フリーランス求人を探すデータサイエンティストの平均年収は？仕事内容や年収アップに必要なスキルを紹介
膨大なデータの分析や機械学習などの解析を担当するデータサイエンティストは、これからのビジネスにおいて非常に重要な役割を担うものと考えられています。それだけに、その職業に就いた場合、どの程度の年収が期待できるのかは気になるところです。
今回は、そんなデータサイエンティストの平均年収、給料事情について解説していきます。仕事内容や、年収アップのために必要なスキル、データサイエンティストの将来性についても見ていきますので、最後までしっかりチェックしてみてください。
目次
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストとは、企業のビジネス上の課題の解決のため、企業の持つビッグデータの収集・加工・分析を行い、課題解決のための提案を行う職種です。例えば、顧客データを分析することで新商品の開発に役立てたり、販売戦略を導き出したりすることもあります。
ここからは、データサイエンティストの具体的な仕事内容について、一つずつ解説していきます。
データ収集・分析
企業の持つビッグデータの収集や分析といった作業も、データサイエンティストの仕事になります。データの分析作業では機械学習やディープラーニングを用いることもあります。
データの集計・管理・構造化
収集したデータを集計したり、見やすいように管理することもデータサイエンティストの仕事です。データの管理に伴い、データクレンジングといって、破損していたり、不正確、無関係なデータを特定し処理する作業も行います。
レポートの作成
データをレポートとしてまとめ、分析結果をクライアントに報告することもデータサイエンティストの重要な仕事です。分析結果はビジネスの戦略策定にも繋がるため、レポートの内容も企業の経営層に向けたものとなります。
課題解決の提案
データ分析の結果から、ビジネスの課題解決のための提案を行うこともあります。ビジネス戦略立案から、課題解決のヒントとなるような情報の発見や報告といったことも、データサイエンティストとして携わることになります。
データサイエンティストの平均年収
気になるデータサイエンティストの平均年収ですが、パーソルキャリア株式会社が2022年6月6日に発表した調査によると、621万円という結果が出ています。国税庁「令和3年分 民間給与実態統計調査」を見ると、令和3年（2021年）の平均年収は443万円となっているため、データサイエンティストは平均以上の高い水準の年収であると言えるでしょう。なぜデータサイエンティストの年収が高いのか、その理由については後ほど詳しく解説します。
データサイエンティストの平均年収
国税庁の令和5年の民間給与実態統計調査によると、日本全体の平均給与は約460万円です。
一方で、厚生労働省の令和6年賃金構造基本統計調査によると、データサイエンティストの年収は573万円でした。
そのため、日本国内でも非常に高めの水準に位置しており、スキルや経験によって大きく幅があります。
最近の調査では、企業のデータ活用やAIへの取り組みが進んでいることから、待遇が上がる傾向があります。
ここでは、雇用形態・年齢・性別・企業種類ごとに見た具体的な年収を説明します。
雇用形態別
正社員の場合、福利厚生や賞与を含めた総合報酬が安定しており、平均年収も高い傾向があります。
例えば、SOKUDANの調査では、フルタイムのデータサイエンティスト案件の平均想定年収は868万円と報告されています。
一方、契約社員や派遣社員では、プロジェクト単位で報酬が決まる場合が多いです。
そのため、プロジェクトの単価が高くても安定性や福利厚生は正社員より劣る可能性があります。年収を上げるためには、スキルや実績の棚卸しを行い、報酬の交渉を行いましょう。
年齢層別
年齢と経験が重なるにつれて、年収は大きく伸びる傾向があります。
厚生労働省の令和6年賃金構造基本統計調査によると、年齢層別の年収は、以下のとおりです。
- 20〜24歳：366.9万円
- 25〜29歳：474.3万円
- 30〜34歳：534.2万円
- 35〜39歳：582.1万円
- 40〜44歳：619.5万円
- 45〜49歳：606.5万円
- 50〜54歳：709.6万円
機械学習モデルの構築実績やデータ基盤整備の経験、マネジメント経験などを積むことで、企業からの評価が上がるため年収も上がります。
実務経験が長くなるほど、業務成果による年収上昇が期待できます。
男女別
IT業界は技術力が評価されやすいため性別による年収差は小さいことが多いです。
ただし、業界全体の傾向として男女格差がまったくないわけではありません。
