データサイエンティストはフリーランスを目指せる？エージェントの活用方法を解説

データサイエンティストとしての実務経験は豊富でも、商談や顧客折衝に自信がなく、フリーランスへの転身を躊躇している方は多いです。

筆者自身も独立当初は同様の悩みを抱えていましたが、フリーランスエージェントを活用することで継続案件を獲得でき、今年で独立8年目を迎えることができました。

当記事では、データサイエンティストがフリーランス案件を獲得するための具体的な方法を中心に、業務内容や報酬の単価相場、将来性などについて詳しく解説していきます。

実際に5社フリーランスエージェントを利用した筆者がおすすめする、データサイエンティストの案件が豊富なフリーランスエージェントは以下の2社です。

サービス名	【第1位】 レバテックフリーランス	【第2位】 Findy Freelance
総合評価
案件数	約15,000件	非公開
ユーザーの平均年収	881万円	960万円
ユーザー数	45万名以上	6万名以上
特徴	業界最大級12職種・44言語のフリーランス案件を保有	スタートアップ案件に特化しておりフルリモート率80%
支払サイト	15日サイト	30日サイト
福利厚生	ヘルスケア/レジャー施設の割引/税務相談	なし
公式HP	公式HP	公式HP

データサイエンティストの仕事内容・活躍の場

データサイエンティストは、ビッグデータを扱う専門家であり、ビジネス上の課題を解決するためにデータ収集、整理、分析、課題解決、レポーティング、提言などの業務を担当します。具体的な業務内容は以下の通りです。

• データ収集・整理
  • 適切なデータを収集するための戦略を立てます。
  • 業務システムやSNSからデータを収集し、プログラムを作成して整理します。
  • データベースの構築と運用も担当することがあります。
• データ分析
  • 収集したデータをビジネスに活かすために分析します。
  • 統計学やプログラミング言語（SAS、R、Pythonなど）を駆使して意味のある項目を見つけ出します。
• 課題解決
  • 分析結果をもとにビジネス上の課題を解決する施策や戦略を考案します。
  • ビジネス分野やマーケティング分野の知識も必要です。
• レポーティング・提言
  • 分析結果をまとめたレポートを作成し、経営層や事業担当者に提案します。
  • 複雑な情報をわかりやすく伝える能力が求められます。

データサイエンティストのフリーランス案件における単価相場は？

フリーランス専門エージェントである『レバテックフリーランス』で、データサイエンティストの案件を検索すると、約260件の案件がヒットしました。

掲載されているデータサイエンティスト向けの案件をのぞくと、平均単価は81万円で最高単価は200万円、最低単価は20万円でした。

実務経験が3年以上あると、月単価100万円を超える案件が多く、年収換算すると1,000万円を超えるケースがほとんどです。

正社員で働くデータサイエンティストの平均年収が500万円前後なので、フリーランスとして独立することで2倍近い年収を得られることが分かります。

データサイエンティストがフリーランス案件を獲得する方法を解説

フリーランスエージェントの活用

データサイエンティストが営業工数をかけず、かつ安定して案件を獲得するにはフリーランスエージェントを活用することが最も効率的で負担が少ないです。

『フリーランス白書』によると、フリーランスエージェントを利用するデータサイエンティストは2019年と比較すると2倍以上になっています。

フリーランスとして廃業するほとんどの方が、エージェント(仲介業者)を利用せず自力でクライアントを開拓しているというデータがあるので、息の長いフリーランスになるためには積極的にエージェントを活用しましょう。

企業の決裁権者に営業する

フリーランスエージェントに手数料を取られるのがもったいないと思われる方は、自力で企業に営業するのも一手です。

Yentaなどのビジネスマッチングアプリを活用することで、企業の決裁権者に効率よく出会えます。

一方で、自力での案件開拓は営業活動の負担が高く、本業に支障をきたす可能性があり注意が必要です。

知り合いから案件を紹介してもらう

前職の会社や取引先など仕事に繋がる人脈がある方は、その繋がりで仕事をもらうのが得策です。

すでに信頼関係がある知り合いからの案件紹介であれば、商談の準備にかかる負担も少なく、手数料もかかりません。

ただし、知り合いのネットワークには限界があるので、あくまで副次的な方法として活用するのが無難です。

データサイエンティスト案件が豊富なフリーランスエージェント

フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得するためには、フリーランス専門エージェントに登録することが最も効率的です。

フリーランスとして廃業する方のほとんどが、エージェントや代理店を利用せず、自力で企業に営業しているというデータがあるので、息の長いフリーランスになるためには積極的にエージェントを利用することをおすすめします。

レバテックフリーランス：業界最大級の案件数でリモートでの参画率91%以上

『レバテックフリーランス』は、12職種・44言語対応、常時提案可能な案件数4,000件以上と、業界最大級の案件数を保有しています。稼働しているエンジニアの平均年収は881万円で、月収100万円以上稼ぐエンジニアも多く在籍しています。

