市場の需要が高く、将来性もあるデータサイエンティスト。「フリーランスのデータサイエンティストとして、より高い年収を目指したい」という方も多いのではないでしょうか。

今回はフリーランスのデータサイエンティストの年収相場や将来性について詳しく解説します。転職を検討している方や、フリーランスとして活動検討している人はぜひ参考にしてみてください。

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データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データ分析を通してビジネス戦略などの意思決定をサポートする仕事です。ITエンジニアの職種としては データサイエンティストという職種は比較的新しい仕事です。

そもそもデータサイエンスという分野が2000年代に入ってから使われるようになったとも言われており、この技術の発展により企業の保有する大量のデータを有効活用しようという流れが生まれました。

また、2022年11月には オープン AI のチャット GPT が世界にリリースされAI 分野も非常に注目されています。データサイエンスの分野も、AIを活用しより効果的に分析する手法が検討されています。

そのため、データサイエンティストとして活躍するのであれば、ITスキルはもちろん統計解析や機械学習モデルの開発経験があることが望ましいです。

さらに、ビジネス戦略などを検討する際には業界知識や競合他社の情報も必要となります。分析結果と市場の状況を踏まえて、提案をする力も重要でしょう。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は、課題の明確化・データの収集と整理・データ解析・レポートの作成とクライアントへの提案までを含みます。

データの解析を行うためには、機械学習などの知識を投入して予測モデルや分類モデルなどを構築することもあります。そのため、統計学に限定せず幅広い知識が求められるでしょう。

データサイエンティストの将来性

企業はさまざまなデータを保有していますが、多くの企業ではそれらのデータを分析して消費者の行動などを予測します。さらに、その予測をもとにビジネスの意思決定を行うため、データを解析する仕事は今やなくてはならない存在です。

一方で、現在ではAIがデータ解析の一部分を自動化することも可能となっており「AIに仕事がとって変わるのではないか」という意見も出ています。もちろん、データ分析の中でも一定の計算などをAIや自動化ツールが担当することは可能です。しかし、データ分析で得た結果と他の情報を照らしあわせて示唆を得る、ビジネス戦略の意思決定に役立つ情報を得る等は人間が行います。

そのため、AIや自動化ツールはデータ分析の業務を効率化するための道具にはなり得ますが、データサイエンティストの仕事を全てAIにさせることはあまり現実的ではありません。データサイエンティストとしての経験を積みつつ、最新のツールやIT技術を磨くことで、長期的なキャリアパスを描くことができるでしょう。

▼データサイエンティストの仕事内容をより詳しく知りたい方はこちら

データサイエンティストの年収相場

データサイエンティストの年収は日本の平均年収と比較すると高い傾向にあります。しかし、フリーランスの案件単価の相場はどうでしょうか。データサイエンティストの年収について、雇用形態ごとに金額を調べてみました。

正社員の年収相場

大手求人サイトの求人ボックスでは、データサイエンティストの年収相場は正社員で672万円となっています。令和4年賃金構造基本統計調査では、全職業の平均年収が311.8万円のため、これと比較するとデータサイエンティストの平均年収は高いといえます。

フリーランスの案件単価の相場

エンジニアファクトリーが保有するデータサイエンティスト案件の平均単価は74.4万円/月です。（2024年8月時点）実際の案件では業務内容やスキル、経験によっても異なりますが、50万円/月から80万円/月のものが多くなっています。年収の高い案件では100～130万円のものもあり、稼ぎたい人にとっては挑戦しがいがあるでしょう。

フリーランスの年収相場

エンジニアファクトリーが保有するデータサイエンティスト案件の平均単価は74.4万円/月を基に年収を計算してみましょう。単純に×12か月の計算では892.8万円となり、日本の平均年収と比べて高収入であることがわかります。

データサイエンティストがフリーランスになるのはありか？

データサイエンティストがフリーランスになると、年収がアップする、働く時間や場所が自由になる等のメリットがあります。年収や働き方の面を考慮すると、フリーランスとして独立するのは「あり」でしょう。

さらに、データサイエンティストという仕事が売り手市場のため、案件を獲得しやすいということもメリットとしてあげられます。フリーランスの実情を踏まえながら、以下について詳しく解説します。

• 多くの企業が人材獲得に苦戦している
• 新たな職種として注目されている
• フリーランスの案件が豊富に存在する

多くの企業が人材獲得に苦戦している

データサイエンティストは売り手市場で、多くの企業が人材獲得に苦戦しています。データサイエンティストは他のエンジニア職種と比較しても専門性が高く、学習に時間を要することも理由となり、フリーランスで採用したいと思ってもなかなかマッチングできない場合もあります。

