データサイエンティストの平均年収は高い？年収を上げる方法や将来性を解説

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は、データの収集、分析、データに基づいた経営改善などを行う職種です。ビッグデータ活用などが話題になっている通り、いかにデータを活用するかが企業活動の成否につながる時代になっています。そこで、収集対象となるデータの判断から最終的に経営に役立てる段階まで、一連の業務を担当するのがデータサイエンティストの仕事です。

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データサイエンティストの年収・収入は高め

レバテックキャリアに掲載されているデータサイエンティストの求人から30件を抽出し、上限平均と下限平均の中央値を算出したところ、平均年収は約700万円でした。国税庁のデータによると、令和4年の給与所得者の平均給与は458万円です。給与所得者の平均給与と比較すると、データサイエンティストの平均年収が高めであることがわかります。

アメリカではデータサイエンティストのニーズが高い

アメリカにおいて、データサイエンティストは最も魅力的で需要が高い職業の一つとされています。実際、データサイエンティストは3年連続で「ベスト・ジョブ」に選ばれています。これは平均給与だけでなく、雇用満足度や求人数などの多くの要因から総合的に評価されるランキングです。この評価の背景としては以下に挙げる3つの理由が考えられます。

まず、1つ目は、IT、IoT、機械学習などが現代社会において不可欠なツールおよびテクノロジーとなっていることです。これらの技術はますます多くの業界で活用され、その中核にはデータサイエンスがあります。

2つ目は、データサイエンティストの求人が豊富に存在することです。社会全体がデータサイエンティストのスキルと専門知識をますます必要としています。

最後に、3つ目は、年収が高いことです。他の多くの職種と比べて、データサイエンティストの給与水準は高いため、この職業の大きな魅力になっています。

データサイエンティストの平均年収の日米比較

アメリカのデータサイエンティストの平均年収は、日本円に換算するとおよそ1,876万円に達し、これに対して日本のデータサイエンティストの平均年収は約700万円程度です。この2.5倍という開きは、両国の評価基準や採用方針の違いに起因しています。

新卒採用に関して、アメリカでは実務経験や即戦力となるスキルを持つ候補者を評価します。実務経験はインターンシップなどを通じて得られます。対照的に、日本の企業ではポテンシャル採用が主流であり、初任給は職種に関わらず一律の傾向があります。

このような背景から、統計的に見ると、アメリカと日本のデータサイエンティストの年収には2〜3倍以上の差が生まれています。

データサイエンティストで年収2000万は稼げる？

データサイエンティストとして年収2,000万円を稼ぐことは可能です。ただし給与所得のみを前提とした場合、1,600万円程度で頭打ちになる可能性が高いでしょう。データサイエンティストの平均年収は上で紹介した通り約700万円です。そして1,500万円を超えるような求人もありますが、平均年収と比較するとハードルは高く、仮に採用されても2,000万円には届きません。

しかし、たとえばフリーランスになって複数の案件を受ければ年収2,000万円は現実的な数字になるでしょう。もしくは経営者として企業から依頼を受け、自身や他のデータサイエンティストに作業を割り振って仕事をするような方法もあります。

スキルがあれば選択肢が広がり、年収2,000万円を超える方法も複数あるということです。

年齢が上がるにつれて年収も上がる傾向

データサイエンティストも他の職種同様に、年齢が上がるにつれて年収も上がる傾向があります。たとえばjobtagのデータサイエンティストの統計データでは、55歳あたりが年収のピークになっています。データサイエンティストを含むIT業界の職種は年功序列の風潮は薄く、どちらかというと実力主義です。

しかし一定の年齢まで市場に残っている人は勉強熱心な可能性が高いので、スキルや経験が蓄積され、結果的に年齢が上がるにつれて年収が上がっていると考えられます。

データサイエンティストの求人例

データサイエンティストの実際の求人例を紹介します。以下に紹介する求人は、レバテックキャリアで募集が出ているデータサイエンティストの求人です。以下はあくまでも一例ですが類似する求人は複数あり、またレバテックキャリア以外でも類似する求人が見つかる可能性は高いでしょう。求人例として参考にしてください。

