データサイエンティストの副業とは？仕事内容・始め方を解説

「データサイエンティストの経験を副業でも活かしたい」「データ分析の副業にはどのような案件があるのか知りたい」という方もいるのではないでしょうか。

データサイエンティストは、データ分析や集計、可視化、機械学習などの経験を活かして副業に取り組める可能性があります。

ただし、案件によって必要なスキルや稼働時間は大きく異なります。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データサイエンティストの副業内容や必要なスキル、始め方、案件選びの注意点を解説します。

データサイエンティストは副業できる？

データサイエンティストは、本業で身につけたデータ分析やITの知識を活かして副業に取り組めます。案件によっては、データ分析全体ではなく一部の工程だけを担当する場合もあります。副業では、自分が担当できる業務を具体的に切り出せることが重要です。

例えば、

・データの集計
・データの加工
・グラフ作成
・分析レポート作成
・予測モデルの作成
・データ活用に関する助言

などです。

一方で、データサイエンティストという肩書きだけで案件を獲得できるわけではありません。

どのデータを扱い、どのような課題を解決できるのかを説明する必要があります。

データサイエンティストの副業でできる仕事5選

データサイエンティストの副業には、さまざまな種類があります。

本業での経験や得意分野に合わせて選びましょう。

1. データ集計・分析

企業が保有するデータを集計し、傾向や課題を分析する仕事です。

例えば、

・売上データの分析
・顧客データの分析
・商品別の比較
・施策前後の数値比較

などがあります。

データ分析の実務経験をそのまま活かしやすい副業です。高度な機械学習を使わない案件でも、分析目的を理解し、結果を説明する力が求められます。

2. データの可視化・レポート作成

分析結果をグラフや表にまとめる仕事です。企業側がデータを持っていても、「どの数字を見ればよいかわからない」「毎月のレポート作成に時間がかかる」といった課題を抱えていることがあります。

そのような場合に、必要な指標を整理し、見やすい形へまとめます。単純にグラフを作るだけでなく、何を伝えるための資料なのかを理解することが重要です。

3. データ加工・整備

分析前のデータを使える状態に整える仕事です。

例えば、

・重複データの整理
・欠けているデータの確認
・表記の統一
・複数データの結合
・必要なデータの抽出

などです。

データ分析では、準備作業も重要です。データベースやシステムに関する知識がある人は活かしやすい分野です。

4. 機械学習モデルの開発

経験者であれば、予測や分類などの機械学習を使う案件も選択肢になります。

例えば、

・需要予測
・顧客行動の予測
・分類モデルの作成
・既存モデルの改善

などです。

ただし、モデルを作るだけでなく、利用目的や評価方法まで理解する必要があります。実務経験が浅い場合は、いきなり高度な案件だけに絞らないようにしましょう。

5. データ活用の相談・支援

経験を積んでいる場合は、企業のデータ活用そのものを支援する仕事もあります。

例えば、

・分析テーマの整理
・必要なデータの選定
・指標の設計
・分析結果の解釈
・社内のデータ活用支援

などです。

技術だけでなく事業理解やコミュニケーション力を活かせる副業です。分析経験に加えて、企画や提案の経験がある人に向いています。

データサイエンティストの副業に必要なスキル

副業では、本業以上に「何ができる人なのか」を明確にする必要があります。依頼する企業が業務範囲を判断できる状態にしましょう。

スキル	主な内容	副業で活かせる業務
データ分析	データから傾向を読み取る	集計・分析
統計	数値の差や関係を判断する	分析・検証
プログラミング	データを加工・処理する	分析・自動化
データベース	必要なデータを取得する	データ抽出・加工
可視化	結果をわかりやすくまとめる	レポート作成
ビジネス理解	課題と分析をつなげる	分析設計・提案
コミュニケーション	要件や結果を説明する	顧客対応

データ分析スキル

副業では、「データを分析できます」だけでは仕事内容が伝わりません。どのようなデータを扱い、どの分析ができるのかを具体的にしましょう。

例えば、

・売上分析
・顧客分析
・アクセス分析
・品質データ分析

などです。

データ加工スキル

実際の案件では、データがすぐ分析できる状態とは限りません。データを整理し、分析できる形に加工する力も必要です。システムエンジニアやデータエンジニア経験がある人は、この部分を強みにできる場合があります。

ビジネス理解

副業では、依頼された作業をこなすだけでなく、「なぜこの分析をするのか」を理解することが重要です。分析目的を理解できれば、必要なデータや分析方法も選びやすくなります。