厚生労働省の令和6年賃金構造基本統計調査の情報通信業では、男女別の差は以下のとおりです。
- 35〜39歳：男 407.9万円 女 346.5万円
- 40〜44歳：男 461.6万円 女 371.9万円
- 45〜49歳：男 496.8万円 女 397.2万円
評価基準がスキルベースであることや成果主義を採用する企業が多いことから、男女の年収格差縮小に寄与しているでしょう。
企業種類別
企業の種類によって年収の差異は大きいです。大手IT企業や外資系、コンサルティングファームなどデータドリブンな事業を行う企業では、高い報酬が提示される傾向があります。
たとえば、Kotoraジャーナルの調査では、IBMや野村総研など大手企業で年収900万円前後の水準が報告されています。
一方、中小企業では基本給がやや低めとなっています。
全領域でのピーク時での男性の給料の差を比べると、大企業では514.1万円、中企業では439.9万円、小企業では366.2万円と大きな差が見られます。
データサイエンティストの給料事情
日本におけるデータサイエンティストの給料は、他の職種と比較して高い水準にあります。ここでは、より詳しい給料事情を探るため、データサイエンティストの年代別の年収や、年収1000万円も目指せる理由について解説をしていきます。また、日本だけでなくアメリカにおけるデータサイエンティストの評価についても見ていきましょう。
データサイエンティスト年代別の年収・給料事情
転職サービス「doda」の調査によると、データサイエンティストの年代別の平均年収は以下の通りです。
・20代：427万円
引用元：doda「平均年収ランキング（165職種別の平均年収／生涯賃金）【最新版】」
・30代：560万円
・40代：609万円
20代のデータサイエンティストの平均年収は427万円です。これはデータサイエンティスト全体の平均と比べるとかなり低いものの、同世代の他の職業と比較した場合はトップクラスの数字となります。20代のうちから高収入を見込めるような職種にチャレンジする場合、難関資格の取得が必須である場合が多いですが、データサイエンティストには必須となる資格自体はありません。また、データサイエンティストはキャリアを重ねるごとに年収がアップしていくため、給与面でも魅力ある職種と言えそうです。
データサイエンティストは需要の高まりに反して、データサイエンスを専門に学ぶ大学や教育機関が少なく、優秀な人材が育っている分野ともいえません。人材の希少価値が高いために、給料面で優遇されているという側面もあるようです。
年収1000万円も目指せる
データサイエンティストの平均年収は621万円となっていますが、スキルを磨いていけば、年収1000万円の大台に達する可能性は大いにあります。なぜなら、多くの企業は有能なデータサイエンティストを欲しがっており、そのためには相場よりも遥かに高い給料を払っても惜しくはないと思っているからです。実際、求人をみてみると、経験者を対象に1000万円以上の年収を提示しているところも少なくないことがわかります。したがって、より高い年収を目指そうと思えば、ある程度のキャリアを積んだのちに転職を検討するのも一つの手です。
ただ、そのためには単にデータサイエンスの知識だけあればよいというわけではなく、統計実務や機械学習への深い理解が問われることになります。それに加えて、自分の考えをビジネスサイドにうまく伝えられるコミュニケーション能力があれば、より一層重宝されることになるでしょう。そうなれば、給料の交渉なども優位にすすめることができるはずです。いずれにしても、大事なのはいかにして自分を得難い人材だと思わせるかです。
アメリカにおけるデータサイエンティストの評価
アメリカのデータサイエンティストの平均年収は約1200万円と言われており、日本と比べると倍ほどの差があります。
なぜここまで大きな差があるかというと、アメリカでは企業の保有するビッグデータには、会社の命運を左右するほどの価値があると考えられているからです。アメリカでは、人材の流動性やキャリアパスも日本とは異なっており、かつ優秀なデータサイエンティストの数も限られています。そのため、多くの企業はデータ処理や解析能力に長けているデータサイエンティストを、高い賃金やストックオプションなどの報酬で囲い込もうとしているというわけです。
データサイエンティストはアメリカ国内で「もっとも稼げる職業」と言われるまでになっています。実際に、データサイエンティストに対する世間の評価は極めて高く、アメリカの何万という職業を比較して格付けする「ベストジョブ」に4年連続で選ばれているほどです。しかも、単に給料が高いというだけではなくて、データサイエンティストとして働いている人々の満足度も極めて高い数値を示しています。つまり、データサイエンティストは収入とやりがいの両方を満たせる職種としてアメリカで評価されているのです。
