こんにちは、TJです！

最近、テクノロジー分野を学びたい、そして米国で就職したいという方が非常に増えています。そんな方々におすすめしたいのが、データサイエンスやビジネスアナリティクス系の大学院です。

これらの分野の大学院卒業生は、平均して年収10万ドル（約1,450万円）以上の年収を卒業後1年目で得ており、経験を積むことでさらに収入も上がります。特に大手テック企業や金融業界などでは、株式報酬などを含めると総報酬が20万ドルを超えるケースも珍しくありません！

さらに、これらの専門分野はほとんどがSTEM認定されており、留学生の方も卒業後最大3年間のOPT就労が可能です。実際、MITのビジネスアナリティクス修士では卒業生の98%が米国内に就職を果たすなど、海外からの学生でも高い就職率を達成しています。

この記事では、米国におけるデータサイエンス・ビジネスアナリティクス職の採用トレンド、キャリアパス、給与水準、そしてオススメの大学院プログラムについて詳しく紹介しています。テックキャリアに興味がある方、年収アップを目指したい方、米国就職を考えている方は、ぜひ最後までご覧ください！

1. 米国におけるデータサイエンス・ビジネスアナリティクス職の採用トレンド

急成長する求人と多様な業界展開

米国ではデータサイエンス人材の需要が引き続き高く、今後も拡大が見込まれています。米労働統計局（BLS）の予測では、データサイエンティストの雇用は2023年から2033年にかけて36%増と「平均以上の非常に速い」成長率が見込まれています。

同様に、ビジネスアナリティクス関連職種と重なるオペレーションズリサーチ・アナリスト（業務分析担当）の雇用も23%増と高成長が予測されています。これは全職種平均（4%程度）を大きく上回る伸び率であり、データサイエンティスト職の好景気が続いていることを裏付けます。もっとも、2023年前後にはハイテク業界を中心に大規模レイオフ（解雇）が相次ぎ、一時的に求人が停滞したものの、2024年には求人が持ち直し前年から大幅増加しています。

例えば2024年8月時点でデータサイエンス系求人は前年比130%増となり、AI研究者や機械学習エンジニアなどの募集も増加傾向が報告されています。このように全体としてデータ人材の市場は拡大を続けており、最新AIブームに伴い必要スキルの高度化も進んでいます（後述）。

採用が進む業界

データサイエンティストや分析人材へのニーズはテック企業だけでなく多様な業界に広がっています。求人分析によれば、求人全体の約3割はテクノロジー・エンジニアリング業界からの募集で、これが最大の雇用主です。次いで人材紹介・HR系（19%）、ヘルスケア・生命科学（13%）、金融・プロフェッショナルサービス（10%）、素材・製造業（約9%）が続きます。現在ではあらゆる業界がデータ分析人材を求めている状況です。

具体的な採用企業の例を見ると、GAFAをはじめとする大手テック企業（Google, Amazon, Meta〈Facebook〉など）はもちろん、金融大手（J.P.モルガン、ゴールドマン・サックス、Capital Oneなど）やコンサルファーム（McKinsey, BCGなど）、ヘルスケア企業（Pfizerなど製薬）まで幅広い企業がデータサイエンス人材を受け入れています。

例えばMITの分析大学院を卒業した人材の就職先を見ると、AmazonやMeta、TikTokといったIT、大手コンサルのマッキンゼーやBCG、製薬のSanofiやPfizerなどが名を連ねており、業種横断的に活躍していることが分かります。金融分野ではMorgan StanleyやWells Fargoなどの銀行、保険やフィンテック企業もデータアナリスト職を多数募集しています。
加えて小売・物流ではWalmartやWhole Foods、メーカーではBMWやGeneral Motorsといった企業が、自社のビジネスにデータ解析を活用すべく専門人材を採用しています。このように「データ活用」は産業を問わず重要テーマとなっており、人材需要も幅広い企業に存在しています。

