データエンジニアが解説！今知っておきたい「データ職種」7つの違いと役割

データサイエンティストやデータアナリストに代表されるような「データ」を分析・活用し、ビジネスの意思決定やプロダクト成長に貢献する職種は分業が進み、様々な職種が増えてきています。

本記事では分業が進むデータ職種のそれぞれの業務内容について、現役のデータエンジニアの視点からR.Kotomoがわかりやすくお伝えしていきます。

「実際に調べてみたけど、それぞれの職種で何をやっているかよくわからない。」「自分の業務内容はどの職種に近いのだろうか」などの悩みが少しでも解決できれば幸いです。

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データ職種を紹介

今回は以下の７つのデータ職種について業務内容や違い、それぞれの職種の接点について解説していきます。いずれも「データを活用してビジネスやプロダクトの成長に貢献する」という点では共通していますが、スキルセットや関わるフェーズには違いがあります。

※なお、今回はデータアーキテクトやプロダクトマネージャーなどの上位職種にはフォーカスしていません。
また、企業やプロジェクトによっては複数の職種を兼務するケースもあるため、その点もあらかじめご了承ください。

• データサイエンティスト
• データアナリスト
• データエンジニア
• 機械学習エンジニア
• BIエンジニア
• AIエンジニア
• アナリティクスエンジニア

データ職種の比較表｜役割・注力領域・成果物で整理

それぞれのデータ職種の違いを理解するには、まずどのような役割を担っていて、どの領域に注力し、どんな成果を出すのかを俯瞰で捉えるのが有効です。

ここでは、7職種の立ち位置をわかりやすく整理した表をご用意しました。読み進める前に全体像を把握したい方は、まずはこちらをご覧ください。

職種	主な役割	注力する領域	主な成果物
データサイエンティスト	機械学習や統計手法を使い、ビジネス課題を解決するための分析・モデル開発を行う	仮説検証、予測モデル構築、アドホック分析	分析レポート、予測モデル、プレゼン資料
データアナリスト	データの集計・可視化を通じて、現状の把握や意思決定をサポートする	データ整理、レポート作成、KPIモニタリング	ダッシュボード、定量レポート
データエンジニア	データの収集・保存・変換など、活用基盤の整備を行う	ETL/ELT、データパイプライン構築、データ提供	整形済みのデータ基盤、データ連携仕様、パイプライン構成図
機械学習エンジニア	モデルを実運用に耐える形に最適化し、システムに統合する	モデル設計・実装・最適化、CI/CD、モニタリング	本番環境モデル、API、推論システム
BIエンジニア	データの可視化やKPIの設計などを通じて、意思決定を支える	ダッシュボード設計、指標設計、データ品質管理	可視化レポート、定期レポート、KPIダッシュボード
AIエンジニア	AIを実サービスに組み込み、運用できるシステムを構築する	AIモデル統合、API開発、クラウド運用、生成AI対応など	サービス実装されたAI機能、API、運用設計書
アナリティクスエンジニア	分析者が扱いやすい形でデータを整形・モデリングし、環境を整える	データモデリング、SQL変換、パイプライン自動化	データマート、データモデル、ドキュメント

データサイエンティストの業務内容とは

データサイエンティストは、企業のビジネス課題を解決するために、データを活用して新たな価値を創出する専門職です。

• ビジネス課題をデータ分析の観点から定義し、高度な統計手法や機械学習モデルを活用して新たな価値を提供する
• 既存データだけでなく、必要に応じて外部データや大規模・非構造データも取り扱う
• データ前処理や可視化を通して、仮説の立案を行う
• 分析や予測モデルから得られた結果を経営層やクライアントにプレゼンする

データサイエンティストと他職種との違い

似た業務を担う職種も多い中で、データサイエンティストならではの役割とは何でしょうか。他職種との主な違いを整理します。

比較職種	主な違い
データアナリスト	データサイエンティストは、機械学習やAIを用いた予測モデルの構築など、高度な分析手法を用いてビジネス課題の解決にアプローチします。一方で、データアナリストは既存データの集計や可視化、レポート作成を中心に、現状の把握や定量的な指標の管理に注力します。
機械学習エンジニア	データサイエンティストは、アドホックな分析やPOCのモデル開発などに重きを置きます。機械学習エンジニアは、データサイエンティストが作成したモデルのプロトタイプを、実運用環境に耐えうる形で実装・最適化するなど、エンジニアリング面に重きを置きます。
AIエンジニア	データサイエンティストがビジネス課題解決のためのアドホックな分析やモデリングなどに注力する一方で、AIエンジニアは実際の製品・サービスにAIを組み込むため、システムの設計や運用などを行います。

