フリーランス求人を探すデータサイエンティストの年収・中央値は？1000万円を目指すキャリアパスと年齢別推移【2026最新】
「データサイエンティストは高年収な職種である」
IT業界でよく耳にする言葉ですが、実際の求人情報を見て「思ったより高くない？」と疑問を感じたことはないでしょうか。実は、データサイエンティストの年収は、参照する統計データによって約150万円もの大きな開きが存在します。
| doda（登録者平均） | 求人ボックス（求人平均） |
|---|---|
| 539万円 | 696万円 |
※出典：doda（2024年9月〜2025年8月集計）、求人ボックス（2026年1月時点）
なぜこれほどの差が生まれるのでしょうか。その背景には、年収400万円台の下積み期間と、年収1,000万円を超えるハイクラス層への「二極化」という実態があります。
この記事では、2026年時点の最新統計データを基に、データサイエンティストの「リアルな懐事情」を徹底分析しました。
年代別・スキル別の正確な相場観を知り、着実に市場価値を高めるための具体的なロードマップを解説していきます。
目次
データサイエンティストの年収、実際いくら？【2026年最新版】
一口に「平均年収」と言っても、調査対象（転職希望者の自己申告額なのか、企業の求人提示額なのか）によって結果は大きく異なります。
ここでは、信頼性の高い主要4機関のデータを横断的に比較し、偏りのない「本当の相場」を見ていきましょう。
データサイエンティストの年収と中央値
まず、主要な統計データを一覧で確認してみましょう。最も高い「求人ボックス」と、最も低い「レバテックキャリア」では、約170万円もの差が出ています。
| データ参照元 | 平均年収 | 特徴・集計対象 |
|---|---|---|
| 求人ボックス | 696万円 | ハイクラス求人を含む提示額の平均 |
| 厚生労働省（job tag） | 573万円 | 令和6年賃金構造基本統計調査ベース |
| doda | 539万円 | 20代〜若手の登録者データも含む |
| レバテックキャリア | 526万円 | エンジニア特化。中央値は550万円 |
このズレの正体は、「集計対象の違い」です。
「求人ボックス」などは、ハイクラス層向けの募集（年収1,000万〜）も平均に含まれるため数値が高くなりがちですが、実際に働いている人の実態に近いのは「厚生労働省」や「doda」の500万円台半ば〜後半という数値と言えるでしょう。
平均値よりも「中央値」を見よう
一部の超高年収層によって引き上げられる平均値に対し、データを順に並べた真ん中の値である「中央値」は、より肌感覚に近い指標です。
レバテックキャリアのデータによると、年収中央値は550万円。日本の給与所得者の平均（460万円※）と比較しても、約100万円高い水準にあることがわかります。
※国税庁 令和6年分 民間給与実態統計調査より
年齢/男女別年収の違い
データサイエンティストは、年齢や経験年数によって年収が大きく跳ね上がるタイミングがあります。dodaのデータを基に、年代別の推移を見てみましょう。
| 20代 | 30代 | 40代 | 50代〜 |
|---|---|---|---|
| 471万円 | 627万円 | 699万円 | 698万円 |
注目すべきは、20代から30代にかけての約150万円の上昇です。
- 20代（471万円） 下積み期間。SQLによる集計やデータクレンジング業務が多く、一般職種との差はまだ小さい。
- 30代（627万円） リーダー・マネジメント経験や、AI実装などの専門スキルが身につき、年収が一気に跳ね上がります。
また、男女別の平均年収（男性558万円／女性481万円）を見ると、全職種の平均的な男女格差（男性587万円／女性333万円）と比較して、データサイエンティストは男女間の給与差が小さいことが特徴です。
性別に関わらず、スキルで評価される実力主義の世界であると言えますね。
BIGDATA NAVIの実案件から見る年収相場
統計データだけでなく、実際の現場ではどれくらいの報酬が提示されているのでしょうか。
AI・データ分析に特化したエージェント「BIGDATA NAVI」で実際に募集されていた案件例を見ると、スキル次第で年収1,000万円〜1,500万円クラスの収入が十分に狙えることがわかります。
実際の案件例（一部抜粋）
-
【Python/R】データサイエンティスト業務
分析モデル作成・検証など 〜700,000円 / 月
-
【SQL】競合インテリジェンス＆プライシング分析支援
DWH構築・データ抽出 〜1,150,000円 / 月
-
【Python】製造プロセス最適化支援
AIモデル実装・最適化 〜1,200,000円 / 月
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【Python/R】シニアデータサイエンティスト
高度な統計解析・リード業務 〜1,500,000円 / 月
※案件内容は時期により変動します。
このように、経験やスキルセットによっては、月額100万円（年収換算1,200万円）を超える案件も決して珍しくありません。
日本と海外でのデータサイエンティストの年収差
日本だけでなく、世界的な市場価値についても触れておきましょう。AI先進国であるアメリカでは、データサイエンティストは「最も市場価値の高い職業」として待遇も別格です。
🇺🇸 米国データサイエンティスト
年収中央値（2024年5月時点）
