データサイエンティストの年収を解説｜年齢別の年収と年収アップのコツ

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの収入はスキルや経験、所属企業によって大きく異なりますが、平均年収は573万円〜930万円と言われており、全国平均年収約460万円と比較しても高年収の傾向にあります。

ここでは、データサイエンティストの平均年収を「年代別」「企業規模別」「雇用形態別」「業界別」の年収に分けて解説します。自身の年収が業界全体の中でどの水準にあるのかを客観的に把握することで、今後のキャリア戦略を立てる際に活かすことができるでしょう。。

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、調査機関によって異なる結果が出ています。たとえば、職業情報提供サイト「jobtag」では約573万円、データサイエンティスト協会では930万円と大きな開きがあります。 これは、対象となるサンプルの属性が異なるためであり、年収の高い上位層が含まれる場合は数値も高くなりがちです。

また、全国平均年収約460万円と比較すると、jobtagのデータだけでも100万円以上高く、データサイエンティストが高収入の職種であることが分かります。

ただし、年収の中央値が約420万円とするデータもあり、平均年収とのギャップから、実際の体感とは異なる可能性がある点にも注意が必要です。

年代別の年収

年齢が上がるにつれて年収も上がる傾向があります。「jobtag」による年代別の平均年収は以下の通りです。

経験を積むことで収入は順調に伸びていく傾向にあります。以下のグラフのように特に30代以降はプロジェクトの中核を担うようになり、年収が急上昇するケースが多いです。

引用：jobtag「データサイエンティスト」

企業規模別の年収

データサイエンティストの年収は企業規模によっても大きく変わります。一般的に、大企業や上場企業では給与水準が高く、役職やプロジェクトの重要度に応じて年収が大きく伸びる傾向があります。特に外資系企業やIT系のメガベンチャーなどでは、年収700万円以上のポジションも珍しくありません。

一方で、中小企業やスタートアップでは、初任給や基本給がやや抑えられる傾向があります。ただし、その分業務領域が広く、裁量も大きいため、スキルの習得や実績を積みやすい環境が整っているとも言えます。特に若手のデータサイエンティストにとっては、成長機会として魅力的な選択肢となることもあります。

雇用形態別の年収

雇用形態によっても年収には大きな差があります。以下は、雇用形態別の平均年収（求人ボックス調査）です。

正社員が最も高年収で安定していますが派遣社員でも高時給での求人が増えつつあり、スキルに応じて好条件を狙える可能性もあります。

業界別の年収

データサイエンティストの年収は所属する業界によっても大きく異なります。近年、データドリブンな意思決定が重要視される中で、あらゆる業界でデータ人材のニーズは高まっています。

たとえば、IT・Web業界ではデータ活用がビジネスの中心にある企業も多く、AIや機械学習モデルの実装スキルを持つ人材には高額な報酬が提示されやすいです。金融業界では、リスク管理や投資判断に直結するデータ分析の精度が重視されるため、実務経験が豊富な人材に高年収が提示されるケースが一般的です。

一方で、製造業界では、IoTやスマートファクトリーの進展に伴い、センサーデータや時系列データを扱えるスキルが求められるなど、業界ごとに求められるスキルセットや評価軸が異なる点も重要です。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、簡単にいえば「数字を使って会社の問題を解決すること」です。大きく以下の5つに分類されます。

