現在、世界中でデータサイエンスの仕事が注目されているのはご承知の通り。様々な分野でビッグデータが活用されており、データサイエンティストの需要が高まっています。
しかしながら、ここ数年での世界的な大きな変化のため、ビッグデータを扱える人材は市場に少ないのが現状。データサイエンティストの希少価値は高まり、今後も需要が伸びる可能性が高いでしょう。
市場価値が高い職業だからこそ、これから目指される方も多いでしょうし、年収も気になると思います。そこで本記事では、データサイエンティストの仕事内容の特徴や収入事情、収入アップのポイントについて解説します。
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は、ビッグデータの活用による経営戦略に貢献する仕事です。具体的には、企業課題の洗い出しや優先順位付け、課題設定や目標の明確化、仮説の立案などを行います。
以前までは事業企画部門やコンサルティング企業が担うことが一般的でしたが、ビッグデータの重要性が認識されるようになり、データサイエンティストの役目と変わってきました。
「データアナリスト」がデータの収集と分析に特化しているのに対し、「データサイエンティスト」は統計学やコンピュータサイエンスを基盤として、企業課題の解決に向けて取り組む点が大きく異なります。データサイエンティストは、課題抽出や仮説構築、アルゴリズムや予測モデルの実装までを担当し、業務領域がとても広いです。
例えば、ある企業ではHR領域で人事部門に集まる人材評価・勤怠データ、過去の退職者データを分析することで、メンタルヘルスに関するリスクを予測。メンタルヘルス不調や離職の可能性を予測することで、従業員の健康管理やリテンション施策（離職防止策）を正確・迅速に行っています。このようにデータサイエンティストはあらゆる企業のさまざまな課題をデータの力によって解決に導く、次世代のポジションと言えるでしょう。
データサイエンティストの年収相場
希少価値の高い仕事だからこそ、年収も気になるところですよね。ここからはデータサイエンティストの年収相場についてご紹介します。
日本での平均年収は約700万円
「求人ボックス 給料ナビ（2023年10月3日時点）」のデータによると、日本国内の正社員のデータサイエンティストの給料分布は600万円〜800万円。平均年収は694万円となっています。
国税庁が発表している統計によると正社員の平均年収が467万円であることを考えると、データサイエンティストは年収がとても高い職種と言えます。
ちなみに未経験者が応募可能な会社の求人では、月給25万円以上、年収350万円以上の求人が多く存在しています。※求人ボックス 給料ナビ（2023年10月3日時点）
データサイエンティストは新しい職種のため、実務経験を持つ人材が転職市場に流出することが少ないのが現状。未経験であってもポテンシャル採用を行う企業が増えています。
アメリカ・カナダでは年収800万円〜1,800万円
「BizReach（2023年10月3日時点）」のデータによると、アメリカやカナダでの年収は800万円以上の求人が多く、中には1200万円の求人も。日本国内の約2倍となっています。それだけ市場価値の高い専門職として評価されています。今後日本でも今以上にビジネスのAI化が進んでいく中で、平均年収が上がっていくことが予想されます。
データサイエンティストの年収を左右する5つの要因
ではデータサイエンティストの年収はどのように決められているのでしょうか。5つの要因について解説します。
どんな業界・職種もそうですが、データサイエンティストの実務経験の有無で、年収は大きく変わります。年収の差が生じるのは、実務経験がある方はこれまでに培った経験とスキルを、入社した会社で活かせるからに他なりません
どんな業界・職種もそうですが、データサイエンティストの実務経験の有無で、年収は大きく変わります。年収の差が生じるのは、実務経験がある方はこれまでに培った経験とスキルを、入社した会社で活かせるからに他なりません。
データサイエンティストはチームで仕事をすることが多く、コミュニケーション能力が高い人ほど重宝されます。場合によってはデータ分析の結果と得られた知見をもとにしたビジネスプランを経営陣に分かりやすく説明するシーンもあるので、プレゼンテーション能力も求められます。
