【データサイエンティスト】年収を解説！未経験からのロードマップあり

データサイエンティストについて興味がある方は、下記のような悩みがあるのではないでしょうか？

今回はデータサイエンティストの年収を紹介した上で、年収を上げる方法や具体的な仕事内容、データサイエンティストのなり方について解説します。キャリアアップを考えている人は必見の記事です。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの平均年収は約700万円と言われています。ただ、この数値はあくまでデータサイエンティスト全員の平均値であり、働き方によって数値は異なってきます。

この章では、一般企業で働いた場合の年収を下記の3つに分けて紹介します。

データサイエンティスト1年目~3年目の場合

一般企業で働く場合のデータサイエンティストの1年目から3年目の年収は、500万円から800万円程度です。他の職種よりも明らかに高いと感じますが、そこには下記のような理由があります。

データサイエンティストに求められるスキルは、統計学・データ分析・マーケティングスキルなど他の職種に比べて多いのが特徴です。また、経営の中枢に関わる職種のためリーダーシップはもちろん守秘義務を課せられる責任感を強く求められるため、給料が高水準になります。

実際、日産自動車や富士通は中途採用の求人票にはデータサイエンティストの年収を600万以上の高水準に設けていますし、ソニーグループに関しては、新卒のAIに関わるデータサイエンティストの初年度の年収を700万円に設定しています。

このように、データサイエンティストの1年目~3年目の年収は高水準です。

データサイエンティスト3年目~5年目の場合

一般企業で働く場合のデータサイエンティストの3年目から5年目の年収は、800万円から1200万円程度です。1年目から3年目の時と比べても平均年収がかなり上がりましたが、そこには下記のような理由があります。

個人差はありますが3年目以降ほとんどの場合、データ分析などの市場調査だけにとどまらず、コンサルティングの職務を任せられるようになり、より高いスキルが必要になります。また、1つ以上の事業規模のマネージャーを務めることになり、より高い責任感とリーダーシップが求められるようになります。

実際、ヤフー株式会社とメルカリ株式会社はデータサイエンティスト3年目から5年目の場合、年収は800万円から1200万円ですし、リクルートに関しても3年以上のコンサル経験があるデータサイエンティストには1000万円以上の求人を出しています。

データサイエンティスト5年目~

データサイエンティスト5年目になると、年収は1000万円を超えてきます。ただ、5年目以降はチームのリーダーとしての活動実績やコンサルティングとしてのインセンティブ金額など、個人のスキルによって年収が大きく変わってきます。

実際、株式会社リクルートの5年目以降のデータサイエンティストは1000万から2000万と幅が広く、個人の成果によって金額が決められています。同じく、京セラやNTTなどの大手企業も1100万から2500万と個人の成果に依存する傾向が強いです。

データサイエンティストの年収を上げる方法

データサイエンティストとしてのキャリアを発展させ、年収を向上させるためには、いくつかの有効な手段があります。具体的には以下の通りです。

①転職

1つ目は「転職」です。転職は年収向上のチャンスが豊富。評価が不十分な現職や、企業の規模が小さく基本給が低い場合、転職は有益な手段と言えます。

特に大手企業や外資系、金融系への転職は、大幅な年収向上が期待できます。また、異なる業界への転職は新たな業務に携わる機会を提供し、データサイエンティストとしての市場価値を高めることも可能です。

2024年度以降はゲーム業界やAI業界が伸びている業界なので、市場が集中した業界に移動するのも有効な手段です。

加えて、難易度は高めですが海外企業に転職を狙うのもおすすめになります。データサイエンティストの年収は海外の方が日本より高い傾向にあり、実際にアメリカのデータサイエンティストの平均年収は1,000万円を超えています。

②昇進

2つ目は「昇進」です。データサイエンティストとしての年収を上げていく上で一番リスクのない方法は会社内で昇進を狙うことです。

また昇進すると給料が上がるだけでなく、会社経営の中枢に関わって行く機会が増えるため、職種へのやりがいもより感じられるようになるでしょう。

会社内で「昇進」を狙うためには、学歴や資格などの知識量が大切になりますが、それ以上に実績が必要になってきます。具体的にはプロジェクトの成果や会社への貢献度などです。

