データアナリストのフリーランスとは？必要な能力やメリットとデメリット、年収などを解説
データ分析のスキルを活かしてフリーランスとして独立したいと考えていませんか？
「企業に縛られず自分のペースで働きたい」「より高い収入を目指したい」という思いを抱いている方も多いのではないでしょうか。
フリーランスのデータアナリストとして成功するにはどのようなスキルが必要なのか、どのようなキャリアパスを描けばよいのか、不安に感じている方もいるはずです。
この記事では、データアナリストとしてフリーランスになるための具体的な方法や必要なスキル、そして得られるメリット・デメリットを詳しく解説します。
この記事を読めばフリーランスとしてのデータアナリストの道筋が見え、独立への一歩を踏み出せるでしょう。
目次
データアナリストとは
データアナリストは企業が保有するビッグデータを分析し、そこからビジネス上の課題解決のための洞察や戦略的な意思決定を支援する専門家です。
具体的には売上データや顧客データ、Webアクセスデータなどを用いて以下のことを行います。
- 市場動向の分析
- 顧客セグメンテーション
- マーケティング効果測定
- 業務効率化のための改善提案
データアナリストには高度なデータ分析スキルだけでなく、ビジネスセンスやコミュニケーション能力、問題解決能力なども求められます。
単にデータを分析するだけでなく分析結果をわかりやすく説明し、ビジネスに役立つ提案が重要です。
近年、企業ではデータに基づいた戦略立案が重要になっているため、データアナリストの役割は今後ますます大きくなっていくでしょう。
データアナリストに似ている職業としてデータサイエンティストがあります。両者には、仕事内容の決定的な線引きはありません。
あえて違いを述べるなら、データアナリストはデータを分析し可視化するのに対し、データサイエンティストは機械学習を通じてデータ分析の仕組みを作るという違いです。
データアナリストのフリーランスとは
データアナリストのフリーランスは、企業などに雇用されることなく独立して仕事を受注する働き方です。
正社員の場合と比較して、時間や場所にとらわれず自分のペースで仕事を進めることができます。
また、得意分野や興味のある分野の仕事を選んで働くことも可能です。
しかし、フリーランスは収入が不安定で、自分で仕事を探さなければならないというデメリットがあります。さらに、社会保険や税金の手続きなどの事務作業も増えるでしょう。
自分のスキルや能力、そして仕事への取り組み方によっては大きなメリットが得られる一方で、大きなリスクを負う可能性もあります。
データアナリストのフリーランスとして成功するには、高度な専門スキルや仕事を獲得する積極的な行動、分析結果をクライアント企業へ伝えるビジネススキルも必要不可欠です。
データアナリストのフリーランスの仕事内容
データアナリストのフリーランスは、多様なクライアント企業からさまざまな依頼を受けることが可能です。
仕事内容は大きく分けて、コンサルティング系とエンジニア系に分類されます。
ここでは2つの仕事の内容の違いを説明するとともに、データアナリストのメインの仕事以外の部分で大切なことも解説していきます。
コンサルティング系
コンサルティング系は、クライアント企業のビジネス課題をヒアリングし、ビッグデータの分析を通じて解決策を提案することが仕事です。
具体的には市場調査や顧客分析、販売戦略の立案など、ビジネス全体を俯瞰した視点での分析が求められます。
クライアントとのコミュニケーション能力や問題解決能力、そして分析結果をわかりやすく説明するプレゼンテーション能力も重要です。
高度な分析スキルだけでなく、クライアントとの信頼関係を構築する能力も求められるやりがいのある仕事です。
エンジニア系
エンジニア系の仕事では、データ分析のためのシステム開発やデータ基盤の構築、データの可視化ツール作成などを担当します。
この分野では、プログラミングスキルやデータベースに関する深い知識に加え、データ分析に関する専門的な知識が不可欠です。
また技術的な課題を解決し、効率的かつ正確にシステムを構築する能力も求められます。
クライアントの要望を正確に理解し、それに沿ったシステムやツールを開発するためのコミュニケーション力や論理的思考力も重要です。
さらに、チームで協力してプロジェクトを遂行する能力や、技術トレンドの変化に対応し常にスキルをアップデートする姿勢がエンジニアとしての成功に欠かせません。
多様な技術やツールを駆使し、クライアントのビジネスに貢献できるデータ分析環境を構築していきます。