コミュニケーション力

副業では、依頼者と直接やり取りする場合があります。要件が曖昧な場合は、

・何を知りたいのか
・どのデータを使うのか
・どの形式で納品するのか

などを確認する必要があります。分析技術だけでなく、認識を合わせる力も重要です。

データサイエンティストの副業を始める5ステップ

副業を始めたい場合は、いきなり幅広い案件に応募するより、自分の得意分野を整理してから進めましょう。

経験の棚卸し、業務の切り出し、実績整理、案件探し、条件確認の5ステップがおすすめです。

1. 本業の経験を棚卸しする

まず、自分がこれまで何を担当してきたのか整理します。

例えば、

・どのデータを扱ったか
・どの工程を担当したか
・どの技術を使ったか
・どの課題を解決したか
・どのような成果につながったか

を書き出します。肩書きだけではなく、実際の業務内容まで細かく分けましょう。

2. 副業でできる仕事を決める

次に、経験の中から副業として提供できる仕事を切り出します。

例えば、

「データサイエンティストとして何でもできます」

では範囲が広すぎます。

「売上データの集計・可視化」「分析レポートの作成」「データ加工」など、具体的な業務にすると依頼者にも伝わりやすくなります。

3. 実績を整理する

案件へ応募する際は、これまでの実績を説明できるようにしましょう。

例えば、

・どのような課題があったか
・どのデータを使ったか
・どのように分析したか
・何が改善したか

を整理します。

可能であれば、

「月○時間の作業を削減」
「○件のデータを分析」

など、規模を数字で示すと伝わりやすくなります。

ただし、本業の機密情報を公開しないよう注意しましょう。

4. 自分の経験に合った案件を探す

実績を整理したら、自分が対応できる案件を探します。

最初から高度な案件だけに絞る必要はありません。

本業の経験と近い仕事から始めることで、業務内容を説明しやすくなります。

案件を見るときは、仕事内容だけでなく、

・求められる経験
・稼働時間
・納期
・打ち合わせ頻度
・作業場所

なども確認しましょう。

5. 本業との両立条件を確認する

案件へ応募する前に、本業と両立できるか確認します。

特に、

・平日日中の対応が必要か
・定例会議があるか
・納期に余裕があるか
・週何時間必要か

は重要です。

報酬だけで案件を選ばず、実際に継続できる働き方かを確認しましょう。

副業を始める前に、どの経験を市場で活かせるのか整理しておくことも大切です。データ職のキャリア情報をLINEでも確認できます。

データサイエンティストの副業案件を選ぶポイント

副業案件は、仕事内容だけでなく契約条件まで確認することが重要です。

特に次の点をチェックしましょう。

業務範囲が明確か

「データ分析をお願いします」だけでは、必要な作業量がわかりません。

例えば、

・データ収集から担当するのか
・加工済みデータが渡されるのか
・分析だけなのか
・報告資料まで作るのか
・関係者への説明まで担当するのか

を確認します。

担当範囲が広いほど必要な時間も増えます。

自分の経験を活かせるか

本業とまったく異なる分野より、まずは経験を活かせる案件のほうが進めやすいでしょう。

例えば、製造業のデータ分析経験があるなら、品質や生産関連の分析案件で知識を活かせる可能性があります。技術だけでなく業界経験も強みになります。

稼働時間が現実的か

副業は、本業の勤務時間外に対応する必要があります。

そのため、

・夜間対応が可能か
・休日作業が必要か
・急な修正依頼があるか

などを確認しましょう。短期間だけ無理をするのではなく、継続できる範囲を考えることが大切です。

納品物が明確か

業務開始前に、何を納品すれば完了なのか確認します。

例えば、

・分析データ
・グラフ
・報告資料
・プログラム
・分析結果の説明

などです。

成果物が曖昧だと、途中で作業範囲が広がる場合があります。

データサイエンティストの副業で収入を増やすには

副業収入は、案件内容や経験、稼働時間などによって異なります。

そのため、一律に「月○万円稼げる」と判断することはできません。副業で収入を増やすには、単純に作業時間を増やすより、担当できる業務範囲を広げることが重要です。

例えば、

・集計だけでなく分析まで担当する
・分析だけでなく改善提案まで行う
・データ加工から可視化まで担当する
・特定業界の知識を組み合わせる

などです。

同じ分析スキルでも、業界知識や事業理解を組み合わせることで、担当できる案件が変わる可能性があります。

また、実績を具体的に伝えることも重要です。

「分析できます」ではなく、

「○○データを分析し、業務改善につなげた」

という形で経験を整理しましょう。

未経験からデータサイエンティストの副業はできる？

完全未経験から、いきなりデータサイエンティストとして副業案件を担当するのは簡単とは限りません。企業側は、限られた時間で業務を任せるため、一定の経験を求める場合があります。未経験の場合は、まず本業や個人学習でデータを扱う経験を作ることが重要です。