• ビジネス課題の理解と要件定義
  まずは「売上が伸び悩んでいる」「広告の効果を知りたい」といった会社の悩みや課題を把握します。いきなりパソコンに向かうのではなく、ビジネスの現場をよく理解するところからスタートします。
• データの収集と整備（ETL）
  社内の売上データや顧客情報、Webのアクセス履歴など必要なデータを抽出し、欠損値処理やフォーマット統一などの前処理を行います。分析の精度を左右する重要な準備作業です。
• 分析とモデル作成
  整えたデータをもとに統計手法や機械学習を活用して分析を行います。「今月最も売れる商品を予測する」「特定の顧客が離れていく原因を突き止める」といった目的に応じて予測します。
• 分析結果の可視化とインサイト抽出
  分析結果は、グラフや図、スライド資料にまとめて社内で共有します。数字だけを並べるのではなく、「どうすれば売上が上がるのか」といった次の行動につながる提案が含まれていることが大切です。
• レポーティングと意思決定の支援
  最後に、マーケティングや営業、経営層といった各部署に対して、分析結果をプレゼン形式で伝えます。そして、施策の方向性や改善案についてディスカッションを行い、会社の意思決定に貢献します。ここでは、論理的な説明力や、相手に合わせた伝え方の工夫が求められます。

このように、データサイエンティストの仕事は単なる数字の分析だけではなく、「問題を発見し、データで解決し、分かりやすく伝える」という一連のプロセスを担う、非常に実践的でやりがいのある仕事です。

データサイエンティストの年収が高い理由

データサイエンティストは、企業の意思決定を支える高度な分析を担う専門職であり、その役割の重要性から高い報酬が支払われる傾向があります。特に、AIやビッグデータの活用が企業競争力に直結する現代において、データサイエンティストの価値はますます高まっています。

ここでは、データサイエンティストの年収が高水準である理由を3つの観点から解説します。

高度なスキルと専門知識が求められるため

データサイエンティストは統計学、プログラミング、機械学習、ビジネス知識など、多分野にまたがるスキルを求められます。これらをバランスよく身につけるには相当な時間と努力が必要です。

また、PythonやSQL、Rなどの言語に加え、HadoopやSparkといったビッグデータ処理基盤に関する知識、クラウド環境での実装スキルも必須です。これだけの知識を実務で活かせる人材は非常に希少であり、市場での価値が高くなります。

ビジネスへの貢献度が大きいため

データサイエンティストが導き出す分析結果は、新規事業の立ち上げ、マーケティング戦略、業務効率化など、企業の収益に直結する意思決定に活用されます。

例えば、顧客分析からLTV（顧客生涯価値）を高める施策を立案したり、在庫最適化により数千万円単位のコスト削減につなげるなど、具体的な成果につながる役割を担うため、その貢献に見合った年収が提示されるのです。

データ分析のニーズが高まり、希少価値が高いため

近年、企業は直感や経験に頼るのではなく、「データドリブン」な意思決定へとシフトしています。しかし、膨大なデータを正しく扱い、価値ある情報へと変換できる人材は依然として不足しています。そのため、データサイエンティストの需要は供給を大きく上回っており、希少価値の高い職種とされています。

実際、経済産業省のIT人材の供給動向の予測では、データ関連人材の不足が2030年には最大で約79万人に達する可能性があるとされています。特に、AIやビッグデータ、IoTといった先端IT分野においては、人材の供給が需要の6割未満にとどまるとの試算もあり、慢性的な人材不足が今後も続くことが懸念されています。

特に、単に分析を行うだけでなく、ビジネスの現場で課題を見極め実用的な解決策へとつなげられる人材はごく限られており、そうした即戦力人材には高い報酬が提示される傾向があります。

今後もAI、IoT、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、データサイエンティストの必要性はさらに高まっていくと予測されています。

収入アップにつながるスキル・知識・実践の習得ポイント

データサイエンティストが高年収を得やすい職種であることは事実ですが、実際に収入を伸ばしていくには市場から評価されるスキルや知識を戦略的に習得することが不可欠です。

ここでは、今後のキャリア形成において重要性が増すスキルや、実務に直結する習得法について具体的に解説します。継続的なスキルアップを意識することで、着実に市場価値を高め年収アップを実現できるでしょう。