※米国労働統計局（BLS）データより。1ドル=150円で換算
単純比較はできませんが、この差は歴然です。
しかし、これは日本国内でも「英語力」と「グローバル基準のスキル」を身につければ、外資系企業への転職などを通じて、この水準（年収1,500万円〜）に近づける可能性があるということですよ。
年収を左右させる4つのポイント
同じ「データサイエンティスト」という肩書きでも、年収400万円の人と1,000万円の人がいるのはなぜでしょうか。
年収が決まる仕組みには、実は年齢以上に重要な「4つのポイント」が存在します。ご自身の状況と照らし合わせながら確認してみましょう。
1. スキルレベル（ITSSレベル）
最も直接的に影響するのが「技術レベル」です。厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）では、ITSS（ITスキル標準）のレベルごとに明確な年収レンジが示されています。
| レベル | 年収目安 | 状態の目安 |
|---|---|---|
| レベル3 | 600〜900万円 | 独力で業務を遂行できる |
| レベル4 | 650〜950万円 | 部下を指導できる |
| レベル5〜 | 700〜1,100万円 | 社内をリードする専門家 |
※出典：厚生労働省 job tag 職業詳細データより
単に在籍年数を重ねるだけでなく、自分が「レベルいくつの仕事ができているか」を意識することが、昇給への近道となります。
ITSSレベル1〜2は「指導の下で業務を行う」段階であり、いわゆる見習い期間です。
この段階ではデータサイエンティストとしての市場価値はまだ低く、一般的な若手社員と同等の年収帯（300〜500万円前後）になることが一般的です。年収アップを目指すなら、まずは独力で業務を完結できる「レベル3」への到達が必須ラインと言えます。
2. 企業規模と業種
「どこで働くか」も非常に重要です。レバテックキャリアのデータによると、企業の規模や体制によって平均年収に明確な差が出ています。
- 従業員1,000名以上の企業 平均 657万円
- BtoCサービス企業 平均 615万円
- CTOがいる企業 平均 598万円
データ活用に予算を投じている「大手企業」や、ユーザーデータを直接収益化できる「BtoC企業」の方が、待遇が良い傾向にあります。
年収アップを目指している方は、上記のような企業や業種を選ぶのもポイントですよ。
3. 勤務地域
IT職種はリモートワークが普及していますが、それでも「企業の所在地」による年収格差は依然として大きいです。
求人ボックスの地域別データ（2026年1月時点）を見ると、関東エリア、特に千葉県と東京都が突出しています。
千葉県が高い理由として、幕張エリア等の大手通信・テック企業の研究所や物流データ拠点の求人が平均を引き上げている可能性がありますが、求人数の絶対数ではやはり東京都が中心です。
高年収を狙うなら、東京圏の企業の案件（リモート可を含む）を狙うのがおすすめですね。
4. 雇用形態（正社員 vs フリーランス）
最後に、年収への影響が特に大きいのが「雇用形態」の選択です。会社員という枠組みを外れることで、年収の上限が大きく広がる可能性があります。
フリーランスなら年収1,000万が「平均」に近づく？
INSTANTROOMの調査レポート（2026年版）によると、フリーランスのデータサイエンティスト/PMO案件の平均月額単価は81.6万円。
これを年収換算すると、約980万円になります。
正社員の平均（約550〜700万円）と比較しても圧倒的です。リスクはありますが、スキルさえあればフリーランスが最も手っ取り早い年収アップ手段の一つですね。
年収を上げるために必要なスキル
では、具体的にどのようなスキルがあれば「稼げるデータサイエンティスト」になれるのでしょうか。
ただコードが書けるだけでは不十分です。市場価値の高い人材には、「技術力」と「ビジネス力」の掛け合わせが求められます。
必須となるテクニカルスキル
プログラミング言語やツールにおいて、以下の3つはもはや「標準的な要件」といえる必須スキルです。
データの抽出から分析、モデリングまで行うための基本言語。特にPythonはAI開発のデファクトスタンダードとなっており、実務経験があるかないかで案件の選択肢が数倍変わります。
AWS, GCP, Azure等の構築経験や、BigQueryなどのDWHを活用した経験が市場価値を高めます。近年の案件ではクラウド上での開発が前提となるケースが大半です。
Scikit-learnやTensorFlow等での実装経験。ライブラリを使うだけでなく、ハイパーパラメータのチューニングや過学習対策など、精度の高いモデルを構築できる実践力が問われます。
これらのスキルは、単に「使える」だけでは差別化になりません。実際の現場では、目的に応じて最適なツールを選定する判断力や、エラーに対処するデバッグ能力、そして新しい技術をキャッチアップし続ける学習意欲が問われます。
基礎を固めつつ、常に「プラスアルファ」の武器を探す姿勢を持つことが、年収アップへの近道と言えるでしょう。
年収の天井を破るビジネススキル
年収1,000万円の壁を超えるために不可欠なのが、「分析結果をビジネスの成果に変える力」です。
「分析して終わり」ではなく、その結果から「どうすれば売上が上がるか」「どこでコスト削減できるか」を経営層に提案できる人材は、コンサルタント並みの高待遇で迎えられます。
