データサイエンティストのフリーランスの案件にはどんな種類があるのか？

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データサイエンティストのフリーランス・副業案件

データサイエンティストの具体的なフリーランス・副業案件の一例と、案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

フリーランスの現状

現代社会の働き方には、正規社員として会社に雇われて毎日提示に出勤しながら安定した給与を所得する、一般的なサラリーマンと呼ばれる形態の他に、企業に雇用されることなく労働時間や給与の上限に縛られないで働ける、フリーランスと呼ばれる非正規雇用者があります。

カメラマンやライター、プログラマー、デザイナーなど、ある程度のスキルを必要とされる職種をフリーランスとして個人で活動している人が増えている背景には何があるのか、様々な切り口から解説していきましょう。

フリーランスを考えている・やり始めている人は増えている

フリーランスの強みは、スキルやインターネット環境があるだけでどこでも一人で仕事をとれるところにあり、インターネットの普及した現代において、様々な職種からフリーランスの需要は増えてきています。

また、そういったフリーランスを雇う側の企業も増えてきて、それに伴って間を取り持つ仲介業者や紹介業者も増えてきています。ランサーズのフリーランス実態調査によると2020年時点でフリーランスの人口は1,034万人、日本の労働力人口の約15％にあたるといわれていることからも、フリーランスで働くことがこれから増えていき当たり前のスタイルになっていくことも充分ありえる話です。

サラリーマンの平均年収は減っている

一方で近年の景気の低迷や非正規雇用の増加、ブラック企業の増加、デフレスパイラルなどの要因から、日本のサラリーマンの平均年収は年々減少しているといわれています。

国税庁の民間給与実態調査の結果によれば、平成10年の頃には418万5000円だった平均年収も、平成26年には361万4000円　と16年の間に約60万円も下がっていて、今後もその傾向は変わらないと予想されています。

コロナの影響で最近はどんな傾向があるのか

2020年に入り、コロナが世界中に蔓延し日本でも感染者が増加し、半年たった10月現在でも未だに感染者は増えています。

コロナショックにより外出禁止令が発令されたことで、一般企業の中には事業収縮や経営不振といった企業が増え、正規で働くサラリーマンにとっても先の見えない不安がついてまわるようになっています。そんな中、出社しなくても取り交わしや自宅に仕事を持ち帰れるリモートワークや、外に出て人と対面しなくてもインターネットを介してどこからでも仕事の契約・発注ができるフリーランスの職業の需要が上がってきています。

次に、メインテーマであるデータサイエンティストについてのお話をしていきます。

データサイエンティストがフリーランスになる3つのメリット

一般企業などの経営をサポートするために、企業のデータ分析から機械学習などを取り入れた企業開発を後押しするデータサインティストと呼ばれるスキルワーカーにも、独立してフリーランスで活動するワーカーが増えてきています。

一般的な企業に常駐するデータサイエンティストに変わって、フリーランスで活動するワーカーにはどのようなメリットがあるのでしょうか？大きく3つのポイントに分けて解説していきましょう。

データサイエンティストとしてスキルアップを図れる

データサイエンティストをフリーランスで行うことで、企業に雇われている時よりスキルの向上スピードを上げることができます。その理由として、フリーランスになることで仕事とそれ以外のプライベートな時間を自由に自分で管理できるようになり、仕事以外の空いてる時間に自分の高めたいスキルの勉強などに充てることができるようになります。

また、仕事を選ぶ上でも苦手な分野を任されて成長効率が下がるといった事もなく、自分の得意な仕事を選ぶことも可能なので、自分のペースでどんどん得意なスキルを高めていき収入に繋げていくことができるようになるからです。

収入アップ

企業に正規社員として雇われている場合には、福利厚生や管理費などが給料から天引きされるので、実際に受け取る給与もその分少なくなります。

また、確定申告や予算の見積もりに掛かる費用もありますが、フリーランスになればこれらの作業を自分でこなす手間はついてきますが、それらに掛かっていた費用がそのまま自分に入ってくるので、同じスキルでも正社員で企業に務めている時より収入は上がります。

それ以外にも、正規社員で働いている場合の給料は固定収入が基本ですが、フリーランスになれば自分の得意な分野で可能な限り幾つも仕事をとることができるので、どんどん自分からアクションをかけて仕事量を増やしていきたい方にはおすすめです。

仕事のコネクションができる

フリーランスは一つの会社に年単位で常駐して働く正規社員と違って、短いスパンで契約して働くことができます。そのため、幾つもの企業を転々としていくうちにスキルや実力が認められれば、多くのコネクションを獲得できるチャンスにも恵まれやすいといえます。

データサイエンティストのフリーランス案件の種類

では、実際にデータサイエンティストをフリーランスで働こうと思った場合に、どんな職種や案件がフリーランスにはあるのでしょうか。幾つか具体例を上げながらご紹介していきましょう。

仕事の種類

データサイエンティストと聞くと、多くの場合データ分析を連想すると思われますが、実際の業務は多岐にわたります。業務内容としては、「データ収集・分析」「データの構造化・管理」、「レポートの作成」、「IT部門・業務部門との連携」、「問題解決」などが挙げられます。また、実際に企業のデータの統計などを作る場合に、R言語などのプログラミング言語を使ってプログラミングを行う必　要性も出てくるので、そのあたりのスキルや知識が必要になってきます。