企業としてはスキルを持った優秀な人材を、高い報酬を払ってでも確保したいと考えています。

新たな職種として注目されている

データサイエンティストは比較的新しいエンジニアの職種ですが、ビッグデータやAIの技術発展にともない、さらに注目を集めています。

多くの業界では、自社が保有しているデータを有効活用し、市場での競争力を強めようとしています。そして、これまでの経験や勘だけではわからない企業の価値や消費者の求めていることを、データ解析で明らかにしたいと考えているのです。

新しい職種だから需要が不安定ということはなく、スキルがあれば良い条件の案件に参画し続けることも可能な仕事でしょう。

フリーランスの案件が豊富に存在する

フリーランスの案件が豊富に存在することも非常に大きな魅力です。エンジニアファクトリーでも金融業界まで、幅広い案件が掲載されています。案件の数や内容はその時期にもよりますが、様々な案件があり、豊富に選択肢があるのは魅力でしょう。

▼フリーランス以外の働き方の場合、データサイエンティストの年収は？

データサイエンティストがフリーランスになるメリット

データサイエンティストがフリーランスになるメリットは、報酬面と働き方の自由度にあるでしょう。

• 年収アップが期待できる
• 働く場所や時間に縛られにくい
• 好きな仕事を選べる

年収アップが期待できる

フリーランスのデータサイエンティストは高単価の案件が多いことから、年収アップが期待できます。

フリーランスは即戦力として採用されることがほとんどのため、スキルや高い専門性に期待され高い報酬が設定されています。スキルや経験はもちろん必要となりますが、働きに見合う報酬がもらえるためモチベーションも維持しやすいのではないでしょうか。

働く場所や時間に縛られにくい

フリーランスのデータサイエンティストは、働く場所や時間に縛られにくく、この点もメリットとしてあげられます。IT業界ではリモートワークで働くことのできる案件も多いですが、データサイエンティストもリモートワークで働ける案件が数多くあります。

これまで通勤時間に充てていた時間を、プライベートや学習の時間などにすることもできるため、より有意義に時間を使うこともできるでしょう。

好きな仕事を選べる

フリーランスはプロジェクト単位で好きな案件を選べるのも大きなメリットです。フリーランスであれば、ご自身が興味を持つ分野や得意な領域のプロジェクトを選ぶことができるため、仕事のモチベーションも維持しやすいでしょう。

また、長期的なキャリアを見据えて、習得したい経験を選択できるためキャリア形成もしやすいと考えられます。

データサイエンティストがフリーランスになるデメリット

これまでデータサイエンスのポジティブな面を紹介してきましたが、反対にデメリットはあるのでしょうか。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働くデメリットについて紹介します。

• 収入が不安定になる
• 事務作業を自分で行う必要がある
• 自己管理が必要になる

収入が不安定になる

データサイエンティストがフリーランスになるときのデメリットとして大きいのは、収入が安定しないことでしょう。

基本的にはプロジェクトベースで仕事を受注するため、案件を獲得できないと収入が入らなくなってしまいます。独立したばかりの頃は前職から仕事を受けたり、ご自身で案件を探す必要があります。

収入を安定させたい場合には、長期案件の多い案件紹介サイト・エージェントを活用するのがおすすめです。IT案件を7,000件以上掲載するエンジニアファクトリーでは、キャリアコンサルタントが営業活動を代行！案件の参画中でもスムーズに次の案件を見つけることができ、収入のない期間を作りません。

事務作業を自分で行う必要がある

フリーランスとして働く場合、事務作業も自分で行う必要があります。たとえば企業に対しての請求書の発行や確定申告は自分で行わなくてはなりません。

また、経費が発生するような場合は、定期的にそれらの仕分け作業も行う必要があります。現在では請求書の発行ツールや仕分けをおこなってくれるサービスなどがあるため、そのようなものも活用すると効率的に処理ができるでしょう。

自己管理が必要になる

データサイエンティストに限りませんがフリーランスとして働く場合、とくに業務時間が定められないことも多いため、自己管理能力は必要不可欠です。

また、自宅で仕事をしている人は、働きすぎてしまい体調を崩すこともあるため生活リズムを整えながら仕事に取り組むため工夫をしなくてはなりません。

日々のスケジュール管理や目標設定を行うと、それに沿って行動できるため生活リズムも整えやすくなるでしょう。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストになるには様々なスキルが必要ですが、必須とも言えるスキルを5つあげました。

