【〜100万円／月】フリーランスデータアナリスト向けの募集案件や年収相場など解説
データアナリストがフリーランスとして働く場合の仕事内容や年収、実際の募集案件をご紹介しています。また独立することのメリット/デメリットや高単価案件を獲得するために身につけるべきスキルについても解説していますので、是非ご覧ください。
まずはデータアナリストのフリーランス案件が見たいという方はフリーランスデータアナリストの案件例をご確認ください。
目次
データアナリストの仕事内容と案件例
まずは、データアナリストの基本的な仕事内容と実際にどのような案件があるかについて紹介します。
データアナリストの主な仕事内容
データアナリストは、統計や数学、ITなどの専門知識を活用して、データを収集、分析、整理し、ビジネスの意思決定に役立つ情報を提供することが主な役割です。
データアナリストに関しては、活躍タイプが大きく2つに分類されます。案件によっては、両方のタイプのデータアナリストを必要としている場合もあり、どちらのスキルも備えておくとより市場価値の高いデータアナリストとして活躍できる可能性が高いです。
コンサル型
コンサル型データアナリストは、ビジネスや経営に関する問題解決に向けてデータ分析を行い、解決策を提言することが求められます。
また、マーケティング戦略の策定にも携わることがあり、データ分析力に加え、経営戦略やマーケティングスキルも備えておく必要があります。
エンジニア型
エンジニア型データアナリストは、データの収集/整形/処理/分析/可視化など、データを操作する技術的なスキルにより特化してサービスやシステムの改善を行います。
業務上、データベースやビッグデータプラットフォームの構築と言ったエンジニア技術も求められます。
データサイエンティストとの違い
データアナリストに似た職種としてデータサイエンティストがあります。データアナリストとデータサイエンティストはデータ分析の専門家という点では同じで、必要とされるスキルも共通しているものが多いです。
しかし、厳密には以下のような役割の違いがあります。
- データアナリスト：
ビジネス上の問題を解決するために過去のデータを分析し、システムやプロダクトの問題の特定、課題解決策の提言を行う - データサイエンティスト：
将来の予測やビジネス戦略開発のために現在のデータを分析し、新しい見解を得るためのアルゴリズムの開発や機械学習のモデル構築に努める
データアナリストがよりビジネスサイドでデータ分析と課題解決策の提案を行うのに対し、データサイエンティストはよりシステムサイドで課題特定や新たなインサイトを得るための解析モデルの構築などに特化していると言えます。
その他のエンジニア職のフリーランスの職務内容や案件動向にも興味がある方はこちらの記事に掲載していますのでご覧ください。
フリーランスデータアナリストの案件例
データアナリストの案件は求められるスキルや専門性、業界によって単価や案件内容が大きく変わってきます。どのような募集があるのか参考にしてみてください。
有名SNS媒体企業における海外新規ソーシャルエンタメ事業のデータアナリスト支援
チームメンバーの一員として新規サービスの成長に携われるポジションです。海外や多拠点の方と協働することができ、英語が使える環境です。
■案件概要
- 職種：サーバサイドエンジニア
- 稼働日数：週3〜5日
- 報酬：〜100万円／月
- 勤務地：渋谷
- リモート：可
■募集背景
新サービスリリースに伴う追加募集となります。
■業務内容
事業のPDCAにおける、Check-分析の効率性/スピードと質を向上させ、かつ次のアクションに繋がるためのデータ整備のご対応をお願いいたします。
- Lookerを用いたダッシュボードの作成、レポートの抽出
※ご経験に応じて下記のような分析業務までご依頼する可能性があります。 - サービス内(App＞Web)におけるユーザーの活動分析
- 機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施
- データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供
