データサイエンティストの平均年収を紹介！　今後の展望も解説します

「データサイエンティストの年収はどれくらい？」と疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか？
データサイエンティストは責任が大きいこともあり、給与水準が比較的高い職業です。また、経験を重ねていくにつれ年収が上がっていく傾向があります。

この記事では、データサイエンティストの平均年収や給与を上げる方法を解説。また、業務内容や活躍の場、将来性などについてもまとめました。そのほか、データサイエンティストになる方法や求められるスキルを紹介しています。
データサイエンティストを目指す方、年収をアップさせたい方はぜひご覧ください。

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データサイエンティストの仕事内容と活躍の場

データサイエンティストの仕事内容は、ビッグデータを分析し、その結果を活用することです。データを収集・分析するだけでなく、データサイエンスやビジネススキルを駆使して企業に対してコンサルティングを行います。

インターネットの普及による急速なデジタル化が進んだ昨今、データサイエンティストは企業の戦略策定に欠かせない職種となっています。以前はIT業界や金融業界が主な勤務先でしたが、ビッグデータを活用する企業が増加した現在、データサイエンティストの活躍の場は大きく広がっています。
一般企業のほか、外資系の企業もデータサイエンティストの活躍の場です。また、フリーランスとして活動するデータサイエンティストも存在します。

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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は責任の大きい仕事であるため、年収もそれに応じた高水準となる傾向にあります。

厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」によると、「その他の技術者」に分類されるデータサイエンティストの平均年収は、508万円です。

国税庁の「令和2年分　民間給与実態統計調査」で発表されている全国平均年収は433万円なので、データサイエンティストの年収は高いといえるでしょう。

都道府県別のデータサイエンティストの年収

厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」によると、都道府県別のデータサイエンティストの平均年収は以下の表のとおりです。

都道府県	平均年収
全国	508万円
北海道	449.2万円
青森県	375.5万円
岩手県	434,1万円
宮城県	562.7万円
秋田県	528.4万円
山形県	393.7万円
福島県	467.5万円
茨城県	607.7万円
栃木県	431.9万円
群馬県	386.7万円
埼玉県	558.7万円
千葉県	505.8万円
東京都	541.8万円
神奈川県	581.5万円
新潟県	444.6万円
富山県	497.6万円
石川県	455.6万円
福井県	515.7万円
山梨県	542.6万円
長野県	449.3万円
岐阜県	495.5万円
静岡県	485.7万円
愛知県	509.4万円
三重県	510.1万円
滋賀県	551.7万円
京都府	575.2万円
大阪府	554.1万円
兵庫県	552.9万円
奈良県	522.4万円
和歌山県	529万円
鳥取県	367.3万円
島根県	425.2万円
岡山県	512.2万円
広島県	502.3万円
山口県	562.1万円
徳島県	529.9万円
香川県	425.6万円
愛媛県	474.9万円
高知県	441.6万円
福岡県	483.2万円
佐賀県	503.2万円
長崎県	473.2万円
熊本県	413.5万円
大分県	459.7万円
宮崎県	500.6万円
鹿児島県	428.7万円
沖縄県	355.1万円

技術の進歩とともにデータサイエンティストの需要は高まっており、好待遇を用意する企業も増えているようです。

データサイエンティストの類似職では年収に差も

データサイエンティストの類似職として、データエンジニアが挙げられます。

データエンジニアは、データサイエンティストが扱うデータそのものに携わる職業です。データを集めたり管理したりするほか、情報基盤の構築・運用を担当します。
厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」によると、「その他の情報処理・通信技術者」に分類されるデータエンジニアの平均年収は、559.3万円です。

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データサイエンティストとAIエンジニアとの違い

データサイエンティストと混同されやすい職業として、AIエンジニアがあります。

どちらもビッグデータを活用して企業の成長に活かす役割を果たしますが、データサイエンティストがデータを活用して企業の経営サポートを行うのに対し、AIエンジニアはAI（人工知能）を使った製品やサービスの開発を行う職業です。

データサイエンティストはビッグデータを活用したコンサルティング業に近く、AIエンジニアはビッグデータを活用して実際にプログラムを組む技術者に近い立ち位置となります。

これからさらに需要の高まりが期待されるAIエンジニアも、技術者の需要や活用するデータ、そして技術の複雑さに伴って年収は高くなっていくと考えられるでしょう。

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データサイエンティストになるために必要な4つのスキル

データサイエンティストに求められるスキルは、統計学の知識・IT関連のスキル・ビジネスマナー・パソコンの基本スキルの4つです。

1.統計学の知識

データサイエンティストに求められる最も特徴的なスキルは、統計学の知識だといえるでしょう。データ収集のその先を担うデータサイエンティストは、ビッグデータを分析・活用するために統計学の知識を身に付けることが必要です。統計学の知識を持ってビッグデータを扱い、論理的な結論を導いていきます。