• 統計学の知識
• データベースに関する知識
• プログラミングスキル
• ビジネススキル
• 問題解決力

統計学の知識

ITやプログラミング スキルがあるだけではデータサイエンティストになることは難しいでしょう。データを分析するためには、統計学の知識が必要になります。統計学の知識はオンラインスクールや書籍で基本的な情報を得ることができますが、実際にデータを解析することでその手法をより実践的に理解することができます。

プログラミングスキルを身につけてから、実際に Python などでデータ解析をしてみると良いでしょう。

データベースに関する知識

データサイエンティストになるためには、データベースに関する知識も欠かせません。まず企業が保有しているデータを解析しやすいように整形・加工することが多いです。

企業は紙ベースでデータを保有してることもありますが、基本的にはデータベースなどにデータを保管しています。そのため、データベースに関する理解や基本的なSQLの知識は必要となります。また、ビッグデータを取り扱うため、パフォーマンスを意識したSQLの記述などができた方が良いでしょう。

プログラミングスキル

プログラミングスキルも、データサイエンティストには必須のスキルでしょう。データ分析に必要となるプログラミング言語といえば PythonやRなどが代表的なものとしてあげられるでしょう。

それぞれの言語の公式サイトを見ると、環境設定や基本的な文法について記載がされています。さらにPythonでは、Python公式サイトでチュートリアルが公開されており、基本的な文法の理解から標準ライブラリの解説まで幅広く解説しています。

R についても、統計局がRの簡単な使い方を解説しています。インストールから丁寧に解説しているので、「Rを操作してみたい」という方は参考サイトも参照してみてください。

ビジネススキル

データサイエンティストは、データの分析をするだけの仕事ではありません。仕事の最終目標は企業のビジネス課題を解決することや、意思決定の支援を行うことにあります。

クライアントが参入しているマーケットに対する知識や、対象企業の業務フローなどを理解していなければ、分析結果を活用することはできません。あらかじめ特定の業界に深く精通して得意ジャンルとする他、未知の業界でも市場調査やリサーチを行って自ら知識を習得することが大切です。

問題解決力

問題解決能力もデータサイエンティストには必要です。実際に分析を始めると、ツールの操作やプログラムの実行中にエラーが発生することがあります。これらを解決するためには、ロジカルに物事を考えながら原因を特定し対処しなくてはなりません。

どんな仕事でも問題解決力は重要となりますが、特にデータサイエンティストの仕事では、問題の種を見つけて課題化し、一つひとつ解決していく力が必要となるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストになるには？

フリーランスのデータサイエンティストになるためには、スキルはもちろんのこと仕事を継続して獲得できるための準備をした方が良いでしょう。

具体的な手法を紹介しますのでぜひ参考にしてください。

• スキル・経験を積む
• 資格を取得する
• 人脈づくりを行う
• 副業から徐々に始める

スキル・経験を積む

フリーサイエンスのデータサイエンティストとして成功するためには、まずスキルを十分に積むことが重要です。また転職先や参画したい業界が決まっている場合はその希望の業界に関する経験もあるとなお良いでしょう。

また最新のIT技術を習得しておくことも非常に重要です。市場で求められているスキルを定期的に確認しながら知識をアップデートさせると、より条件の良い案件に参画できる可能性が高まります。

資格を取得する

フリーランスのデータサイエンティストとして活動するのであれば、誰もが客観的に評価できる資格を取得することもおすすめします。資格を取得していると非エンジニアの人にも自分のスキルをアピールしやすく、実際の実務でも役に立つかもしれません。

資格取得にはある程度学習コストが必要ですが、案件獲得で有利になるかもしれないため、余裕がある人は取得してみてはいかがでしょうか。

人脈づくりを行う

データサイエンティストに限った話ではありませんが、横のつながりや知り合い経由で仕事を受注することもあるため、人脈作りが非常に重要です。

仕事のイベントやオンラインコミュニティ勉強会などをとおして同業者やクライアントとの人脈を広げてみましょう。またプライベートの知人に自分の仕事を伝えることで、知人経由でクライアントを紹介してもらえる可能性もあります。

副業から徐々に始める

データサイエンティストとして独立を検討している場合、まず副業として小さなプロジェクトに参画することをお勧めします。

フリーランスは収入が安定しないことが最も大きなデメリットと考えられるため、本業はやめずに副業の収入を安定させることをまずは目指しましょう。

万が一副業に失敗したとしても本職をやめなければ、収入が大きく減ることはないため「小さく始める」ことを意識してみてはいかがでしょうか。

フリーランスの案件獲得方法

前職でデータサイエンティストとして勤めていた人は、前職から仕事をもらうという方法を検討する方が多いのではないでしょうか。しかしフリーランスの案件獲得方法はそれ以外にもあります。安定して仕事を得るためにも複数の方法を試しながら案件獲得を目指しましょう。