統計学・機械学習などの分析スキルを身につける

データサイエンティストにとって統計的手法の理解と応用力は不可欠な基盤です。回帰分析、仮説検定、ベイズ統計などを自在に扱えることで、複雑なビジネス課題に対しても説得力のある分析が可能になります。これは評価にも直結し年収アップの大きな要因となります。
さらに、機械学習の実装力も年収を左右する重要スキルです。分類・回帰・クラスタリング・ディープラーニングといった代表的なアルゴリズムに加え、モデルの選定やハイパーパラメータの調整、過学習の防止といった現場での判断力が問われます。これらは、上位ポジションや高報酬求人で特に評価されるポイントです。

統計学の学習におすすめの学習リソース

• オンライン講座：Coursera、Udemy
• 書籍：『統計学入門』（東京大学出版会）

機械学習の学習におすすめの学習リソース

• オンライン講座：PyTorch公式チュートリアル、Fast.ai
• 書籍：『ゼロから作るDeep Learning』（オライリー・ジャパン）

PythonやSQLなどのプログラミングスキルを習得する

PythonやSQLなどのプログラミングスキルは業務効率の向上やリーダーポジションへの昇格にも関わる重要スキルです。特にPythonは、前処理からモデリング、可視化まで対応できる万能言語として実務・採用ともに必須です。エンジニアと対等に会話・連携できる点も高く評価されます。

また、SQLはデータ取得の基本です。複雑なクエリやテーブル結合、ウィンドウ関数などを使いこなせれば、社内のデータ基盤を自在に扱える人材として重宝され、年収交渉時の強力な武器となります。

実践的な学習手段

• Jupyter Notebookでのコード検証
• LeetCode / AtCoder での実装力トレーニング
• GitHubでのコード管理・レビュー体験

ビジネス課題を読み解くための業務知識を磨く

スキルを習得してもビジネスに活かされなければ、データサイエンティストの価値は発揮できません。そのためには、マーケティングや業務改善などビジネス現場の課題を理解する力が必要です。特に、以下のような視点が求められます。

• 顧客LTVの最大化に向けたボトルネックの特定
• 売上・コスト構造のKPI設計
• 業務フロー改善におけるデータ活用

マーケティング、経営企画、オペレーションなどの基本知識を持ち、分析結果をどう意思決定に結びつけるかを語れることが高収入の条件となります。

Kaggleで実践経験を積む

収入アップを目指す上で、学んだスキルを実践で活かせることを証明するのは非常に重要です。そこで役立つのが、Kaggle（カグル）というプラットフォームです。

Kaggleとは、Googleが運営する世界最大級のデータ分析コンペティションサイトで、企業や団体が提供する実際のデータをもとに、予測モデルや分析結果を競い合う場です。参加者はデータの前処理からモデル構築・評価まで一通りの流れを経験できるため、実務に近いスキルを実践的に身につけられます。

さらに上位入賞経験やGold/Silverメダル獲得歴は、企業からのスカウト対象にもなりやすく、ハイクラス転職の大きな武器になります。また、チーム戦ではコミュニケーション力・役割分担力も養われ、リーダー候補としてのアピールにもつながります。

「勉強している」だけでは伝わらないスキルを、「使える」形で証明する場として、Kaggleは多くのデータサイエンティストに活用されています。

年収を上げるための実践ステップ

データサイエンティストとして年収を上げたい場合、ただ経験年数を積むだけでは限界があります。なぜなら、年数だけでは実力や成果を十分に評価されないことが多く、同じ職場・役割に留まっていては大きな年収アップが期待できないケースが多いためです。

そこで重要になるのが市場価値を意識したキャリア設計です。

ここでは、市場価値を高め収入アップにつなげるための実践的ステップを紹介します。

スキルアップと資格取得で専門性を高める

スキルアップは年収を上げるための基本です。特に、機械学習、自然言語処理、ディープラーニングといった分野の知識と実務経験は企業から高く評価される傾向にあります。

加えて、「G検定」や「統計検定」、「Pythonエンジニア認定試験」など専門性を客観的に証明できる資格を取得することで、自身のスキルレベルを明確にアピールできます。資格は採用や昇進時の判断材料として活用されることも多いため、戦略的に活用するのがおすすめです。

