近年、データとAIの活用があらゆる業界で加速しています。これに伴い、データ分析や機械学習関連の職種への関心も高まっています。しかし、「データアナリスト」と「データサイエンティスト」や、「MLエンジニア」と「GenAIエンジニア」の違いは意外と分かりにくいもの。
この記事では、以下の5つの職種について、それぞれの役割、必要なスキル、主なツールを比較・解説します。
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- ビジネスアナリスト
- ML（機械学習）エンジニア
- GenAI（生成AI）エンジニア
1. データアナリスト：既存データから意思決定を支援
役割：
組織が保有する既存のデータをもとに、傾向やパターンを可視化し、意思決定をサポートする職種です。
主なスキル：
- SQL
- Excel
- 統計基礎
- データ可視化
- Python（補助的に使用）
使用ツール例：
SQL, Excel, Tableau
2. データサイエンティスト：予測・分析モデルを構築
役割：
統計モデルや機械学習を用いて、将来の予測や高度なデータ分析を行います。
主なスキル：
- Python / R
- 機械学習アルゴリズム
- 統計・確率
- データ前処理（ワンリング）
- 特徴量エンジニアリング
- データ可視化
使用ツール例：
Python, Excel, Tableau
3. ビジネスアナリスト：業務改善と要件定義のプロ
役割：
ビジネス課題を特定し、改善のための要件定義や提案を行う橋渡し的な存在です。エンジニアとの連携も多い職種です。
主なスキル：
- ビジネスプロセスモデリング
- コミュニケーション力
- 要件定義スキル
- データ分析
- 問題解決スキル
- 基本的なSQLとExcel
使用ツール例：
Microsoft Office（Excel, PowerPoint など）
4. MLエンジニア：機械学習システムの設計と運用
役割：
スケーラブルかつ信頼性の高い機械学習システムを構築・運用するエンジニアリング寄りの職種です。
主なスキル：
- 機械学習の実装と最適化
- データエンジニアリング（ETL、パイプライン構築）
- Python / Java / SQL
- ビッグデータ処理
- ソフトウェアエンジニアリング
使用ツール例：
Spark, Hadoop, Airflowなど
5. GenAIエンジニア：生成AIを活用したアプリケーション開発
役割：
ChatGPTや画像生成モデルのような生成AIを活用し、アプリケーションや業務支援ツールを開発する最新の職種です。
主なスキル：
- Python（Transformers, PyTorch, TensorFlow など）
- HuggingFace、LangChainなどの生成AIフレームワーク
- プロンプト設計
- LLM（大規模言語モデル）への理解
使用ツール例：
LangChain, HuggingFace, LLAMAs など
まとめ：キャリア設計のヒント
| 職種 | 分析寄り | 開発寄り | ビジネス寄り |
|---|---|---|---|
| データアナリスト | ◎ | △ | △ |
| データサイエンティスト | ◎ | ◯ | △ |
| ビジネスアナリスト | △ | △ | ◎ |
| MLエンジニア | ◯ | ◎ | △ |
| GenAIエンジニア | △ | ◎ | △ |
自分の興味や得意分野、将来のキャリア目標に応じて、どの職種がフィットするかを検討してみましょう。