエンジニアの理系出身者は新卒就職者の過半数を占めていましたが、2023年には文系出身者が61.8%を占めており、AIエンジニアにもこの状況は当てはまると考えていいでしょう。**

文系出身者が就く職種の多くがこれからAIに代替されると言われる中、ITエンジニア、とりわけAIエンジニアは生き残る職業の1つと言われています。AIを使いこなす人材を目指す文系出身者は今後さらに増えていくと見られます。

【参考】：[ITエンジニアになる新卒者が増加、文系学部出身者も62% | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/article/20240312-2904318/)

### 文系出身者に向いているAIエンジニアの職種

AIエンジニアの役割は、大別するとアナリストとプログラマーに分類できます。文系出身のAIエンジニアは、AIエンジニアの中でもアナリストの役割を担っていることが多いと考えられます。

アナリストはAIが出力した情報を踏まえてデータ解析やチューニング、コンフィグ作業を担当します。一方、プログラマはAIの基本となるプログラミングや設計などの開発作業を担当します。

**アナリストが文系出身者に向いていると言われるのは、文系出身者が得意とするコミュニケーション能力や文章スキル、問題解決能力、経営関係の知識などが関係しています。**

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## AIエンジニアの役割とスキル

AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用してシステムやアプリケーションを開発・設計する専門家です。以下に、AIエンジニアの主な役割とスキル、AIエンジニアの3つの職種を紹介します。

AIエンジニアの主な役割としては、以下のようなものが挙げられます。

AIモデルの設計やトレーニング、評価、最適化を行い、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの選定などを担当します。また、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムの実装も行います。

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### AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアは急速に発展する分野であり、需要が高まっています。**文系出身者でも、プログラミングや数学の基礎を学び、AI技術に興味を持つことで、AIエンジニアとして活躍できる可能性があります。**以下、AIエンジニアに必要とされる主なスキルです。

*▪プログラミング*
 PythonやRなどのプログラミング言語を習得する必要があります。

*▪機械学習とディープラーニング*
機械学習アルゴリズムやニュートラルネットワークの理解が必要です。

*▪数学と統計学*
線形代数、確率論、微分積分学などの基本的な数学知識が求められます。

*フレームワークとライブラリ*
TensorFlowやPytorchなどのフレームワークを使いこなせることが重要です。

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### AIエンジニアの主な3つの職種

AIエンジニアはAIに関する知識や技術を用いてAIの開発や、AIを利用したデータ解析を行うエンジニアのことです。**ここではAIエンジニアの中から主な3つの職種の役割とスキルについて紹介します。**

*■ 機械学習エンジニア*
▪役割：機械学習モデルの設計、トレーニング、評価、最適化を行います。
▪スキル：Pythonや機械学習アルゴリズムの理解、数学的知識（線形代数、確率論）、フレームワーク（TensorFlow、Pytorch）の使用が求められます。

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*■ データサイエンティスト*
▪役割：大量のデータを分析し、ビジネス上有益な情報を引き出します。
▪スキル：データ処理、統計学、ビジネス知識、プログラミングスキルが必要です。

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*■ データアナリスト*
▪役割：データを分析して洞察を得る専門家です。
▪スキル：データ処理、可視化、統計学の基本知識が必要です。

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AIエンジニアに関する年収データが見当たりませんので、ここでは代わりに製品開発／研究開発全般の年収データを参考に見てみましょう。

製品開発／研究開発全般の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収477万円（※2024年3月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術：DB・NW・セキュリティ等）を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、製品開発／研究開発全般の職種は一般の平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**AIに対するニーズは急速に高まり、ビジネス分野でもAIは大きく注目されていますので、今後AIエンジニアの年収はさらに高まっていくことが予想されます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AIエンジニアを目指すメリット

AIエンジニアの仕事は難しいイメージがあり、特に文系出身者にはハードルが高い職種と感じられるでしょう。それでも、AIエンジニアを目指す意味はあります。ここでは、*AIエンジニアを目指すメリットについて確認してみましょう。*

AIエンジニアになるのは決して容易ではありませんが、明確なキャリアパスを描いてチャレンジしてみましょう。

ChatGPTなどの生成AIの出現、AIを搭載した家電の普及、AI技術を活用したDXの推進、ビッグデータの活用などを受けて、AI市場は拡大の一途をたどっています。一方ではIT人材の不足が叫ばれ、特にAI人材の不足は深刻です。

経済産業省の人材需給に関する調査（P7：AI人材の需給について）では、AI市場の需要の伸びが中間値の場合でも、2030年にAI人材の需給ギャップが12.4万人に達すると予測しています。**こうした需給状況からAIエンジニアを目指すメリットは非常に大きなものがあると言えます。**

【参考】：[ＩＴ人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜(３) AI 人材の需給について｜経済産業省 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