主な資格と特徴

• G検定：AIに関する基礎知識を体系的に習得し、ビジネスへの応用力を高めることができる
• 統計検定：データ分析の基礎から応用までを網羅的に学べる
• データベーススペシャリスト試験（DB検定）：データベース設計・運用に関する高度な知識を習得できる

これらの資格を通じて、スキルの「深さ」と「幅」の両方を備えていることを示すことが可能です。

成果を出してマネジメント職やスペシャリストを目指す

年収を大きく伸ばすもう一つの方法は組織内でのポジションアップです。プロジェクトリーダーやマネージャーといったマネジメント職に就くことで意思決定に関わる機会が増え、報酬にも反映されやすくなります。

一方で、技術に特化したスペシャリストとしての道も年収アップが狙えます。高度な専門知識を活かして、社内の技術責任者や外部のコンサルタント、エヴァンジェリスト（技術や製品の魅力を社内外に伝える専門職）として活躍することも、評価と報酬の向上につながります。

マネジメント職を目指すにはリーダーシップやチームビルディング能力、スペシャリストとして進むなら技術トレンドへの常時対応力が求められます。

より待遇のよい企業や業界へ転職する

今の職場での昇給に限界を感じたら転職によるキャリアアップが有効です。大手企業や外資系、AIやデータ活用が進んだ業界では、より高い年収が提示される傾向があります。

転職先としては、金融、製造、IT、医療などデータ活用の進んだ業界が狙い目です。転職活動では、スキルセット、ポートフォリオ、過去の成果実績が重視されるため、事前に準備を整え、戦略的に挑むことが重要です。

データ・AI領域の専門知識を持った転職エージェントを活用する

転職活動においては、年収交渉や求人選びを専門家に任せることが大きな強みとなります。特にデータサイエンティストのように高度な専門知識が求められる職種では、すべての転職エージェントが適切に対応できるわけではありません。

そのため、データ・AI領域に特化した実績のあるエージェントを選ぶことが重要です。データ・AI領域の求人は専門性が高いため、企業が求める人物像に対して求職者のスキル・経験が適しているかを判断する必要があります。専門知識がないエージェントはその判断力が乏しいため、関係のない求人を提案してくることがあり転職活動を円滑に進めることができません。

さらにデータ・AI領域に特化した転職エージェントを活用すれば、一般の求人サイトでは出会えない非公開求人にもアクセスできるほか、自分では切り出しにくい年収や待遇の交渉も代行してもらえます。

収入アップを目指すだけでなく、自身のキャリアの方向性を客観的に整理するうえでも専門性のある転職エージェントの活用は非常に有効な手段といえるでしょう。

年収アップを狙うデータサイエンティストにおすすめの転職エージェント

年収を上げたいと考えているデータサイエンティストにとって、転職エージェントの活用は非常に効果的な手段です。専門性が高い職種であるからこそ、業界知識に精通したエージェントに相談することで、あなたの強みを最大限に活かせる求人と出会うことができます。

ここでは、データサイエンス領域に強いおすすめの転職エージェントを3社紹介します。

Symbiorise

Symbiorise（シンビオライズ）は、データ・AI領域に特化した転職エージェントです。求職者の強みを最大限に引き出しスキルや経験を生かしたマッチングを行っているため、3人に2人が年収アップを実現しています。

1. データ・AI領域の技術を理解した専門アドバイザーが担当
   Symbioriseでは、技術や業界動向に深く精通したアドバイザーが在籍しており、表面的なスキルだけでなく、志向や価値観にまで踏み込んだキャリア設計の支援を行っています。転職はもちろん、現職でのスキルアップや学び直しを前提とした自己研鑽のアドバイスにも対応しており、「いま応募すべきかどうか」も含めて、一緒に判断してくれるセカンドオピニオン的な存在としても活用されています。
2. 3人に2人が年収アップ、書類通過率85.6%
   Symbioriseでは転職者の約3人に2人が年収アップを実現しています。企業ごとの面接傾向や技術課題の対策も徹底しており、目指す姿を実現するための「選ばれるための準備」を丁寧に進めたいAIエンジニアにとっては、他にはないエージェントです。

