データサイエンスとは、社会に存在する膨大なデータからビジネスや研究に役立つ価値ある洞察を導き出すための学際的な学問分野です。日々の業務やシステムで蓄積された様々なデータを効果的に活用したくても、具体的な分析手順や応用方法が分からずに暗中模索してしまった経験はないでしょうか。
この記事では、データサイエンスの基本的な定義や役割を分かりやすく解説した上で、従来のデータ分析や機械学習との具体的な違いまでを分かりやすい対比を用いて詳しく説明します。これからデータのビジネス活用や本格的な学習を始めたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。
目次
- データサイエンスの定義とは何か
- データ分析との違い
- 機械学習との違い
- データサイエンスを行う目的
- 売上を向上させる
- コストを削減する
- 業務を効率化する
- データサイエンスの身近な活用事例
- 小売業における活用
- 金融業における活用
- 製造業における活用
- 医療現場における活用
- データサイエンスに必要なスキル
- ビジネスにおけるドメイン知識
- 統計学に関する専門知識
- 実装に用いるプログラミング知識
- データサイエンス分野の将来性
- データサイエンティストの需要
- 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のキャリア
- データサイエンスを効率的に学ぶ方法
- 本やウェブサイトで独学する
- 専門のスクールを受講する
- 役立つ資格を取得する
- データサイエンスとはに関するよくある質問
- データアナリストとの仕事内容の違いは何ですか？
- 未経験からデータサイエンティストを目指せますか？
- データサイエンスの習得におすすめの資格はありますか？
データサイエンスの定義とは何か
データサイエンスの定義について、IBM公式の説明は次の通りです。
データサイエンスは、今日の膨大なデータ・セットから価値を引き出す、広範で学際的な分野です。
出典:IBM データサイエンスと機械学習の違い
つまり、データサイエンスは、統計学や人工知能などの多様な手法を組み合わせて、データから実用的な価値を引き出すアプローチを指します。その全体像を理解するために、まずは関連する領域との位置づけを把握しておくと役立ちます。
データサイエンスと関連領域の主な特徴を比較した表は、以下の通りです。
| 領域 | 主な目的 | 中心となる手法 |
|---|---|---|
| データサイエンス | データから実用的な価値や予測を創出する | 統計学、プログラミング、ビジネス知識の融合 |
| データ分析 | 過去のデータを整理して現状を把握する | データの集計、可視化、基本的な統計処理 |
| 機械学習 | データからパターンを学習して予測を自動化する | アルゴリズムを用いたモデル構築と訓練 |
このように、それぞれの領域は目的や用いる手法が異なるため、ビジネスの課題に応じて適切に使い分ける必要があります。
データ分析との違い
データ分析は、主に過去から現在までに蓄積されたデータを集計・可視化し、現状の把握や原因究明を行う作業を指すことが一般的です。データサイエンスは、こうした分析工程を含みながら未来の予測や意思決定の最適化まで踏み込む、より広範なアプローチとして位置づけられます。
具体的な役割として、データ分析は「起きた事実の整理」に焦点を当てます。一方のデータサイエンスは、高度なアルゴリズムを用いて「これから起きることの予測」や「最適なアクションの提示」を試みるのが特徴です。
ただし両者の境界は厳密に定まっているわけではなく、データ分析の中で予測的な手法を扱う場合やデータサイエンスの実務が過去データの整理から始まる場合もあります。呼称や役割分担は業界・組織によって異なるため、状況に応じて柔軟に捉えておくと役立ちます。
データ分析における具体的な作業内容の例は、以下の通りです。
- 売上データの推移をグラフにして現状を可視化する作業
- 顧客アンケートを集計して不満の要因を特定するプロセス
- 過去のキャンペーン効果を測定してレポートにまとめる業務
これらの分析結果を基にして、さらに予測モデルを構築し、自動的な意思決定システムを開発する段階がデータサイエンスの領域となります。
機械学習との違い
機械学習は、コンピューターに大量のデータを与えてパターンやルールを自動的に学習させる技術を指します。データサイエンスは、この機械学習という技術を一つの道具として内包する、より大きなビジネス課題解決の枠組みです。
