近年、会社に所属することなくフリーランスとして自由に働きたいと考えている方も増えてきています。とくに、IT関連の仕事においては人材不足の影響もあり、フリーランスに対する需要は高まる一方です。現在、データサイエンティストとして働いている方や、これからデータサイエンティストを目指したいという方もフリーランスになることを意識しているのではないでしょうか。
ただ、独立してフリーランスを目指す場合、「会社員と具体的に何が違うのか」「どのように会社員からフリーランスになればいいのか」「フリーランスのメリットやデメリットは何か」などイメージしにくい人も多いでしょう。そこで、今回は「フリーランスのデータサイエンティストの案件や年収」から「メリット・デメリット」「案件を獲得する方法」などについて解説していきます。
会社員が性に合わない、フリーランスになって自由に働きたいと考えているデータサイエンティストの方はこの記事を最後まで読んで、是非とも参考にしてください。
- フリーランスのデータサイエンティストの年収や働き方
- フリーランスのデータサイエンティストになるメリット
- フリーランスのデータサイエンティストになるデメリット
- フリーランスのデータサイエンティストになるために必要なスキル
- フリーランスのデータサイエンティストの案件獲得方法
これからフリーランスのデータサイエンティストとして独立をしたいと考えている人は「【決定版】フリーランスになるには？必要な手続きや準備や「【6ステップ】フリーランスエンジニアになるには？」をぜひ読んでみてください。
フリーランスのデータサイエンティストになる前に準備しておくことや必要なスキルから、独立した後の成功の秘訣や案件獲得方法についてまで、独立前に知っておくべきことの全てをまとめてあるので、ぜひ参考にしてみてください。
フリーランスのデータサイエンティストの年収や案件の動向
これからフリーランスのデータサイエンティストになりたいという方は、どんな案件に関われて、どんな働き方で、どのくらい稼げて、将来性や需要はどれくらいなのか気になりますよね。
そこで、この章ではフリーランスのデータサイエンティストの実情について解説していきます。
フリーランスのデータサイエンティストが関われる案件
データサイエンティストの仕事内容は、ビッグデータを活用して経営判断の特定や、経営判断の手伝いをおこなう役割があります。
したがって、フリーランスのデータサイエンティストは、企業のオーダーに適したデータを洗い出し、そのデータをわかりやすく分析や加工をおこない課題を特定したり、あぶりだされたデータをもとに提言をおこなっていく必要があります。そのためには、ビジネスの行動を理解しなにを重要なテーマや数値として扱い、データに隠された要因の分析をおこない、利益を出すための方針を検討しなければいけません。
データを扱うスキルや知識だけでなく、幅広いビジネスの知見も必要になる難易度の高い職種と言えるでしょう。
単価や年収
フリーランスのデータサイエンティストは、どのくらい稼げるのでしょうか。
記事執筆時点のレバテックフリーランスによるデータでは、フリーランスデータサイエンティストの平均単価は約74万円で、年収にすると約888万円となります。
会社員のデータサイエンティストの平均年収は（求人ボックスより）は743万円となっており、月収に換算すると約62万円となります。フリーランスデータサイエンティストは、会社員に比べて月収で約12万円、年収で145万円ほど多くなるイメージです。
レバテックフリーランスによる単価相場としては、60万円台が最も多く、次に70万円台、その次に80万円台の案件が多く、最高単価で145万円とフリーランスでも十分に稼ぐことができます。
需要や将来性
フリーランスデータサイエンティストは、需要が高く将来性がある職種と言えます。
理由として、あらゆる業界でもビッグデータの活用は進んでおり、企業はマーケティングやサービス開発する上でデータを重要視しています。そこで活躍するのがデータサイエンティストなので、おのずと需要や将来性は高くなるでしょう。
案件数に関しては記事執筆時点のレバテックフリーランスで、データサイエンティストの案件は461件でした。各言語のエンジニアに比べると多くはないものの、フリーランスとして募集をかけている企業は一定います。
働き方
データサイエンティストには、常駐型とリモート型の2種類の働き方が選択できます。
どちらの案件が多いか、レバテックフリーランスの案件検索で確認したところ、全体案件が461件ある中でリモートワーク可能な案件は277件と総数に対して60％程度の含有率になります。
データサイエンティストの案件全体から見ると、リモートワーク案件が過半数を占めており、働き方の自由度も高いと言えるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストになるメリット4選
データサイエンティストがフリーランスになるにはどのようなメリットがあるのでしょうか。
ここでは、フリーランスのデータサイエンティストになるメリット4選について解説していきます。
- 自分の努力次第で短期的に収入を上げることができる
- 時間に縛られない柔軟な働き方を実現できる
- リモートワークを選択できる
- 自分のやりたい仕事を選ぶことができる
自分の努力次第で短期的に収入を上げることができる