AI活用に携わるデータサイエンティストの求人例

データサイエンティストはAI活用と親和性が高く、AI関連のスキルは必須と言えるでしょう。以下の案件は既存のAIを活用して分析や提案業務を行う内容です。

ビッグデータの収集・分析を行うデータサイエンティストの求人例

ビッグデータ活用を行う案件例です。こちらもAIツールの活用が業務内容に含まれているので、データサイエンティストの業務にAIは欠かせません。ビッグデータとAIは相性が良く、データサイエンティストとしての業務を通じて市場価値の高いスキルが身につきます。

データサイエンティストとして年収を上げる方法

データサイエンティストとして年収を上げる方法は複数あります。上で紹介した通り年収2,000万円など目標値が高い場合は会社員で目指すのは難しいのですが、半分の1,000万円程度であれば十分会社員でも目指せます。そして以下に紹介する方法は、目標値が年収1,000万円であればかなり現実的な方法と言えるでしょう。

外資系企業に転職する

データサイエンティストとして年収を向上させるために、外資系企業への転職は有力な選択肢です。外資系企業は実力主義なので、実力があれば評価とともに年収も高くなっていきます。本社とのやり取りなどに英語でのコミュニケーションが必要となるので、ビジネス英会話のスキルを磨くことも必要です。

自社で昇進を目指す

上級職位に昇進すると、年収も格段に向上します。プロジェクトマネージャーなどのポジションでは、チームのリーダーとしてメンバーを統括し、プロジェクトの計画から実行、推進まで責任を負います。責務と管理範囲は拡大しますが、充実感と共に高い収入も期待できます。

フリーランスとして独立する

データサイエンティストとして独立することも年収アップを目指す手段の一つです。

フリーランスとして契約すると、報酬は全て個人の収入となるため、会社勤めよりも自己のスキルや評価に比例して収入が増えます。クライアントを探すためには、自身の技術を高く評価する顧客を見つけることが鍵となります。営業活動も自己責任で行わなければなりません。

効率的に案件を獲得するにはフリーランス向けのエージェントサービスやクラウドソーシングサイトの活用がおすすめです。

データサイエンティストの仕事はなくなる？将来性をチェック

データサイエンティストと検索すると「なくなる」「やめとけ」といったネガティブなワードがサジェストされることがあります。それらの根拠として挙げられているのが「AIの発達によって仕事を奪われる」や「人材が増えて市場が飽和する」といった理由です。

一方、データサイエンティスト協会が会員に実施したアンケートでは（2024年発表）、80%が「データサイエンティストに将来性を感じている」となっています。また同調査によると、社内データの分析・活用は伸長傾向です。これは、データサイエンティストへの需要の高まりを反映した結果と考えられます。データサイエンティストは今後しばらくは需要があると言えるでしょう。

一方、技術の進歩が早いIT業界において、将来的に100%安泰な仕事はなく、データサイエンティストも同様です。データサイエンティストとして経験を積み、スキルを身につければ、他の分野でも活かせます。転職に際し、ネガティブなワードを意識するよりも、自分の目標に進み、技術を磨くことが大切です。

関連記事：データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる？

データサイエンティストが求められる企業

データサイエンティストが求められる企業は幅広いです。多くの業界でデータ活用の必要性が指摘されていて、実際データ活用の成否がそのまま企業活動の成否につながっているケースも多いでしょう。他の要素がほとんど同じであるにも関わらず、どのようにデータ活用したかによって伸びる企業もあれば沈む企業もあるということです。では具体的にデータサイエンティストが求められる企業、業界を紹介します。

Webサービス

データサイエンティストの仕事をイメージしやすい分野のひとつがWebサービス系です。各種SNSやオンラインショップでは、好みに沿った情報や製品が次々と表示されますが、それはあなたのこれまでの傾向を分析した結果です。

近年では、表示される情報や製品の精度もますます高まっています。データサイエンスの分野は日々進化を続けており、より正確にデータを捉えられるようになっているのです。

Webサービスの分野で主に解析されるのは人の行動です。心理学的な観点からデータを分析してみたい方におすすめです。

ITコンサルタント

大手ITコンサルティングファームでは、クライアントの課題解決のためにデータサイエンス部門を増強しています。既存のビジネスにビッグデータ解析を組み合わせることで、新たな企業価値を創造する案件に対応するためです。

ITコンサルタントでは、クライアントごとに提案する内容が大きく異なり、扱うデータや解析手法もさまざまです。そのため、常に新しいことにチャレンジしたい人に向いています。

