データサイエンティストの年収は？高収入になる5つの方法や将来性を紹介

データサイエンティストは膨大なデータから価値のある情報を抽出し、企業の意思決定をサポートする職種です。専門性が高く責任の大きい職種のため、年収が高い傾向にあります。

ここでは日本とアメリカでのデータサイエンティストの年収を紹介します。現在の年収と比較して、収入アップを目指せるかどうか把握したい方はぜひ参考にしてみてください。

日本の年収

厚生労働省が運営している「職業情報提供サイト jobtag」によると、データサイエンティストの平均年収は554.3万円です。

年齢別のデータは以下のようになります。

出典：データサイエンティスト – 職業詳細 | job tag（職業情報提供サイト）

令和4年分 民間給与実態統計調査で公開されている給与所得者全体の平均年収が458万円であるため、データサイエンティストは高収入を得られやすい職種であると考えられるでしょう。

データサイエンティストの年収は30代になると20代より大幅に給与が上がる傾向があります。給与が高くなる理由は、30代でスキルが身につきはじめることによって、責任の大きい仕事を任されるためだと考えられます。

一方、50代後半になると年収が低くなるのが特徴です。55歳になると管理職や役員などの役職定年があるため、給与が下がると予測されます。

タイズ経由で転職されたデータサイエンティストの方の年収は、以下の通りです。

平均年収は年齢や企業規模によって異なるので、あくまでも目安として把握しておきましょう。

なお、企業によってはスキルや経験次第で年収1,000万円を目指せる可能性があります。データサイエンティストが年収1,000万円目指せる理由は、以下の記事で詳しく紹介しているので、あわせてお読みください。

年収1,000万円を目指せる職業14選｜転職する方法を紹介

アメリカの年収

Indeedによると、アメリカのデータサイエンティストの平均年収は$122,708（1,841万円）です。最低でも$76,622（1,149万円）、最大で$196,514（2,948万円）の年収が得られることがわかっています。

なお、アメリカ合衆国労働統計局の情報によると、アメリカの給与所得者の平均年収は$65,470（982万円）です。

日本のデータサイエンティストの平均年収と比べると、アメリカは非常に高いことがわかるでしょう。

物価水準や雇用形態が異なるため一概にはいえませんが、アメリカではデータサイエンティストの需要が高く、高給でも雇いたい企業が多いと考えられます。

アメリカの企業で働きたい場合は、日本支社があるアメリカの企業で働いたり、アメリカの転職エージェントを利用したりすることで転職できる可能性があります

データサイエンティストの年収が高い理由は、以下のとおりです。

• 高度なスキルが求められるため
• 責任が大きいため

データサイエンティストになるには統計学や機械学習などに関して高度なスキルが必要です。データサイエンティストとして実績があり、高度なスキルをもっている人材がまだ多くない背景から、人材確保のために高い給与を設定している企業があります。

データサイエンティストが分析した結果は、新製品の開発や経営の意思決定などに使われます。企業の経営や売上に大きく関わる仕事で、責任重大であることから高い報酬が支払われているのも理由のひとつです。

データサイエンティストの年収は人や企業によって大きく異なります。

年収に差が生じるのは、以下の2つ要素があるためです。

• 経験やスキル
• 企業規模や業界

年収を左右する要素を知ることで、年収を上げる方法をイメージしやすくなるので、ぜひ参考にしてみてください。

経験やスキル

データサイエンティストの年収は実務経験やスキルによって大きく変わります。

実務経験があると培った知識や経験をもとに業務を遂行でき、クライアントの成果につながるサポートができるため、年収が高い傾向にあります。

実務経験が短い場合でも、機械学習や統計学に関する知識・スキルが優れている人や、コミュニケーション能力が卓越している人は高年収になるでしょう。難易度の高い仕事ができるため、相応の報酬が支払われる可能性があります。