職種・役職名の多様化

データ関連人材の職種名も近年細分化が進んでいます。「データサイエンティスト（Data Scientist）」は代表的な役職ですが、他にもビジネスニーズに応じて様々なタイトルで募集が行われます。

たとえば、よりビジネス寄りでデータ分析を行う「データアナリスト (Data Analyst)」や、データ基盤の構築・管理を担う「データエンジニア (Data Engineer)」、機械学習モデルの実装に特化した「機械学習エンジニア (Machine Learning Engineer)」、経営指標の可視化や社内向け分析を行う「ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト／エンジニア」などが存在します（※日本では明確に定義されていない場合もありますが、米国では職務内容によりタイトルを使い分ける傾向があります）。

さらに「データサイエンス・コンサルタント」「データ製品マネージャー」「AIリサーチサイエンティスト」のように企業によって独自のポジション名が付けられるケースもあります。求人要件を見ると本質的なスキルセットは重なる場合も多いですが、組織内での役割に応じてタイトルが多様化している点は押さえておくべきでしょう。

2. データサイエンス系大学院プログラムとキャリアへの影響

トップ大学の充実したプログラム

米国にはデータサイエンスやビジネスアナリティクス分野で評価の高い大学院プログラムが数多く存在し、留学生にとってキャリア形成の強力な後押しとなっています。

近年のランキングでは、例えばMIT（マサチューセッツ工科大学）のビジネスアナリティクス専門職大学院（Master of Business Analytics）がQS世界ランキングで1位を占め、次いでUCLA（カリフォルニア大学ロサンゼルス校）のビジネスアナリティクス修士が2位にランクインしています。また、スタンフォード大学やカーネギーメロン大学のデータサイエンス関連プログラム、コロンビア大学やニューヨーク大学のデータサイエンス修士、ハーバード大学のデータサイエンス修士（統計学系）なども常に高い評価を受けています。

実際、Fortune誌の2025年評価では意外なことにハーバード大学が対面型データサイエンス修士ランキング1位となり、州立のオクラホマ州立大学やミシガン州立大学のプログラムもトップ3入りするなど、多様な大学が高い成果を上げていることが示されています。このように「著名大学＝有利」ではありますが、それ以外にも実践的カリキュラムを持つプログラムが存在するため、自身の目的に合った大学選びが重要です。

プログラム内容と企業との連携

上位校のプログラムは最新のカリキュラムを提供するとともに、業界との太いパイプを持っています。例えばMIT SloanのMaster of Business Analyticsは1年間の集中プログラムですが、在学中に7か月間にわたる企業とのデータ分析プロジェクト（Analytics Capstone）が組み込まれており、学生はチームで実在企業の課題解決に取り組みます。

過去のキャップストーン企業にはBMWやGM（自動車）、アンハイザー・ブッシュやユニリーバ（消費財）、Pfizer（製薬）など多数あり、プログラム終了時にはその企業でのインターンシップと成果発表が行われます。企業から学生一人当たり2.2万ドルの協賛金が支払われる仕組みで、学生は学費負担の一部軽減と同時に貴重な実務経験・ネットワーキング機会を得ています。

この結果、同プログラムの就職実績は極めて優秀で、2021年卒業生は卒業後6か月以内の就職率100%（求職者ベース）を達成しました。就職先の内訳はテクノロジー業界41%、コンサルティング30%、金融11%、ヘルスケア・製薬5%、小売・消費財5%と幅広く、卒業生の98%が米国内就職を果たしている点も注目できます。さらに同プログラムはSTEM認定であり、留学生は卒業後最大3年間のOPT就労が可能なため、企業も安心して国際人材を受け入れています（STEM認定のメリットは後述）。

MIT以外でも、コロンビア大学のMS in Business Analytics（工学部IEOR提供）は1年半のSTEMプログラムで、最新の統計・機械学習カリキュラムに加え産学協同プロジェクトやキャリア支援が充実しています。

