才コネクト コラム
データサイエンティストとは？仕事内容や必要スキル、フリーランスの年収まで徹底解説
データサイエンティストは、現代のビジネスに不可欠な「データの専門家」です。
企業が抱える膨大なデータ（ビッグデータ）を分析し、そこから経営に役立つ示唆を引き出すことで、意思決定をサポートします。
ビジネスのIT化・デジタル化が進み、あらゆる企業活動でデータが蓄積されています。しかし、ただデータを集めただけでは価値は生まれません。大量のデータから有用な情報を見つけ出し、課題解決につなげるには、高度な分析スキルとビジネス理解を持つ人材が必要です。専門の人材がいなければ、せっかく蓄積したビッグデータも宝の持ち腐れになってしまいます。そこで注目されているのがデータサイエンティストという職種です。
例えば、EC企業ではデータサイエンティストが顧客の購買データを分析し、効果的なマーケティング戦略や商品改善策を導き出しています。また製造業でも、センサーデータを解析して故障を予測し、生産性向上やコスト削減に貢献しています。さらに金融業界では、膨大な取引データを分析して不正取引の検知やリスク管理に活かすなど、データサイエンティストの知見が幅広く応用されています。このように、業界を問わずデータサイエンティストの活躍の場は広がっています。
つまり、データサイエンティストはデータ分析によってビジネス価値を創出する要となる存在です。
本記事では、データサイエンティストの仕事内容や求められるスキル、キャリアパスや将来性、年収や独立・副業の可能性までを詳しく解説します。
目次
❙ データサイエンティストとは？具体的な仕事内容と役割を解説
データサイエンティストとは、企業内外に蓄積された大量のデータを分析し、そこからビジネスに有用な知見を導き出す職種です。直訳すると「データの科学者」であり、統計学や機械学習などの技術を駆使してデータの価値を最大化する役割を担います。かつては経営企画部門やコンサルタントが兼任していた高度なデータ分析業務ですが、ビッグデータ時代の到来とともに専任のデータサイエンティストが求められるようになりました。
データサイエンティストは単にデータ分析が得意なエンジニアというだけではありません。ビジネス上の課題を正しく把握し、解決するために必要なデータを見極め、分析結果を経営層や現場に分かりやすく伝える橋渡し役でもあります。つまり、テクニカルスキルとビジネスセンスの両方を兼ね備え、データに基づく意思決定をリードするプロフェッショナルと言えるでしょう。現在、日本企業でもデータドリブン経営の必要性が叫ばれており、この職種への注目が年々高まっていますが、データサイエンティスト人材はまだまだ不足しているのが現状です。ビッグデータを十分に活用できていない企業も多く、そうした課題を解決できるデータサイエンティストの存在価値は今後ますます高まっていくでしょう。
❙ データサイエンティストの具体的な仕事内容
データサイエンティストの業務は、データの収集から分析、提案まで多岐にわたります。以下に主な仕事内容の例を挙げます。
課題の定義・目標設定
まず企業が抱えている経営課題を明確にし、データで解決すべき問題を定義します。何を分析すればビジネス上の意思決定に役立つか、仮説を立てて目標を設定する重要なステップです。
データの収集・前処理
解決に必要なデータを社内外のシステムやSNSなどから収集します。同時に、ノイズとなる不要データの除去や欠損値の補完、形式の統一など、分析しやすい形にデータを整備します。
データ分析・モデル構築
整理したデータに対し、統計手法や機械学習アルゴリズムを活用して分析・モデリングを行います。膨大なデータからパターンや相関関係を見つけ出し、ビジネスに有益な洞察を導き出すフェーズです。
結果の可視化・レポート作成
分析結果をグラフやチャートで可視化し、専門外の人にも理解できるレポートを作成します。経営層や関係者に対し、データから得られた示唆や解決策を分かりやすく提案することが求められます。
施策の提言・実行支援
最後に、分析結果をもとに具体的な施策を提言し、課題解決に向けた行動を支援します。提案が採用されれば、その後の実行プロセスをデータでモニタリングし、効果検証を行うこともあります。分析→提案→実行→検証というPDCAサイクルを回し、継続的な改善に貢献する点もデータサイエンティストの重要な役割です。
実際の現場ではチームで分析プロジェクトを進めることが一般的で、データアナリストやデータエンジニアなど役割の異なる専門家と協働するケースもあります。そうした中でデータサイエンティストは、分析計画の立案や高度なモデル開発に集中しつつ、他メンバーと連携してプロジェクトを成功に導きます。
このように、データサイエンティストは単なる分析者ではなく、課題発見から解決策の提示まで一連のプロセスを牽引する役割を担っています。データの専門知識だけでなく、問題解決能力やコミュニケーション力も求められる仕事です。
❙ どんなスキルが必要？データサイエンティストに求められる知識と能力
データサイエンティストとして活躍するためには、幅広いスキルセットと各種ツールの習熟が必要です。技術スキルとビジネススキルの両面で高い能力が求められます。以下では必須スキルと主な使用ツールに分けて紹介します。