データアナリストのフリーランスに必要な能力
データアナリストのフリーランスとして成功するためには、高度な専門スキルに加えビジネススキルも必要不可欠です。
2つのどちらか一方だけではフリーランスとして案件獲得ができません。
ここでは重要な5つの能力について解説します。経験やスキルが不足している場合は優先順位をつけて習得に取り組みましょう。
BIツールの利用経験
BIツールとはビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）ツールの略称です。
大量のデータを分析し、視覚的にわかりやすいレポートを作成するためのソフトウェアです。
代表的なBIツールにはTableauやMicrosoft Power BI、Looker Studioなどがあり、それぞれのツールには得意分野や特徴があります。
複数のBIツールを使いこなせると、クライアントのニーズにあわせた適切な分析手法を選択できます。
データ分析の効率化を図りより迅速かつ正確な結果を提供できるため、とても重要なスキルです。また、新しいツールの学習にも柔軟に対応できる姿勢が求められます。
コミュニケーション能力
フリーランスのデータアナリストにとって、クライアント企業との円滑なコミュニケーションはとても重要です。
クライアントのニーズを正確に理解し分析結果をわかりやすく伝える力に加え、プロジェクトの進捗状況を的確に報告する力が求められます。
クライアントと良好な関係を築くことで信頼が得られ、継続的な仕事の受注につながります。
また単に情報を伝えるだけでなく、相手の立場に立って共感しながらやりとりを進めることで、期待以上の成果を提供し、長期的なパートナーシップの構築が可能です。
そのためには、積極的かつ共感力のあるコミュニケーション能力が不可欠です。
統計学の知識
統計学は、データが示す特徴や性質を調べるデータ分析の基礎となる重要な学問です。
クライアント企業のビッグデータの傾向を理解するには記述統計の知識が、分析モデルの解釈には推測統計の知識が必要です。
記述統計とは基本的な統計指標である平均値や中央値、最頻値や標準偏差などを指します。
一方、推測統計は回帰分析の予測モデルの構築や理論に関わる知識を指します。
単に数値を扱うだけでなく統計的根拠に基づいて分析結果を解釈し、クライアントに説得力のある説明をする能力が重要です。
統計学の知識を深めることで、データ分析の精度が向上し、より信頼性の高い結果をクライアントに提供できます。
機械学習の知識
機械学習はコンピュータが大量のデータを分析することで、パターンや規則性を見つけるものです。分析を重ねることで精度が向上します。
近年では、学習した規則やパターンからの予測や判断が重要視されています。
機械学習で特に重要視されることは予測の精度です。学習したルールを正しく説明できるかだけが重要だとは限りません。
機械的に予測精度の高いモデルを作るため、常に予測モデルが正しいわけではないことを理解する必要があります。
また、常に新しい技術やアルゴリズムを学び続ける姿勢も必要です。
プログラミングスキル
データアナリストは、機械学習を扱うためプログラミングの言語やスキルが必要です。
PythonやR、SQLなどのプログラミング言語を使いこなせばデータの収集や処理、分析を効率的に行うことができます。
データクレンジングやデータ変換、データの可視化などさまざまなタスクの自動化で、分析にかかる時間が大幅に削減可能です。
さらにスクリプト作成能力を高めることで複雑なデータ処理を効率化し、高度な分析が実現できます。
ただし、すべてのデータアナリストにプログラミングのスキルが必要なわけではありません。
ExcelやBIツールで代用可能な範囲も広いため、案件応募の際に募集要項をしっかり確認するのがポイントです。
技術力やビジネスの理解、コミュニケーション能力など多面的なスキルを十分に活かすには、柔軟に働ける環境が重要になります。
私たちテクニケーションでは案件選択制を採用しており、自分の得意分野やスキルセットに合った案件を自由に選べます。
BIツールを駆使する案件や、統計・機械学習の知識を求められるプロジェクトにも対応できるため、専門性を発揮できるでしょう。
また、チーム制によりほかのエンジニアやデータアナリストと連携する機会も多く、プロジェクトを通じて実務的な知見やノウハウを深めることができます。
トラブル発生時や困りごとがある場でも、経験豊富な先輩にアドバイスをもらえる環境が整っています。
個人のみではなくチーム全体でパフォーマンスを上げられるため、さまざまなプロジェクトにも取り組めることが特徴です。