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業務上の接点

高度な分析やモデリングを行ううえで、データの整備やシステム実装に関わる職種との連携は欠かせません。ここでは、実際に関わる場面の具体例を紹介します。

相手職種	接点の具体例
データエンジニア	新規データ導入やデータクレンジングの仕様調整の際にコミュニケーションをとります。データサイエンティストが実装した前処理のPythonコードをパイプライン化する際なども連携することがあります。
アナリティクスエンジニア	モデル実装のために必要なデータをモデリングし、データマートを用意してもらう際に連携します。
AIエンジニア	データサイエンティストが実装したモデルをプロダクトやシステムに組み込む際に連携します。

データアナリストの業務内容とは

データアナリストは、企業内の既存データを活用して現状の把握や課題の抽出、意思決定支援を行う専門家です。以下にデータアナリストの業務内容の例を上げました。

• BIツールやSQL、Excelなどで効率よくデータをまとめ、レポートやダッシュボードを作成します。
• 分析結果を基に、ビジネス上の課題や改善策、将来の戦略に関する提案を行い、意思決定のサポートを行います。

データアナリストと他職種との違い

データを扱う職種は数多くありますが、アナリストが担う分析と報告に特化したポジションは独自のものです。混同されやすい職種と比較してみましょう。

職種	職種間の違い
BIエンジニア	・BIエンジニアと同様にBIツールやSQLを業務で使用するが、データアナリストは分析やレポーティングを通じた現状把握や意思決定のサポートがBIエンジニアと異なります。
アナリティクスエンジニア	・アナリティクスエンジニアは分析担当者が使いやすい形にデータを整形・変換し、自動化することで、効率的かつ正確な分析環境を整備します。 ・データアナリストはアナリティクスエンジニアやデータエンジニアによって提供されたデータを用いて分析やレポーティングを行います。

業務上の接点

分析やレポーティングの成果を最大限に活かすには、データの整備や可視化を担う職種との協働が重要です。接点となる場面を具体的に見ていきましょう。

職種	職種間の違い
機械学習エンジニア	データアナリストが抽出した分析結果を基に、モデルの性能向上・最適化（特徴量の作成など）を実施します。
BIエンジニア	データアナリストのレポートや分析結果を元に、ダッシュボードや定量レポートを作成して情報伝達を行います。

データエンジニアの業務内容とは

データエンジニアは、企業や組織におけるデータ活用の基盤を整備する専門職です。データの収集から保存、変換、提供までを一貫して担い、データサイエンティストやアナリストなどがスムーズに活用できる環境を構築・運用します。

主な業務は以下の通りです。

• データの収集・保存・変換処理を行うETL/ELTパイプラインの構築・運用
• ストレージやデータベースの最適化、データ品質の管理
• データ活用を前提とした構造設計や、他職種へのデータ提供に必要な仕様調整

データエンジニアと他職種との違い

データ基盤の構築を担うデータエンジニアは、分析系やAI系職種と連携することも多く、違いが見えにくい部分もあります。それぞれの違いを明確にしておきましょう。

職種	職種間の違い
機械学習エンジニア	・機械学習エンジニアはモデルを実際のサービスに適用できるように、本番環境へ統合・最適化に注力します。 データエンジニアはデータ基盤へのデータ収集・保存・変換から機械学習システムなどへのデータ提供までを担います。
データサイエンティスト	・データエンジニアは生成される生データをビジネスに活用できる形に変換・提供するのが、主な役割です。 データサイエンティストはデータエンジニアにより活用しやすく整備されたデータを使用し、ビジネス課題の解決に向けた分析や予測モデルの構築などを行います。

業務上の接点

データの提供者として、多くのデータ関連職と日常的に連携するポジションです。どのような職種とどう協力しているのか整理してみましょう。

職種	具体例
データサイエンティスト/データアナリスト	モデル構築や分析に適したデータを加工・整備し、データ基盤上に提供します。
機械学習エンジニア	モデルのトレーニング用データセットの準備や、データパイプラインと機械学習システムの連携仕様について連携します。
BIエンジニア	BIツールとデータ基盤を接続する際、データ連携の仕様調整やアクセス権限の最適化などを行います。

データエンジニアはデータの収集、保存、変換を通し、ビジネスに活用できるデータをデータ利用者に提供するのが主な業務です。一方で企業やプロジェクトによってはデータエンジニアがダッシュボード構築や機械学習システムの運用を任されることがあります。

そのため、システム構築やデータベース、プログラミングといったエンジニアリングスキル以外の統計や機械学習のスキルも必要になることがあります。

機械学習エンジニアの業務内容とは

機械学習エンジニアは主にデータサイエンティストが開発したプロトタイプモデルを実運用環境に適用できる形に最適化し、システムとして統合・運用する役割を担います。以下に機械学習エンジニアの業務例をあげます。