ただ、会社内で実績を勝ち取って行くことはかなり難しいところです。実際、チームとして仕事をする会社では成功と失敗は個人のレベルでコントロールはできません。

ここで、必要になってくるのはチームをうまくまとめるコミュニケーション能力です。こういったことから昇進を狙う上で、大切なのはコミュニケーションということになります。

③独立

3つ目は「独立」です。フリーランスとして働くことで、会社員よりも年収が上がる可能性が高いケースが多くあります。

会社員の場合、年功序列に基づく給与体系に縛られ、高度なスキルや実績があっても年収が上がりにくいことがあります。

一方で、フリーランスであれば、自身のスキルや経験に応じて報酬を受け取ることができるため、高いスキルや専門性を持っていれば、報酬も相応に上がりやすいです。その結果、会社時代よりも年収が向上する可能性があります。

ただし、フリーランスは「税務、会計、営業」などを全ての自分自身で管理する必要があります。これにより事務負担が大きくなりますので、その点を考慮した上で、フリーランスに転身するかどうかの検討が必要です。

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年収についてある程度理解できたところで、次に仕事内容について気になる人が多いでしょう。

この章では、データサイエンティストの仕事内容を詳しく紹介します。具体的に下記の通りです。

①課題の発見と目標の設定

1つ目は「課題の発見と目標の設定」です。データサイエンティストとしてデータを収集し分析する前には、まず解決すべき課題を特定し、明確な目標を設定する必要があります。

具体的に企業が抱える課題には、「新商品の売り上げ予測」「自社サイトのコンバージョン向上」「商品やサービスの認知度向上」「プロダクトの改善」「社員の生産性向上」などが挙げられます。

これらの課題には様々な要因が影響しており、データ収集前に課題を細分化し、優先順位をつけ、データ分析によってどのような目標を達成したいのかを明確にします。

この段階では、経営陣や関連部署とのヒアリングや提案が求められ、データに対する知識だけでなく、自社の事業や市場環境に対する深い理解が不可欠。データ分析の正確性や速さは、ビジネス競争に影響を与える可能性があるため、負荷の少なく効率的な分析が可能なツールの選択も重要です。

②データの収集と仮説の構築

2つ目は「データの収集と仮説の構築」です。課題に関連するデータは膨大であり、無計画にデータを収集し分析しても課題解決に役立つ結果が得られるとは限りません。

目標達成に必要なデータが入手できるかどうか、また、法令や契約、社内ルールの制約により使用できるデータかどうかも確認する必要があります。

まず初めに、目標達成に必要なデータがどこに存在し、どのように入手できるのかについて情報を収集し、その上で必要なデータを特定します。その後、データ収集方法や分析手法を検討し、具体的な分析計画を策定します。

また、データサイエンティストは分析環境を整えるために、データ収集システムやネットワークの構築、分析ツールやデータベースの導入などを主導する役割も果たします。

仮説構築も重要な要素であり、入手可能なデータを検討し、「このデータをこの手法で解析すれば、このような結果が得られるはずだ」という仮説を立てていきます。仮説構築はデータサイエンティストの知識や経験、発想力が最も活かされるフェーズです。

③データ前段階の処理と分析

データ収集が完了しても、通常はそのまま分析ツールに適用できるケースは稀であり、一般的には前処理が必要です。前処理は分析結果の精度に大きな影響を与える重要なステップであり、分析作業の大部分を占めることもあります。

具体的な前処理の手順には、分析に必要なデータの抽出、データの書式や数字の単位の統一、欠損データの補完、複数のデータの結合や集計、データのファイル形式の変換などが含まれます。これらの作業には、主にPythonやR、SQLなどのプログラミング言語が活用されます。

データを適切な形に整えることができれば、その後は分析ツールにデータを読み込ませます。分析ツールを使用することで、大量のデータから平均値や標準偏差などの基本統計量を迅速に取得することが可能です。

④仮説検証とモデル評価

次に必要になる作業が「仮説検証とモデル評価」です。分析結果が得られたら、最初に設定した仮説の検証を行います。

得られた分析結果が仮説を正当化する場合、次のステップに進むことが可能です。しかし、望ましい結果が得られなかった場合には、仮説の再評価が必要です。

どちらのケースでも、関係者に対して分析結果を報告し、その結果や分析モデル、分析プロセス全体の評価を行います。望ましい結果が得られた場合には、ビジネスに結果を適用するかどうかを検討すると同時に、分析精度の向上や新たな課題の発見に向けての議論が行われます。

