データサイエンティストの副業事情は？案件獲得方法や必要スキルを解説

データサイエンティストの副業の需要

2025年1月時点におけるフリーランスHubで公開されている案件は全2,255件です。案件はサービス業界や機械業界、AI業界、IT業界など、幅広い業界で募集されています。
データサイエンティストは多くの業界で高い需要があり、将来性が高い仕事だといえるでしょう。

データサイエンティストを本業にしている人が、副業に挑戦することは可能です。
また、フリーランスHubの案件情報を分析すると、リモートワークが可能な案件が7割近くを占めています。リモートワークが可能であれば時間を有効活用しやすいため、副業としても取り組みやすいです。

データサイエンティスト副業の単価相場

2025年1月時点のフリーランスHubの案件情報によると、データサイエンティストの月額単価相場で最も多いのは月額70～80万円の案件です。続いて多いのは月額80～90万円の案件、60～70万円の案件です。
データサイエンティストの月額単価相場は高いといえます。
また、月額単価が100万円以上の案件も471件が公開されており、高単価案件の募集も多い仕事です。

データサイエンティストの業界別の平均報酬単価は、高い順に業務系アプリ（月額128.3万円）、メタバース（月額105.2万円）、消費財（月額101.7万円）、コンサル（月額101.1万円）、化学（月額100.5万円）です。
これらの業界の副業案件を探すことで、高単価な案件を見つけやすくなります。

データサイエンティストの年収や今後の見通しについて知りたい方は、「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」をご参照ください。

データサイエンティストの副業の主な仕事内容

データサイエンティストの仕事は、データを分析して有益な知見を見出し、企業が抱える課題を解決したり、意思決定を支援したりすることです。

ここからは、データサイエンティストにできる副業作業の具体的な仕事内容を紹介します。

データベースの構築

データサイエンティストができる代表的な副業作業の一つが、データベースの構築です。膨大な量のデータを効率的に管理・活用するための基盤を作る仕事で、長期的なプロジェクトが多く、安定した収入につながります。

具体的な作業内容としては、データを自動で管理できるDBMS（データベース管理システム）の構築・改善です。また、自然言語処理エンジンに関するロジック開発や、各種システムの構築なども含まれます。

データの収集と分析

データの収集と分析は、データサイエンティストのスキルを活かしてできる副業の仕事の一つです。

大量のデータを有効に活用するために、データを扱う高度なスキルと、収集する情報に対する専門性が求められます。クライアントの要望に応じてさまざまなデータを分析するため、状況に応じて必要なデータを収集・分析できる能力が必要です。

AIやWebの開発

データサイエンティストのスキルを用いてできる副業のうち、近年需要が高まっている分野が、AIやWebに関連するものです。具体的な業務内容としては、機械学習モデルの開発やWebアプリケーションの作成などが挙げられます。

高度なスキルのほか、最新の知見を持っている必要があるため、常に最新の情報や市場のトレンドを把握しておく必要があります。
発展の速度が速いため、トレンドに敏感な人におすすめの作業だといえるでしょう。

AIの分野について興味をお持ちの方は「機械学習の副業案件の仕事内容は？AI開発に必要な知識・スキルも解説」の記事も併せてチェックしてください。

システム開発

プログラミング言語を用いたシステム開発や、データ管理ツールの作成なども、よく副業案件が公開される作業です。クライアントから要望を聞き取ってどのようなシステムが必要なのかを把握し、システムを開発します。

システム内容の例としては、就業者管理や顧客管理、在庫管理、発注、仕入の管理などが挙げられます。
プログラミング能力だけではなく、クライアントと意見を交わして要望を把握する能力も必要です。

技術顧問、施策の提案

データサイエンティストの副業では、技術顧問や施策の提案などを任されることもあります。具体的な仕事としては、プロジェクトのアドバイザーや、現場とIT部門の連携を支援する仕事などがあります。

データ分析をはじめとした技術面を強化したいと考えるクライアントと契約し、業務をサポートします。
データサイエンティストは技術的なスキルだけではなく、クライアントの状況を読み取って適切にサポートできるコミュニケーション能力や分析力が要求される仕事です。

スクール講師

企業と仕事をして稼ぐだけではなく、スクール講師になって自分の知識やスキルを人に教えることで稼ぐ方法もあります。データサイエンティストを目指す人向けの指導のほか、AI開発やプログラミングなど、専門的なスキルに絞った指導を行う仕事があります。

