データサイエンティストの年収

【データサイエンティストの年収】大手企業の収入は高い?ランキングで紹介

データサイエンティストの平均年収は約508万円です。今記事では、大手企業(Google・楽天・博報堂・日立・トヨタ)や海外(アメリカ)、年齢別・役職別・男女別など、様々な角度から年収を紹介しています。データサイエンティストに就職や転職したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

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データサイエンティストの平均年収は約508万円

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平均年収は508万円
  • 日本の平均年収は436万円

国税庁による民間給与実態調査によると、データサイエンティスト全体の平均年収は約508万円です。

国税庁が公表している民間給与実態調査では、日本人の平均年収は433万円と公表されています。

両者を比較すると、データサイエンティストの給料相場は日本の平均を約72万円も上回っていることがわかります。

参照
厚生労働省 職業情報サイト
国税庁 民間給与実態調査

データサイエンティストの年収【大手企業ランキング】

大手企業のデータサイエンティスト年収ランキング

順位 大手企業 平均年収
1位 博報堂 1,090万円
2位 Google※ 1,000万円
3位 日立 890万円
4位 トヨタ 858万円
5位 楽天 745万円

参照 : 各有価証券報告書

大手企業のデータサイエンティストの平均年収ランキングは表の通りです。

各企業の年収詳細について、それぞれ解説しているのでご参考ください。

※Googleの平均年収はJobQに寄せられたQ&Aを参考にしています。
 

博報堂データサイエンティストの年収

年代 2019年 2020年 2021年
平均年収(万円) 1,065 1,079 1,090
平均年齢(歳) 43.4 43.6 43.9
平均勤続年数(年) 15.4 15.6 16.7
従業員数(人) 216 231 248

参照
博報堂 有価証券報告書
国税庁 民間給与実態統計調査

博報堂の有価証券報告書によると、博報堂の平均年収は約1,090万円でした。

日本の平均年収433万円(国税庁)と比較すると、博報堂の平均年収は、日本の平均年収より約657万円高いです。
 

Googleデータサイエンティストの年収

Googleの年収に関しては、企業が公表している正確な年収情報がないため、JobQに寄せられたQ&Aを参考に年収情報をご紹介します。

グーグルはかなり年収水準が高い企業であると思うのですが、どれくらいもらっているのでしょうか?

グーグルって転職ランキングでも上位の企業ですし、そもそも世界的にもすごい企業であると思うのですが…。

実際に社員の方はどれくらいの年収水準なんでしょうか。かなり高い水準であると思うのですが…実際どうなんでしょう。

どれくらいもらっているのかなんていうところも聞かせて頂けるのであれば幸いなのですが…よろしくお願いします。

グーグルはやはり年収はよいと思ってくださっていいと思いますよ、株でももらえるため現金換算は難しいが相当額をもらっているとおもいます。

食事もフリーのため大変助かる、が会社にこもりきりになてしまうことも…続きを見る

職種や年収によって年収に差はありますが、Googleのデータサイエンティストは高収入であることが予想できます。
 

日立データサイエンティストの年収は890万円

  2019年 2020年 2021年
平均年収(万円) 894 903 890
平均勤続年数(年) 19.0 19.1 19.2
従業員数(人) 33,490 31,442 29,850
平均年齢(歳) 42.1 42.3 42.6

参照
日立製作所 有価証券報告書
国税庁 民間給与実態統計調査

日立の有価証券報告書によると、日立のデータサイエンティストの平均年収は約890万円となっています。

日本の平均年収433万円と比較すると、日立のデータサイエンティストの平均年収は、日本の平均年収より約457万円高いです。

また日立は、公式ホームページにて社内のデータサイエンティストを紹介しています。

興味のある方は、以下のリンクからご覧ください。

参照 : 日立のデータサイエンティスト

関連記事
▶︎【日立製作所の年収は903万円】社員の口コミから紹介

トヨタデータサイエンティストの年収

年代 2019年 2020年 2021年
平均年収(万円) 851 866 858
平均年齢(歳) 39.0 39.6 40.0
平均勤続年数(年) 15.7 15.8 16.2
従業員数(人) 74,515 74,132 71,373