専門性を磨きながら、自由度の高い働き方を実現したい方は、カジュアル面談でご相談ください。
データアナリストのフリーランスになるメリット
フリーランスのデータアナリストとして働くメリットとして、お金や時間、働く場所などの自由が手に入ることが一般的に知られています。
ここでは、それ以外のメリットである案件の豊富さや得意分野の案件が獲得できることも含めて解説していきます。
案件数が豊富である
ビッグデータやIoTの急速な普及でデータ分析の需要は年々増加しており、フリーランスのデータアナリストは多くの案件から仕事を選べるのが大きなメリットです。
自身のスキルや経験、そして興味のある分野の案件を選択できるため、やりがいのある仕事に集中できます。
さまざまな業種の企業と関わることで、幅広い知識や経験を積むことも可能です。
案件の多様性によって常に新しい技術や知識に触れる機会があるため、自分自身のスキルアップにもつなげられるでしょう。
スキルが高いと高収入が狙える
フリーランスのデータアナリストの収入は自身のスキルや経験、案件の難易度によって大きく変動します。
高度なスキルを持つデータアナリストは高単価の案件を受注し、高収入を得やすい傾向です。
スキルアップを継続的に行うことで自分自身の市場価値を高め、より高単価の案件を獲得できる可能性が広がります。
自身の努力が直接的に収入に反映されるため、モチベーションを高く維持できます。
案件を得意分野に合わせやすい
フリーランスであれば自身の得意分野や興味のある分野の案件の選択が可能です。専門性を高め競争優位性を築くために、特定の業界や技術に特化することもよい方法です。
自身の専門性を活かした仕事に集中することで、より高い成果を上げやすくなり、クライアントからの評価向上にもつながる可能性があります。
得意分野を明確にすることで、案件のターゲットを絞った営業活動を行うと効率的に案件獲得ができます。
勤務時間に融通が利く
フリーランスは自分のペースで仕事を進められることも大きなメリットです。勤務時間や場所にとらわれず柔軟な働き方が可能です。
一つの会社に属す場合とは異なり、ワークライフバランスを重視しながら効率的に仕事を進めることができます。
自身の生活スタイルにあわせて仕事とプライベートの時間も調整できます。健康管理や家族との時間を大切にしつつキャリアを継続できるため、長期的に質の高い働き方が可能です。
私たち高還元SES企業のテクニケーションでは、一人ひとりのスキルや働き方の希望を考慮した働き方ができます。
高還元とはエンジニアの対価に対する還元率（マージン率）が高いことを指しています。
テクニケーションでは単価の開示を行っているため、納得したうえでキャリアを積めるのが特徴です。
また一人ひとりのキャリアビジョンやスキルに応じて案件を選べる案件選択制もあります。
希望の仕事に無理なく取り組めるため、得意分野のスキルを伸ばしながらキャリアアップを狙うことが可能です。
まずはテクニケーションのカジュアル面談でお気軽に相談ください。一人ひとりに合った働き方を一緒に見つけましょう。
データアナリストのフリーランスで生じるデメリット
フリーランスには多くのメリットがある一方で、いくつかのデメリットも存在します。
どのようなデメリットがあるかを事前に知っておくことで、フリーランスとして活動を始める前に対策を講じることができ、リスクヘッジへつなげられるでしょう。
ここでは一般的な収入面や事務作業、学習の頻度の3つのデメリットを紹介していきます。
収入面で不安定さがある
フリーランスの収入は案件の獲得状況によって変動するため、収入の安定性に欠けることが金銭面のデメリットの一つです。
常に新しい案件を獲得する努力が必要であり、収入の減少や仕事がない期間が発生するリスクも考慮しなければなりません。
クライアントから報酬を支払ってもらえない可能性もあります。
そのため、安定した収入を得るための戦略を立てることが重要です。
リスクヘッジとして複数の案件を同時に請け負うか、副業を検討するなど収入の安定化を図るのもおすすめです。
事務作業が煩雑である
フリーランスは請求書の作成や経費精算、税務申告などさまざまな事務作業を自身で行う必要があります。
企業に属していたときには、こうした業務は専門部署が対応してくれていたかもしれませんが、フリーランスになると自分で行わなければなりません。
そのため、事務作業に時間を取られ本業であるデータ分析業務に集中できず、仕事の効率性が低下するリスクがあります。
