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データサイエンティストの仕事内容・年収・なり方

出典確認日：2026-10-30／公開日：2026-10-30／分野：研究・技術

新たな商品やサービスの開発や業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。

年収の目安は、2025年賃金構造基本統計調査の対応分類「他に分類されない技術者」による平均年収換算で611.9万円です。

収入データの読み方

平均年収換算
611.9万円
月の現金給与額
399.6千円
年間賞与・特別給与
1324.2千円
平均年齢
43.9歳

統計分類は「他に分類されない技術者」です。全国・男女計・企業規模計（10人以上）・一般労働者（短時間労働者以外）の集計で、集計された人の推計は145,290人です。

計算方法と統計の対象

計算方法は「(2025年6月のきまって支給する現金給与額 × 12 ＋ 年間賞与その他特別給与額) × 1000」です。

対応する職種分類の平均年収換算です。分類に複数の職業が含まれる場合は、その合算の平均です。

2025年6月の給与×12と、原則2024年1〜12月の賞与等を組み合わせた換算値です。

税・社会保険料控除前の給与額です（手取り額とは異なります）。初任給や求人の提示額とは別の統計です。

雇われて働く人の給与統計です。対象は企業規模10人以上の一般労働者で、独立開業者の事業所得は含みません。

資格保有者全体の所得とは異なります。税理士は公認会計士と同じ分類、弁護士は法務従事者の分類に対応します。

仕事内容

新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。

ビッグデータを解析した情報を活用することによって、これまで経験や勘で行われてきた仕事の効率性、競争力を高めたり、これまでできなかったことが可能になる。

データサイエンティストは、大きく分けると、自社の業務として従事する場合と、顧客に対してサービスを提供する場合がある。仕事の流れは共通しており、まずは分析対象となる業務の責任者にヒアリングを行い、分析の目標を決める。次にデータの担当者にヒアリングを行い、分析するデータがどのようなものか確認し、データを加工しながらモデリング（データ処理の枠組みを検討する）作業を行う。モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するため、効果の検証を行い、さらに過去のデータだけでなく、様々なデータに対しても有効なモデルか検討し、有効で、問題がないことが確認されたら、サービスとして実装する（本格的な分析機能とする）。

以上が仕事の基本的な流れとなるが、ビジネス環境が変化したり、より良いモデルを検討するため、このような作業を反復していくこともある。また、自分の分析結果やモデルが最善のものか、検討を続けていく。

◇　よく使う道具、機材、情報技術等

文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、R等）、パソコン

就くには

この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。

新卒で就職する場合、業種は様々であるが、大手IT企業、製造業、サービス業等が多い。中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い。ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいる。

IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキルのほかに、コミュニケーション能力や発想力も要求される。データ解析の対象が幅広いため、自分の得意分野を生かして仕事をすることになる。

労働条件の特徴

勤務先は、IT企業、製造業、サービス業等が多い。データ分析専業の会社の場合、中小企業が多い。

賃金、労働時間等労働条件は勤務先の規定による。就業形態としては、雇用されている正社員が多いが、フリーランスの者も若干いる。

ビックデータの分析や活用のニーズが高まっており、データサイエンティストの人材不足は顕著であり、好条件を提示する会社が出てきている。

企業例・働く場の例（公式確認済み）

次の組織は、公式ページでデータサイエンティストに関わる職種や採用の案内を確認した例です。最新の募集状況は各公式ページに載っています。

manapick編集部による確認のポイント

データサイエンティストは、新しい商品やサービスの開発や業務プロセスの改善のために、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する仕事です。データの解析結果を使うことで、これまで経験や勘に頼ってきた仕事の効率や競争力を高めることが目指されます。働き方には、自社の業務として分析に従事する場合と、顧客にサービスとして分析を提供する場合があります。

仕事の流れは、まず分析対象となる業務の責任者にヒアリングして分析の目標を決めることから始まります。次にデータの担当者にヒアリングし、分析するデータがどのようなものかを確認したうえで、データを加工しながらモデリング（データ処理の枠組みの検討）を行います。モデルができたら効果を検証し、過去のデータだけでなくさまざまなデータにも有効かどうかを検討して、問題がなければサービスとして実装します。ビジネス環境の変化に合わせて、この一連の作業を繰り返すこともあります。使う道具には、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、Rなど）のほか、文書作成や表計算、プレゼン資料作成のソフトウェアがあります。

就いている人の背景は、大学院などで統計学、数学、情報工学などを専攻した人が多い一方、環境やバイオなど他の理系出身者や文系出身者もいます。新卒では大手IT企業、製造業、サービス業などへの就職が多く、中途では情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者などから移ってくる人が多いとされます。博士号取得者（ポストドクター）からこの仕事に就く人もいます。IT、データ解析、ビジネスに関する知識とスキルのほか、ヒアリングや結果の説明に関わるコミュニケーション能力も求められます。

対応分類は「他に分類されない技術者」で、平均年収換算は611.9万円、集計された人の平均年齢は43.9歳です。対応する分類が広い範囲の技術者を含むため、この職業だけの平均とみなすことはできません。勤務先はIT企業、製造業、サービス業のほかデータ分析専業の会社などさまざまで、条件は勤務先ごとに異なる前提で読んでください。

企業例としては、株式会社NTTデータがデータサイエンティストの職種を掲載し、データサイエンスに関する高度な専門性を発揮して、データ活用による顧客の課題解決を支援する役割を説明しています。自社のデータを扱う仕事か、顧客の課題に対して分析を提供する仕事かで、ヒアリングの相手や成果物の形は変わります。公式採用情報では、どちらの形の仕事なのかを職務内容から読み取れます。

次に確認することは、志望先で扱うデータの種類と分析の目的（自社の商品・サービス開発か、業務改善か、顧客向けの支援か）を採用情報で確かめ、自分の学んできた分野と重なる部分を具体的に挙げてみることです。

よくある確認

データサイエンティストの年収はどのくらいですか

2025年賃金構造基本統計調査でデータサイエンティストに対応する分類「他に分類されない技術者」の平均年収換算は611.9万円です。対応する職種分類の平均年収換算です。分類に複数の職業が含まれる場合は、その合算の平均です。

データサイエンティストはどんな仕事ですか

新たな商品やサービスの開発や業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。

データサイエンティストになるにはどうすればよいですか

この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。

データサイエンティストに必要な資格はありますか

この職業の解説では、入職に必須の資格は示されていません。学歴や資格の要否は、このページの「就くには」と公式情報で確認してください。

データサイエンティストの平均年齢はどのくらいですか

2025年賃金構造基本統計調査でデータサイエンティストに対応する分類「他に分類されない技術者」の平均年齢は43.9歳です。

示されている年収は中央値ですか

いいえ。本サイトの金額は「(2025年6月のきまって支給する現金給与額 × 12 ＋ 年間賞与その他特別給与額) × 1000」で計算した平均年収換算であり、年収の中央値ではありません。平均は高収入層の影響を受けるため、典型的な一人分の収入と一致するとは限りません。

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出典

仕事内容・就くには・労働条件・関連資格の本文は、職業情報提供サイト（job tag）解説系ダウンロードデータ ver.7.01（独立行政法人労働政策研究・研修機構）に基づきます。 収入は2025年賃金構造基本統計調査の対応分類による平均年収換算です。

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