データサイエンティストの年収はどのくらい？年収アップの方法や将来性を解説
データサイエンティストとして勤務しているものの、自分の年収はほかと比較してどうなのかと思っていませんか？
データをもとに分析し、有益な結果を生み出す重要な仕事のため、相応のお金が欲しいと思っても無理ありません。
ここではデータサイエンティストの国内外の年収相場を見ていきます。また、年収を上げるためにどのような点に注意すべきかも紹介します。
以下の情報を見ることで、自分がデータサイエンティストとして適正な収入を得ているかどうかがわかるでしょう。
目次
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について大まかには理解していても、具体的な業務内容や必要なスキルを正確に把握しているでしょうか。
ここでは、データサイエンティストの主要な業務を見ていきます。あわせて、この業務を進めるために必要なスキルに関しても紹介します。
自分が求められるスキルを満たしているか、確認してみましょう。
データに基づく経営課題の特定
まずはデータに基づく経営課題の特定です。データに加えて担当者へのヒアリングを行い、どのような経営課題を抱えているかを特定します。
課題が特定されれば、課題を克服するための仮説を立てます。そしてデータ分析結果と突きあわせて、仮説が正しいか検証していくわけです。
業務を遂行するためには、ビジネス力が必要です。課題の背景に何があるかを把握し、課題の本質を整理しつつ克服する方法を見つけ出すスキルが求められます。
データの収集と整理
データの収集と整理もデータサイエンティストの業務の一部です。経営課題を特定したのち、課題に関するデータを集めていきます。
データの収集や整理にはコストもかかります。無駄なコストをかけないために、良質なデータをいかに効率的に集められるかがポイントです。
データ収集や整理では、データマネジメントスキルが求められます。データの加工やクレンジングなど、わかりやすく可視化する必要があるからです。
統計解析および機械学習を用いたデータ分析
データが収集できたところで、その結果に対する分析を行うのもデータサイエンティストの仕事の一つです。
データ分析を進めると、データのなかに一種の規則性が出てくるかもしれません。規則性を見出して、課題の本質や克服方法を見つけ出します。
データ分析を進めるためにはさまざまな統計解析手法やAI、機械学習に関する広範な知識が求められるでしょう。
結果報告と改善策の提示
分析結果が出れば、その結果をクライアントに報告します。そして経営課題を解決するためにどのような改善策があるか提示するのも、データサイエンティストの仕事です。
経営課題の解決策は、複数出てくるかもしれません。その場合、あらゆる選択肢を経営責任者に提示し、それぞれの選択肢の実現可能性などを説明します。
経営課題をどのように克服するか、最終的な方針を決定するのは経営責任者です。
ただし経営責任者が正しく決断するためには、データサイエンティストのプレゼン力が問われます。正確で説得力のあるプレゼンテーションスキルが求められます。
データサイエンティストの年収相場
2024年の賃金構造基本統計調査の結果に基づくと、日本全国のデータサイエンティストの平均年収は5,730,000円でした。
1時間あたりの賃金に換算すると一般労働者は2,792円、短時間労働者は1,650円です。
同じく2024年賃金構造基本統計調査の全体で見ると、平均賃金は3,304,000円です。
全体と比較するとデータサイエンティストの平均年収は2,400,000円以上高く、高収入の職種といえます。
海外のデータサイエンティストの年収はさらに高額
海外でデータサイエンティストとして活躍している方も少なくありません。
海外のデータサイエンティストの年収を見ると、日本よりもさらに高収入なことがわかります。
2024年5月時点でのデータサイエンティストの年収の中央値は、112,590ドルでした。
財務省令で定める外国為替相場の2025年7月13日から19日までの相場は、1ドル＝144.03円でした。
およそ144円として円換算すると、16,212,960円です。日本の平均年収5,730,000円と比較すると、3倍近い額が中央値となっています。
海外では多くの企業がこれから競争力を高めるために、データ活用は欠かせないと考えています。この傾向は、今後日本へも影響を与えるでしょう。
世界の流れを見れば、今後は国内でも高収入なデータサイエンティストとして活躍できる可能性はあるといえます。
データサイエンティストの年収が高い理由
ここまで見てきたように、データサイエンティストは全職種の平均収入と比較して高いことがわかりました。
なぜデータサイエンティストは高収入を稼げるのか、主な理由として以下のことが考えられます。
- 人材が不足している
- データ分析の需要が高まっている
- 高度なスキルや専門性が求められるため
なぜこれらのポイントが、データサイエンティストの高収入の根拠になるのか、見ていきましょう。
人材が不足している
データサイエンティストは人材不足の状況が続いています。