• 機械学習アルゴリズムの選定、モデルの設計や実装、パラメータのチューニングなど、プロトタイプから実用化に向けたモデル開発
• 開発したモデルを実運用環境に統合するためのAPI化や、システムとの連携、CI/CDパイプラインの構築
• 本番環境でのモデルパフォーマンスの監視、問題発生時の対応、必要に応じた再学習やアップデートの実施

機械学習エンジニアと他職種との違い

機械学習エンジニアと混合しやすい職種にAIエンジニアがあげられると思います。AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いについては、企業によって定義が異なるもののほとんど求められるスキルや業務内容は同じで、両者の役割は重複する部分が多いと考えています。

強いて違いを挙げるとするなら、AIエンジニアには生成AIやゲームAIなど、ある分野に特化したスキルを求める企業が散見される点だと考えています。

業務上の接点

モデルの実装や運用に関わるため、分析から可視化まで多くの職種と関わります。それぞれの接点でどのような連携が行われているのかを見ていきます。

職種	具体例
データサイエンティスト	機械学習エンジニアにデータサイエンティストが作成したモデルについてフィードバックを受け、実運用に向けモデルの最適化を行います。
アナリティクスエンジニア	機械学習エンジニアの迅速なモデル開発を支援するためにデータ環境の整備を行い、データを提供する際に連携します。
BIエンジニア	機械学習システムが出力した評価指標や予測結果をダッシュボードやレポートにまとめる際に連携します。

BIエンジニア（ビジネスインテリジェンスエンジニア）の業務内容とは

BIエンジニアは、企業内の多様なデータを統合・整理し、経営層や各部署の意思決定を支援するための可視化ツールやレポートを構築する役割を担います。以下にBIエンジニアの業務例をあげます。

• BIツール（例：Tableau、Power BI、Lookerなど）を活用して、経営層や各部門向けに分かりやすいレポートやダッシュボードを設計・作成します。
• ビジネス指標（KPI）の定義・設計と、データの品質管理を行い、定期的なレポート作成や自動化により、意思決定のための正確な情報提供を実現します。

BIエンジニアと他職種との違い

データの可視化やKPI設計を担うBIエンジニアは、アナリストやアナリティクスエンジニアと協力する場面も多くあります。職種ごとの分担を確認しておきましょう。

職種	職種間の違い
アナリティクスエンジニア	BIエンジニアがダッシュボードやレポート作成で使用するデータを整備する役割を担うのがアナリティクスエンジニアです。 BIエンジニアはアナリティクスエンジニアが提供するデータを利用してダッシュボード構築やレポート設計を行います。
データアナリスト	データアナリストは既存データをもとに現状の評価や傾向分析を行い、レポート・可視化でビジネスに必要なインサイトを提供します。 BIエンジニアは分析結果やKPI指標などをダッシュボードに連携する役割です。

業務上の接点

職種	具体例
アナリティクスエンジニア	BIエンジニアとともにダッシュボードに連携するデータの構造について議論したり、ETL/ELT処理により整備したデータをBIエンジニアに提供します。
AIエンジニア	機械学習システムが出力した評価指標や予測結果をダッシュボードやレポートにまとめる際に連携します。

BIエンジニアは経営層や各部門に対して分かりやすく情報を提供するため、データの可視化や指標の統一が主な業務となります。また、ダッシュボード設計・構築を受託で行う場合は、発注先のリテラシーや使用用途により留意したUIやドキュメントの作成が求められるケースもあるかと思います。

AIエンジニアについて

AIエンジニアは、最新のAI技術を実際のサービスや製品に統合し、システム全体としてのAIソリューションを構築・運用する役割を担っています。以下にAIエンジニアの業務例をあげます。

• 最新のアルゴリズムやディープラーニング技術を活用し、業務課題に応じたAIモデルの研究・設計・実装を行う
• 開発したAIモデルを実際のサービスやアプリケーションに統合し、API化やクラウドインフラ上でのスケーラブルな運用環境を構築する
• 本番環境でのAIシステムのパフォーマンスを監視し、精度低下や負荷変動に対応するため、再学習やチューニング、改善活動を実施する

他職種との違い

AI技術を活用する点では機械学習エンジニアと重なる部分もありますが、実運用を見据えた設計力やスケーラビリティへの配慮が求められます。違いを整理します。

比較職種	主な違い
データエンジニア	データエンジニアは企業全体で利用するデータ基盤の構築・運用を担います。AIエンジニアとは、データを「提供する側」と「利用する側」としての関係にあたります。
機械学習エンジニア	両者の役割は重なり合う部分が多いですが、AIエンジニアはより幅広い応用領域（例：生成AI、音声認識、画像解析など）を想定し、システム全体の構成やクラウド運用に強みを持つケースが多いです。企業によっては明確に職種を分けていない場合もあります。

