昨今のIT技術の発展やDX推進によりビッグデータの収集・分析の必要性が増したことで生まれた比較的新しい職種です。そのためデータサイエンティストの活躍の場はIT業界のみならず、金融やメーカーなど、大規模なデータを扱うあらゆる業界に広がりを見せており、フリーランスでも継続的に案件を受けられる可能性が高いと考えられます。

まずはデータサイエンティ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サイエンティストの案件例をご確認ください。

データサイエンティストとは？

まずはデータサイエンティストの基本的な仕事内容や似た職種との違いを紹介します。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストの役割に関しては、まだ確たる職務内容が決まっているわけではなく企業によって求められる内容が異なります。ただし、大枠としては以下のような業務を担当する場合が一般的です。

• API連携やSQLを用いたデータ分析環境の構築
• 統一性のない大量のデータの収集と、そこからの加工・分析
• 分析結果をもとにした課題解決や状況改善のための施策・立案

データサイエンティストは分析環境の構築から課題抽出、解決策の提案まで一気通貫で行うため組織やプロジェクトの成功において非常に重要な存在です。活躍分野も、金融や医療、運輸業など多岐に渡ります。

データサイエンティストと混同しやすい職種

データを扱う職種はいくつかあり、その中でデータサイエンティストと混同しやすい職種を4つご紹介します。しっかりと違いを確認しておくと良いでしょう。

データアナリスト

データアナリストはデータの収集、加工、解析により組織やプロジェクトの意思決定をサポートする役割を担います。そのため、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エキスパートという点は共通しており、必要とされるスキルも似通っています。

しかし厳密には、データアナリストはよりビジネスへの応用を重視した課題の整理やステークホルダーへの施策提案などを求められます。一方で、データサイエンティストはよりシステム寄りな役回りとして、新たな分析モデルの構築などが期待されます。そうした分析モデルを駆使して将来予測や非構造化データの解析などを行い、価値のあるインサイトを引き出すことが求められるでしょう。

より詳しいデータアナリストの仕事内容や年収、フリーランス案件例について気になる方はあわせて以下の記事もご覧ください。

データエンジニア

データエンジニアは、データの収集〜整理〜管理を行い、生のデータを利活用できるように整える役割を果たします。この職種もデータ分析をするという点ではデータサイエンティストと共通していますが、データエンジニアはデータを分析できるように加工・整備することに主軸を置いており、データサイエンティストはデータエンジニアが整理したデータをもとに分析モデルの構築を行います。データサイエンティスト自身もある程度データ加工は行いますが、データエンジニアと連携することでより効率的にデータ整備から分析、活用まで行うことができます。

BIエンジニア

企業内の蓄積データの可視化〜分析〜意思決定を支援するBIツールの設計や開発、操作を行うのがBIエンジニアです。あくまでもBIツールを用いて蓄積データからインサイトが得られるように可視化することがBIエンジニアの役目であり、可視化したデータが持つ意味や価値について分析することまでは管掌しないことが一般的です。この点がデータサイエンティストとの大きな違いです。

BIエンジニアに求められるスキルや将来性についても気になる方はあわせて以下の記事も参考にしてみてください。

データベースエンジニア

データベースエンジニアはデータ構築の基盤となるデータベースの設計が主な役割です。クライアントの要件に沿って適切な機能を付与したり、動作の安定性や負荷の少ない設計を組み立てられるかといった点に専門性を発揮します。データサイエンティストや上記で紹介したような職種では共通してデータの整理や加工が求められるのに対し、データベースエンジニアはデータの加工基盤構築が求められるので、他職種とは明確に役割が異なっています。

データサイエンティストの年収相場

正社員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、正社員の場合、約696万円で、エンジニア職種の中でも高水準にあります。全体の給与幅はおよそ400〜1,200万円と広く、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：データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）

フリーランスデータサイエンティストの平均年収

フリーランスのデータサイエンティストの市場価値は高く、平均年収は700~1,300万円程度が相場です。例えば、週5日稼働の案件であれば単価相場は100〜150万程度と高単価案件が多く、売り手市場な状況となっています。

その他のエンジニア職フリーランスの年収相場についても気にな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。

フリーランスで働きたい方に向けて

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FLEXYではデータサイエンティストの高単価案件を多く取り扱っています。ぜひFLEXYへご登録の上、興味のある案件にご応募ください。

