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

フリーランスのデータサイエンティストになる手順

データサイエンティストとして独立するためには、段階的な手順を踏んで準備を進めることが大切です。

以下、詳細を解説します。

1. 実務経験を積みスキルを磨く

フリーランスとして独立する前に、まずは企業での実務経験を積み、スキルを磨きましょう。現場で実務を経験すれば、独学で学ぶよりも実践的なスキルを効率よく習得できるからです。

また、独立直後に提示できる即戦力としての実績がなければ、高単価案件の獲得が難しくなります。このため、1〜3年ほどの実務経験を積んでおくのがおすすめです。

職場の仲間や先輩と競い合い高め合える環境も、自身のスキルアップを後押しし、現場で通用する応用力を育んでくれます。

2. ポートフォリオを作って実力を証明できるようにする

実務経験を積んだら、過去の実績（成果物）をまとめたポートフォリオを作成しておきましょう。クライアントがフリーランスを選ぶ際、経歴だけでなく具体的に何ができるのかという技術力も判断材料とするためです。

ポートフォリオにまとめておきたい成果物の例として、以下が挙げられます。

• 機械学習モデル
• 分析レポート
• Webサービス

成果物を載せる際は、モデルの精度向上策やデータ分析手法、解決したビジネス課題などを分かりやすくまとめておきましょう。

3. 副業で単発案件を受けて実績を作る

可能であれば、会社員として働きながら副業で単発案件に挑戦し、個人としての実績と実戦経験を積み重ねるのがおすすめです。いきなり独立するよりも、副業から始めることで収入面の不安を最小限に抑えつつ、フリーランスの働き方を体験できるからです。

データサイエンティストは守備範囲が広いため、副業として挑戦できる案件には以下の選択肢があります。

• データベースの設計・構築
• マーケティング施策に向けたデータ分析
• 新規商品開発に関するコンサルティング
• 技術監修やビジネススクールでの講師業務

クラウドソーシングやエージェントを活用し、まずは受注しやすい小さな案件から始めてみましょう。実績と信頼を着実に積み上げていけば、独立後も高単価な案件や大型プロジェクトを継続して受注できるようになります。

レバテックフリーランスでは副業向けの案件も紹介しています。まずは副業から始めたい方も、ぜひ登録をご検討ください。

4. 人脈構築と十分な生活資金が整ったら独立する

案件を獲得できる人脈と十分な生活資金を確保できたら、独立を決断するタイミングといえます。独立直後は個人としての実績が少ないため、人脈を構築していないと案件獲得が難しくなるうえ、収入も不安定になりやすいからです。

勤務先やコミュニティで築いた人脈は、独立後の貴重な案件獲得ルートになります。生活費は最低でも半年から1年分ほどの資金を蓄えておくと安心でしょう。

資金と人間関係の土台を固めてから独立すれば、精神的なゆとりを持ってフリーランスとして活動できます。

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データサイエンティストが独立しやすい理由

データサイエンティストがフリーランスとして独立しやすい理由として、以下の3つが挙げられます。

それぞれ詳しく理由を見ていきましょう。

DX推進でデータ人材へのニーズが高まっている

データサイエンティストが独立しやすい理由として、企業のDX推進に伴い、データ分析を担える専門人材を求める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が2024年に実施した調査によると、今後3年間で「データサイエンティストを1人以上増やしたい」と考える企業は76％でした。

また、直近1年間に増えた人材数よりも今後増やしたい人材数の方が多く、データサイエンティストに対するニーズは依然高いことが分かります。特に「統計やAIなどの理論に詳しい人材」や「ビジネス課題を得意とする」人材への需要が高い傾向があります。

このため、フリーランスのデータサイエンティスト向けの案件も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協会 企業向けに採用に関する調査を実施｜一般社団法人データサイエンティスト協会

データ活用の領域が広がり案件が増えている

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、データ活用の領域が拡大し、案件が増えていることも挙げられます。特に生成AIの急速な普及に伴い、企業におけるデータやAIの活用シーンが多様化しているからです。

