トップ
IT・DX
データサイエンティストの年収は？高額な理由や高い報酬を得る方法を解説

データサイエンティストの年収は？高額な理由や高い報酬を得る方法を解説

2023.10.23

※当サイトは人材関連サービスを展開する株式会社エイジレスが運営しています。本ページは自社および提携先のPRを含む場合があります。

じょう

”お願いしたいこと” ・記事のタイトルには必ずメインKWを全て含めてください・出来るだけ多くライターさん独自の知識や経験に基づいた内容を盛り込んで頂きたい。（構成とずれる分には全然OKです、寧ろライターさんの方が業界に詳しく正しい知識をたくさん持っていらっしゃると思うので積極的に構成や書く内容を変更して欲しいです。）・記事の中でエイジレスのメディアの他の記事に内部リンクが飛ばせそうな時はお願いします！　　例１　〇〇エンジニアに必要とされるスキルというような小見出しの時は完結に内容をまとめて詳しい内容はそれに特化した記事へのリンクを貼っておく　　例２　文中に難解なIT用語が出てきたときは、〇〇とは？というような記事のリンクを貼っておいて分からない用語をGoogleで再度調べる必要がないようにしておく。＜メインKW＞データサイエンティスト年収＜サブKW＞＜ペルソナ＆検索意図＞ ①データサイエンティストへの転職を考えているエンジニアデータサイエンティストの年収が高いと聞いて転職を視野に入れ始めているエンジニア。 ②進路に迷っていてデータサイエンティストに興味がある学生データサイエンティストの将来性を知りたい。あと、まだ専門用語には詳しくない。(文中で難しいIT用語が出てきた時に理解を助けるような記事のリンクを近くに貼っておくことで、メディアをまわって長く滞在してくれそう→SEO強くなる) ということで、難解なIT用語が出てきたときはエイジレスメディアの記事から解説になりそうなものを選んで内部リンクを貼って欲しいです。＜文字数＞ 6000-7000字程度

データサイエンティストとして働くことに興味があるけど、年収事情が気になりませんか？

データサイエンティストの需要は高く、IT関連でも高年収な職種です。

この記事では、データサイエンティストの年収相場からはじまり、年収が高い理由や高年収を得る方法などをまとめて解説します。

高水準な年収を目指してデータサイエンティストとして働きたいけれど、求人探しに不安があったり、自分は目指す年収に届くのか心配だったりする人はエイジレスに相談してみませんか？

弊社エイジレスはSIer、ベンダー、ITコンサルタントに特化しており、業界知識が豊富で、非公開求人も多数保有しています。データサイエンティストのポジションにおいても、最適な職場や給与条件の提案が可能です。

また、業界特化により、企業からも信頼も得ているため、内定や年収UPを実現しています。

年齢による差別は一切ございません。新たなステップを踏み出すために、エイジレスのサポートを受けてみませんか？

データサイエンティストの平均年収・年代別平均年収

じょう

（500程度。表でほとんど完結。）ここは、表形式で見やすく年代別にまとめてください。 20,30,40,50年代の前半と後半で分けるくらいの項目数で、全体としての平均年収は表の一番上に持ってきて見やすいようにしてください。

データサイエンティストはIT人材の中でも高年収の職種です。
データサイエンティストの年収事情を以下の2つの視点から見ていきましょう。

データサイエンティストの平均年収は694万円
データサイエンティストの年代別平均年収

それぞれ解説していきます。

データサイエンティストの平均年収は694万円

弊社が大手求人サイトを調査したところ、データサイエンティストの平均年収は694万円でした（※2023年10月5日時点）。

経済産業省によるとIT人材の平均年収は585万円であり、データサイエンティストとの差は109万円です（※国内IT人材の年代別年収の全体平均値）。

データサイエンティストの年収は、IT人材の中でも高年収に位置づけられます。

データサイエンティストの年代別平均年収

データサイエンティストの年代別平均年収を調査したところ、データサイエンティストは新しい職種であるため、年代別の平均年収がまとめられたデータはありませんでした。

データサイエンティストの平均年収を、IT人材の平均年収と比較すると約1.2倍です。

この倍率にもとづいて、経済産業省から発表されているIT人材全体の年代別平均年収と比較して相対的にシミュレーションすると、以下の推定値になります。

年代	社内SEの平均年収（A）	IT人材全体の平均年収（B）	差異（AーB）
全体平均	694万円	585万円	109万円
20代	490万円	413万円	77万円
30代	624万円	526万円	98万円
40代	766万円	646万円	120万円
50代	894万円	754万円	140万円