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フリーランスで活躍するための必須スキル

ここまで、フリーランスエンジニアとしての仕事内容や年収相場をご紹介してきましたが、独立に向けて押さえておきたい必須スキルについても確認していきましょう。

データエンジニアリングスキル

データサイエンティストは膨大なデータを加工・分析するための環境構築力、データ収集/構造化/蓄積/加工と言ったスキルが求められます。
その中でも、フリーランスであれば、クライアントごとの情報システム戦略、全体システム化計画の方針をもとに全体最適の観点からデータ分析システムの企画・要件定義を推進するであったり、適切なライブラリや実行環境を選び、ストリーム処理やイベント駆動アプリケーションに落とし込むなどしっかりとデータエンジニアリングでプロジェクトチームを牽引するスキルは必須と言えるでしょう。

PythonやR言語といったプログラミングスキル

データのバッチ処理やデータの形式を統一する際、PythonやR言語などの対話型の開発環境を使用することがあります。これらのプログラミング言語は統計処理向けに最適化されたプログラミング言語であり、データサイエンティストにとって必須スキルと言えます。その上で、正しい分析結果を返しているかを精度高く検証できるかがフリーランスとして真価が問われるポイントと言えるでしょう。

ビジネスにおける課題解決力

データサイエンティストにとって、クライアントやプロジェクトメンバーとコミュニケーションをとり最終的なビジネスの課題解決を遂行できる能力も重要なスキルです。
例えば、課題解決のためにビジネス上の論理とデータの重要性を認識し、データドリブンな考え方に基づいて行動したり、現場に出向いてヒアリングすることで一次情報に接するなどが挙げられます。
それをなしうるために、単なるエンジニアのスキルだけではなく論理的思考能力、プレゼンテーション能力などビジネスコンサルタントとしての力量を磨きましょう。

ここでは大きく3点ポイントをご紹介しましたが、さらに詳細なスキルセットはデータサイエンティスト協会が公開しているデータサイエンティスト スキルチェックリスト（ver.5）をご覧ください。

データサイエンティストのフリーランス案件例と案件獲得のポイント

ここからは、FLEXYで掲載しているデータサイエンティストのフリーランス案件と高単価案件獲得のポイントをご紹介します。案件の募集状況は随時変わりますので、興味のある募集案件がありましたら早めにご応募ください。

フリーランスデータサイエンティストの案件例

データサイエンティストはさまざまな業種・業界で必要とされており、FLEXYに掲載中の案件も募集業種や業務内容はさまざまです。気になる案件がないか、ぜひ探してみてください。

ポイ活アプリを提供する企業でデータサイエンティスト支援

広告事業やメディア事業、ゲーム事業など複数の事業を展開する企業様です。5月のリリースに向けて開発中の新規アプリについて、データ分析環境の構築に協力いただける方を募集します。

■案件概要

• 職種：サーバサイドエンジニア
• 稼働日数：週2〜5日
• 報酬：〜80万円／月
• 勤務地：六本木
• リモート：可

■募集背景

5月のリリースに向けて新規アプリを開発中で、アプリのデータのミドルウェアの構成は決まっており、今後アプリを運用していく中でデータ分析をしていきたいと考えています。
そもそもどのデータを見るべきかなど、分析における上流部分から環境を構築していきたいが、担当者（新規事業責任者）が手を回せていないため、ディスカッションから上流部分をしていただける方を探しています。

■業務内容

アプリのデータ分析のための要件定義等

• アプリを運用していく上での、下記についてのディスカッション
• データ取得方法の把握
• 業務理解
• 活用データ
• 情報資産の明確化
• データ活用の目的検討
• データ取得方法における課題抽出
• 設計書の作成（可能であれば）
• ながらポイ活アプリ
• ある特定のアクションをするだけでポイントが貯まるアプリ

■必須要件

• データ基盤構築およびデータ活用プロジェクトの推進経験

■歓迎要件

• SaaSアプリでユーザー分析やリレーション継続率などの分析経験

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インテントデータを活用したプロダクトを提供する企業でデータサイエンティスト支援

国内のセールスインテリジェンス領域の市場リーダーを目指されている企業様です。スピード感のある環境で成長することが可能です。

■案件概要

• 職種：サーバサイドエンジニア
• 稼働日数：週4〜5日
• 報酬：〜110万円／月
• 勤務地：神谷町
• リモート：可

■募集背景

顧客の興味関心データ（インテントデータ）や顧客へのアプローチタイミングがわかるセールスシグナルが特徴のプロダクトを2022年にリリースしたばかりです。国内のセールスインテリジェンス領域の市場リーダーを目指しており、組織体制強化のためにデータサイエンティストを募集しています。

