データサイエンティストは副業できる？案件獲得方法や必要スキル、注意点まで解説

データサイエンスや機械学習などの仕事が世の中に浸透してきました。

フリーランスとして業務委託で働くデータサイエンティストも増えていますが、正社員が副業で統計やAI開発の仕事をすることはできるのでしょうか。

データサイエンティストは副業できる？

そもそもデータサイエンティストは副業できるのかという疑問をお持ちの方もいるかもしれません。

近年、データサイエンティストが活躍できる領域が拡大しています。

大量のデータを効率的かつ正確に処理して分析し、様々な分野に応用するデータサイエンティストの仕事は、業界を問わず求められている状況です。

データの有効活用が求められる昨今において、データサイエンティストが活躍できる場所は多く、副業向け案件にも十分な需要が期待できます。

データサイエンティストの副業需要

データサイエンスは需要が高いものの、スキルを身につけているエンジニアがまだまだ貴重な分野です。

システム開発やアプリケーション開発を担当するエンジニアに比べると、まだまだ人材不足の業界と言えるでしょう。

例えば、2022年3月の調査では、2021年にデータサイエンティストを目標通りに確保できた企業は37％にとどまり、実に6割以上の企業でデータサイエンティストが不足していることが分かります。（データサイエンティストの採用に関するアンケート）

こうした事情から、データサイエンティストの副業需要も今後高まると考えられています。

同調査ではデータ分析業務を外部委託している企業は全体の15％にとどまりますが、データサイエンティストが在籍している企業では30％の企業が外部委託を行っており、データサイエンスに力を入れている企業での副業需要が期待できます。

高レベルなスキルさえあれば、データサイエンティストとして副業案件を獲得するのは難しくはないでしょう。

まずは自分がデータサイエンティストに向いている人にあてはまるか確認し、適性を見極めることから始めるのがおすすめです。

データサイエンス副業市場のトレンド

データサイエンス副業市場は、生成AIの普及や企業のデータ活用ニーズの高まりによって変化しています。近年は単なる分析業務だけでなく、経営支援やAI活用に関する案件も増加傾向です。データサイエンティスト副業を取り巻く環境も変化しており、求められる役割はより多様になりました。ここでは、データサイエンス副業市場の主なトレンドを3つ紹介します。

生成AI(LLM)を自社業務に着地させる力が求められる

現在の企業には、生成AI（LLM）を業務に定着させる力が求められています。

企業での生成AI活用は急速に進んでいます。言語系生成AIの導入済み・導入準備中企業は41.2％に達しています。

引用元：日本情報システム・ユーザー協会（JUAS） 企業IT動向調査2025

しかし、生成AIを導入するだけでは十分ではありません。実際の業務フローへ組み込み、継続的に運用して成果につなげる必要があります。生成AIを業務に活用するためには、社内データとの連携や出力内容の検証、運用改善などが必要になります。 そのため、生成AIとデータ活用の両方に対応できるデータサイエンティストの需要が高まっています。

プログラミングから意思決定支援への移行

データサイエンティストの副業市場では、プログラミングから意思決定支援への移行が見られます。

今までのデータサイエンティストは、ダッシュボードの作成やデータ分析が主な役割でした。ダッシュボードとは、売上や顧客数などの指標を可視化する画面のことです。企業の状況を把握するために活用されます。 しかし現在は、それだけでなく経営課題の整理やKPI（重要業績評価指標）の設定、施策提案まで求められるケースが増えています。

このように、単に分析結果を提供するだけでなく、企業の意思決定を支援する役割へと期待が広がっています。

中小企業はデータサイエンスの機能を外部委託する傾向へ

中小企業はデータサイエンスの機能を外部委託する傾向にあります。

・2030年に約45万〜最大79万人のIT人材が不足すると予測 ・特にAI・先端IT人材の不足が深刻 引用元：※経済産業省「IT人材需給に関する調査」

この背景には、AI市場の拡大や企業のAI導入の進展があります。また、DX推進による業務の自動化やデータ活用ニーズの高まりも影響しています。

このような背景から、高度人材の確保が難しくなっています。そのため、スポットで案件を依頼したり、データサイエンティストを顧問として活用したりする企業が増えています。その結果、副業やフリーランス向けの外注案件も増加しています。

