データサイエンティストの平均年収と年収を上げる方法を解説

データサイエンティストは、統計学やAIの知識を駆使して膨大なデータを分析し、企業の課題解決に貢献する専門職です。ビッグデータ活用の重要性が増すなか、高い専門性を持つデータサイエンティストへの注目度は非常に高まっています。この記事では、データサイエンティストの年収の現状と、年収を上げるためのポイントを見ていきます。

エージェントサービス「エンジニアファクトリー」では、ITフリーランスエンジニアの案件・求人の紹介を行っています。掲載中の案件は4,000件以上。紹介する案件の平均年商は810万円（※2023年4月 首都圏近郊のITエンジニア対象）となっており、スキルや言語によって高条件の案件と出会うことができます。

氏名やメールアドレス・使用できる言語を入力するだけで、簡単60秒ですぐにサポートを開始できます。案件にお困りのITフリーランスの方やより高条件の案件と巡り合いたいと考えている方は、ぜひご登録ください。

データサイエンティストの平均年収まとめ

まずは国内および海外のデータサイエンティストの年収と、年齢や企業規模、経験年数別の年収について詳しくみていきます。

日本の平均年収

データサイエンティストの年収は、そのスキルレベルや経験に応じて大きく変動します。

一般社団法人データサイエンティスト協会が2023年に発表した資料によると、データサイエンティストの平均年収は日本の2021年の平均年収545万円と比べて高く、839万円となっていました。

この金額は平均なので求人によって差があります。たとえば求人サイトAでのデータサイエンティストの平均年収は、570万円となっています。

求人サイトBでは、入社時の想定年収として350万円から500万円という数値が出されていました。IT未経験でも採用の機会があることを考慮すると、良い条件といえそうです。

データサイエンティストとしてのキャリアを追求することは、高い年収を得るだけでなく、将来性のある分野で活躍するチャンスを意味します。スキルを磨き経験を積むことで、さらに年収を上げることが可能です。

海外の平均年収

データサイエンティストの平均年収は、国や地域によって大きく異なります。

アメリカの労働統計局（BLS）の報告によれば、2021年5月の時点でデータサイエンティストの年収の中央値は100,910ドル（約1,413万円）に達しています。年収の下位10％は59,430ドル（約425万円）である一方で、上位10％は167,040ドル（約2,340万円）です。為替レートは1ドル＝140円換算のため、2024年現在では、さらに上昇していると思われます。

これらの数字からアメリカのデータサイエンティストの給与水準は、日本よりも高いことがわかります。より良い待遇を求める場合、アメリカでの就職を検討することも一つの選択肢かもしれません。

年齢別の平均年収

データサイエンティストのキャリアをスタートする際は、平均で約350万円の年収から始まり、50代後半から60代にかけては約800万円に達することが一般的です。

これはデータサイエンティストの収入が、キャリアの進行とともに増加する傾向にあることを示しています。

たとえばデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせたばかりの若手である20代の平均年収は、約404万円です。経験年数が増えるにつれて、年収1,000万円以上を提示している企業もあります。これはデータサイエンティストに求められる高いスキルと、ビジネスにおけるその専門性の価値が高く評価されているためです。

データサイエンティストとしてのキャリアを積むことで、年収を向上させることが可能です。経験と共にスキルを磨き、市場価値を高めることが重要となります。

企業規模別の平均年収

データサイエンティストの年収は、企業の規模によって変動します。大手企業や外資系企業では、データサイエンティストの需要が高く、それに伴い年収も高めに設定されているためです。一方で中小企業やスタートアップでは、資金の制約などから年収がやや低めになる傾向があります。

日本におけるデータサイエンティストの平均年収は約800万円程度とされており、経験が浅いデータサイエンティストでも初年度から500万円台前半の年収を見込むことが可能です。特にDX推進に力を入れている企業では、データサイエンティストの需要が高まっており、それに伴い年収も上昇傾向にあります。

データサイエンティストとしてのキャリアを積むにつれて、企業規模や業界による年収の差が明確になります。大手企業や技術力を重視する企業での勤務は、年収向上の大きなチャンスとなるでしょう。

経験年数別の平均年収

データサイエンティストの年収は、経験年数が増えるにつれて上昇する傾向にあります。日本におけるデータサイエンティストの平均年収は約800万円ですが、これは経験年数や勤務地によって変動します。とくにフリーランスのプロジェクトでは、年収が900万円を超えることもあるのです。

経験が浅い段階では年収はやや低めですが、経験を積み重ねることでスキルを磨き、より高い報酬を得ることが可能です。

中小企業では、大企業に比べて経験年数などの条件がやや緩い傾向にあります。ただしそれでもデータアナリストとしての経験を積みスキルを磨くことで、年収を上げることが可能です。

