データサイエンティストになるには？大手サイトの求人400件の分析結果を解説！

2026年3月13日

先に結論をお伝えすると、求人の平均最低年収は約700万円！これ、最低ですからね。かなり年収の高い求人が多いことがわかります。

でも、データサイエンティストという仕事の「実態」が見えずに不安を感じませんか？本記事では、2026年3月時点の実際の求人データに基づき、キャリアチェンジを目指す方が、最短で高待遇を勝ち取るための戦略をまとめました。

この記事でわかること

求人421件の調査でわかった業界別の「平均最低年収ランキング」
「やめとけ」「つらい」と言われる4つの真実と
ミスマッチを防ぐ求人票の見極め方
生成AI時代に市場価値が爆上がりする「3つの必須スキル」と「将来性」
東京一強市場で「フルリモート」や「地方勤務」を勝ち取るための現実的な戦略

R35運営者の転職プロフィール

情報システム部門のマネージャ職
社内SE採用担当歴8年（書類選考、面接）
大手SIer 10年以上の勤務経験
35歳をすぎて倍率200倍の社内SEへ
転職相談はX（Twitter）のDMでお気軽に！

データサイエンティストの仕事

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「データの専門知識を武器に、ビジネスの意思決定を支える戦略家」と定義できます。

単なる集計担当（データアナリスト）やデータ基盤システムの構築担当（データエンジニア）ではなく、いかにビジネス価値を提供するかが問われる職種と言えます。

具体的には、つぎのような業務を行います。

業務名	業務内容
課題抽出・要件定義	顧客や社内部署の「悩み」をヒアリングし、データで解ける問いに変換する。既存データだけでは解決できない場合、新たなデータの収集を提案する。
データ収集・加工	散在していて整っていないデータを、分析可能なきれい状態に整える。いわゆる前処理工程であり、業務時間の70〜80%を占めるが、もっとも重要な工程。
モデリング・分析	統計的手法や機械学習アルゴリズムを用い、予測や分類を行う。
評価・可視化	分析結果がビジネス的に妥当か検証し、BIツール等で可視化する。
施策提案・実行支援	現場が納得し、アクションに移せるような具体的な改善案を提示する。

データサイエンティストはどこで働く？

データサイエンティストの活躍の場は、大きく分けて「自社でデータを活用する企業（事業会社側）」と「他社のデータ活用を支援する企業（サービス提供側）」の2つに分類されます。

分類	主な企業形態	データサイエンティストの役割・特徴
事業会社（自社開発系）	大手テック企業、EC、SNS、FinTech、ゲームアプリ開発	自社サービスの改善や新規機能開発のためにデータを分析する。施策の結果がダイレクトに見えやすい。
事業会社（非IT事業）	製造業、金融・保険、製薬、インフラ	データを活用して製造ラインの最適化や需要予測、リスク予測などを行う。そのため事業やビジネスモデル関する深い知識が求められる。
サービス提供（コンサルティングファーム）	戦略コンサル、総合コンサル、データ分析特化コンサル	データ分析を武器にして、顧客企業の経営課題の解決策を提案・実行支援する。プロジェクト単位で働くため、短期間で多様な業界の経験が積める。
サービス提供（SIer・受託開発）	大手SIer、システム受託開発会社、AI受託開発スタートアップ	顧客が求めるデータ基盤システムの構築や、AIモデルの実装を請け負う。AIに関する理論だけでなく、開発力が重視される。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストは「AIに仕事を奪われる」って聞いたことがあります

2024年からの生成AIの急拡大によって、データサイエンティストは将来代替されるのではないかと言われることがあります。

結論として、単純な分析作業やデータクリーニング作業はAIに代替されると予想されますが、ビジネス課題とデータをつなぐ設計者としての価値はむしろ高まっていると言えます。

今後、評価が下がる人材	今後、評価が上がる人材
指示どおりにPythonで分析・コーディングするだけの人	ビジネス部門の課題に応じてAIやAIエージェントに指示・監督ができる人
既成のツールで可視化するだけの人	AIの精度や妥当性を評価し、チューニングができる人
今あるデータだけで分析する人	ビジネス課題の解決にはどのようなデータが必要で、どこから低コストで収集できるかを考える人