データサイエンティストが、会社員からフリーランスになると、自分の努力次第で短期的に収入を上げることができるというメリットがあります。
先ほども紹介したように、フリーランスのデータサイエンティストの平均月収は約74万円（レバテックフリーランスより）で、会社員の平均月収は約62万円（求人ボックスより）よりも約12万円ほど高いです。中には月収100万円以上の高単価案件もあり最高単価で145万円と、年収1000万円も目指しやすい職種となっています。
会社員の場合、年収を大きく上げるためには、社内で実績を積んで時間をかけて昇給や昇格を目指すことになるため、短期的に大きく年収を上げることは難しいケースが多いです。それに比べてフリーランスの場合、自分のスキルや実績があれば高単価案件を獲得することができます。そういった観点からも、実力や経験があれば会社で働き続けるよりもフリーランスの方が収入を稼げます。
時間に縛られない柔軟な働き方を実現できる
データサイエンティストがフリーランスになれば、時間に縛られない柔軟な働き方を実現できます。
会社員の場合、基本的に週5勤務になりますが、フリーランスのデータサイエンティストは、週2～週4案件など自ら選択できます。逆にもっと稼ぐために働きたければ、複数案件を受託するなどの選択肢もあるでしょう。週5案件以外の選択肢を取ることができれば、他の知識を学習したり、資格取得を目指したり将来につながる投資に時間を回すことが可能になります。
また、基準時間は決まっていても、会社員のように標準労働時間などの規定はなく、例えば朝が弱い夜型の方であっても自身の働きたい時間に働くことができるため、会社員として毎日同じ時間に出社しないといけない環境が苦手な方は非常に働きやすくなるでしょう。
リモートワークを選択できる
データサイエンティストがフリーランスになれば、リモートワークなど働く場所にとらわれない比較的自由な働き方を選択することができます。
前述したように、データサイエンティストはリモートワークが比較的多いため、自分の好きな場所で働くことができる可能性が高くなります。自宅やコワーキングスペース、カフェなど自分に合った環境で働くことができるため、毎日同じオフィスで働くのが息苦しい方にとっては、環境を変えることで気持ちの切り替えができ、仕事の生産性を上げることに繋がるでしょう。
また、通勤時の満員電車に乗る必要がなくなるので、無駄なストレスや疲労を感じることがなく働けますし、通勤で時間を無駄にする必要がなくなるでしょう。完全リモート案件であれば、オフィスに近い家を探す努力も不必要なため、自身の気に入ったエリアに住みたい方にもおすすめです。
受託する案件を自分で選ぶことができる
データサイエンティストがフリーランスなれば、受託する案件を自分で選ぶことができます。
会社員の場合、自分がやりたい軸で案件を選ぶことは基本的にできません。時には苦手な仕事を任され評価が下がってしまうことや、興味のない案件に関わりモチベーションが維持できないこともあります。
フリーランスになれば自分で案件を獲得するため、希望の条件や合った仕事だけを選択することもでき、得意なジャンルの仕事や興味がある仕事に集中することもできます。
自分のやりたい仕事だけを選択することができれば、モチベーションの維持や、理想のキャリアプランを実現することも可能です。
フリーランスのデータサイエンティストになるデメリット3選
データサイエンティストがフリーランスになるには、メリットだけではなく、もちろんデメリットも存在します。
ここでは、データサイエンティストがフリーランスになるデメリット3選について解説していきます。
- 安定した給料が保証されない
- 確定申告など税金周りを自身で対応しなければいけない
- 組織に所属する恩恵を受けにくい
安定した給料が保証されない
データサイエンティストがフリーランスになると、安定した給料が保証されない可能性があります。
正社員の場合、毎月の給料が固定で決まっており、解雇されることはほとんどありません。
フリーランスになると、同じ会社の案件を継続的に受けられる保証はありませんし、病気やけがなどで働けなくなった際の保証はありません。
もちろん、自身の営業活動や既存案件の働き次第で報酬額を上げることや継続的な案件受注もできますが、将来的な保証はないためどうしても不安は拭えないでしょう。フリーランスとして収入を安定させるためには、既存クライアントからの信頼を獲得して長期契約を結ぶことで収入が安定していきますし、複数のクライアントと仕事をすることで、1つの案件がなくなっても収入が大きく変動することがなくなります。
確定申告など税金周りを自身で対応しなければいけない
データサイエンティストがフリーランスになると、確定申告など税金周りを自身で対応しなければいけないというデメリットがあります。
会社員の場合、会社側が多くの手続きを代行してくれているため、税金の知識がほとんどなくても問題ありません。
フリーランスになるとそういった手続きを自身で対応しなければいけないため税金の知識は必須になりますし、毎年対応をしなければいけません。
税理士などに相談すれば、税務周りの助言を受けることができますが相談料など費用は掛かります。
また、フリーランスの場合、会社が半分負担してくれていた保険料や年金などの支払い額も増えてしまいます。
