データサイエンティストの年収はいくら？年収を上げる3つの方法も解説

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、大量のデータを分析し、そこからビジネスに役立つ示唆や知見を導き出す職業です。統計学や機械学習、プログラミングなど高度なスキルを駆使し、企業の経営判断支援や新たなサービス開発に貢献します。

単にデータを集計するだけでなく、予測モデルの構築や高度なアルゴリズムの開発など専門性の高い分析まで担う点が特徴です。

なお、データ分析をする仕事はデータサイエンティストだけでなくデータアナリストやデータエンジニアなど複数存在しますが、それぞれ担う役割や求められるスキルには違いがあります。データ分析の仕事については以下の記事を参照ください。

参考記事：データ分析の仕事とは？具体的な職業一覧と求められるスキルを解説

データサイエンティストの平均年収

まず、データサイエンティストの平均年収を見てみましょう。厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によれば、データサイエンティストの平均年収は約573万円とされています。

一方、国税庁の「令和6年分 民間給与実態統計調査」によると、日本全体の平均年収は478万円であり、データサイエンティストは約100万円ほど高い水準です。このことから、データサイエンティストは日本の中でも高収入の職種である傾向がうかがえます。

出典：厚生労働省｜職業情報提供サイト jobtag

出典：国税庁｜令和6年分 民間給与実態統計調査

年収の中央値

平均年収だけでなく、中央値にも注目してみます。平均値だけでなく中央値も見ることで極端に高い/低い値の影響を排除し、より実態に近い分布を把握できます。

データサイエンティストの年収の中央値は約420万円。平均値と比べるとやや低めですが、これは一部の高年収な人が平均を押し上げているためです。

一般の日本人給与の中央値と比較すると、データサイエンティストの中央値は若干上回る程度ですが、それでも平均と同様に日本の標準的な給与水準より高めであることに変わりありません。

日本とアメリカの年収の違い

データサイエンティストは世界的にも需要が高く、アメリカにおける年収水準は日本を大きく上回ります。米国労働統計局（BLS）のデータによれば、アメリカのデータサイエンティストの年収中央値は2024年時点で約112,590ドルでした。

これは日本円に換算すると約1,500万円前後にもなります。つまり米国の水準は日本の平均的なデータサイエンティストの年収と比べても2～3倍と高いです。

もちろん物価や生活費、水準の違いはあるものの、グローバルに見てデータサイエンティストは高給職であることが分かります。

出典：米国労働統計局

データサイエンティストの年収を上げる3つの方法

データサイエンティストとして高年収を目指す3つの方法を紹介します。年収を上げる上で参考にしてみてください。

• データ分析の応用スキルを身につける
• データサイエンティストに関連する資格を取得する
• データサイエンティストとしての実績を作る

データ分析の応用スキルを身につける

まずは基礎的なデータ分析のスキルだけでなく、応用スキルを身につけることです。データサイエンティストの仕事で、単に与えられたデータを眺めてグラフ化するだけでは不十分。

より高い付加価値を生むには、データ分析の応用的なスキルを磨く必要があります。具体的には、

• 統計学の専門知識
• 機械学習・AIの知識
• プログラミングスキル
• 大規模データ処理技術

専門性の高いスキルを身につけることで、担当できる業務の幅が広がり市場価値も上がります。

データサイエンティストに関連する資格を取得する

資格の取得も年収アップ手段の一つです。データサイエンティスト関連の資格を持っていると、自分のスキルを客観的に証明でき、転職・昇進時のアピールポイントになります。また、資格勉強を通じて体系的な知識を身につけられる利点もあります。

おすすめの資格には、

• 統計検定
• G検定
• E資格

が挙げられます。資格取得を目指して学習をすると、必然的に応用スキルが身につけられることもあるため、おすすめです。

データサイエンティストとしての実績を作る

年収を上げる上で最も重要なのが、実績を作ることです。高収入を得ているデータサイエンティストの多くは、過去にビジネスへ大きな貢献をした実績を持っています。

例えば、

• ◯◯の分析プロジェクトで売上○％向上に貢献
• ××の業務を自動化して年間△時間の工数削減

など、目に見える成果を残すことです。

ただし、実績を作るためにはもちろんですが応用スキルの習得は必要です。初心者がいきなり大きな実績を作ろうと思っても難しいでしょう。

未経験からデータサイエンティストになり、高収入を目指すのであれば、以下の記事で1から詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップ。実例も交えながら学習方法を解説