実務において機械学習は、予測モデルの精度を高める手段として機能します。データサイエンスの現場では、機械学習モデルの構築だけではなく、ビジネス課題の定義からデータの収集、意思決定への応用までを総合的に進める方針が一般的です。
データサイエンスにおける機械学習技術の主な役割は、以下の通りです。
- 膨大な画像データから特定の対象を自動で検出する機能
- 過去の購買履歴から顧客の好みを予測して推薦するシステム
- 工場のセンサーデータから機器の異常を事前に察知する仕組み
技術的な手法としての機械学習を適切にビジネスに組み込むことで、初めてデータサイエンスとしての価値が創出されます。
「データサイエンス」の検索需要・市場動向トレンド
データ自動更新日: 2026-06-04過去1年間で最も検索されたピーク時を100とした現在の相対数値
直近4週間と前月の検索ボリュームの平均比較増減値
47都道府県別の関心度一覧
| 地域名 | 関心度指数 |
|---|---|
| 滋賀県 | 100 |
| 東京都 | 75 |
| 京都府 | 59 |
| 千葉県 | 49 |
| 神奈川県 | 49 |
| 石川県 | 48 |
| 福井県 | 46 |
| 奈良県 | 46 |
| 富山県 | 45 |
| 愛知県 | 45 |
| 山口県 | 44 |
| 徳島県 | 43 |
| 栃木県 | 43 |
| 岐阜県 | 43 |
| 岡山県 | 43 |
| 大阪府 | 43 |
| 茨城県 | 42 |
| 埼玉県 | 41 |
| 兵庫県 | 41 |
| 新潟県 | 41 |
| 宮城県 | 40 |
| 高知県 | 38 |
| 長野県 | 37 |
| 山梨県 | 37 |
| 広島県 | 37 |
| 熊本県 | 35 |
| 三重県 | 35 |
| 静岡県 | 35 |
| 秋田県 | 35 |
| 群馬県 | 34 |
| 宮崎県 | 34 |
| 鳥取県 | 34 |
| 青森県 | 33 |
| 島根県 | 32 |
| 長崎県 | 32 |
| 岩手県 | 32 |
| 福島県 | 32 |
| 愛媛県 | 31 |
| 福岡県 | 31 |
| 沖縄県 | 30 |
| 山形県 | 30 |
| 香川県 | 30 |
| 和歌山県 | 29 |
| 佐賀県 | 29 |
| 北海道 | 28 |
| 大分県 | 27 |
| 鹿児島県 | 18 |
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想定年収と求人倍率（2026年6月4日時点）
データサイエンスの想定年収・求人倍率の市場観測
- 求人倍率 10.68 倍。求人倍率が極めて高く、慢性的な人材不足が続いている領域です。応募者にとっては選択肢が広く、企業側の競争が強い市況です。
- 想定年収はカテゴリ平均（537万円）を約70万円上回り、専門性や希少性に対する評価が高い領域です。
数字の読み方について
求人倍率＝ 求人数 ÷ 求職者数（その職種で転職活動をしている人数）。
1.0 を超えると「求職者 1 人に対して 1 件以上の求人がある」状態で、数字が大きいほど企業側が人材を求めている状況を示します。
IT・デジタル領域は全体平均より高い水準で推移する傾向があり、目安として 2.0 倍を超える職種は人材不足が顕在化していると言われます。
このページの想定年収は、転職市場で公開されている職種別年収統計に基づく中央値水準を表示しています。
実年収は経験年数・地域・企業規模・スキル深度・担当範囲によって大きく変動します。
関連職種からの推計値の場合は、より近しい職種の値を参考として掲載しています。
データサイエンスの想定年収・求人倍率の月次推移
各月の最終週時点のデータです。前月比は直前の月との差分を示します。
| 月 | 想定年収 | 前月比 | 求人倍率 | 前月比 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年5月 | 607万円 | — | 10.68倍 | — |
| 2026年6月 | 607万円 | 前月比 ±0 | 10.68倍 | 前月比 ±0 |
データサイエンスを行う目的
データサイエンスを導入する主な目的は、ビジネスにおける具体的な成果の創出です。データを根拠とした意思決定を行うことによって、経験や勘だけに頼る場合よりも判断の精度を高められます。