ただ、税金の知識さえ身につけてしまえば、効率的な節税方法も身につくので、会社員の時に比べて税金を抑えることができる可能性もあります。
組織に所属する恩恵を受けにくい
データサイエンティストがフリーランスになると、組織に所属する恩恵を受けにくいというデメリットがあります。
会社員の場合、組織に所属しているため様々な恩恵を受けられます。例えば、何か困ったときに上司や先輩、同僚に相談することができますし、事務作業などの業務をサポートしてくれる人がいるケースもあります。会社がスキルアップのために研修や育成をしてくれることや、相性の良いメンバーでプロジェクトを設計してくれるケースなど組織で働く利点はたくさんあります。
フリーランスになると、与えられた職務を自身で全うしなければならないため、トラブルや課題も自身で解決しなければいけません。そういった点を鑑みるとセルフマネジメント能力が重要になるでしょう。
ただ、上司や先輩がいないことで、指示されたり管理されることもなく、人間関係のストレスなども大きく軽減はされるという見方もできます。
フリーランスでも、人脈を広げていけば、困った時に相談できる相手は見つかるので、積極的に人脈構築をすることをおすすめします。
フリーランスのデータサイエンティストになるために必要なスキル
データサイエンティストがフリーランスになるには、どのような経験やスキルが必要になってくるのでしょうか。
ここでは、フリーランスのデータサイエンティストになるための必要なスキルや経験4選について解説していきます。
- 統計学やデータサイエンスの知識とスキル
- AIや統計処理に強いプログラミング言語の知識とスキル
- BIツールに関する知識とスキル
統計学やデータサイエンスの知識とスキル
データサイエンティストとしてフリーランスを目指すためには、統計学やデータサイエンスの知識とスキルが必須条件になります。
データを活用する上で当然ながら統計学を熟知している必要があります。統計学の専門知識だけでなく、情報処理や数学力、分析結果をビジネスにつなげていくスキルも必要になります。また、ビッグデータを扱う案件も多く、その場合に必要な情報を選択して活用していかなければ、必要以上の処理時間がかかってしまい業務効率が落ちます。何のデータを何のために活用できるかを見極める力もデータサイエンティストには非常に重要です。
AIや統計処理に強いプログラミング言語の知識とスキル
データサイエンティストとしてフリーランスを目指す場合、AIや統計処理に強いプログラミング言語の知識とスキルが必要になります。
データを統一の形式に置き換えたり、データのパッチ処理をおこなったり、BIツールへ連携したりするためには、PythonやR言語を使用することになります。
とくにPythonは案件数も多く、初学者にも比較的習得しやすい言語で、AIや機械学習・ディープラーニングなどのジャンルでも注目されているためおすすめです。
BIツールに関する知識とスキル
データサイエンティストとしてフリーランスを目指すうえで、BIツールに関する知識とスキルも学んでおくとよいです。
BIツールとは、ビジネスインテリジェンスツールの略で、TableauやLookerStudioなども有名ですが、企業のあらゆるデータを分析してわかりやすく見える化するシステムです。
BIツールを使いこなせることで、データを有識者以外のメンバーにもわかりやすく伝えられえるようになるため、データサイエンティストにとっても必要なスキルと言えるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストが優良案件を獲得する方法
データサイエンティストがフリーランスを目指すうえで営業活動は自身で取り組まなければいけません。
営業経験がなくどのように案件を獲得していけばいいかわからない方のために案件の獲得方法を紹介します。
案件の獲得方法は様々で、主に5つほどあります。
- フリーランスエージェントの活用
- クラウドソーシング
- 直営業
- 知り合いからの紹介
- 前職から獲得
案件の獲得方法に正解はなく、自分に合った方法を選んでいくべきですが、おすすめとしてはフリーランスエージェントの活用になります。
フリーランスエージェントは、フリーランスに向け案件を紹介し、案件獲得のサポートをするサービスになります。さらに、企業とフリーランスの間に入り単価の交渉まで行ってくれます。
フリーランスのデータサイエンティストとして独立したばかりでは、どのような案件にあるのか、どのような案件を獲得できるのかがわからないと言う人も少なくないので、案件を見られて自分にマッチした案件を獲得できるエージェントの活用をすることで、最初の案件獲得の大きな近道となります。
また、直契約では企業によっては未払いなどが発生してしまう可能性がありますが、エージェントを活用すれば、報酬の支払いはエージェントからになるので、未払いの心配もなく安心して仕事に集中をすることができます。
フリーランスのデータサイエンティストを目指すならテックビズに相談！
テックビズでは、「フリーランスエンジニアになりたい」「フリーランスエンジニアに今のスキルでなれるのか」「実際に案件を紹介してほしい」などのお悩みに対してキャリア面談を行なっております。
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