データサイエンティストはフリーランスとしてもニーズがある？働き方や待遇、独立する方法を解説

データサイエンティストは、ビッグデータや機械学習などの技術を使って、ビジネスに価値を提供する専門家です。

ビッグデータを分析してビジネスに生かすその職能は、多くの企業に求められていますが、その一方で人材不足も懸念されています。

そこで注目されているのがフリーランスのデータサイエンティストの存在です。

この記事では、フリーランスのデータサイエンティストの需要や将来性から、働き方、待遇、企業づとめのデータサイエンティストが独立する方法までご紹介します。

フリーランスのデータサイエンティストの需要が高い理由

企業内外のIT化が進む中、ITエンジニアに対するニーズは高まっています。

その中でも特に人材不足が問題になっている職種として「データサイエンティスト」が挙げられます。

データサイエンティストはビッグデータを活用してデータ分析を行い、企業が抱える課題にソリューションを提案したり、新たなビジネスモデルを開発したりする職種です。

プログラミングなどのエンジニアとしての高度なスキルが必要なのはもちろんのこと、マーケティングやマネジメントなど幅広いビジネス関連の素養も求められることがあるため、該当する人材が少なく採用の難易度が高いのです。

そのような中、フリーランスのデータサイエンティストに対するニーズが高まっています。

その理由としては、次の3つを挙げられるでしょう。

• データサイエンティストが不足している
• 即戦力が求められている
• いつでも必要なわけではない

データサイエンティストが不足している

そもそもデータサイエンティスト自体が不足しています。

そのため、必要とする人数のデータサイエンティストを雇用するのは困難です。

また、データサイエンティストは高給で雇用されていることが多いため、すでに他の企業が採用しているデータサイエンティストが転職市場に出ることは少ないとも考えられます。

フリーランスとして働いているデータサイエンティストを探し、業務を依頼することが必要と言えるでしょう。

即戦力が求められている

学校でデータ分析やデータマイニングなどを学んだ人材を採用し、データサイエンティストとして育成していくこともできます。

しかし、それでは時間がかかり、いま現在抱えている企業課題の解決にはつながりません。

また、育成を行う人材がいないという問題もあります。

すでにデータサイエンティストを雇用しているのであれば、新しく採用した人材を育成することも可能です。しかし、まだ社内にデータサイエンティストが1人もいない場合や、データサイエンティストが担当する業務が多く、人材育成にまで手が回らない場合には社内育成は難しいと言えるでしょう。

そのような場合でも、フリーランスのデータサイエンティストであれば、育成する必要がなく、即戦力として働けます。社内に育成を担当できる人材がいない企業でも、問題なく業務を担当してもらえます。

いつでも必要なわけではない

企業によっては、常にデータサイエンティストが必要とは限りません。

課題が生じたとき、あるいは新しいビジネスモデルを構築してほしいときなど、案件があるときだけデータサイエンティストが必要になる場面が多いでしょう。

そのような場合には、正社員としてデータサイエンティストを雇うのではなく、案件ごとにフリーランスのデータサイエンティストに依頼するほうが経済的です。

人件費を抑えるため、必要なときだけ業務を請け負ってほしい企業は、フリーランスのデータサイエンティストへの依頼を検討してみるとよいでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストの働き方と待遇

フリーランスのデータサイエンティストの働き方と待遇を紹介します。

雇用を検討する上で、フリーランスのデータサイエンティストの一般的な採用条件を理解しておきましょう。

正社員との比較は以下の通りです。

常駐型が多い

フリーランスの人材を雇用すると、リモートワークで業務を請け負ってくれることが多いです。

しかし、データサイエンティストに関しては、機密情報を扱うことが多いため、常駐型になることが一般的です。

パソコンなどを貸し出してリモートワークに対応させることも可能ですが、あまりよくあるケースではありません。そのため、データサイエンティストを依頼する場合は、パソコンなど設備の準備を考慮する必要があります。

