【2026年】データサイエンティストの年収は？仕事内容・将来性・必要スキルを解説 | レバテックフリーランス
【2026年】データサイエンティストの年収は？仕事内容・将来性・必要スキルを解説
「フリーランスのデータサイエンティストの年収はいくら？」と気になっている方も多いのではないでしょうか？
この記事では、レバテックが保有する案件データにもとづき、フリーランスのデータサイエンティストの想定平均年収を紹介します。データサイエンティストの将来性や仕事内容、必要なスキル、仕事に役立つ資格もまとめました。
フリーランスのデータサイエンティストに興味がある方に役立つ情報をお届けしますので、ぜひ最後までご覧ください。
フリーランスデータサイエンティストの平均年収
レバテックが保有するデータをもとに、フリーランスのデータサイエンティストの想定平均年収を紹介します。
なお、数値はレバテックの利用者が参画した案件データから、稼働日数が5日のものに絞って案件単価を算出しています。年収の算出にあたっては、ひと月の案件単価に12ヶ月を乗じています。
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集計期間：2020年07月01日～ 2025年06月30日
稼働日数：週5日
※本データを引用される際は出典元の記載をお願いいたします。
出典：レバテックフリーランス (https://freelance.levtech.jp/ )
年代別の想定年収
年代別の想定平均年収は以下のとおりです。
| 20代 | 約876万円 |
|---|---|
| 30代 | 約926万円 |
| 40代 | 約1,032万円 |
| 50代以上 | 約928万円 |
データサイエンティストは高度な専門知識が求められる職種だけあり、20代のフリーランスですでに年収800万円代後半という高水準となっています。40代では1,000万円の大台を突破しており、スキルを磨き続けることで年収アップが期待できる職種といえるでしょう。
時期別の平均年収
以下は、2021年1月から2025年6月までの半年ごとの想定平均年収推移です。
| 2021年1月～2021年6月 | 約900万円 |
|---|---|
| 2021年7月～2021年12月 | 約960万円 |
| 2022年1月～2022年6月 | 約960万円 |
| 2022年7月～2022年12月 | 約960万円 |
| 2023年1月～2023年6月 | 約896万円 |
| 2023年7月～2023年12月 | 約969万円 |
| 2024年1月～2024年6月 | 約874万円 |
| 2024年7月～2024年12月 | 約977万円 |
| 2025年1月～2025年6月 | 約993万円 |
期間全体を通して年収には増減が見られますが、2024年1～6月以降は連続して上昇しています。特に、直近の2025年1〜6月は、全期間で最も高い数値を示しています。
なお、2021年1月〜2022年12月の数値については、当時の案件データの傾向を考慮し、より実態に即した基準で補正を行っています。
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの将来性は高いといえます。これは、AIや機械学習の発展により、データの収集・分析がしやすくなり、その結果に基づく意思決定が競争優位性の確保に有効と認識されるようになったことが要因です。
こうしたデータドリブン経営は、IT業界にとどまらず、あらゆる業界で浸透しつつあり、データサイエンティストの活躍の場も広がっています。IT業界以外で特に需要のある業界としては、金融業界や製造業界、不動産業界、電力業界、広告業界などが挙げられます。
データサイエンティストの仕事内容
ここでは、データサイエンティストの主な仕事内容を紹介します。それぞれの内容について、詳しく見ていきましょう。
データの収集・前処理・分析
データサイエンティストが行う仕事には、データの収集と前処理、分析が挙げられます。
まず、社内データベースやWeb上のデータ、IoTデバイスからのデータなど、指定したソースからデータを収集します。
次のステップは、収集したデータを分析できる形に整形する前処理です。具体的には、データの不足を補ったり、誤ったデータを取り除いたりといった作業を行います。
前処理が完了したら、統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いてデータを分析します。この段階で、データの傾向を発見します。
モデルの構築
データサイエンティストの仕事には、予測モデルの構築も含まれます。予測モデルとは、過去のデータに基づいて、今後どのような出来事が起こるかを予測する仕組みです。データサイエンティストは分析結果を踏まえ、機械学習やディープラーニングなどの技術を使って目的に合ったモデルを作成します。
モデルの構築後は、テストデータを活用して精度を検証し、必要に応じて調整を行います。
レポートの作成と意思決定支援
経営陣やクライアントの意思決定を支援するため、分析結果を分かりやすく関係者に報告することも重要です。
たとえば、データの分析結果やモデルの予測結果を、グラフや図表などを用いてレポートにまとめます。そして、これらの結果が事業にどう影響するか、どのような対策が必要なのか、具体的な提案を行い意思決定を支援します。
データサイエンティストのより詳細な仕事内容を知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
データサイエンティストとは？仕事内容や年収・必要なスキルや目指し方
データサイエンティストに必要な5つのスキル
データサイエンティストには、幅広い知識とスキルが求められます。ここでは、特に重要な5つのスキルを紹介します。それぞれのスキルについて、詳しく見ていきましょう。
1. 数学・統計学の知識
データサイエンティストにとって、数学・統計学の知識は基礎となるスキルです。なぜなら、データ分析で用いる多くの手法やアルゴリズムが、数学や統計学の理論に基づいているためです。
具体的に求められる数学的知識としては、線形代数や確率論などが挙げられます。統計学に関しては、記述統計や推測統計、多変量解析などの知識が必要です。
