データ分析のスキルでフリーランスになれる？案件例や報酬単価も紹介

データ分析のスキルを活かした働き方として、フリーランスへの転身を検討する人も多いのではないでしょうか。

とはいえ、フリーランスとして独立しても本当に食べていけるのか、未経験からでもフリーランスになれるのかなど不安ですよね。

この記事では、データ分析の仕事をフリーランスとして行ううえで、独立するための方法や求められるスキルを紹介します。また記事の後半では、未経験からフリーランスに転身するためにやるべきことも解説するので、フリーランスを目指している人はぜひ参考にしてください。

データ分析のスキルがあればフリーランスへの独立は可能

データ分析のスキルを持っていれば、フリーランスへの独立も十分可能です。その根拠として、昨今のビッグデータ活用需要の増加が挙げられます。

ここ数年、膨大なデータ情報を取得し、コンピュータで処理できるようになりました。その流れから、ビッグデータを活用し、新たな経営戦略や商品開発に活かしたいとの声が強くなっています。

このような動きは、日本のみならず世界全体でますます強まっていくでしょう。そして現在では、ビッグデータを活用できる人材が、フリーランスとして活躍できる場も整いつつあります。

今回はデータ分析のスキルで独立可能な理由と、実際の案件例・報酬単価を含めて解説します。

データ分析のスキルで独立できる3つの理由

ここからは、データ分析スキルで独立できる理由を、3つにまとめて紹介します。

データ分析領域の案件が数多く存在するから

データ分析スキルで独立できる理由、1つ目は案件数の多さです。

求人サイト「レバテックフリーランス」で、データベースを扱う案件を検索すると、1904件ヒットします。その中でも、データサイエンティストを募集する案件は652件あります。（2024年3月時点）

フリーランスのデータ分析案件は、平均月収が70万前後と非常に高単価です。

業務内容もさまざまです。データ分析を活かしたコンサルタント業務はもちろん、データ加工・解析支援などの副業案件も獲得できます。勤務形態も長期間のプロジェクトから、リモートワークが可能な副業まで多岐にわたります。

このように、案件が豊富な点は、データ分析スキルでフリーランスを目指しやすい理由の1つです。

とはいえ、はじめからフリーランスで仕事を得るのは困難でしょう。データ分析で独立するには、まず副業から始め、実務経験を経たうえでフリーランスを目指す流れをおすすめします。

スキルの専門性が高いから

データ分析スキルで独立できる理由、2つ目はスキルの専門性です。

データ分析職に求められるスキルは多岐にわたります。データを管理・分析するシステムの実装がメインであれば、SQL・Pythonなどのプログラミングスキルが求められます。

一方、データを活用したコンサルタント業務をメインにする場合、統計学やマーケティングの知識が必要です。

データ分析職に求められるスキルは数多くありますが、一度スキルを身につければ、フリーランスとして高単価案件も獲得しやすいでしょう。

データ分析分野は即戦力が求められるから

データ分析スキルで独立できる理由の3つ目は、即戦力が求められるためです。

データ分析の専門家を求める企業が増える一方で、データ分析スキルを持つ人材は不足状態です。企業の多くは、今から社員を教育しデータ分析ができる人材を育てるよりも、今すぐにビッグデータを活用できる人材を求めています。

プロジェクトごとにデータを分析をする必要があり、データサイエンティストやアナリストは常に高い需要があります。企業側は即戦力を求めているため、実力があれば十分フリーランスでも案件を獲得できるでしょう。

データ分析を担うフリーランスの実情

データ分析スキルを持つ人材は引く手あまたで、その人数は圧倒的に足りていません。

需要に対して供給が追いつかず、現在、データサイエンティスト・アナリストにとっては「売り手市場」の状態です。

しかし、現在需要があるとはいえ、データ分析の職に将来性はあるのか不安に感じる人もいるでしょう。ここからは、次のトピック別にデータ分析を担うフリーランスの実情を紹介します。

仕事内容

データ分析スキルを活かす仕事は主に以下の職務に分かれています。

それぞれの職業ごとに、業務内容や求められるスキルは異なります。

データアナリストは、分析結果をビジネスに活かすコンサルタントやマーケター職の側面が強く、クライアントに新しい商品やサービスを提案するためのプレゼン能力は欠かせません。

データサイエンティストの業務には、データを分析するだけでなく、プログラミングによる分析システムの構築も含まれます。データ収集のみならず、必要に応じてデータを加工する業務が含まれます。

