データサイエンティストが独立してフリーランスになるには？年収や独立のメリットを紹介

近年、フリーランスとして活動するデータサイエンティストが増えています。データサイエンティストとは、組織が保有するビッグデータを収集・分析する職種です。データの分析結果から、ビジネスの課題解決に必要な施策を立案します。

この記事では、現役フリーランスのコンサルタントの筆者がデータサイエンティストが独立するメリットや事前準備を解説します。フリーランスのデータサイエンティストとして活躍したい方は、ぜひご覧ください。

データサイエンティストの仕事内容について

データサイエンティストは、ビジネスや研究分野において、膨大なデータを分析し、有益な洞察を提供する重要な役割を担います。この職種が注目されるようになった背景には、デジタル化の進展とともに利用可能なデータ量が急速に増加していることがあります。以下では、データサイエンティストの主な仕事内容について詳しく解説します。

データ収集と前処理

データサイエンティストの仕事はまず、必要なデータの収集と前処理から始まります。これには、データベースからのデータの抽出や、不完全なデータのクリーニング、欠損値の処理などが含まれます。これらのプロセスは、分析の精度を確保するために不可欠であり、データの質が分析結果の信頼性に直結します。

データ探索とデータ分析

次に、データサイエンティストは収集したデータを統計的な手法や機械学習アルゴリズムを用いて分析します。この段階では、データ内のパターンや相関関係を探り、それをもとにビジネス上の問題解決や意思決定に役立つ洞察を導き出します。このためには、高度な分析スキルとデータに対する深い理解が必要です。

データ可視化とレポーティング

データの分析結果を効果的に伝えるために、データ可視化が非常に重要です。データサイエンティストは、分析結果をグラフやチャートといった形でビジュアル化し、データから得られた洞察を分かりやすく伝えます。この能力は、複雑なデータを簡潔に、かつ効果的に伝えるために必要です。

モデル開発と機械学習

データサイエンティストはまた、予測モデルや分類モデルの開発にも関わります。これには、機械学習や深層学習などの先進的な技術が用いられることもあります。これらのモデルを通じて、未来の傾向を予測したり、新しいビジネスチャンスを発見したりすることが可能です。

問題解決と意思決定の支援

最後に、データサイエンティストは分析を通じて得られた知見を基に、具体的なビジネス上の問題解決に貢献します。また、戦略立案や新製品開発などの意思決定をデータ駆動で支援する役割も担います。データサイエンティストは単にデータを分析するだけでなく、その結果をビジネス改善に活かすことが期待されます。

データサイエンティストが独立してフリーランスになるメリット

データサイエンティストがフリーランスになるメリットとして、次の5つが挙げられます。

1. ビッグデータとAIの活用増加
2. データサイエンティストの人材不足
3. 高単価な案件が豊富
4. 多彩な仕事に関われる
5. ワークライフバランスの充実

それぞれの詳しい理由を見ていきましょう。

ビッグデータとAIの活用増加

1つ目のメリットが、ビッグデータやAIを活用する企業の増加です。ビジネスの将来予測や課題発見など、データにもとづく客観的な意思決定にビッグデータとAIは欠かせません。データサイエンティストはAIを業務に組み込み、ビッグデータを効率的に整理・抽出・分析します。さらに、ビッグデータの分析環境も開発します。ビッグデータとAIによる事業成長を目指す企業にとって、データサイエンティストは不可欠な存在と言えるでしょう。

データサイエンティストの人材不足

データサイエンティストの需要は高まる一方で、人材が不足しています。データサイエンティストの業務は、統計学などの高度な知識に加えて、データ分析に用いるプログラミング技術も必要です。専門性が高い上に近年誕生したばかりの職種であるため、データサイエンティストの成り手は多くありません。需要よりも供給が少ない状況が続いていることから、フリーランスとして継続的な案件受注が見込めます。

高単価な案件が豊富

データサイエンティストのニーズの高さや複雑な業務内容により、高報酬でフリーランスを募集している案件が多いです。結果として、フリーランスのデータサイエンティストは、報酬が高い傾向があります。

多彩な仕事に関われる

フリーランスとして働くため、さまざまなクライアントと関わる立場です。多彩な案件に参加することで、データサイエンティストとしてスキルを磨けます。データサイエンティストの仕事は、データ分析だけではありません。課題解決に向けた施策の立案など、サービス開発やマーケティングといった領域にも携わります。多くの業界で得た知見は、将来的なキャリア形成に役立つでしょう。

