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IoTデバイスやITサービスの普及により、ビッグデータと呼ばれる多様で膨大なデータを収集できるようになりました。このビッグデータを企業のマーケティングや商品開発、業務改善などのビジネス活動に貢献させるべく、分析するのがデータサイエンティストです。 今回の記事ではデータサイエンティストの仕事内容や必須スキル、年収を解説したうえで、データサイエンティストになる方法についても紹介します。
職種
データサイエンティストが高額案件を受注するには？必要なスキルや案件獲得のコツを解説
ビッグデータの活用が世界的に促進されているなか、データサイエンティストのニーズの高まりと共に、フリーランスで活動する方も見られるようになりました。専門性の高い職種のため人材が少なく、フリーランスとして独立しても将来性があります。
この記事ではフリーランスのデータサイエンティストとして働く方法や必要なスキル、案件の獲得方法などをご紹介します。
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【AWS/Python】機械学習を活用したAI自動発注システムの開発
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月額報酬：～160万円/月
業務内容：
- 機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA
- 機械学習アルゴリズムの設計、実装
- モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発
勤務形態：フルリモート
データサイエンティストの仕事とは
まずはデータサイエンティストについて、仕事の流れとともにご紹介します。
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、統計やビッグデータなどを分析し、企業が意思決定を行う場面において合理的な判断を行えるようにサポートする職務です。たとえば新商品の開発や業務プロセスの革新などの節目に、ユーザーの嗜好や業務効率といった事項を分析し、意思決定の材料とします。
データ分析の流れ
データ分析は大まかに、課題の抽出、データの収集・蓄積、加工、分析、レポート作成の流れで行います。
- 課題の抽出
企業の抱える課題を明確にし、課題に優先順位を付けます。優先度の高い課題から、解決するための仮説を立て、仮説の立証に必要なデータは何か検討します。 - データの収集・蓄積
分析元となるデータを収集し、JSONなど取り扱いやすい形式に変換し、データベースに格納します。
※JSON：JavaScriptのオブジェクト記法を用いたデータ交換フォーマット。さまざまなプログラミング言語で利用できる - 加工
収集したデータに含まれている未入力や重複、表記揺れがあるデータを修正し、正確性を高める「データクレンジング」を行います。データ収集や加工を主に行う人材をデータエンジニアと呼ぶことがあります。 - 分析
加工済みの膨大なデータから、企業の課題解決につながる有意なデータを探るフェーズです。 - レポートの作成
分析で判明したことを元に、企業が抱える課題の原因を特定し、解決するための施策とともにレポートにまとめます。 - プレゼンテーション・課題解決
クライアントの経営層や意思決定者に分析結果や施策をプレゼンテーションします。場合によっては、施策をデータサイエンティストが実行することもあります。
データ分析について、詳しくは下記の記事をご参照ください。
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AI学習まで求められるケースも
データサイエンティストは課題解決を提示するコンサルティングとしての役割だけでなく、AI学習までの作業を行う者としても求められるようになっています。
近年ではAI技術の飛躍的な向上により、データサイエンティストに求められる役割が高度化しています。AI技術が発達する以前はデータマーケティングの分野でのデータ活用が主流でした。昨今では、AI・IoT・ロボットの技術が金融や製薬、介護、製造、建築などのさまざまな業界で活用されています。
ここでデータ活用に関わるデータサイエンティストも、分析を通じて明らかにしたロジックなどをAIに学習させる、という役割を担うようになりました。このように、AIを用いたシステムの構築においても、データサイエンティストは活躍しています。