経験年数がデータサイエンティストの年収に大きく影響を与えることは明らかです。キャリアを積み重ねることで、より高い報酬を目指すことができるでしょう。

フリーランスの平均年収

フリーランスのデータサイエンティストの年収は、そのスキルや専門性、そして市場での需要によって大きく左右されます。

国内におけるデータサイエンティストの平均年収は、約800万円です。しかしフリーランスとして活動することで、この平均を大きく上回る収入を得ることが可能です。とくに高度な分析スキルやAI、機械学習に関する専門知識を持つデータサイエンティストの年収は、900万円から1,000万円を超えるケースがあります。

経験豊富なデータサイエンティストであれば、週に5日の稼働で100万円から150万円の報酬を得ることも可能です。このように、フリーランスとしてのキャリアを築くには、高い専門性と市場でのニーズを理解することが重要です。

データサイエンティストの年収起因要素

データサイエンティストの年収は、その専門性と市場での需要により高い評価を受けています。ただし年収に影響を与える要因は多岐にわたります。ここではデータサイエンティストの年収の起因要素のうち、以下3つについて詳しくみていきます。

・スキル・知識・経験
・企業規模や企業タイプ
・資格の有無

スキル・知識・経験

データサイエンティストの年収に大きく影響を与える要素に、スキル、知識、そして経験があります。

データサイエンティストは、ビジネスや社会の課題をデータ分析や機械学習を用いて解決する専門家です。その人材需要は高く、将来性も見込まれています。

データサイエンティストに求められる主なスキルは数学や統計学、データベース、AIのほかビジネス分析の知識が挙げられます。これらのスキルはビジネスにおけるデータの重要性が増す中で、ますます求められるようになっているのです。

データサイエンティストの年収を左右するスキルや知識、経験は、専門性の高さと市場での需要に直結しています。これらの要素を強化することで、より高い年収を目指すことができるでしょう。

企業規模や企業タイプ

データサイエンティストの年収に影響を与える要因は多岐にわたり、なかでも企業規模や企業タイプは重要な役割を果たします。

大企業や外資系企業ではデータサイエンティストの需要が高いため、年収も高めに設定される傾向があります。これは大規模なデータを扱う能力や高度な分析技術が求められるためです。一方でスタートアップや中小企業では、資金の制約から年収がやや低めに設定されることがあります。

企業タイプによっても年収に差が出ます。たとえばIT業界や金融業界ではデータの活用がビジネスの中核をなすため、データサイエンティストの役割が重視され、それに見合った報酬が設定されているのです。一方で伝統的な製造業や小売業では、データサイエンティストの導入が進んでいるものの、年収がIT業界や金融業界ほど高くない場合があります。

資格の有無

データサイエンティストの年収に影響を与える要因の一つが、資格の有無です。

データサイエンティストはビッグデータの普及に伴い、ビジネス応用や問題解決のために大量のデータを分析・整理する専門職です。この職種に適しているかを判断する上で、良好なコミュニケーション能力やタスク管理能力、数字やデータを扱うことへの親和性が重要とされています。資格を持っていることは、これらの能力や知識があることの証明となるのです。

データサイエンティストとしての仕事を円滑に進められる特定の資格を持つことで、年収が上昇する可能性があります。資格はデータサイエンティストとしての専門性や技術力を証明する手段となり、企業によっては資格を持つことで年収アップの交渉材料になることもあります。

年収1,000万以上のデータサイエンティストはどれくらいいる？

データサイエンティストは近年需要が高まっている職種です。高い専門性が求められるため、高年収を得られるケースも多いようです。実際にどの程度の割合で年収1,000万円以上のデータサイエンティストがいるのでしょうか。

エンジニアファクトリーの求人情報によると「データサイエンティスト」もしくは「機械学習」のキーワードを含む求人のうち、年収1,000万円以上（月額85万円以上）の求人が複数が存在していました。そのほかの求人検索サイトAでも、800件を超えるデータサイエンティストの求人があり、上場企業に絞っても500件以上の求人があります。

これらの情報から高度な専門性を持つデータサイエンティストの中には、年収1,000万円以上の高給を得ている人材が一定数存在すると推測できます。ただし全体の割合としては多数派とは言えないでしょう。スキルや経験を積んで市場価値を高めることが、高年収獲得への道筋と言えそうです。

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は、ビッグデータの分析やその結果に基づくビジネス展開の提案を行う専門職です。ビッグデータを扱う人材の希少性や、複数の高度なスキルへの高い需要があるため、データサイエンティストの将来性は高いとされています。

一方でAI技術の進歩により、将来的にデータサイエンティストへの需要が減少する可能性についての懸念も指摘されています。

それでも高度なスキルを持つデータサイエンティストへの需要は高く、今後も続くと予想されます。IT技術の利用が進むなかでは、ビジネスのための膨大なデータの分析ができる人材のニーズが高いためです。

データサイエンティストの将来性については、自動化の進展やAI技術の進化による影響が懸念される一方で、その専門性が高く評価されています。この職種を目指す人々にとって、将来性は依然として明るいと言えるでしょう。