例えば、

・実際のデータを分析する
・分析結果を可視化する
・ポートフォリオを作る
・本業でデータ集計に関わる
・小規模な分析業務から経験する

などです。

また、最初からデータサイエンティストという肩書きにこだわらず、データ集計や分析補助などから経験を積む方法もあります。副業案件は即戦力を求められる場合もあるため、まず本業で実務経験を積む選択肢も検討しましょう。

副業経験は転職にも活かせる？

副業で経験した内容は、転職時に説明できる実績になる場合があります。

特に、本業では経験できない分野を副業で補えることもあります。

例えば、

・本業ではデータ加工中心、副業では分析まで担当
・本業では社内向け、副業では顧客への提案を経験
・本業とは異なる業界データを扱う

などです。

重要なのは、副業をした事実ではなく、何を担当し何を身につけたのかを説明することです。

職務経歴を整理する際は、

・案件の目的
・担当した工程
・使用した技術
・自分の役割
・成果

をまとめましょう。

私たちが転職相談を受ける際も、副業経験については案件数だけではなく、具体的な担当内容を確認します。今後のキャリアにつなげるなら、本業と副業を合わせてどの専門性を作るのかを考えることが大切です。

データサイエンティストが副業する際の注意点

副業を始める前には、仕事内容だけでなく本業との関係も確認する必要があります。

勤務先のルールを確認する

企業によって、副業に関する社内規程や申請方法は異なります。副業を始める前に、自社の就業規則や必要な手続きを確認してください。副業に関する制度や契約について判断に迷う場合は、勤務先の担当部署や専門家への確認も検討しましょう。

私たちはキャリアの専門家であり、法律の専門家ではありません。

本業の機密情報を持ち込まない

本業で扱っている、

・顧客情報
・社内データ
・プログラム
・分析方法
・未公開情報

などを副業へ流用しないよう注意が必要です。副業の実績を公開する場合も、契約上公開してよい情報か確認しましょう。

本業と競合しないか確認する

副業先が勤務先と競合する場合など、問題になるケースがあります。契約内容や社内規程を確認したうえで判断しましょう。不明な点がある場合は、勤務先や法律の専門家へ相談してください。

無理な稼働を入れない

副業を増やしすぎると、本業や生活へ影響する可能性があります。

特にデータ分析は、想定より作業時間が増える場合もあります。最初は対応できる範囲を小さくし、実際の負荷を確認しましょう。

副業と転職はどちらを選ぶべき？

「もっとデータ分析の経験を積みたい」と考えたとき、副業だけが選択肢ではありません。現在の環境によっては、転職したほうが希望する経験を積みやすい場合もあります。

例えば、

状況	検討しやすい選択肢
本業を続けながら別の経験を積みたい	副業
現職で分析業務が少ない	異動・副業・転職
データ職へ本格的にキャリア変更したい	転職
特定分野を試してみたい	副業
現在の職場環境自体に不満がある	転職も含めて検討

ここでは、職種そのものの問題か、職場環境の問題かを切り分けることが重要です。現在の仕事は好きでも経験の幅が狭いなら、副業で補う方法があります。

一方、本業でデータ分析へ関われず、今後も状況が変わらないのであれば、転職によって環境を変える方法もあります。

データ領域の経験をどう広げるか迷っている方へ

本業を続けながら経験を広げるのか、転職で環境を変えるのかは、現在のスキルや今後のキャリアによって異なります。まずは今の経験でどのような選択肢があるか整理するところから相談できます。

まとめ

データサイエンティストは、分析やデータ加工などの経験を副業に活かせる可能性があります。

・副業にはデータ分析、可視化、加工、機械学習などの仕事がある
・自分が副業で担当できる業務を具体的に整理する
・案件では仕事内容だけでなく稼働時間や納品範囲も確認する
・未経験者はまず分析経験や成果物を作ることが重要
・副業を始める前に勤務先のルールや契約内容を確認する

副業を目的にするのではなく、どの経験を増やし、今後のキャリアへどうつなげるかまで考えましょう。

よくある質問

副業を始めるか、転職で経験を広げるか迷っている場合は、自分のキャリア全体から考えることが重要です。データ領域のキャリア情報をLINEでも確認できます。