フリーランスエンジニアの案件紹介サービスTECH STOCKには、データサイエンティストの案件が多数ございます。高単価・上場企業・即アサイン可能など、スキルや希望にマッチする案件をご紹介します。フリーランスになって年収アップを狙うならTECH STOCKにお任せください。
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データサイエンティストがフリーランスになれる理由
データサイエンティストは企業に所属している人材が多いのが現状ですが、フリーランスとしても働ける職種です。データサイエンティストがフリーランスとして働ける理由には下記があります。
データサイエンティストは人材不足で需要が高い
データサイエンティストは世界的な人材不足の最中です。その背景には、データ分析の重要性が世の中に認識されたことにあります。
2019年に経済産業省から発表された「IT 人材需給に関する調査」によると、IT人材は2030年に、最大78.7万人（※）不足すると試算されています。データサイエンティストは高度な専門知識を必要とするため、育成は非常に難しく、人数が少ない状況にあると言えます。
その課題を受けデータサイエンティストも含め、デジタル人材の育成は国を挙げて取り組まれています。
現在では人材育成のために「データサイエンス学部」を設置した大学もありますが、現在のところはまだ育成段階であり、当面人材不足は続くと見られます。そのため、会社員・フリーランスなどの業務形態に関わらず、データサイエンティストの需要は高くなっていくでしょう。
※参考：IT 人材需給に関する調査｜経済産業省（委託先：みずほ情報総研株式会社）
表 3-8 2030 年の IT 人材需給 生産性上昇率 0.7% 基本ケースの場合
高いスキルを持つ専門職で高収入が期待できる
データサイエンティストの業務は、高いスキルが必要なものばかりで、その分高収入が期待できるものです。アメリカなど海外ではAIやデータサイエンス分野の人材を採用する際に、高額の報酬水準を提示しているケースがあります。日本においても、高度IT人材の新卒・中途採用を行う際に他職種と比べて高い報酬水準が設定される傾向は海外と同様です。
データサイエンティストが人材不足であることを踏まえても、今後もデータサイエンティストに高い報酬水準が設定される傾向は継続していくものと見られます。フリーランス向けの案件においても、高額報酬を設定しているものが多く見受けられます。
将来的にさまざまなキャリアを選べる
データサイエンティストに求められる業務はデータ分析のみならず、AIへの適用や業種ならではの課題の解決などに範囲が広がっています。データサイエンティストの経験を積めば、データ分析の専門家としてだけでなく、プロジェクトマネジメントやAIエンジニアなど、経験に基づいてさらなるキャリアを求められます。
AIができない業務がある
AIは過去のビッグデータからパターンや傾向を抽出することが得意です。しかし業務を見学したりヒアリングしたりして課題を洗い出す、仮説を立てるといったような、観察力やアイデアを必要とする仕事は現在のところできません。人にしかできない仕事があるため、データサイエンティストがAIに学習させることはあっても、AIに完全に取って代わられることは当面ないと見られます。
リモートワークができる
データサイエンティストは専門的知識と分析能力が必要であるものの、機器としてはパソコンとインターネット環境、その他分析に使用するツールがあれば基本的に作業できます。そのためリモートワークが可能です。フリーランス向けの案件でも「リモートワーク可」とするデータサイエンティストの案件が豊富にあり、なかにはフルリモートとする案件も散見されます。
契約した業務形態にもよりますが、比較的場所や時間を気にせず自由に働けるため、特に介護や育児を行っている人には働きやすくなります。また地方にいながら、遠方の地域の案件を受けることも可能です。
副業案件が豊富で、段階を踏んで独立できる
データサイエンティストには副業案件もあり、フリーランスになりたい人は段階を踏んで独立できます。
データサイエンティストの案件は、コンサルタントとしてのデータ分析を求められる場合もあれば、データ分析の支援員としてデータ加工を主な作業とする案件まで、その業務内容は幅広いものです。またデータサイエンティストの技術を活かせる職種として、技術顧問・アドバイザーも挙げられます。ほかにもエンジニアやマーケターとして活動してきた人でも、スキルを活かして案件に参画し、データサイエンティストを目指せます。
勤務時間の面でも月180時間程度と目安を定めているものから週数日の稼働で済むものまであり、柔軟な働き方が可能です。副業で経験を積んでからフリーランスとして独立する、あるいは経験を活かして新たな案件にチャレンジするという選択ができるのも、データサイエンティスト案件の隠れた利点です。