特にデータ分析やAI分野に予算を割けない中小企業ではその傾向が顕著です。 このようにデータサイエンティスト副業の需要は拡大しています。

データサイエンティストが副業するメリットって？

それでは、データサイエンティストが副業することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは、以下の4つのメリットについて解説します。

• 収入アップに繋がる
• 経験や実績を積める
• 独立への足がかりになる
• データサイエンティストの副業とフリーランス比較

収入アップに繋がる

データサイエンティストに限りませんが、収入アップに繋がるというのが副業の大きなメリットです。

本業として企業に勤めている場合、年収はそう簡単には上がらないものです。限られた昇給・昇進の機会を待つしかないため、なかなか年収が上がらないという方も多いでしょう。

副業に力を入れれば、短期間で年収を大きく上げることも不可能ではありません。

もちろんん稼働時間は増えるため無理は禁物ですが、収入を上げたい方はぜひデータサイエンス分野での副業を検討してみましょう。

データサイエンスをはじめ、IT系の副業は専門性が高く、他分野の副業よりも単価が高くなる傾向にあります。

中でもデータサイエンティストは需要が高く、副業の中でも稼ぎやすい職種と言えるでしょう。

経験や実績を積める

副業を活かして、さまざまな経験や実績を積めるのもメリットの1つです。

企業に勤めているだけでは、なかなか自分がチャレンジしたい案件に参画できず、自分が関心のある分野について学ぶ機会が得られないということもあるでしょう。

副業であれば、自分がチャレンジしたい案件を自分で選ぶことができるため、スキルアップにも活かせるはずです。

案件によって必要なスキルやレベルもさまざまなので、自分のスキルレベルに合わせた案件を選べるのも、副業のメリットの1つです。

独立への足がかりになる

データサイエンティストとして将来的な独立を考えている方にとっては、副業が足がかりになることもあります。

副業として実績を積むことで、独立した後で案件を受注するのにも役立つはずです。

副業として幅広い案件に携わった経験がある方が、案件の選択肢の幅が広がり、ポートフォリオやスキルシートも充実させることができます。

副業の段階からフリーランスエージェントを利用したり、フリーランスのデータサイエンティストとの交流を広げたりと、独立に向けた準備ができるのもメリットの1つです。

データサイエンティストの副業とフリーランス比較

データサイエンティストの副業をした場合と、独立してフリーランスとして働く場合を比較してみましょう。

副業でデータサイエンティストをする場合、収入源は本業+副収入になります。本業があるため、安定の上に副収入が入るのがメリットです。一方、フリーランスは案件収入のみのため、スキルやクライアントとの関係が重要になってきます。

稼働時間について見てみましょう。副業でデータサイエンティストをする場合、本業との両立が前提となるため、稼働時間は週数時間程度になることが一般的です。独立してフリーランスとなった場合はフル稼働できます。

フリーランスのデータサイエンティストは、高度な専門知識や実務経験を求められる傾向があります。そのため、高単価案件を獲得できれば高収入も目指せます。副業でも、データサイエンティストは専門職のため数十万～数百万上乗せが狙えます。

