データサイエンティストの年収は高い？相場・将来性を解説

「データサイエンティストの年収は高いのか」「転職すれば今より収入を上げられるのか」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストの年収は、経験年数や担当領域、企業で求められる役割によって大きく変わります。

単に職種名だけで判断せず、統計・データ分析・システム・ビジネスのうち、どこまで担当できるかを見ることが重要です。

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年収の考え方や、収入を高めるために必要なスキル、将来性について解説します。

データサイエンティストの年収はどれくらい？

データサイエンティスト固有の平均年収について、本記事で使用できる検証済みの統計データはありません。

そのため、ここでは関連するIT職種のデータを参考に、年収水準を考えていきます。

データサイエンティストの年収を見るときは、平均額だけでなく、実務経験と担当できる範囲を見ることが重要です。

指標	金額の目安
システムエンジニア（ウェブサービス開発）の平均年収	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）の平均年収	約684万円
給与所得者全体の平均年収	約478万円

データサイエンティストとシステムエンジニアでは仕事内容が異なるため、上記はあくまで関連IT職種の参考値です。

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

データサイエンティストの場合は、データ分析だけを担当するのか、機械学習やデータ基盤、事業課題の整理まで担当するのかによって市場価値が変わります。

そのため、求人を見る際も「データサイエンティスト」という職種名だけで判断しないようにしましょう。

データサイエンティストの年収に差が出る5つの理由

データサイエンティストの年収には個人差があります。

主な理由は、担当できる業務の幅と、企業に与えられる価値が人によって異なるためです。

1. 実務経験の長さ

データ分析の知識があっても、実務で使った経験が少ない場合は、担当できる仕事が限定されることがあります。

一方で、実務経験を積み、

・分析対象を整理する
・必要なデータを集める
・分析手法を選定する
・結果を事業部門へ説明する

といった一連の流れを担当できると、評価される範囲も広がります。

2. 扱える分析手法

データサイエンティストには、統計や機械学習などの知識が求められる場合があります。

重要なのは、分析手法の名前を知っていることではありません。

「どのような課題に、どの手法を使ったのか」を説明できることが重要です。

3. プログラミング・システムの知識

分析だけでなく、データを取得・加工するための技術力も年収に影響する要素です。

企業によっては、データベースやクラウド環境まで扱える人材が求められる場合があります。

分析とシステムの両方を理解できると、担当できる仕事を広げやすくなります。

4. ビジネス理解

データ分析は、数字を見ること自体が目的ではありません。

売上改善や業務効率化など、事業課題を解決するためにデータを活用します。

分析結果を事業上の意思決定につなげられる人ほど、役割の幅を広げやすくなります。

5. 所属する企業・担当ポジション

同じデータサイエンティストでも、企業によって役割は異なります。

分析専門のポジションもあれば、コンサルティングやプロジェクト管理まで担当する求人もあります。

年収だけを見るのではなく、業務範囲や求められる役割もセットで確認しましょう。

年代によって年収はどう変わる？

データサイエンティスト固有の年代別平均年収データは、本記事では使用していません。

参考として、関連するシステムエンジニアでは、年齢と経験の蓄積に伴って賃金が上昇する傾向が確認されています。

IT職種では、年齢そのものよりも、経験と担当できる業務範囲の広がりが収入に影響します。

システムエンジニアの年齢階級別賃金では、20代前半の約377万円から、40代後半で約760万円まで上昇しています。

データサイエンティストとは職務が異なるため、参考値として確認してください。

出典：厚生労働省「令和4年賃金構造基本統計調査」

転職相談でも、「年齢が上がれば自然に年収も上がると思っていた」という声を聞くことがあります。

実際には、年齢だけではなく、

・担当したプロジェクト
・扱ったデータの種類
・分析によって生み出した成果
・マネジメント経験

などを説明できることが重要です。

未経験のデータサイエンティストは年収が低い？

未経験の場合、最初から高い年収になるとは限りません。

データサイエンティストへの転職では、未経験でも活かせる前職経験があるかどうかが重要です。

例えば、ITエンジニア経験者であれば、

・プログラミング経験
・データベースの知識
・システム設計経験
・顧客との要件整理経験

などを活かせる可能性があります。

一方、完全未経験の場合は、統計やデータ分析、ITの基礎から学ぶ必要があります。

そのため、「未経験だから年収が低い」と一括りにするのではなく、これまでの経験のうち何が活かせるかを整理しましょう。

私たちがキャリア相談を受ける際も、職種名だけではなく、過去の業務を細かく確認します。

直接データ分析をしていなくても、「数値を使って課題を改善した経験」が評価につながる場合もあります。

データサイエンティストと関連IT職種の年収を比較

データサイエンティストと関連IT職種を比較するときは、単純な金額だけでなく仕事内容の違いも確認しましょう。

現時点で使用できる検証済みデータは、関連するシステムエンジニアのものです。

職種・指標	年収の目安	主な特徴
システムエンジニア（ウェブサービス開発）	約574万円	ウェブサービスの設計・開発
システムエンジニア（基盤システム）	約684万円	システム基盤の設計・構築
給与所得者全体	約478万円	全体平均

