データサイエンス領域のスキルは副業に活かせるのか、副業で稼ぐにはどうすればいいのか、という疑問を持っている人もいるのではないでしょうか。
データサイエンス分野は需要が高まっており、IT業界を中心に副業案件も増えてきています。データサイエンティストとして働いている人は、自分のスキルや知識を活かしながら収入を増やすことができるでしょう。
ただ、案件の選び方や必要なスキルセットを理解しておかなくては、時間ばかりかかって思うように稼げないということになってしまう可能性があります。
そこでこの記事では、データサイエンスの副業のメリット、業務内容、データサイエンスを活かした副業で稼ぐポイント、案件を得る方法について詳しく解説します。
目次
データサイエンスの副業の現況と課題
データサイエンスに関する副業は現在どのような状況なのでしょうか。課題とともに解説します。
需要の状況
データサイエンスの副業の需要はどのような状況なのでしょうか。
2022年の「データサイエンティストの採用に関するアンケート」を見ると、現在多くの企業でデータサイエンティストの採用が進んでいる一方で、目標人数を確保できなかった企業が62％にも達しているという結果になりました。この状況は、供給に対して需要が圧倒的に上回っている構造を如実に示しています。多くの企業が求めているにも関わらず、人材が追いついていないのです。
さらに、データサイエンティスト在籍企業の約30％がデータ分析業務を外部委託しているというデータもあり、これは副業や業務委託による外部専門家の活用が当たり前になりつつあることを示しています。つまり、副業市場へと自然に流れる土壌が形成されているといえるでしょう。
副業意欲がある人の状況
データサイエンス領域では、「まだ副業を始めていないが、興味は高い」層が多いことが分かっています。
「データサイエンティストの副業意識調査」によれば、データ分析職・志望者のうち77.0%が「副業経験なし」と回答し、未経験者の多さが浮き彫りになりました。さらにその未経験者の中でも、「副業をしたい」と回答した人は91.6%にのぼり、潜在的な副業希望者が多数を占めていることがわかります。
この結果を見ると、“副業をやりたいけど、どう始めればいいかわからない”という人が多い可能性があります。
副業探しが課題
データサイエンス領域では、副業の始め方の認知に課題があるのでしょうか。
上の調査を見ると、副業意向があると答えた人のうち実に53.7％が「副業の探し方がわからない」と回答しています。また、実際に副業検索サイトやマッチングサイトを利用している人はわずか29.3％にとどまっており、多くの人が副業の情報収集や適切な副業案件へのアクセスに苦労していることがわかります。
そこでこの記事では、データサイエンス副業における具体的な案件の探し方や注意点についても解説します。
データサイエンスの副業のメリット
データサイエンスに関する副業を行うことで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。
副収入を得られる
データサイエンスの副業には、本業とは別に副収入を得られるというメリットがあります。
近年、データサイエンスのスキルは多くの業界で求められており、短期プロジェクトやスポット対応の案件など、副業として取り組みやすい仕事が数多く存在しています。そのため、本業の合間の空き時間を活用することで、無理なく収入を増やすことが可能です。
実際に、副業で案件を受けているデータサイエンティストの中には、本業の収入とは別に安定した収入を得て生活のゆとりを実現している人も少なくありません。このように、データサイエンスの副業によって、本業とは別の収入源を確保し、経済的な安定や自由度を高められる可能性があります。
スキルアップができる
データサイエンスの副業は、実務を通じてスキルアップができる貴重な機会でもあります。
副業では、本業とは異なる業界や課題に取り組むことが多く、新しい手法やツール、ビジネス視点を実践的に学ぶことができます。限られた時間で成果を求められる副業環境だからこそ、より効率的に問題解決を図る力や、クライアントとのコミュニケーション力も自然と磨かれていきます。
また、企業からの要望に応じて分析の進め方を柔軟に変えることで、実践的な対応力が養われ、応用力のあるデータサイエンティストとしての成長が期待できるでしょう。このように、データサイエンスの副業は収入だけでなく、現場で使えるスキルを高める場としても有効です。
キャリアの選択肢を増やせる
データサイエンスの副業は、キャリアの幅を広げるための強力な手段となります。
副業を通じて、本業では関わることのない業界や職種のプロジェクトに参加することで、実務経験の幅が広がり、新たなスキルや知見を身につけることができます。データサイエンスは多くの分野に応用できる汎用性の高いスキルであるため、複数の業界で実績を積むことで、転職やキャリアチェンジの際にも大きな武器となります。
また、さまざまな案件に対応した経験は、将来的に独立してフリーランスやコンサルタントとして活躍するための土台にもなります。このように、データサイエンスの副業は単なる収入源にとどまらず、多様な経験を通じてキャリアの選択肢を大きく広げ、長期的な成長と市場価値の向上につながるのです。
データサイエンスの副業の収入
データサイエンスの副業は、高収入が期待できる分野として注目されています。
