データサイエンティストの年収は高い？平均・相場や1000万円を目指すポイントも解説

ITエンジニア

「データサイエンティストの年収ってどのくらい？」
「データサイエンティストの仕事内容とは？」
「データサイエンティストにはどんな知識やスキルが必要なの？」
このように、データサイエンティストの年収について知りたいという人もいるのではないでしょうか。

この記事ではデータサイエンティストの仕事内容や年収の相場、データサイエンティストに求められる知識やスキルなどを紹介しています。この記事を読むことで、データサイエンティストがどのくらいの年収を稼げる職業なのか把握できるでしょう。

また、データサイエンティストが年収1000万円を目指すためのポイントについても紹介するため、高年収なデータサイエンティストを目指している人も参考にできます。

データサイエンティストの年収について知りたい人は、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

目次を閉じる

データサイエンティストの仕事内容は？
データサイエンティストの年収相場は？
1. 日本における年収は年齢が50代まで上がる傾向
2. アメリカでは年収2000万円を超える人もいる
データサイエンティストが活躍できる業界と分野
データサイエンティストに求められる知識やスキル
データサイエンティストが年収1000万円を目指すためのポイント
データサイエンティストの仕事はつらい？
データサイエンティストの今後・将来性はある？
データサイエンティストとして年収を上げよう

データサイエンティストの仕事内容は？

データサイエンティストはデータ収集や整理、データ分析を行うことで、企業の意思決定者がビジネスにおける意思決定を合理的に行うためのサポートを行う仕事です。

しかし、データサイエンティストという仕事が具体的にどのような業務を行うのかイメージできないという人も多いでしょう。ここではデータサイエンティストの仕事内容について紹介していくため、参考にしてみてください。

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課題を特定する

データサイエンティストは企業が抱えている課題を解決するためにデータ分析を行いますが、そのためには企業の悩みの原因となっている課題を抽出することが必要です。

そのため、まずはクライアント企業や自社が抱えているビジネス上の課題を抽出し、どの課題から優先的に解決していくべきなのかを検討します。さらに、分析方法を踏まえながら、課題を解決するための仮説を立案します。

データを収集し整理する

課題の特定と仮説立案を行ったら、次にデータの収集と整理を行います。仮説を元に必要なデータを収集し分析方法を決定して、分析に必要な環境を構築していくこともデータサイエンティストの仕事です。

また、収集したデータはそのままでは不要なものが含まれていたり、フォーマットがバラバラになっていたりするため、データ分析ができるように整理、加工を行います。

この工程ではデータを蓄積するためのデータベースを構築したり、データ収集のためのプログラミングを行ったりすることもあります。

データを集計し分析する

データの収集や整理が完了したら、次はデータ分析を行います。データ分析の際は収集したさまざまなデータを組み合わせながら、有意なデータ項目の特定を行っていきます。

具体的な作業内容としては、機械学習によって自社サービスの継続率に関連した要素を抽出し、将来的な需要の予測を行うといった具合です。データ分析によって得られた結果は、事前に立案していた仮説と照らし合わせながら、妥当性を判断することになります。

データを可視化し施策を提示する

データ分析を行った後は、データの可視化を行います。分析結果はそのままでは分かりにくいため、専門的な知識がない人でも結果がわかるように変換や可視化が必要です。

データをグラフや表などに加工することで、結果が見やすくなります。また、企業の経営陣や上層部に対してデータ分析の結果を提示し、ビジネス上の課題解決を行うための施策の提示を行うこともデータサイエンティストの仕事です。

他にも、結果の内容が当初の目的に合った内容であるかどうか分析するために、予測モデルの構築などを行うケースもあります。

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データサイエンティストの年収相場は？

データサイエンティストの年収の相場は、厚生労働省が集計した令和4年賃金構造基本統計調査によると、557.5万円となっていました。また、転職エージェントに掲載されているデータサイエンティストの想定年収としては、650～800万円程度となっています。

出典：データサイエンティスト｜厚生労働省
参照：https://shigoto.mhlw.go.jp/Occupation/Detail?occupationId=323

日本における年収は年齢が50代まで上がる傾向

日本におけるデータサイエンティストの年収としては、59歳までは上昇する傾向があります。年齢別のデータサイエンティストの平均年収を参照すると、データサイエンティストの平均年収の中でも55～59歳が最も高い694.49万円となっていました。

しかし60歳以降になると、年収のフラグは下がっていきます。

出典：データサイエンティスト｜厚生労働省
参照：https://shigoto.mhlw.go.jp/Occupation/Detail?occupationId=323

アメリカでは年収2000万円を超える人もいる

アメリカではデータサイエンティストは人気の高い職業であるため、年収2000万円を超える人も存在します。アメリカの職業全体の平均年収が450万円〜500万円程度である中、データサイエンティストは平均年収1200万円程度と非常に高い水準になっています。