■必須要件
- Lookerでのダッシュボード作成経験
■歓迎要件
- BIツールなどを用いて顧客やサービス分析を行い、仮説検証、PDCAサイクル回したご経験
- 必要データを取得するための開発要件検討と、開発チームとの連携経験
- データ結果のみの提示だけでなく、その示唆を論理的かつ漏れ少なく出せるスキル
- データ依頼の回答だけでなく、別分析の提案等を実施できること
金融機関と連携したビジネスマッチングを生み出すSaaSプロダクトの運営を行う企業でデータソリューション支援
顧客または提携金融機関に関するデータの分析を通して、プロダクトの改善や機能開発の方向性に大きく関わる裁量の大きいポジションで活躍して頂けます。中小企業の業務改善や、新たなビジネスの可能性を広げることにやりがいを感じられる方向けの案件です。
■案件概要
- 職種：ITコンサルタント
- 稼働日数：週2〜4日
- 報酬：〜80万円／月
- 勤務地：麹町
- リモート：可
■募集背景
プロダクトの急拡大に伴って、プロダクトを取り巻くデータの活用ニーズが高まっているものの、データを活用したビジネス的な意思決定を生むための分析を担う人材が社内にいない。
自社のビジネスを理解した上で、事業課題から必要な分析への落とし込み、分析の実施を担うデータアナリストにジョインしてもらい、データ活用によってプロダクト開発における意思決定の支援ができる状態を作りたい。
■業務内容
- 事業課題→分析課題への落とし込み、解決のための提案、優先順位の設定
- 事業KPI作成、データの可視化、モニタリング、レポーティング
- プロダクト開発チームと協⼒しながらプロダクト開発・改善に伴う意思決定をサポートするためのデータ収集、データ分析
■必須要件
- データ活⽤を推進し、事業の数値を改善した経験
- マネジメント経験１年以上
- データ分析の経験が３年以上
- SQL、Pythonなどを使ったデータ分析経験
■歓迎要件
- KGI/KPI設計の経験
- データアナリスト/データサイエンティストの評価制度を作った経験
- BtoB SaaSのデータ分析経験
- データ利活⽤の⽴案・推進経験
医療系アプリ開発企業でのデータアナリスト案件
患者、医師をはじめとする医療関係者、医療業界を取り巻くプレーヤー（製薬メーカー、機器メーカー、自治体等）の方々とともに共同でサービスの開発・運営を行っている企業様です。
■案件概要
- 職種：ITコンサルタント
- 稼働日数：週3日
- 報酬：〜48万円／月
- 勤務地：新日本橋駅
- リモート：可
■業務内容
PHR (Personal Health Record) 分野のアプリを複数開発、提供している企業様です。PHRとは患者が自分自身の医療・健康情報の記録やアプリ内での医療従事者とのコミュニケーションを通して、治療をサポートするサービスです。
オムロンの医療器具(体重計など)、Google fit、fitbitなどからも多数のデータを集計しております。
- 各種スマホアプリの利用状況をまとめたエクセルのレポートを、Tableauで再構築する
- TableauOnlineの環境整理、管理（フォルダ整理、権限付与など）
- エンジニアが作成したレポート用のデータテーブルのチェック
- 関連部署とのレポート共有、レポート内容の修正/調整
■必須要件
- Tableauを利用したレポート作成
- Tableauの関数、数式を利用できる（網羅的に分からなくても自身で調べて利用できればOK）
- アプリ、WEBサービスにおけるレポート作成、データ分析の経験
データ分析とソフトウェア開発を軸に事業を展開する企業でデータアナリスト支援
現在約30名ほどの会社規模、特にデータ分析チームにはデータ分析自体は未経験ながら、若くて、モチベーション高いメンバーがいらっしゃる環境です。そのため成長意欲も高く、育成面に関する施策などの挑戦からPDCAサイクルによるメンバー成長につながるため、非常にチャレンジングなポジションです。
■案件概要
- 職種：サーバサイドエンジニア
- 稼働日数：週5日
- 報酬：〜60万円／月