最近特にデータサイエンティストの需要が高まっているのが、広告業界、金融業界、不動産業界、製造業界などです。業界ごとに平均年収は大きく変動するので、興味のある業界の平均年収を事前に調べておくと良いでしょう。
さらに、企業規模も平均年収に大きな影響を与えます。一般的に上場企業など企業規模が大きい会社ほど年収が高くなる傾向にあります。
一般的に都市部の方が、地方より平均年収が高い傾向にあります。「求人ボックス 給料ナビ（2023年10月）」で各地域ごとにデータサイエンティストの平均年収を見てみると、関東は645万円、近畿は約645万円となっています。一方、北海道・東北は553万円、中国・四国は549万円と都心部に比べて低い傾向にあることがわかります。
データサイエンティストとして求められるスキル
ではデータサイエンティストを目指すにはどのようなスキルを習得すればいいのでしょうか。求められるスキルについても見ていきましょう。
プログラミング言語として、PythonとRは必須となります。Pythonはさまざまな用途に利用され、人工知能分野への活用でも注目される言語です。Rはデータ分析と統計解析に強みを持つ言語とされています。Pythonは文法等も比較的平易で学びやすいので、データサイエンティストを目指す人は習得を検討しましょう。
「数学の知識」や「データ分析手法、ツールの知識」が求められます。特にデータを扱う上で数学の重要性は高いので、統計や確率、微積分、行列といった高校レベルの知識は習得しておきましょう。
データ分析には多くの手法があります。その中から最適な答えを見つけ出すには、どの手法が適しているのかを見極めなければなりません。使いこなせる分析手法が多ければ、適した手法を選び出せる可能性が高くなります。
ビッグデータを扱うこともあり、データベースの知識やスキルも求められます。
代表的なものは以下です。
・効率的なデータ収集
・データの処理
・データベース設計
・SQL
大量のデータ処理では、データベースサーバーへの負荷が大きくなります。解析の際に重要となるインデックスを含めて適切なデータベース設計ができるようにスキルを磨く必要があります。
クライアントが抱える課題を理解するためには、業界知識や業務知識、課題解決能力などが求められます。専門知識や統計学に長けているだけでは、重宝されるデータサイエンティストにはなれません。クライアントの悩みやニーズを引き出すヒアリング能力や信頼を得るための人間力なども重要です。
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの仕事の中で大きな比重を占めているのが学習データの準備とモデル構築。ですが、これらの作業はやがてAIに置き換えられるのではないかと懸念する声があります。
実際、モデル構築の部分は自動化が進んでおり、学習データの準備においてもIoTのセンシングデバイスなどの台頭により自動化が実現しつつあります。AIが普及すればするほど、データサイエンティストがこれまで培ってきたノウハウや知恵がAPIなどに集約されるようになるでしょう。データ分析や解析、可視化などについてはBIツールの導入も進んでいます。近い将来、高度な専門職でなくても扱えるようになる可能性もあります。
データサイエンティストとして活動を続けるためには、本来の役割の範囲を超えて、他分野でのキャリアアップを図る必要性も出てきます。その際に必要となるのが、先程お伝えしたスキルです。企業課題の解決に向けて、クライアントのビジネスモデルや業務を理解し、コミュニケーション能力を発揮しながら、AI技術を使いこなせるような人材。データ関連分野に長けたコンサルタントとしてのキャリアパスは、親和性が高いのではないでしょうか。
データサイエンティストとして幅広い経験を積むことが、成功の鍵
今世界中で重宝されるデータサイエンティストですが、年収を上げていくためにも、将来的な活躍を考えて行く上でも、実務経験をいかに多く積むかが、成功の鍵を握っています。
データサイエンスは複数分野にまたがるため、学ぶべきことがたくさんあります。加えて、データサイエンスの分野は日々進化し続けており、特にAIやディープラーニングの分野は新しい手法が常に開発されています。常に最新のツールや手法を学び、専門的なスキルを磨き続けることが、自身の価値を高める一助となるでしょう。
また、案件獲得にはフリーランスキャリアの利用をぜひ検討してみてください。これまでの経験やスキルに応じた案件を紹介させて頂きます。