2. データベース関連の知識
データサイエンティストは、大量のデータを効率的に扱う必要があるため、データベースに関する知識が欠かせません。
具体的には、SQLを使ったデータの抽出・加工・集計といった操作スキルに加え、リレーショナルデータベースとNoSQLの構造や特性への理解が求められます。さらに、データベースにおけるデータの保存・管理・セキュリティ確保についても精通している必要があります。
3. AI・機械学習の知識
データサイエンティストには、AI（人工知能）や機械学習の知識も求められます。これは、データサイエンティストは、AI・機械学習アルゴリズムを活用して、大量のデータをスピーディーに収集・分析するためです。
教師あり学習、教師なし学習、深層学習（ディープラーニング）などのAI・機械学習の概念を理解し、それぞれの手法の特徴や適用場面を把握していることが重要です。
4. プログラミングスキル
データサイエンティストには、PythonやRなどのデータ分析に適したプログラミングスキルが求められます。これらの言語を使いこなせると、データの前処理や分析、可視化、モデルの構築などを効率的に行えるからです。
PythonとRの両方を習得していれば対応できるプロジェクトの幅は広がりますが、就職・転職活動や案件探しにおいてはどちらか一方の習得でも問題ありません。興味のある求人や案件で多く使われている言語を習得するのが良いでしょう。
5. 分析対象に関する専門知識
データサイエンティストは、分析対象の業界や事業に関する専門知識も必要です。これは、データの分析結果を実際のビジネスに活かすことが求められるためです。
たとえば、金融業界で働くデータサイエンティストには金融商品や市場動向の知識が、小売業では消費者行動や在庫管理の理解が求められます。
こうした専門知識を持つことで、より的確な分析と現実的な提案が可能になります。
データサイエンティストに必要なスキルについて知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
未経験からデータサイエンティストになるには？転職のコツや適性を解説
データサイエンティストの仕事に役立つ資格
ここでは、データサイエンティストの仕事に役立つ資格を紹介します。それぞれの資格について、詳しく見ていきましょう。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、データサイエンス力やデータエンジニアリング力、数理、データサイエンス、AI教育の実力を証明する資格です。一般社団法人データサイエンティスト協会が運営・認定しています。
同協会はデータサイエンティストのスキルレベルを以下の4つに分けて試験を実施しています。
- シニアデータサイエンティスト：業界を代表するレベル
- フルデータサイエンティスト：棟梁レベル
- アソシエートデータサイエンティスト：独り立ちレベル
- アシスタントデータサイエンティスト：見習いレベル
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、高品質なデータベースの企画や要件定義、開発、運用、保守をするためのスキルを証明する資格です。経済産業省が認定する国家資格で、IPA（独立行政法人推進機構）が運営しています。
本来はインフラエンジニア向けの資格ですが、大規模データを扱うデータサイエンティストにも役立つ資格です。資格取得を通してデータベースからデータを抽出するスキルを身につければ、分析業務の効率化を図れるでしょう。
統計検定
統計検定は、統計のスキルを証明する資格です。一般財団法人統計質保証推進協会が運営し、日本統計学会が認定しています。総務省や文部科学省、経済産業省、内閣府、厚生労働省の後援を受けており信頼性が高いことが特徴です。
統計検定には複数の資格がありますが、データサイエンティストとしてのスキルを証明する資格は以下の3つです。
G検定・E資格
G検定（ジェネラリスト検定）はAI・ディープラーニングについて体系的なスキルを証明する資格です。
E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法の選択・実装するスキルを証明する資格です。どちらも一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。
Python 3 エンジニア認定基礎試験
Python 3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonによる基本的なプログラミングスキルを証明する資格です。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しています。
試験問題は主教材である認定テキストから出題されるのが特徴です。公式サイトでは試験の各章ごとのテキストからの出題率も公開されています。
データサイエンティストが年収を上げる方法
データサイエンティストが年収アップを目指すには、スキルを磨き、実績を積み重ねることが不可欠です。さまざまな領域で活躍できるようになる、あるいは専門分野で大きな功績を残せるようになると、市場価値を高められ、年収向上を実現しやすくなります。
実績を積んだ後には、独立も視野に入れると良いでしょう。フリーランスとして活動すれば、自分で案件を選択できるため、スキルや経験に見合った報酬を得られるプロジェクトに参画できます。
フリーランスとして独立した場合は、エージェントの活用が効果的です。フリーランス向けのエージェントでは、スキルや経験、希望条件に合った案件を紹介してくれるため、営業の手間を省いて条件に合う案件を受注できます。
レバテックフリーランスでは、データサイエンティスト向けの案件を取り扱っています。IT職種に関する知見を持ったアドバイザーが希望に応じて最適な案件をお探しするので、ぜひ登録をご検討ください。
※本記事は2026年2月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
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