つまり、生成AIをライバル視するのではなく、すこし手はかかるけど突き抜けた強みを持つパートナー・メンバーであると位置づけられるデータサイエンティストであれば、将来にわたって活躍できると考えられます。

「やめとけ」「つらい」と言われる理由

「データサイエンティストはツライからやめとけ」ってほんと？

ほとんどの職業に対してネット上には「やめとけ」「つらい」という情報があります。データサイエンティストもつらい・やめとけと言われる理由は以下のとおりです。

要因	噂の実態
業務内容のギャップ	華やかなAI開発・統計的アプローチによる課題解決を期待していたが、実際にはデータの前処理という泥臭い作業が仕事の80%を占める。
周囲の期待値が高すぎる	顧客や自社のデータサイエンスへの期待値が高すぎて、データを使えばなんとかなると勘違いしている。分析の結果「つながりは見つからない」と伝えると落胆され、評価されない。
データリテラシーのギャップ	顧客や自社内の人にわかりやすく噛み砕いて説明することに疲弊することがある。例えば、正確な分析を短時間でオーダーされ、時間を要すると説明しても理解してもらえない。
社内調整が多い	データサイエンティストの仕事はデータがあってこそ。そのデータを集め、提供してくれる社内との調整が必要になる。ビジネス部門側からは「データ収集の手間が増えた」と言われることも…。

ビジネスなんだから当然といえば当然ですよね

「やめとけ」と言っている人とはビジネス感覚がズレていますが、データサイエンティストもお給料をもらっているので、上記のようなことは起こることを前提に仕事探しをすべきだと思います。

データサイエンティストの求人市場

求人400件以上を調べてわかったこと

実はわたしの部署でもデータサイエンティストの採用を真剣に考えています

社内SEやIT業界に強い転職エージェントから意見を聞いたり、情シスで働く知人に相談したりしたのですが、どうもピンときません。

そこで、実際の求人情報を見てみよう！とAIエージェントにデータ収集をさせて、421件の実際の求人データをチェックしてみました。ここでは分析からわかったことのうち、みなさんが関心を持ちそうな部分をご紹介します。

求人データの抽出対象
① 大手の総合転職エージェントの公開求人
② 抽出時点は2026年3月7日
③ 抽出条件は「正社員」「年収500万円以上」の職種がデータサイエンティストの求人

① データサイエンティストを採用する業種

結論：業種に偏りはなく、分散している。

データサイエンティストの求人が集中する業種があるかと考えましたが、421件を見ると、いわゆるロングテールであらゆる業界に分散している状態でした。

あえて言えば、AI受託開発：11.4%、ITコンサル：11.4%、SIer・SES：10.2%をあわせると、AIやシステムの受託開発で「30.0%」と大きなグループになるとも考えられます。

非IT業界で探すと、金融・保険、広告・メディアがわずかに多いと言えます。また、SaaS自社開発企業もよく耳にする大手企業が多く並んでいました。

② データサイエンティストの勤務地

結論：東京一強。次いでフルリモート！

つぎにデータサイエンティスト求人の勤務地です。

みなさん予想のとおり、「東京都」が約80%で他と圧倒的な差をつけて1位でした。

2位は「フルリモート」を前提とした求人でした。

フルリモートで現場との泥臭いやりとりをするのは双方にストレスじゃないかと感じますが、採用している会社は地方の会社が多く、「そうでもしないと採れない」という背に腹は代えられない事情がうっすら見えてきます。

データサイエンティスト求人の勤務地

都道府県	求人数比率
東京都	79.8%
フルリモート	5.2%
大阪府	4.8%
神奈川県	3.1%
福岡県	1.7%
その他	5.5%

データサイエンティスト求人の勤務地

③ データサイエンティストの平均最低年収

結論：平均最低年収は697万円！

年収についてはほぼすべての求人が幅を持たせた提示でした。つまり、「600万円〜800万円」や「600万円〜」という表記です。今回の調査ではこれらを最低年収「600万円」として集計する方式をとりました。