講師業は人に教えられるスキルのほかにコミュニケーション能力も問われる仕事です。
人と接したり、自分の話を相手に伝えたりすることに自信のある方は挑戦してみるとよいでしょう。

自作アプリの販売する

アプリ開発ができるデータサイエンティストの場合は、これを活かして副業ができます。

副業としてのアプリ開発は、企業から依頼を受けて制作する場合と、自分でアプリを作って販売する場合があります。前者は作れるアプリの自由度は低いものの、確実に報酬をもらえることが利点です。後者の場合は自分の作りたいアプリを作って販売できます。

データサイエンティストの仕事のやりがいや大変さについて知っておきたい方は、「データサイエンティストの仕事内容は？やりがいや活躍の場も紹介」の記事を参考にしてください。

データサイエンティスト副業に必要な知識・スキル

データサイエンティストは、多彩なスキルが要求される仕事です。
ここからは、データサイエンティストとして副業をするために必要なスキルを紹介します。

データ分析の知識

データサイエンティストには、データ分析の知識が求められます。

データサイエンティストの仕事では、ビッグデータを収集して数学や統計学などを使って整理、可視化します。クライアントの要望に沿った仕事をするためには、目的に合わせた分析手法を選択することが重要です。
データベースそのものに関する知識や処理のスキルのほか、管理システムやソフトウェアに関する知識を身につけておいた方がよいでしょう。

データサイエンティストの適性や学習方法について知りたい場合は、「データサイエンティストに必要なスキルや資質、学習方法について解説」をご参照ください。

数学や統計学の知識

データサイエンティストは、データを分析し、正しく解釈できるスキルが必要とされます。データの解釈において必要となるスキルが、数学や統計学などの知識です。

データサイエンティストに任されることの多いデータの前処理や分析、予測モデリングの作成などの場面において、数学や統計学の知識が役立ちます。

プログラミング言語の知識

Web開発やアプリケーションの開発などに携わるときは、CSSやHTML、PHP、JavaScriptなどのプログラミング言語の知識・スキルが必要です。また、RやPythonなどの言語はデータ解析において必要なため、データサイエンティストには必須でしょう。

幅広いプログラミング言語を身につけておくと、関われる案件の幅が広がります。
プログラミング言語を学べるスクールについては、「おすすめのオンラインで学べるプログラミングスクール7選」の記事をご参照ください。

データベースの知識

大量のデータを処理するデータサイエンティストには、データベースに関する知識や処理能力が必要です。

データベースとは、決まった形式によって整理された情報の集まりです。ビッグデータを扱う際には、データベース管理システムやHadoopで動作するソフトウェアなどの知識があったほうがよいでしょう。

機械学習やディープラーニングの知識

データサイエンティストの仕事に欠かせないスキルが、機械学習やディープラーニングに関するスキルです。

機械学習とはデータを分析する方法の1つで、AI（人工知能）の実現に必要な技術を指します。競合よりも独自性が高く優秀なAIを設計するためには、機械学習やディープラーニング、プログラミングなどについて深い知識とスキルを持ったデータサイエンティストの存在が必要です。

ディープラーニングについて学習したいとお考えの方は「G検定とは？試験の難易度や勉強方法、メリットについて解説」の記事もご覧ください。

ビジネススキル

ビジネススキルとは、仕事で成果を出すために必要とされるスキルや知識全般を指します。企業経営に関するデータを扱って活躍するには、ビジネスへの理解が欠かせません。

ビジネススキルは主にコンセプチュアルスキル（概念化能力）とテクニカルスキル（業務遂行能力）に分けられ、関連するスキルや知識はさまざまです。

コンサルティングスキル

データサイエンティストが活躍するためには、コンサルティングスキルが要求される場面があります。コンサルティングとは、consult（相談する）が語源で、「相談役」「顧問」の意味で使われます。

集めたデータから何が読み取れるのかを伝えるだけでは、クライアントの要望をかなえるためには不十分です。課題を解決するために、分析結果とクライアントの状況、業界の動向などから複合的に考え、的確な提案を示しましょう。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストとして活躍するには、コミュニケーション能力が必要です。

クライアントから要望を聞き取る際に、要求レベルが高かったり、独自性が強かったりすることがあります。そのような状況においては、クライアントが何を求めているのかを正しく聞き取る力や、こちらの提案を相手に分かりやすく伝える力が重要です。