❙ 必須スキル一覧
プログラミングスキル
大規模データの処理や分析にはプログラミングが欠かせません。特にPythonやRといったデータ分析に適した言語の習得は必須です。また、SQLを用いたデータベース操作スキルも重要になります。
統計学・機械学習の知識
データから有意な結論を導くには、統計的手法や機械学習アルゴリズムへの深い理解が必要です。回帰分析や分類分析、ディープラーニングまで、状況に応じた分析手法を選択できる知識が求められます。
データエンジニアリング能力
ビッグデータを扱う場合、分散処理やクラウド環境の知識も役立ちます。HadoopやSparkなどビッグデータ処理基盤の知見、大量データを効率的に保存・処理するデータベース設計のスキルも持っていると強みになります。
ビジネス理解と課題設定力
分析の目的はビジネス課題の解決です。業界や自社ビジネスモデルへの深い理解を持ち、データ分析を通じて何を明らかにすべきかを見極める力が求められます。
コミュニケーション・プレゼンテーション力
分析結果を現場や経営層に伝え、行動につなげてもらうための伝える力も重要です。専門的な内容を噛み砕いて説明するプレゼン能力や、関係者との円滑なコミュニケーションが成果を左右します。
データサイエンティストになるために明確に必要な公的資格はありませんが、統計検定や情報処理技術者試験といった関連資格の保有や、理工系分野での高い学位（修士・博士号）取得は、専門知識の裏付けとしてプラスに働く場合があります。
❙ 主な使用ツール例
プログラミング言語
前述のPythonやRはデータ分析で圧倒的なシェアを持つ言語です。豊富なライブラリ（pandasやscikit-learn、TensorFlowなど）を活用することで、高度な解析や機械学習モデル構築を効率よく行えます。
データベース・クラウド
大量データの格納にはSQLデータベース（MySQL、PostgreSQLなど）やNoSQL、クラウド上のデータウェアハウス（AWS RedshiftやGoogle BigQueryなど）が使われます。ビッグデータ処理ではHadoopエコシステムやSparkの利用も一般的です。
分析ソフトウェア・BIツール
ExcelやTableau、Power BIといったBIツール、SASやSPSSなどの統計解析ソフトウェアもデータサイエンティストの武器になります。データの可視化やレポーティングにこれらのツールを駆使し、関係者が理解しやすい形で結果を示します。
これらのスキル・ツールは一朝一夕に身につくものではありませんが、データサイエンティストにとって欠かせない要素です。技術トレンドも日進月歩で変化するため、常に新しい知識をキャッチアップし続ける姿勢が求められます。
❙ フリーランスとしても活躍できる？データサイエンティストの働き方の選択肢と特徴
❙ キャリアパスの例
データサイエンティストとして経験を積むと、様々なキャリアパスが開けてきます。専門性をさらに極める道としては、シニアデータサイエンティストやリードデータサイエンティストとして大規模プロジェクトを牽引したり、特定分野（例えば画像認識や自然言語処理など）のスペシャリストになる選択肢があります。また、データエンジニアに転身してデータ基盤の構築・運用に携わったり、機械学習エンジニアとしてモデル開発に特化する道もあります。
一方、ビジネス寄りの道としてコンサルタントへのキャリアチェンジも可能です。データ分析のスキルを武器に経営課題の解決策を提案できるため、経営コンサルティングやデータ戦略コンサルといった職種で活躍するケースです。さらに、事業会社でマネジメント層に昇進し、データ戦略を統括する「CDO（Chief Data Officer）」やデータ分析チームのマネージャーとして組織を率いる道もあるでしょう。マーケティング領域に強ければデータマーケターとして活躍するなど、データサイエンティストの経験は多様なキャリアに応用可能です。
❙ 将来性と需要動向
データサイエンティストの将来性は非常に明るいと言えます。理由の一つは、今後もデータ活用ニーズの拡大が続く点です。企業が競争力を維持・強化する上でデータ分析は欠かせず、あらゆる業界でデータに基づく意思決定の重要性が増しています。実際、日本では高度IT人材の不足が深刻で、データサイエンティストも例外ではありません。経済産業省の予測によれば、AI・データ分析を担う高度人材は今後ますます不足し、2030年には数十万人規模の人材不足が生じる可能性があるとされています。慢性的な人材不足により求人需要は高く、当面「仕事がなくなる」心配は小さいでしょう。
なお、習得すべき知識が幅広く難易度が高いため、「つらい」「やめとけ」といった声が聞かれることもあります。しかしそれは裏を返せば簡単には真似できない専門性の高さを意味しており、着実に努力を重ねてスキルを磨けば市場での希少価値は非常に高くなるでしょう。
総じて、データサイエンティストはこれからのデジタル社会で高い将来性が期待できる職種です。市場価値を上げ続けるためにも、技術スキルの研鑽だけでなくビジネス感覚やコミュニケーション力も磨き続けることが重要です。データ分析の世界は日々進歩しているため、継続的な学習と適応がキャリアを長期的に発展させる鍵となるでしょう。