参照
トヨタ自動車 有価証券報告書
国税庁 民間給与実態統計調査

トヨタの有価証券報告書によると、トヨタのデータサイエンティストの平均年収は約858万円となっています。

日本の平均年収433万円と比較すると、トヨタのデータサイエンティストの平均年収は、日本の平均年収より約425万円高いです。

またトヨタのデータサイエンティストは、ビックデータを用いた新サービスの開発に注力しており、データサイエンティストの需要は高まっているようです。

トヨタの公式ホームページにデータサイエンティストのインタビュー掲載されているので、気になる方は以下のリンクからご覧ください。

参照 : トヨタ 社内インタビュー

関連記事
▶︎【トヨタ自動車の年収】口コミから徹底解

楽天データサイエンティストの年収

年代 2018年 2019年 2020年
平均年収(万円) 720 756 745
平均勤続年数(年) 4.7 4.6 4.5
従業員数(人) 6,528 7,288 7,390
平均年齢(歳) 34,4 34,4 34.2

参照
楽天|有価証券報告書
国税庁 民間給与実態統計調査

楽天の有価証券報告書によると、楽天の平均年収は約745万円です。

楽天は2016年にAI推進部を立ち上げ、全てのサービスにAI導入を目指した結果、2018年には30以上のサービスにAIを導入しました。

今後もAIビジネスモデルの推進を謳っており、データサイエンティストの需要は高いため、年収も上がると推測します。

参照 : Big Data & Rakuten AI Platform

さらに、楽天の年収について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

関連記事
▶︎楽天の平均年収は745万円!エンジニアや新卒の年収は?

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サイボウズ株式会社 年収 600 〜 1,200万円
アクセンチュア株式会社 年収 400 〜 1,000万円


データサイエンティストの年収【職種別】

データサイエンティストの職種 平均年収の相場
Webマーケティング 450万円~900万円
データ分析 450万円~650万円
アナリスト 450万円~750万円


データサイエンティストを職種別に分類すると、下記の3つに分かれます。

  • Webマーケティング
    ネットショップなどWeb上で商品展開や販売戦略の情報集める
     
  • アナリスト
    会社の情勢や、業界の動向を分析する
     
  • データ分析
    会社で集めた情報を収集・分析する

上記で最も平均年収が高いのが、Webマーケティングを業務とするデータサイエンティストです。

Webマーケティングはデータを分析してわかった事実をもとに、マーケティングの改善案を出す仕事です。

つまり、データ分析から一歩進んだ業務がWebマーケティングなのです。

より専門性が高いという理由から、データサイエンティストの平均年収が1番高くなっています。

データサイエンティストの年収【年齢別】



一般的に、データサイエンティストの平均年収は年齢と共に上がります。

しかし企業によっては、経験年数の浅い社員でも年収1,000万円を得ることもできます。

この章では、データサイエンティストの年収を年齢に注目して解説します。
 

データサイエンティストの年齢別の平均年収推移

年齢 平均年収の相場 月額の給料相場
(福利厚生は含まない)
20代前半 約350〜400万円 約22〜25万円
20代後半 約400〜470万円 約30万円
30代前半 約400〜520万円 約30〜33万円
30代後半 約480〜600万円 約35〜40万円
40代前半 約530〜650万円 約40〜45万円
40代後半 約600〜750万円 約45〜50万円
50代前半 約680〜800万円 約50万円
50代後半 約700〜800万円 約50万円
60代 約450〜800万円 約35〜50万円