年収を上げるために必要なスキル

まずは、重要度の高い4つのスキルについて説明します。これらは年収を上げていく上でも土台となる能力です。

• 統計学の専門知識
• 機械学習・AIの知識
• プログラミングスキル
• 大規模データ処理技術

統計学の専門知識

統計学の知識はデータサイエンスの基盤です。主に以下の手法を理解していることで、データの特徴を正しく捉えられるようになります。

• 平均・分散などの基礎統計
• 回帰分析
• 仮説検定
• 統計的推定

例えば「ある施策の効果は偶然ではなく有意なのか？」といった判断をする際、単に数値が増えた・減ったという結果を見るだけでは不十分です。施策実施前後のデータを比較し、その差がサンプル数のばらつきによってたまたま生じたものなのか、それとも統計的に意味のある差なのかを検証する必要があります。

統計学に強いデータサイエンティストは分析結果の信頼性を高め、より説得力ある提案ができます。高度な分析に進むほど統計の土台がものを言うため、年収アップを狙うのであれば統計学の専門知識を磨いておくべきでしょう。

機械学習・AIの知識

機械学習やAIの知識も、現在のデータサイエンス領域ではほぼ必須と言えます。従来のビジネスインテリジェンス的な分析に留まらず、予測モデルの構築やAIを用いた高度な分析ができる人材は市場価値が高いです。

• 線形回帰
• ロジスティック回帰
• 決定木
• ランダムフォレスト
• 勾配ブースティング
• ディープラーニング（深層学習）

まで幅広くキャッチアップしましょう。特にディープラーニングのような先端技術の知識はまだ希少性が高く、高単価なポジションや案件にも繋がりやすくなります。

プログラミングスキル

データサイエンティストにとってプログラミングは仕事を形にするための実装力です。PythonやRを使ってデータ処理や分析を自動化できるスキル、SQLでデータベースから必要な情報を抽出できるスキルなどが求められます。

高収入のデータサイエンティストほど、プログラミングによって大量データを効率よく扱い、高度な分析プロセスを構築しています。また、

• 生のデータを扱う際のデータクレンジング
• 特徴量エンジニアリング
• モデルの評価指標計算

などもコードで素早く実行できると生産性が高まります。近年はAutoMLやノーコードツールも出てきていますが、やはりプログラミングスキルがある人は問題解決の自由度が高く、企業からの評価も高いでしょう。

大規模データ処理技術

現代のデータ分析では、ビッグデータの処理技術も重要になっています。データ量が非常に多い場合やリアルタイム性が求められる場合、HadoopやSparkといった分散処理システム、あるいはクラウド上のデータウェアハウス・ストリーミング処理基盤の知識が必要です。

例えば、Webサービスのログデータを日々何億件も分析するようなケースでは、こうしたビッグデータ技術が使われます。大規模データを扱えるエンジニアでもあり分析もできる人材は希少で、年収を高くすることが可能です。

加えて、クラウドサービスのデータ関連マネージドサービスに通じているとより強みになるでしょう。

年収上げるために取得するべき資格

ここでは、データサイエンティストとして年収アップを目指す上で取得を検討したい主要な資格を紹介します。資格は知識・スキルを客観的に証明するツールであり、昇進・転職時のアピール材料になるだけでなく、勉強を通じて自身の成長にもつながります。

• データサイエンティスト検定
• 統計検定
• G検定
• E資格

データサイエンティスト検定

「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）」は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する検定試験です。この試験では、データサイエンスに必要な幅広い知識・技能が問われます。

