フリーランス求人を探すフリーランスのデータアナリストとは？必要なスキルや年収を解説
データアナリストとして実務経験があるならば、フリーランスを目指すという選択肢があります。フリーランスになれば収入アップや仕事を選べるなどメリットが多いです。ただし、不安定な働き方であり、事務作業などが発生するため不安を感じる人もいるでしょう。
本記事ではデータアナリストのフリーランスを目指したい方のために報酬単価の相場や必要なスキル、仕事を獲得する手順などを詳しく紹介します。
目次
データアナリストのフリーランス案件を探すなら【BIGDATA NAVI】
データアナリストのフリーランス向けの案件紹介サービスとして、BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）があります。ビッグデータ関連の求人サイトでは業界最大級の案件数を誇り、機械学習・AIなどの先端案件も豊富であることが魅力です。
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データアナリストの種類と仕事内容
データアナリストは仕事の種類によってコンサル型とエンジニア型の2種類に分けられます。よく似た職種であるデータサイエンティストとは役割が異なる点に注意しましょう。
ここではデータアナリストの種類や仕事内容について解説します。
コンサル型データアナリスト
コンサル型とは、データ分析の結果に基づいて企業の抱える課題を解決する提案をする仕事です。ビジネス上の課題や原因の特定、解決策を実行した結果の検証なども仕事に含まれます。
コンサル型データアナリストにはクライアントの属する業界やビジネスについての知識が必要です。クライアントの抱える課題を引き出す傾聴力や結果を分かりやすく伝えるプレゼンテーション力なども重要です。
コンサル型データアナリストは主にマーケティング企業やコンサルティング企業で活躍しています。
エンジニア型データアナリスト
エンジニア型とは、主に企業内でデータ収集や分析などを専門的に行うデータアナリストです。たとえば、Webサービスに関するデータ解析を行い、サービスの改善に活かします。自社の製品・サービスの課題を見つけ出し、改善案を提案して品質向上に貢献するのが役割です。
エンジニア型データアナリストには機械学習や統計分析、プログラミング言語などのスキルが要求されます。大量のデータを効率的に管理・分析するシステムを開発するスキルが必要です。データ分析のスペシャリストとして専門的なスキルや知識が求められます。
エンジニア型データアナリストはフリーランスになれば高度な専門性をアピールできるでしょう。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
データサイエンティストとは、ビッグデータの収集や分析を行い、有用な知見を発見する専門家です。データ分析の結果を活かして提案をする点はデータアナリストと共通しています。
データサイエンティストは機械学習や統計学などを駆使して既存のデータから新たな価値を創出するのが役割です。データアナリストよりも高度なスキルや知識を要求されます。データサイエンティストの成果はビジネスの予測や戦略の策定などに役立つものです。
データアナリストは既存のデータを統計学により分析し、ビジネスの課題解決のための具体的な提案をします。データアナリストは現状の課題を解決することに集中するのがデータサイエンティストとの違いといえるでしょう。
フリーランスデータアナリストの報酬単価の相場
フリーランスデータアナリストの報酬単価は平均で70万円程度となっています。ただし、案件ごとに単価は大きく異なり、200万円近くの高額単価の案件もあります。最低単価は15万円程度です。
報酬単価はこれまでの実務経験や保有するスキルセットなどにより変わります。取引先との信頼関係も重要であり、長く関係が続くと単価が上がる可能性が高いです。
基本的にフリーランスデータアナリストの報酬単価は高い傾向にあり、平均年収は500万から700万円程度です。高額単価の案件を受注できるようにあれば年収1,000万円超えを目指せます。
副業の案件例
実際にどのようなプロンプトエンジニアの副業案件があるのか、気になる人もいるでしょう。ここからは、副業の案件例をいくつかご紹介していきます。
案件例｜時系列予測・因果推論モデル構築
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データアナリスト |
| 単価目安 | ～￥1,200,000/ 月 |
| 業務内容 | 時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価 |
| 必須スキル |
Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験 時系列データ分析・予測モデルの実務経験 特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験 機械学習アルゴリズム（線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど）への理解 構造的因果推論（SCM、DoWhy、causal impact など）の実務経験 |
案件例｜売上予測モデル構築及び要因分析
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データアナリスト |
| 単価目安 | ～￥1,000,000/ 月 |
| 業務内容 | 売上予測モデルの構築と運用 要因分析の実施 |
| 必須スキル |
• 要件を踏まえた設計力 • SQLスキル（データ抽出、データマート構築経験） • Pythonスキル（機械学習のライブラリに関する知識/経験） • 自律的に業務遂行可能な能力 |
案件例｜大手化粧品サイトのデータ活用推進
| 内容 | |
|---|---|
| 職種 | データアナリスト |
| 単価目安 | ～￥500,000/ 月 |
| 業務内容 | 大手化粧品サイト運営企業での全社的なデータ活用推進 |
| 必須スキル |
・事業会社におけるマーケティングorデータ分析orビジネスアナリストの経験（2社/計5年以上） ・Tableauでのダッシュボード設計をされた実務経験 ・BigQuery/SQLの実務経験 ・データ関連知識やツール操作のレクチャー・講師としての経験 ・メディア運営、記事最適化・SEO最適化などGA4のアクセスログの取り扱い経験 |
データアナリストがフリーランスになるメリット
データアナリストがフリーランスになることで多くのメリットを得られます。収入アップや自由な働き方ができる点などが魅力です。
ここではフリーランスデータアナリストになるメリットを紹介します。
収入アップを目指せる
データアナリストとしてフリーランスになれば収入アップを目指せます。フリーランスの場合は仕事を選ぶことができて、報酬の交渉も可能だからです。高いスキルセットを保有し実績が豊富であれば、高単価の案件を獲得できます。報酬単価の高い案件を継続して獲得できれば、年収1,000万円超えも不可能ではありません。
ただし、高収入を目指すには高い専門性が必要になります。プログラミングやデータベース、機械学習などの高度な知識やスキルを有しているならば、収入アップが可能です。
働く場所や時間に縛られない
フリーランスになると働く場所や時間に縛られなくなる点がメリットです。会社員の場合は基本的にオフィスまで出勤して、日中に仕事をするスタイルを強制されます。
フリーランスの場合は成果物の納品さえできれば、いつどこで働くのか制約がありません。たとえば、自宅で深夜に仕事をこなす働き方も可能です。リモートワークが普及しており、フルリモートで働ける案件が増えています。
プライベートな時間を充実させたい方や育児・介護などで働く場所・時間に制限がある方などにフリーランスはおすすめです。 ただし、案件によっては業務場所や時間が指定されるケースがある点には注意しましょう。
好きな案件を選べる
フリーランスになれば自分で好きな案件を選べるようになる点がメリットです。興味のある仕事や得意な仕事のみを選べます。自分の専門性や身につけたいスキルなどを踏まえた上で案件を選べるのが魅力です。
たとえば、今までにIT業の企業に属して活躍してきたならば、業界に特化したデータ分析や提案ができます。自分の強みを活かした案件を選べば単価交渉で有利になり、高額報酬を実現できるでしょう。
フリーランスデータアナリストを対象とした案件は豊富にあります。多様な業界や企業からの案件があるため、好きな案件を見つけやすいです。
データアナリストがフリーランスになるデメリット
データアナリストがフリーランスを目指すならば収入が不安定になる点や事務作業の負担が発生する点などに注意が必要です。データアナリストでフリーランスになるデメリットを紹介します。
収入が不安定になる可能性がある
フリーランスになると収入が不安定になるリスクがあります。案件をこなさないと報酬を受け取れないからです。継続して案件を受け取れる間は収入が安定します。しかし、フリーランスでは案件が途切れるケースは少なくないため、注意しましょう。
案件を獲得するには営業活動を積極的に行い、人脈も活用するのが大事です。常に新しいクライアントを探して、案件を安定して獲得できる状態を維持するのが重要になります。また、しっかりと貯金をして収入が途絶えた場合も生活を維持できるようにしておきましょう。
自分で事務作業をする必要がある