キャリア面談や入念な選考対策はもちろんのこと、案件参画後のサポートも手厚いので、初めてフリーランスになる方にレバテックフリーランスはおすすめです。

Findy Freelance：スタートアップの開発案件に特化したフリーランスエージェント

『Findy Freelance』は、スタートアップに特化したフリーエンジニア向けのエージェントです。フルリモート可能な案件の割合が91.8%と働き方の自由度が高いモダン言語の案件を多く扱っています。

一般的に、フリーランスエージェントを利用すると報酬額の10％〜20%ほどのマージンを取られますが、Findy Freelanceの案件はマージンがかからないので、稼働しているエンジニアの平均年収が高いのが特徴です。

データサイエンティストのフリーランス案件例

フリーランス専門エージェントに掲載されているデータサイエンティストのフリーランス案件例をご紹介します。

週2日稼働できるデータサイエンティスト向け案件例

『レバテックフリーランス』に掲載されている「週2日の稼働でも参画できる」フリーランス案件です。

案件	【Python/MySQL】大手顧客の調査分析をリードできるデータサイエンティストを募集
月収	〜1,000,000円
稼働日	週2日
業務内容	顧客企業の課題に対し、調査設計から分析まで担っていただくデータサイエンティスト/コンサルポジションです。
歓迎スキル	・データ分析経験（Python） ・調査設計の豊富なご経験・大手企業との折衝経験

土日に稼働できるデータサイエンティスト向け案件例

『ITプロパートナーズ』に掲載されている「土日のみの稼働でも参画できる」フリーランス案件です。

案件	積極的にサービス開発に関わっていただけるデータサイエンティスト募集
月収	〜90,000円
稼働日	週1日
業務内容	膨大なログデータ保持しているものの、それを適切に分析し、戦略に反映できる方が不在の状況です。 本課題解決のために、データ分析の上流工程から参画いただき、日本でのサービス拡大にお力を貸していただける方を募集しています。 ＜具体的な業務内容＞ ・分析に必要なテーブル・ログの設計 ・データの分析を用いた、サービス企画やサービス改善点の抽出 ・各指標の予測モデルの構築と意思決定への活用提案の実施
歓迎スキル	・統計に関する基本的な理解 ・SQLを用いた数値集計の経験 ・アプリやウェブサービスにおける、データ分析を用いたプロダクトの改善提案、および検証の経験 ・各関係者に分かり易く説明出来るコミュニケーション能力 ・toCサービスでのデータ分析経験 ・BIツールの利用経験 ・データベースの構築経験 ・プログラミング言語を用いてデータを抽出・加工した経験 ・マーケティングに関する知識

フルリモートで稼働できるデータサイエンティスト向け案件例

以下の案件は「フルリモートOK」なフリーランス案件です。

案件	【Python/データサイエンティスト】広告運用SaaSツール向け開発の求人・案件
月収	～1,450,000円/月
稼働日	週3日
業務内容	・Web広告やテレビ広告などのマルチメディア間における 予算アロケーション技術の開発に携わっていただきます。 ・具体的には以下の作業をお任せいたします。 -クロスメディアパネル履歴データを利用した媒体ごとの効果推定 媒体間の因果関係の分析 -分析結果に基づく予算アロケーションアルゴリズムの開発
歓迎スキル	・Pythonを用いた開発経験 ・データサイエンティストとしての実務経験3年以上 ・統計数理及びデータ分析の基礎知識を理解した上で 一連のデータ分析及びモデル構築経験 ・機械学習の実務経験 ・数理統計又は経営工学及び情報通信学に関わる修士号 もしくはそれと同等以上の業務経験

データサイエンティストの将来性は明るい？

データサイエンティストの業務は、AI技術の進歩やビッグデータツールの成熟により変化しています。以下に、その点について詳しく説明します。

• AI技術の進歩と業務変化
  • データ収集や整理の一部はAIによって自動化されています。例えば、自然言語処理（NLP）を用いたデータの整理やクレンジングが行われています。
  • 一方で、AIが扱うデータはそのままでは利用できず、アナリストやデータサイエンティストによる分類や意思決定が必要です。AIはツールであり、人間の判断と専門知識が不可欠です。
• 求人需要の展望
  • データサイエンティストの役割はAIに代替されにくいものがあります。特に、ビジネス課題の解決や戦略立案、高度な予測モデルの構築などは人間の専門知識が求められます。
  • データサイエンティストは、AI技術を活用しながらも、ビジネスに適したアプローチを提供する役割を果たしています。
• スキルアップの重要性
  • データサイエンティストは、プログラミングや統計学、機械学習などのスキルを磨く必要があります。
  • AIの代替が難しい領域でのスキルアップも重要です。例えば、ビジネス知識やコミュニケーション能力などが求められます。