データサイエンティストの副業は収入アップだけでなく、実績づくりや独立準備にも役立ちます。将来的にフリーランスを目指す方にとっても有効な選択肢といえるでしょう。

データサイエンティストの稼げる副業案件

データ分析などのデータサイエンティスト案件で稼げる副業の仕事には、どのような種類があるのか具体的に見ていきましょう。

講師や顧問などの案件は通勤が必要なものも多いです。

在宅・リモート勤務を希望する場合は、開発の仕事を探しましょう。

データ分析

データサイエンティストのメイン業務といえばデータを分析することですが、クライアントの課題を解決するためにサポートするべきことは他にもあります。

副業の場合は、総合的に分析の仕事を引き受けるのではなく、会議参加やコンサルテーションのみを請け負うこともあるでしょう。

データサイエンティストが持つ統計解析のノウハウや知見を共有して欲しいというクライアントのニーズが高いためです。

AI開発

データサイエンスの歴史は、ビッグデータが一般的なビジネスに関係していなかった時代から始まっています。

ビッグデータが注目されるようになった時代を過ぎ、2010年代末からはAIやディープラーニングがデータサイエンスに関わるようになってきています。

膨大なデータの分析をコンピュータに任せることも可能になりましたが、データからビジネスバリューを生み出すシステムがあればさらに便利です。

そのようなことを実現するAI開発も、データサイエンティストが副業としてできる案件です。

Web開発

副業としては、ECサイトやマッチングアプリなどWeb開発の仕事も可能です。

ただし、Web開発にはJavaScriptやPHPといったプログラミング言語が必要となる場合も多いのです。

Pythonさえできれば副業で仕事ができると思っていると、通用しないこともあるのがWeb開発の世界。

ときにはサーバの設定が必要となることもあり、新たにスキルを習得しなければならない可能性もあります。

プログラミングスクール講師

Pythonをはじめとしたプログラミング言語のスキルが、データサイエンティストには欠かせません。

データサイエンティストの人材不足で教育が叫ばれているときだからこそ、プログラミングスクールの講師のニーズも高まっています。

将来の人材を育成する責任はありますが、データサイエンスそのものの案件を請け負うよりは単純な副業といえるでしょう。

講師というと大勢の生徒の前で教壇に立つイメージがありますが、インターネットを活用してオンラインで1対1の講義をおこなうスクールも増えています。

技術顧問

データサイエンス技術を活かしたビジネスプロジェクトで、スムーズな業務遂行のために技術顧問としてアドバイスをする副業案件もあります。

他のデータサイエンティストと協力して技術に意見を出すことになるかもしれませんし、プロジェクトのリーダー的な立場で技術顧問を務める可能性もあります。

ハイスキルなデータサイエンティストほど専門業務に特化して短時間で業務を進めていけることもあり、本業を邪魔する心配もありません。

データサイエンティストの副業案件の単価・時給相場

副業案件に取り組む際に気になるのは、やはり単価や時給などの報酬に関することではないでしょうか。

副業としてのデータサイエンティストの報酬は、依頼内容や経験に応じて大きく異なり、初心者からでも取り組める案件がある一方で、高度なスキルを求められるものでは高額な報酬が期待できます。

ここでは、データサイエンティストとして副業を考えている人に向けて、案件ごとの単価や時給の相場について、詳しく解説していきます。

単価相場

副業案件の単価はプロジェクトベースで設定されることが多く、案件の規模や内容により変動します。

平均的な副業案件の単価は、1ヶ月あたり約80～90万円とされており、スキルや実績が豊富なデータサイエンティストの場合は、100万円を超える案件も珍しくありません。

一方、経験が浅い場合や副業の稼働時間が限られているケースでは、単価が20万円程度からスタートすることもあります。

案件の難易度や求められるスキルによって単価は大きく変動しますので、自身のスキルや経験に見合った報酬を得られる案件を選ぶことが重要です。

時給相場

平均的な時給は約3,000円～5,000円程度で、経験豊富なデータサイエンティストとなれば、それ以上の報酬を得られることが多いです。

例えば、AIや機械学習の案件では、時給が6,000円〜10,000円に達することもあります。

最低時給は約1,500円程度になっていることが多く、これは未経験者向けやサポート的な業務が中心の案件で見られます。

このように、案件の内容や求められる技術のレベルによって、大きく差が出る時給相場です。

データサイエンティストの副業案件例

実際にどのようなデータサイエンティスト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｜大手メーカーでの自社製品や社内のデータ分析