データサイエンティスト協会が2025年に実施した調査によると、直近3年で最も重要度が上がったと感じる業務領域は「生成AI／AI利活用（32％）」でした。さらに、レバテックの調査でも、生成AI関連のフリーランス案件数はChatGPTが公開された2022年11月以降、約6.2倍に急増したことが分かっています。

このように、最新のAI技術を取り入れた業務改革や課題解決などのコンサルティングなど、データ活用の領域が広がり続けています。AIを活用したデータサイエンティストのフリーランス向け案件は、今後ますますの増加が期待できるでしょう。

参考：

Data of Data Scientist シリーズ vol.76『32％－「生成AI／AIの利活用」が最も重要度の上がった領域と回答したデータサイエンティストの割合』｜データサイエンティスト協会

フリーランス案件発生数は昨年比149％で過去最高 DX／AXの加速に伴いPM・ITコンサル需要が拡大｜レバテック

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、独立しやすい理由の一つです。前述のとおり、データサイエンティストの需要は高まっているものの、自社内だけで高度な専門人材を確保するのは難しく、外部人材に支援を求める企業も多いからです。

レバテックの調査でも、DX推進におけるITフリーランスの活用領域として、約6割の企業が「データ活用・AI導入」でフリーランスを活用していることが分かります。

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案件数を紹介すると、2026年10月時点で1,000件以上ありました。加えて、レバテック独自の非公開案件も多数保有しています。データサイエンティストの高単価案件を探すなら、ぜひレバテックの利用を検討してみてください。

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、以下のページから確認できます。

データサイエンティストの求人・案件一覧

参考：DX推進におけるITフリーランス活用が進む、 AI・データ分野での活用は約6割

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データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストの仕事は単にデータを分析するだけでなく、ビジネス課題の抽出から改善策の提案まで多岐にわたります。主な仕事内容は以下のとおりです。

以下、詳細を解説します。

1. 課題の抽出・明確化

データサイエンティストの業務において最初のステップとなるのが、クライアントが抱えるビジネス課題の抽出と明確化です。課題が曖昧なままだと、分析の方向性がズレてしまい、結果的に事業の成果につながらないからです。

まずはクライアントへ丁寧にヒアリングを行い、解決すべき本質的な課題を具体的に定義しましょう。何を目的としてどのようなデータを分析するのか、ゴールを明確に定めておくと、その後の分析作業をスムーズに進められます。

2. 仮説の立案・データの収集

課題の解決に向けて、仮説の立案と必要なデータの収集を行います。課題に対する仮説を事前に立てることで、集めるべきデータの種類や分析手法が定まり、効率よく検証ができるからです。

すでに社内に蓄積されているビッグデータから情報を集める場合もあれば、解決したい課題に合わせて外部から新たにデータを収集するケースもあります。

数値や売上履歴などの構造化データだけでなく、テキストや画像といった非構造化データも対象としながら、検証に向けた適切なデータを揃えていきます。

3. データの前処理

収集したデータを分析に適した形式へ加工する「データの前処理」を行います。集めたままのデータには欠損や外れ値、表記ゆれなどが含まれるほか、そのまま使用するとプライバシー保護や個人情報保護などに抵触するおそれがあるからです。

具体的には、以下のような処理を行います。

• 欠損値や異常値、表記ゆれなどの処理
• フォーマットの統一
• 機械学習向けの変換（カテゴリ変数のエンコーディングやスケーリングなど）
• 個人情報を保護するための仮名化や匿名化の加工

分析の精度を高めながら安全にデータを扱うためには欠かせない作業です。

4. データの分析・仮説の検証

前処理を終えたデータの分析を行い、事前に立てた仮説の検証を進めていきます。客観的なデータを用いて因果関係や法則性を明らかにする必要があるからです。

たとえば、売上低下や顧客の解約といったビジネス課題に対し、統計解析や機械学習の手法を活用して、データの裏にある潜在的なパターンや傾向を探り出します。単にデータを解析するだけではなく、課題解決に向けてデータをどのように応用できるかを見極めることが重要です。

