初回公開日:2021年02月09日
更新日:2021年02月16日

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介

記載されている内容は2021年02月16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。

データ分析の案件とはどのような仕事なのでしょうか。この記事ではデータ分析に関する仕事の種類やデータ分析フリーランスに求められるスキル、フリーランスのメリットデメリットなどをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

データ分析とは

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介
データ分析とは目的を持っている数字や文字などのデータを収集し、価値ある意味を見出すことです。

近年、企業における経営判断や意思決定のためにデータ分析の需要が増加しており、データ分析を仕事にする職業も「データサイエンティスト」と「データアナリスト」という大きく分けて2種類あります。

この記事では主にデータアナリストの意味でご紹介します。

データ分析の仕事1:データサイエンティスト

データサイエンティストとはビッグデータを分析、抽出して問題を解決する仕事です。

データサイエンティストは統計学や数学、データベースやクラウドなどのIT知識を利用し、データ分析を行う職業です。非常に高度な知識やスキルが必要とされるため、誰でもなれる職業というわけではありません。

また、AIエンジニアとしての側面も持っています。

データ分析の仕事2:データアナリスト

データアナリストとはデータ分析によりユーザーの消費行動や規則性を抽出することで企業の課題解決を行う仕事です。

データアナリストの場合はデータ分析を専門的に行うアナリティクス職の側面が強い職業です。企業が抱えるビジネス上の課題解決のために、マーケティング効果の検証や消費者ニーズを導き出し、事業者が合理的な判断を下せるようにサポートするのが仕事です。

また、データアナリストにも2種類のタイプがあります。

データアナリストの仕事1:エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストは、主にWeb系の企業で働いているデータアナリストです。

アプリやメディア、ゲーム、ECサイトなどの運営に関するデータを分析することで、ユーザーの行動分析やマーケティング施策の効果検証を行います。

また、エンジニア型データアナリストが行ったデータ分析の結果はサービスの改善などに役立てられます。後述するコンサル型よりもITスキルが必要とされる職業です。

データアナリストの仕事2:コンサル型

コンサル型のデータアナリストは主に、システム開発会社のデータ解析部門などで働いているデータアナリストです。

マーケティング企業やSIerのデータ分析部門などで、主にデータ分析するのがコンサル型のデータアナリストです。課題を抱えるクライアント企業をコンサルティングするために、データ分析を駆使します。

そのため、業務では特定の仮説を立てて分析し、具体的な施策を提案します。

フリーランスデータ分析案件に未経験で参画できるか

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介
未経験でフリーランスのデータ分析案件に参画するのは、非常に難しいことだと言えます。

クライアントは即戦力として働ける人材を求めているため、データ分析に関する基本的な知識や技術を習得していることが求められます。そのため、データ分析の経験が全くない状態でデータ分析案件を受注をすることは難しいでしょう。

ただし、データ分析の経験はなくても、エンジニアとして働いた経験があれば案件を受注できる可能性はあります。

コンサル型データ分析フリーランスに求められるスキル2つ

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コンサル型データ分析フリーランスには2つのスキルが必要です。

フリーランスとしてコンサル型のデータ分析の仕事をしたい場合、具体的にはどのようなスキルを身につければよいのでしょうか。

ここではコンサル型データ分析フリーランスに求められるスキル2つをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

コンサル型に求められるスキル1:コミュニケーション能力

コンサル型はクライアントとの折衝を行うことになるため、コミュニケーション能力が必要になります。

コンサル型は課題を抱えているクライアントをコンサルティングすることが仕事ですので、さまざまなシーンでコミュニケーションを取ることになります。

たとえばクライアントへのヒアリングや施策の提案をする場合、相手の話を正確に聞き取り、わかりやすく伝える必要があるため、高いコミュニケーション能力は必須です。

コンサル型に求められるスキル2:データ分析抽出能力

コンサル型は目的に応じたデータ分析抽出能力が必要になります。

コンサル型のデータ分析では何かしらの仮説を立て、それに基づく形でデータ分析し、課題を解決します。

そのため、コンサル型には目的に応じてデータの取捨選択を行い、必要なデータを見つけ出す抽出力が重要になります。

エンジニア型データ分析フリーランスに求められるスキル2つ

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介
エンジニア型データ分析フリーランスには2つのスキルが必要です。

コンサル型に求められるスキルをご紹介しましたが、エンジニア型の場合はどのようなスキルを身につければよいのでしょうか。

ここではエンジニア型データ分析フリーランスに求められるスキル2つをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

エンジニア型に求められるスキル1:情報工学系の知識をみにつける

エンジニア型は情報工学の知識が必要になります。

データ分析はさまざまな分野で活用されており、流行りの技術やツールも日々新しいものが登場しています。しかしトレンドの技術には流行り廃りがあるため、流行りの技術よりも本質的な情報工学系の知識を習得することが大切です。