数理モデルをビジネス課題に落とし込み、施策ベースで提案できる能力。上流工程への参画が可能になり、単価が大幅に向上します。
最新のAI技術や論文は英語で発表されます。これらをいち早くキャッチアップし、現場に適用できる人材は非常に希少価値が高いです。
技術力だけで勝負できるのは、世界トップクラスの研究者などほんの一握りです。多くの企業において、データサイエンティストは「技術を使って経営課題を解決するパートナー」として期待されています。
日々の業務でも、「この分析は何の役に立つのか？」「誰の意思決定を助けるのか？」を常に意識し、エンジニア以外のメンバーとも積極的に対話して信頼を積み重ねることが、結果として年収アップにつながる最短ルートです。
データサイエンティストとして年収を上げるコツ
「今はまだ年収400万円台だけど、将来は1,000万円稼ぎたい」。
そんな目標を実現するための、未経験からトッププレイヤーになるまでの具体的なロードマップをご紹介します。
未経験からのキャリアパス（年収400万〜）
未経験求人の初任給相場は26万円程度（年収300〜400万円台）からスタートするのが一般的です。
まずは「データを知る」ことから始まります。
最初は、SQLを使ったデータ抽出や、データの欠損を埋めるクレンジング作業など、いわゆる「下積み作業」が中心になるでしょう。
一見地味に見えるこれらの作業ですが、実務の8割は「前処理」と言われるほど重要な工程です。
ここで「どんなデータがどのように格納されているか」というデータの基礎構造やクセを肌感覚で理解することが、将来高度なAIモデルを作る際、精度の高い分析を行うための強固な土台になります。
着実に年収1000万を目指すロードマップ
経験を積んだ後は、以下のようなステップで専門性を高めていくのが王道ルートです。
市場価値と案件単価の相場（フリーランス・副業）
ある程度の実力がついたら、フリーランスや副業で自分の市場価値を試してみるのもおすすめです。
単価を左右するのは「商流」と「役割」です。
例えば、単なるデータ集計作業であれば月50〜60万円程度ですが、ビジネス課題の抽出から提案まで行うPMOクラスや、高度なAIモデル構築案件であれば、月120万円以上も珍しくありません。
副業では、週1回の定例ミーティングとチャット相談のみの「アドバイザリー契約」や、プログラミングスクールの「講師」など、稼働時間を抑えつつ高単価を得られる案件も増えています。
自分のスキルがいま市場でいくらで売れるのか、一度エージェントに登録して「査定」してもらうだけでも、今後のキャリア戦略が明確になりますよ。
データサイエンティストの将来性
「AIの進化でデータサイエンティストの仕事はなくなる？」という懸念の声を聞くことがありますが、結論から言えばその心配は不要です。
AI時代における需要の変化
ChatGPTなどの生成AIが登場したことで、簡単なコード生成や集計作業はAIが担うようになりました。
しかし、これは「仕事がなくなる」のではなく、「単純作業から解放され、より本質的な業務に集中できるようになった」と捉えることができます。
-
1. AIへの指示出し（AIディレクション）
ビジネスの現場でAIをどう活用するかを設計し、的確なプロンプトやモデル選定を行う役割。AIの特性を熟知しているからこそできる仕事です。 -
2. ビジネスモデルの変革（DX推進）
「AIを使ってどんな新サービスを作るか」という事業企画に近い領域でのデータ活用。技術視点を持つマーケターのような立ち位置です。 -
3. 倫理とガバナンス
AIが出した結果の公平性や、データの取り扱いに関するリスク管理を行う専門家。企業のコンプライアンス遵守のために必須のポジションです。
スキルのアップデートを続ける人材にとっては、
AIの進化はむしろ強力な「追い風」となります。
まとめ
データサイエンティストの平均年収は550〜700万円ほどですが、働き方やスキル次第で年収1,000万円以上も十分に狙える、夢のある職種です。
- ・平均年収は媒体により異なるが、中央値は約550万円
- ・「30代」と「スキルレベル3以上」が高年収への分岐点
- ・東京圏の企業や、1000名以上の大手企業が高待遇
- ・フリーランスなら平均980万円も現実的なライン
「自分の市場価値は今いくらなのか？」
「もっと条件の良い案件はないか？」
そう感じた方は、まずはBIGDATA NAVIのような専門エージェントで、非公開求人や高単価案件をチェックしてみてはいかがでしょうか。
■参考文献・出典
- ・doda「平均年収ランキング（2024年版）」
- ・厚生労働省 job tag「データサイエンティスト – 職業詳細」
- ・国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」
- ・U.S. Bureau of Labor Statistics「Data Scientists : Occupational Outlook Handbook」
- ・求人ボックス「データサイエンティストの年収・時給」
- ・レバテックキャリア「データサイエンティストの平均年収・給料事情」
- ・一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティスト協会の一般（個人）会員向けに2024年調査を実施」
- ・INSTANTROOM株式会社「2026年最新のフリーランスの「PMO案件の調査レポート」
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。
