コンサルタントにとってデータサイエンティストへの転職は、これまで培ったスキルを活かせる魅力的な選択肢といえます。一方で、未経験の領域に踏み出す際には、不安や疑問を抱えることも少なくありません。
自分に向いているのか、転職活動をどう進めればよいのか、と悩む方も多いでしょう。本記事では、コンサルタントからデータサイエンティストへ転職するための具体的なステップと、適切な転職エージェントの選び方について詳しく解説します。
キャリアチェンジの背景や必要なスキル、転職に関するよくある疑問までを網羅していますので、ぜひご活用ください。
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コンサルとデータサイエンティストの違い
コンサルタントからデータサイエンティストへの転職を考えるにあたって、まずは両者の違いを正確に理解しておくことが重要です。
業務内容・役割の違い
コンサルタントとデータサイエンティストは、いずれも企業の課題解決に貢献する点では共通していますが、その役割やアプローチには明確な違いがあります。
コンサルタントはクライアントが抱える経営課題に対し、論理的思考やフレームワークを用いて戦略を立案し、解決策を導くことが主な役割です。成果物としては、戦略提案や業務改善に関するレポートなどが挙げられます。
一方、データサイエンティストは、Pythonなどのプログラミングスキルや統計の知識を活用し、大量のデータを分析。その結果からビジネスに役立つ示唆を導き出すことで、企業の意思決定を後押しします。
キャリアパスの違い
コンサルタントのキャリアパスはアナリストから始まり、コンサルタント、マネージャー、パートナーへと昇進していくのが一般的です。プロジェクト全体の統括やクライアントとの関係構築を通じてマネジメントスキルを磨き、経営層への道を進むケースが多く見られます。
一方、データサイエンティストのキャリアは多様で、専門性を深めるスペシャリストの道や、チームを率いるマネージャー・リーダーとしての道など、個々の志向やスキルに応じた選択肢があります。
コンサルタントと比べ、技術的な専門性を中心としたキャリア設計がしやすい点が特徴です。
求められるスキル・資格の違い
コンサルタントに求められるのは、高度な論理的思考力や仮説構築力、ドキュメンテーション能力、そしてクライアントを納得させるコミュニケーション力です。
特定の資格が必須となることは少ないものの、MBA（経営学修士）などの学位が評価されるケースもあります。
一方、データサイエンティストには、これらに加え、統計学や情報科学の知識、ITスキルが不可欠です。特にPythonやRといったプログラミング言語、SQLによるデータベース操作、機械学習に関する理解が求められます。
スキルの証明には、データサイエンティスト検定や統計検定などの資格が有効です。
コンサルからデータサイエンティストへ転職する理由
コンサルタントからデータサイエンティストへの転職を目指す背景には、単なる憧れだけではなく、戦略的なキャリアプランに基づいた明確な理由が存在します。ここでは、主な転職理由を3つの観点から解説します。
将来を見据えたキャリア形成のため
データサイエンティストは、将来性の高い職種として注目を集めています。あらゆる業界でDXが加速するなか、データ活用の専門家である彼らへの需要は急速に拡大中です。
多くの企業が膨大なビッグデータを保有しているものの、それをビジネス価値に変換できる人材は依然として不足しています。
こうした背景から、将来を見据えてデータサイエンティストを目指す動きが広がっています。コンサルタントとして培った課題解決力に、データ分析の専門性を加えることで、市場価値の高い人材として長期的なキャリア形成が期待できるでしょう。
データサイエンス領域への関心とその探求心から
クライアントのビジネス課題に対して、より深く精緻な定量分析を追求したいという思いが、データサイエンティストへの転職を後押しする大きな動機となっています。
コンサルティング業務においてもデータ分析を行う場面はありますが、主に戦略立案の示唆を得ることが目的であり、分析の手法や深さには限界があるのが実情です。
一方、データサイエンスの分野では、高度な統計学や機械学習の知識を活用し、データそのものを深く掘り下げることができます。知的好奇心や探求心を満たしつつ、データに基づいた科学的な根拠をもってビジネスの意思決定を支援したいという思いが、データサイエンティストへの道を切り拓くのです。
コンサルの現場で培った実践知を武器にするため
コンサルタントは、クライアントのビジネス課題を深く理解し、それを構造化して解決へ導くプロフェッショナルです。この課題解決力は、データサイエンティストとして活躍するうえで大きな強みとなります。
単にデータを分析するのではなく、その目的やビジネスへの応用を意識できるため、他のデータサイエンティストとの差別化が可能です。
コンサルティング現場で培った実践的な知見に、データという新たな武器を組み合わせることで、より高い価値を提供できると考え、転職を選ぶケースも少なくありません。
データサイエンティストの平均年収