ワークライフバランスの充実

データサイエンティストは、フリーランスになると自分の好きな働き方を選べます。会社員であれば勤務時間や日数が決まっていますが、フリーランスは自由にコントロール可能です。データサイエンティストのフリーランス向け案件は、リモートワークや常駐案件などの幅広い働き方があります。理想の働き方と合う案件を受注すれば、ワークライフバランスを充実させられるでしょう。

データサイエンティストの年収相場

データサイエンティストの年収を、正社員の場合とフリーランスの場合で見ていきましょう。

正社員データサイエンティストの平均年収

日本におけるデータサイエンティストの市場は成長しており、データ分析の重要性が高まっているため、専門スキルを持つデータサイエンティストの需要は引き続き高いと予想されます。したがって、経験を積み、専門性を高めることで、より高い年収を目指すことが可能です。

正社員のデータサイエンティストの平均年収は約694万円（※1）ですので、より高い年収が期待できるでしょう。

※1 出典：求人ボックス「データサイエンティストの仕事の平均年収」

フリーランスのデータサイエンティストの年収相場

フリーランスの場合、年収はプロジェクトによって大きく変動します。フリーランスとしての経験や専門性が高い場合、年収は1,000万円を超えることもあります。高い専門性を持ち、大規模プロジェクトや長期契約を獲得できる場合、さらに高い収入を得ることが可能です。

但し、フリーランスの場合、社会保険や退職金などの福利厚生が自己負担となるため、総収入だけでなく、これらのコストも考慮する必要があります。

フリーランスのデータサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストに求められるスキルは、フリーランスも会社員も基本的に同じです。ただし、フリーランスは追加で必要な能力があります。基本からフリーランス向けまで、データサイエンティストに求められるスキルは以下の5つです。

1. 実務経験
2. Python・R言語・SQLなどの知識
3. 統計学の深い理解
4. BIツールの知識
5. ビジネススキル

1つずつ見ていきましょう。

実務経験

フリーランスのデータサイエンティストは、豊富な実務経験が重要です。多くのフリーランス向け案件は、「実務経験◯年以上」と募集要項に明記されています。したがって、データサイエンティスト未経験の場合、フリーランスになるのは困難です。まずは企業におけるデータサイエンティストとしての実績を積み、スキルを向上させましょう。

Python・R言語・SQLなどの知識

データサイエンティストは、データ分析に用いるプログラミング言語やデータベース言語の知識が必須です。主な使用言語として、以下3つがあります。

• Python：AIおよび機械学習の開発に使用する
• R言語：データの統計や解析に使用する
• SQL：データの操作・抽出に使用する

上記のほか、業務によっては機械学習ライブラリに関する知識も求められます。

統計学の深い理解

データを分析する際は、統計学の知識が不可欠です。統計学を修めることで、ビッグデータの定性的または定量的な分析が可能になります。統計学を活用するためには、確率統計、命題、線形代数、微分積分といった数学も必要です。一般的には、高校卒業以上の数学レベルを要します。また、分析結果をビジネスに応用する際は、論理的な思考力と業界知識も欠かせません。

BIツールの知識

フリーランス案件のクライアントによっては、BIツールを利用している場合もあります。BIツールとは、データを集約し、図形や表などのわかりやすい形式に可視化するツールです。ビッグデータの活用と相性が良いため、データサイエンティストを求める企業は導入している可能性があります。フリーランスとして活動するのであれば、BIツールの使い方をある程度把握しておきましょう。

ビジネススキル

データサイエンティストは、以下のようなビジネススキルも大切です。

• クライアントの課題を洗い出すヒアリングスキル、コミュニケーション能力
• データの分析結果をわかりやすく提示する資料作成スキル、プレゼンテーション能力
• クライアントの業界やマーケティングの知識

データ分析の目的は、効果的なビジネス戦略の立案です。上記のスキルを持つデータサイエンティストであれば、データの分析結果を有効活用できるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストの働き方

フリーランスのデータサイエンティストは、実際にどのような働き方をするのでしょうか。よくある働き方を3パターン紹介します。

1. リモートワーク
2. クライアント企業に常駐
3. 副業など単発案件を受注

順番に解説します。

リモートワーク

リモートワークは、3つの働き方の中でもっとも自由度が高い方法です。在宅勤務となるため、プライベートの時間を確保しやすいといったメリットがあります。データサイエンティストのリモートワーク案件は、週2〜3日の稼働を求める案件が多く見られます。

クライアント企業に常駐

フリーランスのデータサイエンティストは、クライアント企業に出勤する働き方も可能です。クライアントと直接コミュニケーションを取れるため、スムーズに情報伝達できます。週3〜5日稼働の案件が多く、稼働日数が多い分だけ月収も高い傾向があります。