国内では年功序列が残っており、年代が上がるにつれて平均年収も高くなります。
そのため、データサイエンティストも経験年数を重ねるつれて年収は高くなると想定できるでしょう。

ただし、個人の実務経験やスキル、ジョブ型雇用制度を実施しているかなどの条件により年収は大きく異なります。

参考：

我が国におけるIT人材の動向｜経済産業省

ここまでは、データサイエンティストの年収事情をお伝えしてきました。
次では、データサイエンティストの年収が高い理由を見ていきましょう。

データサイエンティストの年収が高い2つの理由

じょう

（3000-4000程度） H3で・スキルを磨く(必要なスキル紹介)　→社内SE　スキル　の記事に内部リンクを飛ばしたいので簡潔に箇条書きで書いた後に、詳しくはこの記事！みたいな感じにするといい。・年収アップに繋がる勉強や資格(資格の名前と取得者の平均年収を並べて表にまとめて欲しい) ・経歴の話(エンジニアとしての何のキャリアが転職後の年収アップに貢献するか) ・高給の優良企業での面接で失敗しない方法・面接で何を聞かれるのか・面接で何を見られているのか・面接の時にスムーズに受け答えをする方法

データサイエンティストは、IT人材の中でも年収が高いことがわかりましたが、その理由は何でしょうか。
以下の2つの視点から解説します。

データサイエンティストの仕事は大きな成果につながる可能性がある
データサイエンティストの仕事は幅広く高度な専門性が求められる

それぞれ解説します。

データサイエンティストの仕事は大きな成果につながる可能性がある

データサイエンティストは、データを解析してビジネス課題を紐解き、成果につなげる役割です。

現在保有しているデータやこれまでとっていなかったデータを新規に取得し、統計学やコンピューターサイエンスなどのスキルを駆使して、企業の売り上げを増やすかコストを減らすことに貢献します。

ひとつの仕事が大きな成果につながる可能性があることから、データサイエンティストは高年収を得られます。

たとえば、企業が顧客に商品やサービスを訴求するダイレクトメールを考えてみましょう。

これまでダイレクトメールを、いつ・誰に・どうやって・どのような内容を送るかは、担当者の長年の経験と勘で行っていたとします。

そこでデータサイエンティストが機械学習モデルを使って分析し、より効果的なダイレクトメールが届けられるようになり、従来は年間の売り上げ5千万円だったものが1億円になった場合はどうでしょうか。

このケースだと、データサイエンティストは売り上げ5千万円アップに貢献しています。

さらに厳密には売り上げを増やすだけでなく、これまでダイレクトメール担当者が行なっていた経験と勘にかかっていた労力を別の業務にシフトすることで、コストも改善しています。

このように、データを解析して何かしらの意思決定・効率化・自動化することにより売り上げアップやコスト削減が可能です。

データサイエンティストの業務は、大きな成果につながるポテンシャルを持っているため、年収が高い傾向があります。

データサイエンティストの仕事は幅広く高度な専門性が求められる

データサイエンティストには幅広く高度な専門性が求められるため、需要に対して十分なスキルセットを持つ人材が不足しがちなことも年収が高い要因のひとつです。

データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに求められるスキルセットを以下の3つと定義しています。

ビジネス力
データサイエンス力
データエンジニア力

ビジネス力は、ビジネス上の課題を整理して正しく定義し、解決策を考えて実行する能力のことです。

データサイエンス力は、統計学や人工知能などの情報科学分野の知識やスキルを指します。

データエンジニア力は、データを分析するためのデータ分析基盤やモデルを構築し、処理できるように実装する力のことです。

データサイエンティスト協会の会員向けのアンケート項目「データサイエンティスト協会の定義でどのレベルに該当するか」の回答では、3つのスキルを満たしている会員は5.9%ほどであるとの結果でした。

出典：データサイエンティストに求められるスキルセットとレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会