実際に、「週3日稼働のフリーランス・副業案件における職種別月収ランキング」を見ると、データサイエンティストがすべての職種の中で1位となっており、その平均月収は72万円、年収換算で約863万円に達しています。また、時給に換算すると7,137円と高単価であることもわかります。
このように、限られた稼働日数でも高い報酬が得られるのは、データサイエンスが企業にとって専門性の高い希少なスキルであり、そのニーズが非常に大きいことの表れといえるでしょう。特に、週3日稼働という柔軟な働き方でこれほどの収入が得られる職種は多くなく、副業として取り組むには魅力的な選択肢だといえるでしょう。
副業ができるデータサイエンスの業務
「データサイエンティストの副業意識調査」を見ると、副業の担当領域は「データ分析・レポーティング領域」「コンサルティング領域」「データ収集・クレンジング」が上位となりました。
データ分析・レポーティング
データサイエンティストとして副業を行う際には、データ分析・レポーティング業務が最も取り組みやすい分野のひとつです。
この業務は、依頼側企業にとってスポット的なニーズが発生しやすく、社内で常時リソースを確保するよりも、専門性のある外部人材に任せたほうが効率的なため、副業としての発注が活発に行われています。さらに、業務範囲が明確で納品物が成果物として可視化されやすいため、短期間・低リスクで成果を提供しやすい点も魅力です。
このように、データ分析・レポーティング業務は副業としてのニーズが高く、成果も出しやすいため、データサイエンティストが最初に取り組む副業領域として適しているでしょう。
コンサルティング
データサイエンティストとして副業を行ううえで、コンサルティング業務も有効な選択肢です。
コンサルティング業務は、企業が抱えるデータ活用の課題に対して、分析の進め方や施策の方向性を助言・提案する役割を担います。特に社内にデータ活用の専門人材がいない企業では、短期間でも的確なアドバイスができる副業人材を求めているケースが多く、高い専門性と経験値が評価されやすい領域です。
コンサルティングというと「常勤での長期関与が必要では？」と思われがちですが、実際には月数回のミーティングや資料レビューだけでも十分に価値を提供できる副業スタイルも存在します。コンサルティングは、副業としてデータサイエンススキルを活用する場として適しているでしょう。
データ収集・クレンジング
データ収集・クレンジング業務は、データサイエンス分野において副業として取り組みやすい作業領域です。
この業務は、分析やモデル構築の前段階として不可欠でありながら、時間と手間がかかるため、企業内のリソースだけで処理しきれないケースが多く見られます。そのため、外部の副業人材に業務を依頼する需要が高いです。また、専門的な統計知識や高度なアルゴリズムよりも、実務的なデータ操作やツールの扱いが重視されるため、副業としてスキルを活かしやすい分野でもあります。
クレンジング専門で募集される案件も多く、分析前の基盤構築だけでも十分に価値があるとされ副業としても安定した需要があります。基礎的なスキルで取り組めるため、データサイエンス副業の入り口として最適な業務領域といえるでしょう。
データサイエンスの副業で稼ぐポイント
データサイエンスの副業で稼ぐためには、どのようなポイントを抑える必要があるのでしょうか。
ビジネス課題解決人材となる
データサイエンスの副業で安定して稼ぐためには、ビジネス課題の解決に貢献できる人材であることが極めて重要です。
「データサイエンティストの採用に関するアンケート」によれば、企業が今後増員したいデータサイエンティストのタイプとして「ビジネスタイプ」が最も多く36％を占めており、さらに「採用したい人材像」では「ビジネス課題解決人材」が43％と過去最高となっています。
これは、企業が単なる分析スキルではなく、ビジネスの現場で課題を見つけ、それに対してデータを用いて解決策を提案できる力を重視していることを示しています。具体的には、マーケティング施策の改善や、売上の構造分析、業務効率化のためのKPI設計といった、データと現場を橋渡しするような役割が副業でも求められる場面が増えているのです。
また、同調査では中途採用の72％が「経験者のみ」を対象としており、副業の現場でも即戦力が求められている傾向があります。これは、短期間で成果を期待される副業において、実務経験や業務理解が大きな強みになることを意味するでしょう。
経験を積む
データサイエンスの副業でしっかりと稼ぐためには、一定期間の実務経験を積み、スキルの成熟度を高めることが重要です。
データ分析業務に3年以上従事した人のうち、およそ2人に1人（49.3%）が「棟梁（リーダー）レベル以上のスキルを持つ」と回答しています。中でも、従事歴が5年以上10年未満の人では40.3%、10年以上になると70.0%と、経験年数とスキルレベルの間に明確な相関が見られます。
特に「3年」は大きな転換点とされており、それまではプロジェクト単位での課題解決が主な役割だった人が、3年を超える頃から組織全体の課題に取り組む「棟梁レベル」の役割を担うようになると考えられています。データサイエンスで副業を成功させるには、まずは実務で3年以上の経験を積むことが大きな武器となり、副業市場で評価される専門人材への第一歩となるでしょう。
AIを利用する