上記3カテゴリについて、見習いレベルの基礎力があるかを評価する試験です。

データ分析・機械学習・データエンジニアリング・ビジネス活用といった領域を広くカバーしており、データサイエンティストの基礎力を証明する資格と言えます。

この資格を持っていることで高収入につながるというよりは、この資格を通じて身につく知識や思考法は、レコメンド開発や需要予測、業務自動化といった高付加価値な仕事に進むための前提条件になります。

統計検定

統計検定は、統計学の知識やデータを正しく扱う力を客観的に証明できる資格です。平均や分散といった基礎から、回帰分析や仮説検定など実務で頻繁に使う考え方まで幅広く問われます。

データサイエンティストとして年収を上げていくには、「データを扱える」だけでなく、「分析結果の妥当性を説明できる」ことが重要です。統計検定を取得していると、感覚ではなく根拠を持って判断できる人材であることを示しやすくなります。

特に2級は、実務で必要な統計の基礎を一通り理解している証明として評価されやすく、転職や昇給の場面でもアピールしやすい水準です。上位級を目指せば、高度な分析ができる人材として、より専門性の高いポジションや高年収帯を狙いやすくなるでしょう。

G検定

G検定は、AIやディープラーニングに関する基礎知識を幅広く問う資格で、技術そのものよりも「AIをどう活用するか」という視点が重視されています。

データサイエンティストの年収が上がりやすい人材の特徴として、「分析だけで終わらず、ビジネスにどう活かすかまで説明できる」点が挙げられます。G検定を取得していると、AIの仕組みや限界を理解したうえで、業務や事業に落とし込める人材であることを示しやすくなります。

また、比較的取り組みやすく未経験〜若手層でも挑戦しやすいため、年収アップのための最初の資格としてもおすすめです。AI関連の部署への異動や、データサイエンティスト職への転職時に評価されるケースも多く、キャリアの選択肢を広げる意味でも有効でしょう。

E資格

E資格は、ディープラーニングを実装レベルで扱えるエンジニア向けの資格で、難易度は高めです。その分、取得していると高度なAI・機械学習スキルを持つ人材として評価されやすくなります。

データサイエンティストの中でも、年収が高くなりやすいのは

• モデル設計や実装まで担える人材
• AIプロダクト開発に深く関わる人材

です。E資格は、そうしたポジションを狙う際の裏付けになります。

誰にでも必要な資格ではありませんが、将来的に機械学習エンジニア寄りのキャリアを歩みたい人や、より専門性の高い仕事で年収を上げたい人にとっては、年収レンジを一段引き上げるための選択肢といえるでしょう。

年収を上げるための実績の作り方

自分の市場価値を高めるためには、「この人に高い給与を払うだけの成果を出してきた」と納得させるような実績を作ることが重要です。ここでは代表的な3つの実績例とその作り方について紹介します。

• レコメンドの開発をビジネス成果として見える化する
• 「分析自動化」で組織課題を解決した実績をつくる
• 需要予測モデルの構築をする

レコメンドの開発をビジネス成果として見える化する

レコメンデーション（推薦）モデルの構築は、データサイエンティストの成果が売上や利用率といった数字で可視化されやすいため、年収アップにつながりやすい実績の代表例です。

特に、

• ECサイト
• サブスクリプションサービス
• メディア系サービス

では、レコメンドの良し悪しがビジネス成果に直結します。

たとえばECサイトにおいて、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴をもとに「この商品を見た人はこんな商品も購入しています」といった推薦を行うことで、購入点数の増加やコンバージョン率の向上が期待できます。

レコメンド経由の売上が増えた、関連商品のクリック率が改善したといった成果を出せれば、「モデルを作れる人」ではなく「売上に貢献できる人材」として評価されやすくなります。

重要なのは、アルゴリズムの高度さよりもビジネス指標がどう変わったかです。「導入前後で売上が何％伸びたのか」「レコメンド経由のCTRがどれだけ改善したのか」といった具体的な数値で語れると、実務能力の説得力が一気に高まります。こうした成果を持つデータサイエンティストは、転職市場でも高く評価されやすく、年収交渉でも有利に働くでしょう。

「分析自動化」で組織課題を解決した実績をつくる

データサイエンティストの年収が上がりやすい人材は、必ずしも高度なモデルだけを作っているわけではありません。組織全体の生産性を高めた実績も高く評価されます。その代表例が、分析やレポーティング業務の自動化です。