このように、データサイエンティストには幅広く、なおかつ高度な専門性が求められる職種です。

大きな成果につなげられる可能性がある分、ニーズが高い職種ですが、需要に対して必要な人材が足りておらず年収が高い傾向があります。

ここまでは、データサイエンティストの年収が高い理由をお伝えしてきました。
次では、データサイエンティストが高年収を得るための方法を見ていきましょう。

データサイエンティストとして高い年収を得るための5つの方法

じょう

結論としてデータサイエンティストの将来性は高いとする。

データサイエンティストとして高い年収を得るための方法は、以下の5つです。

データサイエンティストとして実務経験を積む
データサイエンティスト業務に役立つ資格を取得する
転職して大手企業に勤める
転職して外資系企業に勤める
フリーランスのデータサイエンティストとして独立する

ひとつずつ解説します。

1.データサイエンティストとして実務経験を積む

高年収を提示する職種は、通常、高い専門性と即戦力であることが期待されます。
これらを客観的に証明するために、実務経験が非常に重要です。

弊社が大手求人サイトを調査したところ、高単価なデータサイエンティストの求人では、以下の実務経験を求める傾向がありました（※2023年10月5日時点の求人情報を調査）。

データサイエンティストとして従事した経験
DXコンサルタントやデータ利活用コンサルタントの経験
先進技術を活用した開発・サービス実装の経験（例：機械学習など）

「データサイエンティストとして従事した経験」とは、自社が手がける事業の業界での実務経験が求められています。
たとえば、卸売業での需要予測や在庫最適化のプロジェクトにデータサイエンティストとして従事した経験や、SEM（Search Engine Marketing）分野で1年以上の実務経験を保有する人材が求められていました。

「DXコンサルタントやデータ利活用コンサルタントの経験」は、コンサルティングファームなどで顧客ビジネスの状況をデジタル化して分析し、根拠にもとづいて課題を明確化して解決に向けて推進した経験のことです。

「機械学習など先進技術を活用した開発・サービス実装の経験」は、機械学習・AI・自然言語処理などの高度な技術を使用して、データの収集から分析、モデルの構築までを実施した経験を指します。

高度な専門性が求められる分野での実務経験を持っていると、即戦力としてみなされるため高い年収を得られる可能性が高まるでしょう。

2.データサイエンティスト業務に役立つ資格を取得する

データサイエンティストとして働くためには、特別な資格や免許が必須ではありません。

ただし、データサイエンティストの業務に役立つ資格はあります。

資格を持っていると、第三者が客観的に一定水準の知識やスキルを持っていることを証明するため、高い年収を得られる可能性が高まります。

データサイエンティストの業務に役立つ資格は、以下の3つです。

データサイエンティスト検定
統計検定
データベーススペシャリスト試験

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（略称：DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が運営する、データサイエンティストの実務能力と知識を保有していることを証明する検定です。

アシスタントからシニアまで、それぞれの知識やスキルに応じた4段階の検定が用意されています。

検定	難易度
アシスタントデータサイエンティスト	見習いレベル
アソシエートデータサイエンティスト	独り立ちレベル
フルデータサイエンティスト	棟梁レベル
シニアデータサイエンティスト	業界を代表するレベル

データサイエンティスト検定は、データサイエンティストの業務に役立つ知識を体系的に学習できるため、これからデータサイエンティストとして働きたい人から、現在就業していてキャリアアップを図りたいという人まで幅広く役立ちます。

参考：

スキルレベル表｜一般社団法人データサイエンティスト協会

参考：

データサイエンティスト検定｜一般社団法人データサイエンティスト協会

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が運営する検定で、統計に関する知識や実用スキルを評価する試験です。

総務省・文部科学省・経済産業省・厚生労働省・内閣府が後援しています。

統計検定は、以下のように分類されています。

検定種別	レベル	検定概要
統計検定	4級〜1級	統計の全般的な知識
統計調査士	統計調査士・専門統計調査士	統計「調査」に特化
データサイエンス資格	基礎・発展・エキスパート	データサイエンティストとしての分析・スキル

統計検定は、データにもとづいて根拠を客観的に判断し、科学的に課題を解決する知識の習得が可能です。
この知識はデータサイエンティストの業務に直接的に役立つため、おすすめの資格です。

参考：

統計検定｜一般財団法人統計質保証推進協会

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベースに関する幅広い知識を持つ高度IT人材であることを証明する国家試験です。