フリーランスになると自身で事務作業をこなさなければいけません。会社員の頃は事務や経理がやっていた作業を自分で取り組む必要があります。毎日の帳簿付けや確定申告、契約書の作成など必要な事務作業はたくさんあるため、事前に調べておきましょう。
事務作業の負担が大きいとデータアナリストとしての業務に支障をきたす可能性があります。事務作業の負担が大きい場合は税理士などに作業を代行してもらうのがおすすめです。税理士であれば、正確に税務を進めてくれるため、確定申告の誤りを防げるでしょう。
正社員と比べ社会的信用が低い
フリーランスになると正社員時代と比較して社会的信用が低くなる点はデメリットです。フリーランスは収入が不安定であり、各種ローンや賃貸などの審査で不利になります。フリーランスは高年収でも審査に落ちるケースが珍しくありません。
フリーランスとして審査で有利になるためには事業の継続年数や売上、連帯保証人の有無などが重要になります。フリーランスになる前にクレジットカードの作成や引越しを済ませておくのがおすすめです。
フリーランスデータアナリストに求められるスキルや知識
フリーランスデータアナリストを目指すには多様な分野についてスキルや知識が必要です。ここでは、データアナリストとしてフリーランスを目指す上で身につけておきたいスキルや知識を紹介します。
データベースに関する知識
フリーランスデータアナリストに必要不可欠なものがデータベースに関する知識です。データの収集と整理をするためにデータベースを活用します。 実際にデータを操作する際に活用するのはSQLのスキルです。SQLを用いてデータ抽出や結合、加工ができるスキル・知識があると案件獲得で有利になります。
MySQLなど主要なデータベース管理システムに関する知識も必要です。基本的な操作方法を理解して扱えることが要求されます。 他には、大規模データの処理やデータベースの最適化、データベース設計などに関する知識も重要です。
データの可視化スキル
データの可視化スキルとは、データ分析をした結果を視覚的に分かりやすく伝えるためのスキルを指します。グラフやチャートなどを作成して視覚的に理解しやすい形にすれば意思決定に活用しやすくなるでしょう。分析結果に合わせて適切なグラフや図を選ばなければいけません。
データアナリストは単にデータの収集や分析を行うだけではなく、成果物としてレポーティングが求められます。データの可視化スキルがないとクライアントを納得させる結果を提示できません。フリーランスデータアナリストを目指す上でデータの可視化スキルは必要不可欠です。
BIツール（Tableau/PowerBIなど）の活用スキル
データの可視化ができるBIツールを扱うスキルは重要です。BIツールを用いるとデータ分析の結果をグラフや図などで可視化できます。主要なBIツールであるTableauやPowerBIなどの基本的な操作方法を知っていることが望ましいです。
データアナリストの案件では使用するBIツールが指定されているケースがあります。主要なBIツールを活用した実績があれば、応募できる案件の幅が広がるでしょう。
統計学・数学に関する知識
データ分析を進める上で基礎となる統計学や数学に関する知識は必須です。具体的には以下のような分野の知識が求められます。
- 統計学：平均、分散、仮説検定、回帰分析など
- 数学：微分積分、線形代数、確率など
大学の1～2年程度で学ぶレベルの統計学や数学を理解していることが望ましいです。苦手な分野に関しては高校数学レベルからやり直すことをおすすめします。単に知識として知っているだけではなく、データ分析の中で統計学や数学の知識を適切に活用できることが要求されます。
プログラミングスキル
データ分析を進めるにはプログラミングスキルが必須です。データの収集や分析のためのプログラムを組む必要があります。データの収集や加工、可視化、モデリングなど幅広い業務でプログラミングの作業が発生します。
データアナリストが活用する主なプログラミング言語はPythonやRなどです。初学者向けの書籍やオンラインコース、プログラミングスクールなどを活用すると体系的に学べます。実際にプログラミングの業務に携わった経験がある場合は、案件獲得で有利です。
コミュニケーションスキル
フリーランスのデータアナリストとして働くにはコミュニケーションスキルが大事です。データ分析をした結果をクライアントやチームメンバーに伝える業務が発生します。相手の知識レベルに合わせて分かりやすく結果を伝える工夫が必要です。
基本的にチームとして業務に取り組むことになるため、メンバーとの意思疎通が重要になります。クライアント企業内のチームと連携し、異なる職種の方とも協力することになるため、円滑なコミュニケーションが取れるスキルが要求されます。
