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急速なデジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、企業がビッグデータを活用する中で、データサイエンティストはますます重要な役割を担うようになりました。彼らの専門知識とスキルは、ビジネス戦略の立案や意思決定の根幹を支え、その需要は高まる一方です。そこで本記事では、
- データサイエンティストの年収
- 多職種との比較
- 年収を上げるためには
などについて解説します。データサイエンティストに興味のある方はぜひ本記事を参考にしてください。
エンジニアとしてチャレンジしたい方
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目次
監修：大畑 健一（おおはた けんいち）
パーソルクロステクノロジー株式会社
採用・教育統括本部 ICT採用本部 キャリア採用部 2G
メーカーや教育、キャリア系を中心にネットワークエンジニアの経験を持つ。
2020年10月にパーソルクロステクノロジー（旧パーソルテクノロジースタッフ）に入社。
2022年4月から現在の部署にて中途採用エンジニア向けの広報を担当。
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストの平均年収は554.3万円となっています。
出典：）「データサイエンティスト」職業情報提供サイトjobtag
日本の平均年収である、460万円を大きく上回っている結果になっています。
データサイエンティストの労働環境の特徴
勤務先は、IT企業、製造業、サービス業等が多い傾向にあります。データ分析専業の会社の場合、中小企業が多いです。就業形態としては、雇用されている正社員が多いですが、フリーランスの者も若干います。ビックデータの分析や活用のニーズが高まっており、データサイエンティストの人材不足は顕著であり、好条件を提示する会社が出てきているのが大きな特徴です。
主な仕事内容
では、データサイエンティストとは具体的にどのような仕事をしているのでしょうか？数字や統計に強いだけでは務まらないこの職種は、分析力はもちろん、ビジネスへの理解力やコミュニケーション力も求められる、非常に多面的な役割を担っています。 今回は、データサイエンティストの主な仕事内容について、紹介していきます。データ収集および整理
データサイエンティストの仕事は、分析に必要なデータを集めることが最重要です。
収集した大量のデータはそのままでは分析に適さないことが多く、欠損値の処理、異常値の除去、形式の統一などの前処理（データクレンジング）が必要です。ここでの精度や丁寧さが、後の分析結果に大きく影響します。
収集したデータの分析
整理されたデータをもとに、機械学習やディープラーニングを用いてデータの中にある様々な傾向を読み解きます。目的に応じて、以下のような手法が使われます。
- 売上の増減要因を探るための原因分析
- 顧客をグループ分けするクラスタリング
- 特定の行動を予測するための分類モデル
可視化したレポート作成
分析で得られた結果を関係者が直感的に理解できる形に可視化できるようなレポートを作成することもとても重要です。グラフやチャートを用いたレポートを作成したり、プレゼン資料としてまとめたりします。
単に数字を並べるだけではなく、「このデータから何が分かったのか」を分かりやすく伝えるプレゼン能力が求められます。非技術系の部署とも連携するため、コミュニケーション力も不可欠です。
改善の提案
分析結果をもとに、ビジネス課題の解決に向けた具体的な提案を行います。
データサイエンティストは、ビジネスの場においての課題解決を行う役割として、とても貢献しています。大量のデータを分析し、新たな視点で問題解決の方法を提案しなければなりません。
なぜ年収が高いのか
データサイエンティストは、先述した通り日本の平均年収と100万円近く差があり、若いうちから大きなキャリアアップが期待できます。では、なぜこれほどまでに年収が高いのでしょうか？
以下で、データサイエンティストの年収が高い背景について、業界構造や人材需要、求められるスキルの観点から詳しく解説していきます。
高度なスキルが求められるため
データサイエンティストには、分析力、プログラミング、機械学習、ビジネス理解、さらにはプレゼン能力や、コミュニケーション能力まで、幅広いスキルセットが求められます。これらのスキルは一朝一夕で習得できるものではなく、実務経験や継続的な学習が不可欠です。
また、データサイエンティストはビジネスにおいての課題解決も重要な役割のため、ただ分析ができるだけでなく、ビジネス課題にどうデータを活かすかという視点が求められます。