- 勤務地：大崎
- リモート：可
■募集背景
「データ分析」と「ソフトウェア開発」の2軸にて事業展開されていらっしゃる中で、直近エンドクライアントからのお問い合わせも増えてきており組織強化の観点でデータアナリストの募集となります。
■業務内容
以下のような流れでデータ分析をお願いします。
- 顧客の課題キャッチアップ(分析目的の理解)
- データの理解(ユーザー属性や行動ログ、閲覧日時等の分析に必要なデータを確認)
- データ抽出作業(SQL等のツールを用いて、データ抽出作業を実施)
- 分析/集計作業(分析テーマに応じて、例えばユーザー属性や行動ごとに閲覧時間が集中する時間帯をピックアップするなど)
- 顧客への報告(分析結果を報告)
- 分析結果をもとにした施策効果のモニタリング
- モニタリング結果をもとに追加の分析/施策効果モニタリングの繰り返し
■必須要件
- SQLでのデータ分析業務経験（大量データ集計や処理経験と複雑なクエリをかけること。Window関数が分かると好ましい。インフラの方は厳しいです）
- 新しい技術への対応力（Lookerを使用予定ですが、Lookerの経験がなくてもキャッチアップできれば問題ありません）
- チームなど複数人でデータ分析業務経験（Gitの知識）
■歓迎要件
- 上記以外のツールでのデータ分析経験
- VBAやPythonなどの使用経験
建設業界でレンタルサービスを提供する企業でプロジェクトのデータアナリスト支援
建設業界でレンタルサービスを提供する企業です。データアナリストとしてプロジェクトに携わっていただけます。
■案件概要
- 職種：ITコンサルタント
- 稼働日数：週2日
- 報酬：〜32万円／月
- 勤務地：赤坂見附
- リモート：可
■業務内容
- 法人与信限度額算出のためのモデリング
統計ソフトはSPSSを利用していることが望ましいです。
■必須要件
- 統計ソフトを使ったモデリングの経験
■歓迎要件
- 倒産判別モデルの作成経験
- 統計ソフトSPSSの利用経験
FLEXYではここで紹介したデータアナリスト案件以外にも多数の案件を取り扱っています。「週1〜5日」「フルリモート」「月80万円以上」などフリーランスの方の希望に合った案件紹介が可能です。スキルや希望条件等の登録を完了させ、FLEXY担当者と面談すると希望に沿った案件を紹介しやすくなりますので、まずはFLEXYサービスの内容をご覧ください。
高単価案件を獲得するには
募集案件の中でも月単価80万円以上の高単価案件を獲得していくための秘訣をご紹介します。
ビジネススキルを高める
仕事内容の章でお伝えしたようにデータアナリストであればコンサル型はもちろん、エンジニア型も含めて、単なるデータ分析と課題提言にとどまらず、ビジネス的観点から課題解決の提案を行えるかどうかが高単価案件に直結します。多角的そのためにはロジカルシンキング能力や仮説提案力、マーケティングノウハウなどのビジネススキルを磨くことをおすすめします。
資格を取得する
データアナリストは歴史が浅く、業務内容は多岐に渡るため、クライアント側もまだまだフリーランスのデータアナリストが本当に自社の課題解決に貢献できるのかを不安に感じるケースもあります。そういった場合に、客観的に自分のスキルを証明するために資格をとっておくことは、クライアントの不安を軽減し、高単価案件も獲得しやすくなります。
ここでは、データアナリストにおすすめの資格をいくつかご紹介します。
- 統計検定
- オラクルマスター
- データスペシャリスト試験
- 情報処理技術者試験
- OSS-DB技術者認定試験
データアナリストの年収相場
ここからはデータアナリストの年収について詳しく解説します。
正社員データアナリストの平均年収
データアナリストの平均年収は正社員の場合、約678万円で、エンジニア職種の中でも高水準にあります。
全体の給与幅も440〜1,166万円で他業種よりも100万程度給与帯が高くなっている上で、勤務先や経験・求められるスキルによって大きく左右されるような職種となっています。
出典：データアナリストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）