アメリカのデータサイエンティストの年収が高い理由として、各企業で保有するビックデータの価値が高いと考えられていることなどが挙げられるでしょう。価値の高いビッグデータを扱えるデータサイエンティストも、それだけ市場価値が高い職業だと言えます。

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データサイエンティストが活躍できる業界と分野

データサイエンティストはビッグデータを活用してビジネスを展開するために必要不可欠であるため、データサイエンティストはさまざまな業界で活躍できます。

ここではデータサイエンティストが活躍できる業界と分野を紹介していくため、参考にしてみてください。

製造業界

製造業界は最新のテクノロジーを活用するためにデータ管理の基盤づくりを進めているため、データサイエンティストが活躍しやすい業界です。

生産管理で蓄積されている品質やコストに関するデータを分析することで、製造業界が抱えている課題解決につながる可能性があります。

また、製造業における職人のノウハウをデータ化するためには高度なスキルが必要になるため、データサイエンティストのスキルが必須になるでしょう。

ITコンサルティングの分野

ITコンサルティングの分野では顧客データなどを分析してクライアントのサポートを行うため、データサイエンティストも活躍しやすいです。

コンサルティングでは解決策の提示を行うための根拠となるデータが必須となるため、データの収集や分析ができるデータサイエンティストが必要とされるでしょう

金融業界

金融業界はビッグデータやAIとも関連のある業界であるため、データサイエンティストが活躍しやすい業界の一つです。金融業界では顧客に最適なオペレーションを提供するために、データ分析を活用しています。

近年ではAIを活用したセキュリティ対策なども課題となってきているため、金融業界にはビッグデータを活用したAI技術は欠かせません。

Webサービスの分野

Webサービスの分野では、戦略の検討などを行うためにさまざまなユーザーデータを分析する必要があるため、データサイエンティストが活躍できます。たとえば、BtoCのサービスを開発する場合、ユーザーのニーズを把握するためにデータ分析を行うことになります。

また、利益をより高めるためにはユーザー分析が必要になるため、データサイエンティストが必要不可欠です。

データサイエンティストに求められる知識やスキル

データサイエンティストには幅広い専門的な知識やスキルが必要です。データサイエンティストを目指していくのであれば、どのようなスキルが必要なのか把握し、早い段階から習得することが大切です。

ここではデータサイエンティストに求められる知識やスキルを紹介するため、参考にしてみてください。

統計学や数学に関する知識

データサイエンティストには、データ分析で必要となる数字や統計学に関する知識が必要です。数学は理系大学レベルの内容になるため、確率や微分積分、行列、回帰分析といった内容についての理解が必要です。

また、統計学や数学の知識を使ってデータ分析を行い、その結果をデータサイエンスへの理解がない人にも理解できるように可視化するスキルも求められます。

ビジネスに関する知識やスキル

データサイエンティストは企業の抱える課題を解決する仕事であるため、ビジネススキルが必要です。

ビジネススキルとしては、クライアントからヒアリングするためのコミュニケーションスキルや、経営陣に企画を提案するためのプレゼンテーションスキルやドキュメンテーションスキル、他のエンジニアとチームを組んで業務を行うためのマネジメントスキルなどがあります。

ITに関する知識やスキル

データサイエンティストにはPythonやR言語などのプログラミングスキル、データベースに関するスキルなど、IT全般の知識やスキルが必要です。

データの前処理やモデルの構築、予測分析などさまざまな工程でタスクを自動化するためには、PythonやR言語を使用したプログラミングが必要になります。また、データを保管し、必要なデータを抽出するデータベースに関する知識やスキルも必須です。

グラフ作成などのデータ可視化に関するスキル

データサイエンティストには、データ分析によって得られた成果を可視化するスキルが必要です。データをわかりやすくするためには、グラフや表、チャートなどの手法を使用して可視化することになります。

また、データの可視化を行うためのツールや技術も存在しているため、適切に扱うためのスキルが必要です。

データサイエンティストが年収1000万円を目指すためのポイント

アメリカのデータサイエンティストの年収が高いということを紹介しましたが、日本でもデータサイエンティストであれば年収1000万円を目指すことは可能です。データサイエンティストとして年収1000万円を超えるには、いくつかの方法が考えられます。

ここではデータサイエンティストが年収1000万円を目指すためのポイントを紹介するため、参考にしてみてください。

海外や外資系の企業を目指す
フリーランスとして独立する
大手企業へ転職する
Webマーケティングに関する知識とスキルを身につける
プロジェクトマネージャーを目指す
ベンチャー企業のCTO（最高技術責任者）を目指す