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、データサイエンティストの年収の目安は統計データ上で573万円※とされています。これは日本の平均年収を上回る水準であり、年齢を重ねるごとに年収も上昇する傾向があります。
特に30代〜40代では、スキルや実績に応じて高収入が期待できる職種です。また、年収はスキルレベルによって大きく変動するのも特徴です。
たとえば、企画立案やプロジェクト管理のスキルにおいては、ITSSレベル3で600〜900万円※、レベル4で650〜950万円※、レベル5以上では700〜1100万円※が目安とされています。専門性の高さが収入に直結しやすい職種といえるでしょう。
参照元
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の仕事は、単にデータを分析するだけではありません。ビジネス上の課題を特定し、データを用いてその課題を解決に導くまでの一連のプロセスを担います。ここでは、具体的な仕事内容を4つのステップに分けて解説します。
戦略立案
データサイエンティストの業務は、ビジネス課題の明確化からスタートします。単にデータを分析するのではなく、なぜ分析するのか、そしてその結果をどのように活用するのかという目的設定が不可欠です。
たとえば、ECサイトにおける顧客離脱率の高さが課題であれば、顧客の属性や購買履歴、サイト内での行動データを分析し、離脱の要因を特定する戦略を立てます。
その際には、どのデータを収集し、どの手法で分析し、結果に基づいてどのような施策を講じるかといった一連の計画を策定します。経営課題の把握と戦略設計が重要であり、ビジネスへの理解力や仮説構築力、分析への落とし込み力が求められるでしょう。
データの取得・分析
企画した戦略に基づき、必要なデータを収集して分析に適した環境を構築します。社内のデータベースに限らず、Webアクセスログや顧客アンケート、SNSデータなど、さまざまなデータソースを活用することが求められます。
ただし、収集したデータはそのままでは分析に使用できないケースがほとんどです。欠損値の処理や異常値の除去、データ型の変換といった前処理やクレンジングを行い、分析に適した形へ整える必要があります。
その後、PythonやR、各種統計解析ツールを使用してデータの可視化や相関分析、回帰分析などを実施し、有益なインサイトを導き出します。また、データ収集環境の整備も重要であり、API連携やデータベース構築に関する知識も欠かせません。
仮説検証
データ分析の結果をもとに、さまざまな仮説を検証していくフェーズです。
たとえば、「特定のキャンペーンに参加した顧客はLTVが高いのではないか」や、「ある属性を持つ顧客は特定の商品に対する購買意欲が高いのではないか」といった仮説を立て、統計的手法で検証を行います。
この際には、A/Bテストや多変量解析などを活用し、仮説の妥当性を評価するとともに、施策の効果を測定。もし仮説が棄却された場合には、新たな仮説を立てて再検証を実施します。
このサイクルを繰り返すことで、データに裏打ちされた客観的な結論を導くことが可能になります。
レポートをまとめる
分析や検証で得られた結果は、関係者が理解しやすい形でレポートにまとめます。単に数値を並べるのではなく、分析から何が読み取れるのか、そこからどのようなアクションを取るべきかを明確に示すことが重要です。
グラフや図表を効果的に用い、専門知識がない人にも伝わるよう工夫します。そのうえでKPIを設定し、変化の推移を追いながら、課題に対する具体的な改善策を提言します。
こうした分析結果をビジネスの意思決定につなげ、行動変容を促すところまでがデータサイエンティストの役割です。コンサルタントとして培った提案力やレポーティングスキルは、まさにここで活かされるといえるでしょう。
データサイエンティストに求められる資格・スキル
データサイエンティストになるために必須の資格はありませんが、自身のスキルを客観的に証明し、転職活動を有利に進めるために役立つ資格やスキルセットが存在します。ここでは、代表的な資格と習得すべきスキルについて解説します。
データサイエンティスト検定
「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する資格試験です。データサイエンティストに必要とされるビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の3領域において、見習いレベルの実務能力や知識を備えていることを証明できます。
この資格は、データサイエンティストとしての基礎知識を学んでいることを示すうえで効果的であり、キャリアのスタート時における強力なアピール材料となります。実務に自信を持って臨むためにも、価値のある資格といえるでしょう。
統計検定
「統計検定」は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する、統計に関する知識と活用力を評価する全国統一試験です。
データサイエンスの基盤となる統計学の理解度を客観的に示せるため、データサイエンティストを目指すうえで非常に有効な資格とされています。