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

比較するときに注意したいのは、データサイエンティストという名称でも業務内容に幅があることです。

求人ごとの仕事内容を確認し、自分が担当したい領域と合っているか判断しましょう。

データサイエンティストとしての市場価値を確認したい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験を整理し、どのスキルが転職市場で活かせるかを一緒に確認します。転職を決めていない段階の情報収集でもかまいません。

データサイエンティストが年収を上げる5つの方法

年収を上げるためには、資格を増やすだけでは不十分です。

企業から求められる役割を広げ、実績を説明できる状態を作ることが重要です。

1. 分析実績を数値で整理する

転職活動では、「分析しました」だけでは成果が伝わりません。

可能な範囲で、

・作業時間をどれくらい削減したか
・対象となったデータ量
・分析対象となった顧客数や商品数
・改善前後で何が変わったか

を整理しましょう。

具体的な数字を使うことで、担当した業務の規模が伝わりやすくなります。

2. 統計・機械学習の知識を深める

データ分析の専門性を高めるには、統計や機械学習の理解が欠かせません。

ただし、手法を多く覚えることだけを目的にしないようにしましょう。

重要なのは、「この課題だからこの分析方法を選んだ」と説明できることです。

3. データ基盤まで理解する

データサイエンティストの仕事では、分析前のデータ収集や加工が必要です。

データベースやクラウドなどの知識があると、担当できる範囲を広げられる場合があります。

分析だけでなく、データがどのように蓄積されているかまで理解すると強みになります。

4. ビジネス課題を解決する力を身につける

企業が求めているのは、分析そのものではなく、その先の成果です。

データから何を読み取り、どのような施策につなげたのかを説明できるようにしましょう。

5. より経験を積める環境へ移る

現在の職場でデータ分析を担当できる機会が少ない場合、学習だけでは経験が増えないこともあります。

ここでは、スキルが伸びない原因が自分にあるのか、経験機会の少ない職場環境にあるのかを切り分けることが重要です。

仕事内容には興味があるものの環境が原因なら、同じ領域でデータ活用に力を入れている企業へ転職する選択肢もあります。

年収だけでなく、どのような経験を積むと市場価値を高めやすいかを知ることも大切です。データ職種の求人傾向やキャリア情報をLINEでも確認できます。

データサイエンティストの需要と将来性

データサイエンティストだけに限定した将来の人材不足数は、本記事のデータ集にはありません。

一方、IT人材全体では2030年に最大約79万人不足する可能性が示されています。

データ活用を含むIT分野では、継続的にスキルを更新できる人材が求められると考えられます。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

また、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の1.12倍を上回っています。

データサイエンティスト固有の数値ではありませんが、IT技術職全体の需要を見る参考になります。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

ただし、需要があるから高年収が保証されるわけではありません。

人工知能や分析ツールが発展するほど、単純な集計だけではなく、課題設定や分析結果の解釈まで担えることが重要になります。

データサイエンティストで高年収を目指しやすい人の特徴

高い年収を目指すには、分析スキルだけに偏らないことが重要です。

特に、専門性と事業理解の両方を持つ人は、担当できる役割を広げやすくなります。

主な特徴は以下のとおりです。

・分析の目的を自分で整理できる
・統計や機械学習を実務で使える
・データベースやシステムも理解している
・分析結果を非エンジニアにも説明できる
・分析を事業改善につなげた経験がある
・チームやプロジェクトをまとめられる

すべてを最初から身につける必要はありません。

自分が現在どの部分に強みを持っているかを確認し、不足分野を順番に補っていきましょう。

データサイエンティストへの転職で年収だけを見ないほうがよい理由

転職では、年収だけを基準に求人を選ばないことも大切です。

短期的に条件が良くても、経験を積めない環境では、その後の市場価値を高めにくい場合があります。

年収と同時に、「どんなデータを扱い、どこまで担当できるのか」を確認しましょう。

求人を見る際は、次の項目をチェックしてください。

・分析テーマを自分で考えられるか
・データの収集や加工にも関われるか
・機械学習を使う機会があるか
・事業部門と直接やり取りするか
・分析結果がどのように使われるか
・将来的に専門職や管理職を目指せるか

私たちが転職支援をする際も、現在の年収だけではなく、転職後にどのような経験を積めるかを確認します。

目先の条件だけでなく、数年後にどのようなキャリアにつながるかまで考えることが重要です。

データサイエンティストとしての市場価値を確認したい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験を整理し、どのスキルが転職市場で活かせるかを一緒に確認します。転職を決めていない段階の情報収集でもかまいません。

まとめ

データサイエンティストの年収は、職種名だけではなく、経験や担当領域によって変わります。

・データサイエンティスト固有の平均年収は公的データを確認して掲載する
・関連IT職種では平均年収が給与所得者全体を上回るデータがある
・実務経験や分析できる範囲によって市場価値は変わる
・統計だけでなくITやビジネス理解も年収を高める要素になる
・転職では年収だけでなく、今後積める経験も確認する

「今の年収が低いから転職する」と考える前に、現在の仕事内容と今後伸ばせるスキルを整理しておきましょう。

よくある質問

年収だけでなく、仕事内容や必要なスキルも含めて職種研究を進めることが大切です。データ領域のキャリア情報をLINEでも確認できます。