データサイエンティストの年収は平均で350〜400万円からスタートし、40代で700万円を超える見込みです。

ただし、データサイエンティストは新しい職種なので、既存の年収推移モデルに当てはまらないことも多いです。

また日本の平均年収は436万円であるため、データサイエンティストは20代後半から30代前半で日本の平均年収を超えると言えるでしょう。
 

新卒1年目のデータサイエンティストでも年収1000万円稼げる企業一覧

  • DeNAAIスペシャリストコースの最高年棒1000万円
  • NEC「新卒でも年収1000万円」制度の導入

メガベンチャーや大手IT会社の中には、新卒の優秀なデータサイエンティストに1年目から年収1000万を提示するケースもあるようです。

また、北米のシリコンバレーに研究拠点を持つ「NTTリサーチ・インク」では、中途採用で年収1億円の枠を設けています。

そのため、能力の高いデータサイエンティストなら、勤続年数に限らず年収1000万〜1億を稼げるでしょう。

さらに、上記の企業の年収について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

関連記事
▶︎日本電気(NEC)の年収は高い?低い?

データサイエンティストの年収【男女別】

データサイエンティスト_男女別平均年収

データサイエンティストの男女別の年収は以下の通りです。

  • 男性データサイエンティストの平均年収は約750万円
  • 女性データサイエンティストの平均年収は約550万円

それでは、データサイエンティストの平均年収を男女別に詳しく解説します。
 

男性データサイエンティストの平均年収と月額給料の相場

  • 平均年収は約750万円
  • 月額給料の相場は約40万〜70万円

男性のデータサイエンティストは、30代で平均して750万円の年収です。

月額の給料相場は、スキルにもよりますが40〜70万円ほどとなります。
 

女性データサイエンティストの平均年収と月額給料の相場

  • 平均年収は約550万円
  • 月額給料の相場は約30万〜40万円

女性のデータサイエンティストは、30代で平均して550万円の年収です。

月額の給料相場は30万〜40万円ほどで、ボーナスや各種福利厚生を含めると年収が約550万円になります。

データサイエンティストの年収【役職別】

データサイエンティストは役職によって年収が大きく変わります。

ここでは、役職別にデータサイエンティストの平均年収の相場を紹介します。
 

データサイエンティストの役職別の年収推移

職位 平均年収の相場
CTO 約1000〜2000万円
部長 約800〜1200万円
プロジェクトマネージャー
テックリード
約600〜1,000万円
スタッフ 約400〜600万円
新入社員 約350〜400万円


新卒からスタッフクラスのデータサイエンティストの年収は、約350〜600万円です。

年収が大きく上がるのはリーダークラスである「プロジェクトマネージャー」からです。

テックリードとしてチームの技術相談役を務めるため、高い専門性が要求されます。

給料相場は800万円代です。

また、JobQの下記のQ&Aでも、上流のプロジェクトマネージャーになれば、年収800万〜1000万円を稼げると回答されています。
 

日本国内で一人前のデータサイエンティストの年収を教えて下さい  

日本国内で一人前のデータサイエンティストの年収相場ってどれくらいなのでしょうか?年収800万以上は軽く稼げますか?  

日本だとプロジェクトマネージャやらないと800万は無理ですね(一部例外を除く)

ともかく、日本は•••続きを見る

さらにJobQでは、データサイエンティストに関するQ&Aが他にもあるので、ぜひ以下からご覧ください。

データサイエンティストの年収【アメリカ】

日本のデータサイエンティストの平均年収は約508万円ですが、アメリカのデータサイエンティストの平均年収は約1,200万円です。

また、アメリカ全体の平均年収は約450万円〜500万円と言われています。

アメリカ全体の平均年収と比較すると、データサイエンティストの年収は約3倍です。

さらに、この章ではアメリカで「もっとも稼げる職業」として人気の高い、データサイエンティストについて解説します。

  • アメリカでは年収2000万円を稼ぐデータサイエンティストもいる?
  • データサイエンティストはアメリカで人気?

それでは、詳しく見てみましょう。
 

アメリカでは年収2000万円を稼ぐデータサイエンティストもいる?