副業など単発案件を受注

副業など単発の案件を受注し、スポット的に働く方法です。短期間の契約となり、報酬はプロジェクト単位や時給制が一般的です。本業とは別に、副業として取り組みたい方におすすめの働き方と言えます。また、フリーランスとして独立する前の実績作りとしても適しています。

データサイエンティストが独立するための事前準備

フリーランスのデータサイエンティストを目指す場合、いきなり独立するのはおすすめできません。独立するためには、以下5つの事前準備が大切です。

1. 実務経験でスキルを培う
2. 資格を取得する
3. 生活資金を確保する
4. 社会保障や確定申告について調べる
5. 将来のキャリアパスを考える

それぞれの重要なポイントを確認しましょう。

実務経験でスキルを培う

フリーランスとして仕事を得るためには、実務経験が必須です。まずはデータサイエンティストの実務を通し、スキルを培いましょう。実務のほか、フリーランス業の幅を広げるために新たな領域の学習もおすすめです。未習得のプログラミング言語や統計学、ビジネススキル、異業種の基礎知識など、書籍や動画を活用して勉強してみてください。

資格を取得する

前提として、データサイエンティストに資格は必須ではありません。しかし、フリーランスとして活動する際は、自身の能力のアピールが必要です。資格があれば、能力の客観的な証明に役立ちます。たとえば、IT技術の基礎能力を示す「基本情報技術者試験」や、統計知識を評価する「統計検定」といった資格があります。勉強を通じて知識も身につくため、資格取得に取り組んでみましょう。

生活資金を確保する

フリーランスとして独立するのであれば、生活資金の確保も必要です。本業を辞めて独立した直後から、すぐに仕事を獲得できるわけではありません。仕事を得られても、報酬が低い可能性もあります。仕事が不安定な中で貯金が減っていくと精神的に追い詰められ、フリーランスを辞めざるを得なくなるかもしれません。少なくとも1年分の生活費を用意することで、余裕を持ってフリーランス活動に取り組めます。

社会保障や確定申告について調べる

会社員からフリーランスになると、対象の社会保障制度が変わります。具体的には、厚生年金から離脱するため、国民年金への加入手続きが必要です。社会保険も同じく離脱し、代わりに国民健康保険に加入します。さらに、年末調整がある会社員と異なり、フリーランスは自分で確定申告と納税をしなくてはいけません。正確な収入および経費の申告が求められるため、事前に申告方法を調べておきましょう。

将来のキャリアパスを考える

フリーランス業を開業する際は、キャリアパスの策定が重要です。具体的な目標があると、習得すべきスキルなどの方向性がわかるためです。具体的には、データサイエンティストとしてキャリアを積むほか、ITコンサルタントやPM（プロジェクトマネージャー）への転職といったルートもあり得ます。モチベーション維持にも効果的なので、明確なビジョンを考えましょう。

データサイエンティストの案件獲得方法

フリーランスのデータサイエンティストとして開業した後は、自ら仕事を獲得する必要があります。よくあるフリーランス案件の獲得方法は、次の3つです。

1. 自分で営業する
2. クラウドソーシングサイトを利用する
3. フリーランスマッチングサービスに登録する

どのような手法なのか、詳しく紹介します。

自分で営業する

データサイエンティストを求める企業に対し、自分で営業をかける方法です。会社員時代に培ったコネクションが豊富な場合、継続的に案件を獲得できるでしょう。知人や友人の紹介もあり得ます。信頼できる人物や企業からの仕事であれば、安心して受注できるでしょう。すでに見知ったクライアントであるため、コミュニケーションもスムーズです。ただし、トラブルが起きた際は、自分で解決しなくてはいけない点にご注意ください。

関連記事：フリーコンサルタントとしての独立。失敗する要因とは？その理由を徹底解明

クラウドソーシングサイトを利用する

クラウドソーシングサイトによる案件獲得も、選択肢の1つです。クラウドソーシングサイトでは、データ分析案件が広く募集されています。自ら営業する必要がなく、サイト上で簡単に案件に申し込める点がメリットです。注意点として、時給制で行う単純なデータ加工の仕事が多く、比例して単価は低い傾向があります。副業や単発案件の獲得経路といった活用に向いているため、他の手法との併用がおすすめです。

フリーランスマッチングサービスに登録する

最後の方法は、フリーランス専門のマッチングサービスの利用です。フリーランスマッチングサービスに登録すると、自身のスキルや希望条件に見合った仕事を紹介してもらえます。さらに、エージェントがいるサービスの場合、報酬交渉やトラブルの仲裁、次の案件の紹介といった支援も受けられます。月収単位の高単価な案件が豊富で、収入を安定させたいフリーランスに最適な方法です。一方、報酬に比例して求められる能力水準も高いため、独立前の実務経験やスキル向上が重要になります。