案件例｜ECサイトにおけるMicroStraregyを用いてのデータ活用

案件例｜大手広告代理店におけるデジタルマーケティング支援

データサイエンティストの副業に必要なスキル

副業であっても、データサイエンティストとして仕事を受けるからにはそれなりのスキルが必要です。

どのようなスキルが必要になるか、見ていきましょう。

Python・R

データサイエンティストとしてプログラミングのスキルは欠かせないものですが、特に習得しておきたいのがPythonとR言語です。

かつてデータサイエンスの領域ではR言語が採用されることが多かったとされていますが、現在はPythonが採用されるケースが非常に増えてきています。

特にPythonはデータサイエンスに関わらずWeb開発などにも使用されており、汎用性の高さも魅力の一つとされています。

データサイエンティストの副業にも欠かせないスキルとなりますので、習得しておくことをおすすめします。

データベースの知識・スキル

データベースの知識は、データサイエンティストに不可欠なスキルです。

大量のデータを効率よく分析する必要があるため、HBase・Hive・pigなどのデータベースに関する知識は深めておきましょう。

さらに、クエリを効率よく作成する技術も重要です。

機械学習の知識

機械学習の知識も必要なスキルです。データサイエンティストとしてデータ分析に関わる際、効率的な分析作業のために機械学習を用いるケースも少なくはありません。

よりレベルの高い案件をこなそうと思ったら、機械学習の知識も深めておいたほうがよいでしょう。

統計学の知識

データ分析をするうえで必要になるのが数学ですが、特にデータサイエンスの世界では確率統計・微分積分・行列などの知識が活かされます。

データの統計処理や数理モデルの作成をしたうえでビジネスの判断材料として情報提供しなければならないため、統計学の知識が必要になるのです。

ビジネススキル

データサイエンティストに仕事を依頼するクライアントが求めているのは、ビジネスの課題解決です。

そのためには、どうすれば経営を上向かせることができるのか、継続的な経営改善をするには何が必要なのかといった基本的なビジネススキルが必要です。

データサイエンティストが作成した分析結果がレポートとして使われることもあるため、クライアント側が活用しやすいようなデータを提供するビジネススキルも大切です。

データサイエンティストが副業で稼ぐために必要なこと

データサイエンティストが副業で安定して稼ぐためには、専門的なスキルはもちろん、副業を効率よく行うための準備や工夫が必要です。

副業の市場では競争が激しく、求められるスキルや能力も多岐にわたりますが、これらをしっかり身に付けることで、多くの副業案件に対応できるようになります。

ここからは、データサイエンティストとして副業で稼ぐために必要なポイントを4つにまとめて紹介していきます。

コンサルティングの経験やスキル

コンサルティングの業務では、経営層や他の部門と密に連携し、データを基にした意思決定をサポートする役割を担います。

そのため、技術的なスキルだけでなく、ビジネス全体の流れを理解し、クライアントの課題を解決できる能力が重要になります。

これには、データの解釈力をはじめ、現場のニーズを的確に捉えることが必要です。

コンサルティングの経験やスキルを持つデータサイエンティストは高い報酬を得やすく、長期的な信頼関係を築くことが可能です。

高いコミュニケーション能力

副業で成果を出すためには、高いコミュニケーション能力が欠かせません。

分析結果や提案をわかりやすく説明し、データの価値を理解してもらうことができれば、信頼を得やすく長期的な関係の構築につながる可能性が高いからです。

また、クライアントの要望や課題を的確に聞き出すことで、要件を正確に把握できるため、よりよい成果を生み出すことが可能です。

このように、コミュニケーション能力は、技術力と同様に重要なスキルといえます。

データサイエンティスト関連資格を取得する

自身の市場価値を高めるために、データサイエンティストに役立つ資格の取得は非常に有効な手段です。

特に実務リテラシーを証明するデータサイエンティスト検定（DS検定）は、クライアントからの信頼を得るための強力な武器になります。

具体的な資格として、AIや機械学習で利用されているPythonを活用したデータ分析スキルを証明する「Pythonエンジニア認定データ分析試験」や、ビジネス向けの分析力をアピールできる「データサイエンティスト検定」などがあります。

また、GoogleやAWSが提供するクラウド関連の資格も、データ分析の現場では評価されやすいです。

こうした資格は、実務で役立つスキルを習得するだけでなく、副業案件の受注にも有利に働きます。

実績を積んでポートフォリオを作成する

ポートフォリオは、自身のスキルや経験を可視化することができるため、クライアントに信頼感を与える手段として有効です。

データ分析や機械学習の実例を具体的に示したポートフォリオは、案件の獲得に高い効果を発揮します。

GitHubやKaggleといったプラットフォームを活用すれば、自身のコードや分析結果を公開できるので、専門性のアピールに役立ちます。

また、分析結果だけでなく、プロセスや使用した技術についてもあわせて説明できれば、クライアントに良い印象を与えられるでしょう。

データサイエンティストの副業で高単価案件を獲得するために必要なこと

データサイエンティストの副業で高単価案件を獲得するためには、技術力だけでなく、ビジネス理解やマネジメント経験も重要です。ここでは、高単価案件につながる4つのポイントを紹介します。

