デジタル変革が進む現代において、データサイエンティストは企業にとって欠かせない存在となっています。膨大なデータから価値ある洞察を導き出し、ビジネスの成長を支えるこの職種への注目度は年々高まっています。
しかし、「データサイエンティストの年収は実際どれくらい？」「資格を取得すれば本当に年収アップにつながるの？」といった疑問を抱く方も多いでしょう。
本記事では、最新の調査データを基に、データサイエンティストの年収事情から、キャリアアップに役立つ資格まで、詳しく解説していきます。
データサイエンティストの年収事情
平均年収の実態
データサイエンティストの年収は、調査機関や対象によって幅がありますが、最新の調査結果では以下のような状況となっています。
主要な年収データ：
- dodaの「平均年収ランキング（2024年版）」では、データサイエンティストの平均年収は556万円
- データサイエンティスト協会の調査では、日本におけるデータサイエンティストの平均年収は769万円
- 求人ボックス給料ナビによると、日本国内の正社員のデータサイエンティストの平均年収は699万円
年収の幅と分布
データサイエンティストの年収には大きな幅があり、経験やスキルレベルによって大きく異なります。
- 年収の中央値は約420万円
- 正社員の給料分布を見ると、600万～800万円がボリュームゾーン
- ギークリーのデータベースによると、データサイエンティストの平均年収は570万円
他職種との比較
データサイエンティストの年収を他職種と比較すると、その優位性が見えてきます。
- 全職種の平均年収は426万円、ITエンジニアの平均年収は462万円であり、データサイエンティストはほかの職種と比べて年収が高い職種
- データサイエンティストの平均年収約637万円は、国税庁の令和2年分民間給与実態統計調査の平均給与433万円を大きく上回る
年収が高い理由
高い専門性と希少性
データサイエンティストの年収が高い理由は、その専門性と市場での希少性にあります。
- 複合的なスキルが要求される
- 統計学・数学の知識
- プログラミング能力
- ビジネス理解力
- データ分析技術
- 企業のデジタル変革への貢献
- ビッグデータの活用
- AI・機械学習の導入
- 意思決定の根拠となる分析
- 人材不足の現状
- 需要に対して供給が追いついていない
- 即戦力となる人材の確保が困難
キャリアアップに役立つ資格
データサイエンティスト検定（DS検定）
データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力について、見習いレベル（★）の実務能力や知識の証明に加え、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実践能力を測る検定です。
特徴：
- データサイエンティスト協会が実施
- 業界標準の知識体系に基づく
- 実践的なスキルを重視
統計検定
統計の基礎知識から実際に活用する能力までを問う検定試験で、データサイエンティストの基礎的な能力を証明できます。
レベル別の構成：
- 統計検定4級（中学レベル）
- 統計検定3級（高校レベル）
- 統計検定2級（大学基礎レベル）
- 統計検定1級（専門レベル）
情報処理技術者試験
システムの設計・開発・運用に関する一定水準以上の知識・技能を問う国家試験で、特に以下の資格が有効です。
推奨資格：
- 応用情報技術者試験
- データベーススペシャリスト試験
- システムアーキテクト試験
G検定・E資格
AI・機械学習分野での知識を証明する資格として注目されています。
G検定：
- AIやディープラーニングのリテラシーを習得するための検定
- ビジネスパーソン向け
E資格：
- エンジニア向けの実装スキルを問う
- より技術的な内容
資格取得がキャリアに与える影響
転職・就職での優位性
データサイエンティストを目指している方の登竜門的な資格として注目されており、主にデータサイエンティストへの転職に有利な資格となっています。
スキルの体系的習得
データサイエンティストのキャリアアップに資格は必須ではありませんが、能力を証明したり、スキルを体系的に習得したりする際、資格取得は大いにプラスになります
報酬面でのメリット
資格手当制度のある企業では報酬アップにもつながるため、積極的に活用したい選択肢です。
効果的な資格取得戦略
1. 現在のスキルレベルを把握
まずは自身の現在のスキルレベルを客観的に評価しましょう。
評価項目：
- 統計・数学の基礎知識
- プログラミング経験
- データ分析の実務経験
- 業界知識
2. キャリア目標に合わせた選択
目指すキャリアパスに応じて、優先的に取得すべき資格を選択します。
キャリアパス別推奨資格：
- 未経験からの転職： DS検定、統計検定2級
- スキルアップ： G検定、E資格
- マネジメント志向： 情報処理技術者試験上位資格
- 専門特化： 各種クラウド認定資格
3. 学習計画の立案
独学で勉強する場合は、インターネットや書籍などを活用して自分で学習計画を立て、進める必要があります。一方、スクールなどに通う場合は、専門的な講師から指導を受けたり、他の受講者と交流したりできます
データサイエンティストの将来性
市場動向
データサイエンティストの現在の転職市場の市況感を見ると、需要は継続的に高まっており、特に以下の分野での需要が増加しています。
成長分野：
- AI・機械学習の実装
- リアルタイム分析
- 予測分析
- 業務自動化
海外との比較
アメリカの統計データでは、「Data scientist」の年収は平均で124,726ドル（約1,915万円）、最低で79,395ドル（約1,219万円）、最高で195,939ドル（約3,008万円）となっており、日本よりもかなり高額です。
これは日本市場にも大きな成長余地があることを示しています。
まとめ
データサイエンティストは、高い専門性と市場での希少性により、一般的な職種と比較して高い年収を実現できる職種です。現在の年収レンジは556万円～769万円と幅がありますが、スキルと経験を積むことで更なる年収アップが期待できます。
資格取得は必須ではありませんが、体系的な知識習得、転職での優位性、報酬アップなど、多面的なメリットがあります。特に未経験からの転職を目指す方にとって、DS検定や統計検定は強力な武器となるでしょう。
データサイエンティストとしてのキャリアを考える際は、単に資格取得を目指すだけでなく、実務経験の積み重ねと継続的な学習を組み合わせることが重要です。市場の成長とともに、この職種の将来性と年収のポテンシャルは更に高まっていくことが予想されます。
次のステップ
- スキルアセスメントの実施
- 目標とする年収・キャリアの設定
- 必要な資格の選定と学習計画の策定
- 実務経験の積み重ね
- 継続的なスキルアップ
データサイエンティストとしてのキャリアは、適切な戦略と継続的な努力により、確実に成果を上げられる魅力的な選択肢といえるでしょう。