データサイエンティストの平均年収は？2000万円を目指せる？市場動向を解説 | レバテックフリーランス
データサイエンティストの平均年収は？2000万円を目指せる？市場動向を解説
厚労省によると、日本のデータサイエンティストの平均年収は約560万円です。アメリカだと2,000万円近くになるようで、日本でも同じくらい稼いでいるデータサイエンティストもいます。
本記事では年収に加え、データサイエンティストの今後や「つらい」「やめとけ」と言われる理由も紹介します。「なくなる」という人もいますが、実際の需要は高く、将来性は高いと考えられます。
資格などについても解説するので、データサイエンティストになって、より良い働き方をしたいなら参考にしてください。
目次
データサイエンティストとは「データの収集や分析」をする仕事
データサイエンティストとは、ビッグデータを収集したり分析したりすることで、開発や業務のプロセスを改善したり、新しいビジネスモデルを生み出したりする仕事です。
具体的には、メーカー系の企業であれば、自社の製品から得た記録や、工場でのロボット、監視映像データから得た記録が分析対象のデータとなりやすいでしょう。それらのデータを調査し、分析するのがデータサイエンティストの役割です。データが不十分な場合、調査の基盤を整備するところから取り組むケースもあります。
データサイエンティストの平均年収は500万円超
データサイエンティスト全体の平均年収は約560万円ですが、年齢別・都道府県別で見ると金額は変動します。高単価のフリーランス案件だと、900万円や1000万円を超えるケースもあるようです。
アメリカの参考年収も紹介するので、データサイエンティストがどれだけ稼げるかイメージする一助にしてください。
日本での平均年収は約550万円
データサイエンティストの平均年収は554万円と厚労省jobtagにあります（2024年8月）。年齢別で見ると50代前半ごろの年収が最も高く、689万円でした。
引用元 : データサイエンティスト｜職業情報提供サイトjobtag
参考までに、レバテックフリーランスの案件の月単価（2024年8月）を年収換算した金額も紹介します。あくまで簡易な計算かつ全国平均でない点には注意してください。
| 月単価 | 年収 （月単価×12ヶ月） |
|
|---|---|---|
| 平均単価 | 75万円 | 900万円 |
最低年収は252万円・最高年収は1860万円
以下は同年同月のレバテックフリーランス案件の最低単価・最高単価を年収換算した金額です。
| 月単価 | 年収 （月単価×12ヶ月） |
|
|---|---|---|
| 最低単価 | 21万円 | 252万円 |
| 最高単価 | 155万円 | 1860万円 |
アメリカでの平均年収は約1,950万円
アメリカのデータサイエンティストの平均年収は129,720ドルとGlassdoorにあります。2024年2月時点の日本円で約1,950万円です。
一般的に、日本よりアメリカの方がデータサイエンティストの年収は高いとされます。データを活用する企業同士の競争激化、物価の高さなどが高年収につながっているようです。
【メリット】DSの将来性が高いといえる理由
「なくなる」と言う人もいますが、データサイエンティストは需要があり、将来性が高い職種です。今後も食べていけるので、過度に心配する必要はありません。
需要が増えている背景には、最新技術の浸透やIT人材不足があります。詳しい理由を3つ解説していきます。
ビッグデータやAIの活用が進んでいるから
データを経営に活かす業界・企業が増えているので、データサイエンティストには大きな需要があります。
たとえば小売業では、売上を左右するデータ（店舗や地域）を分析します。売上アップに不可欠な分析スキルを持つデータサイエンティストは重宝されるはずです。
データと同様、AIの活用も各業界で進んでいます。大量の学習を要するAI開発には、ビッグデータの知識が欠かせません。先端分野でデータサイエンティストの専門知識が求められるので、将来性は高いです。
IT人材自体の需要が高いから
IT人材の需要増もデータサイエンティストの将来性が高い理由です。2030年には最大約79万人のIT人材が不足するとの試算もあります。
技術発展が速いデータサイエンスやAIの分野は、今後さらに人材不足になると予想されます。最新かつニーズの高いスキルをキャッチアップしていけば、データサイエンティストは長く活躍できるでしょう。
海外企業からの需要も高まっているから
データサイエンティストの年収は、今後上がっていくと予想されます。背景には、AI・データサイエンスに長けた人材を高給で雇う海外企業の増加があるでしょう。世界の流れに乗り、新卒者に1000万円以上を提示する国内企業も出てきました。
【デメリット】それでもDSが「やめとけ」といわれる理由
年収が高いデータサイエンティストですが、「やめとけ」といったネガティブな意見もみられます。必要な知識のレベルが高く責任も重いなど、大変な面もあるためではないでしょうか。
データサイエンティストにありがちなデメリットとしては、以下が挙げられます。