対策としては、事務作業を効率化できるツールやシステムの導入、あるいは外部の専門家への委託などが有効です。
事務作業に過度な時間を費やすと、データ分析に充てるべき時間が減少し、結果として大きな機会損失につながる可能性があるため十分に注意しましょう。
常に学習を要する
データ分析の技術は日々進化しています。そのため、データアナリストは常に新しい技術や手法を学び続ける姿勢が必要です。
特にフリーランスの場合、学習のための時間や費用はすべて自己負担となります。
新しい技術やツールの習得が遅れると、市場価値が低下し、案件獲得が困難になる可能性もあります。
継続的な学習でスキルアップを高め、市場価値を維持することが重要です。そのためにも、学習計画を立て意識的にスキルアップを図りましょう。
データアナリストのフリーランスに役立つ資格
データアナリストのフリーランスとして活躍するためには、自身のスキルや経験を証明する資格の取得が有効です。
フリーランスにとって有効な資格取得はキャリアアップにもつながります。
資格の種類はたくさんあるため、どれを取得するのが効率的かを悩む方も少なくありません。ここではキャリアアップに役立つ主な3つの資格を紹介します。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IT業界における基礎的な知識を問う国家資格です。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が運営しており、特定の製品やソフトウェアに関する知識だけでなく、情報技術全般に関する知識が幅広く問われます。
基本的なITスキルを証明できる資格のため、クライアント企業からの信頼度を高め、より多くの案件を獲得できる可能性があります。
オラクルマスター
オラクルマスターは、日本オラクル社のデータベース製品に関するスキルと知識を問う資格です。難易度別にブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナに分けられています。
データベースに関する高度な知識を習得することで、効率的なデータ処理や分析を行えるようになります。
オラクルマスター資格の取得は、データベース関連の案件獲得に有利です。
またデータベース設計や管理のスキルを身につけることで、より高度なデータ分析業務に対応できるようになります。
統計検定
統計検定は統計学の知識とスキルを証明する資格です。データ分析において統計学の知識は不可欠なため、この資格はデータアナリストとしての専門性を高めるうえで重要です。
統計検定は、統計学の基礎から高度な内容までさまざまなレベルの資格が用意されているため、自分のスキルにあわせた資格取得を目指せます。
学習を通じて統計手法を習得し、データからより深い洞察を引き出せるようになりましょう。
統計検定資格を有していることは、クライアントから高い信頼へつながり、多くの案件獲得につながります。
私たち高還元SES企業のテクニケーションでは、働きながらでも資格取得が目指せる制度があります。
推奨する資格の受験費用や参考書代を支給する資格取得支援制度であり、上記で紹介した基本情報技術者試験も対象です。
これまでの経験やキャリアに基づき、一人ひとりが希望するフィールドで新たなキャリアを積める案件選択制を導入しているのも特徴です。
さらにチーム制により、一人では解決が困難なことでも経験豊富なベテランのメンバーにサポートしてもらえるため、効率的にスキルアップできるでしょう。
まずはカジュアル面談で今の不安などを気軽にご相談ください。一緒に解決していきましょう。
データアナリストのフリーランスが案件を獲得するには
フリーランスのデータアナリストとして成功するためには、資格取得するだけでなく、積極的に案件を獲得する努力も必要です。
主な案件の獲得方法は、クラウドソーシングやエージェント、知人からの紹介です。どの方法が現在の自身の状況に適しているか、考えながら見ていきましょう。
クラウドソーシングからの相談
クラウドソーシングサイトでは、さまざまなクライアント企業がデータ分析の案件を掲載しています。
自身のプロフィールや実績を掲載しアピールすると同時に、積極的に応募することで複数の案件を獲得できるでしょう。
クラウドソーシングでの案件獲得は初期段階において、自身のスキルや実績をアピールする場としてとても有効です。ただし競争が激しいことも事実です。
自分自身のアピールポイントと、どのように貢献できるかを明確にした応募書類を作成し、クライアントのニーズと一致させるようにしましょう。