■業務内容

自社プロダクト開発をさらに加速させていくべく、データサイエンティストとして弊社事業を一緒に成長させてくれる方を募集することになりました。
日本全国から集まる莫大なインテントデータを分析し、集団の行動データから意図を紐解くと言う非常に難易度の高いチャレンジを担当いただきます。LLMを用いた分析等も特に力を入れており、ベクトルデータベースをベースにRagの実装をしたりとどんどん新しい技術を取り入れています。
データ収集のパイプラインや基盤の構築は別チームで行なっていますが、希望すればデータ分析やMLに関わらず色んな分野へのチャレンジが可能な環境です。

■必須要件

• データ分析、前処理にかかわるスキル、経験（SQL、Pythonなど）
• モデリングの経験
• 自然言語処理、機械学習のご経験
• 日常会話レベルの英語
• データの可視化ツール（Tableau、Power BI、D3.jsなど）の使用経験
• OpenAI等LLMのプロダクト利用経験

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データ × AIプロダクトを提供する企業でデータサイエンティスト支援

自社プロダクトの提供を通じ、BtoC企業様におけるグロース支援を実施しています。一緒にプロダクトを通じてデータ × AIでマーケティング業務に革命を起こしましょう。

■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：〜200万円／月
• 勤務地：池袋
• リモート：可

■募集背景

増員募集のため。

■求める人物像

20年以上開発を継続してきたプロダクトですが、SaaS版の開発は「新製品の開発」であり、多くの困難な課題が待ち受けています。自分たちの技術で困難な課題を乗り越え、プロダクトを作り上げることでユーザーに価値を届けることにワクワクできる方、そんな方に仲間になっていただきたいです。

<特に重要と考える観点>

• デジタルマーケティングにおけるSaaS構築に興味を持っていただける方
• 自ら課題を発見し、解決に向けてモチベーション高く業務に取り組める方
• エンジニアとして自学自習し、スキルアップをしていける方
• ビジネス職とのコミュニケーションが取れ、共に課題解決のコラボレーションができる方

■必須要件

• データサイエンティストとしてのご経験

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DMP事業を展開する企業でデータサイエンティスト支援

IPOを目指す事業拡大フェーズにあるため、通常では味わうことのできない経験や成長ができる環境です。

■案件概要

• 職種：ITコンサルタント
• 稼働日数：週3〜5日
• 報酬：〜80万円／月
• 勤務地：四条駅
• リモート：可

■募集背景

今後更に「収益をあげることができるDMP」の提供をサービス軸として展開を強化していきます。
よって、わたしたちがIPOを目指す上で重要な事業であるDMP事業と連携し、クライアント様毎の要望に対応し、且つ類推データの精度を向上させるための運用を継続的に展開していくため、データマイニングチームのメンバーを増員するに至りました。

■業務内容

• インフラ構築
• モデルの構築、本番環境での実装
• 新たなアルゴリズムの開発
• 最新の研究や論文等から情報のキャッチアップ
• リーダーとしてメンバーのマネジメント、チームづくり

■求める人物像

• データ解析・分析が好きな方
• プロダクトやプログラミングを作るのが楽しい方
• 自走できる、能動的に動ける方
• チームワークを大切にできる方

■必須要件

• データサイエンティスト、またはAIエンジニア、機械学習エンジニアとしての経験3年以上
• データ解析を使ったビジネスの企画/立案/提案/運用推進が出来る方
• デジタル技術やデータ解析に精通した方
• 統計学を用いたビジネス立案を経験した方

※いずれかの実務レベルでの経験者

■歓迎要件

• 積極的に新しい知識や情報を吸収されるのがお好きな方
• 組織の成長フェーズを見てこられた方
• コミュニケーションを円滑に行える方
• 弊社サービス内容に共感し、一緒にワクワクしてくれる方
• プロダクト愛がある方

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高単価案件を獲得するには

前述した活躍するための必須スキルを高めることで安定した案件獲得に繋がりますが、その上でより高単価な案件を獲得していくためのポイントを2つご紹介します。

人間ならではの創造力

まずは、人間だからこその創造力です。
これまでの内容でお伝えしてきましたが、データサイエンティストは、データの加工や分析だけが仕事ではありません。分析結果からどのような情報に焦点を当て、どんな課題解決策を見出すかに真価が問われます。こうした業務はAIが代替したり、他のプロジェクトメンバーには導き出せないため「的確かつあなただから導き出せた解」として提言できるようになるとより市場価値の高いデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。