2.IT関連のスキル

データサイエンティストにはIT全般のスキルが求められます。プログラミングやデータベース、データ分析などについて学んでおきましょう。

3.ビジネスマナー

データサイエンティストは、経営層やクライアントと直接やりとりをする場面が多い職業です。そのため、基本的なビジネスマナーを備えている必要があります。
正しい言葉遣いや好印象を与える身だしなみを意識しましょう。また、名刺の受け渡し方法やビジネスメールの書き方なども覚えておくのがおすすめです。

4.パソコンの基本スキル

データサイエンティストは主にパソコンを使用して仕事をします。パソコンの基本操作に慣れておくことで、業務をスムーズに遂行することが可能です。
業務上で使用するソフトの操作をマスターしましょう。また、ブラインドタッチやショートカットキーを覚えておくとさらに円滑に仕事を進められます。

未経験からデータサイエンティストは目指せる？

未経験からデータサイエンティストを目指すことは可能です。データサイエンティストには特定の学歴・専攻や資格などが求められないからです。

データサイエンティストになるために、前述のスキルを身に付けていきましょう。また、スキルを身に付けるために関連性のある職業でキャリアを積むのも一つの方法です。

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データサイエンティストで1,000万円目指すには

データサイエンティストの平均年収は508万円ですが、1000万円を目指すことも夢ではありません。
データサイエンティストが高収入を得る方法には、以下の3つが挙げられます。

1.大手企業に就職する

データサイエンティストとして年収1000万円を目指すのであれば、大企業への就職を検討しましょう。
早くからビッグデータに着目し活用してきた大手の企業であれば、データサイエンティストの価値を理解してくれる傾向が強いです。ノウハウ・経験に合った好待遇を用意している企業に応募しましょう。

2.外資系企業に就職する

年収1000万円超えのデータサイエンティストになりたい場合は、外資系企業を就職先として選ぶのがおすすめです。
海外を絡めて展開を行う企業の場合、取り扱うデータの内容は量・種類ともに膨大になり、データサイエンティストとして求められる技術が高くなります。それにともない、与えられる年収も上がっていくはずです。
また、外資系企業は実力主義をとっている会社も多数。成果を出せば出すほど年収を上げられる可能性があります。

3.フリーランスとして活動する

データサイエンティストで高年収を目指すなら、自身の努力と裁量次第で自由に仕事を選べるフリーランスとしての働き方もあります。

フリーランスとして活動する場合、企業に雇用されている一般的なデータサイエンティストと違い、受注する案件を自身で選ぶことができます。この大きなメリットは、業務内容や報酬の確認・交渉が事前にできるほか、年間でどのくらいの案件量を受注するかも自分次第で決められることです。
努力次第で高単価な案件を多く獲得することが可能になり、会社員時代よりも高い年収を見込めるでしょう。

フリーランスは企業を通してではなく、自身が直接仕事を受注して働きます。良い仕事ができれば信頼につながり、リピートしてもらえたりほかの案件を紹介してもらえたりする可能性もあります。

IT関連においての実務経験が長く、かつデータサイエンティストとしての経験をしっかり積んだ人であれば、フリーランスとしてより高い年収を得ることが叶います。しかるべきタイミングでフリーランスになり、ぜひ1000万円を目指しましょう。

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データサイエンティストの将来性

スマートフォンの普及と共にさまざまな情報がデータ化し、それに伴ってビッグデータの情報量は膨大かつ多種多様になりました。そのため、その情報を適切に処理・分析して活用するデータサイエンティストは多くの企業で求められる状態になっています。

ただし今後の技術進化によっては、データサイエンティストを目指せば安定的に高単価な仕事に携われる、とは言い切れない可能性もあります。その理由の一つとして、さまざまな情報を人間のように考えて処理するAI（人工知能）の開発が急速に進んでいることが挙げられます。
今後はさまざまな職業が、人からAI・ロボットに移行していくと考えられています。データサイエンティストとして活躍し続けるためには、AIやロボットがフォローしきれない業務をこなせるノウハウを身に付けることが必要です。
「データをどう活用するか」というアイデアを生み出すのは、人間だからこそできることだといえます。
また、仕事に真摯に取り組み、信頼を積み重ねて、次の仕事につなげることも人であるデータサイエンティストに求められる要素です。自らの働きかけで関わる人の心を動かすことも、AIやロボットにはなかなかできないノウハウです。

人間にしかできない能力を発揮しながら、データサイエンスに関する新しい知識をたゆまず身に付けてください。そうすれば、今後もデータサイエンティストとして活躍し続けられるでしょう。

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