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・中央値・最高年収データ

データサイエンティストへの転職を検討する際、まず気になるのが全体的な報酬の水準です。

ここでは、Geekly（ギークリー）のサービスをご利用いただいた方のデータをもとに解説します。

実際の統計データから、現在の立ち位置とこれからの目標を確認していきましょう。

【全体】年収水準（平均・中央・最高）

（参考：国税庁『令和6年分 民間給与実態統計調査』）

【年代別】年収推移

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。

20代の時点ですでに日本の平均給与を上回っており、若手のうちから高い水準が期待できる職種です。

特に上昇幅が大きいのが30代から40代にかけてであり、平均年収は360万円以上アップしています。

40代では最高年収が1,530万円に達しており、データサイエンティストは実績と専門性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。

データサイエンティストの条件別年収データ

データサイエンティストの平均年収を勤務地・企業規模別に紹介します。

ここでは、地域と企業規模という2つの切り口から具体的な違いを整理しました。

【都道府県別】地域による年収の違い

求人の多さと比例して、最も年収水準が高いのはやはり東京都をはじめとする首都圏です。

東京都の年収は631万円と、企業のデータ活用ニーズが集中しているため、地方に比べて高い水準を維持しています。

次いで大阪府が620万円と、東京都に迫る高い水準を維持している状況です。

一方で、神奈川県は500万円にとどまっており、首都圏であっても地域によって年収に差が見られます。

地方都市ではデータサイエンティストの求人自体が少なく、年収水準もやや低めに設定されるケースが見られます。

最近では、フルリモートワークを採用し、地方在住のまま東京水準の給与を支給する企業も増えてきました。

住む場所に縛られずに高い報酬を得るチャンスは、広がっていると考えられます。

【従業員数・資本金別】企業規模による年収の違い

企業の規模や資本金の大きさも、給与額を左右する重要な要素です。

資本金別では、規模が大きい企業ほど平均年収が高くなる傾向が見られます。安定した収入を得て長く働き続けたいと考えているなら、資本金の規模は求人を探す際の有力な指標のひとつです。

一方で従業員数別では、99人以下の企業が707万円と最も高く、必ずしも大企業ほど高年収とは限らない結果になりました。

少数精鋭のスタートアップやデータ分析専門企業では、即戦力人材に対して大手を上回る報酬を提示するケースも珍しくありません。

規模だけで判断せず、評価制度や報酬体系まで確認するのがおすすめです。

データサイエンティストのスキル・業態別年収データ

データサイエンティストの平均年収を言語別・業務形態別に紹介します。

専門性を磨く方向性を決めるヒントにすることをおすすめします。

【言語別】扱うプログラミング言語による年収の違い

参照：※2025年6月1日～2026年5月31日にギークリーのサービスをご利用いただいた方のアンケート結果

データサイエンティストが扱う言語の中で、基本であり王道とされているのがPythonとSQLです。

いずれも順位は中位ながら、平均年収680万円台と全国平均を大きく上回っています。幅広い現場で使用機会が多い言語であるため、まずはこの2つを土台として固めましょう。

そのうえで、統計解析に強いR言語やビッグデータ処理で重宝されるScala、さらにクラウド環境での開発経験を積み重ねると、年収は一段と上がりやすくなります。

SassやJuliaといった言語が上位に入っているのも、希少なスキルの掛け合わせが評価された結果と考えられます。

反対に、簡易的な集計作業やExcel主体の業務にとどまると、年収が伸び悩む一因になりかねません。

トレンド言語やインフラ知識を継続的にアップデートしていく姿勢が、高年収の維持には不可欠です。

【業態別】事業会社・客先常駐・社内受託による年収の違い

勤務先が「事業会社」なのか、あるいは「客先常駐」や「社内受託」なのかという業態の違いも、給与に影響を及ぼします。

最も高いのは事業会社の729万円で、自社サービスのデータに深く関わり、施策の効果を直接実感できる点が大きなメリットです。

利益率が高いビジネスモデルであるほど、給与への還元率も高くなる傾向が見られます。

社内受託は669万円と、自社オフィスで腰を据えて分析業務に取り組める働きやすさと、比較的高い給与水準を両立しやすい業態です。

一方、客先常駐は612万円と3つの業態の中では低めの水準にとどまりました。

常駐先の商流や契約形態によって報酬が左右されやすく、業務負荷に対して年収が抑えられてしまうリスクへの注意が欠かせません。

年収アップを狙うなら、事業会社への転職、もしくは常駐でも商流の浅いポジションを選ぶことがポイントです。

データサイエンティストと関連職種の年収比較

データサイエンティストへの転職を考える際、データアナリストやデータエンジニアなど近接職種との違いが気になる方も多いのではないでしょうか。

役割の重なりが大きい職種だからこそ、年収水準と業務範囲の違いを把握しておくことがキャリア選択の判断材料になります。

参照：※2025年6月1日～2026年5月31日にギークリーのサービスをご利用いただいた方のアンケート結果

最も高いのは、機械学習モデルの開発・実装を専門とするAIエンジニアの641万円です。生成AIの普及を背景に採用競争が激化しており、データサイエンティストとしてモデル構築の経験を積めば十分に狙えるキャリアパスといえます。

