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の年収は？」「データサイエンティストの年収を上げる方法が知りたい」という方も多いでしょう。
近年は、多くのデータを活用して経営判断や事業成長を支援する役割が重視され、データサイエンティストの需要は年々高まっています。しかし、同じデータサイエンティストでも、分析専業なのか、ビジネス課題の解決まで担うのかによって年収は大きく異なります。
そこで本記事では、
- データサイエンティストの年収（平均・中央値・年代別・業界別・日米比較）
- 年収を上げるために必要なスキルと資格
- 未経験からデータサイエンティストを目指す方法
についてわかりやすく解説します。データサイエンティストへのキャリアチェンジや年収アップを検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。
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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。各職種の詳しい違いについては以下の記事をご覧ください。
参照記事：データアナリストとデータサイエンティストの違いとは。仕事内容・年収・必要スキルを比較
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年収は、調査機関や対象者の層によって大きく異なります。よく目にする3つのデータを比較してみましょう。
| 調査元 | 平均年収 | 対象・特徴 |
|---|---|---|
| 厚生労働省 jobtag | 約573万円 | 全企業規模・全経験年数の広範な平均 |
| データサイエンティスト協会（2023年調査） | 約900万円 | 協会会員が主体（中堅〜上位層が中心） |
| JAC Recruitment転職者実績 | 約840万円 | 転職市場のデータサイエンティスト |
jobtag（厚生労働省）の573万円は未経験・若手も含めた全体平均、転職エージェントや協会の数値は中堅以上の実務経験者が主体であるため、数値に差が生まれます。「自分は今どの位置にいるのか」を評価するには、自分の経験年数・キャリアステージに近い層のデータと照らし合わせることが大切です。
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、jobtag の基準でも、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。
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。
年代別の年収
同じデータサイエンティストでも、年代によって年収水準は変わります。jobtag のデータをもとにした年代別の平均年収は以下のとおりです。
| 年代 | 平均年収（目安） |
|---|---|
| 20代 | 約474万円 |
| 30代 | 約582万円 |
| 40代 | 約606万円 |
| 50代 | 約701万円 |
20代は基礎スキルの習得期間にあたるため他の年代と比べて低めですが、30代以降は実務経験を積むにつれて年収が上がっていきます。40〜50代になると管理職やプロジェクトリードを担うケースが増え、さらに高水準へ移行します。スキルと実績を積み上げるほど市場価値が上がりやすい職種であるため、30代以降の伸びしろが大きいのが特徴です。
役職別・業界別の年収
役職や業界によっても、年収の水準は大きく変わります。転職市場の実績データ（JAC Recruitment）では、以下のような傾向が確認されています。
役職別の年収（転職者実績）
| 役職 | 平均年収 |
|---|---|
| メンバー（課長未満） | 約793万円 |
| 管理職（課長以上） | 約1,100万円 |
業界別の年収（転職者実績）
| 業界 | 平均年収 |
|---|---|
| 消費財 | 約1,159万円 |
| 金融 | 約1,027万円 |
| コンサルティング | 約953万円 |
管理職になると年収1,000万円超えも珍しくありません。業界では消費財・金融・コンサルティングで高年収の求人が多く、大量のデータを事業成果に直結させやすい業界ほど報酬が高い傾向があります。
出典：JAC Recruitment｜データサイエンティスト職の年収ガイド
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
ここまでデータサイエンティストの年収水準を確認しましたが、次は実際に年収を上げるための方法について解説します。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。
- 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応用スキルの習得が前提です。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
ここまでデータサイエンティストとして年収を上げる方法を解説しましたが、「独学では何をどの順番で学べばいいか分からない」「効率よくスキルを習得してキャリアチェンジしたい」という方は、Craft Collegeへご相談ください。
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年収を上げるために必要なスキル
以上で年収アップの方法を整理しましたが、それぞれを実現するためには土台となるスキルが必要です。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基盤となる能力です。
- 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。
年収を上げるために取得するべき資格
スキルと並行して、資格取得も年収アップの有効な手段です。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。
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
スキルや資格と並んで、実際のビジネス成果として示せる実績があることで、年収交渉や転職時に大きな差がつきます。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。
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。
「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。
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。
また、「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の将来性や需要動向については、以下の記事でも詳しく解説しています。
参照記事：データサイエンティストの将来性。AIの進化で需要が増す理由と今後のキャリアを解説
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、今後も需要と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
- ビッグデータの市場規模が増加している
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。
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。
ビッグ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。
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。
- データサイエンスの基礎知識を習得
- 機械学習の基礎に触れる
- 実データでハンズオン
- 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。
独学に不安がある方や効率的に学びたい方は、専門スクールを活用するのも有効な選択肢です。
まとめ
本記事ではデータサイエンティストの年収と、年収を上げるための具体的な方法について解説しました。要点を整理します。
- データサイエンティストの平均年収は調査元によって幅があり、厚生労働省 jobtag で約573万円、転職市場の実績では840〜900万円が目安
- 年代別では20代で約474万円、30代582万円、40代606万円、50代701万円と、経験を積むほど年収が上がる
- 役職別では管理職で約1,100万円、業界別では消費財・金融・コンサルで1,000万円超えの実績も
- 年収の中央値は約420万円。アメリカでは中央値が約112,590ドル（約1,500万円）と日本の2〜3倍
- 年収を上げる3つの方法は「応用スキルの習得」「資格取得」「ビジネス成果として示せる実績づくり」
- 特に重要なスキルは統計学・機械学習・プログラミング・大規模データ処理技術の4つ
- IT人材不足とビッグデータ市場の拡大により、今後もデータサイエンティストの需要と年収は上昇傾向が続く見込み
- 未経験からの参入も可能で、ロードマップに沿って体系的に学ぶことが成功の鍵
データサイエンティストの年収を上げるならCraft College
データサイエンティストの年収は平均で見ると高水準にありますが、実際の差を生むのは肩書きよりも、レコメンドや需要予測、分析自動化のように経営指標に直結する成果を数字で語れるかに尽きます。
だからこそ年収を上げたいなら、まずは応用スキルを体系的に固め、小さくても良いのでA/Bテストや運用まで含めたプロジェクト経験を積み上げましょう。
データサイエンティストを目指すなら、Craft Collegeの受講がおすすめです。
Craft Collegeは、データサイエンティストとして「知識がある人」で終わらず、「成果を出せる人材」になることをゴールに設計された、完全1on1・長期伴走型のオンラインスクールです。
カリキュラムは9ヶ月間と業界最長クラスで、基礎から応用、最終的には企業に評価されるポートフォリオ作成まで一気通貫で取り組みます。短期スクールのように「分かったつもり」で終わることがなく、アウトプットと添削を繰り返すことで、実務で使えるスキルが定着します。
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