集計の結果、平均最低年収は697万円、中央値は660万円でした。分布は以下のとおり、600万円台を中心に500万〜700万円台に全体の約65%が集中しています。

あくまで最低年収なので、他の職種やIT職種のなかでもかなり高い職種に分類されます。

④ 年収が高い業界ランキング

みなさんここに一番関心があると思います。データサイエンティスト求人の最低年収の平均値でランキングします

	業種名	平均最低年収	代表的な企業例
1位	データ分析サービス	7,930,637円	セカンドサイトアナリティカブレインパッド D4cプレミアム
2位	EC・小売	7,916,710円	セブンイレブン・ジャパンメルカリローソンデジタルイノベーション
3位	通信	7,733,750円	JCOM NTTドコモ NTT西日本
4位	ITコンサル	7,630,109円	アビームコンサルティングフューチャーベイカレント・テクノロジー
5位	人材	7,058,480円	コトラタイミーパーソルホールディングス
6位	AI受託開発	7,050,459円	ABEJA PKSHA Technology
7位	自社サービス開発	6,976,831円	マネーフォワードラクス
8位	IT・インターネット	6,722,919円	GMOインターネットグループ LINEヤフー
9位	製造	6,713,125円	ダイハツ工業富士フイルム
10位	金融・保険	6,641,378円	日本生命保険相互会社三井住友カード

データサイエンティスト求人の業界別平均最低年収ランキング

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストの仕事内容と給与に魅力を感じたら、あなたのスキルとマッチするかを確認していきましょう

スキル① データサイエンス力（分析・理論）

データサイエンティストとして働くためには、言うまでもなく「データサイエンス力」が必要になります。

この中核は統計学と数学です。平均や分散は義務教育から高校までの数学で習いますが、推定・検定、回帰分析などの統計的推論を正しく扱えるスキルが求められます。さらに、機械学習アルゴリズム（教師あり/なし学習やディープラーニングなど）に関する理解も必要です。

単にツールを使って分析できるだけでなく、なぜこの手法で分析するのか、複雑な事象から何が言えるかを論理的根拠に基づいて説明できる力が必要になります。

スキル② エンジニアリング力（実装・運用）

データサイエンティストは理屈だけ、机上の空論だけにとどまらず、それを実装する「エンジニアリング力」が求められます。

その土台となるのはプログラミングスキルとデータベース操作能力です。この部分は生成AIがコーディングしてくれる面もありますが、その確からしさの確認はデータサイエンティストの仕事です。

スキル③ ビジネス部門とのコラボレーション力

最後にビジネス部門とのコラボレーション力、つまりデータ分析の結果を利益や価値へ転換するためのコミュニケーションスキルが必要です。

現場が抱える課題は解決されてはじめてデータサイエンティストとして価値を提供したことになります。つまり、分析して終わりではなく、現状を変更できるところまで落とし込まないと意味があるとは言えません。

そのためには現場の協力は不可欠であり、関係者と合意形成できるコミュニケーション力はデータサイエンティストに必須のスキルと言えます。

データサイエンティストの求人の探し方

データサイエンティストなら転職エージェント利用がおすすめな理由

データサイエンティストに絞って転職活動をするなら、転職エージェントの活用が断然おすすめです。理由はつぎの3つです

① 転職市場が未成熟でミスマッチが起きやすい

そもそもデータサイエンティストの仕事がまだまだ少なく、市場は未成熟な状態です。そのため、偶然あなたのスキル/経験を高く評価した企業側の給与がマッチするとは限りません。

市場がある程度成熟すると、スキル/経験に応じた求人が増えますが、まだそこに至っていない状態なんです。

データサイエンティストの市場全体を把握している転職エージェントのアドバイザーに相談すると驚くような案件に出会うことがあります。

② 企業が求める人物・スキルを把握している

転職エージェントは求人企業側の内情をヒアリング（場合によっては企業側の求人票の作成を支援）するため、求人企業が抱える課題やそのスピード感、求める人材像・スキルを把握しています。

あなたが持つスキルや経験のうち、どの部分をアピールすれば志望企業のニーズにマッチするかを知っている人物に書類選考や面接の対策をしてもらわない手はありません。

③ IT企業/非IT企業の両方をターゲットに転職活動ができる

明確に転職先が決まっている人は転職エージェントを使う必要はないかもしれません。

一方、非IT事業会社でデータサイエンティストとして働きたいのか、あるいはITコンサルなどデータ分析サービスを提供する側で働きたいか、現時点で決めきれないなら大手転職エージェントを使うことで療法をターゲットにして転職活動ができます。

