フリーランスのデータサイエンティストになるには？年収相場や案件獲得方法 | レバテックフリーランス

データサイエンティストがフリーランスになりやすい理由

ここでは、データサイエンティストがフリーランスとして活動しやすい理由について詳しく解説していきます。具体的な理由を見ていきましょう。

人材を確保できていない企業が多い

データサイエンティストがフリーランスになりやすい理由には、データ分析業務を担える人材を確保できていない企業が多いことが挙げられます。

一般社団法人データサイエンティスト協会の「データサイエンティストの採用に関するアンケート」によると、2021年に「データサイエンティストを目標通り確保できなかった」と回答した企業は約62％という結果でした。

引用元 : データサイエンティストの採用に関するアンケート｜一般社団法人データサイエンティスト協会

なお、データ分析業務を外部委託している企業は、全体で約15％に上ります。特に、データサイエンティストを1人以上雇用している企業では、約30％が定期的または時折外部委託を活用していると回答しています。
データ関連の作業を業務委託する企業は一定数存在するため、フリーランスのデータサイエンティスト向けの案件は探しやすい傾向にあるといえるでしょう。

参考：データサイエンティストの採用に関するアンケート｜一般社団法人データサイエンティスト協会

ビッグデータの市場規模が拡大している

データサイエンティストがフリーランスになりやすい理由には、ビッグデータ市場の規模が拡大していることも挙げられます。

IDC Japan株式会社の調査において、国内のビッグデータ／アナリティクス市場（データ分析関連）は、2024年には2兆749億円に達すると予測されていました。2027年には3兆541億円に拡大すると予測されています。

データ領域はすでに人手が不足していますが、この市場拡大により、さらに人材不足は加速していくでしょう。そのため、フリーランスのデータサイエンティスト向け案件も増加する可能性が高いと考えられます。

参考：国内ビッグデータ／アナリティクス市場 ユーザー支出額予測｜IDC Japan株式会社

フリーランス向けの案件が豊富にある

データサイエンティストのフリーランス向け案件が増えていることも、独立しやすい理由です。

参考までに、レバテックフリーランスが扱っているデータサイエンティストのフリーランス向け案件は、2025年2月時点で577件ありました。

レバテックフリーランスのようなフリーランス向けエージェントは、非公開の求人・案件を多数扱っています。タイミングによっては、インターネットでは見つけられない案件が存在する可能性があります。

データサイエンティストのフリーランス向け案件の詳細を確認したい方は、以下をご覧ください。
データサイエンティストの求人・案件一覧＞

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フリーランスのデータサイエンティストの年収相場

レバテックフリーランスが算出したフリーランスのデータサイエンティストの平均年収は、829万円です。これは、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た結果です。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。（2025年4月時点）

参考までに、厚生労働省のjobtagでは、会社員のデータサイエンティストの平均年収は約554万円と発表されています。

データサイエンティストの年収についてより詳しく知りたい方は、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の平均年収は？2000万円を目指せる？市場動向を解説

参考：jobtag｜厚生労働省

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データサイエンティストとして磨いておくべきスキル

ここでは、フリーランスのデータサイエンティストとして活躍するために特に重要なスキルについて詳しく解説していきます。どのようなスキルが求められているのか見ていきましょう。

統計学の知識

フリーランスのデータサイエンティストとして活躍するには、統計学の知識が必要です。
収集されたデータを解析する際には、適切な統計手法を選択し、結果を正しく解釈する能力が不可欠だからです。

具体的な統計学の知識には、以下のようなものがあります。

記述統計	平均値、中央値、最頻値などの 数値を用いて、データの特徴や 傾向を明らかにする手法
推測統計	母集団から抽出した標本データを基に、 全体の特性や傾向を予測する手法
回帰分析	ある変数（目的変数）が他の 変数（説明変数）によってどのように 影響を受けるかを分析する手法

プログラミングスキル

データサイエンティストは、PythonやR言語などを使うことがあるため、プログラミングスキルが必要です。

データサイエンティストの業務において、R言語とPythonはそれぞれの強みを活かして使い分けられています。

Pythonは、汎用性が高く、機械学習を用いた予測業務を含む幅広いデータサイエンス業務で活用されています。豊富な機械学習ライブラリやデータ処理ツールを備えており、商品の売上予測や顧客行動の分析など、企業内に蓄積されたデータに基づく予測モデル構築に使うことが多いです。特に、深層学習に特化したライブラリが充実しているため、大規模なデータを用いた画像認識や自然言語処理などの予測モデル構築でよく利用されます。

R言語は統計解析とデータの可視化において使われることが多いです。データの分布を見るヒストグラムや、データ同士の関係を見る散布図なども容易に作成でき、データの分析結果を分かりやすく説明する際に役立ちます。

ビジネススキル

データサイエンティストは、データ分析を通じてビジネス課題の解決を図るため、ビジネス課題の理解と解決能力が求められます。

具体的には、以下のようなビジネススキルが必要となります。

• 課題発見・解決能力
• プレゼンテーションスキル
• コミュニケーション能力
• プロジェクトマネジメント
• ビジネス戦略の理解

特に、分析結果をエンジニアではない人にも分かりやすく説明する能力が重要になります。専門用語ばかり使うと、相手は理解できず、せっかくの分析結果も活かせません。分析結果を正しく理解してもらわなければ、それを基にした課題解決はできないからです。