日本の優秀なデータサイエンティストは、年収1000万円以上稼いでいます。

しかし本場アメリカの有名大学卒の中には、データサイエンティストとして年収2000万円を超える人もいます。

アメリカのデータサイエンティストの年収が高い理由は、各企業で保有するビックデータの価値が高いと考えられているからでしょう。

そのため、ビックデータを取り扱うデータサイエンティストの年収も高いと推測します。
 

データサイエンティストはアメリカで人気?

データサイエンティストは、アメリカで「もっとも稼げる職業」と言われており、人気が高い職業です。

またデータサイエンティストは、ベストジョブに4年連続で入賞している職業です。

※ベストジョブは、アメリカ全体の職業から「雇用満足度」や「平均給与」など、さまざまな要素をランキングした指標です。

データサイエンティストが年収1000万稼ぐ方法

データサイエンティストが年収1000〜2000万円を稼ぐには、以下の6つの方法があります。

  • 外資系企業のデータサイエンティストになる
  • プロジェクトマネージャーになる
  • ベンチャー企業のCTOになる
  • Webマーケティングのスキルを身につける
  • 英語など外国語のスキルを身につける
  • 独立してフリーランスになる

データサイエンティストは、多様なキャリアを選択できるため、年収1,000〜2,000万を実現する方法もたくさんあります。

それぞれの方法を詳しく解説してるので、ぜひご参考ください。
 

1.外資系企業のデータサイエンティストになる

データサイエンティストが企業勤務で年収1000〜2000万円を目指すなら、外資系IT・金融業界の企業に転職するのがおすすめです。

日本では一部の企業を除いて、年功序列で年収が決まってしまいます。

そのため、スキルがある20代でも、会社の制度が邪魔をして年収1000〜2000万円に到達できないことが少なくありません。

対して、外資系は実力主義を掲げる企業が多いので、データサイエンティストも年収アップがしやすいです。
 

2.プロジェクトマネージャーになる

データサイエンティストが国内で年収1000万円以上を目指すなら、プロジェクトマネージャーになりましょう。

一般的に、プロジェクトマネージャーには以下のようなスキルが必要とされます。

  • プロダクトローンチに伴う進捗管理
  • プロダクトの設計
  • チームの技術力、生産性の向上
  • 非エンジニア組織や各部署からの問い合わせ対応
  • 非エンジニア組織や各部署へのチームロール説明責任
  • コード、品質レビュー
  • エンジニアチーム内でのメンター、相談役
     