案件ごとの募集が一般的

フリーランスのデータサイエンティストを正社員として雇用するケースもありますが、案件ごとに募集するスタイルが一般的です。

案件が終われば契約を解除し、また、必要が生じたときに人材を探して雇用します。

ただし、フリーランスのデータサイエンティストに対するニーズは高く、優秀な人材に関してはさらにニーズが高いため、必要なときにすぐに雇用できるとは限りません。

良い人材に巡り合えたときは、報酬を高めにするなどのインセンティブを提示し、次に案件が生じたときは優先的に仕事を請け負ってくれるように交渉しておきましょう。

年収1,000万円以上も可能

1ヶ月ほどかかる案件に対しては、100万円程度の報酬を提示することが一般的です。

半月ほどであれば50万円、3ヶ月ほどかかる大型案件に関しては300万円程度を提示するようにしましょう。

そのため、年間コンスタントに仕事を見つけられれば、フリーランスのデータサイエンティストは年収1,000万円以上も可能と考えられます。

正社員として雇用する場合は、どの程度の業務量が発生するかによって適切な年収を提示するようにしましょう。

フリーランスのデータサイエンティストに求められるスキル

フリーランスのデータサイエンティストには、次の4つのスキルが求められます。

• データ分析と統計の知識・経験
• プログラミングスキル
• ロジカルシンキング
• コミュニケーションスキル

採用する際には、これらの4つの要素を不足なく有しているのかチェックしましょう。

データ分析と統計の知識・経験

データ分析と統計の知識・経験は、データサイエンティストの基礎となる要素です。

経歴や資格などから、必要な知識と経験を有しているのか確認しておきましょう。

プログラミングスキル

ビッグデータにアクセスして情報を取り出す、また、収集した大量のデータを整形するには、プログラミングスキルが不可欠です。

学校などで基礎から学んでいるのか、あるいはプログラマーとして数年間以上の経験があるかどうかをチェックします。

ロジカルシンキング

抽出したデータをビジネスで生かせる形にするには、飛躍のない論理的な思考が必要です。

面接やワークショップなどを通してロジカルシンキングを有しているのか確認することもできますが、今までの業務内容や経験からもチェックできます。

プレゼンテーションスキル

企業が抱える問題を解決するには、データ分析で得られた結論に基づいたプレゼンテーションを行えることが必要となります。

分かりやすいプレゼンテーションを得意とする人材かどうかは、ワークショップなどで実際にプレゼンテーションを行ってもらえば、スキルレベルを判断できるでしょう。

また、ロジカルシンキングと同様、今までの業務内容や経験からプレゼンテーションスキルを有するのか推測することもできます。

フリーランスのデータサイエンティストになる方法

フリーランスのデータサイエンティストとは、そもそもどのような人材なのでしょうか。よくある過程としては、次の2つが挙げられます。

• データサイエンティストとしての実績を積む
• データサイエンティスト課程を修了する

データサイエンティストとしての実績を積む

会社でデータサイエンティストとして働き、フリーランスとして独立することがあります。

もしくはデータ分析などを担当し、3年くらいの経験を積んでフリーランスのデータサイエンティストとして独立するケースもあります。

データサイエンティスト課程を修了する

データサイエンティストに求められるスキルは、データサイエンティスト課程でもある程度学ぶことができます。

大学院や専門学校、通信教育やeラーニングで学び、フリーランスのデータサイエンティストとして独立する方もいます。

フリーランスのデータサイエンティストが仕事を見つける方法

フリーランスのデータサイエンティストとして独立するためには、企業から仕事を請け負わなくてはいけません。

データサイエンティストとして、あるいはデータ分析者として働いているときに獲得した人脈を通じて仕事を紹介してもらうこともありますが、フリーランス用のエージェントに登録することが一般的です。

フリーランスのデータサイエンティストとして働くメリット

フリーランスのデータサイエンティストとして働くことには、次の5つのメリットがあります。

• 高収入を目指せる
• 働く時間を自分で決められる
• 人間関係のストレスが少ない
• 得意な分野だけ請け負うことができる
• スキルアップできる

高収入を目指せる

仕事をした分だけ収入を得られるので、高収入を目指せます。

正社員として採用されているデータサイエンティストの年収は平均700万円程度ですが、月100万円程度の案件をコンスタントに獲得すれば1,000万円を超える年収を獲得することも可能です。

（参考：エンジニアtype）

働く時間を自分で決められる

リモートワーク型の案件では、働く時間を自分で決められます。

余裕を持った働き方をしたい方にもメリットと言えるでしょう。

人間関係のストレスが少ない

ひとつの職場で長く働くわけではないので、人間関係のストレスが少ないです

リモートワークなら、さらに人間関係のストレスが少なくなるでしょう。

得意な分野だけ請け負うことができる

基本的に案件単位で仕事を請け負うので、得意な分野だけの案件を引き受けることが可能です。

正社員のときは仕事を選べないので、苦手な分野にも取り組まなくてはいけません。

スキルアップできる

学びにつながる案件を請け負ったり、自分のペースで学んだりすることでスキルアップできます。

スキルを向上させたい方も、フリーランスとしての働き方を検討できるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストとして働く際の注意点

フリーランスのデータサイエンティストは売り手市場ではあるものの、リスクもあります

特に次の3点には注意をしておきましょう。

• 数ヶ月分の生活費を用意してから独立する
• 複数のエージェントサービスに登録する
• スキルアップし続ける

数ヶ月分の生活費を用意してから独立する

すぐに自分に合う案件が見つかるとは限りません。

落ち着いて仕事を探すためにも、数ヶ月分の生活費を用意してから独立することが望ましいです。

複数のエージェントサービスに登録する

好条件の案件は希望者も多いため、採用される可能性は低くなります。

効率よく仕事を見つけるためにも、複数のエージェントサービスに登録しておきましょう。

スキルアップし続ける

さまざまなニーズに対応できるよう、仕事をしながら学び続けることが大切です。

スキルアップすることで、報酬アップも期待できます。

まとめ

データサイエンティストの採用を検討している方は、ぜひWorkshipにご相談ください。

Workshipは、フリーランスと企業とをつなげる人材マッチングサービスです。データサイエンティストをはじめ、さまざまなスキルを持つフリーランスが登録しており、その数は48,100人を超えています。

企業側は募集の掲示だけでなく候補者へのスカウトも可能です。業務委託できるデータサイエンティストをお探しの場合や、優れたデータサイエンティストを積極的に採用していきたいという場合には、ぜひこちらの資料をご覧ください。