製造業

製造業ではさまざまな切り口でデータサイエンスが用いられています。トレンドやユーザーの好みを分析して製品開発に活かすほか、市場の動向を分析して生産計画立案に役立てることも大切です。

また、インダストリー4.0以降、工場内の各種データを収集・分析し、品質や生産性の向上に役立てようとする動きも活発化しています。

製造業の分野では、今後ますますデータサイエンティストの需要が高まると予想されます。

金融業

データサイエンス的なことが古くから行われてきた分野のひとつが金融業です。ビッグデータの収集や解析が比較的容易になったことで、加速度的にその分野が広がりつつあります。

金融業におけるデータサイエンスの活用事例は、市場の動向予測、AIによる投資の支援、投資の自動化など挙げればきりがない程です。さまざまな分野でデータサイエンティストが活躍しています。

金融業は多くのデータサイエンティストが活躍しており、最新の技術に触れたい方におすすめの分野です。

データサイエンティストに向いている人

ここまでデータサイエンティストの仕事と将来性について確認するなかで、自分がデータサイエンティストに向いているのか気になっている方も多いはずです。続いては、データサイエンティストに向いている人の特徴について解説していきます。すでに向いている人はそのままで良いのですが、現状向いていなさそうな人でも考え方を変えていけばデータサイエンティストとしてやっていけるかもしれません。

ビジネスマインドを持っている

データサイエンティストには、統計などの専門知識や、それを用いてデータから情報を読み解く能力が不可欠ですが、同じくらい大切なのが「読み解いた情報を如何にビジネスチャンスにつなげるか」といったビジネスマインドです。

大量のデータを分析していると、目的を見失ってしまい「データ解析のためのデータ解析」の状態におちいることがあります。そのような状態を抜け出し、経営に役立つ情報を見つけ出せるかは、ビジネスマインドを持ってデータを見ているかにかかっています。

想像力・好奇心がある

データから新しい情報を読み解くためには、想像力や好奇心も重要です。一見関連性がなさそうなデータでも、実際には有意な相関が得られ、新たなビジネスチャンスを生み出す可能性もあります。

データサイエンティストは、常識にとらわれず、データをチェックする姿勢が重要です。ただし、あくまでもビジネスであることを忘れてはいけません。

関連記事：【2024年最新】データサイエンティストの転職！各業界の需要や求人例も紹介

データサイエンティストに求められるスキル・知識

データサイエンティストには専門的な知識が求められます。知識を掘り下げつつ幅も広げていく必要があります。また知識を使えるものにするためには、実際に手を動かしてスキルにしていく必要もあるでしょう。本章では、データサイエンティストに必要なスキルや知識について紹介していきます。

数学・統計学に関する知識

データを的確に扱い客観的に読み解くためには、数学に関する知識が欠かせません。統計はもちろんですが、微分・積分、線形代数などの知識も求められます。

なお、数学というだけで尻込みしてしまう人もいるかもしれませんが、学校で知識として学ぶのと、データサイエンスという目的を持って学ぶのでは、学習に対する意欲も理解度も変わってくるものです。

Python・R言語に関する知識

データサイエンスの分野では、PythonとR言語がデファクトスタンダードとして用いられています。

Pythonはデータの収集や処理に用いられるのが一般的です。R言語は統計処理に特化しています。いずれの言語も豊富なライブラリやパッケージが用意されており、効率的にデータの解析が可能です。Python・R言語を学ぶ場合は、ライブラリやパッケージを含めて学習しておきましょう。

なお、大量のデータを高速で処理したい場合には、処理速度に優れたC++が用いられることもあります。

関連記事：データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法

データの可視化に関する知識

データを読み解くためには、可視化が欠かせません。数字だけでは見えてこなかった情報も、グラフ化すると明確になるものです。グラフには、棒グラフ・散布図・レーダーチャートなどさまざまなタイプが存在します。です。また、サーモグラフィーのように色の違いで表現する手法もあります。

あるいは、これまでにない情報を読み解くためには、これまでにない可視化手法が必要となるかもしれません。どういった時にどういった可視化手法が有効なのか、知識をしっかりと身につけておきましょう。