複数のクラウドソーシングサイトに登録すると、案件獲得の可能性が高まります。一つのサイトに限らず、さまざまなサイトで案件を探してみましょう。
エージェントの活用
エージェントサービスを利用すると、自分に合った案件を紹介してもらいやすい傾向にあります。
紹介だけでなく交渉や契約の締結、請求などもサポートしてくれるため、仕事探しを効率的に行えます。
エージェントは非公開案件の情報を持っている場合もあるため、自分では探すことができない案件に出会えるのも特徴です。
エージェントのサポートを受けると、案件獲得にかかる時間と労力を削減しやすいでしょう。
しかし、クラウドソーシングやエージェント頼みでは、「条件が合わない」「単価に納得できない」などの悩みを抱えることも少なくありません。
私たちテクニケーションは一人ひとりのスキルや希望を丁寧にヒアリングし、さまざまな案件から選択できる、案件選択制を導入しています。
今までのキャリアを活かしつつ、キャリアのステップアップの実現が可能です。
また会社間の単価をエンジニアに開示しており、単価給与連動制によって案件単価に応じた報酬がそのまま反映されるため、納得感を持って働けます。
さらに、チーム制によってベテランエンジニアとの情報共有や相談もできるため、クライアントワークにおいても安心感を持って対応できるでしょう。
まずは、テクニケーションのカジュアル面談でお気軽に相談ください。一人ひとりに合った働き方を一緒に見つけていきましょう。
知人の紹介
自分自身のネットワークを活用し、新たな案件を獲得することもできます。
信頼できる方から紹介してもらうことで、クライアントからの信頼を得やすくスムーズに仕事を進められるのがメリットです。
自身のスキルや経験を積極的に発信し新たなネットワークを構築し、案件獲得の可能性を広げることができます。
人脈はフリーランスとして長く活躍していくうえで重要な資産です。
データアナリストのフリーランスの年収と将来性
フリーランスのデータアナリストの年収は、スキルや経験、案件の規模によって大きく変動します。
一般的には年収5,000,000～8,000,000程度が目安ですが、高いスキルを持つデータアナリストであれば年収10,000,000円を超えることも可能です。
ただし案件獲得に苦労したり、収入が不安定になったりすることもあるため、リスク管理が欠かせません。
データアナリストという職種は将来性が高い点も魅力です。
多くの企業がデータの重要性を認めており、データ分析の需要は年々高まる傾向です。これにより、フリーランスのデータアナリストが活躍できる場も着実に広がっています。
AIや機械学習技術の進化に伴いより高度な分析技術が求められるようになっています。こうした専門性やスキルの高いデータアナリストは、今後さらに高い需要と報酬を得られるでしょう。
データアナリストのフリーランスとしてキャリアアップを目指そう
フリーランスのデータアナリストとしてキャリアアップを目指すには継続的な学習とスキルアップ、そして積極的な自己ブランディングが重要です。
継続的に新しい技術や手法を学ぶことで専門性が高まり、高単価な案件にもつながります。
人脈を築き信頼関係を育むことで、紹介による案件獲得の機会も広がるでしょう。
また、自身の強みや弱みを把握し得意分野を明確にすることで、より効率的に案件を獲得できるようになります。
交渉力やコミュニケーション能力、自己管理能力などを向上させることで、クライアントからの信頼を得やすくなります。
さらにポートフォリオを作成し、自身のスキルや実績をアピールすることも重要です。
積極的に新たな挑戦を行いスキルや経験の幅を広げ、キャリアアップを目指しましょう。
私たちテクニケーションでは、エンジニア一人ひとりに合った案件を選べる案件選択制を採用しているため、特定の領域に集中してスキルを磨くことが可能です。
さらに、チーム制により、経験豊富なメンバーとともに取り組むことで、技術だけでなくビジネスマインドやコミュニケーション能力も自然と身に付けることができます。
自分一人では解決に時間がかかることや解決できないことにも、安心感を持って取り組めるでしょう。
また、仕事の報酬に対する還元率が高く、案件単価に応じて報酬が決まる単価給与連動制もあります。
実力がある方ほど高収入を得やすい仕組みのため、モチベーション高く仕事に取り組み続けられるでしょう。
案件単価も開示されているため、納得感と安心感を持って働けるのも特徴です。
まずはカジュアル面談であなたのキャリアについてお聞かせください。テクニケーションと一緒にあなたの理想のキャリアを築きましょう。