| 大変だとされる理由 | 対策 |
|---|---|
| 数学や統計学など、人に よっては難しい学問が必要 |
明確な目標を決める／ 地道に学習を継続する／ 疑問点をすぐ質問できる環境を作る |
| 責任が重く、納期に 追われてプレッシャーを 感じやすい |
個人ではなくチームで課題を分担できないか周りに働きかける／ チェックリストなどで業務を効率化する |
| 専門知識だけでなく コミュニケーション力も必要 |
相手が声をかけやすい 穏やかな雰囲気を作る／ 相手に関心を持ち、 じっくり話を聞く／ できるだけ自分からあいさつ する・話しかける、などの心がけ |
データサイエンティストが年収アップを目指す6つのコツ
データサイエンティストが年収を上げるコツを6つ紹介します。仕事内容や活躍できる業界を知るのが、年収アップの近道です。
向き・不向きも今後の収入を左右する重要なポイントになります。データサイエンティストを取り巻く環境、求められるスキル・資質を総合的に知り、戦略的に年収アップしましょう。
データサイエンティストが活躍できる業界・企業を選ぶ
データサイエンティストが活躍できる業界・企業を選べば、需要が高い分高年収を狙えます。以下はデータサイエンティストの需要が高まっている業界の例です。
- IT・Web
- 医療
- 金融・保険
- 製造
- アパレル
いずれもデータが顧客満足度の向上や売上アップに結びつきやすい業界です。高年収のデータサイエンティストになりたい方は、活躍できるフィールドをよく見極めましょう。
適性を見極めてからスキルアップや昇進を目指す
適性があればモチベーションを高く保てるので、年収アップしやすいです。以下はデータサイエンティストに向いている人の特徴です。
- 地道な作業が好き
- 数字を扱うのが苦にならない
- 物事を論理的に考えられる
データ収集のための環境構築から始めるので、忍耐力があり、地道な作業にコツコツ取り組める人が向いています。また、数字の扱いや論理的思考に長けた人にも適性があります。仕事上、数学・統計学の知識が必須だからです。
逆に向いていないのは、柔軟な対応ができない人です。データサイエンティストは比較的新しい職種だからか、業務範囲を知らずに仕事を依頼してくる人もいます。自分のやり方が絶対で、好きな仕事しかしたくない人は向かないでしょう。
また、データサイエンティストは事実をもとに仮説を立てるので、感覚頼みの人も難しいです。年収アップしたい方は、向いている人の特徴を積極的に学ぶようにしてください。
データサイエンティストの仕事内容を正しく理解する
仕事内容を知れば学習の方向性が定まり、年収アップに必要なスキルを効率よく学べます。以下がデータサイエンティストの主な仕事内容です。
- 分析環境の構築
- データの収集・分析
- 市場分析
- データの活用方法を提案
年収アップしたい方は、上記の仕事で高パフォーマンスを発揮するためのスキルを優先的に身につけましょう。具体的なスキルは以下で紹介します。
なお、データサイエンティスト自体について詳しくは、以下の記事をご覧ください。
【エンジニアのプロ監修】データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介
年収アップに必要なスキルと実務経験を得る
必要なスキルを身につけた上で実務経験を積めば、少しずつ年収アップしていけます。まず以下の知識・スキルの習得に努めてください。
- IT全般の知識
- 数学・統計学の知識
- 業界・業務の知識
- PythonやR言語のプログラミング力
- 分析結果を視覚化するスキル
- コミュニケーション力
IT全般の中でも、AIや機械学習などデータサイエンスと関連性が強い技術を重点的に学ぶのがコツです。同時に、金融や医療などデータサイエンティストの需要が高い業界・業務の理解も深めましょう。
専門知識のほか、グラフで分析結果を視覚化するスキルも必要です。クライアントに結果をわかりやすく示すためです。コミュニケーション力はどの仕事でも伸ばせるので、普段から丁寧な言葉遣いやこまめな連絡を心がけてください。
スキル・経験以外に年収が上がる要素を知って対策する
スキル・経験年数のほか、企業規模や地域によっても年収は変わると知っておきましょう。一般的に、企業規模が大きいほど給与は高くなります。地域でいえば、東京都は他県より高水準になる傾向があります。
本格的に年収アップを目指す方は、「年収が高い地域の大企業」を狙うことを検討してみてもよいでしょう。
社内で昇進を目指す
転職ではなく、社内でプロジェクトマネージャーなど管理系の職位を目指す方法もあります。以下が主な仕事内容です。
- プロジェクトチーム編成
- 予算や人員、進捗の管理
- チーム内のトラブル対処
- 終了後の振り返り
責任は重くなりますが、収入が高くやりがいもあります。職場にデータを扱うプロジェクトの管理職になるキャリアパスがあるなら、昇進を検討しましょう。
【年収2000万円】さらなる年収アップを目指す場合の4つのキャリアパス