データベースに関する知識

データサイエンスでは大量のデータを扱います。データの保存先はデータベースが一般的であるため、データベースの扱いにも慣れておかなくてはなりません。

大量のデータを解析する際、無駄な情報が過剰に含まれていると、計算の処理速度が遅くなってしまいます。また、計算資源の無駄遣いという意味でも推奨できません。

データサイエンティストとして活躍するためには、データベースから必要最小限の情報だけを的確に抜き出せるよう、効率的なクエリを書く技術が重要です。

経営に関する知識

データサイエンスでは「データで何をするか」が重要です。企業活動としてデータサイエンスを行う場合、企業に何かしらのメリットをもたらす必要があります。

企業活動に役立つ情報を見つけだすためにも、何のデータに基づき、どのような経営判断をしているのかを意識しておくべきです。経営に関する知識や視点があってこそ、データから重要な情報を読み解けます。データサイエンティストを目指すのであれば、経営に関する知識も身につけておきましょう。

関連記事：
データサイエンティストに必要な勉強は？学習ロードマップを解説
データサイエンティストになるには？目指し方や必須スキルを解説

基本的なビジネスマナーの知識

データサイエンティストには、基本的なビジネスマナーを身につけていることが求められます。

データサイエンティストは、コンサルタントやマーケティングなどの業務に携わる機会が多いため、経営層やマネージャーと接することも多くなります。その際に円滑なコミュニケーションを図るためには、適切なビジネスマナーが必要です。

具体的には、丁寧な言葉遣いや適切な服装に気を配ることが重要です。プロフェッショナルとしての信頼性を高めるために、ビジネスマナーの向上を意識的に行いましょう。

データサイエンティストに役立つ資格

スキルアップの手段として、またマイルストーンとして資格を利用するのが有効です。データサイエンティストに必須の資格はありませんが、資格取得を一つの目標にすることで役立つスキルが身についていくということです。ただしやみくもに資格を取得すれば良いわけではないので、データサイエンティストを目指している方に向けて、おすすめの資格を紹介します。

Python3エンジニア認定基礎試験

Pythonは機械学習やデータ解析で利用されているプログラミング言語です。そのため、データサイエンティストとして必修の言語と言えます。Python 3 エンジニア認定基礎試験の資格は、Pythonの基礎を理解していることの証明になります。この資格を取得することで自身のエンジニアとしての価値を高め、市場価値を向上させることができるでしょう。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験はデータベースについての知識を証明する資格です。この資格は、データベースの設計、開発、導入、運用に関する基本的なスキルと知識を認定します。

データサイエンティストにとっては、データベースやビッグデータの領域における専門知識が不可欠です。そのため、OSS-DB技術者認定試験は、データサイエンティストにとって非常に有用な資格と言えます。この資格を取得することで、データベース関連のスキルを強化し、専門性を高めることができます。

データサイエンティスト検定（DS検定）

データサイエンティスト検定は、まさにデータサイエンティスト向けの資格で、2021年に初めて実施された比較的新しい資格です。

この試験では、データ加工、機械学習、データ分析、数理統計学など、データサイエンスに関連する幅広い分野の知識が問われます。この資格は、データサイエンティストであれば取得しておくべき資格であり、専門知識の証明として高く評価されます。

未経験からデータサイエンティストを目指すには

データサイエンティストには専門的な知識が求められるため、未経験者がいきなり転職を目指すのは容易ではありません。しかし、技術を身につけ、事前に準備することで、データサイエンティストとして転職できる可能性はあります。ここでは、未経験からデータサイエンティストを目指すポイントについて紹介します。

社会人向け大学院などで専門知識を身につける

データサイエンティストに必要な知識は多岐にわたります。体系的な知識を効率よく身につけるには、大学院で学ぶのもおすすめです。

近年、データサイエンティストに対する社会的な需要の高まりをうけ、社会人向けにデータサイエンスの講義を行う大学院が増えています。そのような大学院を出ていれば、知識をアピールでき、転職に有利となる可能性があるでしょう。

「通い続けるのは大変…」と思われるかもしれませんが、大学院の多くはオンライン授業も実施しているため、自分のタイミングで学習を進めていくことができます。

また、大学院に通うメリットとして「挫折しにくい」ことが挙げられます。ある程度のお金と時間を投資しているのはもちろん、同じタイミングで学ぶ同期の存在は大きいでしょう。

Python・R言語エンジニア経由で目指す

データサイエンティストは、PythonやR言語が使えることが必須です。そのため、PythonやR言語の実務経験がない方は、PythonやR言語のエンジニアとして経験を積む方法もあります。ある程度の知識・技術が身につけば、データサイエンティストへの転職に有利です。