多くの企業では、定例レポートの作成やデータ集計に多くの工数がかかっています。これらをデータパイプラインやスクリプトで自動化し、

• 毎月数日かかっていた作業をほぼゼロにした
• 手作業のExcel集計を自動処理に置き換えて年間数百時間の工数削減を実現した

といった実績は分かりやすい価値でしょう。

こうした成果は「売上増」のように派手ではありませんが、「人件費削減」「リソースの有効活用」という観点で経営層に伝わりやすく、評価や報酬に反映されやすいのが特徴です。特に、空いた時間を使って新たな分析や施策立案につなげられた場合は、組織への貢献度が高まります。

需要予測モデルの構築をする

需要予測モデルの構築も、経営指標へのインパクトが分かりやすい実績として、年収アップにつながりやすい分野です。需要予測とは、将来の売上や利用数、消費量などを予測し、在庫管理や生産計画、要員配置などに活用する取り組みを指します。

たとえば小売業であれば、需要予測の精度を高めることで過剰在庫や欠品を防ぎ、在庫コストや廃棄ロスを削減できます。製造業であれば、生産量の予測精度向上により無駄な生産を減らし、利益率の改善につなげることが可能です。このように、需要予測は、

• コスト削減
• 売上機会の最大化

の両面で効果を発揮するため、経営層からの評価が高くなりやすいテーマです。

また、需要予測は単なる分析ではなく、現場の意思決定を変える力を持っています。「勘や経験」に頼っていた予測をデータドリブンに置き換え、数値として成果を示せるようになると、データサイエンティストとしての存在価値が明確になります。

データサイエンティストは今後も需要・年収は上がるのか

データサイエンティストの年収について解説してきましたが、今後需要は年収はなぜ上がるのか？その根拠について解説していきます。

• IT人材は深刻に不足している
• ビックデータの市場規模増加

IT人材は不足している

まず、データサイエンティストを含むIT人材全般の人手不足が深刻です。経済産業省の調査によれば、日本のIT人材は2030年に最大で約79万人も不足すると予測されています。

出典：経済産業省｜IT人材育成の状況等について

現状でもAIやデータ分析ができる人材は不足気味ですが、DXの波が広がるにつれ、その需給ギャップはますます拡大する見込みです。

つまり企業は優秀なデータサイエンティストを喉から手が出るほど求めている状態であり、供給が追いつかないために年収も高止まりしやすい構造があります。IT人材不足が解消しない限り、データサイエンティストの需要と待遇が大きく下がる可能性は低いでしょう。

ビックデータの市場規模増加

次に、技術面・市場面からの追い風です。ビッグデータやAI関連市場の規模は世界的に急成長しています。Fortune Business Insightsの調査によれば、世界のビッグデータ技術市場規模は2023年の3,494億米ドルから、2032年には約1兆1,944億米ドル（約3.4倍）に達する見込みとされています。

出典：Fortune Business Insights

このようにデータ活用市場が拡大する中で、それを担うデータサイエンティストの価値も相対的に高まります。企業はビッグデータ解析やAI導入によって競争力を強化しようとし、その実現に必要な高度人材としてデータサイエンティストを厚遇して確保しようとするでしょう。

未経験からデータサイエンティストになるには

「自分は今未経験だけど、これからデータサイエンティストを目指したい」という方も多いでしょう。未経験からこの分野に飛び込む場合、適切なロードマップに沿って効率的に学習・実践を積むことが重要です。具体的には次のステップで進めるのがおすすめです。

1. データサイエンスの基礎知識を習得
2. 機械学習の基礎に触れる
3. 実データでハンズオン
4. 発展スキル習得と専門分野決定

未経験から学ぶには相応の時間と努力が必要ですが、需要の高まりもありチャンスは豊富です。実際、データサイエンティスト職の求人はこの数年で急増しており、ポテンシャル採用枠も見られます。重要なのは、「自らデータ分析プロジェクトを完遂した経験」と「成長意欲」を示すことです。

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