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フリーランスのデータサイエンティストの年収相場【会社員と比較した】

フリーランスのデータサイエンティストの年収相場ってどれくらいだろうか?新卒、会社員、会社員+副業、フリーランスそれぞれの年収や年収を上げるためのスキルなどを知りたいな。こんな疑問に今回は答えます。

 

結論として、以下のような相場がフリーランスのデータサイエンティストの年収相場です。特に幅広くというよりかは高度な専門スキルとロジカルシンキングによる提案能力があると年収はぐっと上がります。

 

フェーズ年収相場
新卒会社員データサイエンティスト400万円
中堅会社員データサイエンティスト600〜800万円
上級会社員データサイエンティスト(マネジメント経験あり)800万円〜1000万円
会社員データサイエンティスト+副業副業で年収プラス120万円
フリーランスデータサイエンティスト(フリーランス1年目)月単価100万円で年収1200万円
フリーランスデータサイエンティスト(フリーランス経験3年〜)単価上がって年収1200万円〜

 

また、スキルがある程度あればフリーランスになるか会社員でも副業すると以下の画像のように、データサイエンスや機械学習専門のビッグデータナビというエージェントに無料登録すれば鬼のように稼げる案件取れますよ。

 

 

フリーランスのデータサイエンティストの年収相場【比較した】

データサイエンティストの年収相場

 

では早速近年注目されているフリーランスのデータサイエンティストの年収相場を、新卒、会社員、会社員+副業、と比較してみていきましょう。

 

新卒データサイエンティスト

まず新卒ですけども年収相場としては400万円程度かなという感じです。ただし、NECやDeNAなどが入スキルなデータサイエンティストやAI(機械学習)エンジニアに対しては、

 

最高で年収1000万円出すなどの事例もでてきておりスキル次第という感じです。以下のニュースが該当事例ですね。

 

ディー・エヌ・エー(DeNA)のAI部門を統括する山田憲晋AIシステム部長が、そう説明する。同社では2017年、高いAI知識を持った学生のための採用枠「エンジニア職AIスペシャリストコース」を設けた。同社の新卒エンジニアは年俸500万円がベースだが、このコースは「600万円以上、最高1千万円」だ。
引用:DeNAがAIエンジニアに新卒最高年収1000万円

 

新卒以降の会社員データサイエンティスト

次に新卒以降の会社員データサイエンティストの場合です。会社員の場合といっても大手企業か中小企業(ベンチャー)あるいは、年齢や役職によっても大きく変わります。目安として企業別で以下のような年収相場になっています。

 

株式会社 カカクコム 機械学習エンジニア:800~2000万円
株式会社DeNA MLエンジニア/AIデータエンジニア:350~1500万円
株式会社一休 機械学習エンジニア:500~1200万円
株式会社アイスタイル 機械学習エンジニア:600~1000万円
Supership株式会社 機械学習エンジニア:400~1000万円
株式会社ビズリーチ 機械学習エンジニア:400~1000万円
株式会社LIFULL 機械学習エンジニア:637万円~945万円
株式会社空 機械学習エンジニア:600~900万円
株式会社ピースオブケイク MLエンジニア:400~900万円
株式会社リクルートライフスタイル 機械学習エンジニア:540~880万円
BASE株式会社 機械学習エンジニア:500~800万円
引用:Airdrops

 

データサイエンティストとはいえ、新卒の先ほどの事例のように特例がない限りは、日系企業だと他職種とも横並びになるのであまり高い年収は期待できないことが多いです。

 

ここで重要なのは会社員である以上はフリーランスと年収を比較すると大きくは稼げないってことなんですね。記事の最後まで読むと実態が理解できますよ。

 

会社員データサイエンティスト+副業

次は会社員データサイエンティスト+副業のケースの年収です。つまり副業収入含めての個人年収ですね。会社員だけだとデータサイエンティスト特有のスキルを反映した年収にはなりにくいですが副業を加えるとぐっとあがります。

 

ここでは+副業の部分だけ紹介しますが、以下の画像のように目安として実際に副業で月収手取りが10万円以上増えるチャンスがデータサイエンティストにはあります。

 

しかも副業収入打って確定申告で節税できるので、ほぼ税金とられないんですよね。かなりお得です。年収増やしたいデータサイエンティストはぜひやってほしいレベルです。というかしないと損です。