統計学者は、研究分野でデータ分析を行う職です。主に課題解決のためにデータを分析し、ビジネスのためのプレゼンよりも、論文や研究に役立つデータを分析する職業です。

リサーチャーは、商品やサービスを開発する際に、あらかじめ市場調査を行う職種で、過去データのピックアップや、SNSやアンケート調査を通じたデータ集計が主な仕事です。

実際に掲載されている案件は、PythonやR言語を使ったシステム構築や顧客利用動向分析の求人などがあります。

案件1つにつき、55〜90万円が相場です。1つのプロジェクトの長さにもよりますが、フリーランスの方が会社務めよりも高収入が目指しやすい環境にあるようです。

また、次の記事ではデータ分析を仕事にする4つの職業について詳しく解説しています。こちらも合わせてご覧ください。

データ分析を仕事にする職業一覧！各職種の平均年収や将来性も紹介

更新日：2024年4月29日

将来性

データ分析ができる人材を求める声は、今後も大きくなるでしょう。

特にデータサイエンティストは、プログラミングなどの深い知識も持ち合わせているため、多くの企業から求められます。

「IT人材需給に関する調査」の調査によると、2025年には7.9 万人のAI人材供給が生まれ、2030年には12万人まで増加する見込みです。しかし12万人まで増えたとしても、全体をみれば約14.5万ものAI人材が不足するとの試算となっています。

依然としてAI需要の伸びに対して供給は不足する見込みです。

このため各大学等の教育機関では、データサイエンスを学べる学部を設立し、需要とのギャップを解消するための施策がなされています。しかし、AIや機械学習を扱える学生の育成には、時間がかかるのが実情です。

企業側も短期的にデータサイエンティストを育成することは難しく、データ分析スキルも含めて今後も価値が高い状態が続くでしょう。

平均年収

厚生労働省が発表した「令和4年賃金構造基本統計調査」によると、データサイエンティストの平均年収は約557万円です。

海外では年収1,000万円を越えるケースもあるなど、日本の平均年収（496万円）よりも高い傾向にあります。

他のIT業種では、社内システム企画が512万円、システムエンジニアは455万円と、データサイエンティストは同じIT系の中でも高めです。

しかしフリーランスの場合、実力がそのまま年収となるため、平均よりも金額が上下する可能性があるので注意しましょう。

データ分析のフリーランス案件を獲得する方法

データ分析のフリーランス案件獲得にはさまざまな方法があります。ここではつぎの4つの方法を紹介します。

クラウドソーシングサイトで応募する

データサイエンティストとして活動し始めの段階では、クラウドソーシングサイトの利用がおすすめです。

クラウドソーシングサイトとは、企業や個人がネット上で仕事を外部委託するための業務仲介サイトです。主なサービスに、ココナラ、ランサーズ、クラウドワークスなどがあります。

クラウドソーシングサイトでは主に短期間・単発の案件が数多く掲載されています。

クラウドソーシングサイトを経由すると、相場よりも単価が低い傾向です。データ収集・加工のみの案件など、高いスキルを必要としない案件も含まれているためです。

逆に難しい案件が少ないことから、始めはクラウドソーシングサイトで実力をつけていくのも良いでしょう。業務に慣れたら、専門のエージェントサービスを利用し、本格的なデータ分析案件への応募をおすすめします。

企業へ直営業をかける

企業へ直接営業をかけることも有効な方法です。

なかでも、受託開発をしている会社に対する、直接営業をおすすめします。受託開発とは、発注を受けてシステムなどを開発・構築する会社です。

データサイエンスの導入には、プログラミングなど高度なスキルが必要です。そのため企業側はシステム構築を外注で依頼することも多く、受託会社に仕事が集中しています。

受託開発で実績を積むことができれば、その後、受託会社から直接案件を紹介して貰える可能性も高いでしょう。

知人に案件を紹介してもらう

すでにデータサイエンティストとして十分な実績があれば、人づてに案件を紹介してもらう方法もあります。データサイエンティストの数がまだ足りていない日本では、コネを使ってでも人材を確保したいというケースも多いです。

知人からの紹介であれば、全く知らない人よりも信頼されやすく、スムーズに契約を結ぶ事が可能です。良い評判を貰えれば、知人を介して出会ったクライアントから別のクライアントを紹介され、取引先を増やすこともできます。

1から営業先を開拓するよりも、まずは知人からの紹介の方が現実的です。

注意点として、知人での紹介では相場より安い価格で依頼をされる懸念があります。安請け合いをせず、事前にお互いの意見のすり合わせや、単価交渉が必要です。

エージェントから紹介してもらう

エージェントサービスで案件を紹介してもらうことも有効です。ここでは、有名な3つのエージェントサービスを紹介します。

レバテックフリーランス

掲載求人数	1万6,000件以上
求人募集地域	全国(首都圏/大阪/愛知/福岡)
実務経験の有無	実務経験1年以上
対応職種	ITエンジニア、Webデザイナー、ディレクター