5. 分析結果に基づくレポーティング・改善提案

分析結果に基づき、クライアントへ報告するレポートや、具体的な改善施策を提案するためのプレゼン資料をまとめます。クライアントが求めているのはデータそのものではなく、事業の課題解決や成果向上に繋がる実効性のある情報だからです。

そのため、分析で得られた数値を評価・考察し、「課題解決に向けてどのようにデータを応用できるか」を整理して提示する必要があります。専門用語をかみ砕き、図表などを用いて視覚的に理解しやすいレポートを作成する工夫も欠かせません。

クライアントが次に取る行動まで示した報告をすると、改善策の実行につながり、事業の成長に貢献できます。

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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、約837万円です。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。（2026年10月時点）

参考までに、厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、会社員のデータサイエンティストの平均年収は約612万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。

【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

参考：職業情報提供サイト jobtag（データサイエンティスト）｜厚生労働省

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フリーランスのデータサイエンティスト案件例

レバテックフリーランスのデータサイエンティスト案件の例をいくつか紹介します。具体的な月単価や業務内容、求められるスキルなどを知りたい方はぜひ参考にしてください。

データサイエンティストの案件は、以下のページからも確認できます。

データサイエンティストの求人・案件一覧

【データマイニング】学校法人向けデータ利活用

学校法人の学内データの利活用支援を行う案件です。

月額単価	～700,000円
職種・ポジション	データサイエンティスト データエンジニア
職務内容	・データ利活用支援 ・主な作業は下記のとおり - 学内データの分析 - 分析データをもとに入学者増加の企画、立案
求めるスキル	・データ抽出経験 ・データ利活用経験 ・中学校、高校や学習塾における何かしらの実務経験

【データエンジニア】データ分析基盤及びモニタリング環境構築

各種サービスの事業成長に必要なデータ分析基盤及びモニタリング環境構築を行う案件です。

月額単価	〜850,000円
職種・ポジション	データサイエンティスト データベースエンジニア データアナリスト
職務内容	・各種サービスの事業成長に必要なデータマートおよびモニタリング作成業務 ・主な作業は下記のとおり ・既存データマートの改修および規則に則ったデータマート、DWHのリニューアル ・Tableauを用いたダッシュボードの作成 ・上記DWH・データマート・ダッシュボードの保守、運用 ・問い合わせに対するデータ抽出
求めるスキル	・SQLでのデータ抽出スキル ・パフォーマンスを意識したクエリ作成の経験 ・データ分析基盤構築におけるテーブルの設計スキル ・TableauなどBIツールでのダッシュボード構築経験 ・Githubの使用経験 ・PJのステークホルダーとコミュニケーションを取り、モニタリング・集計項目の要件を固めるスキル 【歓迎スキル】 ・BigQueryの使用経験 ・Dataform/dbtなどのデータパイプライン開発・運用ツールの利用経験

【データマイニング】出版事業関連データ分析

出版事業に関するデータ分析やモデル開発を行う案件です。

月額単価	〜950,000円
職種・ポジション	データサイエンティスト データアナリスト
言語	Python、SQL
職務内容	・出版事業に関するデータ分析 ・主な作業は下記のとおり - 複数データの分析 - プロトタイプ開発 - モデル開発
求めるスキル	・研究もしくはビジネスにおいて、データ分析を用いての課題解決経験1年 ・SQL/R/Pythonのいずれかを利用したデータ分析の経験 ・統計解析や機械学習に関する知見 ・課題解決のための問題解決能力/論理的思考力 【歓迎スキル】 ・コンサルティングファームまたは事業会社のデータ分析チームにおける実務経験 ・統計解析や機械学習に関する専門的な知見もしくは実ビジネスに活かした経験 ・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力 ・データ分析に関するプロジェクト管理の経験 ・データ活用プロジェクトの企画/開発/技術支援