次の章から詳しく説明します。

プロジェクトのマネジメント経験やコンサル経験を積む

データサイエンティストの副業は専門性が高く、もともと比較的高単価な傾向があります。しかし、さらに高単価案件を獲得するためには、データ分析スキルだけでなく、プロジェクトのマネジメント経験やコンサルティング経験も重要です。

例えば、顧客の課題を整理して要件定義を行ったり、クライアントと調整しながらプロジェクトを進めたりできる人材は評価されやすくなります。単に分析結果を提出するだけでなく、課題発見や改善提案まで行えるためです。

また、PM（プロジェクトマネージャー）経験がある人材は、進捗管理や関係者との調整なども担当できます。企業にとって任せられる業務範囲が広がるため、上流工程の案件にも参画しやすくなります。 このような経験を積むことで市場価値が高まり、結果として高単価案件の獲得や単価向上につながるでしょう。

経営層の要望をデータサイエンスの言葉に変える技術

上の章で上流工程の経験を積むと、経営層とのやりとりが可能になります。その次に必要なスキルが経営層の要望をデータサイエンスの言葉に変える技術です。 経営層が望む売上向上やコスト削減を実現するためには、経営の言葉をデータ分析に変換する必要があります。

「売上向上」「コスト削減」というのは経営の言葉です。そのままではデータ分析できません。 「売上向上したい」という経営の言葉をデータサイエンティストが変換すると、「どの商品が売れているか分析する」「リピート率を確認する」「広告経由の購入率を測定する」といったデータ分析の課題になります。経営課題をデータ分析に落とし込める人は価値が高いです。

経営課題を整理したうえで、売上や顧客獲得率、リピート率などのKPI（重要業績評価指標）を設定します。そして、具体的な施策提案まで行うことが重要です。 分析だけでなく、課題の分解や施策提案までできれば、さらに市場価値が高まります。その結果、高単価案件の獲得にもつながるでしょう。

LLMOpsなどの先端技術のキャッチアップ力

データサイエンティストとして市場価値を高めるためには、LLMOpsなどの先端技術や生成AI活用に関する知識を身につけ、業務に活かせることが重要です。

従来の機械学習の運用はMLOps（Machine Learning Operations）と呼ばれ、予測モデルを安定して運用するための仕組みを指します。例えば、需要予測や不正検知などのモデルについて、データの変化に応じて再学習を行ったり、精度の低下を監視したりすることが含まれます。

一方でLLMOps（Large Language Model Operations）は、ChatGPTのような生成AIを業務で活用するための運用手法です。例えば社内での問い合わせ対応や文章生成などにAIを組み込む際、安定して使える状態を維持することが目的になります。

具体的な業務としては、プロンプト設計やデータ出力形式の統一、生成AIに読ませるデータの精査、回答精度の改善、社内データとの連携設計などが挙げられます。また、AIの出力結果が業務上問題ない品質になっているかをテストし、改善していくことも重要です。

このように、MLOpsが「予測モデルを安定して動かすための仕組み」であるのに対し、LLMOpsは「生成AIを業務で安全かつ継続的に活用するための仕組み」といえます。

データサイエンティストの役割も変化しており、従来の機械学習の運用のように分析やモデル構築を行うだけでなく、AIを業務にどう組み込み、価値を出し続けるかまで関わるケースが増えています。そのため、こうした運用や活用の考え方を理解している人材は、今後さらに市場価値が高まるといえるでしょう。

高稼働・高単価のフリーランス案件を獲得する

データサイエンティストとして高稼働・高単価のフリーランス案件を獲得するためには、以下のような取り組みが重要です。

副業からデータサイエンティストを始める場合でも、本業で培った経験を活かして副業に取り組む場合でも、単価を上げるためにはまず実務経験を積むことが重要です。データ分析から始め、信頼されて仕事の範囲を広げていきましょう。実務経験を積むことで、長期案件や継続案件を任されやすくなり、高稼働・高単価案件の獲得につながります。

データサイエンティストは元々専門性の高い仕事です。近年はLLMOpsなどの先端技術への理解も求められています。生成AIの活用や運用に関する知識を身につけることで、さらに専門性を高められるでしょう。専門性が高い人材は、企業から継続的な支援を依頼されやすく、高稼働案件にも参画しやすくなります。