 

いきなりフリーランスのデータサイエンティストになるのが怖いならおすすめ

ちなみにですがフリーランスになるか検討中のデータサイエンティストでとは言え不安だなあという人は、この会社員をやりながら副業でデータサイエンティストスキルを活かすってのが何よりおすすめです。

 

というのも副業でもフリーランスってこんな感じか!って雰囲気もわかります。実際に僕もこれからフリーランスになろうとしていますが、会社員のままでフリーランスの実態がある程度雰囲気的にはわかりました。

 

なのでまずは副業もありです。もし副業する場合は、ITプロパートナーズのような週1だったりリモート案件の多いIT専門の副業エージェントで案件探しするのが経験上ベストですね。

 

フリーランスのデータサイエンティスト

次はフリーランスのデータサイエンティストの年収相場です。会社員だと片手間での副業になりますが、フリーランスなら時間めいっぱい稼働できるためさらに稼げます。

 

スキルによってピンキリとはいえ、基本的に冒頭の画像のようなデータサイエンスや機械学習専門のビッグデータナビのようなエージェントを使えばすごく高い単価での案件を紹介してもらえるので年収は会社員よりも一気に上がる可能性が高いですね。

 

データサイエンティストのような高度専門人材って、会社員よりもフリーランスになった方が年収絶対に上がるんですよ。会社員って給料横並びじゃないですか。フリーランスはスキル次第でいくらでも稼げます。これ覚えておいてください。

 

海外(外資系)のデータサイエンティスト

最後は海外のデータサイエンティストの年収です。外資系企業ととらえてもいいですね。Googleとかああいう企業群です。海外や外資系の場合は、データサイエンティストの価値をわかっていることもあり、他職種よりも高い年収相場になっています。

 

実際に以下のようにアメリカで一番年収が高い職種はデータサイエンティストといわれたりもしていますよね。なので外資系企業へ転職するのも年収最大化においてはありでしょう。

 

会社員の中では一番稼げるでしょうね。外資系企業は、スキルと成果に対して見合う年収を出す文化ですし、横並び文化でもないですからね。外資系企業へ転職したい場合は、以下も参考にどうぞ。

 

参考:IT転職サイト・エージェントのおすすめ【体験談と役立つ考え方も解説】

 

データサイエンティストはフリーランスになったほうが年収は上がりやすい

データサイエンティストはフリーランスになったほうが年収は上がりやすい

 

とはいえ全員が外資系に転職できるわけではないので、現実的に年収をデータサイエンティストとしてあげるにはフリーランスになるほうが再現性は高いです。

 

ビジネスインパクトが大きい

まずなぜそもそもフリーランスになったほうがデータサイエンティストは稼げるのか?なのですが、端的に言うと他の職種と横並びさせる必要がなくなるし、

 

データサイエンティストの仕事はレバレッジが大きいためビジネスインパクトが大きく出ることが多いので、高めに出してでも優秀な人材を採用するのが経営者的には合理的なためですね。

 

僕の知り合いでも毎年のように表彰をとっているのは、データサイエンティストや機械学習エンジニアだったりします。裏やましい。

 

但し、今後も年収増加傾向とはいいがたい

とはいえ今後もずっと安定的に高年収なのかで言うと、そうでもないのがデータサイエンティストの悩ましい部分です。

 

技術進化の早い分野だからただでさえ最先端の学術的なかつ技術的なキャッチアップが必要で働きながら大学院に通うデータサイエンティストも多いです。

 

ライバルも増える

データサイエンス学部は、2018年度は初年度効果で志願者が多いが、2019年度も募集定員に対して4倍の志願者があり、人気学部であることが分かる。改組した理学部、国際教養学部は志願者の増加が認められる。
引用:データサイエンス学部の新設

 

くわえてさらに最近はデータサイエンス学部を新設する大学が増加していますし、簡単なデータサイエンスなら誰でもできるようにするサービスも普及し始めています。

 

DataRobot なら、最先端の機械学習とチームの力で AI の成功を加速させることができます。DataRobotのプラットフォームには、世界をリードするデータサイエンティストの知識、経験、ベストプラクティスが組み込まれており、比類のないレベルの自動化と精度、透明性、コラボレーションを実現することにより、AI 主導型企業への取り組みをサポートします。
引用:データロボットとは

 

こうなると供給者が増えるのもあり、なんちゃってスキルなデータサイエンティストの年収は下がるだろうという予測もされてたりもしますよね。この辺は、データサイエンティストの将来性【市場価値高いが課題もある】も参考に見ておいてください。

 

データサイエンティストはどんなタイミングでフリーランスになるべきか?

