データサイエンティストの年収はいくら？出典別比較と上げる方法

「データサイエンティストの平均年収っていくら？」「自分の年収は市場に見合っている？」「年収を上げるにはどうすればいい？」——データサイエンティストの年収は、見るデータによって539万円〜839.9万円と幅があり、「平均いくら」の答えは1つではありません。（2026年8月時点）

平均年収の数字がバラバラなのは、政府統計・求人票・会員アンケート・転職エージェント成約という4系統のデータで「母集団」が異なるためです。本記事では、出典別の比較マトリクスを軸に、年代別・企業規模別・業界別の相場、未経験からのスタートライン、年収を上げる方法までを解説します。データエンジニア視点での職種比較も交えています。

この記事を読めば、自分の属性に当てはまる年収レンジと、年収を上げる具体的なルートを判断できるようになります。

平均年収はいくら？出典別比較マトリクス

「データサイエンティストの平均年収はいくら？」と検索すると、500万円台から800万円台まで、記事によって大きく異なる数字が出てきます。これは調査の母集団が違うためで、どれか1つが「正解」というわけではありません。

まず、代表的な4系統のデータを比較表で確認しましょう。

出典系統	調査主体	平均年収（2026年8月時点）	母集団の特徴
政府統計	jobtag（厚生労働省の職業情報提供サイト）	611.9万円	全従業員ベース（※二次情報）
求人票	Indeed	800万円（中央値）	求人25,735件の提示額
求人票	求人ボックス	約748万円（2026年7月時点）	求人掲載企業の提示額（※二次情報）
会員アンケート	Geekly（ギークリー）	624万円（平均）・600万円（中央値）	会員4,548名
会員アンケート	一般社団法人データサイエンティスト協会	839万円（2022年調査）	協会会員（※二次情報）
エージェント成約	JAC Recruitment	839.9万円	ハイクラス転職の成約実績
転職登録者	doda（デューダ）	539万円	転職サイト登録者（※二次情報）

それぞれの数字の意味を解説します。

政府統計ベース：jobtag（厚生労働省の職業情報提供サイト）611.9万円

jobtag（厚生労働省の職業情報提供サイト）のデータサイエンティスト平均年収は、2026年8月時点で611.9万円とされています（令和7年賃金構造基本統計調査ベース・キカガクの記事による引用）。なお、2026年6月時点では573万円と紹介されており（ワンキャリア）、数値が更新されています。jobtag本体はJavaScriptで描画されるため直接確認できず、ここでは引用元を明記した二次情報として掲載します。

参考として、厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業」（令和6年3月）では、データサイエンティスト正社員の平均年収が約694万円とされています（bizdev-techの引用・二次情報。PDFの直接確認は未了のため未確認）。

求人票ベース：Indeed 800万円（中央値）

Indeedは、掲載求人25,735件のデータから年収を算出しています。平均年収800万円・平均月給35万円（賞与・特別手当込み）と表示されていますが、実体は「中央値」です（2026年8月4日更新）。求人票は企業が提示する金額ベースのため、実際の支給額と乖離する場合があります。

会員アンケートベース：Geekly 624万円・協会 839万円

Geekly（ギークリー）は、IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社です。会員4,548名へのWebアンケート（2025年6月1日〜2026年5月31日）で、平均624万円・中央値600万円・最高1,530万円という結果を公表しています（2026年8月21日最終更新。数値は2025年6月〜2026年5月集計分）。

一般社団法人データサイエンティスト協会の調査では、平均年収は2016年729万円→2018年809万円→2019年769万円→2020年791万円と推移し、2022年調査では839万円でした。2019年の769万円は協会公式のDSSジャーナルで確認できます。一方、2022年の839万円はPDFが直接読めないため二次情報です。

なお、一部のサイトで「協会調査は930万円」と紹介されることがありますが、協会公式資料では確認できませんでした（未確認）。本記事では確認可能な最新値である839万円（2022年調査）を採用します。

エージェント成約ベース：JAC 839.9万円

JAC Recruitment（ジェイエイシーリクルートメント）は、ハイクラス転職に特化した人材紹介会社です。自社の成約実績から平均年収839.9万円、ボリュームゾーン600〜900万円台としています（2026年6月11日最終更新）。成約実績ベースのため、年収600万円以上のハイクラス層に偏る点に注意が必要です。

転職登録者ベース：doda 539万円

doda（デューダ）はパーソルキャリアが運営する転職サービスです。2025年12月発表のデータ（2024年9月〜2025年8月の登録者データ）で、データサイエンティストの平均年収は539万円。全職種平均の429万円を110万円上回ります（キカガクの記事による引用・二次情報）。