AIは人の仕事を奪うと言われていますが、それは特定の分野の仕事であり、少なくともAIエンジニアの領域がAIに代替される可能性は極めて小さいと考えられます。もちろん、AIエンジニアの仕事の一部をAIがサポートする可能性は大いにありますが、AIエンジニア抜きでAI開発を行うのは困難です。

またAI分野は技術革新が速く、常に新たな課題に取り組む必要があり、自己研鑽が欠かせません。**好奇心旺盛な方、向上心の高い方には、AIエンジニアの仕事はやりがいがある、大変魅力的な職業と言えます。**

AIエンジニアはなくなる ？なくならない理由と必要なスキルを解説

今やAIはビジネスの世界で、欠かすことのできない重要な技術です。また技術革新のスピードが速く、常に知識やスキルのアップデートが求められます。

その一方、AI人材の不足は深刻化しており、今後さらにその傾向が強まるでしょう。**またAIエンジニアには豊富なキャリアパスがあり、AIコンサルタントやデータサイエンティスなどの職種では高額の報酬が期待できます。**

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

## AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアを目指すにはスキルや知識も重要ですが、適性が必要です。ここでは、どのような資質を持った人がAIエンジニアに向いているのかについて見ていきましょう。

いずれも個人的な資質ですが、*資質は知識や技能の習得、思考力、判断力、表現力の育成、継続的な努力によって伸ばすことができます。*自己チェックしてみて苦手な部分があれば、その改善に努めてみましょう。

### ロジカルシンキングが得意な人

AIエンジニアは集めた大量のデータをプログラムやツールを用いて解析し、データから答えを導き出します。そのプログラムのアルゴリズムを編み出すには、ロジカルシンキング（論理的思考能力）が必須です。

**物事を客観的に見て論理的に判断する能力、ロジカルシンキングが得意な人はAIエンジニアに向いています。**

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

AI技術は日進月歩で進化しており、常に新しい知識・技術を習得する必要があります。**AIエンジニアは、新しい知識を吸収する貪欲さや向学心を持つ人、好奇心の旺盛な人に向いています。**

AIの目的は、AIを用いて何らかの問題を改善することです。それは単に自動化することだけではなく、あるべき姿を実現することです。AIエンジニアは、あるべき姿は何か、問題の原因は何かを常に考える問題意識が求められます。

**AIエンジニアは常日頃から問題意識を持ち、解決や改善することが好きな人が向いています。**

AIエンジニアはAI製品やサービスの開発において企画にも参加します。そこでは新製品のアイデアや活用法を提案することがあります。また専門知識を持たない経営者や営業担当に対しても、**分かりやすく、同意を得られるように伝えられる提案力が求められます。**

## 文系からAIエンジニアになるには

文系からAIエンジニアになるのは簡単ではありませんが、文系だからこそ有利な面があることも分かりました。ここでは、AIエンジニアとして転職する上で有利になる資格と、転職エージェントの活用について解説します。

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

### AIエンジニアになるのに役立つ資格

AIエンジニアになるのに必須の資格はありませんが、スキル証明となるAIエンジニアを目指す上で役立つ資格がいくつかあります。**これからAIエンジニアへの転職を目指す方におすすめの資格を紹介します。**ぜひチャレンジしてみましょう。

*■ 基本情報技術者試験（FE）*
文系出身者でもITのスキル証明となる資格があれば、就職や転職に有利です。そこで、文系出身者にはITエンジニアへの登竜門と言われる「基本情報技術者試験」の資格取得をおすすめします。基本情報技術者試験の資格を取得した方は、ぜひ上位資格の「応用情報技術者試験」にチャレンジしましょう。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*
G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の主催によるAI関連の試験です。ディープラーニングをビジネスに活用するためのリテラシーを検定します。試験はオンライン受験が可能で、AIに関するさまざまな技術や手法、ディープラーニングの基礎知識と活用について検定します。

【参考】：[G検定について｜一般社団法人日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/start/)

G検定とは？試験概要・受験のメリット・必要な勉強時間を解説！

*■  E資格（エンジニア資格）*
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAIエンジニア向けの資格です。この資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を認定するものです。

G検定がビジネス向けであるのに対し、E資格はエンジニア向けの資格です。AIエンジニアを目指す方はE資格の取得をおすすめします。

【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

AIの急速な発展と普及により、AIエンジニアを目指す文系出身者が増えています。では文系出身者はAIエンジニアになれるのでしょうか？この記事では文系出身者がAIエンジニアを目指す上で知っておきたいこと、行うべきことを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