フリーランスデータアナリストの平均年収
フリーランスのデータアナリストは、年収が500～700万円程度が相場です。
案件の単価では、週2~3日稼働で月単価40～60万円程度ですが、高いスキルがあれば月単価100万円の案件もあり、年収1,000万円以上稼ぐことも十分可能です。
フリーランスのデータアナリストで活躍したい方は、FLEXY（フレキシー）への登録がおすすめです。
FLEXYではデータアナリストが活躍できる案件を多数取り扱っていますので、ぜひFLEXYへご登録の上興味のある案件にご応募ください。
フリーランスデータアナリストのメリット・デメリット
ここからは、フリーランスのデータアナリストとして働くメリットとデメリットをそれぞれご紹介します。
フリーランスデータアナリストのメリット
スキルが高ければ正社員より高収入が期待できる
フリーランスのデータアナリストになること自体、比較的ハードルが高く、しっかりとスキルを身につけて活躍すれば、高単価な案件を多く獲得でき、大幅に年収をUPさせることが可能です。
また年功序列の影響を受けなかったり、契約金がダイレクトに収入につながるので、契約金自体が高くなくても正社員時代より高収入となるケースも多くあります。
案件を自分の得意分野に合わせて選びやすい
自分の得意分野に合わせて案件を選べる点もフリーランスになることのメリットの一つと言えます。特にデータアナリストが管掌するデータ分析の分野は、扱う情報から使用する解析ツールなどが様々で、専門家の中でも得意不得意が存在します。
そうした背景がありながらも正社員であれば、自身の得意不得に関わらず対応する必要性が生まれやすいですが、フリーランスであれば自身の得意分野に特化して、逆に新たなスキル開発を目的に苦手領域にチャレンジしてみるなど案件選択の自由度が高いです。
データ分析領域の案件数が多い
ビッグデータやIoTの普及により、大量のデータが生成されるようになりました。このため、企業や団体は、収集されたデータを分析することで、ビジネス上の課題を解決することが求められるようになりました。
他方で、クラウド技術の進化により、データ分析やデータサイエンスを行うためのツールやプラットフォームが容易にアクセス可能になり、零細企業や中小企業でもデータ分析やデータサイエンスに取り組めるような環境が整備されてきました。
そのため、データ分析やデータサイエンスの分野に対する需要が増加し、案件数が増加している状況となっています。
FLEXYではデータ分析領域の案件も多数取り扱っているため、フリーランスの方の希望に沿った案件紹介が可能です。スキルや希望条件等の登録を完了させ、FLEXY担当者と面談すると希望に沿った案件を紹介しやすくなりますので、まずはFLEXYサービスの内容をご覧ください。
フリーランスデータアナリストのデメリット
収入が不安定になりやすい
フリーランスのデータアナリストは好条件の案件を多く獲得できると高収入を狙えますが、必ずそのような仕事を得られるとは限りません。独立したてのタイミングや案件が満了した直後などは案件がない期間が生じたり、報酬が支払われない場合があるため、収入の不安定性があります。
学習に多くの時間を要する
フリーランスの場合、自身でしっかりと自己管理・時間管理を当たり前のように行えないと安定した案件稼働ができませんが、データアナリストに必要不可欠なAI技術は日々進歩しており、論文を読んだり、業務の中で試したりするなどして、常にキャッチアップをしていかなければなりません。こうした勉強は業務中だけでは足りず、業務外でも勉強を行う必要が出てきます。
案件を進めながら並行して難易度の高いこれらの知識を日々勉強し続けていくことは、適性のない方にとっては非常にストレスとなる可能性が高いです。
職場で過度な期待を持たれやすい
データアナリストという職種は、過度に期待されやすい職種でもあります。具体的には、クライアントから、契約後すぐにデータ分析の結果が出ると思われていたり、一発で精度の高いデータ分析を行ってくれると思われていたりして、プロジェクトが走り始めてから期待値のギャップが露呈することがあります。