直近の2023年12月修了生は就職率96%（卒業後3か月時点）を記録し、進学者等を除く全員がほぼ職を得ました。就職先業界は金融（39%）が最多で、テクノロジー（約30%）、コンサル(8%)、ヘルスケア(6%)と続いており、ニューヨークという立地も反映して金融系に強みが見られます。

こうした大学ではキャリアサービスも手厚く、企業説明会・リクルーティングイベントが開催され、学生は在学中からインターンシップや求人情報へのアクセスが可能です。事実、コロンビアDSI（データサイエンス研究所）では「主要企業は卒業生をすぐに採用したがるため、過去の卒業生は全員就職できている」とも報告されています。

総じて、高評価のプログラムに在籍することは、最新スキル習得だけでなく強力な就職ネットワークへの参加を意味しており、OPTを経て米国就職を目指す留学生にとって大きなアドバンテージとなります。

留学生に有利なSTEM指定とOPT延長

データサイエンスやビジネスアナリティクスの専攻プログラムの多くはSTEM（科学・技術・工学・数学）分野に該当し、F-1ビザ留学生が取得後にOPT（Optional Practical Training）を最長3年間（12か月＋24か月延長）利用できる資格を得られます。これは留学生の米国就職率を高める重要なポイントです。

MBAなど一部の一般経営学位ではSTEM指定でない場合、OPTは1年のみで延長不可のため、その期限内に就労ビザを取得できないと帰国を余儀なくされます。実際、MITの担当者も「企業は就労許可が1年しかない留学生の採用に尻込みする傾向があるが、3年働けるとなれば採用意欲が増す」と指摘しています。

その点、STEM指定の分析系プログラム卒業生は米国内で働ける期間の猶予が長いため企業からの需要も高く、前述のようにMITでは98%が米国勤務に就いています。政府統計でも、STEM分野の大学院留学生によるOPT就労者数は年々増加しており、2023年度は12万2101人が STEM-OPTを活用して米国企業で就業しています（2017年比で37%増）。

以上から、大学院選択においてはプログラムがSTEM認定か否かを確認すること、そしてキャリア支援・企業連携が充実しているかを重視することが、OPT期間中に内定を獲得する上で非常に重要だと言えます。

3. データ関連職種の給与相場と地域差

全体的な高年収傾向

データサイエンス・アナリティクス系職種は米国内でもトップクラスの高収入職種として知られます。BLSの調査によれば、データサイエンティストの2023年時点の全米中央値年収は約10万8,020ドル（約1,440万円）で、これは全職種平均を大きく上回ります。

同様にデータ分析職の一種であるオペレーションズリサーチ・アナリストの中央値も8万3,640ドルと高水準です。一方で、業界や地域、経験年数によって幅も大きく、実際の給与レンジは多様です。

民間の調査ではデータサイエンティスト職の平均年収は約13万2,000ドル～19万ドル程度との報告もあり、特に大手テック企業では株式報酬などを含め総報酬が20万ドルを超えるケースも珍しくありません。

職種別の年収目安

米国におけるデータ系職種の平均年収

• データサイエンティスト: 約11.7万ドル（中央値）
• データアナリスト: 約8.5万ドル（中央値）
• データエンジニア: 約10.6万ドル（平均）
• データアーキテクト: 約13.9万ドル（平均）
• 機械学習エンジニア: 約12.2万ドル（平均）
• BI（ビジネスインテリジェンス）エンジニア: 約10.8万ドル（平均）

※経験に応じて大きく上昇します（例：データサイエンティストは10年以上の経験で約18.9万ドルに）
※「データアナリスト」や「BIアナリスト」は比較的低め、「データアーキテクト」は高めの傾向があります
※地域差も大きく、サンフランシスコやニューヨークなどの大都市では2〜3割増しの傾向があります

例えばデータサイエンティストの場合、ジュニアクラス（経験0～1年）では約11.7万ドル、ミッドシニアクラス（10年以上）では約18.9万ドルといった具合に経験に応じて大きく上昇します。

また「データアナリスト」や「BIアナリスト」など分析寄りポジションは技術スペシャリスト職よりやや低めで、逆に「データアーキテクト」のように高度な設計スキルを要する職種は高めになる傾向があります。