また、同じ社内でデータサイエンティストの仕事がある場合、部門やプロジェクトの異動によってデータサイエンティストへの道が拓ける可能性もあります。

なお、異動の希望を通すためには、Python・R言語エンジニアとしてキャリアを積むことはもちろん、統計などの知識を身につけ、それをアピールする努力も欠かせません。

ITコンサルティングファーム経由で目指す

大手ITコンサルティングファームは、データサイエンス部門を持っていることも少なくありません。

ITコンサルタントというとハードルが高く感じるかもしれませんが、製造業やサービス業などさまざまなバックボーンを持つ人が活躍する職種です。現在の仕事で得た知識や経験が役立つ可能性もあります。

そのため、まずは通常のコンサルタントとして転職し、経験を積んだのちにデータサイエンス部門への異動を希望する方法もあります。この場合、データサイエンスが使われるプロジェクトに積極的にかかわる姿勢が重要です。

転職エージェントを有効活用する

ここまで、社会人向け大学院経由やエンジニア経由で目指す方法を紹介してきましたが、いずれのケースでも重要なのが、「常日頃からデータサイエンティストの求人情報に目を向けておくこと」です。さまざまな求人情報をチェックしていれば、求められる技術やキャリアなどが見えてきます。

一方で、仕事を続けながら求人情報を集めたり、常に目を通したりすることは困難でしょう。そこで、転職エージェントに登録しておけば、自分にあった求人を効率よく見つけられます。

情報収集を転職エージェントに任せることで、時間的にも余裕ができるでしょう。空いた時間を統計やプログラミング言語の学習に使えば、より多くの知識が身につき、データサイエンティストへの転職が有利となるはずです。

データサイエンティストに関するよくある質問

ここからは、データサイエンティストに関するよくある質問とその回答をご紹介します。年収や仕事内容に関する質問が多く見られます。自分自身が疑問に思っていることに近い質問があれば、ぜひ参考にしてみてください。また仕事で辛いことなどネガティブな面もあらかじめ知っておくことで、判断材料になったり覚悟ができたりといったメリットがあります。

Q1. データサイエンティストの平均年収を教えてください

データサイエンティストの平均年収は約700万円と、日本の全体的な平均年収と比較して、かなり高い水準にあります。さらに、年収のボリュームゾーンは690万円から800万円とされており、前述の平均年収もこの範囲内に含まれています。

Q2. データサイエンティストの企業年収ランキングは？

・1位 日立製作所
家電や社会インフラの開発、デジタルソリューション事業などを行っている会社です。
ITに強く研究開発にも力を入れています。

・2位 第一生命ホールディングス
生命保険会社、損害保険会社などの経営管理を行っている持ち株会社です。
データサイエンティスト養成のための産学連携などにも積極的に取り組んでいます。

・3位 BRIDGESTONE（ブリヂストン）
タイヤ事業・ソリューション事業・自動車関連の多角化事業などの事業を行っている会社です。
独自のデータサイエンティスト育成プログラムがあり、延べ100名以上のデータサイエンティストを輩出しています。

Q3. データサイエンティストの仕事で辛いことは何ですか

データサイエンティストの仕事で辛いこととして下記が挙げられます。

• 
  ・成果へのプレッシャーが大きい

  ・非常に地道な作業が多い

  ・専門分野のためスキルが習得しにくい

  ・文系出身の人にはハードルが高い

  ・常にスキルのアップデートが必要

頑張れば自分の市場価値が上がって年収アップやIT業界での生き残りにつながりますが、大変な部分も多いと言えるでしょう。

まとめ

データサイエンティストはデータの収集、分析、データに基づいた経営改善案の提案などの業務を行う職種です。データサイエンティストは現状需要があり、また今後ビッグデータやAIはより普及していく可能性が高いため、データサイエンティストの需要も伸びていくでしょう。

多くの企業はデータを経営に活用できる人材を求めていますが、需要に対して供給が追い付いていません。データサイエンティストの需要が急激に伸びたので、スキルを有する人材が足りないということです。

供給不足ということは市場価値が高まり、年収も高くなるということです。特に高いスキルを有するデータサイエンティストであれば1,000万円以上の給与で働いているケースも珍しくはなく、またフリーランスなどにも転身しやすいでしょう。

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