需要過多の状態で推移しているので、オファーするためには高収入や手厚い福利厚生などの好条件を提示しなければ人材が取れません。
現在日本では、慢性的なデータサイエンティストをはじめとするDXに関する人材不足の状態が続いています。
独立行政法人情報処理推進機構では、DX動向2024調査を行いました。
企業に対するアンケート調査で、データサイエンティストが大幅に不足していると答えた企業は全体の46.1％に達しました。
人材不足に悩んでいる企業は多く、限られたデータサイエンティストを取り合っている状況です。
データ分析の需要が高まっている
経済活動するにあたって、データを駆使する企業が増えてきたのもデータサイエンティストの需要を高めている理由の一つです。
インターネットやスマートフォンが普及したことで、誰もが手軽にデータ収集できるようになりました。
これまで経営課題はヒト・モノ・カネの三本柱といわれてきました。さらにデータを新たに4番目の経営資源としてとらえるべきといった声も高まってきています。
企業がこれまで以上にデータ重視の姿勢を見せ始めているなかで、データの専門家であるデータサイエンティストへの需要が高まっています。
好待遇でデータサイエンティストを迎えたいと考えている企業も少なくありません。
高度なスキルや専門性が求められるため
データサイエンティストの収入が高くなる理由として、専門性が要求される点も見逃せません。専門性のある人材は企業競争力の低下を防ぐために欠かせない存在です。
データサイエンティストの業務を進めるためには、数理統計学や情報技術など、さまざまな分野の専門性が求められます。
複数のジャンルにまたがる専門性を持った人材は、決して多くありません。希少な人材を多くの企業で奪い合うので、高い報酬が得られるわけです。
私たち高還元SES企業のテクニケーションは、エンジニアへできるだけ報酬が還元されるような体制をとっています。高還元SESとは、単価に対するエンジニアへの還元率の高いSES企業です。
テクニケーションでは、単価給与連動制を採用しています。還元率が高く、会社間の単価案件に応じて報酬がアップするため、実力がある方は高収入を得ることができる仕組みになっています。
また仕事を始める前には、会社間の単価をエンジニアに提示しています。単価を開示することで、納得したうえで業務へ取り組むことが可能です。
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データサイエンティストが年収を上げる方法
データサイエンティストとして年収を上げたいと考えていても、具体的な方法がわからない方もいるでしょう。年収を上げるための方法は多岐にわたります。
資格を取得して専門性のあることを証明したり、管理職などのキャリアアップを目指したりと選択肢は少なくありません。
ここでは年収アップするための主な方法をいくつかピックアップしました。今後のキャリアプランを検討する際の参考にしてみましょう。
専門的な知識を身に付け資格を取得する
データサイエンティストが年収を上げるために、関連する資格を取得するのはおすすめです。
データサイエンティストに関連した資格を取得すれば、専門性のあることを証明できるからです。
試験勉強のために身に付けた知識やスキルは、今後データサイエンティストとして活躍するために欠かせません。
試験勉強する際には、学習内容が実務にどう活かせるかを意識することが重要です。
管理職やスペシャリストになる
データサイエンティストとして年収を上げたければ、管理職やスペシャリストなどキャリアアップを目指すのも一つの方法です。
管理職になるには、部下を管理するマネジメントスキルが求められます。
スペシャリストになるには、データサイエンティストとしてより専門性の高い知識やスキルが必要です。
データサイエンティストは希少性の高い職種であり、さらに専門性を備えた人材は企業にとって一層貴重な存在といえます。
ただし管理職やスペシャリストは、なりたければ誰もがなれるものではありません。経験を積み重ね、新しい知識やスキルを身に付けるための学習などが必要です。
実務経験を積んで専門性を高める
データサイエンティストとして実務経験を積んで、年収を上げる方法もあります。
経験を積むことでデータサイエンティストとして必要なスキルやノウハウをマスターすれば、専門性の高い人材と会社も評価するからです。
自分が担当するプロジェクトで成果をあげ続けることで評価を高め、収入を上げる方法もあります。
成果を挙げることで、実力を客観的かつ公正に評価されやすくなります。
副業によって収入源を増やす
現状収入を上げるのが難しければ、副業を請け負う方法も考えられます。本業とは別に副業による報酬が得られるので、収入の積み増しが期待できるからです。
データサイエンティストの副業は、ITの進化に伴い需要が高まっています。IT以外にもサービスや機械などニーズが高いといわれています。
IT業界で副業をしている方は、それほど多くありません。しかし副業や兼業している方がしていない場合と比較して、賃金上昇者の割合が多かったというデータも見られます。