データベースの知識

データサイエンティストには、データベースに関する知識も求められます。多くの企業は、収集したデータをデータベースで管理しているため、作業をする際はデータベースから抽出しなければなりません。

データの取得や更新などを効率的に行うためには、MySQLやPostgreSQLといったデータベース管理システムの知識を習得しておきましょう。

データサイエンティストに必要なスキルをより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
【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

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データサイエンティストが独立するには実績が必要

フリーランスのデータサイエンティストになるには、独立する前に実績を積み重ねることが重要です。クライアントは、実務経験やこれまでの成果を見て、依頼をするかどうか判断するためです。

実績を積むには、会社員のデータサイエンティストとして実務経験を積む、または副業から始めるのが良いでしょう。会社員としての経験年数に明確な基準はありませんが、一般的には3年以上が望ましいとされています。

副業を始める際は、小規模案件やスキル要件の低い案件から始め、徐々に大規模案件や高度なスキルが求められる案件に挑戦していくのがおすすめです。いきなり難易度の高い案件に参画すると、スキル不足や経験不足から納期遅延や品質低下を招く可能性があります。着実に実績を積み重ねることが、アピール材料となる確かな実績構築につながります。

データサイエンティストとして実績を積むにあたり、キャリア相談をしたい、副業案件を探したいという方は、レバテックフリーランスにご相談ください。
レバテックフリーランスでは、IT・Web業界に特化した案件を取り扱っています。キャリア相談を受けつけているほか、副業可能な案件のご紹介も可能です。

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データサイエンティストが案件を獲得する方法

フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得するには、さまざまな方法があります。以下では、代表的な案件獲得方法について詳しく説明していきます。

人脈を活用する

フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法の一つとして、人脈の活用があります。以前勤めていた企業やそのクライアントに独立することを伝えておけば、案件をもらえる可能性があるでしょう。

また、以下のような手段で人脈を形成しておくと、案件獲得につながることもあります。

• データサイエンス関連のコミュニティへの参加
• 勉強会やカンファレンスへの参加
• X（旧Twitter）やLinkedInなどSNSでの情報発信
• 個人の技術ブログ運営

相手に自分のスキルを理解してもらうことが、案件獲得への第一歩となるので、積極的にアピールするのがおすすめです。

クラウドソーシングを活用する

フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得するには、クラウドソーシングを利用する方法もあります。クラウドソーシングは、インターネット上で外部委託契約ができるサービスです。

クラウドソーシングは案件数が豊富で、スキルや経験に応じた案件選択ができ、実績を積みやすいのが魅力です。

ただし、クラウドソーシングで募集される案件は、高度なスキルを要求されないケースが多く、単価も低めに設定されている傾向があります。自身の能力に見合った報酬を得たい場合は、次に紹介する方法で案件を探すことをおすすめします。

エージェントに相談する

フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法には、エージェントの利用も挙げられます。エージェントは、フリーランスと企業のマッチングをサポートするサービスです。スキルや希望に合う案件の紹介のほか、契約の手続きや単価交渉のサポートなども行っています。

レバテックフリーランスは、IT・Web業界に特化したエージェントサービスです。あなたの希望に応じて、エージェントが最適な案件をお探しするだけでなく、企業への単価交渉も行いますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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データサイエンティストがフリーランスになる際の注意点

フリーランスのデータサイエンティストになるには、注意点もあります。どのような点に注意すべきなのか、見ていきましょう。

月々の収入の変動に備える

フリーランスのデータサイエンティストは、収入が不安定になりやすい点を念頭に置き、収入の少ない時期にも生活できるだけの蓄えを確保しておくことが重要です。フリーランスの収入は、受注している案件数やその単価によって変動しやすいからです。

また、そもそも収入の変動を少なくするための取り組みとして、複数の案件を並行して受注したり、長期契約の案件を確保したりするのも良いでしょう。

事務作業を自分で行う

フリーランスとして活動する場合、これまで企業の事務職や営業職が行っていたような事務作業を自分で行わなければなりません。

具体的には以下のような事務作業が該当し、これらは営業活動や案件の遂行と並行しなければならないこともあります。

• 見積書・請求書の作成
• 契約書の確認と管理
• 経費の記録と管理
• 確定申告の準備と手続き

受注する案件数が増えるほど事務作業は増え、負担も増加しやすいでしょう。

しかし、エージェントを利用すれば、見積書や請求書、契約書の作成・管理サポートを受けられるため、事務作業の負担を軽減できる可能性が高まります。

また、レバテックフリーランスのように税理士の無料紹介を行っているサービスもあります。こうしたサービスを利用すれば、経費処理や確定申告に関する負担軽減も見込めるでしょう。事務作業や経理関係でお悩みの方は、ぜひレバテックフリーランスへの登録をご検討ください。

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自己管理を徹底する

フリーランスとして働く場合、自分で全てを管理する必要がある点には注意しましょう。

たとえば、会社員の場合には、管理職が納品スケジュールの管理や品質管理をしてくれますが、独立すると自分で予定を組みクオリティチェックも行わなければなりません。また、会社員の場合、体調を崩してもチームメンバーがフォローしてくれるケースが多いですが、フリーランスだとサポートしてくれる人はいないです。

契約通りの品質の成果物を納期までに納品できるよう、スケジュール管理、品質管理、健康管理を徹底することが重要です。

※本記事は2025年4月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！