データサイエンスの副業では、生成AIの活用も差別化のポイントになります。
データサイエンティスト協会の調査によると、「生成AIを業務で実際に使っている」と回答したデータサイエンティストは31%となっています。これは日本の一般ビジネスパーソンの約8倍、米国のビジネスパーソンと比較しても約2倍という高い割合です。さらに、「業務に使えるか具体的に試している」と答えた割合も27%と高く、データサイエンティストの間で生成AIの活用が進んでいることが分かります。
データサイエンティストの業務での具体的なAIの活用例としては、以下のようなものがあります。
- 自然言語でのデータ前処理コードの自動生成
- 分析レポートのドラフト作成
- 課題に対する分析手法や仮説のブレインストーミング
生成AIをうまく使いこなすことで生産性の向上だけでなく、より高度な業務へのシフトや提案力の強化にもつながります。副業においても、こうしたツールを活用できることは大きな強みになるでしょう。
資格を取得する
データサイエンスの副業で信頼を得るための手段のひとつが、資格の取得です。とくに実務経験が浅い段階では、基礎的な知識や意欲を客観的に示す手段として資格が効果的です。実際に、業界で認知度の高い資格としては以下のようなものがあります。
- G検定・E資格
- データサイエンス数学ストラテジスト（MDS-S）
- データサイエンティスト検定
これらの資格は、機械学習やディープラーニング、数理的思考、業務応用力など、さまざまな側面からスキルを可視化できます。副業の応募時やクライアントとの信頼構築の際、一定の知識や理解があることを示す材料として役立つため、スキルアップとあわせて取得を検討する価値は高いでしょう。
データサイエンスの副業案件を得る方法
データサイエンティストが副業案件を得るためには、どのような方法があるのでしょうか。
エージェントに相談
データサイエンスの副業案件を得るためには、フリーランスや副業専門のエージェントサービスを活用するのがおすすめです。こういったエージェントは、希望の稼働日数や業務内容、スキルセットに応じて最適な案件を紹介してくれるため、個人で探すよりも効率的です。
実際、フリーランス案件の中には「週2〜3日稼働」「リモート可」「副業歓迎」といった柔軟な条件の案件も多く、副業との相性が良いのが特徴です。また、エージェントは企業との契約交渉や条件調整、報酬のやり取りなどを代行してくれるケースも多く、副業初心者でも安心して始めることができます。
まずはエージェントに登録してみて、自分に合った案件やサポート体制を比較・検討してみるとよいでしょう。
副業サイトを利用
データサイエンスの副業を探す方法として、副業案件を掲載している求人サイトを活用するという手段もあります。こうしたサイトには、さまざまな企業が業務委託ベースで募集しているデータサイエンス案件が掲載されています。
エージェントのような仲介やサポートは基本的にありませんが、そのぶん自由度が高く、自分のペースで案件を選べるのが大きなメリットです。報酬、稼働日数、業務内容などが明示されていることが多いため、応募前に具体的な条件を把握しやすい点も魅力です。
ただし、案件の検索や応募、クライアントとのやり取りや条件交渉などは、すべて自分で行う必要があります。そのため、ある程度の営業力や自己管理能力が求められます。
クラウドソーシングを活用
ほかにも、クラウドソーシングサービスを活用することでも、データサイエンスの副業を探すことができます。
クラウドソーシングプラットフォームでは、企業や個人事業主が依頼するデータ分析、機械学習モデルの構築、データ可視化などの案件が掲載されることがあります。案件の中には、簡単な集計やレポート作成から、専門的な分析まで幅広い業務が含まれており、自分のスキルレベルや希望に合わせて選ぶことが可能です。
ただし、クラウドソーシングでは案件単価が比較的低めな傾向があります。効率的に収益を上げるには、まずは実績を積み重ね、評価を高めることが重要です。プロフィールや提案文を工夫し、自分のスキルを的確にアピールすることで、より高単価な案件の受注につながりやすくなるでしょう。
データサイエンスのフリーランス案件ならベスキャリITで
データサイエンスのスキルは、副業としても高い価値があります。高単価案件が多く、スキルアップやキャリア形成にもつながるため、副業を通じて収入だけでなく将来の可能性も広げることができるでしょう。
ただし、案件の種類や働き方、必要なスキルや準備には注意が必要です。どのような案件を選び、どのように自分の価値を伝えるかによって、副業としての成功度は大きく変わってくるでしょう。これからデータサイエンスの副業を始めたい方や、より良い案件に出会いたい方には、IT専門の副業・フリーランス支援エージェント「ベスキャリIT」の活用がおすすめです。
ベスキャリITは、IT・デジタル領域に特化したフリーランス・副業支援サービスで、専任の担当者が一人ひとりに寄り添いながら、最適な案件探しからクライアントとの調整、契約、稼働後のフォローまで一貫してサポートします。
運営歴は15年以上と実績も豊富で、全国の企業との広いネットワークを活かし、常時10,000件以上の案件を保有。データサイエンスをはじめとした専門性の高い案件にも数多く対応しています。
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