1,000万円や2,000万円など、高年収を得るデータサイエンティストになるコツを4つ紹介します。給与が高い大手や外資系に転職するのが一般的な方法ですが、副業で年収を上げるのも手です。
実力がある人は、海外で働いたり独立したりする道も選べます。高い目標に挑戦すれば大きく成長できるでしょう。
大手企業や外資系企業に転職する
年収が高い大手企業や外資系企業への転職を検討してみてください。国内では、大手のメーカーやコンサルティングファームで年収1000万円超の企業が見つかる可能性があります。
実力主義の外資系企業なら、能力次第で高年収を目指せます。20代のうちに年収1000万円を達成するケースもあるようです。募集要項や入社後の仕事内容をチェックし、条件を満たす人材になれるようスキル・実績を積みましょう。
会社勤めをしながら副業で年収を上げる
今の会社に勤めたまま、データサイエンスの副業で年収を上げるのも手です。副収入が得られるだけでなく、社外に人脈ができ、視野が広がるのもメリットです。将来フリーランスになるための足がかりにもなるでしょう。
なお、副業トラブルを避けるため以下に留意してください。
- 本業の副業ルールを必ず守る
- 本業に支障が出ない範囲で行う
- 契約内容を細かく確認してから仕事を受ける
- 確定申告のルールを学び、必要に応じて申告する
データサイエンティストの年収が高い国で働く
英語力があるなら、日本以外の国で働くのもいい方法です。アメリカのように、日本と比べてデータサイエンティストの年収が高い国もあります。多国籍企業も多いので、技術と順応性があれば外国人のハンデも感じにくいでしょう。
ただ、日本以上に成果主義だったり、簡単に解雇されたりするなど困難に直面する場合もあります。大変さを成長の糧にできる方には、海外就労は魅力的な道だといえます。
エージェントを利用してフリーランスになる
十分なスキル・実績がある方は、独立すると会社員時代より高年収になれる可能性があります。案件数を増やしたり、高単価案件を受注したりすれば、年収1000万超も狙えるでしょう。
フリーランスになる前後に利用したいのがエージェントのサービスです。営業を代行する上、個人での獲得が難しい高単価・非公開案件を保有しているので、効率的に年収アップできます。
実際、レバテックフリーランスには、年収1,000万円を目指せる案件が多数あります。月額で100万円超えの案件も複数あります（2024年8月時点）。利用は無料なので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
データサイエンティストの年収アップに役立つ資格5選
データサイエンティストの年収アップに役立つ資格を5つ紹介します。Python3エンジニア認定試験やデータサイエンティスト検定などです。
資格でスキルが身につけば、能力を買われて年収アップできる可能性が高まります。プログラミング初心者が挑戦できる資格もあるので、ぜひチェックしてください。
情報処理安全確保支援士試験
情報処理安全確保支援士試験は、サイバーセキュリティの知識やスキルを測る試験です。セキュリティ管理に長け、年々増加するサイバー攻撃に対応できる人材を確保するために実施されています。
最近の試験では市場動向を踏まえ、データ・AI活用などDX推進に必要な知識も出題されます。セキュリティだけでなくデータサイエンスの分野も深められるのでおすすめです。
| 運営 | 独立行政法人情報処理推進機構 |
|---|---|
| 試験日 | 4月／10月 |
| 受験料 | 7,500円（非課税） |
| 受験資格 | なし |
| 試験形式 | 午前1・午前2：多肢選択式／午後：記述式 |
| 合格基準 | 午前1・午前2・午後それぞれ100点満点中60点以上 |
| 公式サイト | https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/sc.html |
Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonプログラミングの基本スキルを測ります。プログラミング未経験者でも比較的受かりやすく、以下のような内容が問われます。
- インタープリタの使い方
- データ構造
- エラーと例外
- 仮想環境とパッケージ
| 運営 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 |
|---|---|
| 試験日 | 随時 |
| 受験料 | 11,000円（税込） |
| 受験資格 | なし |
| 試験形式 | CBT形式／選択式 |
| 合格基準 | 正答率70％ |
| 公式サイト | https://www.pythonic-exam.com/exam/basic |
OSS-DB Exam Silver
OSS-DB Exam Silverは、オープンソースデータベースを扱う知識・スキルを測ります。合格すれば、以下のようなスキルの証明が可能です。
- 小規模データベースの運用・管理力
- 小規模データベースの開発力
- データベースシステムの運用・管理力
| 運営 | 特定非営利活動法人エルピーアイジャパン |
