データサイエンティストの年収データ2026年版｜年代別・未経験も

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データサイエンティストの平均年収をデータで解説【2026年最新版】

Geekly（ギークリー）ではサービスをご利用いただいた方にアンケートを行っています。

本記事ではデータサイエンティストに転職された方の年収データとして、以下概要について解説します。

【調査対象】弊社をご利用いただいたIT業界にお勤めの転職希望の方

【対象人数】118名（有効回答のみ）

【調査期間】2024年2月1日～2026年1月30日

【調査方法】Web上のアンケートフォームへの入力

データサイエンティスト全体の平均年収は約600万円

データサイエンティスト全体の転職後の平均年収は約609万円です。転職前の年収が約570万円であることから、転職によって年収アップした額は平均40万円となりました。

ただし、中には460万円以上アップを実現された方もいらっしゃいます。

同データでは、100万円以上の高額アップを実現された方の傾向として、コンサルティング系の企業への転職が多いことがわかりました。

そのうち、同じデータサイエンティストとして転職することで年収アップを実現された方が半数以上を占めています。

【年代別】平均年収・中央値・最高年収

データサイエンティストの年収は、年齢と比例して上昇することがわかります。

ただし特に上昇幅が大きいのが20代前半から20代後半にかけてであり、平均年収で150万円以上アップしています。

平均年収では40代前半がピークで約940万円という結果でした。

最高年収は30代以降で1,000万円以上であり、データサイエンティストはスキルを正当に評価される環境で高い年収水準が期待できる職種であることが伺えます。

【経験別】未経験・経験者の平均年収

Geekly（ギークリー）のデータでは、データサイエンティスト以外の職種からの未経験転職者の平均年収は約600万円で、経験者は約620万円という結果でした。

未経験転職であっても、データベースエンジニアやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニアといったデータを扱う職種からのキャリアチェンジの場合、特に年収アップしやすいようです。

また、システムコンサルタントやプロジェクトマネージャーといったマネジメント職種からの転職者も年収アップ額が大きい傾向です。

経験者の転職は100万円以上の大幅アップを実現された方が多い一方で、年収が上がらない方、下がっている方も見受けられます。このことから、経験者は年収以外の基準で企業選びをする傾向があることも伺えるでしょう。

【年収1000万円】転職で実現した事例を紹介

Geekly（ギークリー）経由の転職で年収1000万円を実現されたデータサイエンティストの方の事例をご紹介します。

上記のほかにも、同じデータサイエンティストとして環境を変えたことで年収1000万円を実現された方の事例、多職種からのキャリアチェンジ事例もございます。

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もともとアプリエンジニアとしてのご経験もお持ちで、年収診断を行った結果、同職種・同年代のボリュームゾーンより年収が下回っていることから年収を上げたいとお考えになり、転職で年収アップを成功させました。また、開発に携わりたいという希望も転職により叶えることができました。

【あわせて読みたい】転職で年収アップに成功した事例はこちら⇓

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【ギークリー転職成功体験談】年収アップしたエンジニアの方の口コミ

ここでは、実際にGeekly（ギークリー）のサービスをご利用いただき、年収アップ転職を実現された方の声をご紹介します。

データサイエンティストの年収は今後どうなる？需要と将来性を解説

データサイエンティストは、AI・データ活用の加速を背景に、今後も高い需要と市場価値が維持されると見込まれます。

特にビジネス成果に直結できる人材は評価が高まり、年収水準も引き続き上昇・高止まりが期待されるでしょう。

以下、それぞれ解説します。

AI活用の普及によりデータサイエンティストの需要は今後も拡大し続ける

企業のDX推進やAI導入が加速する中で、データサイエンティストの役割はますます重要になっています。

従来は一部の大企業に限られていたデータ活用も、中堅・スタートアップ企業まで広がり、業界を問わず需要は拡大傾向です。

特に生成AIの普及により、データ整備・分析・モデル活用を担う専門人材の必要性は一段と高まっており、今後も求人数の増加とともに年収水準の底上げが続くと考えられます。

分析だけでなく「ビジネス実装力」を持つ人材の市場価値が高まる

単にデータを分析するだけでなく、その結果をビジネス課題の解決や意思決定に結びつけられる人材の価値が急速に高まっています。

具体的には、分析結果をもとに施策を提案し、実装・改善までリードできるスキルが評価される傾向です。

このような「ビジネス実装力」を持つデータサイエンティストは希少性が高く、企業にとって直接的な利益創出につながるため、年収レンジも他職種と比較して高く設定されやすくなっています。

供給不足が続くため、年収は高水準が続く見込み

データサイエンティストは高度な統計知識やプログラミングスキル、さらにビジネス理解が求められる複合的な職種であり、育成に時間がかかることから人材供給が追いついていません。

そのため、即戦力となる経験者は常に売り手市場の状態が続いています。

今後も需要に対して供給が不足する構造は大きく変わらないと予測されており、結果として年収は高水準を維持、もしくは緩やかに上昇していく可能性が高いでしょう。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストとして年収アップを目指すには、基礎的な分析スキルに加え、実務で価値を発揮できる応用力やビジネス視点が不可欠です。