どの数字が誰に当てはまるか

目的	参考にするデータ
現職の年収が市場でどの位置か確認したい	政府統計（賃金構造基本統計調査）・doda
転職で狙える年収を知りたい	Indeed（求人票）・JAC（成約実績）
同業者の実態を知りたい	Geekly・データサイエンティスト協会のアンケート

参考までに、日本の平均給与は478万円（令和6年分 民間給与実態統計調査・2025年9月26日公表・国税庁）です。正社員平均は545万円で、データサイエンティストは全体平均（478万円）に対してはどの出典も上回りますが、正社員平均と比べると出典により上下します（doda 539万円はやや下回る水準）。

中央値と「二極化」の実態

中央値とは、年収を低い順に並べたときの「真ん中の人」の年収です。平均値は高年収者の影響を強く受けるため、中央値との差が大きいほど年収格差（二極化）が進んでいることを示します。

Geeklyの調査では中央値600万円（一次情報）です。一方、一部のサイトでは「中央値約420万円」と紹介されますが、出典が不明確なため未確認です。中央値は調査により420〜600万円と幅がある、と考えるのが安全です。

年代別・企業規模別・業界別の年収

年代別の年収

年代	jobtag（symbiorise引用）	doda（キカガク引用）	政府統計（令和6年賃金構造基本統計調査「他に分類されない技術者」）
20代	474万円	471万円	20〜24歳337万円／25〜29歳426万円
30代	582万円	627万円	30〜34歳482万円／35〜39歳538万円
40代	606万円	699万円	40〜44歳572万円／45〜49歳563万円
50代	701万円	698万円	50〜54歳650万円／55〜59歳663万円

jobtagの年代別データはsymbioriseの記事による引用（二次情報）、dodaはキカガクの記事による引用（二次情報）です。政府統計はIndeedページ経由で確認したものです。

どのデータでも「年齢とともに年収が上がる」傾向は共通しています。Geeklyの調査では、30代から40代にかけて平均年収が360万円以上アップし、40代で最高年収1,530万円に達しています。

企業規模別の年収

企業規模	年収（出典）
10〜99人	482万円（政府統計）
100〜999人	499万円（政府統計）
1,000人以上	605万円（政府統計）
従業員99人以下	707万円（Geekly・最高）

政府統計では「大企業ほど高い」傾向ですが、Geeklyの調査では従業員99人以下の企業が707万円と最高です。少数精鋭のスタートアップや専門企業が大手を上回るケースがあり、「大企業なら必ず高い」とは限りません。

業界別・役職別・業態別の年収

JACの成約実績による業界別平均年収は次の通りです（一次情報）。

業界	平均年収
消費財	1,159.5万円
金融	1,027.4万円
コンサル	952.8万円
建設不動産	883.6万円
Web	872.2万円
流通	817.2万円
サービス	806万円
EMC	776.7万円
IT・通信	771.1万円
マスコミ	765.5万円

役職別では、メンバー（課長未満）793.6万円／管理職（課長以上）1,100.0万円（JAC）。業態別では、事業会社729万円／社内受託669万円／客先常駐612万円（Geekly）。都道府県別では、東京都631万円／大阪府620万円／神奈川県500万円（Geekly）です。

クロス集計の考え方：「あなたの場合はこのレンジ」

年代・企業規模・業界のデータを組み合わせると、自分の年収レンジを推定できます。

• 30代×大手（1,000人以上）なら、30代の582〜627万円と大手の605万円を重ねて「600万円前後〜」
• 40代×金融なら、40代の606〜699万円と金融の1,027.4万円を重ねて「700万円〜1,000万円前後」
• 客先常駐の案件なら、業態別の612万円を基準に「600万円前後」

あくまで目安ですが、単一の平均値より現実に近いレンジが得られます。

年収が高い理由（専門性・人材不足）

データサイエンティストの年収が高い理由は、大きく3つあります。

1. 高度な専門性

統計学・機械学習・プログラミング・ビジネス知識を組み合わせる複合スキルが求められます。習得に時間がかかるため、供給が限られます。

2. ビジネスへのインパクト

分析結果が商品開発やマーケティング戦略などの事業判断に直結します。成果が大きい分、報酬も高くなります。

3. 人材不足

経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年3月公表）では、2030年にIT人材が最大約79万人不足する（高位シナリオ）と試算されています。ただし、この79万人は「IT人材全体」の数字であり、データサイエンティスト単独の不足数ではありません。同じ調査では先端IT人材が最大約54.5万人不足（高位シナリオ）とされています。

