未来の仕事

データサイエンティスト vs AI エンジニア

AI 影響度・年収・労働条件・必要スキルを side-by-side で比較

AI 時代の象徴的な 2 職業を、業務の中心 (分析・統計 vs モデル実装・基盤構築)・必要スキル・年収・市場需要の観点で比較。同じ「AI 関連」でも仕事の性質と必要バックグラウンドが大きく異なる。

データサイエンティストAI 影響 8/10専門・技術
VS
AIエンジニアAI 影響 8/10IT・通信

比較すべき主要観点

  • 業務の中心 (データ分析・課題抽出 vs モデル開発・推論基盤)
  • 使う技術スタック (R/Python・統計 vs PyTorch/TF・MLOps)
  • 出力 (レポート・施策提言 vs 動くシステム・API)
  • 年収レンジと市場需要
  • キャリアの先 (CDO/CIO vs ML プラットフォームリード)

選び方の判断ヒント

  • 分析と提言が好きか、コードでシステムを動かしたいか
  • 統計学・実験設計に時間を投資できるか
  • プロダクト責任を持つ立場に近づきたいか

項目別比較表

項目データサイエンティストAIエンジニア差分
AI 影響度8/108/10
年収 (平均)573 万円628 万円A は B より -55.9 万円
就業者数11,323 人25,925 人
月労働時間158 時間152 時間A は B より +6 時間
平均年齢43.0 歳43.4 歳A は B より -0.4 歳
求人倍率11.88 倍2.25 倍A は B より +9.6 倍
セクター専門・技術IT・通信異なるセクター
関連資格

主要スキル TOP 5 比較

データサイエンティスト の主要スキル

  1. 読解力5.48
  2. 数学的素養5.10
  3. 傾聴力4.98
  4. 新しい情報の応用力4.98
  5. 論理と推論(批判的思考)4.96

AIエンジニア の主要スキル

  1. プログラミング5.29
  2. 読解力5.25
  3. 論理と推論(批判的思考)5.04
  4. 新しい情報の応用力4.93
  5. 数学的素養4.89

よくある質問

データサイエンティスト と AIエンジニア の違いは?
AI 時代の象徴的な 2 職業を、業務の中心 (分析・統計 vs モデル実装・基盤構築)・必要スキル・年収・市場需要の観点で比較。同じ「AI 関連」でも仕事の性質と必要バックグラウンドが大きく異なる。
AI 影響度はどちらが低い?
両者とも 8/10 で同程度の AI 影響度。具体的な業務内容での違いを見る必要があります。
年収はどちらが高い?
AIエンジニア の方が約 55 万円高い傾向です(データサイエンティスト: 573 万円、AIエンジニア: 628 万円)。これは厚労省 jobtag のデータで、勤務先・地域・経験により幅があります。
どちらを選ぶべき?
判断ヒント: 分析と提言が好きか、コードでシステムを動かしたいか。統計学・実験設計に時間を投資できるか。プロダクト責任を持つ立場に近づきたいか。本ページの比較表と関連リンクから、それぞれの詳細をご確認ください。

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