英語を身につけ海外企業の案件を獲得する

英語力を鍛えて、外資系企業の案件を獲得するという方法もあります。特にアメリカでは、データサイエンスの必要性や重要性が認知されており、データサイエンティストのニーズも高い傾向にあります。
外資系企業は社内コミュニケーションに英語を使うことが多く、そうした企業では書類のやりとりも英語での提出が求められることが通例です。データサイエンティストとしてのスキルに加えて、英語力がある、もしくはこれから語学力を磨きたいとお考えの方はぜひ外資系企業の案件をリサーチしてみると良いでしょう。これらの案件は高単価であることが多く、データサイエンティストスキルと英語スキルの組み合わせは、難易度は高いですが非常に市場価値が高いため高収入に直結します。

フリーランスデータサイエンティストのメリット・デメリット

最後にデータサイエンティストがフリーランスになることのメリットとデメリットを紹介します。

メリット

ここからは、フリーランスのデータサイエンティストとして働くメリットをご紹介します。

正社員より高収入が期待できる

フリーランスのデータサイエンティスト向け案件は他のエンジニア案件に比べて、高単価案件が多い傾向です。
理由としては、単にエンジニアとしての側面だけではなく、本質的な課題解決するためのマーケティングやビジネス的思考を含むコンサルタントとしての側面も求められるためと言えます。フリーランスであれば給料交渉も可能ですし、高単価案件に継続して関わることで、大幅な年収UPが期待できるでしょう。

データサイエンティストが不足しており売り手市場になっている

前述の通り、データサイエンティストの仕事は、エンジニア的側面とコンサルタント的側面を持つ必要がある他、統計や数学領域の高度な知識やスキルも必要となるため、データサイエンティストになること自体難易度が高いです。
一方で、社会のデジタル化が加速的に進む現代では、多くの企業がビッグデータ分析によって、経営戦略の構築や商品・サービスの改善を図っているためビッグデータ分析ができるデータサイエンティストの需要はますます高まると考えられます。そのため、データサイエンティストは需要に対して供給が特に少なく、完全な売り手市場となっています。

自己成長に繋がる

比較的新しい職種であるため、扱う知識や技術、構築環境は様々と言えます。そうした企業案件にいくつも関わることで、自身の得意領域で勝負をしながら、同時に新たな知見の獲得や幅広いスキルを身につけられる可能性が高いです。こうした、複数案件に関われることはフリーランスであることの大きなメリットの一つと言えるでしょう。

デメリット

続いて、フリーランスデータサイエンティストとして働くデメリットもご紹介します。

学習に要する時間が多い

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、データサイエンティ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。

コミュニケーション力も必要

データサイエンティストの業務には、課題解決のための企画やデータ分析から導き出された解決策の提言など、チームメンバーや経営層のメンバーへわかりやすく説明したりプレゼンする能力が求められます。
また、データ分析を行う過程でも多くのメンバーにヒアリングする場面も出てくる可能性が高いため、ある程度どんな人ともスムーズなコミュニケーションが取れるようなコミュニケーションスキルが必要と言えます。

企業ごとに求められる介在価値に大きなばらつきがある

データサイエンティストの定義自体が曖昧なところもあり、企業によってデータサイエンティストに求める介在価値も比較的ばらつきがあると言えます。そのため、安易に案件を受けてしまい、いざ稼働してみると想定していたものとは全く異なるタスクや成果を求められる可能性があります。
そうした認識齟齬が起こらないように、案件契約の前にしっかりとクライアントと認識合わせすることが非常に重要です。

フリーランスのデータサイエンティストに関するFAQ

フリーランスデータサイエンティストとして働くにあたり、よくある質問とその回答をご紹介します。

Q:データサイエンティストの案件需要はありますか？

A:完全な売り手市場で、エンジニア業界の中でも特に需要の高い職種となっています。

Q:具体的にどのような案件がありますか？

A:データサイエンティストの活躍の場はIT業界のみならず、金融やメーカーなど、大規模なデータを扱うあらゆる業界に広がりを見せており、業務内容も様々です。詳しい案件例はこちらをご覧ください。

Q:年収はどれくらいですか？

A:フリーランスの場合、700~1,300万程度が相場です。その他正社員の年収との比較や、高単価案件を獲得していくためのポイントについては記事に詳細をまとめていますのでご覧ください。

まとめ

データサイエンティストとしての実務経験があれば、正社員で働くよりも高確率で年収が上がり、かつ柔軟な働き方を実現できるので、ぜひフリーランスという働き方にトライしてみてください。
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データサイエンティストは、これからも重宝される職種であるといえるでしょう。その意味で、フリーランスのデータサイエンティストは、とても夢のある職業ではないでしょうか。

FLEXYではさまざまなデータサイエンティスト案件を取り扱っています。データサイエンティストとして活躍する皆様を丁寧にサポートさせていただきます。ご希望の案件をご紹介させていただきますので、ぜひお気軽にご相談ください。

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