情報処理技術者試験の試験区分レベル4段階のうち、レベル4に位置づけられる最も難易度が高い試験のひとつです。

データサイエンティストの仕事は、IT技術を駆使してデータ解析を行うため、高度なデータベース知識は業務全般に非常に役立ちます。

参考：

データベーススペシャリスト試験｜独立行政法人情報処理推進機構

3.転職して大手企業に勤める

データサイエンティストとして高い年収を得るためには、大手企業に勤めることも有効な方法のひとつです。

企業の規模が大きければ必ず待遇が良いということではありませんが、規模が大きいほど平均年収が高い傾向があります。

規模	平均年収
全体	495万円
10〜99人	418万円
100〜999人	459万円
1,000人以上	556万円

参考：

賃金構造基本統計調査｜厚生労働省

データサイエンティストの転職で、大手企業もチェックするポイントは以下のとおりです。

中途採用：即戦力として活躍できる実務経験
新卒・第二新卒や未経験者：専攻分野、学び続ける姿勢

新卒・第二新卒者やデータサイエンティスト未経験者に対する採用プロセスでは、専門分野に焦点を当てられることがあります。

実際、大手求人サイトを調査したところ「数理統計や経営工学、情報通信学に関する修士号や博士号」が求人条件として提示されているケースも見受けられました。

面接でスムーズに受け応えできるように、スキルや専攻分野などのアピールポイントを具体的に説明できるようにまとめておくといいでしょう。

4.転職して外資系企業に勤める

データサイエンティストだけに限定されたことではありませんが、米国のIT人材の年収は高いため、外資系企業で働く選択肢もあります。

経済産業省によると、米国のIT人材の年収は日本の2倍近くの差があります（米国：1,157万円・日本：598万円）。
そのため、データサイエンティストの年収も2倍ほどになるでしょう。

データサイエンティストの実務とスキルに加えて、ビジネスレベルの英語力を持っている人は、外資系企業に勤めることで高年収を得られる可能性が高いです。

参考：

IT人材に関する各国比較調査結果報告書｜経済産業省

5.フリーランスのデータサイエンティストとして独立する

データサイエンティストは、独立してフリーランスとして働く選択肢もあります。

2022年3月31日に公表されたデータサイエンティスト協会のアンケート調査によれば、以下の結果が得られました。

データサイエンティストを目標どおり確保できなかった企業：62％
データ分析業務を外部委託している企業：15％

企業の多くがデータサイエンティストの確保に苦労し、一部の企業はデータ分析業務を外部委託しています。

外部委託を行っている業界では金融業や保険業が36％、宿泊業や飲食サービス業が23％と、比較的高い割合で外部委託を活用しているという結果でした。

参考：

データサイエンティストの採用に関するアンケート｜一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンティストに限らず、フリーランスは案件獲得のための営業や、各種事務手続きなどをすべて自分で対応しなければなりません。
さらに、収入が不安定などのデメリットがあることも事実です。

一方でフリーランスは即戦力が期待できることと、正社員と異なって社会保険や福利厚生などの経費がかからないため、企業は高い報酬を支払えます。

自分の裁量で仕事を進め、高い報酬を得たいと考える人は、フリーランスのデータサイエンティストの道も検討すると良いでしょう。

ここまでは、データサイエンティストが高年収を得るための方法をお伝えしてきました。
次では、データサイエンティストの今後の年収や将来性を見てみましょう。

フリーランスにおすすめの案件探し方法

フリーランスエージェントは、それぞれ保有している案件が異なるため、2〜3社に登録しておくと収入が途絶えるリスクを軽減できます。
迷った場合は、実績が豊富な『Tech Stock』や、年齢不問/ハイクラス案件特化の『エイジレスフリーランス』がおすすめです。

①Tech Stock　
20年目の実績があるフリーランス案件紹介サイト。これまでに築いた信頼により月80万円をこえる高単価案件も多数あります。
スキルアップや税務関連のサポートなど、フリーランス向け福利厚生サービスも利用可能なため、まだどこにも登録していない人でも安心して利用できます。
【公式】https://tech-stock.com/

②エイジレスフリーランス
年齢不問/上流商流のハイクラス案件に特化したエージェント。
SIer・コンサル・大手SESなどの案件を多数保有しており、ユーザーからの評判が良く誠実な対応も強みです。
【公式】https://freelance.ageless.co.jp/