地域による差

米国では勤務地域による給与差も顕著で、物価水準の高い沿岸部都市では報酬が全国平均を大きく上回ります。例えばサンフランシスコ都市圏のデータサイエンティスト平均年収は約14.5万ドル＋ボーナス3.4万ドル（総額約17.9万ドル）と報告されており、ニューヨークも総額約16.0万ドルと非常に高水準です。

一方、シカゴやデンバーといった都市では14万ドル前後、全米平均では約12.6万ドルとの推計もあります。したがって西海岸・東海岸の大都市（シリコンバレー、NYC、ボストンなど）で勤務する場合、中西部や南部の都市に比べ2割～3割程度高い給与水準になる傾向があります。もちろん生活コストも考慮する必要がありますが、高報酬を狙うのであればテック企業が集中する都市部での就職が有利と言えるでしょう。

業界による差

従事する業界によっても給与水準に差があります。一般にテクノロジー（IT）や通信、保険、金融サービス業界のデータサイエンス職は高給で、平均年収が16万ドル前後に達すると報告されています。

一方で教育分野や製造業では平均12万ドル前後とやや低めの水準です。例えば金融業界ではデータ分析を経営戦略に直結させるため高待遇で人材を確保する一方、伝統的な製造業ではIT人材への報酬水準が相対的に抑えられる傾向があります。ただし近年は製造業でもIoTやAI活用が進みつつあり、今後はこれらの業界でも給与相場が上昇する可能性があります。総じて、「どの業界でもデータ人材は高年収だが、テック・金融系は特に高水準」という構図になっています。

4. 日本人・留学生が米国で就職しやすいポジション・戦略

STEM資格とOPT延長の最大活用

留学生が米国就職を目指す上でまず重要なのは、卒業後に合法的に働ける期間を十分に確保することです。

幸いデータサイエンス・ビジネス分析系の学位はほとんどがSTEM指定のため、卒業後に最長36か月（3年間）のOPTが認められます。この3年という猶予期間はH-1B就労ビザ取得のチャンスが3回あることを意味し、雇用者にとっても「すぐに雇用期限が切れない」安心感があります。

逆に非STEM学位（多くのMBAなど）の場合は1年のOPTしかなく、ビザ抽選の運次第では企業が採用を敬遠するケースもあります。従って留学生は可能な限りSTEM系のプログラムを選択し、このOPT延長資格を得ることが得策です。

また、OPTの申請や延長手続きは大学の留学生オフィスの支援を受けつつ確実に行い、切れ目なく就労できるよう計画しましょう。2023年時点で12万人以上の留学生がSTEM-OPTを利用して米国で働いている事実からも、この制度がいかに多くの国際人材に活用されているかが分かります。

就職しやすいポジション・業種の見極め

留学生に比較的門戸の広いポジションとしては、高度な技術スキルが求められる専門職が挙げられます。データサイエンス分野で言えば、データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアなどは慢性的な人材不足もあり、ビザスポンサーにも積極的な企業が多い傾向があります。

実際、米国では専門知識を要する職種は「専門職（Specialty Occupation）」としてH-1Bビザ取得もしやすいため、留学生でも実力があれば採用されやすいのです（応募時に「修士号必須」の求人が多い点も留学生には有利に働きます）。特にIT企業や金融機関、コンサルティングファームは国際人材の採用・ビザスポンサー実績が豊富で、毎年多数の留学生がそれら企業から内定を獲得しています。

例えばAmazonやGoogle、Metaといった大手IT企業は毎年数百件規模でH-1Bビザを申請しており、分析職もその中に含まれます。また、金融・保険分野でもデータアナリストやクオンツ人材として留学生を積極登用する例が見られます。一方、政府機関や防衛関連などセキュリティクリアランスが必要な職種はそもそも外国籍では応募不可の場合があるため避けるべきです。日系企業の米国現地法人も選択肢になり得ますが、ビザスポンサー実績が少ない場合もあるため事前にリサーチが必要です。