データサイエンティストの年収アップに必要なスキル
ここからは、データサイエンティストとして年収アップを実現するために必要なスキルについて紹介していきます。
データ分析の知識やスキル
データサイエンティストとして活躍するには、データ分析の知識やスキルは不可欠です。データを収集するだけではなく、仮説検証や検証方法を定めることも求められてきます。また、データ分析のアプローチ方法も、最適なものを選択できるようにしなければなりません。そのほかにも分析ツールを扱えるスキルや、データマイニングの手法なども必要になってきます。データ分析や解析のための多様な手法やテクニックを駆使できるようになれば、年収アップも目指せるでしょう。
機械学習に関する知識やスキル
機械学習やディープラーニングの知識やスキルも、年収アップを考えるなら習得しておきたいスキルです。膨大なデータを取り扱うことになるデータサイエンティストは、機械学習などを用いてデータ解析を進めることになります。そのため、機械学習の基本的な使い方や、決定木やロジスティック回帰、ニュートラルネットワークといった代表的なアルゴリズムなども理解しておきましょう。
これらの機械学習の知識やスキルを習得するのであれば、弊社が提供している「AIジョブキャンプ」がおすすめです。「AIジョブキャンプ」では、現役のデータサイエンティストによる機械学習講座がオンラインにて無料受講できます。登録料や受講料などは完全無料ですので、まずは登録だけでもいかがでしょうか。
プログラミングのスキル
データサイエンティストの実務では、プログラミングのスキルを活用することが多々あります。PythonやR言語を用いたり、データベースを扱う際にはSQLなどを利用します。効率的なデータ分析を行うためにもプログラミングスキルは必須となりますので、しっかりと学習を進めておくべきです。
数学や統計の知識やスキル
数学や統計の知識やスキルも、必ず習得しておきましょう。データサイエンティストになるのであれば、高校数学レベルの知識やスキルは最低限身に着けておくべきと言われています。数学であれば微分積分学・線形代数学などはしっかりと理解しておく必要があります。また、統計を用いてデータ分析を行うため、これらの知識も備えておかなければなりません。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストとして高収入を目指すのであれば、コミュニケーションスキルも重要です。データサイエンティストは、データ分析に携わるエンジニアや、ビジネスサイドの人員とも連携を取らなければなりません。また、データ分析の結果は経営戦略にも反映されるため、経営層にも提言をする場面があります。データサイエンティストとしての自身の価値を理解してもらうためには、円滑なコミュニケーションがあってこそということを忘れず、コミュニケーションスキルも磨いておくべきです。
ビジネススキル
データサイエンティストとして活躍している人は、ビジネススキルもしっかりと備えています。分析結果を事業戦略に反映していくために、市場の理解やトレンド、競合他社の情報も理解しておきましょう。分析作業においては論理的思考力でビジネスへの展開を考えていく必要もあります。また、分析結果をわかりやすくまとめるための文書作成能力やプレゼンテーション能力も欠かせません。こうしたビジネススキルも重要ですので、日ごろから意識しておきましょう。
データサイエンティストの年収が高い理由
そもそも、データサイエンティストは他の職業に比べてなぜここまで年収が高いのでしょうか。その理由を「ニーズ」「スキル」「雇用企業」の3点からみていきます。
データ分析や機械学習のニーズが高まり求人数が増加している
昔と比べて企業が利用すべきデータは飛躍的に増え、会社によってはビッグデータと呼ばれる膨大なものになっています。こうしたビッグデータの活用は企業の発展のために不可欠とも言われており、そうした背景から専門家であるデータサイエンティストによるデータ分析や、AIを用いた機械学習のニーズが急激に高まってきています。その結果、データサイエンティストの求人数は増えてきており、優秀な人材を確保したい企業は好条件の給与、年収を提示しています。こうした要因も、データサイエンティストの年収が高い理由の一つです。
求められるスキル要件や能力が高く、該当する人材は希少性が高い