試験レベルは5段階に分かれており、データサイエンス基礎から1級まで、自身の習熟度に応じて段階的にスキルアップが可能です。特に、大学基礎課程相当の2級以上の取得は、信頼性の高い分析力を身につけるうえで推奨されます。
統計検定の学習を通じて、記述統計・推測統計・回帰分析・仮説検定といった、統計の基本的な知識を体系的に習得できます。
データベース・統計の知識
資格取得とあわせて、実務で必要となる知識を深めておくことも重要です。特に、膨大なデータを保管・管理するためのデータベースに関する理解や、必要な情報を抽出するSQLの習得は、データサイエンティストに欠かせません。
SQLを使いこなせるようになると、必要なデータを効率的に取り出し、分析に適した形に加工することが可能になります。また、統計学の知識は、データに潜む法則性を見抜いたり、分析結果の妥当性を判断したりするうえで不可欠です。
記述統計・推測統計・回帰分析・仮説検定といった基本的な統計手法に加え、機械学習アルゴリズムの理解まで幅広く学ぶことで、より高度な分析が行えるようになります。
分析対象の知見
どれほど優れた分析スキルを持っていても、対象となるビジネスや業界の知識がなければ、有益なインサイトを導くのは難しいものです。
データ分析の結果を実際のビジネス判断に結びつけるには、業界特有の課題やビジネスモデルへの理解が欠かせません。
たとえば、金融業界で不正検知モデルを構築するには、金融取引の仕組みや不正の手口に関する知識が必要です。製造業における品質改善では、製造工程や品質管理に関する理解が求められます。
コンサルタントとして多様な業界の課題解決に取り組んだ経験は、分析対象への深い知見という点で大きなアドバンテージとなり、転職市場でも高く評価されるでしょう。
コンサルからデータサイエンティスト転職を成功させるポイント
コンサルタントからデータサイエンティストへの転職は、親和性の高いキャリアチェンジですが、成功のためには戦略的な準備が不可欠です。ここでは、転職を成功に導くための重要なポイントを解説します。
コンサル経験で築いた信頼関係を活用する
コンサルタントとして築いてきた人脈は、データサイエンティストへの転職活動において大きな強みとなります。
クライアント企業の経営層やキーパーソンとの信頼関係は、単なるビジネス上のつながりにとどまらず、あなたの能力や人柄への高い評価にもつながっているはずです。
転職を検討する際には、まずこうした人脈に相談してみることをおすすめします。元クライアントやビジネスパートナーから、社内のデータサイエンス部門や関連企業を紹介してもらえるなど、思わぬチャンスが生まれる可能性もあるでしょう。
また、転職市場の動向や企業が求める人物像など、貴重な情報を得られる場面も多くあります。
業務に必要なスキルを習得する
コンサルタントとしての経験は大きな強みとなりますが、それだけでデータサイエンティストとして活躍できるわけではありません。実務で成果を上げるためには、以下のような専門スキルを身につけることが求められます。
- PythonやRなどのプログラミング言語
- データベース操作のためのSQL
- 統計学
- 機械学習
これらのスキルは、オンライン学習プラットフォームやプログラミングスクールを活用することで、体系的に身につけることが可能です。加えて、学んだ知識を実践で活かすことも重要なステップです。
個人でデータ分析プロジェクトを企画・遂行し、ポートフォリオとしてまとめることで、自身のスキルを客観的にアピールできるようになります。
コンサルタントとして培った強みを活かす
データサイエンティストへの転職活動においては、データサイエンスのスキルをアピールするだけでなく、コンサルタントとして培った独自の強みを最大限に活かすことが重要です。
企業が求めているのは、単なるデータ分析者ではなく、ビジネス課題を理解し、データをもとに解決策を導き出せる人材です。アピールすべきポイントとしては、以下のようなスキルが挙げられます。
- 課題設定能力
- 仮説構築力
- コミュニケーション能力
- プロジェクトマネジメント能力
面接では、具体的なプロジェクト事例を交えながら、これらのスキルを効果的にアピールしましょう。
データサイエンティスト転職におすすめの転職エージェント
コンサルタントからデータサイエンティストへの転職を成功させるには、専門知識を持つ転職エージェントの活用が必要です。ここでは、IT・Web業界に強く、データサイエンティストの求人を豊富に扱うおすすめのエージェントを紹介します。
レバテックキャリア
- データサイエンス領域における豊富な求人案件
- 市場価値を最大化するサポート
- IT業界に精通したアドバイザー
レバテックキャリアは、10年以上にわたりITエンジニアの転職支援を専門に行ってきた実績豊富な転職エージェントです。AI、機械学習、統計解析といった高度な専門領域においても、多くの求人案件を保有しています。
IT業界の最新動向や企業ごとの開発文化、必要とされるスキルセットに精通しており、求職者のキャリアアップを的確にサポート。2025年8月時点では、データサイエンティスト関連の求人を2,000件以上取り扱っており、年収1,000万円を超えるハイクラス求人も多数あります。
