仕事内容
次世代シーケンサーで得られた膨大な遺伝子配列データを解析します。
プログラミングや統計解析の手法を使い、病気の原因遺伝子や薬剤候補を探索します。
製薬会社や大学の研究機関、バイオベンチャーなど活躍の場は多岐にわたります。
知る人ぞ知る仕事
バイオインフォマティシャン（ゲノムデータ解析専門家）
ゲノムのデータを解析して新薬開発を支える、生物学とITを掛け合わせた仕事があります
遺伝子やタンパク質などの生物学的データを、情報科学の手法で解析する専門家です。創薬や医療研究の最先端を、データの面から支えています。
5仕事内容・向いている人・やりがいと大変な点
向いている人
- 生物学とプログラミングの両方に興味がある人
- 膨大なデータをコツコツ整理・分析するのが苦にならない人
- 研究チームの中で、専門知識を橋渡しする役割を楽しめる人
やりがいと大変な点
やりがい
- 自分の解析結果が新薬開発や病気の解明につながる可能性があること
- 生物学と情報科学、両方の知識を活かせる専門性の高さ
大変な点
- 生物学と情報科学、両方の知識を継続的にアップデートし続ける必要があること
- 研究の性質上、成果が出るまでに時間がかかることが多いこと
6こんな人は後悔しやすい
- 最先端の研究に見えますが、実際は生物学と情報科学、両方の知識を同時に更新し続ける必要がある仕事です。片方だけ学べば安心というわけにはいかず、常に勉強が続きます
- 華やかな新薬開発のイメージがありますが、実際は研究の性質上、成果が出るまでに長い時間がかかります。早く結果を見たいタイプには、じれったく感じられることがあります
- プログラミングでデータを扱う仕事に見えて、実際は生命科学の専門知識をベースにした地道な分析作業が中心です。コツコツ整理・分析するのが苦手だと、集中力が続きません
- 一人で完結する研究職に見えますが、実際は研究チームの中で専門知識を橋渡しする役割も求められます。人との連携が苦手だと、チーム内での立ち位置に悩むことがあります
※ 当てはまる＝向いていない、ではありません。あくまで判断材料の一つとしてご覧ください。
71日の流れ
- 9 00: 出社、前日の解析結果を確認
- 9 30: 研究チームとミーティング、進捗を共有
- 10 30: ゲノムデータの解析プログラムを実行
- 13 00: 解析結果を可視化し、傾向を確認
- 15 00: 論文や関連研究のチェック
- 16 00: 解析手法の見直しや改善
- 17 00: 研究記録をまとめる、退勤
8働く場所による違い
製薬会社所属
新薬開発に直結する解析に携われるが、扱えるデータは自社のプロジェクト範囲に限られる
研究機関・大学所属
学術的なテーマを自由に探究できるが、研究資金の獲得状況によって続けられるプロジェクトが左右される
バイオベンチャー所属
新しい技術に挑戦しやすい環境だが、企業の規模によっては研究体制がまだ整っていないこともある
9なるための情報
必要な資格・知識（例）
主なルート（例）
- 学ぶ 大学・大学院でバイオインフォマティクスや生命情報科学を専攻する
- 経験 研究室や製薬会社でのインターン・研究員として実務経験を積む
- 転職 製薬会社やバイオベンチャー、研究機関のバイオインフォマティクス職に応募する
10年収帯の目安
年収の目安
400万円 〜 1000万円
400万円
700万円（中央値）
1000万円
収入の特徴
- 経験年数や専門性によって幅が大きく、40代以降は1000万円を超えるケースもある
- 外資系企業やAI創薬スタートアップでは高水準の年収が提示されやすい
※JAC Recruitment 転職市場データ
11職業データ比較
12主な休日
土日祝日中心
13関連する職業
一覧を見る
14よくある質問
生物学とプログラミング、どちらが重要ですか？
両方の知識が求められますが、まずはどちらか一方を軸にして、もう一方を実務の中で身につけていく人も多いです。
未経験からでも始められますか？
大学・大学院でバイオインフォマティクスや生命情報科学を学び、研究室や製薬会社でのインターンを経て就職するのが一般的なルートです。
文系出身でもなれますか？
生命科学とプログラミングの専門知識が中心になるため理系出身者がほとんどですが、統計解析への強い関心があれば挑戦の余地はあります。
16みんなのコメント
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