IT業界の文系比率増大とともに文系出身のAIエンジニアも増加しており、今後も拡大傾向にある

文系出身者がAIエンジニアを目指すメリットは、人材不足や仕事のやりがい、高収入などがある

文系出身者がAIエンジニアになるには、関連資格の取得と研修が手厚い企業への転職が有効

AIエンジニアは文系でもなれる！そのために知っておきたいことを解説

## データサイエンティストは文系でもなれる？

データサイエンティストは、データ分析を通して企業が抱える問題を改善する役割を持つエンジニアです。一般的には、データサイエンティストは統計や確率など、数学に強くなければなれないというイメージが持たれているようですが、理系でなければデータサイエンティストになれないのでしょうか。

*結論から言うと、文系でも、データサイエンティストを目指すことも可能です。*この記事では、文系でもデータサイエンティストを目指す方のために、その仕事内容や、文系でも目指せる理由、データサイエンティストになる方法や、気をつけたいことを解説していきます。

### 数学力だけでなく文系知識も役立つ場面がある

現役のデータサイエンティストは、数学の知識を持つ理系の大学や大学院の出身者が多く、新卒採用も文系学部よりは理系学部からの方が有利だという点は否めないでしょう。文系からデータサイエンティストになるためには、統計学や確率などの勉強を十分行うことはもちろん必須です。

**しかし、データサイエンティストの仕事においては、心理学や経営学など、文系学部の知識が活かせる場面も多くあり、文系出身でデータサイエンティストとして活躍しているエンジニアもたくさんいます。**

### 理系・文系で応募を制限している求人は少ない

データサイエンティストの求人で、「理系のみの応募」や、「文系は応募不可」などの条件が付く求人は少ないため、文系であっても応募できるものは多くあります。

文系であっても、データサイエンティストに必要な知識を熱意を持って学び、データ分析を仕事にしたいという思いや、データを経営や業務改善に活かせる視点、実績などを持っていれば、データサイエンティストとして就職・転職することも不可能ではないでしょう。

*しかし、文系の応募者が、理系の人材に負けないアピールをするためには、自ら数学や統計学を学び、不足している知識を補う努力が欠かせません。そのためには、資格取得なども効果的でしょう。*

データサイエンティストはつらい？実は魅力的な理由・向いている人も解説

## データサイエンティストとは

ここでは、データサイエンティストがどのような仕事なのかを確認しましょう。仕事内容や、求められるスキル、年収などについて解説します。

### データサイエンティストの仕事内容

*データサイエンティストは、企業のビジネスにおける課題を抽出し、その解決のために、ビッグデータを集取し、加工・分析レポートし、経営戦略を立案する仕事です。*

データ収集のプログラムを作成し、収集したデータのフォーマットを統一して、保管するデータベースを構築します。そうして蓄積したデータをデータの専門家としての様々なアプローチから分析し、ビジネス上の課題を見つけ出して解決策を提言することで、企業活動の向上に貢献します。

### データサイエンティストに求められる知識やスキル

データサイエンティストにまず求められるのは、微分積分や線形代数、確率などの数学の知識です。中でも特に重要なのは、正しいデータ分析を行うための統計学です。**統計学の知識がないと、どれだけデータを収集しても、業務改善のための有益な提言を行うための分析ができません。**

データ収集やデータの形式を統一する処理を行うためには、プログラミング言語のPythonやR言語のスキルも必要です。また、膨大なデータに隠されたパターンを見つけるために、機械学習やデータマイニングなども学ぶ必要があります。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

### データサイエンティストの年収

データサイエンティストに近い職種であるITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は512万円（※2023年1月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

データサイエンティストはデータを分析・活用して企業戦略への提言を行う職種です。**企業のIT戦略の策定やシステムの提案を行うITコンサルタントと同様、高い専門性を持ち、企業の課題解決や経営方針に有益な提言ができる人材ほど年収が高い傾向があります。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## 文系からでもデータサイエンティストになれる理由とは

ここでは、文系未経験からでもデータサイエンティストを目指せる理由について解説します。

### データを活用できる人材の需要が高まっている

近年の情報技術発展に伴って、企業のデータ活用のニーズが増えている一方、社内にデータ活用ができる専門知識を持った人材がいない企業も多くあります。

**日本全体でこのようなデータ利活用人材が不足している傾向があることが、文系や未経験の人材であっても就職や転職できる可能性がある理由の1つです。**

ただし、いくら人材不足とはいえ、企業もデータ分析の専門家としての十分な知識やスキルを持つ人材の採用を望んでいます。しっかりと勉強し、企業の要求に応えることができるデータサイエンティストを目指しましょう。

### 文系の人材が持つ有利な傾向もある

文系の人材の場合、語学や文学の勉強をしたり、討論を行ったりする機会が多いでしょう。*データサイエンティストのスキルに加えて、こういった経験により得られたコミュニケーション能力や問題解決能力を発揮できれば、特徴ある人材として活躍できるでしょう。*

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