ただし、データの品質や分析手法の妥当性が伴わなければ、必ずしも正しい結論に至るとは限らない点に注意が必要です。
売上を向上させる
顧客行動の予測や需要予測を行い、より効果的な施策をタイミングよく展開することによって、売上の増加を目指せます。
売上向上に繋がる具体的な活用例は、以下の通りです。
- 購買データを分析して顧客ごとの好みに合わせた商品を提案する仕組み
- 過去の販売推移から将来の需要を予測して在庫切れを防ぐ方法
- 顧客の離脱の兆候を事前に察知して適切なアプローチを行う対策
これらを実行することによって、顧客満足度を高めながら売上の最大化を目指せる点が大きなメリットだと言えます。
コストを削減する
不要なコストを抑えるためには、データに基づいた無駄の削減や最適な人員・設備リソースの配置が強く求められます。
コスト削減を図るアプローチを比較した表は、以下の通りです。
| 取り組み項目 | 削減できるコストの例 |
|---|---|
| 需要の最適化 | 過剰在庫による保管コストや廃棄損失 |
| 人員の適正配置 | 稼働率の低い時間帯に発生する人件費 |
| 設備の予防保全 | 機器が突然故障した際にかかる突発的な修理費用 |
現状のデータを詳細に整理することによって、これまで見過ごされていた無駄な支出を洗い出し、着実に削減できます。
業務を効率化する
手作業で行っていたデータ処理や判断プロセスを自動化することによって、業務効率は大幅に向上し、ミスの削減にもつながります。
業務効率化に貢献する具体的なアプローチは、以下の通りです。
- 定型的な報告書の作成やデータ入力作業を自動化する仕組み
- 最適な配送ルートを算出して移動にかかる時間を短縮する手法
- 問い合わせ履歴を自動で分類してサポートの対応時間を減らす方法
自動化や最適化を進めることによって、従業員がより付加価値の高い業務に専念できる環境を継続的に構築できます。
データサイエンスの身近な活用事例
データサイエンスは、現在様々な産業分野で導入され、具体的な成果を創出しています。それぞれの業界が抱える課題に応じて、適切なデータ収集や分析手法が適用されているのが特徴です。
各業界におけるデータサイエンスの主な活用目的と得られる効果を比較した表を、次にまとめました。
| 業界 | 主な活用目的 | 得られる効果 |
|---|---|---|
| 小売業 | 需要予測と在庫の最適化 | 機会損失の防止や廃棄コストの削減 |
| 金融業 | 不正取引の検知や与信管理 | セキュリティの向上や貸し倒れリスクの低減 |
| 製造業 | 設備の故障予兆検知 | 突発的なライン停止の回避や保守効率化 |
| 医療現場 | 画像診断の支援や電子カルテ分析 | 支援が期待される診断精度の向上や医師の負担軽減 |
このように、各業界ではそれぞれの強みを活かし、独自の課題解決に向けた活用方法が着実に確立されているのが実情です。
小売業における活用
小売業の現場では、日々大量に蓄積される購買履歴や顧客属性、気象情報などを掛け合わせて分析を行います。これによって、店舗ごとの需要を高い精度で予測するアプローチが広がっています。
具体的な活用例は、以下の通りです。
- 気象予報と過去の売上データを連携させた店舗ごとの需要予測
- スマートフォンのアプリを通じた顧客ごとの最適なクーポン配信
- 店舗内の顧客動線を分析することによる棚割りや商品配置の改善
需要予測を徹底することによって、余分な在庫を持たない効率的な店舗運営が実現できる点が大きな強みです。
金融業における活用
金融業界は、デジタル化に伴う不正アクセスやクレジットカードの不正利用を防ぐためにデータサイエンスを活用しています。過去の取引パターンから外れた不審な動きを即座に検知するシステムが稼働中です。
金融分野における代表的な活用方法は、以下の通りです。
- クレジットカード決済時の不審な取引履歴のリアルタイム自動検知
- 顧客の口座情報や支払い実績を分析する高度な与信審査の自動化
- 市場の変動データを分析して投資リスクを最小化する資産運用支援
高度なセキュリティ対策を導入することによって、顧客の資産を安全かつ確実に保護する体制が整えられています。
製造業における活用
製造業の工場などでは、稼働する製造機械に多数のセンサーを設置してデータを収集しています。機械が発する振動や温度の変化を監視することによって、故障の予兆を事前に察知する手法が一般的です。