3.ベンチャー企業のCTOになる

中小ベンチャー・スタートアップの多くは、エンジニアが不足しています。

エンジニア採用がうまくいかないのは、主に下記の2つの理由があるからです。

  • CTOがいない
  • リファラル採用の仕組みが整っていない

もしあなたがデータサイエンティスト兼CTOとなり、リファラルでエンジニアを社内に呼ぶことに成功すると、社内評価は非常に高くなります。

CTOは役員クラスということもあり、年収1000万〜2000万円は手堅いでしょう。
 

4.Webマーケティングのスキルを身につける

データサイエンティストとしての活躍幅を広げることで、年収1,000万〜2,000万円を稼げるでしょう。

具体的には、Webマーケティングもできるデータサイエンティストになりましょう。

単にデータを分析するだけでなく、

  • データからわかる改善点は何か
  • 施策を打つことでどれだけの効果が期待できるのか

まで提案できるようになると、データサイエンティストとしての市場価値が上がります。
 

5.英語など外国語のスキルを身につける

データサイエンティストの本場はアメリカなので、英語が使えるとビジネスの幅が広がるため、年収1,000万円を稼ぐことも可能です。

たとえば、外国人のデータサイエンティストとコミュニケーションが取れると、今までとは違う業務に携われるかもしれません。

ただし、単に英語が話せるだけでは年収アップできません

あくまで、スキルのポートフォリオを充実させて、新しいチャンスを掴むきっかけとするという点に注意しましょう。
 

6.独立してフリーランスになる

スキルがあり、自分で仕事を受注できるデータサイエンティストなら、フリーランスになるのもおすすめです。

フリーランスのデータサイエンティストの場合、月に50万円の案件を2つ抱えていれば、年収1000万円を稼ぐことができます。

フリーランスのデータサイエンティストに重要なのは、いかに条件の良い仕事を受注できるかです。

そのため、年収1000〜2000万円の収入を得るためには

  • フリーランス専門のエージェントサービスを利用する
  • クラウドソーシングサイトを利用する
  • 付き合いのある会社から仕事を受注する
  • SNSで名を広めて依頼者を増やす

などの工夫が必要となります。

データサイエンティストの副業

データサイエンティストとして数年実績を積むと、副業として収入を得る事が出来るようになります。

この章では、データサイエンティストとして、副業を行う方法などについて紹介します。
 

データサイエンティストの副業の探し方

一般的にデータサイエンティストが副業を探す場合、クラウドソーシングで案件を見つけて受注します。

しかし情報漏洩の危険性を回避する為に、通常のクラウドソーシングサイトなどでは募集案件数が少ない傾向にあります。

ですので、データサイエンティスト専門のエージェントに登録して、案件を探さすのが良いでしょう。
 

データサイエンティストの副業を始める前にすること

データサイエンティストの副業を始める前に、いくつか確認する事があります。

  • 勤務先が副業可能なのか確認

  • 就業規則を確認して、副業についての注意点を熟読する

  • 確定申告など、税金の確認をする

また上記で紹介したもの全て重要ですが、副業で得た収入が1年間で20万円を超えた場合自分で確定申告を行う必要があるので注意しましょう。

就業規則の確認と、副業の収入をしっかりと確認しておく必要があります。

データサイエンティストの将来性

結論として、データサイエンティストは将来性のある職業です。

この章では、データサイエンティストの将来性や需要などについて解説します。
 

データサイエンティストは将来なくなるのか

結論として、データサイエンティストという職業が無くなることはないでしょう

理由は、さまざまな企業・業界においてビックデータを活用したビジネスが活発化しているためだと推測します。

具体的にビックデータを活用している有名大手企業を挙げると、楽天・ZOZO・Amazon・セブンイレブンなどです。

また日本は、ビックデータの活用や分析に関して世界的な評価が低いため、今後さらに、ビックデータを扱うデータサイエンティストの需要は高いでしょう。

さらに、データサイエンティストは深刻な人手不足状態にあるため、非常に需要が高く、将来的になくなる可能性は低いです。

しかし、人工知能がデータ収集・分析を行い、データサイエンティストは人工知能が集めたデータを元に、経営方針や対策などを考える仕事がメインになる可能性があります。
 

データサイエンティストとして生き残れる人材

  • 「仮説」を立て会社の方針や戦略を提供できる人
  • 臨機応変さを持ち合わせてた人

人工知能が集めて分析したデータから、「仮説」を立て会社の方針や戦略を提供できる人は、データサイエンティストとして十分生き残ることが可能です。

なぜならビックデータを活用した人工知能は、同じ作業を正確に素早くできますが、不足の事態などに臨機応変に対応できる柔軟性がありません。

よって、さまざまな要因を踏まえて設計される、会社の方針や戦略を人工知能が提供することは難しいです。

しかし、データサイエンスティストを雇用するより人工知能を導入した方が、人件費の削減・時間短縮ができるようになったことも事実です。

人工知能にはない、臨機応変さを持ち合わせたデータサイエンティストは、ビックデータを活用した人工知能に勝る部分も数多くあります。

データサイエンティストに関するよくある質問

最後に、データサイエンティストに関するよくある質問を紹介します。

JobQに寄せられたQ&Aも紹介しているので、ぜひご覧ください。

AIエンジニアやデータサイエンティストになるにはどこに就職すべきですか?  