【データサイエンティスト/Python】蓄電池制御最適化AIシステム開発

Pythonを使った蓄電池制御最適化AIシステムの開発に携わる案件です。

月額単価	〜850,000円
職種・ポジション	データサイエンティスト 組込・制御エンジニア
言語	Python
職務内容	・蓄電池制御最適化AIシステム開発案件に携わっていただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ - 分析ロジックの検討、開発 - 提供企業向けのカスタマイズ、保守、運用 - センサーデータ解析(時系列データ)
求めるスキル	・データ分析経験3年以上 ・Python経験 【歓迎スキル】 ・AWSの知見 ・Dockerの知見 ・PM経験 ・統計解析や機械学習に関する知見 ・課題解決のための問題解決能力/論理的思考力

【副業/データマイニング/Python】CO2排出量データ分析SaaS向けデータ分析

Pythonを使った蓄電池制御最適化AIシステムの開発に携わる案件です。

月額単価	〜650,000円
職種・ポジション	データサイエンティスト テクニカルサポート・ヘルプデスク
言語	Python
職務内容	・CO2排出量に関するデータ分析や付随する事務作業 ・主に作業は下記のとおり - Jupyter Notebookを用いてのデータ前処理 - Webアプリプロダクト上のアップロードデータ設定 - Excelを用いた一部データの処理、データ処理結果のドキュメンテーション
求めるスキル	・Pandasに関する知見 ・Pythonを用いたデータ分析経験 【歓迎スキル】 ・Excelを用いた実務経験

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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

データサイエンティストとして活躍するために磨いておくべき主なスキルは以下のとおりです。

• 統計学の知識
• プログラミングスキル
• ビジネススキル
• データベースの知識
• AIや機械学習の知識

それぞれ詳しく確認していきましょう。

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求められるからです。

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。

種類	内容
記述統計	平均値・中央値などの数値や、グラフ ・表などを用いて、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プログラミングスキルも不可欠です。主にPythonやR言語が使われており、それぞれの強みを活かして以下のように使い分けられています。

言語	特徴	主な用途
Python	汎用性が高く、機械学習や深層学習 （ディープラーニング）向けのライブラリが豊富	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
R言語	無償のオープンソース言語で、 統計解析に特化	データの分布を示すヒストグラムや、 データ同士の関係を示す散布図の作成など

案件によって求められる言語は異なります。現場の環境に合わせて使い分けていきましょう。

ビジネススキル

データサイエンティストにはビジネススキルも必要です。データの分析結果を活かしたビジネス課題の解決策を導き出し、クライアントが納得する提案を行うためには、総合的なビジネススキルが求められるからです。

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、分析結果を専門外のクライアントにも分かりやすく説明するプレゼンテーションスキルやコミュニケーション能力が重要です。分析を行っても相手に正しく伝わらなければ、実際の課題解決にはつながりにくいためです。

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。

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

AIや機械学習の知識

データサイエンティストには、AIや機械学習に関する専門知識も欠かせません。大量のデータから予測モデルを構築したり、複雑なパターンを精度高く分類・識別したりするために不可欠だからです。

具体的な機械学習の手法として、以下のようなものがあります。

• 教師あり学習：正解データを学習させ、未知のデータに対する予測や分類を行う手法
• 教師なし学習：正解のないデータから、共通の特徴や情報を見つける手法
• 強化学習：機械が自ら最適な行動パターンを試行錯誤しながら学習する手法

近年では、ディープラーニング（深層学習）や生成AI、LLM（大規模言語モデル）などの知識も重要度が増しています。

フリーランスとして案件の幅を広げるためにも、各手法の特徴を理解し、ビジネスの課題に合わせてアルゴリズムを選択できる能力を身につけておきましょう。

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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3選