製造現場における主なデータ活用の取り組みは、以下の通りです。
- センサーデータから機械の異常を検知する予防保全システム
- 画像認識技術を応用した製品の外観検査における不良品の自動判定
- 稼働データを基にした工場全体のエネルギー消費量の最適化
部品の交換時期を予測する仕組みによって、予期せぬライン停止による損失を最小限に抑える効果が期待できます。
医療現場における活用
医療分野では、電子カルテのデータや各種の医療画像を蓄積し、診断や治療計画の作成を支援するために活用されています。特に、画像診断への画像認識技術の応用は、近年急速に研究・実用化が進んでいる分野の一つです。
医療現場での主な技術活用例は、以下の通りです。
- レントゲンやCT画像から病変の候補を自動で検出するシステム
- 過去の膨大なカルテ情報から類似症例を検索して治療方針を支援する仕組み
- ウェアラブル端末からバイタルデータを収集して健康管理をサポートする機能
専門的な診断データを活用することは、医師による診断の見落としの防止や診断作業の効率化を支援する手段として期待されています。ただし、最終的な診断や治療方針の判断は医師が担うものであり、対象疾患や製品ごとの性能検証、法規制に沿った運用が前提となります。
データサイエンスに必要なスキル
データサイエンスの実務を円滑に進めるためには、複数の専門領域にまたがるスキルをバランスよく習得することが欠かせません。ここで取り上げるのは、データサイエンティストに求められる主要な3大スキルです。
データサイエンスで求められる主要なスキル領域と、それぞれの概要を比較した表は、以下の通りです。
| スキル領域 | 主な内容 |
|---|---|
| ビジネス知識 | 課題を定義し分析結果を施策に落とし込む力 |
| 統計学知識 | データを正しく理解し数式やモデルで表現する力 |
| プログラミング知識 | データを加工・分析してシステムに実装する力 |
これら3つの領域はそれぞれが密接に関連しており、バランスよく総合的に身につけることが強く求められます。
ビジネスにおけるドメイン知識
データサイエンスをビジネスの成果に繋げるためには、対象とする業界や業務のドメイン知識を把握しておくと役立ちます。どんなに高度な分析を行っても、ビジネスの課題に直結していなければ具体的な成果を創出するのは不可能です。
ビジネスにおける具体的なドメイン知識の果たす役割は、以下の通りです。
- 解決すべきビジネス課題を正しく特定する力
- 現場の業務プロセスや商習慣を理解する知識
- 分析結果から具体的な解決策を提案する能力
現場のニーズや制約を深く理解することによって、初めて実用的で説得力のあるデータ活用プランを策定できます。
統計学に関する専門知識
収集したデータを正しく解釈し、信頼性の高い予測モデルを構築するには、統計学の専門知識が欠かせないのが実情です。データの偏りや誤差を考慮せずに分析を進めると、誤った結論を導き出してしまう危険性があります。
統計学において、習得しておくと役立つ主な概念は以下の通りです。
- データの分布や代表値を把握する記述統計学
- 一部のデータから全体を推測する推計統計学
- 事象の発生パターンや変数間の関連性を扱う確率モデルの知識
これらの数学的基礎を理解しておくことによって、分析の精度や信頼性を担保できます。ただし、確率モデルで得られる知見はあくまで相関関係や予測にとどまり、真の因果関係を明らかにするには交絡因子への対処や実験計画法など、追加の設計や仮定を伴う因果推論が必要です。
実装に用いるプログラミング知識
膨大なデータを効率的に処理し、機械学習モデルなどをシステムに組み込むためには、プログラミング知識が必須です。手作業では処理しきれない大規模なデータセットを扱う場合、コードを書いて自動化するスキルが求められます。
データサイエンスの実装で広く用いられる主なプログラミング言語や技術は、以下の通りです。
- データ分析や機械学習に広く使われるPython
- データベースから必要な情報を抽出するSQL
- 統計解析や可視化に強みを持つR言語
特に、現在の実務においては、PythonやSQLといった代表的なプログラミング言語の習得が推奨されます。
データサイエンス分野の将来性
データサイエンスのスキルを持つ人材は、多くの業界で不足している傾向にあり、需要の高まりとともに将来性が期待されている分野です。ここでは、需要、年収、キャリアパスという3つの側面から、今後の展望を見ていきます。