クラウドソーシングサイトだけでは、希望する条件の高稼働・高単価案件を見つけにくい場合もあるためエージェントを活用しましょう。エージェントを活用することで、単価交渉を代行してもらってどんどん高単価になっていったり、自分のスキルにあった高単価案件だけでなく、週3日以上の長期案件や継続案件を紹介してもらえる可能性があります。

上流工程を経験することで、「プロジェクトのマネジメント経験やコンサル経験を積む」の章であったようにデータサイエンティストとして単に分析結果を提出するだけでなく、課題発見や改善提案まで行えるようになり、結果として市場価値が上がり、高稼働・高単価のフリーランス案件を獲得できます。

データサイエンティストが高稼働・高単価のフリーランス案件を獲得するためには、実務経験や専門性を高めるだけでなく、上流工程の経験やエージェントの活用も重要です。継続的にスキルを磨き、市場価値を高めることで、より条件の良い案件の獲得につながるでしょう。

未経験からデータサイエンティストの副業をする方法はある？

未経験からデータサイエンティストとして副業を始めることは、ハードルが高いですが、不可能ではありません。

データサイエンティストの副業は高度なスキルを求められる分野ですが、未経験からでも段階的に取り組むことで十分に挑戦が可能です。

本章では、未経験者がデータサイエンティストの副業を始めるための3つの方法を紹介し、それぞれ詳しく解説します。

データサイエンティストに必要なスキルの習得

データサイエンティストは、プログラミングや統計学の基礎から応用まで幅広いスキルの習得が欠かせません。

さらに、統計モデルや機械学習アルゴリズムの理解があると、より高度な分析や予測モデルの構築が可能になります。

データサイエンティスト未経験の状態から副業を始めることはハードルが高いですが、不可能ではありません。

独学が難しいと感じる場合は、専門のカリキュラムが用意されたスクールを活用し、短期間で集中してスキルを磨くのも有力な選択肢です。

また、未経験者は、Kaggleなどのオンライン学習プラットフォームを活用するのが効果的です。

さらに、ビジネス視点でデータを活用するための論理的思考や、結果をわかりやすく伝える力もあわせて身に付ければ、応募できる案件が広がります。

未経験からデータサイエンスに関われる企業に就職する

未経験からデータサイエンス分野に関われる企業に就職することは、副業をするためには効果的な方法です。

未経験者でも携わることができる企業では、データ分析の基本を学びながら、実務を通じてスキルを身に付ける環境が整っている場合が多いからです。

また、新卒としての就職活動においても、こうした育成環境のある企業を選ぶことは将来のキャリアを左右する重要なポイントとなります。

なお、未経験者の場合、まずは分析アシスタントやデータエンジニアとしてキャリアをスタートするのも有効です。

こうしたポジションでは、SQLやPythonを使ったデータ処理や、レポート作成を通じて実践的なスキルが身に付きます。

実務経験を積んでポートフォリオを作成

ポートフォリオは、分析スキルや業務経験を具体的に示すものであり、クライアントに自分の能力を証明する重要な方法です。

自分が関わったプロジェクトの概要や、使用したツール、得られた成果を整理することで、評価されやすくなります。

Kaggleのようなデータコンペでは、実際のビジネス課題を模した競技を通して技術を磨きつつ、分析結果をポートフォリオとして活用できます。

地道に実務経験を積み重ねながら、自分だけの実績を見える形で発信することは、副業案件の獲得に大きく役立つでしょう。

データサイエンティスト副業の獲得方法・探し方

ここからは、データサイエンティストの副業求人の探し方や受注の仕方を紹介します。

いくつかの方法があるため、自分に適した方法を試してみてください。

エージェント経由で副業求人を探す

データサイエンティストのニーズが急激に上昇していることから、専門のエージェントの活動も目立ってきています。

在宅・リモートなどの副業案件を提供するところも増えてきていますので、当たってみる価値があります。

クライアントとの仲介になってくれるエージェントが役立つ点は、適任の副業求人を探してくれるうえに契約面での複雑な手続きを代わってくれることです。

Kaggleなどの賞金付きコンペに挑戦する

データサイエンティストの優秀者を決める大会のようなものに、Kaggleがあります。

Kaggleでは様々なコンペを開催しており、データサイエンスの技術を磨くのにもよいと人気です。

コンペには賞金がついているタイプもあり、勝ち抜けば賞金を手にできます。

それだけでも収入になりますが、Kaggleのコンペで上げた実績を企業にアピールして副業案件を得ることも可能になります。