データサイエンティストのフリーランスに関する案件の相場・平均単価

一般的にはデータサイエンティストの単価収入は高いと思われていることが多いですが、正社員か非正規かといったことから業務内容やスキルレベルによってなど様々な要因で単価収入は上下します。

全体の総括

特に経験豊富なデータサイエンティストの収入単価だと、月収で100万円はざらなので年収1000万円は貰える高単価な仕事です。まったくの未経験から始めた場合でも、初めの一年目は年収300万円を見込めるという職種なので、経験を積んでスキルを上げていくことでさらに収入を増やすことも可能です。

レバテックフリーランスの情報によると、2020年時点でのフリーランスのデータサインティストの平均単価は年収で828万円となっていることからも、近年にこの職種が注目されデータサイエンティストの道を目指す人が増えてきていることも納得できます。

どんな案件が高単価？低単価

企業からの案件を受注する場合、作業範囲の広い案件であるほど単価が上がる傾向にあります。そのため、できる作業スキルがあまり身についていなかったり、任される仕事が限られているとそれだけ単価収入も少なくなるといえます。

扱うプログラミングの種類では、R言語やPython言語といったプログラミング言語が多用されていますが、Pythonのほうが汎用性も高く使用される機会も多いので単価も高い傾向にあります。

データサイエンティストの案件にはどのようなものが多いのか

前項目でも解説しましたが、Pythonは統計・機械学習・データ分析といった仕事をこなせるので、比較的案件も多くフリーランスでも需要があります。Pythonは深層学習のライブラリや自然言語処理・画像処理などのライブラリが充実していることもあり、近年注目を集めてきている人工知能（AI）の開発部門にもPythonの機械学習が使用されるなど、人気と注目度も上がっています。

一方で、機密情報を取り扱うことが多いR言語の案件はリモートワークには向かず、フリーランスでも会社勤務型の案件での需要こそあるものの、そこまで多くはないといえます。

どうすればデータサイエンティストとしての単価を高くできるのか

データサイエンティストの平均単価はおおよそ600～800万円といわれていますが、スキルや経験値によって単価は上下すると前の項目で説明しました。では、具体的には何をすれば単価収入を上げることができるのでしょうか。

データサイエンティストのスキルを向上

フリーランスで仕事を請け負う場合でもそうですが、基本的にデータサイエンティストになるのに資格は必要ありません。必要なスキルを多く身に着けることで仕事の幅が広がり、その分の対価を得ることができます。

それでも、データサイエンティストになる上で最低限押さえておきたいスキルとして、ビジネススキル、プログラミングスキル、統計学の知識は持っていたほうがいいでしょう。もし、未経験の状態からスタートした場合、なかなか契約には結びつきにくいということもあるので、その場合にも資格を取得しておくと契約も取りやすくなり、高単価な案件にも結びつきやすくなります。

具体的な資格としては、以下があります。

• 統計検定2級以上
• 応用情報技術者試験
• オラクルマスター
• ITストラテジスト

など、まだ他にも幾つもデータサイエンティストに役立つ資格がありますが、特に上記の資格は契約に繋がる資格として有利になるので取得しておくといいでしょう。

データサイエンティスト業務の経験

未経験でデータサイエンティストとして働き始めた場合、なかなか初めの契約を取るのが難しいということは前項目でも解説しましたが、フリーランスの場合ではこれが顕著です。

そのため、ITエンジニアとしての経験も何もまるでない未経験者の場合、一度正社員として一般企業で修養を積んでからフリーランスとして独立することで、企業側にも売り込みやすくなり契約を取りやすくなります。また、働いていた企業でコネクションができる可能性もあるので、フリーになってからも仕事に困らなくなるというメリットもあります。

データサイエンティストがフリーランスになる際の注意点

フリーランスでデータサイエンティストになる場合、幾つかの落とし穴があります。これからフリーランスでデータサイエンティストを目指している方は、就職活動の際は企業の選び方にも気を配る必要があるでしょう。

地雷な案件

就職先の企業を求人掲載で探す場合には、求人欄に掲載されている高待遇の案件に注意が必要です。実際に話してみると、掲載されていた内容が表向きのものであったと後悔するような場合もあります。

具体的には、報酬の掲載の仕方が「50万～120万」、「勤務地23区内各所」などの、幅をきかせた曖昧な表記がしてある企業は表記的にも虚偽とは言い切れないので、参画してから後悔するといったことにならないように注意が必要です。

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まとめ

IT産業の発達やインターネットの普及と働き方の多様化によって、会社に出勤せずに自宅でインターネットからもリモートワークができる時代になって、ますますフリーランスの働き口も増えてきました。

会社や沢山の従業員を抱える企業に無くてはならない立ち位置になってきたデータサイエンティストの需要も、正規社員だけではなくフリーランスとして、また自宅からでも仕事を請け負える環境ができてきている今、今後もますますその人気と需要は高くなってくる職種として目が離せません。

本記事の要点は以下の3つです。

1. 時代の変化とともに仕事や雇用形態の多様化はフリーランスで働く人の増加とメリットにも繋がっている
2. フリーランスのデータサイエンティストの働き口と、働き方によってはコネクションや時間の使い方次第でメリットも多い
3. フリーランスのデータサイエンティストとしてそれなりの高収入を得ていくには、ある程度のキャリアと資格の取得が必要

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