将来性を紐解くにあたり、データサイエンティストを取り巻く環境を整理した表は、以下の通りです。
| 将来性の要因 | 具体的な動向 |
|---|---|
| 市場の需要 | あらゆる産業でデータ活用が広がっており、専門人材の不足が指摘されています。 |
| 給与水準 | 高い専門性を要する職種であるため、一般的な職種と比べて高年収水準が期待される傾向です。 |
| キャリアパス | 実務経験を積むことで、マネジメント職や技術スペシャリストなど多彩な道を選択できます。 |
これらの動向を把握しておくことによって、将来を見据えたキャリア形成の計画を立てやすくなります。ただし、需要や年収の水準は対象国・業界・個々の経験によって差があるため、あくまで一般的な傾向として捉えておくと役立ちます。
データサイエンティストの需要
現在、あらゆる企業がデジタルトランスフォーメーションを進めており、データサイエンスへの注目度は日に日に高まっている状況です。蓄積された膨大なデータをビジネスの成果に結びつける役割として、専門人材への期待が高まっているのが現状です。
特に、IT業界だけではなく、製造業や金融業、小売業などでもデータ活用の内製化が進められるようになりました。このような背景から、多くの現場で専門知識を持つ人材の獲得競争が激化しています。
需要が高まる主な背景を整理したリストは、以下の通りです。
- 企業のデータ蓄積量が増大し、分析の自動化が求められている背景
- 経営判断において、勘ではなくデータに基づいた根拠が重視される傾向
- AIや機械学習の導入により、新しいビジネスモデルを創出する動き
このように、データサイエンスを導入する企業は増加傾向にありますが、実際の求人需要は対象地域や業界、景気動向、企業の投資方針によって、大きく異なるため一律に予測することは困難です。志望する業界や地域の求人動向を継続的に確認しておくと役立ちます。
人材の需要は分野によって、濃淡があるものの、基礎スキルを早期に身につけておくことは長期的な強みです。
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は高い専門性が求められるため、一般的なビジネスパーソンと比較して恵まれた給与水準が設定される傾向にあります。高度な統計知識とプログラミング能力を併せ持つ人材は市場価値が高く、企業側も厚遇を用意して採用活動を行っているためです。
実務経験や担当できる業務の範囲、雇用先の国や地域、企業規模によって、提示される年収額には幅があり、能力に応じた評価を受けやすい職種と言えます。
年収水準が高くなりやすい要因を、以下にまとめました。
- ビジネスと技術の両方に精通した希少性の高い人材である点
- 企業の利益に直接貢献する高度なプロジェクトを率いる役割
- データ活用の成果が企業の競争力を左右するという位置づけ
このような背景から、スキルの向上に伴って段階的な収入アップを目指せる環境が着実に整いつつある状況です。
専門性を磨き続ける必要はあるものの、努力した分だけ収入という形で直接還元されやすい点は大きな魅力です。
データサイエンティストのキャリア
データサイエンスのスキルを習得した後のキャリアパスは、個人の適性や志向に応じて多様に分かれています。技術的な専門性を極める方向性だけではなく、ビジネスの変革を牽引するリーダーとしての道など、選択肢が豊富に用意されている点が特徴です。
実務経験を積むことによって、プロジェクト全体を統括する役割や特定の領域に特化したスペシャリストとしての価値を高めていけます。
代表的なキャリアパスの選択肢をまとめたリストは、以下の通りです。
- 技術を追求してAI開発や高度なモデル構築を担うスペシャリスト
- 分析結果を経営判断に直結させ、意思決定を主導するコンサルタント
- プロジェクトを牽引し、チームや部門を管理するマネージャー
このように、自身の強みや興味に合わせて、柔軟にキャリアパスを選択できる点は、大きな利点だと言えるでしょう。
ビジネスとITの双方のスキルを磨いておくことによって、どのような業界でも通用する汎用性の高いキャリアの形成が可能です。
データサイエンスを効率的に学ぶ方法
データサイエンスの習得には、自身の環境や目標に適した学習方法を選択するアプローチが効果的です。基礎知識を一通り身につけるためには、それぞれの手段が持つ特徴や違いを事前に整理しておくと役立ちます。
各学習方法の主な特徴と、おすすめの対象者を比較した表は、以下の通りです。