クラウドソーシングで案件を受注する

データサイエンスの案件を提供しているクラウドソーシングは、都合のよいときに仕事を請け負いやすいシステムです。

中にはデータサイエンスと他の技術を組み合わせた案件もあり、スキルがマッチすれば対応できます。

クラウドソーシングのシステムが仲介しているので、クライアントとデータサイエンティストの間で案件のやりとりがスムーズに進むのがメリットです。

データサイエンティストの副業案件探しにおすすめのサービス

データサイエンティストの副業案件探しには、フリーランスエージェントや副業紹介サイトなどのサービスを有効に活用するのがおすすめです。

ここでは、データサイエンティストの副業案件探しにおすすめのサービスを3つご紹介します。

BIGDATA NAVI

「BIGDATANAVI」は、データサイエンティストに最もおすすめのフリーランスエージェントです。

エージェントの中では珍しく、AIやデータサイエンス分野に特化しているため、他のエージェントよりも効率的に案件を探せます。

サポートを担当してくれるスタッフもAI・データサイエンス業界に詳しいため、業界事情をふまえた手厚いサポートを提供してくれます。

独立や副業を支援する無料サポートを受けられるため、案件に集中できるはずです。

フリーランスエージェントではありますが、副業向け案件も多数提供されており、週1日から稼働できる案件も多数あります。

データサイエンティストとして副業を探している方は、ぜひBIGDATANAVIに登録してみてください。

ITプロパートナーズ

ITプロパートナーズは、IT系の副業に特化した案件紹介サービスです。

週2日から働ける案件の数はフリーランスエージェントの中でもかなり多く、リモートワークに対応している案件も豊富に提供されています。

IT副業に特化したフリーランスエージェントなので、データサイエンティストとして副業を探している方にもおすすめです。

また、ベンチャー企業やスタートアップ企業の募集が多いため、最新技術を用いた案件が多いのも特徴です。

トレンドを活かして高単価な案件を受注できると評判で、データサイエンティストとしての高い技術力を活かせるサービスと言えるでしょう。

Workship

Workshipは、フリーランス・副業人材専門の案件検索プラットフォームです。

データサイエンティスト向けの案件は少なめですが、手軽に利用できるのが魅力のサービスです。

副業やフリーランス向けのサポートを多数用意しています。

報酬の前払いやトラブル相談窓口、賠償責任保険などがあり、副業する際に心配なクライアントとのトラブルにも対応してもらえるのが魅力です。副業をはじめる際にぜひ有効活用してみてください。

データサイエンティストが副業を始める際の注意点

データサイエンティストとして副業をスタートする前には、心得ておきたい注意点があります。

副業を自由にしてよい立場なのか、税金はどうなるのかなどについて解説します。

就業規則の確認は必須

副業は、本業があってこそ成り立つ仕事です。

本業も問題なく続けていきたいのであれば、就業規則を確認してから副業探しを始めましょう。

副業可能としている企業が多くなってきているとはいえ、本業に支障をきたさない程度であることは基本です。

中には副業を禁止している企業もあるでしょうし、細かく規定がある企業もあるかもしれません。

本業の職場での就業規則は、事前に確認しておくようにしてください。

確定申告や税金について調べよう

副業から得た所得も、金額によっては確定申告をしなければなりません。

データサイエンスのように1つの案件の報酬が高額になりやすい仕事では、副業といっても確定申告が必要になる所得に達する可能性が高いです。

所得税・住民税・社会保険料などにも影響がおよぶため、確定申告や税金についてを事前に調べておくようにしましょう。

データサイエンティスト今後の需要や将来性

データサイエンティストの今後の需要と将来性は非常に高いと見込まれています。

近年、ビッグデータ・AI・IoTなどの技術が急速に発展しており、これらを活用するためにデータサイエンティストの専門知識が欠かせないからです。

AI技術が進歩したとしても、すべての作業が自動化されるわけではなく、洞察力や創造性が求められる業務では人間の判断が欠かせません。

データサイエンティストは、AIを活用しながら付加価値を提供する存在として、需要は今後も継続的に増していくでしょう。

データサイエンティストの副業がキャリアに与える影響

副業をきっかけに、改めてデータサイエンティストになるにはという本質的なステップを振り返ることで、現在の自分の立ち位置や不足しているスキルがより明確に見えてくるはずです。