|---|---|
| 試験日 | 随時 |
| 受験料 | 16,500円（税込） |
| 受験資格 | なし |
| 試験形式 | CBT形式 |
| 合格基準 | 非公開 |
| 公式サイト | https://oss-db.jp/outline |
データサイエンティスト検定リテラシーレベル
データサイエンティスト検定リテラシーレベルは、データサイエンスの初学者を対象とした試験です。以下の3分野から問題が出題されます。
| 分野 | 出題内容 |
|---|---|
| データサイエンス力 | 統計数理／微分・積分／ データ加工など |
| データエンジニアリング力 | システム・アーキテクチャ設計／ 基礎プログラミング／暗号化技術など |
| ビジネス力 | ビジネスマインド／ コンプライアンス／ 評価･改善の仕組みなど |
| 運営 | 一般社団法人データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 試験日 | 2024年3月9日～3月31日 |
| 受験料 | 11,000円（税込） |
| 受験資格 | なし |
| 試験形式 | CBT形式／選択式 |
| 合格基準 | 正答率約80％ |
| 公式サイト | https://www.datascientist.or.jp/dscertification// |
統計検定データサイエンス基礎
統計検定データサイエンス基礎は、データサイエンスで使う統計学の理解力を測ります。分野と出題内容は以下のとおりです。
| 分野 | 出題内容 |
|---|---|
| データハンドリング | データ・データセットのマネジメント／データの可視化など |
| データ解析 | テキストマイニング／ 質的・量的データの分析など |
| 解析結果 の解釈 |
推定／検定など |
| 運営 | 一般財団法人統計質保証推進協会 |
|---|---|
| 試験日 | 随時 |
| 受験料 | 7,000円（税込） |
| 受験資格 | なし |
| 試験形式 | CBT形式 |
| 合格基準 | 100点満点中60点以上 |
| 公式サイト | https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade11/ |
エンジニア未経験からデータサイエンティストを目指す場合のロードマップ
エンジニア未経験から高年収のデータサイエンティストになるには、定番のキャリアパスを通るのが得策です。実際、未経験でいきなりデータサイエンティストになるのはほぼ不可能といえるでしょう。
非エンジニアの方は、まずプログラマーなどIT系の職種に就くのを目標にします。データサイエンスと関わりが深いPythonをメインに使う仕事が望ましいです。
エンジニア経験がある方は、データアナリストやデータエンジニアを目指してください。データを扱う職種に就き、データサイエンティストになる素地を作ります。
データサイエンティストになってから高年収を得るには、絶えずスキルアップが必要です。以下を順番に身につけ、年収アップを目指しましょう。
- データの前処理・クレンジング
- データマイニング
- AIの知識（機械学習やディープラーニング）
- 統計学の知識を用いたデータ分析
データサイエンティストの年収に関するよくある質問
データサイエンティストの年収に関するよくある質問をまとめました。記事冒頭では詳しく触れなかった、年代ごとの年収について回答しています。
何年でデータサイエンティストになれるのかにも言及するので、学習計画が立てやすくなるはずです。データサイエンティストを目指す際の参考にしてください。
Q. 20代のデータサイエンティストの年収は？
20代のデータサイエンティストの年収は、250万～400万円ほどになると考えられます。賃金構造基本統計調査「システムコンサルタント・設計者」のデータを参照しました。同じ20代でも、年齢や企業規模で年収が変わる点に要注意です。
Q. 30代のデータサイエンティストの年収は？
30代のデータサイエンティストの年収は、340万～590万円ほどになると考えられます。20代と同じく、企業規模が大きく年齢が高い方が高年収の傾向にあります。データサイエンティスト単体のデータではないので、目安として参照してください。
Q. 何年でデータサイエンティストになれる？
未経験からデータサイエンティストを目指す場合、2～3年かかる可能性があります。早い人ならより少ない期間でなれるでしょう。個々の素養によってかかる年数は変わるので、中長期的なプランを立て、腰を据えて学習に取り組んでください。
※本記事は2024年8月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
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※相場算出に個人情報の取得はおこないません。
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