逆に望ましい結果が得られなかった場合には、問題が発生したプロセスを検証し、その反省を次に活かします。

⑤分析結果をレポートにまとめて提出

最後に「分析結果をレポートにまとめて提出」することが必要になります。データサイエンティストは、構築したデータの分析結果をIMRAD形式に基づいてまとめます。

これは序論・材料と方法・結果・考察の順に構成され、同時に分析結果を可視化するためにグラフや表を活用する工夫が求められます。特に考察の部分では、経営課題への解決方法を具体的に示すことが大切です。

また分析を通じて得られた改善点や新たな発見を報告し、最終的には将来の展望につなげることが求められます。この段階での有意義な研究と改善活動は、データサイエンティストの仕事において重要な役割を果たします。

そして一連の職務が完了したら場合、経営層への報告と提言を行います。これがデータサイエンティストの一通りの仕事内容になります。

以下の記事では上記のフローを簡略化し、誰もが触れたことがあるExcelを用いて機械学習を実施しています。自分の手で動かしながらフローを学べるため非常に参考になります。

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データサイエンティストになる方法「ロードマップで解説」

データサイエンティストは平均年収が高く、経営の中枢に関われるためやりがいを感じられる職種です。このような職種に勤めたいと思った人は多いはずです。

この章では、データサイエンティストになる方法をロードマップでわかりやすく解説します。流れとしては下記の通りです。

ロードマップについては以下の記事でも詳しく解説しています。

初学者からデータサイエンティストを目指す勉強のロードマップ｜３つの目標で確認！初学者からデータサイエンティストに目指す方に向けて、独学で勉強するロードマップをご紹介します。その際、マイルストーンとなる3つの目標の達成を目指して勉強を進めると、確実にデータサイエンティストになるためのスキル身につきます...

①スキルを身につける

データサイエンティストになるためには、「スキルを身につける」ことが必要です。

具体的に求められるスキルは「分析・統計の知識」「プログラミングスキル」「SQLなどの分析ツールの使用経験」などになります。

また、この他にもコンサルタントとしてのクライアントにわかりやすく伝える「提案力」やチームの責任者としてコントロールする「マネジメントスキル」も大切です。

以下の記事ではデータサイエンティストに求められるスキルをより詳しく解説しています。

データサイエンティストになるには？必要なスキルやロードマップを解説あなたはデータサイエンティストになりたいと考えていませんか。本記事を読めば、未経験からデータサイエンティストになる方法がわかります。...

スキル習得なら、資格の取得がおすすめ

データサイエンティストになるためのスキルを習得したいなら、資格取得がおすすめです。

例えば、分析・統計の知識なら「統計検定」、プログラミングスキルやSQLなどの分析ツールを学びたいなら、「基本・応用技術者試験」の取得がおすすめです。

もし、応用的かつ幅広いスキルを身につけたい人は「中小企業診断士」の勉強がおすすめです。試験難易度は高いものの、データサイエンティストに必要な知識を手軽に学ぶことができます。

資格を獲得できたら、実践する

先ほど紹介した資格試験を取得して知識を獲得を獲得できたら、次に実践を繰り返すことが大切です。

単に知識を持っても、活用できなければ意味がありません。そのため、実践で使えるようにしてきましょう。

具体的には、仕事やコンペに参加してみることがおすすめです。例えば、統計検定を取得したら統計に関する仕事をやってみることやプログラミングスキルを身につけたらコードを書く仕事をやってみる、世界的に有名な機械学習コンペ「kaggle」に挑戦してみるなど。

仕事の獲得は「ランサーズ」「ココナラ」「クラウドワークス」等で簡単に受注することができるので、挑戦してみましょう。

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②ポートフォリオの作成

ポートフォリオは、これまでの仕事や学習経験をまとめた作品集のようなもので、データサイエンティストを目指す際には機械学習やPythonやR言語などのプログラミング言語を活用した作品を取り入れると効果的です。

例えば、類似画像を検索するアプリなどを作成し、その成果を示すことがおすすめです。

ポートフォリオを作成するメリットは就職・転職活動時に採用担当者に自身のスキルレベルを証明できることです。そのため、ポートフォリオを作成することはデータサイエンティストとしての就職や転職において役立つステップと言えます。