データサイエンティストとして副業を行うことは、専門知識をより深めるだけでなく、異なる業界やプロジェクトでの経験を積むことが可能です。

こうした経験は、将来の独立や転職を考える際に大きな武器となるでしょう。

ここでは、データサイエンティストの副業がもたらすキャリアへの影響を、3つの視点から解説していきます。

データサイエンティストのスペシャリストになる

データサイエンティストとしての副業は、知識やスキルを深めることができるため、専門性の高い案件に携わる機会も増えます。

特に、AIモデルの開発や高度なデータ分析の実践を重ねることで、他者との差別化が可能です。

深い知識やスキルを身に付けたスペシャリストであれば、クライアントからの信頼が高まり、高単価の案件獲得につながります。

また、社内でも「頼れる専門家」として認知され、重要なプロジェクトへの参画や昇進の可能性が高まるでしょう。

スキルや経験を活かしコンサルタントになる

培ったスキルや経験を活かしたコンサルタントへの転身は、キャリアアップの有力な選択肢の1つです。

副業を通じてさまざまな業界のプロジェクトに関わることで、多様なビジネス知識を習得し、即戦力としての活躍も期待できるでしょう。

コンサルタントとして独立すれば、自分のペースで働く自由を得られるだけでなく、高い報酬を目指せます。

近年は、AIやデータサイエンスを活用したコンサルティングの需要が急増しているため、この分野での実績を積むことは大きな強みとなります。

フリーランスのデータサイエンティストとして独立する

フリーランスとして独立することで、案件の選択からスケジュール管理まで自分でコントロールできるため、自分のライフスタイルに合った働き方が可能になります。

また、複数のクライアントと契約することで、収入源を多角化できるため、収入の安定性も高まります。

ただし、安定的に案件を得るためには、エージェントへの登録やポートフォリオの公開など、専門性だけでなく営業力も重要です。

フリーランスとしての独立は、リスクを伴うものの、自分のスキルを市場で直接評価してもらいながら、長期的なキャリア形成を目指す有効な手段です。

データサイエンティストの副業でよくある質問

最後に、データサイエンティストの副業でよくある質問を紹介します。

実務経験やどのくらい働くのが適当か、収入についても知っておきましょう。

Q1. どのくらいの実務経験が必要か？

データサイエンティストの副業には様々な案件があり、ジュニアレベルのスキルに適した案件も見つかります。まずは、どのような案件があるかを実際に探してみることをおすすめします。

Q2. 在宅/リモートワークで働ける？

開発やWebスクレイピングなどオープンデータを活用する案件は在宅可の仕事も多く、クラウドソーシングサイトなどで探せるでしょう。ただし、案件の単価は低く抑えられがちなので注意が必要です。

Q3. 週どれくらい働けば良いのか？

あくまでも副業ですから、本業に支障が出るほどの副業を抱えてしまうのは問題です。

Q4. 稼げる？収入はどのくらい？

プログラミング講師などはそのくらいの時給が多く、中級・上級の大型案件になってくると50万円以上の報酬も珍しくありません

Q5. 週1日や土日のみの副業案件はある？

具体的には以下のような案件があります。

データ分析やレポート作成は、データサイエンティスト副業案件の中でも比較的取り組みやすい業務です。BIツール運用は企業のダッシュボード管理やレポート作成を支援する業務を指します。また、PoC支援はAIや分析手法の有効性を検証する業務であり、実務経験がある人材に需要があります。

AI drops 編集部

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。

関連記事Related Posts

AI / データ領域

2026/07/16

プロンプトエンジニアの副業案件動向は？案件の探し方や注意点を解説

AI / データ領域

2026/06/30

データサイエンティストの将来性は？「需要がなくなる」の真実とAI時代に生き残る条件

フリーランス

2026/01/22 2026/04/01

Dify副業案件はオススメ！必要なスキルや案件獲得の方法を解説