また、一般社団法人データサイエンティスト協会の「データサイエンティストの採用に関するアンケート」（2022年3月31日発表）では、データサイエンティストを目標通り確保できなかった企業が62%に上りました（PDFが直接読めないため二次情報）。総務省「情報通信白書 令和6年版」でも、AIを利活用している企業の割合は23.0%（令和5年版の15.0%から8.0ポイント増）と増加傾向です。

関連職種との年収比較（データエンジニア視点）

Geeklyの調査による関連職種の平均年収は次の通りです（一次情報）。

職種	平均年収
AIエンジニア	641万円
データサイエンティスト	624万円
データアナリスト	566万円
データエンジニア	491万円

データサイエンティストはデータエンジニアより約133万円高い結果です。役割の違いが年収差につながっています。データサイエンティストは「分析・モデル構築」、データエンジニアは「データ基盤の構築・運用」を担います。両者の違いはデータサイエンティストとデータエンジニアの違いで詳しく解説しています。

ただし、データエンジニアの年収が低いわけではありません。フリーランス市場ではMLOps・基盤構築の案件が月額100〜150万円（Remogu）と高単価で、データ基盤スキルは高単価案件につながります。データエンジニアの年収の詳細はデータエンジニアの年収を参照してください。MLエンジニアの実態はMLエンジニアはやめとけ？実態と将来性で解説しています。

参考として、レバテックキャリアの求人データ（2024年10月15日時点・30件抽出）では、データサイエンティストの平均年収は約867万円（下限平均616万円・上限平均1,117万円・最高2,000万円）でした（二次情報）。

未経験・異業種からは年収いくらから始まる？

「未経験からデータサイエンティストになれる？年収はいくらから？」という疑問に答えます。

結論から言うと、未経験からでもなれますが、年収は求人例で350〜500万円（BIツール活用）が下限帯です。クラウドシフト系の求人では450〜700万円の例もあります（レバテックキャリアの求人例・一次情報）。

「300〜450万円スタートが一般的」と紹介する記事もありますが、直接の裏付けが確認できなかったため（未確認）、ここでは確認できた求人例（350〜500万円）を基準にします。

一般社団法人データサイエンティスト協会の調査（2020年）では平均791万円で、未経験入社時は低くとも経験蓄積で上昇するというのがレバテックキャリアの記事の論旨です。

年収を維持したまま転職するには、前職で培ったドメイン知識（業界知識）を武器にすることや、ポートフォリオ（Kaggle・GitHub）で実績を可視化することが有効とされています（Geeklyの記事で紹介）。

年収を上げる4つのルートと、伸び悩むケース

① スキル習得：統計・ML・MLOps・LLM/RAG

高単価案件に効くスキルは、LLM/RAG実装・MLOps実務・業界ドメイン知識の3点です（Remogu・一次情報）。生成AI時代は、RAG（検索拡張生成）やLLMファインチューニングの実装力が年収に直結しやすくなっています。

② 実績作り：データ抽出・分析の実績とビジネス視点

Geeklyの「年収を上げる3ステップ」は次の通りです（一次情報）。

1. 実務でデータ抽出・分析の実績を作る
2. ビジネス視点（課題解決力）を磨く
3. モダンな技術環境の企業へ転職する

③ 転職：モダンな環境と年収交渉

年収アップの近道は、データ活用が進んだ企業への転職です。年収交渉では、提示されたオファーレンジのどこで合意するかがポイントになります。JACのデータではボリュームゾーンが600〜900万円台なので、この範囲を基準に交渉を進めると現実的です。なお、カウンターオファー（提示額への上乗せ交渉）の成功率など、具体的な交渉データは未確認です。

④ フリーランス：月額単価75〜85万円が中央値

フリーランスの月額単価（月単価）の相場は次の通りです。

出典	月額単価
Remogu（2024年12月時点集計・2026年4月28日公開）	中央値約75〜85万円。データ分析・可視化60〜80万／MLモデル構築80〜120万／MLOps・基盤構築100〜150万／AI戦略コンサル120〜180万円
フリーランススタート（エン・ジャパン）2025年6月度調査	平均85.3万円（職種別ランキング12位）
フリーランスボード 2026年4月市場動向	案件全体の平均76.2万円・最高295万円

年収換算する場合、ここでは月額単価×11（11ヶ月勤務想定）で計算します。中央値75〜85万円なら年収約825〜935万円です（単価は社会保険料・税金を考慮しない額面ベース）。複数エージェントの案件からの推計では、フリーランスの年収目安は800〜1,000万円前後ですが、駆け出し500万円台〜トップ層1,500万円超まで個人差が大きいです（二次情報）。