データサイエンティストに強い転職エージェント4選

ミスマッチを防ぐ求人のチェックポイント

最後に、ミスマッチを防ぐために求人票や選考途中の確認ポイントを押さえておきましょう

求人票のチェックポイント

「必須スキル」と「歓迎スキル」が明確に分離されているか
データサイエンス部門はいつ設立されたか
データサイエンス部門のミッションは明確か
入社後の業務は明確か
年収レンジは広すぎないか

「必須スキル」と「歓迎スキル」が明確に分離されているか

求めるスキル/経験が「必須」なのか「歓迎（つまりあればなお良い）」なのかが求人票で明確になっていることを確認しましょう。

ここがふわっとした不明瞭な書き方だと、書類選考や面接で落とされ、落とされた理由も判然としないという事態につながります。最悪入社後のタイミングで後悔することも考えられます。

データサイエンス部門はいつ設立されたか

データサイエンス部門が設立して間もない企業は、データ基盤構築やデータ収集の社内調整が業務の中心となるため、泥臭い作業が待っている可能性があります。

歴史があるデータサイエンス部門であれば、実務に長けた先輩社員がいることも期待できます。

あなたが組織設立のどのフェーズに、どの程度の自由度を持って関わりたいのか次第ですが、純粋にデータ分析をやりたいならデータサイエンス部門が設立されて3年以上経過した企業を選びましょう。

データサイエンス部門のミッションは明確か

データサイエンス部門が設立されて間もない企業のなかには「とりあえず設立」というケースもあります。

このような企業の場合、組織のミッションが明確になっていないことが多いので、求人票で確認しておきましょう。

入社後の業務や使用する技術は明確か

入社後の業務が明記されていない求人を避けた方がよいのは言うまでもありません。データサイエンティストという名の「なんでも屋」を押し付けられる可能性があります。

技術についてもツールや言語として、PythonやRが求められるのか、それは外部委託先へ発注するのかを確認しておきましょう。

年収レンジは広すぎないか

400件超の求人を分析すると、なかには400万円～2500万円という求人がありました。

あなたが転職で何を実現したいかにもよりますが、年収にまったく頓着がない人はいないでしょう。こういった求人の場合、よほど輝かしい実績がなければ合格後に低い年収を提示されることが予想されます。

より具体的な年収、できれば基本給や手当、賞与の実績が明記された求人を選びましょう。

選考途中のチェックポイント

データサイエンス部門の実績はあるか
入社後の上司・先輩はデータサイエンティストか
データ基盤はすでにあるか、これから構築か

データサイエンス部門の実績はあるか

面接ではデータサイエンス部門のこれまでの実績について確認しましょう。成功したプロジェクトの例を聞けるとよいでしょう。

明確な実績が多ければ多いほど、その部門が存続する可能性は高くなります。また実績に基づいて、ビジネス部門もデータ収集に協力的で、分析結果もビジネスに反映されやすくなります。

一方、設立されて5年経過しても経営会議の資料を作っているだけという組織は存続が危ぶまれます。

入社後の上司・先輩はデータサイエンティストか

あなたが採用・入社した場合の上司が中途採用の面接のどこかの段階で現れるはずです。

将来の上司がデータサイエンスそのものや、データサイエンティストの業務に理解があるのか確認しておきましょう。これはあなたの入社後の働きやすさに関わる問題です。

さらに、チームにはどのような先輩社員（必ずしも年上という意味ではなく、キャリア上の先輩）がいるか確認しておきましょう。自分が将来目指すべき人材が近くにいるかいないかは、あなたのキャリア構築に大きく関わります。

データ基盤はすでにあるか、これから構築か

データサイエンス部門ができて間もない企業の場合、データ基盤が未整備ということがあります。

これから構築となれば、あなたの自由度も高くなりますが、データサイエンティストらしい仕事はすこし先になります。また、構築自体にはITエンジニアやプロジェクトマネージャのスキルが必要となるため、自分の向き不向きと相談して判断しましょう。

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