現在就活中です

AIエンジニアやデータサイエンティストという職に興味があります。

どのようやキャリアプランでなれるのでしょうか?

IT企業への就職が近道ですか?

IT企業でシステムエンジニアとして就職してその後AIに派生してく感じでしょうか?  

普通のエンジニアの仕事とは使う知識やスキル、組織内でのロールもかなり違うので、途中からAIエンジニアやデータサイエンティストになるキャリアパスは普通は用意されていないと思います。

むしろ...続きを見る

「データサイエンティストは文系学部出身者ではなれないのか」と疑問を抱く人も多いでしょう。

しかし、下記の回答のように、一般的には十分可能と言われていますので安心してください。

特に経済学部のように、統計学を一部勉強する学科では学んだことを活かせる機会も多いです。

経済学部からデータサイエンティストやデータアナリストに就職できますか?  


経済学部でもデータサイエンティスト・データアナリストに近い仕事に就く事は出来ますか?

第1志望の情報系の学部に入れず経済学部で計量統計学を主に学ぶことになりました

とても悔しいので自力でプログラミング言語を学んでデータ分析や統計学を使った長期インターンバイトをしようと考えてます。

まだ何もスキルはないですがPythonやSQLを頑張って独学で学ぶつもりです。

前置きが長くなってしまいましたが、自分の努力とスキル次第で文系学部でも理系学部の優秀な方が多くいる中でも勝負出来るでしょうか?就職活動をするのはオリンピック後です。

やりたい事はビックデータを使ったデータ分析等ですが経済学部のマーケティングやプレゼン能力を生かして上流SEも興味があります。

ご回答よろしくお願いします。  

可能だと思います。

IT業界は新卒であれば未経験の人でもエンジニアとして雇っています。

私はエンジニアではないので詳しくはないですが、エンジニアと一緒に仕事をした事があります。

その人は、エンジニアとして働きながら...続きを見る

回答者によると、経済学部からデータサイエンティストやデータアナリストに就職するには、資格を保有しておくことが重要とのことでした。

また、データサイエンティストとして就職することは難易度が高いようですが、勉強次第では可能とも言えるでしょう。
 

データサイエンティストの仕事内容とは?

データサイエンティストは、ビックデータと呼ばれる企業が保有している膨大な数のデータを集めて分析を行い、企業の課題解決経営戦略の材料となる情報を集めることが主な仕事です。

集めたデータから「何がいえるのか」を提示することが重要になるでしょう。

一言に分析といっても、プログラミングを使用して定期的な情報収集などを行い他部署への連絡や調整も行い、作業の幅も非常に広い職業になります。
 

データサイエンティストに求められるスキルとは?

  • 統計学

  • プログラミングの知識

  • 機械学習

  • データベースやクラウドの知識

データサイエンティストには、最低でも上記のような知識やスキルが求められま

また、この他にも数学力や基本的なコンピューターの知識なども必要です。

プログラミング言語は「R言語」や「Python言語」のスキルが最低条件と言われています。

データサイエンティストになるためには、プログラミング言語の勉強は必須になり、その他にも、データベースの知識なども必要になりIT関連の知識を勉強する必要もあります。

さらに、統計学の勉強も必要です。

統計学については、大学の学土修了程度の知識を求められるので、大学での勉強が必要でしょう。

データサイエンティストにおすすめの資格やスキルについては、以下の記事を参考にしてみてください。

関連記事
▶︎データサイエンティストのおすすめ資格10選!

データサイエンティストの年収まとめ

データサイエンティストは非常に人気が高く、収入も高いです。

日本や海外でも、需要が高く将来性が高い職業になります。

また、スキルを磨けば磨くほど年収も見込めます。

簡単になれる職業ではありませんが、データサイエンティストとして働く事ができたら、「安定した暮らし」と「最高のやりがい」を手に入れる事ができるのではないでしょうか。

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