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フリーランスのデータサイエンティストの懸念点
メリットの多いフリーランスのデータサイエンティストですが、会社員の場合と比べるとデメリットもあります。
個人であるため信用は低い傾向にある
会社員と比べると、フリーランスは会社の肩書のない個人であるため、どうしても信用は低くなってしまいます。会社名がない分個人の実績が求められますが、データサイエンティストはスキルの度合いが想像されにくいものです。
個人の実績をアピールするためには、第三者が客観的にスキルを判断できるポートフォリオが必要となります。また社会的信用の観点でいえば、フリーランスはローンの審査や契約関係に通りにくい傾向があります。
社会的信用を得るためには少なくとも、クレジットカードやスマートフォン代金の支払い遅延を起こさないなど返済能力を証明するものが必要です。
収入が不安定になりがち
フリーランスは毎月給料をもらえるわけではなく、仕事の分だけ報酬を得られます。フリーランス向けの案件は期間が定まっているため、案件が終了すれば新たに案件を得るために営業しなければならず、収入は不安定になりがちです。
しかし裏を返せば、スキルと営業次第で報酬アップが見込めるということでもあります。定年退職もないため、気力の続く限り働き続けることができます。
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フリーランスプログラマーは、副業やリモート、独立、常駐など、柔軟な働き方を選択できます。会社員と比べて労働時間や仕事内容の自由度が高く、スキルを向上させることで、高年収を得ることも可能です。
フリーランスプログラマーとして成功するためには、仕事の探し方を身につけて、収入が途絶えないように工夫することが大切です。
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取引先とトラブルが起こる可能性も
お金が絡む取引となる以上、トラブルが起こる可能性はゼロではありません。日本労働組合総連合会（連合）が行った「フリーランスとして働く人の意識・実態調査2021」によれば、「報酬支払いの遅延」、「一方的な仕事内容の変更」、「不当に低い報酬額」などのトラブルに見舞われた人は約4割いることがわかっています。（※）特に個人と企業で契約を結ぶ場合には、信頼できるクライアントを見抜く力が必要です。
フリーランスの活動にはこのようなデメリットがあることは否めません。しかしデータサイエンティストはIT職の中でも特に求められている職種であり、デメリットへの対処をすれば、フリーランスでも将来性は十分にあります。
データサイエンティストに必要なスキル
案件を見ても、データサイエンティストには幅広いスキルが必要であることがわかります。必要なスキルを詳しくご紹介します。
ITに関する知識
データ分析で使われるプログラミング言語やツールのほか、業務内容によってはAIや機械学習の知識も必要となります。それぞれ代表的なものには下記が挙げられます。
- プログラミング言語：Python、R
- 分析ツール：SAS、SPSS
- データベース・データ分析基盤：SQL、GCP、AWS、Hadoop、Sparkほか
- 機械学習ライブラリ：TensorFlow、Kerasほか
分析・統計に関する知識
データ分析に必須の学問といえば、数学です。確率・統計、微分・積分、行列などの最低限高校で学習する程度の知識をもっておきたいところです。特に統計学は、データ分析には必須となります。
その他ビジネススキル
問題解決能力・論理的思考力
企業の抱える課題に対して仮説を立て、データ分析を通して課題解決の提案を行うため、問題解決能力や、そのための論理的思考力が必要です。
論理的思考は、フレームワークを用いて行うことがあります。有名なフレームワークのひとつが「MECE」と呼ばれるものです。MECEを満たすことで、漏れや重複のないように論理立てて課題を解決できます。
客先折衝能力・業務理解
課題抽出のフェーズでは、クライアントから課題をヒアリングすることになります。したがってデータサイエンティストには、課題を引き出す客先折衝能力が必須です。また課題を洗い出すには、クライアント企業の業務を理解しておくことも必要となります。医療に関するデータの分析なら医療業界、モノづくりに関わることなら製造業に詳しい人、といった具合です。企業の業務を知っておけば、実際の業務に即した課題解決策を立案することにつながります。