海外や外資系の企業を目指す

データサイエンティストが年収1000万円を目指す方法として、海外や外資系企業のデータサイエンティストになるという方法があります。日本の場合は今でも年功序列制度が残っているケースが多いため、スキルが高くても収入に直結することはありません。

しかし外資系の場合は実力主義であるため、データサイエンティストとして優れた人材であれば、20代でも年収1000万円に到達できる可能性があります。海外や外資系の企業を目指すのであれば、技術的なスキルだけでなく英語のスキルを身につけることも重要です。

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年収1000万円を目指す方法として、フリーランスとして独立するという方法もあります。スキルのある優秀なデータサイエンティストであれば、フリーランスとして活動することも可能です。

フリーランスの場合は自分で仕事のやり方を自由に決められるため、2つの案件を並行して受注することもできます。たとえば、月額単価50万円の案件を2つ受注すれば、年収1000万円を超えられるでしょう。

年収1000万円超えのフリーランスのデータサイエンティストになるには、フリーランス向けのエージェントや人脈を活かして、条件の良い案件を獲得することが重要です。

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大手企業へ転職する

データサイエンティストに限らず、企業規模が大きい企業に所属している方が年収水準も高くなります。そのため、データサイエンティストが年収1000万円を目指す方法として、大手企業へ転職するという方法があります。

転職サイトなどで大手の優良企業を探す場合は、企業規模や事業所数などを参考にすると探しやすいでしょう。

Webマーケティングに関する知識とスキルを身につける

データサイエンティストが年収1000万円を目指す方法として、Webマーケティングに関する知識やスキルを身につけるという方法もあります。Webマーケティングにも対応できるデータサイエンティストであれば、それだけ市場価値も高まります。

データ分析を行うだけでなく、Webマーケティングによって施策を実行することによりどのくらいの効果が得られるのかまで推測、提案できるようになれば、年収1000万円以上を稼ぐことも可能になるでしょう。

プロジェクトマネージャーを目指す

データサイエンティストが年収1000万円を目指す方法として、プロジェクトマネージャーにキャリアアップするという方法があります。日本のデータサイエンティストの中でも、年収水準が大きく上昇しやすいのがプロジェクトマネージャーでしょう。

プロジェクトマネージャークラスであれば、年収600〜1000万円程度が相場になります。プロジェクトマネージャーを目指すのであれば、プロダクトの設計や進捗管理、チームの技術力や生産性の向上、品質レビューやメンターなどのスキルを身につける必要があるでしょう。

ベンチャー企業のCTO（最高技術責任者）を目指す

データサイエンティストが年収1000万円を目指す方法として、ベンチャー企業のCTOを目指すという方法もあります。日本のベンチャー企業の多くはエンジニア不足の状態になっていますが、その理由として社内にCTOがいないという点が挙げられます。

仮にデータサイエンス部門のCTOが社内にいて、リファラル採用によってエンジニアを採用できれば、それだけCTOの評価も高くなるでしょう。また、CTOは最高技術責任者ということもあり、年収水準は1000万円以上です。

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データサイエンティストの仕事はつらい？

データサイエンティストの仕事は膨大なデータの中から課題に必要なものを収集し、地道に分析することです。そのため、コツコツと地道に作業することが苦手な人にとっては、データサイエンティストの仕事はつらく感じる可能性があります。

データサイエンティストというと最先端分野で活躍するイメージがありますが、作業の大部分はデータの収集や加工、プログラミングといったデスクワークです。

データサイエンティストの今後・将来性はある？

近年ではあらゆる企業でビッグデータを使ったビジネスが活発化しています。そのため、ビッグデータの需要が拡大していますが、ビッグデータを扱えるデータサイエンティストは不足している状態です。

このように、データサイエンティストは貴重価値の高い存在であるため、今後も需要が期待できると言えるでしょう。今後はAI技術がより発展していくと言われているため、将来的にはAI開発を担う重要なポジションとして注目されています。

データサイエンティストとして年収を上げよう

データサイエンティストは専門性の高い技術を持った人材であるため、実績を積み上げてフリーランスとして独立したり、外資系企業や大手企業に転職したりすることで、年収1000万円を目指すことも十分可能です。

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストの年収相場やデータサイエンティストが年収1000万円を目指すためのポイントなどを参考に、将来性の高いデータサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。

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この記事の監修者

Branding Engineer編集部

株式会社Branding Engineerはエンジニアプラットフォームサービスである「Midworks」を運営。株式会社Branding Engineerが属するTWOSTONE&Sonsグループでは、エンジニアプラットフォームサービスにおけるエンジニアの連結登録数は50,000名を越え、連結稼働数も4,500名を、案件数も10,000件を超える。 ※登録数、稼働数、案件数は2024年10月発表時点の実績数値

記載されている内容は2024年10月20日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。