   さらに、スキルや経験をを最大限に伝えるための履歴書やポートフォリオの添削サービスが充実しており、書類通過率は85.6％を誇っています。

3. 豊富な非公開求人
   2015年の第3次AIブーム以降、AI専門の転職支援に注力してきた実績があり、日本ディープラーニング協会やAI学会など、業界主要団体と強いネットワークを築いています。そのため、一般の求人サイトでは出会えない非公開求人や現場のリアルな情報提供に長けており、他社では得られない深い洞察をもとにした提案が受けられるのが特長です。

TechClipsエージェント

TechClipsエージェントは、年収600万円以上のITエンジニア向け求人に特化したハイクラス転職サービスです。首都圏を中心に高年収のデータサイエンティスト案件が揃っており、条件交渉にも強いのが特徴です。

1. 技術領域に精通したアドバイザーが対応
   キャリアアドバイザー自身も業界経験者であるケースが多く、スキルやキャリアの相談がしやすいのが特徴。AIや機械学習など先端領域にも強く、専門性の高いポジションの紹介が期待できます。
2. ミスマッチを防ぐリアルな企業情報提供
   開発現場の雰囲気や使用技術、組織体制など企業の内部情報に詳しいため、求人票ではわからないリアルな情報をもとに判断できます。そのため、入社後のミスマッチも最小限に抑えられます。
3. 年収アップを重視する人におすすめ
   即戦力を求める企業が多く、高年収案件が中心です。「スキルを正当に評価されたい」「収入を上げたい」という思いを持つエンジニアにおすすめです。

レバテックキャリア

レバテックキャリアは、IT・Web系に特化した大手転職エージェントで、データサイエンティストやAIエンジニアの求人も幅広く取り扱っています。転職支援においては豊富な実績を持ち、全国に対応可能な点も魅力です。

1. データサイエンティスト専門のキャリアアドバイザーが在籍
   レバテックキャリアでは、データサイエンティスト専任のキャリアアドバイザーが担当。技術用語や開発環境への理解度が高く、求職者のスキルや志向性を細かくヒアリングしたうえで、最適なポジションを紹介してくれます。
2. 大手企業中心の紹介先と安定したサポート体制
   取り扱う企業は、国内大手IT企業やSIer、Web系事業会社が中心です。安定した基盤で長く働きたいと考えている方におすすめです。サポートの面でも、定型的ながら丁寧なカウンセリングと、履歴書・職務経歴書のブラッシュアップ支援が受けられます。
3. スピード重視の人におすすめ
   カウンセリングから求人提案までの流れが速く、短期間で転職を決めたい人にも向いているサービスです。特に都心部の求人に強いため、首都圏在住の経験者にはマッチしやすい傾向があります。

まとめ

この記事では、データサイエンティストの平均年収やその推移、さらに収入を上げるために必要なスキルや実践方法について多角的に解説しました。年齢別・雇用形態別・業界別といった視点での年収差に加え、統計・機械学習・プログラミング・ビジネス理解といったスキルの重要性、そして実務経験や転職戦略の具体例まで網羅的にご紹介しました。

データサイエンティストは、高度な専門性を活かして企業の意思決定を支える職種であり、その希少性と影響力の高さから、高年収を実現しやすいポジションにあります。今後もAIやデータ活用の需要は増加が見込まれており、キャリアの選択肢と収入の可能性はますます広がっていくでしょう。

年収を上げたいという明確な目標があるなら、専門性の高い支援を受けることが、成果への最短ルートになるでしょう。より良い条件でのキャリアアップを目指す方は、データ・AI領域に特化した転職エージェント「Symbiorise」にぜひお問い合わせください。