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非公開求人の紹介に加え、将来必要なスキルを可視化できるキャリアプランシミュレーターなど、独自ツールの提供も高く評価されています。
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| 運営会社 | レバテック株式会社 |
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| 公開求人数 | 47,330件（2025年8月5日時点） |
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初回面談では、「なぜエンジニアになりたいのか」「将来どうなりたいか」といったキャリアの軸を丁寧に整理し、意欲や適性を踏まえて最適な企業を紹介。教育制度が整った企業やエンジニアファーストの環境を中心に提案するため、未経験でも安心して転職活動を進められます。
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| 公開求人数 | 5,000件以上（2025年8月5日時点） |
| 主な求人職種 | Webエンジニア、インフラエンジニア 社内SE、クラウドエンジニアなど |
コンサルからデータサイエンティスト転職に関するよくある疑問
最後に、コンサルタントからデータサイエンティストへの転職を検討する際に、よく寄せられる質問とその回答を紹介します。
Big4コンサルでデータサイエンスに特化した会社は？
Big4コンサルティングファームは企業のDX推進ニーズの高まりを背景に、データサイエンス部門の強化を積極的に進めています。これらのファームが求めているのは高度なデータ分析スキルに加え、コンサルティングの素養を兼ね備えた人材です。
戦略的な課題解決を担う役割が期待されており、データとビジネスの両面に精通したプロフェッショナルが重宝されます。
| デロイト トーマツ グループ | デロイトアナリティクス |
|---|---|
| PwC Japanグループ | PwCコンサルティング合同会社 PwC Japan有限責任監査法人 |
| EY Japan | EY 新日本有限責任監査法人 EYストラテジー・アンド・コンサルティング |
| KPMGジャパン | KPMG FAS |
コンサルティング経験とデータサイエンスの専門知識を融合させ、企業の成長をデータで牽引するキャリアを築きたい方にとって、Big4は魅力的な選択肢となるでしょう。
データサイエンティストの30歳の年収はいくらですか？
厚生労働省の「job tag」によると、データサイエンティストの30～34歳における年収の目安は534.16万円※1です。これは、国税庁の調査による令和5年度の給与所得者の平均給与460万円※2を大きく上回る水準です。
ただし、あくまで全体の平均であり、年収はコンサルタントとしての経験値やデータサイエンススキルの習熟度、所属企業の規模や業界によって大きく異なります。
とくに、コンサルティングファームや大手事業会社におけるデータサイエンティストであれば、30代で年収1,000万円を超えるケースも十分にあり得ます。
参照元
※1job tag「データサイエンティスト」（2025年7月時点）
※2国税庁「令和5年分 民間給与実態統計調査」
アクセンチュアのデータサイエンティストの年収は？
転職・就職の情報プラットフォーム「OpenWork」によると、アクセンチュアにおける在籍3〜5年のデータサイエンティスト職の年収は800万円※の人もいることがわかりました。
コンサルタントとしての経歴を持つ人材は、ビジネス理解力や課題解決力が高く評価されやすく、高いポジションでの採用も見込めます。そのため、高年収を目指しやすい環境といえるでしょう。
ただし、実際の年収は経験値や選考過程での評価によって大きく左右される点には注意が必要です。
BCGのデータサイエンティストの年収は？
転職サイトのクライス＆カンパニーに掲載されている情報によると、BCGにおけるデータサイエンティスト職の想定年収は800万円～3,000万円程度※とされています。
世界最高峰の戦略コンサルティングファームであり、求められるスキルレベルは非常に高いですが、それに見合ったトップクラスの報酬が期待できるでしょう。コンサルティングとデータサイエンスの両方で最高レベルのキャリアを追求したい方にとっては、魅力的な選択肢の一つといえます。
コンサルからデータサイエンティスト転職のまとめ
コンサルタントからデータサイエンティストへの転職について、仕事内容の違いや転職理由、成功のポイントなどを詳しく解説しました。コンサルタントが培ったビジネス課題解決力と、データサイエンティストの分析スキルを組み合わせることで、より高い市場価値を発揮することが可能です。
キャリアの選択肢を広げたいと考えている方にとって、データサイエンティストは非常に魅力的な転職先といえるでしょう。