レバテックフリーランスは、ITフリーランス案件掲載を中心とした求人サイトです。5000社以上と直接取引をしているため、中間マージンが少ないことも魅力の1つです。

フリーランス向けの優待パッケージも存在し、レバテックケアの名称で交流会やお祝い制度があるのも、レバテックフリーランスを選ぶポイントの1つでしょう。

ランサーズエージェント

求人数	1万2,000件以上
求人募集地域	全国
実務経験の有無	実務経験1年以上
対応職種	ITエンジニア、Webデザイナー、ディレクター

ランサーズエージェントは、ランサーズ株式会社による、ITフリーランス向けエージェントサービスです。90%がリモートワークで、週3日から案件が受けられます。

業界の動向に詳しいコーディネーターが詳しくヒアリングし、希望に沿った案件を紹介してくれます。

Midworks

求人数	3,300件以上
求人募集地域	首都圏・大阪
実務経験の有無	実務経験3年以上
対応職種	ITエンジニア、Webデザイナー、ディレクター

Midworksは、ITフリーランスのエンジニアに特化したエージェントサービスです。

案件が途切れても、一定の条件を満たしておくことで、最大60%まで報酬を保証しています。書籍勉強会費用を月1万円まで支給してくれるのも嬉しいポイント。

データ分析職に近い、データベースエンジニアを広く募集しており、非公開の高単価案件も数多く保有しています。

データ分析を担うフリーランスに求められる4つのスキル

ここからは、フリーランスのデータサイエンティストに求められるスキルを、4つにまとめて紹介します。

データ分析スキル

フリーランスとしてデータ分析の仕事をするうえでの前提として、データ分析に関するスキルである統計学の知識は欠かせません。統計学とは膨大なデータから、一定の法則を見つけ出し、研究する学問です。

システムを構築するプログラミングの知識だけ持っていても、データサイエンティスト・アナリストとはいえません。

課題・目的に沿って、ビッグデータを統計学的に処理することがデータ分析職の主な仕事です。統計だけでなく、線形代数、確率や行列などの数学的知識も必要になるでしょう。

書籍やオンライン講座など、データ分析を独学で習得できる方法があります。未経験ならば、統計の資格を取っておくと、自身のスキルをアピールできる材料になるでしょう。

プログラミングスキル

データ分析職の中でも、データサイエンティストには、プログラミングスキルが必須です。

特に、データ分析や統計を得意とするPythonやR言語などの知識が求められます。Webを使ったシステム管理やデータベースを設計するなら、PHPやSQLの知識も重要でしょう。

機械学習やビッグデータを扱う言語の中で、初心者が学びやすいのはPythonです。

文法もシンプルで扱いやすく、専用の環境を用意しなくとも、Google Colaboratoryなどブラウザから直接Pythonを実行できるサービスがあります。

市場にはPythonを扱う求人や案件が多いため、初心者はまずPython言語を学ぶことをおすすめします。

コミュニケーション能力

データサイエンティスト・アナリストに限らず、フリーランスにはある程度のコミュニケーション能力が要求されます。

分析したデータをクライアントに報告する際、より分かりやすく説明する工夫が必要です。統計学やプログラミングの知識がない人にも、分析結果を理解して貰うプレゼン能力が求められます。

また、クライアントが何を求めているかを理解するうえでのヒアリング能力や、課題を見つけるスキルも重要でしょう。

論理的思考力

データサイエンティストには論理的思考力が不可欠です。

ただ頼まれたデータを分析するだけでなく、なぜこのデータを分析するのか？データから何を読み取り、どうデータを活かすのか？的確に判断しなくてはなりません。

「MECE」「5W1H」「ロジック・ツリー」などのフレームワークを駆使し、現状の可視化や論理立てた問題解決方を提案する力が求められます。

未経験からデータ分析を担うフリーランスへ独立する3つの方法

ここからは、未経験からデータ分析を担うフリーランスへ独立する方法を、3つにまとめて紹介します。

データ分析を担う職種へ就いたのちに独立する

データ分析でフリーランスになる方法として、最も現実的なのはITエンジニアから転身する方法です。

統計学やプログラミングの知識など、データサイエンティストとして求められるものは多岐にわたります。そのため、必要なスキルを全て独学で学ぶのは容易ではありません。

前職でデータ分析や機械学習に携わった経験があれば、追加で統計学を学ぶだけで済むなど学習負担も軽くなります。

特にデータ分析に重宝される、プログラミングやデータベースを扱うエンジニアからの転身がおすすめです。

大学・専門学校で知識を習得する

大学や専門学校でデータ分析を学んでから就職し、実務をこなしてから独立する道もあります。近年、データサイエンスを扱う学部や学科のある大学が増えてきました。

大学は研究機関であるため、日常的にデータ分析を行う事も多く、何度も実践することで高いスキルが身につきます。学校を卒業してまだ日が浅ければ、実務経験がなくとも将来性を見込んで採用される可能性も高いでしょう。