インターンシップとネットワーキングの重要性

米国就職を成功させる上で、インターンシップ経験の有無が極めて重要です。大学院在学中の夏季インターンや企業とのプロジェクト（前述のMITキャップストーン等）は、実務経験を得られるだけでなく企業からフルタイム採用のオファーを受ける大きなチャンスです。

統計的にも、特にコンサルや金融ではインターンからの引き継ぎ採用が新卒採用の主要ルートとなっています。留学生の場合、在学中のインターンはCPTとして許可を取る必要がありますが、大学の指導のもと適切に手続きを踏めば問題ありません。

夏のインターンに参加し、秋にフルタイム内定を獲得できれば、卒業と同時にOPTで就労開始→H-1B申請という理想的な流れに乗れます。また、インターン以外でも大学のキャリアフェアやOB/OGネットワークを活用したコネクション作りが大切です。特に同郷の日本人卒業生などは有用な情報源となり得ますので、積極的にコンタクトを取ると良いでしょう。

米国の就職活動では自分から働きかける積極性**も評価されるため、ネットワーキングを通じて社内リファラル（推薦応募）を得ることができれば書類選考で有利になります。

ビザスポンサー企業の見極め

志望企業を選ぶ際には、外国人採用・ビザスポンサーの実績があるかを調べておくことも重要です。一般に多国籍企業や大手はスポンサーに前向きですが、スタートアップや中小企業では敬遠される場合もあります。

近年はリモートワーク普及で米国外からの人材活用も容易になったため、「ビザ取得が難しければリモート契約でも良い」といった柔軟な企業も出てきました。ただしアメリカ在住で働き続けることが目標であれば、確実にH-1Bや他の就労ビザ（例：O-1など）へ繋げてくれる企業を選ぶのが安全です。

近年はH-1Bビザの競争率が上がり抽選漏れも増えていますが、その場合でもOPT期間が長ければ翌年以降再挑戦できますし、最悪抽選に漏れてもスポンサー企業内で日本拠点へ配置転換→再渡米という道が開けることもあります。そうしたリスクヘッジも考え、できるだけ計画的にキャリアプランを構築することが重要です。

総じて、日本人を含む留学生が米国で就職成功するには、(1) STEMプログラムで専門スキルを身につけOPT確保、(2) インターン等で米国での実務経験を積み、(3) スポンサー実績のある企業を狙いネットワークを活用して内定獲得という戦略が有効と言えるでしょう。

5. MBAとの比較における強み・弱み（データ専攻 vs MBA）

カリキュラムとスキルセットの違い

データサイエンス／ビジネスアナリティクス系の専門修士（以下MS）と経営学修士（MBA）では、養成されるスキルとキャリアパスに明確な違いがあります。

MBAは経営全般と組織マネジメントに重点を置いたプログラムであり、コースワークには会計・経済・経営戦略・マーケティング・組織行動論などが含まれます。
一方、MS in Business AnalyticsやMS in Data Scienceはデータ分析手法やツールに特化しており、プログラミング（Python, SQL, Rなど）や機械学習、統計モデル、最適化手法、データ可視化といった技術科目が中心です。

したがって、MBAは「ビジネスリーダーとしてデータを活用するための素養」を養うのに対し、MSは「高度な分析を自ら実行し、経営に助言できる専門性」を養うという住み分けになっています。Wake Forest大学の教授は「MBAは分析知識を持ったビジネスリーダー育成、MSBAは深い分析専門知識を持ちリーダーにデータ駆動の意思決定を提案できる人材の育成」と端的に述べています。

初期キャリアにおける有利な点

新卒～若手層でデータ関連職に就くことを目指す場合、専門スキルを身につけられるMSの方が直接的に有利と考えられます。企業の採用担当者の意見として「MBAで分析科目を多少履修した程度では分析職として即戦力にはならず、MSBAの方がはるかに実務的」との声があります。