そうした状況が生まれないように、データアナリスト自身も過度な期待を受けることに対して、適切なコミュニケーションをとることや、自身のスキルや経験に見合った業務の受け入れを行うことが必要です。
正社員からフリーランスになる場合
データアナリストには、専門的な知識やスキルが必要なため、正社員からフリーランスになるのは不安な方もいるのではないでしょうか。
その場合には、データアナリストの副業から始めてみることがおすすめです。
副業やフリーランス案件を探す場合にはフリーランスエージェントのFLEXY（フレキシー）へ登録するのがおすすめです。FLEXYではエンジニア・マーケター・CTO・技術顧問を中心に週1～5日のさまざまな案件を紹介しています。
データアナリスト向けの案件も多数取り扱っていますのでぜひFLEXYへご登録の上、興味のある案件にご応募ください。
フリーランスで活躍するために押さえておきたいスキル
フリーランスで高年収を稼ぎたいとお考えの方は以下のようなスキルをしっかり磨くことをおすすめします。
データの収集と管理のスキル
データアナリストであれば、データのスクレイピングやAPI技術、クレンジング、整形など必要なデータの収集/整理/加工/分析のスキルが最も大事です。
これらの一連の作業を通じて、最終的にクライアントが欲している課題改善策をいかにスピーディに精度高く提案できるかが腕の見せどころです。
数学に関する知識
データアナリストにとって統計学や微積分、線形代数などの数学の知識は大きな武器です。これらの知識を熟知しておくことで、データのパターンやトレンドを分析する際に精度の高い仮説が立てられたり、説得力のある考察が生まれやすくなります。
この地力があるかないかで仕事の質に大きく関わるので、しっかりと身につけましょう。
コミュニケーションスキル
フリーランスのデータアナリストは、クライアントの課題を理解し、データ分析を元に課題の原因や改善策についてなどの結果をわかりやすく伝えるために、コミュニケーションスキルが非常に重要です。
また、顧客やチームメンバーとのコミュニケーションが円滑に行われるように、プレゼンテーションスキルや報告書作成スキルも必要となります。
データアナリストのフリーランス案件でよくあるご質問
フリーランスのデータアナリスト案件を受けるにあたり、よくあるご質問とその回答をご紹介します。
Q:フリーランスデータアナリストの年収相場を教えてください。
A:データアナリストが独立してフリーランスとなった場合、平均年収は500~700万円程度と言われています。ただスキルがあれば年収1,000万円を超えることも十分可能です。正社員の年収との比較など年収に関して詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。
Q:データアナリストがフリーランスで働く場合、どのような案件がありますか？
A:データアナリストはコンサル型とエンジニア型で大きくカテゴリが分けられ、さらにその中でも求められるスキルや能力が細かく変わってきます。具体的な募集案件を確認したい方はフリーランスデータアナリストの案件例をご覧ください。
Q:データアナリストがフリーランスで活躍するために必要なスキルを教えてください。
A:データの収集と管理のスキルやコミュニケーションスキルは最低限押さえておくべきです。それ以外にも詳しくスキルについて知りたい方はフリーランスで活躍するために押さえておきたいスキルをご覧ください。
まとめ
データアナリストは求められる知識とスキルが幅広いがゆえに、希少性が高くなっている一方で、需要は年々増しているため将来性の高い職種と言えます。高い技術力やビジネススキルを持つことで、さらに市場価値の高い人材として活躍できますので、経験を多く積んで一流のデータアナリストを目指してみてください。
フリーランスエージェントを活用することにより手続きの相談をすることができますので、豊富な知識を元にアドバイスをもらうのもお勧めです。
FLEXYでは専任のコーディネーターがご希望に沿った案件をご提案しますので、FLEXYに登録の上、お気軽にご相談ください。
