データサイエンティストになると、どれくらいの年収が期待できるのでしょうか？

このコラムではデータサイエンティストの平均年収や中央値、アメリカのデータサイエンティストの平均年収について、そしてデータサイエンティストの年収が高い理由について詳しく解説します。

さらに、データサイエンティストとして年収を上げるための具体的な方法も紹介しますので、データサイエンティストを目指す方はぜひ参考にしてください。

データサイエンティストの平均年収

日本のデータサイエンティストの平均年収は、約555万円です。

情報提供元によって平均年収に差がありますので、本コラムは職業情報提供サイト職業情報提供サイトjobtag、データサイエンティスト協会の情報を基に平均を算出し、データサイエンティストの平均年収を約555万円としています。

ここでは、データサイエンティストの年収に関連する情報を、日本全国の平均年収との比較を通じて紹介していきます。

日本全国の平均年収

まずは、日本全国の平均年収をチェックしてみましょう。

国税庁の「令和4年分 民間給与実態統計調査」によると、日本全体の平均給与は約458万円です。

この金額は、一般的な企業に勤める社会人が得ている平均的な年収となっています。

jobtagによるデータサイエンティストの平均年収

職業情報提供サイト　job tagによると、データサイエンティストの平均年収は554万円で、月収換算すると約46.2万円です。

全国平均年収の458万円と比較すると、100万円ほど高い年収となります。

このことから、データサイエンティストは、高収入の職種と言えそうです。

データサイエンティスト協会による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協会の「データサイエンティストの就労意識」によれば、データサイエンティストの平均年収は930万円で、月収換算すると77.5万円です。

これは、日本全国の平均月収である458万円と比較すると、約450万円も高い数値となります。

ただし、このデータはデータサイエンティスト協会の一般（個人）会員約200人を対象としたものであり、平均年収が非常に高い層から平均年収を出していることに留意が必要です。

データサイエンティストの年収の中央値

データサイエンティストの年収の中央値は約420万円です。

年収を調べる際に、一般的に「平均値」が使われることが多いですが、実際の所得のばらつきや現状を理解するためには「中央値」を見ることが重要です。

中央値を用いることで、極端な高収入や低収入による影響が排除され、よりリアルな年収分布が把握できます。

冒頭で述べましたが、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」の「所定内給与額別の人数割合」から算出すると、データサイエンティストの年収の中央値は約420万円となります。

この数値は日本人の平均年収458万円よりやや低いものの、日本の一般的な給与水準と比較すると依然として高収入です。

また、厚生労働省の「令和4年賃金構造基本統計調査の概況」の「毎月勤労統計調査 令和4年9月分結果」、「毎月勤労統計調査 令和5年2月分結果」によると、日本全国の平均年収458万円に対して、その中央値は約396万円でした。

つまり中央値で比較すると、データサイエンティストの方が、24万円ほど年収が高くなります。

中央値も日本の平均年収を上回っていることからも、データサイエンティストは高収入な傾向にあると言えます。

アメリカのデータサイエンティストの平均年収は高額

アメリカ合衆国において、データサイエンティストはどのように評価されているのでしょうか。

米国労働統計局(BLS)が公開している、2023年5月時点でのデータによると、データサイエンティストの平均年収は108,020ドル（約1,512万円）となっており、日本と比較するとかなり高額であることがわかります。

また、最低年収でも61,070ドル（約855万円）、最高年収は189,414ドル（約2,651万円）であり、アメリカではデータサイエンティストが非常に評価されている、需要の高い職種であることがうかがえます。

もちろん、日本とアメリカでは物価水準や社会制度、契約形態などが異なるため、単純な比較は難しい側面がありますが、それでもデータサイエンティストという職種の需要が非常に高いことは明白です。

つまり、データサイエンティストは、日本だけではなく、世界的にも高収入を期待できる職種であり、グローバルでの需要がますます高まっていると言えるでしょう。

※1ドル140円で計算

データサイエンティストの年収が高い4つの理由

以下の4つの理由より、データサイエンティストは他職種に比べて年収が高い傾向にあります。

• 高度なスキルと専門性が求められるため
• データ分析のニーズが高まっているため
• ビジネスに与えるインパクトが大きいため
• データサイエンティスト自体が少なく市場価値が高いため