仮に高度な知識を活かして最新の技術や言語を取り入れたポートフォリオをアピールできれば、大手企業への転職も不可能ではありません。データサイエンティストは何よりもスキルを求められるため、ポートフォリオの作成は必須になります。

ポートフォリオの作成方法

ポートフォリオには、データサイエンティストとしての実績や成果を示す材料を盛り込むことが重要です。

特に、個人で制作可能な成果物が適しています。以下は、ポートフォリオに取り入れるのに適した材料の例です。

これらの材料を通じて、データサイエンティストとしてのスキルや実践的な経験をアピールすることができます。

ポートフォリオの作成時に意識しておきたいこと

良いポートフォリオを作るには、採用担当者の立場や視点から見た際に、限られた時間で効果的に自己表現できることが鍵となります。

そのため、以下の3つのポイントに特に注意すると良いでしょう。

これらのポイントを意識することで、効果的で印象的なポートフォリオを作成できます。

また、これらのことを意識してポートフォリオを作成するにはかなりの時間と労力が必要になります。具体的には最低2週間はかかるという意識で取り組むのがいいです。

③転職or案件の獲得

ポートフォリオの作成まで完了すれば、あとは個人の働き方によって仕事の獲得方法が変わってきます。もし一般企業で安定的に勤めるのであれば「転職」、フリーランスとして独立するのなら「案件の獲得」になります。

ただ、初めから「案件の獲得」を選ぶのは収入がないというリスクがあるのでおすすめしません。転職してデータサイエンティストとしての実務経験を積んでから、フリーランスになるのがリスクが少ない方法と言えるでしょう。

もし、社内養成や公募を利用してキャリアチェンジする制度があれば、転職せずに社内でデータサイエンティストを目指すのもいいでしょう。社内の教育プログラムに参加することで、投資費用を企業が負担してくれる場合もあります。これにより、自己負担の必要がなくなり、学習へのハードルが低くなります。

データサイエンティストの将来性が明るい理由

ここまで聞いて、「実際、データサイエンティストの将来性ってどうなの？」て疑問は思います。結論から言うと、データサイエンティストの将来性は明るいです。

この章では、データサイエンティストの将来性が明るい理由について解説します。

需要が大きい

1つ目はデータサイエンティストの「需要が大きい」ためです。

ビッグデータの収集・解析は人工知能の活用において不可欠な技術となりました。代表的な人工知能の活用事例として、自動運転や遠隔医療が挙げられます。

自動運転では、走行中の映像データやセンシングデータを分析して自動車のハンドリング、ブレーキ操作、アクセルの制御などが行われます。遠隔医療では、X線画像やバイタルデータ、患者が訴える症状の特徴などから考えられる病気を判定します。

これらの技術を活用して課題を解決する際には、膨大なデータが学習データとして必要とされます。これがビッグデータであり、今後のイノベーションに伴い、ビッグデータ市場は一層拡大すると予測されます。

これまでのITエンジニアが主流であった時代と異なり、人工知能の普及に伴い、ビッグデータを高度に扱えるスキルを持つデータサイエンティストの需要が急増しています。単なるコーディングだけでなく、データの解析における高度なスキルを有する人材が重要視され、これが今後ますます高まるニーズとなるでしょう。

AIの発達

2つ目の理由は「AIの発達」のためです。

AIを活用できる人材は、今後官民を問わず需要が急増すると考えられます。

データサイエンティストの仕事には、AIを駆使したデータ分析手法の理解が含まれており、その重要性は今後一層高まるでしょう。

実際データサイエンティストは、ビッグデータの収集、分析、解析、可視化といった役割を果たすことから、AI開発においても重要なポジションを占めています。この職業は世界的にも注目を浴びています。

経済産業省が公表した資料によれば、ビッグデータやAI、IoTに関連する市場は今後大幅に拡大するとの見方が強まっています。同時に、これらの先端IT技術を扱う人材が2020年までに約4.8万人不足すると予測されています。

まとめ

この記事ではデータサイエンティストの年収について詳しく見てきました。

年収を上げる方法としては、「転職」「昇進」「独立」がありました。ただ、「独立」は難易度が高い上、収入を安定することは期待できません。

また記事の後半では、データサイエンティストの仕事内容を紹介しつつ、データサイエンティストのなり方を解説しました。

この記事を参考にして、データサイエンティストを知りつつ、キャリアの幅を広げていきましょう。