プログラミングスクール経由で独立する

未経験からデータサイエンティストとして独立することに不安を感じる人は、プログラミングスクールを受講しましょう。

プログラミングスクールのメリットは、プログラミングとデータ分析、両方に特化した講座を受けられる点です。

また、データ分析分野の企業やIT関連企業への転職サポートを行うスクールも数多くあります。さまざまな手厚いサポートを受けられる点も魅力のひとつでしょう。

なお、データサイエンティストへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される侍エンジニアの「データサイエンスコース」がおすすめです。

金銭面での支援を受けつつ、データサイエンスやAIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してデータサイエンティストに必要なスキルを習得できますよ。

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データ分析を担うフリーランスにまつわるFAQ

最後に、データ分析を担うフリーランスによくある質問へまとめて回答します。

フリーランスでデータ分析を行うメリットは何ですか？

データ分析を生業とするフリーランスだけではありませんが、比較的自由な働き方を選ぶことが可能です。

例えば勤務時間も、1日5時間だけ勤務したり週3日だけ働いたりと、自分の希望に沿って働くことが可能です。単発の仕事も多く、固定した人間関係がないことから、ストレスも少ない傾向にあります。

データ分析の分野は、人手不足で売り手市場です。高度なスキルは必須ですが、高単価でかつ案件数が多いため、フリーランスに転身すれば好きな時に稼働できるなどメリットは多いでしょう。

フリーランスでデータ分析を行うにはどんな人が向いていますか？

データ分析で働くのに向いてる人の特徴は、考えるのが好きな人です。思慮深く物事を多角的に見れる人や、論理的に順序立てて説明できる推理力がある人にが向いています。

さらに数学が好きな人にもおすすめです。データ分析の業務は数学や統計学にもとづいています。微分積分、確率など数学を通して物事を分析するのが得意な人も向いているでしょう。

次の記事では、データサイエンティストに向いているタイプを詳しく解説しています。参考として、あわせてご覧ください。

→ データサイエンティストに向いている人の特徴8つ！適性診断サイトあり

データ分析は独学でも学ぶことができますか？

データ分析は独学でも学べます。できるだけお金をかけずにデータ分析を学習したい人には、書籍や学習サイトを利用すると良いでしょう。

データサイエンティストになるために学ぶべき内容は、統計学やプログラミングの知識です。

また、ITパスポートや統計検定の資格取得を目指すことも有効です。独学でデータサイエンティストを目指す場合、このような資格を持つことで面接時のアピールに繋がるでしょう。

次の記事ではデータ分析の独学ロードマップを詳しく解説しています。参考として、あわせてご覧ください。

→ データ分析の独学ロードマップ！注意点や活かせる仕事も紹介

データ分析のスキルがあれば未経験から独立できるのか

フリーランスのデータ分析では、主に即戦力が求められており、未経験で独立するのは基本的には厳しいといわれます。

まずは一度、データサイエンスを扱う会社に就職するか、副業で実績を積むのがおすすめです。

フリーランスとして独学する時期の目安として、最低でも実務経験1年、できれば3年以上の経験が欲しいところです。データ分析には高い専門性が求められるため、未経験者が何もしないまま求人に応募しても、振り落とされてしまいます。

そんな方は、まずスクールで学んでから就職し、独立を目指す道もあります。

他にもX(Twitter)やFacebookなどのSNSを活用したり、オンラインサロンなどで交流を広げたりするのも有効です。

まとめ

フリーランス向けのデータ分析案件は非常に高単価で、かつ人手不足のため、仕事がなくて困らないという事はないでしょう。スキル・実績があれば十分独立が可能です。

しかし、スキル習得には課題も多く時間がかかります。独学でデータ分析を学ぶこともできますが、その後、案件を取得するためにエージェントサービスなどに登録する必要があります。

知識とスキルを習得するためには、スクールを受講し、転職サポートを活用して転職するか、副業などで少しずつ実績を積むことがおすすめです。