こうしたハイスペックな人材には、相応の報酬が用意されるのが一般的です。
専門家が少なく、希少価値が高いため
データサイエンスの専門家は、世界的に見てもまだまだ数が足りていません。先述したようなスキルを持っている専門家は少なく、採用競争が激化しています。
また、IT人材は年々減少の意図をたどっており、2030年には約45万人減少するとも言われています。データサイエンティストも同じようになっていくと言われています。
このような人材の希少性が、そのまま市場価値の高さ＝年収の高さにつながっています。優秀なデータサイエンティストを確保するために、企業側は年収を引き上げざるを得ない状況が続いています。
需要が急速に増加しているため
近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用が各業界で加速する中で、データを活用した意思決定や業務改善の重要性が一気に高まりました。これに伴い、データサイエンティストの需要も急増しています。 マーケティング、製造、医療、金融など、あらゆる分野で企業が「データで成果を出せる人材」を求めており、求人の数も年々増加傾向にあります。需要が伸びている一方で供給が追いついていないため、年収が上がりやすい構造となっているのです。
データサイエンティストと他職種の年収比較
データサイエンティストの年収を似ている職種の年収と比較します。
| 職種 | 年収 |
|---|---|
| データサイエンティスト | 554.3万円 |
| 日本の平均年収 | 460万円 |
| ソフトウェアエンジニア | 537万円 |
| webエンジニア | 550万円 |
| AIエンジニア | 558.3万円 |
| 社内SE | 660万円 |
参考：）jobtag
データサイエンティストの年収は日本の平均年収と比較すると高いことがわかります。IT業界の中では平均的な年収です。
データサイエンティストの年齢別年収
データサイエンティストの年齢別年収はこのようになっています。
右肩上がりだということがわかり、35歳で年収600万円に到達するので比較的早いスピードで昇給することがわかります。
データサイエンティストのスキルレベル別年収
データサイエンティストの平均年収は、556万円ですがスキルによってその年収が大きく変わるということは周知の事実です。厚生労働省は、ITスキルレベルをIPA（独立行政法人 情報処理推進機構）の「IT スキル標準(ITSS)」に基づき７区分で分け、「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について結果を発表しています。
ITSSレベル３
ITSSレベル３とは、「高度IT人材としてのスキルを有しているレベル」で、要求された作業を全て独力で遂行することができるレベルです。
ITSSレベル４
ITSSレベル４とは、「よりハイレベルな、高度IT人材に該当するレベル」で、自らのスキルを活用することによって、独力で業務上の課題の発見と解決をリードするレベルです。
ITSSレベル５～
ITSSレベル５とは、ハイレベルな高度IT人材のなかでも、上位に該当する以上のレベルです。社内においてテクノロジやメソドロジ、ビジネスを創造し、リードする以上のことをする、企業内のハイエンドプレーヤーです。
データサイエンティストが年収を上げるためには
それでは、データサイエンティストが年収を上げるためにはどうすればよいのでしょうか。
スキルを取得する
新しい機械学習アルゴリズムやディープラーニング、強化学習など、先端技術の習得に努めることで、企業からの評価が高まります。
データサイエンティストに必要なスキルとは？習得方法も解説
転職する
最も現実的で効果的な方法は「転職」することです。データサイエンティストは特に、データ分析専業の会社の場合、中小企業が多いため大手企業のデータを活用する部門に転職できれば年収が大幅に上がる可能性があります。
実績をまとめる
成果を上げたプロジェクトや成功事例をポートフォリオとしてまとめ、実績を明確に示すことで、社内外での評価が高まります。 特に、ビジネス上の課題解決や収益向上に直結した成果は、年収交渉時の大きな武器となります。
エンジニアポートフォリオの例とは 参考になる作り方を紹介
エンジニアとしてチャレンジしたい方
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まとめ
いかがでしょうか。本記事ではデータサイエンティストの年収について解説しました。データサイエンティストは需要がある職種ですが、中小企業所属の方も多いためIT業界の中では平均的な年収といえそうです。ぜひ本記事を参考に、データサイエンティストとしてキャリアアップを目指してみてください。