データサイエンティストの年収を上げる方法

データサイエンティストは、ビッグデータの利用が増加する中で高い需要を持ち、その業務は高収入とされています。数学、統計学、ITスキルを駆使してデータを分析・活用し、ビジネスの改善や価値創造に貢献する仕事です。

ここからは以下4つのデータサイエンティストの年収を上げる方法について、詳しく解説します。

・スキル・経験を積む
・資格を取得する
・大手企業や外資系企業に転職する
・フリーランスとして独立する

スキル・経験を積む

データサイエンティストの年収を上げるには、スキルと経験の積み重ねが不可欠です。とくにデータ分析や機械学習、統計学、プログラミング言語などの分野での知識と技術を高めることが重要とされています。

未経験からスタートする場合は経験を積むことにハードルがあるものの、専門性を深めてビジネスへの貢献度を高めることで、より高い評価を受けることが可能です。

データサイエンティストとしてのキャリアを築く上でスキルと経験の積み重ねは、年収向上のための鍵となります。専門性を高め、ビジネスへの貢献度を上げることで、より高い年収を目指すことができるでしょう。

資格を取得する

データサイエンティストの年収を上げる方法の一つが、資格を取得することです。データサイエンティストは数学や統計学、ITスキルを駆使してデータを分析・活用し、ビジネスの改善や価値創造に貢献します。そのため、専門性を証明する資格を取得することは、スキルの向上だけでなく、年収アップにもつながるのです。

データサイエンティストとしてのキャリアをさらに発展させ、年収を上げるためには、資格取得による専門性の証明とスキルアップが重要です。資格を取得することで、自身の市場価値を高め、より良いキャリア機会を得ることができるでしょう。

大手企業や外資系企業に転職する

データサイエンティストの年収を上げる方法の一つに、大手企業や外資系企業への転職があります。データサイエンティストの需要はとくに大手企業や外資系企業で高く、その専門性が高く評価されるため、それに見合った報酬が得られる可能性が高いのです。

大手企業や外資系企業への転職を成功させるためには、IT関連のスキルや統計学の知識、ビジネススキルが求められます。これらのスキルを持つデータサイエンティストは、ビッグデータや機械学習の普及により、ますます需要が高まっています。そのため、これらの企業への転職は、データサイエンティストのキャリアにおいて、年収アップの大きなチャンスとなり得ます。

フリーランスとして独立する

データサイエンティストがフリーランスで独立することは、年収を上げる有効な方法の一つです。フリーランスとして活動することで、自身のスキルや経験に基づいて、より高い報酬を得る案件に取り組むことが可能になります。

フリーランスデータサイエンティストの需要は高まっており、ビッグデータの分析や経営判断のサポートなど、多岐にわたる業務があります。主な仕事内容はデータの収集・加工・分析やデータ分析環境の構築であり、これらのスキルを持つデータサイエンティストは、フリーランスとして高収入を得ることが期待できるでしょう。

データサイエンティストの求人ならエンジニアファクトリー

データサイエンティストは、ビジネス戦略を検討し提案するために、ユーザーデータや業務システムのデータを分析するITの専門職です。この分野には、コンサルタント型とエンジニア型の2種類があり、それぞれが異なる役割を担います。

データサイエンティストの平均年収は約800万円とされていますが、フリーランスや特定の専門分野においては、さらに高い収入を目指すことが可能です。エンジニアファクトリーでは、データサイエンティスト向けの求人を多数紹介しており、その中には年収700万円以上の求人も含まれています。これらの求人は、在宅勤務やフレックスタイム制など、柔軟な働き方を支援する条件も整っています。

エンジニアファクトリーを利用するメリットは、ただ求人を紹介するだけでなく、キャリアアップを目指すデータサイエンティストに対して、専門性を活かせる案件を提供する点です。登録者一人ひとりのスキルや経験に合わせたサポートを受けることができ、自身のキャリアプランに合った求人を見つけやすくなります。

データサイエンティストとしてのキャリアをさらに発展させたい方、または新たなチャレンジを求めている方は、エンジニアファクトリーのサービスを活用してみる価値があります。高い専門性を持つデータサイエンティストの需要は今後も高まることが予想されるため、自身のスキルを活かし、理想のキャリアを築いていくための一歩を踏み出してみましょう。

まとめ

データサイエンティストは、ビッグデータや機械学習のビジネスへの広範な応用により、高い需要を持つ職業となりました。データサイエンティストの需要は今後も増加し、それに伴い年収も上昇すると予想されます。

この記事で紹介したように、データサイエンティストとしてのキャリアを追求するには、データ分析や機械学習に関する高度なスキルが求められます。そのためデータサイエンティストとしての年収を上げるには、関連するスキルや知識を継続的に学び、経験を積むことが重要です。

経験を積むためにまずはエンジニアファクトリーでデータサイエンティストの求人を検索してみて、未経験からでも入れそうな仕事を探してみてはいかがでしょうか。