データサイエンティストの副業案件の獲得方法

データサイエンティストが副業案件を獲得する方法には、さまざまなものがあります。それぞれの方法に特徴や長所があり、状況に合わせて使い分けることが重要です。

ここからは、データサイエンティストの副業案件の獲得方法について解説します。

エージェントサービスに登録する

エージェントは、利用者のスキルや実績に合わせて仕事を紹介してもらえるサービスです。副業向けのものやフリーランス向けのものがあり、稼働日数や受けられるサービスなどに違いがあります。
週3以下の副業で利用する場合は、副業エージェントがおすすめです。一方、多くの稼働時間が確保できる場合は、フリーランスエージェントを利用すれば高単価な案件を紹介してもらえます。

フリーランス案件に挑戦しようとしている場合は、「フリーランスの仕事の取り方とは？初心者でもできる案件の探し方を紹介」をご参照ください。

クラウドソーシングサービスを活用する

クラウドソーシングサイトは条件から検索して仕事を探せるサービスで、業務委託の案件を多く取り扱っています。契約から報酬の支払いまでプラットフォーム上で完結できるほか、トラブルが起こった際に仲介して解決を図ってもらえることも利点です。

エージェントと比べて、初心者向けの案件が多いのが特徴です。
しかし、なかには相場に対して低単価の案件も公開されていることがあるため、報酬の相場を調べ、低すぎないかを確認してから、データサイエンティストの副業案件に応募しましょう。

クラウドソーシングの利用を検討している方は「クラウドソーシングの仕事内容とは？必要なスキルや受注のコツも紹介」の記事も併せてご覧ください。

SNS経由で探す

SNSで「データサイエンティスト」「AI」などのキーワードで検索し、公開されている副業案件に応募しましょう。

また、SNSやブログでセルフブランディングを行い、企業から声がかかるのを待つ方法もあります。プロフィールを充実させたりポートフォリオを添付したりして、企業に興味を持ってもらえるようにしましょう。

知人からの紹介で受注する

人脈を活用してデータサイエンティストの副業案件を得る方法もあります。普段から周囲に副業を探していることを伝えておくとよいでしょう。

信頼できる知人とのやりとりになるため、トラブルが起こりにくいことが利点です。また、仲介業者を挟まないため、中間マージンを支払う必要がないこともメリットです。

企業に直接営業する

自ら企業に営業をかけてデータサイエンティストの副業案件を獲得するケースもあります。
すべて自らの手で行うため、中間マージンが必要ないことが利点です。営業力に自信のある人は挑戦してみましょう。

コンペに参加する

データサイエンティストの副業案件を獲得する方法の一つは、コンペへの参加です。

コンペは、複数人から成果物を募集し、一定の条件を満たしたものが採用される形式です。採用されれば副業案件を獲得できるほか、優れた仕事ができる人物として企業から評価されたことの証明になります。
実力に自信のある人や、自分の市場価値を知りたい人は挑戦してみましょう。

データサイエンティストの副業のメリット

ここでは、副業をすることで得られる主なメリットを紹介します。

総収入が増やせる

副業を行うことのメリットの一つが、収入を増やせることです。

収入を増やしたいと考えても、本業の給与をすぐに上げることは難しいでしょう。それに対して副業は案件を完了させればその分報酬を得られます。

自分の市場価値が客観的に分かる

会社に所属してデータサイエンティストをしていると、基本的に会社が用意する仕事をこなすことになります。そのため、自分が業界内でどの程度のレベルに属するのかどうかの判断がしづらくなります。

副業をすることで、自分の市場価値がどの程度なのかが分かりやすくなります。
転職・独立を考えている人や、自分の実力を正しく把握したい人は、副業に挑戦してみるとよいでしょう。

キャリアアップにつながる

副業をすると、本業だけでは知り合えない人々と接点を作れます。副業で得た人脈を活用して転職やキャリアチェンジができることがあります。

また、副業を通じてさまざまな仕事を担当することは、スキルアップやトレンドのキャッチアップにも役立ちます。

独立を目指しやすくなる

フリーランスのデータサイエンティストとして独立したいと考えている人は、会社を辞める前に副業を経験するとよいでしょう。

副業として案件を受けて仕事をこなし、報酬をもらうまでの流れはフリーランスが仕事をするときの流れとほぼ同じです。また、副業を通じて人脈を広げておくと、独立後の案件獲得につながることがあります。