 

ここで1つ大事な話としてどんなタイミングでデータサイエンティストはフリーランスになるべきか?というのがあります。セルフマネジメントができたらと年収アップへの限界を感じたらが最適です。

 

セルフマネジメントできたら

まずフリーランスって自分自身で成長させれる人でないとかなり厳しくなります。というのも、クライアントからしたらフリーランスのデータサイエンティストを教育して成長させる動機なんてないんですよ。

 

普通の企業は自社の正社員に教育コストをかけます。フリーランスなんて成果だけ出して欲しいのです。なので、セルフマネジメントできないうちにフリーランスになるとかなり伸び悩む可能性が高いです。目安として3年は実務経験した方がアンパイです。

 

そうすれば確かなスキルもありますし、自分自身の課題や成長についてもある程度セルフマネジメントができる頃です。焦ってもよくないですよ。

 

年収アップに限界を感じたら

もう1つはフリーランスになる目的次第ですが、普通に年収をあげたいってのが多いと思います。それでいうとデータサイエンティストの場合はほぼフリーランスになった方が年収上がります。

 

とは言え会社員としてまだ年収が上がっているなら会社員のままで副業しつつでもいいと思います。一方で、年収アップに限界を感じたらフリーランスになるべきタイミングです。

 

今までのデータサイエンススキルを存分に生かして年収がグッと上がりますよ。これが僕が考えるタイミングですね。

 

フリーランスとして年収をあげるためにデータサイエンティストに求められるスキル

年収をあげるためにデータサイエンティストに求められるスキル

 

そんな将来環境の中で、フリーランスとして高い年収を目指すデータサイエンティストはどんなスキルを求められるのでしょうか。

 

高度なデータサイエンススキル

まずフリーランスとしてであれば、大前提は高度なデータサイエンススキルです。ここで大事なのは網羅的に詳しくなくても得意分野があるほうが年収があがりやすいというところですかね。専門スキルしか求められませんから。

 

理由として、全般的にできるデータサイエンティストは現実的にそうしういませんし、全部をしてもらいたいというニーズというよりかはスペシャリストが欲しいことが多いためですね。

 

それもあって年収の高いデータサイエンティストは得意分野をさらに伸ばすために大学院などに通っていたりします。まだ初心者段階であれば網羅的に学びつつ、得意分野か関心が出る分野を見つけるためにスクールなどで学ぶなどもありかなと思います。

 

参考:AIを学べるプログラミングスクールのおすすめ【比較してみた】

 

ロジカルシンキングによるビジネス提案能力

あとは受け身な形ではなくて積極的にデータサイエンスをビジネスに活用する提案能力ですね。これはロジカルシンキングスキルが必須です。

 

受け身なだけだとただの請負業務ですが、コンサルのように主体的な活用提案ができるフリーランスのデータサイエンティストは市場価値が高いです。

 

端的にそういう人材って少ないんですよね。あくまでお願いされたことを分析するだけでは年収を高めることはちょっと限界があります。

 

フリーランスのデータサイエンティストとして年収を上げたいなら

最後ですが、フリーランスのデータサイエンティストとして年収を高めていく大事な手順は、①全般的に満遍なくスキルをつける、②専門性と提案能力を上げる、③副業しつつ最終的にフリーランスになる

 

というところかなと思います。③の段階では、絶対にデータサイエンス専門のエージェントを使うほうが単価が高いため年収はあがりやすいです。違いとして以下2つの画像の時給相場を見てみましょう。

 

✔︎全般的なエージェント

 

✔︎専門エージェント

 

かなり違いますよね。網羅的なエージェントよりかは専門性の高いビッグデータナビのようなエージェントを使うべきです。無料カウンセリングから始められるためまずは相談してみましょう。

 

まとめ

 

ということで今回はデータサイエンティストの年収相場としていくつか解説してみました。ぜひ手順をしっかり踏んで高年収を目指したいものですね。

 

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