実際、多くの企業はデータサイエンティストやアナリストのポジションにおいて、MBAよりも関連分野の修士（MS）や博士、もしくは同等の実務経験を重視します。また前述の通り、MSの多くはSTEM認定でOPT延長可能なのも留学生には大きな利点です（一般的な2年制MBAはOPT延長不可が多い）。

一方MBAは卒業時点でのデータ専門スキルは限定的であるため、データ戦略コンサルタントなど一部を除き純粋なデータサイエンス職に直接応募するには不利でしょう。ただしMBAホルダーでも、入社後にマネージャー候補として分析チームを率いる立場で採用されるケースや、前職のドメイン知識＋MBAを活かして業務改善コンサルタントのような職種に就くケースもあります。

要するに、「技術者・専門職としてスタートしたいならMS、有用なビジネス汎用スキルを身につけ将来マネジメント層を目指すならMBA」という棲み分けが存在します。

将来のキャリアパスと収入

長期的に見たとき、MBAとMSではキャリアパスが異なる傾向があります。MBA卒はジェネラリストとして管理職や経営層への昇進に強みがあり、マーケティングマネージャー（平均年収16.6万ドル）やファイナンスマネージャー（平均17.5万ドル）など高報酬の管理職ポジションに就く道が開けます。

実際、GMAC（大学院経営入試審議会）の調査では企業の90%がMBA採用を計画しているとも報告され、MBAは依然としてリーダー人材の王道ルートです。一方でMS卒は初期ポジションの専門性が高いため昇進にはもう一段のビジネス経験が必要になるケースもあります。

しかし昨今はデータ戦略が企業競争力の鍵となっているため、データサイエンス出身者がシニアマネジメントに登用される例も増えてきました。技術とビジネスの両方に通じた「ハイブリッド人材」が求められている流れの中で、MS出身者も経験を積んでマネージャーや役員に昇格するチャンスが広がっています。
その際にもしビジネス知識が不足すると感じれば、後からエグゼクティブMBAを取得するといったキャリアパスも考えられます。

企業内での役割の違い

MBAとMSでは入社後の役割にも違いが見られます。前述のWake Forest大学の比較によれば、MBA（ビジネスアナリティクス専攻含む）の卒業生はコンサルタント、BIアナリスト、マーケティングマネージャー、事業開発マネージャーなど、ビジネス側でデータを活用・意思決定するポジションにつきやすいとされています。

一方でMSBA卒業生はデータサイエンティスト、データアナリスト、機械学習スペシャリスト、リスクモデリング担当など、実際にデータ分析やモデル開発を行うポジションにつく傾向があります。両者は企業内で協働する関係にあり、MBA出身のマネージャーがビジネス課題を設定しMS出身のデータ専門家が分析で解決策を提示する、といった補完関係が理想とされています。

昨今はMBA課程でも分析スキル教育が強化され、MS課程でもリーダーシップ訓練が組み込まれるなど相互接近が見られますが、それでも得意領域の違いは明確です。従って、自分の志向が「データを武器に経営判断を下す立場」なのか「データ分析の専門家として価値を提供する立場」なのかを踏まえ、MBAかMSか選択するのが望ましいでしょう。

総括

データ重視の潮流が強まる中では、高度なデータスキルを持つ人材の重要性が一段と増しています。そのため若手で専門職志向ならデータサイエンス系MS取得によるメリットは大きいです。一方で、ビジネス全般の視座やマネジメント能力も依然重要であり、大規模組織ではMBAホルダーが意思決定層を占める状況も続いています。

究極的には自身のキャリアゴールに合わせて両者の強みを活かすことが肝要です。例えば「まずMSでデータ専門性を高めデータサイエンティストとしてキャリアを開始し、中堅以降にMBAを取得してマネジメント層にステップアップ」といった二段構えの戦略も考えられます。

米国のビジネス界では学位はキャリアの武器の一つに過ぎず、成果と経験がものを言うことも忘れず、最終的には現場で両者のスキルを統合して発揮できるプロフェッショナルを目指すのが望ましいでしょう。

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