プレゼンテーション能力
データサイエンティストは最終的に分析結果をレポートに仕上げるため、見やすいレポートを作成する能力と、それをプレゼンテーションする能力が必要となります。プレゼンテーションをする相手は経営層などで必ずしもITの専門家ではないため、専門的になりすぎない程度のわかりやすさが求められます。
フリーランスとして独立するために必要な準備
これからフリーランスのデータサイエンティストとして独立したい場合に、最低限必要なことをご紹介します。
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働き方が多様化する近年、フリーランスエンジニアという選択肢を取る方が増加傾向にあります。勤務時間や場所を自由に働くことが可能である、年収をアップさせることができるなど、成功すると多くのメリットが得られます。
しかし、フリーランスエンジニアになるにはどうすればいいのかと不安に感じる方も多いと思います。
そこで、本ガイドではフリーランス転向前に知っておきたいフリーランスエンジニアの実情や必要な書類、手続きなどについてご説明します。
ぜひ、お使いのブラウザでブックマークをしていただけると幸いです。
\フリーランスに興味がある方へ/
当面の生活資金を準備しておく
安定して案件を獲得できるようになるまでには、人によっては時間がかかります。会社員から独立する場合には、いきなりフリーランスになるのではなく、副業を行って徐々にフリーランスへ軸足を移していく、という流れがおすすめです。早くフリーランスとして独立したい場合には、案件を得られるまで当面の生活資金を準備しておくと安心です。
国民年金・国民健康保険を調べておく
フリーランスだと会社員時に加入していた厚生年金や健康保険は使えず（※）、自分で国民年金や国民健康保険に加入することになります。国民年金は厚生年金と違い、会社と労使折半を行いません。したがって納める保険料の金額が少なく、将来年金として受け取れる金額が厚生年金よりも少ないことは覚えておきたいところです。将来受け取れる年金を増やすためには、付加保険料や国民年金基金を利用して追加の保険料を払うという方法があります。
また国民健康保険についても、保険料の金額が高いという声があります。条件によって加入できる、保険料が安い組合を探すのも手です。
※健康保険は退職後、条件によって一定期間任意で加入を継続できます。
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フリーランスという働き方を選択するにあたって、手取り金額がいくらになるのかは非常に気になるポイントだと思います。特に会社員からフリーランスとして独立する場合は、社会保険の負担額や関係する税金も変わるので、手取り額に大きく影響するのです。
この記事では、フリーランス向けに、手取り額の計算方法や月収・年収別早見表を公開します。社会保険・税金の種類についてもくわしく解説するので、これからフリーランスになる方はぜひ参考にしてください。
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経理関係を勉強しておく
フリーランスは活動に伴って売上や支出などを記帳し、確定申告を行うことになります。そのため、会計ソフトを購入し、使い方をマスターしておくと安心です。会計の知識に自信がなくても、会計ソフトを用いれば直感的に操作することが可能です。年金や健康保険関連も含め、このような事務作業が苦手な場合には、代行してくれる人を探さなければなりません。
履歴書・職務経歴書・ポートフォリオを準備しておく
フリーランスとして活動する際には自分のスキルを棚卸し、アピールのための履歴書・職務経歴書・ポートフォリオを作成しておきます。これらのドキュメントは、案件を完遂するごとにタイミングで適宜更新するようにしましょう。より良い条件の案件を獲得するのに役立ちます。
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エンジニアが保有するITスキルを記述した「スキルシート」は、完成度が高くなるほど、自身のスキルに見合った良い案件を獲得できる可能性が高まります。クライアントとのミスマッチを防止するための材料にもなるため、事前準備を十分に行い、精度の高いスキルシートを作成しましょう。
本記事では、スキルシートを作成する目的や実際の作成方法、より良いスキルシートを作成するためのポイントなどについて解説します。
TECH STOCKでは、フリーランスのセルフブランディングについて解説する資料を配布しています。他のエンジニアとの差別化やクライアントへのアピール力向上に不安を抱えている方はぜひご覧ください。
フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法
フリーランスとして重要なのが、案件を獲得する方法を整えておくことです。フリーランス向け案件の獲得方法を簡単にご紹介します。
クラウドソーシングの利用
案件を紹介してくれるクラウドソーシングを利用し、データサイエンティストの案件を探す方法があります。クラウドソーシングは、比較的規模の小さい企業やベンチャー企業、個人からの案件が多いのが特徴です。
データ分析の案件も、簡単なデータ加工やデータサイエンティストのレクチャーの元で行う業務など、データサイエンティストを目指している人でもチャレンジできる案件もあります。報酬は固定報酬制、時給などの場合があり、他の方法に比べると報酬額は低めの傾向にあります。
知人・友人、取引先からの紹介
同業者の知人・友人、もしくは会社員時代の取引先から仕事をあっせんしてもらうのもひとつの手です。信頼できる人からの紹介であれば、フリーランス側としても安心して案件を受けることができます。
エージェントの利用
フリーランスの案件獲得には、案件を紹介してくれるエージェントを利用するのがおすすめです。エージェントへの登録は無料で、登録者の履歴書や職務経歴書、ヒアリング内容をもとに、希望する条件の案件を紹介してもらえます。単価交渉も、エージェントの役割です。
ほかにも案件が終了した後も別の案件を紹介してもらえる、プロジェクト参画確定までのやりとりを行ってもらえる、参画中に各種サポートをしてもらえるなど、エージェントを利用するメリットがあります。クライアント企業からすると、エージェントの評価基準を満たしたデータサイエンティストが参画することになり、安心感につながります。
エージェントはフリーランスの懸念となりがちな信用を担保してくれるため、魅力のある選択肢と言えるでしょう。
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フリーランスエンジニアの案件獲得方法として、フリーランスエージェントを利用する方法がございます。ただ、フリーランスエージェントの数は多く、どのサービスを利用したらいいのか、悩む方もいると思います。
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未経験者がデータサイエンティストとして独立するには
データサイエンティストは非常に高度な技術を持った人材と認識されており、未経験者でいきなりフリーランスとして活動するのは難しいものです。
社会人未経験者は実務経験を積む
社会人経験のない人はまず、企業に就職して実務経験を積むとともに、ビジネススキルを磨くことから始めるのが良いでしょう。フリーランス向けの案件は、必須の条件として実務経験を挙げているものが多数派となっています。企業に所属し、充分に経験を積んだ後にフリーランスとして独立する流れがおすすめです。
エンジニアやマーケターなど経験次第で未経験案件に参画することも可能
データサイエンティストでなくても、エンジニアやマーケターとしての経験があれば、案件に参画できます。データ加工を担当するデータエンジニアとして案件に参画し、データ加工やモデリングについて経験を積むことからはじめる、もしくはマーケターとしての観点を活かしてデータ分析を行いPDCAを回す、といったことも可能です。
学び直しもあり
知識に自信がない場合には、学び直しの機会を得るのも方法の一つです。データサイエンス学部を設置している大学や、オンライン講座でもデータサイエンスを学べます。また統計検定やPython 3 エンジニア認定データ分析試験といった資格試験に挑戦しながら学ぶ方法もあります。
まとめ
データサイエンティストの基本とフリーランスとしての働き方についてご紹介しました。データマーケティング分野だけでなくAI・DX分野でも、データサイエンティストの活躍の場があります。データ分析だけでなく最先端技術に興味がある人、エンジニアやマーケターとして活動してきてキャリアに悩んでいる人は、データサイエンティストの道も検討してみてください。
自己PRの方法に悩んでいませんか？
生成系AIも相まって「自分にしかない強み」を言語化する力がより求められる現代。「どのように自分を魅力的に見せていけばいいか分からない…」とお悩みの方は、ぜひセルフブランディングにチャレンジしてみてはいかがでしょうか。こちらのホワイトペーパーでは、実践的なワークシートと共にセルフブランディングの方法やポイントを解説しています。
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