データサイエンティストになるのに特別な資格は不要ですが、求められるスキルや能力は高いものとなっています。データ分析の他に、プログラミング言語やデータベースの操作、マーケティングなど、さまざまな知識が必要となってきます。しかしながら、日本でデータサイエンティストに必要なスキルを総合的に学べる教育機関はわずか数校となっています。企業側でも、データサイエンスに関する専門的な教育システムが確立されていないことがほとんどです。そのため、即戦力となる優秀なデータサイエンティストの希少性が高く、結果として年収が高く設定されていることが多いのです。
ビッグデータを保有する企業は大手企業や給与水準が高い企業が多い
データサイエンティストを必要とするようなビッグデータを保有する企業は、大手企業や、成長企業であることが多いと言われています。また、こうしてデータ分析のための環境構築や投資を積極的に行えるということは、それだけ資金力を持つ企業であるとも言えるでしょう。そうした資金力のある企業は、もとより給与水準が高いことが多く、そのためにデータサイエンティストの給与も高く設定されていることが多いようです。
データサイエンティストとして高年収になるには
データサイエンティストがより高い年収を実現するためには、専門スキルの保有だけではなく、戦略的なキャリア選択が不可欠です。
ここでは、高年収になるための具体的なポイントを説明します。
実績や実務経験を積む
高年収を目指すには、実際のプロジェクトで実績や実務経験を積むことが重要です。
たとえば、機械学習モデルを用いて業務効率化を実現することやデータ基盤を構築しビジネス価値を最大化したことなどの実績は評価されやすいです。
実績や経験があることで信頼を得られ、業務範囲を広げることができ、給与交渉力や市場価値が高まり、年収を引き上げることが可能です。
働く環境を変える
高年収を目指すには、働く環境を変えることも手段の一つです。
AI・データ分析を重視するIT企業や外資系企業、コンサルティングファームなどはデータサイエンティストに対する報酬が高めに設定されている場合が多いです。
また、前述したとおり、企業の規模によっても年収は異なります。
さらに、企業によってはリモート勤務や柔軟な働き方を取り入れており、ワークライフバランスを保ちながら高報酬を得る選択肢もあります。
フリーランスに転身する
経験豊富なデータサイエンティストであれば、フリーランスになることで高単価案件を受けられる可能性があります。企業からプロジェクト単位で契約を結ぶことで、自分のスキルと実績に応じた報酬を得やすくなります。
また、働く時間や場所を自由に設定できるため、自分の生活に合わせたキャリア設計が可能です。
さらに、自分の好きな仕事のみ行えるメリットもあります。
しかし、正社員と比べて給料を安定して得られない可能性がある点に注意しましょう。
フリーランスエージェントに登録する
フリーランスとして活動する場合、案件紹介エージェントを活用することで、高単価かつ継続的な案件を効率よく獲得できます。フリーランスと比べて、自分で仕事探しや契約交渉をしなくて済むからです。
エージェントは営業や契約交渉、契約書作成のサポートを提供してくれるため、自分は技術面に集中できます。
特に、機械学習やデータインフラ、AIモデルなどの高度な案件に強いエージェントを選ぶと年収アップにつながりやすいでしょう。
データサイエンティストの将来性
最後に、データサイエンティストの将来性について見ていきましょう。
データサイエンスの分野はまだまだ始まったばかりで、その教育体制を含めて発展途上の段階です。また、企業のビッグデータの活用は今後も続いていくことが予想されます。そのため即戦力となるデータサイエンティストの希少価値は非常に高く、その将来性は高いと言えます。データ分析のスキルのみならず、ビジネススキルやコミュニケーションスキルなどを磨いていくことで、企業に重宝されるデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。
まとめ
データサイエンティストはビッグデータの収集・加工・分析を行うだけでなく、課題解決のための提案まで幅広い役割を担い、高度なスキルが求められるため、平均年収も高水準です。
年齢・雇用形態・企業規模などで収入差が見られ、高年収を目指すには実務経験の蓄積や環境の見直し、フリーランス化などが有効です。
将来性の高い職種であり活躍が期待できるため、継続的な学習と着実な実績づくりを行いキャリアと収入向上につなげましょう。
BIGDATA NAVIは、AI関連の案件が多数掲載されているフリーランスエージェントです。
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