また、フリーランスとして案件を獲得するためには営業活動をしなければいけません。クライアントとの面談や条件交渉などでもコミュニケーションスキルは必須です。
フリーランスデータアナリストになって仕事を獲得するまでの手順
フリーランスデータアナリストとして案件を獲得するまでにはさまざまな準備やプロセスが発生します。
ここでは、案件を獲得するまでの手順を具体的に紹介します。
1.ポートフォリオの作成
データアナリストとしてのスキルを証明するのにポートフォリオの作成は欠かせません。ポートフォリオは過去の成果物を記載して自身のスキルを客観的に示すものです。質の高いポートフォリオを作成できると案件獲得を有利に進められます。
ポートフォリオには保有するスキルや実績、成果物などを記載しましょう。他には、対応可能時間や利用できるツール・言語なども記載しておきます。
ポートフォリオに掲載する成果物とは、過去に行ったデータ分析のレポートのことです。分析レポートに加えて、実際に活用した技術や工夫なども記載するとスキルのアピールにつながります。
2.フリーランスエージェントなどへ登録
案件獲得を効率的に進めるためにフリーランスエージェントへの登録をおすすめします。案件の紹介や条件交渉などを仲介してもらえるため便利です。キャリアアドバイザーのサポートを受けられるため、フリーランスデータアナリストのキャリアを考える上でも役立つでしょう。
クラウドソーシングサイトへの登録も案件獲得に効果的です。データアナリストに関連する案件が多数あり、サイト上で条件交渉なども行えます。
データアナリスト向けのフリーランスエージェントとして、BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）があります。ビッグデータ関連の求人サイトでは業界最大級の案件数を誇り、機械学習・AIなどの先端案件が豊富であることが魅力です。
ITエンジニアやプログラマー、データサイエンティスト、コンサルタント・PM・PMOといったIT系人材は一度登録して案件紹介を受けてみるとよいでしょう。
3.小さな案件から始めて実績を作る
フリーランスになったばかりの頃は実績が少ないため、小さな案件から受注して実績を積み重ねていきます。経験が浅くても採用される初心者向けの案件に応募しましょう。初心者向けの案件で実績を増やせれば、より規模が大きくて専門性の高い案件にチャレンジできるようになります。
小さな案件でも信頼関係を築ければ単価をアップしてもらえる可能性は高いです。クライアントに信頼されて継続的に関係を維持できるケースもあります。小さな案件でも手を抜かずに真剣に取り組むのが大事です。
4.独立・開業に必要な手続き・準備を行う
独立・開業をするために必要な各種手続きや準備を進めます。
開業のために必要な主な手続きは以下の通りです。
- 開業届の提出
- 国民年金・国民健康保険への切り替え
- 青色申告承認申請書の提出
- 事業用口座の開設
他にも以下のような準備を進めておきます。
- 半年分程度の運転資金
- 名刺の作成
- メールアドレスやSNSなどのアカウント開設
- 会計ソフトの導入
- 作業環境の準備
余裕を持って活動できるように半年分程度の生活資金を賄える運転資金を準備しておきます。名刺やメールアドレス、SNSなどの準備も必要です。帳簿付けが発生するため会計ソフトの導入も進めておきます。パソコンやインターネット環境、机など仕事に必要な作業環境の準備もしましょう。
5.スキルの証明のために資格取得も検討する
データアナリストとしてのスキル証明のために資格取得を検討しましょう。開業時に資格を取得していれば、案件獲得や単価交渉などを有利に進められます。統計検定やORACLE MASTER、基本情報処理技術者試験などの資格がおすすめです。
フリーランスデータアナリストの案件獲得の方法
フリーランスデータアナリストが案件を獲得するための3つの方法を紹介します。
フリーランスエージェント
フリーランスエージェントは、フリーランスと企業を仲介するサービスです。ヒアリングを受けた上で希望に合った案件を紹介してもらえます。営業活動の手間を省き、効率的に案件獲得ができるのがメリットです。
フリーランスエージェントは報酬の交渉や契約後のフォローなどもサポートします。専門家として必要なサポートを提供してくれるため、多くのトラブルを回避できるでしょう。
フリーランスエージェントを利用するには手数料がかかります。クライアントから受け取れる報酬から手数料を引いた金額が実際に受け取れる報酬額です。報酬が高くなるほど手数料の割合は低くなります。
クラウドソーシングサービス
クラウドソーシングサービスとは、Webサイトやアプリを通して業務の受発注ができるサービスです。クラウドソーシングサービス上で案件が公開されて、興味のある案件へ自由に応募できます。報酬の支払いや連絡などもクラウドソーシングサービス上で行われるため便利です。