• エージェントを利用する
• クラウドソーシングを利用する
• 知人に紹介してもらう
• 受託会社で働く

エージェントを利用する

データサイエンティストとして案件を獲得するためには、フリーランス就業支援のエージェントを利用するのがおすすめです。フリーランス就業支援のエージェントは、その名のとおりフリーランスの人材と企業をマッチングするサービスで、具体的には、案件探しから紹介、交渉等、参画後のフォローまで行います。

フリーランスの人にとっては営業活動を行う手間が省ける点や、エージェント経由で複数の求人を並行して探すことができるのも魅力です。実際に取り組んだことのある人なら実感できるかと思いますが、自分に合った案件を探すのは手間と労力がかかります。

特に、すでに案件に参画していて次の案件を決めておきたい人や、正社員として働いているがフリーランスになりたいと考えている人等、時間がない人にとっては、悩みの種となることもあるでしょう。フリーランス就業支援のエージェントを活用すれば、効率的に案件探し～参画までを進めることができます。

クラウドソーシングを利用する

クラウドソーシングを利用するのも1つの手です。クラウドソーシングとは、仕事を発注したい人と、仕事を受注したい人をマッチングするサービスを指します。クラウドソーシングのサービスでは様々な仕事を受注しているためデータサイエンス以外の仕事もたくさん紹介されています。

誰でもできる仕事は単価が低い傾向にありますがデータサイエンティストの場合専門スキルを活かすことができるため高単価で仕事を受注することも可能でしょう。

また クラウドソーシングのサービスは様々ありますが、IT分野に特化したものを探すとより効率的に仕事を探すことができるでしょう。

知人に紹介してもらう

エンジニアの横のつながりがある場合は、知人に紹介してもらうということもおすすめです。勉強会や仕事がきっかけで仲良くなった人、友人などに声をかけると「実は働いてくれる人を探していた」ということもあります。

また、事前に交流を持ってことで、将来どこかのタイミングで声をかけてもらえるかもしれません。フリーランスとして活動するのであれば、積極的に色々な人に声をかけてみましょう。

受託会社で働く

受託会社で働くというのも1つの方法です。受託会社から案件を紹介してもらい、案件ベースで働くと、1件ずつ営業活動をせずとも案件を得られる可能性があります。

また場合によっては、3ヶ月6ヶ月1年といった期間で契約を結ぶこともできます。受託会社と期間を決めて契約することができれば、安定して収入を得られるでしょう。

フリーランスの案件単価を上げる方法

フリーランスとして年収を上げていくためには1つ1つの案件単価を上げていくことが重要です。しかし具体的にどのようにしていけば、単価を上げることができるでしょう。

本記事では3つの対策を紹介していますので参考にしてみてください。

• 実績経験を積む
• 対応領域を広げる
• 英語を学ぶ

実績経験を積む

まずは実績や経験を積むことが重要です。知識に自信があっても、仕事を依頼する側から見れば実際に現場で活躍した経験や実績に勝るものはありません。

経験が少ない場合、まずは現状のスキルや経験で参画できそうな案件に挑戦し、経験を積んだ後に専門性の高い案件に挑戦していくことをおすすめします。

対応領域を広げる

次に対応領域を広げることも検討しましょう。データサイエンティストとしてのスキルも持ちつつ AI に関するスキルや特定の製品やツールに関する知識を持ち合わせているとより専門性が高まります。

実際の求人情報などを見ながら必要とされているスキルと自分が保有しているスキルを比較しどの分野で技術を磨くべきか検討することをおすすめします。

英語を学ぶ

英語を学ぶこともおすすめです。データサイエンティストの仕事は決して日本だけにとどまらず外資系企業や海外の企業でもポジションを募集しています。

外資系企業などでは報酬が高めに設定されている場合もありますので、英語のスキルを磨くことを検討してみても良いでしょう。

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まとめ

フリーランスのデータサイエンティストとして成功するためには、スキルと経験に加え、資格取得などをすることで他者と差別化を図ることができます。

また、独立する場合には収入面のリスクに備えて、副業から徐々に始めると失敗することも少ないでしょう。本記事を参考にして独立に必要なスキルや手順をしっかり確認し、準備をしたうえで独立に挑戦してみましょう。