情報工学系の知識であれば、たとえば自然言語処理や人工知能について基本的な知識を身につけておくと良いでしょう。

エンジニア型に求められるスキル2:数学系の知識をみにつける

エンジニア型は数学系の知識が必要です。

前述のとおり、エンジニア型データアナリストには流行りの技術やツールを使うスキルよりも本質的な知識を身につけることが重要です。

そのため、データ分析における数学系の知識である統計学や確率論などについて、しっかりと押さえておくようにしましょう。

データ分析フリーランスが案件を受注しやすくするには

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介
フリーランスとしてデータ分析の案件を受注したいなら、エージェントに登録しましょう。

データ分析の案件は一般的ではないため、普通の求人には掲載されにくいです。しかしエージェントに登録すれば、スキルにマッチしたデータ分析案件を紹介してもらいやすくなります。

また、エージェントはそれぞれ独自の非公開案件を保持しているため、非公開案件に繋いでもらうことで他では受注できない案件を受注できるようになります。

フリーランスデータ分析案件の相場単価は

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フリーランスのデータ分析案件の月額単価は、経験などによって40万円~100万以上と非常に幅広いです。

データ分析の実務経験が浅い場合、月額単価は40万円~60万円程度が目安になります。しかし3年以上の経験を持ち、高いスキルを保有している人材であれば、月額単価が100万円を超えるケースも珍しくはありません。

そのため、企業に勤めるよりも独立した方が高い収入を得ることは可能でしょう。

フリーランスのメリット4つ

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介
フリーランスにはさまざまなメリットがあります。

フリーランスはメリットのある働き方なので、近年では企業に勤めずフリーランスとして働く人も多くなってきています。データ分析の仕事をしたいという方の中にも、将来独立してフリーランスになりたいと考えている方は多いのではないでしょうか。

ここではフリーランスのメリット4つをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

フリーランスのメリット1:仕事を選ぶことが出来る

フリーランスは自分で仕事を選べます。

企業勤めの場合、上から命じられた仕事はやらなくてはいけません。時には専門外の仕事を振られ、ストレスを抱えることもあるでしょう。

しかしフリーランスの場合、自分で営業は行わなければいけませんが、好きな仕事のみを選んで受注することが可能です。

フリーランスのメリット2:収入の増加が期待できる

フリーランスは企業に勤めているときよりも収入アップが期待できます。

会社勤めの場合は高い成果を上げても直接収入の増加に結び付くことはありません。また、評価制度のせいで高い成果を上げてもなかなか昇進や昇給に繋がらないこともあります。

しかしフリーランスであれば成果がそのまま収入になるため、頑張れば頑張るほど収入アップに繋がり、モチベーションも上がるでしょう。

フリーランスのメリット3:働く場所が自由

フリーランスは好きな場所で働くことができます。

企業に勤める場合、決まったオフィスなどに出勤して働くことになります。しかしフリーランスであれば、自宅はもちろん、お気に入りのカフェなど自分の働きやすい場所で働けます。

さらに近年では、ノートパソコンさえあれば旅行しながら働くことも可能です。そのため、好きな場所で快適に働きたいという人には大きなメリットだと言えます。

フリーランスのメリット4:ストレスの軽減が期待できる

フリーランスになるとストレスの軽減も期待できます。

もちろんすべてのストレスから解放されるわけではありませんが、多くの人が苦しんでいる職場の人間関係に関するストレスは解消される可能性が高いです。

そのため、人間関係がストレスの原因になっている場合は、フリーランスとして一人もしくは好きな相手と仕事ができることは大きなメリットになります。

フリーランスエンジニアのデメリット2つ

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フリーランスにはデメリットもあります。

フリーランスはさまざまなメリットがありますが、一方でデメリットもあります。ここでは最後にフリーランスエンジニアのデメリット2つをご紹介しますので、フリーランスを目指す場合はメリットだけでなくデメリットについても把握しておくようにしましょう。

フリーランスのデメリット1:仕事や収入が安定しない

フリーランスはどうしても仕事や収入が安定しません。

会社勤めの場合、毎日の自分の仕事をこなすことで安定した給与を得られます。しかしフリーランスの場合は自分で営業をして案件を受注する必要があり、仕事が獲得できなければ収入もなくなります。

また、突然クライアント企業が倒産したり、契約を切られたりするケースもあるため、常に安定した収入を得ることは難しいでしょう。

フリーランスのデメリット2:手続きや事務作業を自分で行う必要がある

フリーランスは自分自身で確定申告などの手続きや事務作業を行わなくてはいけません。

企業に勤めている場合は、社会保険の手続きや税金の支払いなどはすべて会社が代わりに行っていました。

しかしフリーランスの場合は全て自分自身で行わなければいけないため、収入と経費を管理したり、細々とした事務作業をしたりするのが苦手な人には大きなデメリットになるでしょう。

フリーランスでデータ分析の案件を探してみよう!

データ分析案件を受注できるフリーランスとは|相場単価も紹介
高いスキルを身につければ、フリーランスになることで収入をアップさせることも難しくはありません。

ぜひこの記事でご紹介したデータ分析に関する仕事の種類やデータ分析フリーランスに求められるスキル、フリーランスのメリットデメリットなどを参考に、データ分析を行うフリーランスとして案件受注を目指してみてはいかがでしょうか。

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