データアナリストの566万円との差は約60万円で、集計・可視化にとどまらず予測モデルの構築まで担えるかどうかが、この年収差を生む大きな要因です。

データエンジニアは491万円と低めの水準ですが、運用中心のポジションが幅広く含まれることが平均を押し下げていると考えられます。クラウドを活用した基盤設計など上流工程を担える人材の需要は高く、スキル次第で年収レンジが大きく変わる職種です。

このように、データ関連職種の中でもデータサイエンティストは上位の年収水準にあり、モデル構築とビジネス貢献の両輪を磨くことでさらに高いレンジを目指せます。

データサイエンティストが年収を上げる方法とキャリアパス

年収を500万円台以上に引き上げ、さらにその先を目指すためには、戦略的な行動とキャリアプランの構築が必要です。

ここでは、具体的な手順とおすすめのキャリアパスについて詳しく見ていきましょう。

年収を上げる3ステップ

データサイエンティストとして着実に給与をアップさせるには、以下の3つのステップを踏むことが有効です。

データサイエンティストから年収アップしやすいキャリアパス例

データサイエンティストとしての経験を積んだ後は、いくつかの高年収キャリアパスが目の前に広がります。

1つ目は、機械学習モデルの開発・実装に特化する「AIエンジニア」への道です。

生成AIの普及を背景にAI人材の需要は急増しており、技術寄りのキャリアとして非常に高い年収が期待できます。

技術環境へのこだわりが強く、最新のモデルや技術に触れ続けたい人に適したルートといえるでしょう。

2つ目は、分析結果を経営戦略やマーケティング施策に直結させる「データサイエンス・コンサルタント」のポジションです。

ビジネス側のスキルが強く求められますが、企業の意思決定を左右する重要な役割を担うため、年収1,000万円超えも視野に入ってきます。

このように、自身の得意分野が「技術」か「ビジネス」かを見極めて専門性を尖らせることが、継続的な昇給への鍵となります。

お客様の適正年収は？データサイエンティストへ転職後のアップ額を無料査定

ここまで、データサイエンティストの年収データや、年収を上げるためのステップ・キャリアパスを紹介してきました。

とはいえ、「自分のスキルや経験なら、実際にどれくらい年収が上がるのか」が気になる方も多いのではないでしょうか。

年収アップの可能性を具体的な数字で把握するには、同職種・同年代の転職データと照らし合わせてみるのがもっとも確実な方法です。

Geekly（ギークリー）の「IT人材年収診断」なら、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職支援データをもとに、あなたの現在地と転職後の年収アップ予想額を無料で確認できます。

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IT・Web・ゲーム業界特化の転職エージェントの分析を基にした年収診断によって現在地から目指せる年収を知ることで、この先どうするか納得のいく決断ができるでしょう。

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Aさんは、スピード転職に成功、かつ年収を約120万円アップすることに成功しています。

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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「IT人材年収診断」ご利用の流れ

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診断後は、年収が上がる求人や、ご希望に沿った求人のご紹介、IT職種を熟知したキャリアアドバイザーに転職の相談をすることもできます。是非一度、ご自身の年収の現在から年収アップ予想額を見てみてください。

データサイエンティストのおすすめ求人

データサイエンティストとして年収アップを実現するには、企業選びが重要です。

今回は、リモート可・高年収の優良求人3社を紹介します。

フューチャー株式会社/【リモート可】データサイエンティスト(フレックス／東証プライム上場／ロケーションフリー)/600～1,500万円【230912】の転職・求人情報 | IT転職エージェント-Geekly(ギークリー)

TDSE株式会社/【リモート可】DXコンサルタント（データ／AI領域｜マネージャー候補）/1,000～1,200万円【455664】の転職・求人情報 | IT転職エージェント-Geekly(ギークリー)

株式会社日立製作所/データサイエンティスト(Lumada Data Science Lab)/600～950万円【137239】の転職・求人情報 | IT転職エージェント-Geekly(ギークリー)

いずれも高年収でリモートワーク可能、専門性を活かしてキャリアアップできる求人です。

ご興味のある方は、ぜひ詳細をチェックしてみてください。

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。

経済産業省が2019年に公表した試算でも、2030年にはIT人材が最大で約79万人不足し、中でもAIやビッグデータを扱う先端IT人材の不足が深刻になるとされています。

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。

（参考：経済産業省『IT人材需給に関する調査』）

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。

 

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

• 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
• 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
• 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

 

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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