休日や仕事終わりなどの空き時間を活用して副業に取り組むのも、収入増の一つの手段です。ただし副業に熱中するあまり、本業がおろそかにならないように注意しましょう。
転職して高収入のポジションを目指す
データサイエンティストが年収を上げるために、転職するのも一つの方法です。現在の職場での年収アップが期待できなければ、転職を検討してみましょう。
実際ITやデジタル職種に転職した方を対象にしたアンケート結果で、賃金が上昇したと答えた者が過半数に達したといったデータもあるほどです。
私たち高還元SES企業のテクニケーションでは、エンジニア一人ひとりが理想の働き方ができるよう全力でサポートしています。
案件を自由に選ぶことが難しいなか、テクニケーションでは自身で自由に案件を選択できる案件選択制を採用しています。
この制度を通じて、得意分野や挑戦したい分野へ専念できるため、案件に対しやりがいをもって取り組むことができるのが強みです。
高還元SESを掲げるテクニケーションでは、エンジニアのキャリアや労働環境の改善にも注力しています。
単価給与連動制を採用することで、プロジェクトに貢献した分だけの報酬が得られる仕組みになっています。会社間の単価を表示することで納得したうえで、高いモチベーションで業務を遂行することが可能です。
高いモチベーションで案件に取り組むことにより、質の高い成果物を納品でき、クライアントからの信頼も高まります。
テクニケーションで、エンジニアとしての可能性を広げてみませんか？まずはカジュアル面談で、詳しい話をお聞かせください。
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの需要は、今後も継続的に増加すると予測されています。
ビッグデータが一般にも浸透したことで、膨大なデータを迅速かつ的確に処理できる人材へのニーズが高まっているからです。
McKinsey Global Instituteは、2004年から2008年の育成数の変化に関するレポートを発表しました。
そのなかで日本はマイナスと出ました。マイナスになったのは先進国で唯一です。
このデータをベースにすれば、今後ますます日本では人材不足に悩まされる可能性は極めて高いといわざるを得ません。
データサイエンティストのキャリアパス
データサイエンティストとして今後も活躍したいものの、キャリアパスが明確でない方も多いでしょう。
ここでは、データサイエンティストの今後想定できるキャリアパスを紹介します。
- データビジネスストラテジスト
- データサイエンスプロフェッショナル
- データエンジニア
以上の3つが、データサイエンティストの代表的なキャリアパスです。それぞれ必要なスキルがあるので、何が求められるか以下で詳しく見ていきます。
データビジネスストラテジスト
事業戦略を反映したデータ戦略に関する立案を担当する職種です。データを活用するプロジェクトの責任者を担う場合もあります。
データ分析スキルに加えて、高度なコミュニケーション能力も求められます。
データ戦略の設計の際には、DXに関する人材部門や現場部門と連携する必要があるからです。
データ戦略を立案するにあたって、プライバシー保護にも配慮しなければなりません。関連法規などに関する高い専門性が求められます。
データサイエンティスト以上に求められるスキルや知識の領域は広くなります。一方で顧客価値の拡大やビジネス創出に関われ、やりがいのある職種です。
データサイエンスプロフェッショナル
データサイエンスプロフェッショナルも選択肢の一つです。業務範囲は広範にわたり、データの処理や解析だけでなく、現場でのデータ活用のスキーム策定も担います。
さらにデータを活用するためのエンドユーザーに対する教育にも責任を負います。データの解析だけでなく、実際にデータ結果を活用する部分にも携わらなければなりません。
データサイエンスプロフェッショナルになるためには、特にコミュニケーションスキルが必要です。少なくとも標準的なレベルが必要になるでしょう。
エンドユーザーへのサポートや現場部門への指導、ヒアリングなどが必須になるためです。
データエンジニア
今後データエンジニアを目指すのも選択肢の一つです。データ分析環境の設計や実装する役割を担います。
データ活用のベースになる部分を担当する職種です。データはそのままでは利用できない場合もあり、活用できるように加工する業務も担当します。
データエンジニアはデータの前処理を担当し、データサイエンティストが分析と結果の導出を担います。
データエンジニアはデータの基盤を整備するので、バックエンドシステム開発やクラウドインフラ活用などに関する知見が必要です。
私たちテクニケーションでは、エンジニアが自らのキャリアやスキルに見合った方法で年収アップできる環境を提供しています。
案件選択制を採用し、自身で自由に案件を選択することが可能です。自身で選択できるため、得意分野はもちろん、挑戦したい分野への業務に専念することができます。
また、チーム制を採用しており、ベテランエンジニアのサポートが受けられるのも特徴の一つです。まだ挑戦したい分野へのキャリアが浅くとも、安心感をもって仕事に取り組めます。
会社間の単価を開示することで、自分の市場価値を明確に把握できます。納得しながら希望する案件に取り組めるため、キャリアアップも可能です。