ただし、魅力的な案件には応募が殺到するため競争率が高くなります。フリーランスエージェントと比較すると単価相場が低くなる点にも注意しましょう。
知人・友人からの紹介
知人や友人からデータアナリストの案件を紹介してもらえるケースがあります。たとえば、以前の職場の上司や同僚などからの紹介です。あるいは、SNSや交流会などで人脈を作れば案件の紹介を受けられる場合があります。フリーランスデータアナリストとして案件を獲得したいならば、これまでに培ってきた人脈を活かしましょう。
知人や友人からの紹介であればクライアントに信頼されやすいです。表に公開されていない案件の紹介を受けられる可能性があり、優良案件と出会えるチャンスが生まれます。
フリーランスデータアナリストに有利な資格
フリーランスデータアナリストの案件獲得を有利にしたいならば資格取得をおすすめします。資格によって専門性をアピールできれば採用で評価されるからです。
ここでは、データアナリストとしてのスキルや知識を証明できるおすすめの資格を紹介します。
統計検定
統計検定とは統計に関する知識や応用力を検定する試験です。1級から4級まであり、統計検定以外にも統計調査士や専門統計調査士の区分があります。
データアナリストにおすすめするのは統計検定の2級です。2級の試験内容は大学の基礎課程レベルであり、記述統計と推理統計が出題されます。データアナリストの業務に直接関連する内容が出題されるため、資格を取得すれば案件獲得でアピールできるでしょう。
ORACLE MASTER
ORACLE MASTERはOracle Databaseを扱うスキルを認定する資格です。Oracle Databaseは主流のデータベース製品であり、多くの企業で導入されています。ORACLE MASTERの試験では、SQLの知識やバックアップ・リカバリなど実践的な内容も出題されるのが特徴です。ORACLE MASTERを取得すれば、データアナリストとして実践的なスキルを保有することを証明できます。
オープンソースデータベース技術者認定資格
オープンソースデータベース技術者認定資格はPostgreSQLのスキルを認定する試験です。PostgreSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムで多くの企業に導入されています。
オープンソースデータベース技術者認定資格の出題はPostgreSQLに特化しており、データベースシステムの設計や開発、運用管理などのスキルを問う内容です。SilverとGoldの2つの区分があり、Goldを取得するにはSilverの合格が必要になります。
オープンソースデータベース技術者認定資格を取得すれば、PostgreSQLを扱う案件の募集で有利です。
統計データ分析士
統計データ分析士は統計科学研究所の認定する試験です。1級から3級までの区分があり、2級からは口頭試問が出題され、1級では統計分析のレポート提出をしなければいけません。統計データ分析に関する実践的な内容が出題されるため、実務で役立つスキルを身につけるのに適しています。
基本情報処理技術者試験
基本情報処理技術者試験は情報処理技術者試験の一区分であり、国家資格です。ITや関連する分野の基礎知識やスキルを認定します。
テストセンターにあるPCを活用して回答する受験形式です。試験はいずれも選択問題であり、幅広い分野から満遍なく知識を問われます。
IT分野に関する基礎力を向上させたい方や未経験者・初心者の方におすすめの資格です。上位資格を目指すための足がかりとしても適しています。
データアナリストの今後の需要と将来性
データアナリストは今後も需要を維持していき将来性が高いと期待されています。ビジネスに活用できるデータは膨大な量があり、データ分析を意思決定に活かすメリットが大きいからです。データから有用な情報を引き出して提案できるデータアナリストは重要性が高まっています。
データアナリストのスキルを持った人材は多くの企業で不足しているのが現状です。データを意思決定に活用するために外注する企業は増えていくでしょう。フリーランスデータアナリスト案件は今後も増加していくと考えられます。
まとめ
フリーランスデータアナリストは今後も需要が高く、安定して案件獲得ができる状態が続くでしょう。実績とスキルが優れていれば高単価の案件を獲得できて、高年収を目指せます。
フリーランスデータアナリストとして活躍したいならば、ポートフォリオの作成やフリーランスエージェントへの登録、資格取得などがおすすめです。本記事を参考にしてフリーランスデータアナリストになるための準備を進めましょう。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