データサイエンティストの年収は今後上がっていくか？2つの視点から解説

結論からお伝えすると、データサイエンティストの将来性は明るく、年収も上がっていく可能性が高いです。
以下の2つの視点から解説します。

企業のDXの取り組み
海外へのデジタル人材流出を防ごうとする動向

それぞれ解説します。

企業のDXの取り組み

国内は少子化の影響で労働人口が不足するなか、人手不足などの経営課題の解決策としてDXの取り組みがより加速する見込みです。

DXを推進するためには、経験や勘に頼ってビジネスを推進するのではなく、デジタル化をベースにデータ分析結果にもとづいた根拠のある解決策の推進が必要です。

そのため、企業がDXに熱心に取り組むほど、データサイエンティストの市場価値は高まり、年収も上がっていくでしょう。

海外へのデジタル人材流出を防ごうとする動向

データサイエンティストのような高度デジタル人材は、海外でも市場価値が高く高額な年収を得ています。

経済産業省によると、国内から優秀な高度デジタル人材が海外へ流出してしまうことを防ぐために、富士通・NTTグループ・NECなどの国内企業が、高度デジタル人材に高額報酬を提示する傾向が見られるとの報告がありました。

この報告では、データサイエンティストの最高提示年収は3,900万円にものぼります。

このように、海外へのデジタル人材の流出を防ごうとする動向があるため、データサイエンティストの年収も上がっていく可能性があります。

参考：

我が国におけるIT人材の動向｜経済産業省

ここまでは、データサイエンティストの今後の年収に関する見通しをお伝えしてきました。
次では、データサイエンティストのキャリアを支援するサービスを紹介します。

データサイエンティストの転職や独立はエイジレスにご相談ください

エイジレスでは、これからデータサイエンティストを目指したい人や、現在データサイエンティストとして就業している人のキャリア相談を受けつけています。

エイジレスなら、正社員転職・フリーランス独立どちらのサポートも可能です。

正社員転職を支援する「エイジレスエージェント」には、2つの特徴があります。

大手企業との信頼関係による高い面談率・内定率
年収大幅アップでの内定実績が多数

フリーランス案件マッチングサービスの「エイジレスフリーランス」は、以下の2点がおすすめポイントです。

元請け直契約など上流商流の高単価案件が豊富
フリーランス独立後の大幅年収アップ事例が多数

どちらのサービスも無料で利用できるので、ぜひお気軽にご相談ください。

まとめ｜データサイエンティストは年収が高く将来性も明るい職種

この記事を通じて、以下の3つのことがわかりました。

データサイエンティストの平均年収は694万円であり、IT人材の中でも高年収
データサイエンティストの年収が高い理由は「大きな成果につながる可能性がある」「幅広く高度な専門性が求められる」
データサイエンティストが高い年収を得る方法は「実務経験を積む」「資格を取得する」「大手企業に勤める」「外資系企業に勤める」「フリーランスとして独立する」が挙げられる

データサイエンティストには高度な専門性が求められますが、年収が高く将来性も明るい職業です。

少子高齢化の影響による労働力の減少は国全体にとって大きな課題であり、デジタル化による生産性向上に寄与できる人材の市場価値は今後も高まります。
データにもとづいてビジネス課題解決を図るデータサイエンティストの仕事は、非常にやりがいを感じられるでしょう。

データサイエンティストへの転職や独立に興味がある人は、ぜひエイジレスにご相談ください。
IT業界に詳しい担当者が、あなたの理想のキャリア実現に向けて全力でサポートします。

執筆者

じょう

新卒で国内大手Sierに入社しシステムエンジニアとして13年勤務。2023年4月よりフリーランスとして独立。前職ではプロジェクトマネージャーやコンサルタントとしての役割を担い、個社の基幹システム運用やクラウド移行の案件を中心に商談〜構築〜運用まで幅広く担当。ライターとしては経歴を活かしたIT関連の記事執筆が得意。妻は前職の同僚で現在も継続して勤務中。共働きで3児の父として子育てにも奮闘中。

検索ワード

人気キーワード

データサイエンティストの年収は？高額な理由や高い報酬を得る方法を解説

おすすめの転職エージェント