企業規模や業界

企業規模や業界によっても年収に差が生じます。

国税庁の調査によると、企業規模別の平均給与は以下のとおりです。

参考：〔企業規模別の平均給与〕｜国税庁

資本金の金額が高い企業ほど、平均年収が高いことがわかります。

また、厚生労働省の令和5年度賃金構造基本統計調査の概況によると、業界別の年収は以下のとおりです。

参考：厚生労働省　令和5年度賃金構造基本統計調査の概況

上記のように業界によって年収の差が大きくなっていることがわかります。年収アップを目指したい場合は企業規模や業界も見て転職先を選ぶとよいでしょう。

データサイエンティストとして年収アップを目指す方法は、以下の5つです。

• 実績を作る
• 資格を取得する
• 昇進を目指す
• 企業や外資系企業に転職する
• 独立する

現在、データサイエンティストとして働いており、より多くの年収を獲得したいと考えている方はぜひ参考にしてみてください。

実績を作る

まずは実務経験を積み、実績を作ることが大切です。

実績があることで実力があることを証明でき、社内外からの信頼を得られます。

実績を作るには、スキルを磨くことも大切です。日常的にAIやマーケティングに関する最新の情報を入手し、業務に反映させていくことで幅広い業務を任せてもらえるようになるでしょう。

業務範囲が広がることでさらに実績が増え、人材として価値が高まり年収が増える可能性があります。

なお、実績は企業で得られた成果だけではありません。コンペティションに参加して賞を獲得したというのも、実績に含めてよいでしょう。

資格を取得する

企業によっては資格手当もあるため、年収アップにつながります。たとえば「〇〇に合格したら報酬金〇円」「資格をもっていれば月収〇円アップ」のような制度があれば、給与に反映されるでしょう。

資格制度がある企業として、IT企業の株式会社ワイドテックがあります。同社では以下のように資格ごとに報酬を設定しているのが特徴です。

引用：資格取得支援制度 | 株式会社ワイドテック

資格の難易度にあわせて報酬を決めています。

なお、資格制度がない企業で働いている人も資格を取得することをおすすめします。転職でのアピール材料となり、年収の高い企業から評価される可能性があるためです。

スキルアップにもなるため、年収アップを目指している方は資格を取得しましょう。

昇進を目指す

社内で実績や成果を出して昇進するのもひとつの手です。

昇進すれば部長や管理職などにキャリアアップでき、年収アップが期待できます。部長や管理職はチームの編成やプロジェクトの進捗管理、部下のマネジメントなど責任がより大きい業務を任されます。

責任が大きくなる分、より高い報酬が支払われるため、高収入を得たい人にはおすすめです。昇進するには評価制度に沿って業務を遂行し、よい成績を収めましょう。

大手企業や外資系企業に転職する

自社で年収アップが見込めない場合は転職をすることも考えましょう。高年収を目指すのであれば、大手企業や外資系企業に転職することをおすすめします。

大手企業であればビッグデータの重要性を理解している人がおり、データサイエンティストの確保に向けて好待遇を用意しているケースが少なくありません。

外資系企業の場合は実力主義であるため、年功序列に縛られず実績にあった収入を目指せます。

なお、大手企業や外資系企業に転職できる可能性を高めるには、転職エージェントの利用も検討しましょう。転職エージェントでは専門のコンサルタントが、希望年収ややりたい仕事をヒアリングし、あなたの素質やスキルなども考慮して企業を紹介してくれます。

模擬面接や書類の添削をしてくれ、内定できる確率を最大限まで高めてもらえるのも転職エージェントを利用するメリットです。

実際にタイズを利用して年収アップに成功した人もいます。詳しくは以下のインタビュー記事で紹介しているので、ぜひチェックしてみてください。

転職することによる年収アップに不安がある方は以下の記事もあわせてお読みください。

転職すると年収は下がる？上がる？

なお、タイズには株式会社キーエンスや東レ株式会社などの大手メーカーの求人が豊富にあり、大手・中堅メーカーを中心にご紹介しています。大手メーカーへの転職実績No.1の企業も多くあります。大手・中堅メーカーへ転職して年収アップしたい方はぜひタイズへご相談ください。