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、以下の方法が有効です。

それぞれ詳しく説明していきます。

1. 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副業で関わったクライアントなどに独立することを伝えておけば、すでに信頼関係がある状態のため、案件を紹介してもらえる可能性があるからです。

ほかにも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があります。

• 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や得意領域を理解してもらうことが、案件獲得への第一歩となります。人脈を形成する際は自身の強みを積極的にアピールしていきましょう。

2. クラウドソーシングを活用する

フリーランス向けの案件を獲得する方法として、クラウドソーシングを利用する方法もあります。インターネット上で仕事を発注したいクライアントと受注したいフリーランスをつなぐサービスであり、未経験や実績が少ない段階でも応募しやすいからです。

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は、案件によっては高いスキルが求められない分、単価も低めに設定されている場合があります。このため、まずは小規模な案件から始めて実績を積みたい場合に活用すると良いでしょう。

3. フリーランスエージェントに相談する

高単価案件を獲得したい場合は、フリーランスエージェントを利用すると良いでしょう。担当のエージェントがスキルや希望に合う案件を紹介してくれるほか、契約の手続きや単価交渉のサポートなども行ってくれます。

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。データサイエンティストの案件も多数保有しており、専門のアドバイザーが丁寧にヒアリングを行って、あなたのスキルや希望に適した案件を紹介します。

さらに企業への単価交渉も行いますので、単価アップを目指したい方にもおすすめです。登録は無料ですので、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になる前に、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、独立後は、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と、収入の変動を抑えやすくなります。

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

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、受注する案件数が増えるほど事務作業は増え、負担が大きくなりやすいでしょう。

事務作業の負担を減らすには、フリーランスエージェントの活用がおすすめです。エージェントによっては、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あります。

レバテックフリーランスでは、案件に参画した方限定で税理士の無料紹介も行っています。経理関係や税金についてお悩みの方は、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。

自己管理を徹底する

フリーランスとして働く場合、すべてを自分で管理する必要がある点にも注意しましょう。具体的には、以下のような管理が挙げられます。

• スケジュール管理
• 品質管理
• 健康管理

たとえば会社員の場合、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、会社員は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、フリーランスは周囲のフォローを受けにくいため、体調不良への備えも必要です。

契約どおりの品質の成果物を納期までに納品できるよう、自己管理を徹底しましょう。

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フリーランスのデータサイエンティストに関するよくある質問

フリーランスのデータサイエンティストに関してよくある質問とその回答をまとめました。ぜひ参考にしてください。

Q. データアナリストやデータエンジニアとの違いは？

データサイエンティストは、データアナリストやデータエンジニアと、役割や目的が異なります。違いは以下のとおりです。

職種	役割	目的
データサイエンティスト	高度な解析やAI・機械学習モデルの構築	新しいビジネス価値の創出や、 将来の予測に基づく事業成長のため
データアナリスト	データの分析、レポートや ダッシュボードでの可視化	現状の課題を特定し、ビジネスの意思決定を サポートするため
データエンジニア	データシステムの構築 （データの収集・管理・処理など）や環境整備	他のメンバーが安全・迅速に データへアクセスし、分析できる環境を作るため

Q. 独立前に取得しておくべき資格はある？

必須の資格はありませんが、保有しておくことで客観的なスキル証明に役立ちます。おすすめの資格の一例として、以下のようなものがあります。

• 統計検定（2級以上）｜一般財団法人 統計質保証推進協会
• G検定｜一般社団法人 日本ディープラーニング協会
• Python 3 エンジニア認定データ分析試験｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

データサイエンティスト向けの資格について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向けの資格18選！学習のロードマップも紹介

Q. 未経験でもデータサイエンティストとして独立できる？

実務未経験からの独立は難しいといえます。フリーランス案件では即戦力人材が求められるため、現場での実務経験や高い専門スキルが必要となるからです。

まずは企業で1〜3年ほど実務経験を重ね、データサイエンティストとしてのスキルを身に付けながら、確かな実績を積んでおきましょう。

※本記事は2026年10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！

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