❙ 実際いくら稼げる？データサイエンティストの年収と案件単価相場
データサイエンティストは、他のIT職種と比べても高水準の年収を得られる傾向にあります。実際、平均年収は600万～700万円前後とされ、日本の全職種平均（約430万円）やITエンジニア平均（約460万円）と比べても大きく上回っています。もちろん新人のうちは全体平均並み（400～500万円台）からスタートするケースもありますが、経験を積むにつれて収入水準が大きく向上しやすい職種です。スキルや実績次第では年収1,000万円を超えるケースも珍しくなく、専門求人では上限1,500万～2,000万円といった高待遇の募集が出ることもあります。
米国など海外ではデータサイエンティストの年収は平均で10万ドル超（1,000～2,000万円程度）とされ、日本よりも高い水準です。それだけ専門性に対する需要が世界的に高い職種であることがうかがえます。特に高度な分析力が求められる金融業界やコンサルティングファームなどでは、他業界より高めの年収レンジが見られる傾向です。
収入モデルとしては、正社員エンジニアとして企業から給与を得るケースが一般的ですが、経験を積んだ後にフリーランスとして独立し、プロジェクト単位で報酬を得る働き方も可能です。正社員の場合は月給＋賞与といった形で安定収入を得られますが、フリーランスになると案件ごとの契約となり、報酬はスキルや案件内容に応じて変動します。
例えばフリーランス向け案件の月額単価は平均で80万円前後ともいわれます（2022年時点で約77万円だった平均が1年で約83万円に上昇したとのデータもあります）。この水準で年間通して案件に参画できれば年収ベースで約1,000万円に達する計算です。
ただしフリーランスは常に案件が確約されているわけではなく、収入が月によって変動するリスクもあります。それでも、豊富な実績と高いスキルを持つデータサイエンティストであれば、フリーランスでも年収1,000万円超えを実現できるチャンスが十分にあるでしょう。
❙ キャリアはどう伸ばす？未経験から独立までの道のり
データサイエンティストは高度な専門職であるため、独立してフリーランスとして活動したり、副業でスキルを活かしたプロジェクトに参画したりする機会も豊富です。その可能性について具体的に見てみましょう。
まず独立についてですが、前述の通り企業からのニーズが高いため、経験豊富な人材であればフリーランスのデータサイエンティストとして活躍できます。
専門のエージェントやマッチングプラットフォームを利用すれば、企業のデータ分析案件やAI導入プロジェクトなどに参画するチャンスも多く、案件単価も高めに設定されています。自分の得意分野（例：マーケティングデータ分析、金融データ解析など）で実績を積めば、その道のプロフェッショナルとして複数企業から相談を受ける立場になることも可能です。
副業としてのデータサイエンティストも選択肢の一つです。最近では大企業でも副業を解禁する動きが広がり、週末や業務時間外にデータ分析のスキルを提供する人も増えています。例えば、本業ではエンジニアとして働きながら、週末にスタートアップのデータ分析を手伝うケースや、オンラインでデータ分析のメンター・講師として副収入を得るケースも見られます。ただし、本業との両立には時間管理や契約面での注意が必要です（競業避止の規定など、所属企業の就業規則も確認しましょう）。
独立や副業のメリットは、なんと言っても自分の裁量で案件を選び収入をアップできる点です。特に独立すれば、得意分野に集中して高単価の案件をこなすことで、大幅な収入増や柔軟な働き方を実現できます。また、多様な業界・プロジェクトを経験することでスキルの幅が広がり、さらに市場価値が高まる利点もあります。
一方で注意点もあります。フリーランスでは案件獲得や契約交渉、納期管理などすべて自己責任となるため、ビジネススキルや自己管理能力が一層求められます。副業の場合も、過重労働にならないよう体調管理が必要です。それでも、自身のスキルを武器に独立・副業で挑戦する価値は十分にあります。データサイエンティストとして実績を積んだ先には、自らの働き方を選べる自由度が広がっていると言えるでしょう。
❙ まとめ
ここまで、データサイエンティストとは何か、その仕事内容、必要なスキル、キャリアパス、さらには独立の可能性について解説してきました。データサイエンティストはビッグデータやAIの時代において、データに基づく意思決定を支える重要な存在であり、様々な業界で必要とされています。高度な分析力やプログラミングなどの専門知識に加え、ビジネス理解やコミュニケーション力も求められますが、その分需要も非常に高く、将来性のある職種と言えます。
実績を積めば、企業に属するだけでなくフリーランスとして独立し、高単価のプロジェクトに挑戦する道も開けるでしょう。独立すれば、自分の専門性を存分に活かした柔軟な働き方ができるのも大きな魅力です。データ人材が不足している今こそ、スキルを磨いてデータサイエンティストを目指す絶好の機会と言えます。ビジネスの課題解決にデータの力で貢献できるこの分野に、ぜひ前向きにチャレンジしてみてください。