独立する

年収アップを目指すなら個人事業主として独立したり、起業したりすることも検討しましょう。

個人事業主の場合はクライアントと業務委託契約を結ぶのが基本です。クライアントと交渉して希望金額で契約できれば収入アップを目指せます。

実績やスキルが十分にあれば、より多くの報酬を目指せるでしょう。

ただし、税金や保険の手続きを自身でおこなう必要があるので、本業以外の負担も増えるのがデメリットです。ほかにも仕事を獲得するために、営業する必要があります。

企業によっては突然契約が打ち切りになることも少なくありません。継続的に安定的な収益を獲得できるわけではないため、得られる収入にバラつきがあることを知っておきましょう。

データ分析の需要がある限り、データサイエンティストの将来性はあると考えられます。

総務省の調査によると、デジタルデータの収集・解析のためにIoT・AI等のシステム・サービスを導入している企業の割合が、令和5年で16.9％いることがわかりました。令和4年よりも3.4%増加していることから、データ分析の需要は高まっていると考えられます。

また、調査会社のMordor intelligenceによると、データサイエンスプラットフォームの市場規模は2024年に1,337億米ドルと推定され、2029年までに2,761億8,000万米ドルに達すると予測されています。

データサイエンスプラットフォームはデータサイエンス業務を効率的におこなうためのツールで、データサイエンティストには必須のツールです。

データサイエンスプラットフォームの市場が高まっていることから、データサイエンティストの需要は今後も十分にあるでしょう。

データサイエンティストで年収アップに役立つ資格として、以下の5つを紹介します。

• データベーススペシャリスト試験
• 統計検定
• Python3 エンジニア認定基礎試験
• データサイエンティスト検定
• OSS-DB技術者認定資格

転職のために資格取得したい方や、資格制度で年収アップを目指している方はぜひ参考にしてみてください。

また、転職に有利な資格については以下の記事で紹介しているので、転職を検討している方はあわせてお読みください。

「転職」に有利な「資格」について

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）が実施している国家試験です。

取得することで、データベースシステムの開発や運用、保守などをおこなうための高度な知識や技術を証明できます。

IPAの試験制度のなかでも「高度な知識・技能」が必要な位置づけの試験で、合格率が14％～18％と難易度は高いのが特徴です。

午前I試験・午前II試験・午後I試験・午後II試験の4つで構成されており、すべてに合格することで、資格を取得できます。

統計検定

統計検定は統計に関する知識や統計手法を適切に扱えるスキルを評価する資格です。

検定のなかでもデータベースシステムに特化した試験があり、合格することで、データ処理や分析のある能力を証明できます。

3つのレベルに分かれており、試験の概要は以下のとおりです。

データサイエンティスト未経験の方は、データサイエンス基礎から取得するとよいでしょう。

Python3 エンジニア認定基礎試験

Python3 エンジニア認定基礎試験は、資格試験の運営企業である株式会社オデッセイコミュニケーションズ主催の試験です。

試験ではPythonの文法とプログラミングの基礎概念について問われます。コンピュータ関連の書籍を出版しているオライリー・ジャパンの本「Pythonチュートリアル」に基づいて試験が出題されます。

Pythonはデータ分析や機械学習でよく利用されるプログラミング言語です。資格を取得することでPythonについて基礎知識があることを証明できます。

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は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している初心者向けの資格です。

データサイエンスの業務を遂行するうえで必要な基礎知識が試験で問われます。

データサイエンスの技術に関する知識だけではなく、ビジネス課題を整理して解決する能力も問われるのが特徴です。

OSS-DB技術者認定資格

SQLに関する知識やスキルを身につけたい方は、OSS-DB技術者認定資格を取得することをおすすめします。

OSS-DB技術者認定資格は、オープンソースのデータベースであるPostgreSQLに関連する知識を認定する試験です。

データベースの管理やセキュリティなどに関する知識が問われます。

PostgreSQLは世界で4番目のシェアを誇るデータベースシステムのため、資格を取得して操作スキルを身につけておきましょう。

データサイエンティストは日本では平均年収が554.3万円です。ただし、経験やスキルを培うことで、年収1,000万円以上を目指せます。

データサイエンティストで年収アップを目指すのであれば、まずは現職で実績を作りましょう。資格制度があれば資格を取得することで報酬がもらえます。

現職で働き続けたい場合は、昇進を目指すのもひとつの手です。ただし、昇進や昇給の見込みが薄い場合は転職することも検討しましょう。

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