将来的にフリーランスになろうとしている方は「フリーランスの始め方は？必要な準備・手続きや独立するメリットを解説」の記事も参考にしてください。

データサイエンティストの副業をするときのポイント

データサイエンティストが副業をする際には、事前に留意しておくべきことがあります。
ここからは、データサイエンティストが副業を行う際のポイントを紹介します。

ポートフォリオを作る

ポートフォリオ（Portfolio）とは、自身の実績やスキルを分かりやすくまとめたものです。
副業案件を探す際や営業時に、自分の市場価値をクライアントにアピールするために役立ちます。Webサービスや機械学習モデルなど、過去に制作したものがあれば、作った時期や概要などについて書きましょう。

ポートフォリオの将来を知りたい場合は「ポートフォリオとは？作る意味やビジネスでの必要性、構成例などを解説」の記事を参考にしてください。

責任の範囲を明確にしておく

データサイエンティストは仕事の領域が広く、ときにはプロジェクトの責任者を任されることもあります。副業案件の契約時には、作業内容やポジションなどの契約内容を確認しましょう。
思いがけず責任の重いポジションを任された場合、作業量が増えたり、納期に間に合わなくなったりするおそれがあります。事前によく確認してください。

本業と副業を両立できる時間配分を考える

本業と副業を両立できないと、信頼を失ったり収入が下がったりするおそれがあります。

データサイエンティストの副業をする際には、本業と副業を両立できる範囲で案件を受注することが必要です。また、体調管理に気をつけましょう。

収入によっては確定申告をする

副業で一定以上の所得を得ると、納税義務が発生します。
副業の所得が年間20万円を超えると、確定申告が必要です。確定申告を怠るとペナルティが発生するため、忘れずに手続きをしてください。
副業を始める前に、確定申告や税金について学んでおくとよいでしょう。

確定申告については「確定申告で経費計上できるものは何？会社員でも使える節税方法を紹介」の記事も参考にしてください。

データサイエンティスト副業を未経験から始めるときの手順

データサイエンティストの副業は、未経験の状態からいきなり始めることは難しいです。
ここでは、未経験からデータサイエンティストの仕事に挑戦するときの流れについて紹介します。

1.向いている人の特徴を知る

未経験からデータサイエンティストを目指す際は、適性があるのかを知りましょう。
データサイエンティストに必要とされる主な素質は、以下のとおりです。

• 情報収集や分析が得意な人
• 数学や統計学に苦手意識がない人
• 論理的に考えることが得意な人

上記を満たす人であれば、データサイエンティストの仕事をスムーズに始められる可能性が高いです。

2.必要な知識・スキルを身に付ける

未経験からデータサイエンティストになりたいときは、案件を受ける前に必要なスキルを身につけておく必要があります。
データサイエンティストとして活動するには、数理・統計やデータサイエンス、プログラミング言語など、幅広い知識・スキルを習得していることが必須です。

本やWebサイトなどを駆使して独学で学ぶと、本業の休憩時間や通勤中などの隙間時間で学習できます。
スクールで学ぶと費用はかかりますが、効率よく学べるため、早くスキルを身につけたい人におすすめです。

3.実務経験を積む

データサイエンティストの副業案件を受注するためには、基本的には実務経験が求められます。
データサイエンティストの副業をやりたい人は、データサイエンス関連の仕事ができる企業で働いて実務経験を積みましょう。また、関連する仕事のなかで難易度の低い、初心者向けの副業案件を受注・納品を重ねていくこともおすすめです。

まとめ

データサイエンティストは、幅広い業界で需要があり、将来性の高い仕事です。副業市場でも需要が高く、さまざまな案件に関われるため、仕事が途切れる可能性は低いといえるでしょう。
報酬相場は月額60～90万円で、100万円を超える案件もあります。データサイエンティストの副業は、高報酬を期待できる分野です。

データサイエンティストの副業案件を探す方法には、エージェントやクラウドソーシングサービスのほか、SNSを使ったり直接営業したりする方法があります。
ただし、未経験だと案件獲得は難しいです。未経験からデータサイエンティストになりたいときは、十分な実務経験を積んで、知識・スキルを身に付けて準備をしましょう。