関連記事：スキルマッチングサービスを活用しよう！仕組みやメリット、成功のコツをフリーランス向けに解説

データサイエンティストにおすすめのフリーランスエージェント

データサイエンティストとしてフリーランスで活動する際、適切な案件を見つけることは成功への鍵です。そのためには信頼できるフリーランスエージェントの活用が不可欠です。ここでは、データサイエンティストに特におすすめのエージェントを紹介します。

Midworks

Midworksは、多様な業界のIT案件を扱っており、データサイエンティスト向けの案件も豊富です。 クライアント企業とのマッチングに強く、個々のスキルや経験に合った案件を紹介してくれます。また、案件によってはリモートワークが可能なものもあります。

レバテックフリーランス

レバテックフリーランスは、IT専門のフリーランスエージェントで、特に高度な技術力を要する案件が多いことで知られています。高い報酬の案件が多く、長期的なキャリアサポートや案件選定のアドバイスも提供してくれるため、キャリアアップを目指すデータサイエンティストに適しています。

ITプロパートナーズ

ITプロパートナーズは、幅広いIT案件を扱うエージェントで、データ関連のプロジェクトも多数取り扱っています。クライアントとのミスマッチを防ぐため、事前のヒアリングが徹底されている点が特徴です。また、フリーランスが安心して働ける環境を提供しています。

THE CONSUL

THE CONSULは、経営コンサルタントやデータサイエンティスト向けの高品質な案件を提供するエージェントです。コンサルティングファームや大手企業との繋がりが強く、戦略的な案件が多いです。特に分析スキルを生かしたいデータサイエンティストに最適な案件が見つかります。

フリーランスのデータサイエンティストに未経験でなるには？

未経験からフリーランスのデータサイエンティストになるには、専門知識の習得と実践経験の積み重ねが必要です。

1. 統計学、機械学習、プログラミングの基礎を学び、データハンドリングの技術を身に付ける
2. 個人やオープンソースプロジェクトに参加して実務経験を積み、ポートフォリオを作成
3. コミュニティの参加などオンラインでのプレゼンスを強化

初期のクライアント獲得には努力が必要で、プロジェクト管理能力やクライアントとのコミュニケーションスキルも欠かせません。フリーランスとして成功するには、継続的な学習と自己投資が不可欠です。

データサイエンティストがフリーランスになるリスクはある？

データサイエンティストがフリーランスになると多くのメリットがある一方、注意点もあります。フリーランスを目指す場合、あらかじめ下記3つのリスクを理解しておきましょう。

1. 収入が安定しない人もいる
2. 社会的信用が低いと判断されるケースがある
3. トラブルの可能性がある

具体的な理由を説明します。

収入が安定しない人もいる

月給が決まっている会社員と比べると、フリーランスの報酬は不安定と言えます。とりわけ、駆け出しのフリーランスの収入は安定しづらいでしょう。案件の期間が終われば新規案件を探さなければならず、仕事が途切れる可能性もあります。継続して仕事を獲得できるスキルがない人は、いつまでも収入が安定しないかもしれません。独立する前に、データサイエンティストとしての自分の能力を客観的に評価することが大切です。

社会的信用が低いと判断されるケースがある

不安定な収入により、社会的信用が低いと見なされるケースがあります。たとえば、賃貸契約やローンの審査といった場面です。こうした審査の際、フリーランスの収入判断には確定申告書の写しまたは納税通知書が用いられます。一般的には、年収の安定度合いや事業年数の長さが影響するとされています。継続的に案件を得て報酬を安定させ、社会的信用を高めるよう努めましょう。

トラブルの可能性がある

フリーランスは、取引先とのトラブルも想定する必要があります。報酬の未払いなどの問題が起きた場合、自分で解決しなくてはいけないためです。万一のトラブルに備えたい方は、フリーランスマッチングサービスの利用をおすすめします。エージェントが日頃から取引先と仲介するため、トラブルの予防が可能です。問題発生時も、エージェントが解決に向けて動いてくれます。

データサイエンティストが独立してフリーランスになるには？まとめ

企業のビッグデータとAIの活用が広がるなか、データサイエンティストのニーズが高まっています。データサイエンティストは高度なスキルが要求されることから、人材不足による売り手市場が続いています。そのため、データサイエンティストはフリーランスとして独立または副業をしやすい職種です。

フリーランスのデータサイエンティストになりたい方は、まずは資格勉強や実務経験を通してスキルアップに挑戦してみましょう。また、フリーランスマッチングサービスに登録すると、効率良く仕事を探せます。

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