エンジニアとしてのキャリアパスをどうすればよいのかわからない場合は、ぜひテクニケーションのカジュアル面談にて心の内をご相談ください。
データサイエンティストが取得するとよい資格
データサイエンティストの年収を上げる方法として、資格取得も有効な手段の一つとして紹介しました。
では、キャリアアップのために具体的にどの資格を取得すべきでしょうか。以下の3つの資格がキャリアアップにはおすすめです。
- Python3エンジニア認定基礎試験
- データサイエンティスト検定
- OSS-DB技術者認定資格
以上3つの資格がなぜデータサイエンティストの年収アップにつながるのか、以下で詳しく見ていきます。今後のキャリアプラン策定の参考にしましょう。
Python3エンジニア認定基礎試験
まずはPython3エンジニア認定基礎試験です。Pythonの文法をはじめ、基礎知識に関する資格です。
Pythonとはプログラミング言語の一種で、近年注目を集めています。AIや機械学習、ビッグデータの領域でポピュラーな言語です。
ビッグデータをはじめ、データサイエンティストの担当領域と被ります。今後データサイエンティストとして活躍するうえで、取得しておきたい資格の一つです。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会の認定する資格です。正式名称はデータサイエンティスト検定リテラシーレベルです。
この試験では、データサイエンティストに必要なスキルや知識が問われます。これからデータサイエンティストを目指す初心者向けの資格です。
データサイエンスだけでなく、データエンジニアリングやビジネスに関する能力も証明できます。
OSS-DB技術者認定資格
OSS-DB技術者認定資格は、PostgreSQLに関する認定資格です。PostgreSQLとは、オープンソースのデータベースソフトを指します。
PostgreSQLなどのオープンソースデータベースは、バージョンアップを繰り返しています。
結果商用データベースと比較しても引けを取らないレベルに進化しました。このため、導入する企業も増加傾向です。
PostgreSQLに関する専門知識やスキルを持っているとこの資格で証明できれば、就職や転職のチャンスも広げられます。
データサイエンティストとして適正な年収を知る方法
自分の年収が適正なものかどうかわからない方もいるでしょう。業界の基準をどうやって調べ、比較すればよいかわからないからです。
データサイエンティストとして適正な年収をもらっているかどうか、調べる方法はあります。まずは転職サービスの活用です。
転職サイトに掲載されている求人情報の給料を確認しましょう。
国の統計データと自身の年収を比較するのも、有効な手段の一つです。民間給与実態統計調査で、データサイエンティストが属する、もしくは近い職種の給与実態をチェックしましょう。
もし現在の働き方に対し納得できる年収を得られていない場合は、エンジニアの働き方や環境を整えてくれているSES企業に相談するのも一つの方法です。
私たちテクニケーションは、エンジニアの成長や労働環境の改善に注力している高還元SES企業です。エンジニア一人ひとりの理想とする働き方やキャリアに寄り添い、全力でサポートしています。
案件選択制を採用しています。自身で自由に案件選択をできるため、目指したいキャリアやスキルに挑戦できる案件や得意とするスキルを伸ばせる案件に参画できるため、やりがいをもって仕事に取り組むことが可能です。
また、チーム制をとっているのもテクニケーションの特徴です。経験の浅い案件でわからないところや疑問などを経験豊富なエンジニアに相談できるので、業務を行いながら経験を積むことが可能です。
もし自分の収入に不満があれば、まずはテクニケーションのカジュアル面談にご参加ください。
データサイエンティストそれぞれの事情に配慮し、働きやすくやりがいを見出せる職場がきっと見つかるはずです。
データサイエンティストとして年収アップのために転職を考えているなら
データサイエンティストは、ほかの職種と比較して年収は高めです。海外では数千万円単位の年収を得ている方も少なくないので、日本でもさらに稼げる可能性は十分あります。
ビッグデータの登場以来、データサイエンティストの需要は日本でも高まりつつある状況です。キャリアアップや転職などで、さらなる年収アップを狙えます。
もし満足できる収入を得られるやりがいのある職場を探すのであれば、SES企業選びが重要なポイントです。
自分のキャリアやスキルに見合った評価をしてくれる職場で働くことにより、キャリアアップを目指すことが可能です。
高還元SES企業のテクニケーションでは、単価給与連動制を採用しています。案件単価に応じて得られる報酬が決まるため、実力のある方ほど高収入を得られます。
また案件選択制を採用しているのも、テクニケーションの魅力の一つです。案件を自由に選択できるため、自身のスキルやキャリアプランに適した業務に集中できます。
もし現在の収入に不満を感じているのであれば、まずはテクニケーションのカジュアル面談にて詳しくお話をお聞かせください。