業務上の接点

AIを実サービスに落とし込むプロセスでは、データ基盤やモデル設計を担う職種との連携が不可欠です。どんな職種とどう関わっているのかを整理します。

職種	具体例
データエンジニア	データエンジニアが整備したデータ基盤やETLパイプラインを活用し、AIシステムを構築する際に連携します。
機械学習エンジニア	機械学習エンジニアと連携し、実運用に耐えうる形でAIモデルを統合し、システム全体のパフォーマンス向上や最適化を図ります。

繰り返しになりますが、AIエンジニアは機械学習エンジニアと似たスキルセットを持っており、一部の企業では生成AIやLLM、ゲームAIなどのある分野に特化したポジションとしてAIエンジニアを定義していることもあるようです。

アナリティクスエンジニアについて

アナリティクスエンジニアは、データエンジニアリングとデータ分析の橋渡し役として、分析担当者が迅速かつ効率的にインサイトを得られるよう、データの整形・変換やパイプラインの自動化を担います。以下にアナリティクスエンジニアの業務例をあげます。

• 生データを分析・モデリングに適した形に変換するETL/ELTパイプラインの設計と構築を行います。
• 複数のデータソースを統合し、分析に必要な一貫性のあるデータモデルやスキーマを構築・最適化します。
• データ変換ルールや処理フローのドキュメント化、及びデータ品質の維持・向上を目的とした管理体制の整備を行います。

他職種との違い

比較的新しい職種であるアナリティクスエンジニアは、現状ポジションを設けている企業が少なく、データエンジニアまたはデータアナリストなどがアナリティクスエンジニアの役割を担っている事が多いです。

職種	職種間の違い
データエンジニア	データエンジニアは企業全体で利用するデータ基盤の構築・運用を担い、アナリティクスエンジニアはデータエンジニアが構築したデータ基盤を用い、分析者がすぐに利用できる形にデータを整形・変換し分析の効率化・自動化を行います。
データアナリスト	データアナリストはアナリティクスエンジニアによって分析者がすぐに利用できる形にデータを整形・変換されたデータを用いて、分析可視化による意思決定のサポートを行います。

業務上の接点

アナリティクスエンジニアは、データを必要とする職種に向けて、整備されたデータを提供する役割を担うため、他職種との連携が日常的に発生します。

主に、データモデリングや分析環境の整備を通じて、データサイエンティストやAIエンジニアが扱いやすい形でデータを準備します。また、パイプライン構築や基盤連携の場面では、データエンジニアとの協業も重要になります。

あなたの今の仕事は、どの職種に重なりますか？

ここまで読み進めた方は、おそらくすでに「なんとなく自分はこのあたりかも」と思い当たる職種があったはずです。
でも一方で、「全部少しずつやっているから分類しにくい」「結局、自分はどの職種を名乗ればいいの？」とモヤモヤしている方も多いのではないでしょうか。

実際、データ領域の現場では職種の境界線が曖昧なまま業務を進めているケースも少なくありません。データアナリストがETLに手を出したり、データエンジニアがダッシュボードまで作ったり。だからこそ、「自分が何者か」を言語化できることが、今後のキャリア選択で大きな武器になります。

まずは、今やっている業務を棚卸ししてみてください。それは「整備」でしょうか？「可視化」でしょうか？「分析」でしょうか？それとも「実装」でしょうか？その延長線上に、あなたが磨いてきた専門性があり、これから深めていける職種があるはずです。

職種を知ることは、スキルを言語化すること。そして、自分の市場価値や、次に挑戦すべきことを知る手がかりになります。

自分に合ったデータ職種をどう選ぶ？

データ職種の違いを理解した上で、次に気になるのは「自分はどこを目指せばいいのか」ではないでしょうか。以下は、目的や志向別に向いている可能性が高い職種の一例です。

どの職種にも重なり合う部分はありますが、自分が得意なスキルやこれから伸ばしたい分野を考えることで、キャリアの方向性がぐっと明確になります。

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まとめ

本記事では、分業が進むデータ職種の業務内容や職種間の違い、そして各職種がどのようなケースで連携しているのかについてご紹介しました。各職種の役割を理解することで、企業のデータ活用やDX推進において、どのポジションがどのような貢献をしているのかが明確になります。

これからもデータ活用が進む中で、データ関連職種の需要はますます高まっていくと考えられます。「どんな案件があるのか知りたい」「自分のスキルでどれくらいの単価になるのか気になる」そんな方は、ぜひエンジニアファクトリーで公開中の案件をチェックしてみてください。

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