手取りにも注意が必要です。月額単価100万円でも、マージン15%なら手取り85万円、30%なら70万円となり、年間で180万円の差が出ます（二次情報）。

年収が伸び悩むケース

年収が伸び悩むケースもあります。Geeklyの業態別データでは、客先常駐612万円に対して事業会社729万円と、約117万円の差があります。分析業務が評価されにくい環境では年収が頭打ちになりやすい傾向がありますが、これを直接示す統計は未確認です。

将来性は？AIに仕事を奪われるか

「生成AIの登場でデータサイエンティストは不要になるのでは？」という不安に答えます。

AIが代替するのは定型的な作業のみで、課題設定や意思決定は人間の役割です（業界メディアの見解・二次情報）。むしろ生成AIによって業務領域は拡大しており、RAG構築・LLMファインチューニング・生成AI精度評価といった高単価の新領域が出現しています。RAG/LLM活用人材は月額単価150万円レイヤーに到達する可能性があるとされています（二次情報）。

需要の根拠となるデータは次の通りです。

• 経済産業省: 2030年IT人材最大約79万人不足（高位シナリオ・IT人材全体）
• 協会調査: データサイエンティストを目標通り確保できなかった企業62%
• 総務省: AI利活用企業23.0%（令和6年版情報通信白書）

「データサイエンティストが供給過多になる」という説への直接的な反論データは確認できていません（未確認）が、上記の需要拡大データを見る限り、需要は高水準で推移すると考えられます。データサイエンティストの実態や「やめとけ」と言われる理由はデータサイエンティストはやめとけ？実態と向き不向きで解説しています。データエンジニアの将来性はデータエンジニアの将来性を参照してください。

よくある質問

データサイエンティストの平均年収はいくらですか？

出典により539万円〜839.9万円と幅があります。doda 539万円／jobtag 611.9万円／Geekly 624万円／Indeed 800万円（中央値）／JAC 839.9万円。政府統計ベースは低め、エージェント成約ベースは高めに出る点に注意してください。

年収の中央値はいくらですか？

Geeklyの調査では600万円です（一次情報）。一部サイトの「約420万円」は出典が不明確なため未確認です。平均値と中央値の乖離は、年収の二極化を示しています。

30代の年収はいくらですか？

582万円（jobtag・symbiorise引用）〜627万円（doda・キカガク引用）です。政府統計（令和6年賃金構造基本統計調査）では30〜34歳482万円／35〜39歳538万円です。

未経験からデータサイエンティストになれますか？年収はいくらから？

なれます。求人例では350〜500万円（BIツール活用）が下限帯です（レバテックキャリア）。未経験入社時は年収が下がる可能性がありますが、経験蓄積で回復・上昇が見込めます。

フリーランスの月額単価はいくらですか？

中央値約75〜85万円（Remogu）です。平均85.3万円（フリーランススタート2025年6月度調査）というデータもあります。案件内容（MLOps・基盤構築100〜150万円など）で大きく変わります。

年収1,000万円を超えるにはどうすればいいですか？

管理職（課長以上）の平均が1,100万円（JAC）、最高年収1,530万円（Geekly）、求人上限2,000万円（レバテック）というデータがあります。1,000万円超は管理職・ハイクラス層に限られるため、マネジメントか高度な専門性（MLOps・LLM/RAG）のどちらかを極める必要があります。

データエンジニアより年収は高いですか？

Geeklyの調査では、データサイエンティスト624万円に対しデータエンジニア491万円で、約133万円高い結果です。ただし、データ基盤スキルはフリーランス市場で高単価（MLOps・基盤構築100〜150万円/月）につながるため、一概に「DSの勝ち」とは言えません。

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• MLエンジニアはやめとけ？実態と将来性

参考文献

• jobtag（厚生労働省の職業情報提供サイト）データサイエンティスト
• Indeed データサイエンティストの正社員の年収相場
• JAC Recruitment データサイエンティスト職の年収ガイド
• Geekly データサイエンティストの年収データ2026年版
• 一般社団法人データサイエンティスト協会 DSSジャーナル
• 一般社団法人データサイエンティスト協会 個人調査2022
• キカガク データサイエンティストの年収
• symbiorise データサイエンティストの年収を解説
• 国税庁 令和6年分 民間給与実態統計調査
• 経済産業省 IT人材需給に関する調査
• 経済産業省 IT人材需給に関する調査（概要）
• 一般社団法人データサイエンティスト協会 採用アンケート2021
• 総務省 情報通信白書 令和6年版
• レバテックキャリア データサイエンティストの年収
• Remogu データサイエンティストがフリーランスで稼ぐには
• フリーランススタート データサイエンティストの単価相場
• エン・ジャパン ニュースリリース
• フリーランスボード 2026年4月市場動向
• bizdev-tech フリーランスデータサイエンティスト単価
• 厚生労働省 IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業