各理由について解説していきます。

高度なスキルと専門性が求められるため

データサイエンティストは、統計学や機械学習、プログラミングなどの高度なスキルを求められます。

これらのスキルを習得するためには多くの時間と努力が必要であり、その努力に見合った報酬が支払われる傾向にあります。

また、データ分析の基礎から応用まで幅広い知識を持つため、他職種よりも専門性が高い点も年収に反映されています。

データ分析のニーズが高まっているため

インターネットとスマートフォンの普及により、企業が扱えるデータの量は急増しています。

こうしたデータを使いこなすことは、企業の競争力を保つために不可欠であり、ビックデータの活用はビジネス課題の解決にとって重要です。

その結果、データを活用できるデータサイエンティストの需要は高まり続けており、それが高年収につながっています。

ビジネスに与えるインパクトが大きいため

データサイエンティストの役割は、企業の意思決定をデータに基づいてサポートすることです。

その分析結果により、企業の収益や戦略に直接的な影響を与えるため、データサイエンティストは企業にとって非常に重要な存在です。

そのため、多くの企業はビジネスの成功を支えるために、データサイエンティストに対して高い報酬を支払う価値があると考えています。

データサイエンティスト自体が少なく市場価値が高いため

IT人材の不足は、以前から指摘されていますが、特に高度な専門知識を持つデータサイエンティストの不足は顕著です。

統計、プログラミング、ビジネス知識を併せ持つデータサイエンティストは、企業にとって希少な存在であり、その希少性が市場価値を高めています。

そのため、即戦力として求められる人材には、高い年収が提示されるケースが増えているのです。

データサイエンティストとして年収を上げる方法6選

データサイエンティストとして、年収を上げるためには、「実践的な経験を積む」「スキルを磨いて専門性を高める」など、以下の6つの方法が効果的です。

それぞれのアプローチについて解説しますので、ご自身に合った方法で取り組むことが年収アップへの鍵となります。

• 実践的な経験を積む
• スキルを磨いて専門性を高める
• 最新技術をキャッチアップする
• 昇進してマネジメント職を目指す
• 大企業や外資系企業に転職する
• データサイエンティストとして独立・起業する

実践的な経験を積む

データサイエンティストとしての実力を高めるためには、実践的な経験が重要です。

例えば、オープンソースのデータセットを使った分析や、データサイエンスのコンペティションに参加することで実際のデータ処理の流れを経験できます。

また、自分の興味あるテーマをもとにプロジェクトを進めることで、実績としてポートフォリオを作成し、アピールにつなげることも可能です。

スキルを磨いて専門性を高める

データサイエンティストとして年収を上げるためには、特定の技術領域に特化し、専門性を高めることが有効です。

例えば、自然言語処理や画像認識などの分野において専門的な知識とスキルを持つことで、市場価値が高まり、より高い年収が得られる可能性があります。

専門性を高めることで競争力を持ち、企業にとって重要な存在となります。

最新技術をキャッチアップする

データサイエンスの分野は日々進化しているため、最新技術や新しいツールに常にアンテナを張ることが不可欠です。

自らのスキルを常に更新し、最新のテクノロジーを活用することで、競争力を維持できます。

新たな手法や技術を取り入れることで、企業の課題をより効率的に解決できるため、企業から高く評価され、結果として年収アップにつながります。

昇進してマネジメント職を目指す

データサイエンティストとしてマネジメント職に昇進することも、年収アップの大きな要因となります。

プロジェクトリーダーやマネージャーとして、リーダーシップを発揮し、チームをまとめる能力を持つことで、高い報酬を得られる機会が増えるでしょう。

チーム全体の成功に貢献できる人材は、企業にとって重要な存在であり、その価値に見合った待遇が期待できます。

大企業や外資系企業に転職する

年収を上げるために、大企業や外資系企業に転職するのも有効です。

一般的に大企業では年収が高い傾向があり、さらに外資系企業ではより一層の高年収が期待できます。

転職エージェントを利用することで、非公開求人を紹介してもらったり、年収交渉のサポートを得ることができ、より良い条件での転職が可能です。

また、業界選びも重要ですので、業界特性に合った転職を検討しましょう。

データサイエンティストとして独立・起業する

独立してフリーランスや起業することで、収入を増やすチャンスもあります。

フリーランスの場合、個人で受注した案件の報酬は、基本すべて自分の収入となるため、自分のスキルや仕事の成果に応じて収入を高めることが可能です。

ただし、営業活動も自分で行う必要があり、顧客を獲得するための努力が求められます。

フリーランス向けのエージェントサービスやクラウドソーシングを活用することで、効率的に案件を獲得できます。

まとめ

このコラムでは、データサイエンティストの平均年収や年収を上げるための具体的な方法などについて解説しました。

データサイエンティストは、高度なスキルと専門性が求められる職業であり、さらにその仕事は企業の収益や成長に直接影響を与えるため、他職種と比較して高い年収が期待できます。

昨今のデータ分析の需要の高まりにより、データサイエンティストの市場価値はますます高まっています。

成長とやりがいを感じながら高収入を目指せるデータサイエンティストは、挑戦しがいのある職業と言えます。