特に近年は「分析できる人材」から「成果を出せる人材」へと評価軸がシフトしており、スキルの幅と深さが年収に直結する傾向が強まっています。

【必須レベル】データ分析の土台となる統計学・数学の基礎知識

データサイエンスの根幹を支えるのが統計学や数学の基礎知識です。

回帰分析や仮説検定、確率分布といった基本概念を理解していなければ、データの正しい解釈や分析結果の信頼性担保ができません。

ツールが高度化している現在でも、理論を理解した上で活用できる人材が評価されます。基礎がしっかりしているほど応用の幅も広がり、キャリアの土台として重要です。

【必須レベル】Python・Rを用いた実装力とSQLによるデータ抽出スキル

実務では、分析設計だけでなく自ら手を動かしてデータ処理・分析を行うスキルが求められます。

特にPythonやRはデータ分析の標準言語として広く利用されており、ライブラリを活用した効率的な実装力が重要です。

また、SQLによるデータ抽出・加工スキルはほぼすべての現場で必須とされます。

これらのスキルを組み合わせて、最適な分析環境を構築できる人材は即戦力として高く評価されます。

【高年収レベル】機械学習アルゴリズムの選定およびモデルの実装・評価能力

年収レンジを一段引き上げるためには、機械学習の理解と実践力が欠かせません。

課題に応じて適切なアルゴリズムを選定し、モデルを構築・チューニング・評価まで一貫して行えるスキルが求められます。

さらに、過学習の防止や精度検証など、実務で求められる品質管理の観点も重要です。

単なる分析者ではなく、予測モデルによってビジネス価値を創出できる人材は高く評価される傾向があります。

【高年収レベル】クラウド（AWS/GCP）を活用したMLOps・データ基盤構築スキル

近年は分析モデルを実運用に乗せるための基盤構築スキルも重視されています。

AWSやGCPなどのクラウド環境を活用し、データ収集から前処理、モデル運用までを一貫して管理するMLOpsの知識は市場価値を大きく高めます。

スケーラブルなデータ基盤を設計・運用できる人材は限られており、エンジニアリング領域までカバーできるデータサイエンティストは高年収を実現しやすいポジションにあります。

【差別化レベル】分析結果を利益に変えるビジネス解釈力とドメイン知識

最終的に高年収人材として評価されるかどうかは、分析結果をどれだけビジネス成果に結びつけられるかにかかっています。

数値の意味を正しく解釈し、具体的な施策や意思決定に落とし込める力が重要です。

さらに、業界特有の課題やビジネスモデルを理解するドメイン知識があることで、提案の精度と説得力が大きく向上します。

このようなスキルを兼ね備えた人材は希少であり、企業から高い報酬で求められます。

データサイエンティストに未経験で転職して年収アップする方法

未経験からでもデータサイエンティストへの転職は十分に可能ですが、重要なのは「いかに早く戦力として見なされるか」です。

これまでの経験を活かしつつ、スキルや実績を適切に可視化することで、年収アップを実現できる可能性は大きく高まります。

ここでは、未経験からの転職を目指す方向けにデータサイエンティストの年収に直結する要素を解説します。

エンジニア・営業など他職種で培ったドメイン知識を武器にする

未経験者にとって大きな強みとなるのが、これまでの職種で培ったドメイン知識です。

たとえば営業であれば顧客行動の理解、エンジニアであればシステム構造の理解など、業務知識はデータ分析の精度や実用性に直結します。

企業は「分析ができる人材」だけでなく、「自社のビジネスを理解している人材」を求めているため、前職の経験とデータスキルを掛け合わせることで市場価値を高め、年収アップにつなげることが可能です。

即戦力として評価されるポートフォリオを作成し実績を可視化する

未経験からの転職では、スキルを証明する手段としてポートフォリオが非常に重要です。

具体的には、公開データを用いた分析プロジェクトや、課題設定から施策提案までを一貫してまとめた成果物が評価されます。

単なるコードの羅列ではなく、「どのような課題に対して、どのような分析を行い、どんな価値を生み出したのか」を明確に示すことがポイントです。

実務に近いアウトプットを提示できれば、未経験でも即戦力として評価されやすくなります。

資格取得（統計検定・G検定等）を通じて専門知識の客観的証明を行う

スキルの裏付けとして有効なのが資格取得です。

統計検定やG検定などは、データサイエンスやAIに関する基礎知識を体系的に証明できるため、未経験者にとって信頼性を補完する材料になります。

特に書類選考の段階では、客観的な指標として評価されやすく、学習意欲の高さを示すアピールにもつながりやすいでしょう。

実務経験が不足している分、こうした資格を活用することで転職成功率と年収交渉力を高めることができます。

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市場価値が高まっているデータサイエンティストに転職しよう

データ分析をビジネスに活用する業界の増加に伴い、データ分析で企業の課題を解決するデータサイエンティストの需要や市場価値は高まっています。

市場価値は今後も高まり続けると考えられるため、安定して高収入を得られるでしょう。

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