| 学習方法 | 主な特徴 | おすすめの対象者 |
|---|---|---|
| 本やウェブサイトでの独学 | 自分のペースで低コストに進められる | 費用を抑えて基礎からじっくり学びたい方 |
| 専門スクールの受講 | 体系的なカリキュラムとサポートがある | 短期間で実務レベルのスキルを得たい方 |
| 役立つ資格の取得 | 学習の目標が明確になり客観的な証明になる | 知識の偏りをなくし実力を測定したい方 |
このように、それぞれの方法には異なる強みがあるため、予算や確保できる学習時間に合わせて選ぶ必要があります。
本やウェブサイトで独学する
インターネット上には豊富な学習用の動画や解説サイトが存在しており、初期費用を抑えて学習を開始するアプローチが人気です。まずは入門書を1冊手元に用意し、基本的な用語やデータ処理の流れを大まかに把握しておくと役立ちます。
独学を進める際に活用しやすい主なリソースは、以下の通りです。
- 初心者向けの図解が豊富な入門書籍
- 実際の操作手順を動画で確認できる無料の解説サイト
- ブラウザ上でプログラミングの基礎を学べるオンライン教材
独学は学習の自由度が高い一方で、疑問点が生じたときに自己解決が求められるため、継続的な学習計画の策定がおすすめです。モチベーションの維持を工夫することによって、挫折を防ぎながら一歩ずつ知識を深められます。
専門のスクールを受講する
短期間で実践的なスキルを効率よく習得したい場合には、専門の学習スクールの受講を検討すると選択の幅が広がります。現役のデータサイエンティストが講師を務めるスクールも多く、実務で求められる最新の技術トレンドを直接指導してもらえる環境です。
スクールで提供される代表的なサポート体制は、以下の通りです。
- 疑問点をいつでも講師に質問できるチャット相談機能
- 個人の目標に合わせて学習進捗を管理するメンター制度
- 履歴書の添削や模擬面接などを受けられる就職支援
スクールは独学に比べて費用がかかるものの、実務に近い演習を通じて、即戦力となる力を養えます。カリキュラムの質やサポート範囲を事前に確認することによって、自分に最も合うスクールを選択できます。
役立つ資格を取得する
客観的に実力を証明し、学習のモチベーションを維持する手段として、関連する資格の取得を目指すアプローチは有効です。試験の出題範囲に沿って学習を進めることによって、知識の偏りを防ぎ、網羅的なスキルを効率よく身につけられます。
データサイエンスの学習に役立つ代表的な資格は、以下の通りです。
- データサイエンティストとしての実務能力を測るデータサイエンティスト検定
- 人工知能や機械学習の基礎知識を網羅するG検定
- データの集計や確率モデルの理解度を測定する統計検定
資格の取得を通じて得た知識は、就職活動や社内でのアピールにおいて、確かな信頼性を示す根拠として機能します。単に暗記するだけではなく、実際のデータを扱う手順と結びつけながら試験対策を進める方法が推奨されます。
データサイエンスとはに関するよくある質問
データサイエンスの導入や学習を進めるにあたり、多くの人が疑問に思う代表的なポイントをまとめました。従来の関連職種との違いやキャリア形成のステップを把握して、今後の参考にしてください。
データアナリストとの仕事内容の違いは何ですか？
データアナリストは主に過去のデータの集計・分析を通じて、現状把握を行う一方、データサイエンティストは統計学や機械学習モデルを用いて未来の予測や自動化まで担う点が異なります。ただし、呼称や役割分担は企業や組織によって異なるため、詳しくは本記事の「データ分析との違い」もあわせてご確認ください。
未経験からデータサイエンティストを目指せますか？
専門的な知識が求められる職種ですが、未経験から学習を始めてデータサイエンティストを目指すことは十分に可能です。まずはプログラミング言語のPythonやSQLの基礎、そして基本的な統計学から学習を始める方法が推奨されます。
実務で活用できるポートフォリオを作成し、データ分析の実績を客観的に示せるように準備しておくアプローチが有効です。
データサイエンスの習得におすすめの資格はありますか？
学習の指標や客観的な実力証明として、データサイエンティスト検定や統計検定、G検定などの資格が役立ちます。各資格の特徴やおすすめの対象者については、本記事の「役立つ資格を取得する」の章で詳しく解説しています。
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