フリーランス・副業向けの案件マッチングサービス「SOKUDAN（ソクダン）」が独自に調査した、2026年最新の「データサイエンティスト案件の年収レポート」を公開します。SOKUDANに掲載されている約5,500件の実際の案件データ（一部抜粋）をもとに、データサイエンティスト案件の平均年収や案件数、稼働日数などを分析しました。調査サマリー・データサイエンティスト案件の平均年収は868万円・週3日以下の案件が43%超・フルリモート案件が71%超【調査概要】SOKUDAN掲載案件（一部抜粋）について、単価と稼働時間から平均時給を算出平均時給をもとに、1日8時間・月21日稼働と仮定して想定月収・年収を試算対象期間：2019年7月1日〜2024年12月31日対象案件数：5,524件（※一部抜粋）【本レポート引用に関するお願い】本レポートは、Webメディアや各種媒体で自由に転載・活用可能です。ただし、引用の際は必ず以下の表記と本ページへのURLリンクを明記してください。出典：データサイエンティスト案件の年収レポート｜SOKUDAN Magazine（https://magazine.sokudan.work/post/B4jjiYyp）フリーランスのデータサイエンティストの平均年収・平均年収：868万円・平均月収：72万円・平均時給：4,306円SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けのデータサイエンティスト案件の平均年収は868万円です。月収にすると約72万円、時給換算では約4,306円となります。AIや機械学習の需要拡大により、データ活用の重要性は高まっています。企業のDX推進においては、データから価値あるインサイトを導き出す力が不可欠であり、ビジネス理解と統計知識をあわせ持つ人材の需要は今後も高い水準で推移すると考えられます。このようにデータサイエンティストは、ビジネス課題の解決に直結する職種として、高く評価されています。▼関連記事：職種別エンジニア案件の年収レポート正社員のデータサイエンティストの年収との比較▼出典：データサイエンティストの仕事の平均年収｜求人ボックス求人ボックスの統計によると、正社員のデータサイエンティストの平均年収は約748万円（2026年3月23日時点）とされています。SOKUDANのフリーランス案件と比べると、約120万円の差があります。ただし、フリーランスは保険料や税金、非稼働期間の影響を受ける一方、正社員には社会保険や有給、退職金といった福利厚生が含まれています。そのため、実際の手取りベースで見ると差はもう少し小さくなる可能性があります。単純な比較は難しいものの、スキルや実績によっては、フリーランスのほうが収入を伸ばしやすいといえるでしょう。▼関連記事：フリーランスエンジニアと会社員の違いは大きい！メリットデメリットを徹底比較データサイエンティスト案件の稼働日数・週4〜5日：56.4%・週2〜3日：41.8%・週1日：1.8%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けのデータサイエンティスト案件は、週4〜5日稼働が56.4％と過半数を占める一方、週2〜3日稼働も41.8％と高い割合です。データ分析や機械学習モデル開発はプロジェクト単位で進むことが多く、運用よりも成果物が重視される傾向があります。そのため、データサイエンティストは作業が集中的になりやすく、比較的柔軟な働き方を実現しやすい職種です。なお、週1日稼働の案件は1.8％と少なく、ある程度まとまった時間を確保して課題解決に取り組むスタイルが主流となっています。データサイエンティスト案件のリモート可否・フルリモート：71.1%・一部リモート可：23.0%・リモート不可：5.9%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けのデータサイエンティスト案件は、フルリモートが71.1％、一部リモート可が23.0％で、合計94.1％がリモート対応となっています。データ分析や機械学習モデル開発は、データベースやクラウド環境にアクセスできれば場所を選ばず進められます。リモート不可は5.9％にとどまり、働く場所の自由度が高く、リモートワークとの相性がよいのが特徴です。加えて、集中して思考する時間が重要な業務であることも、リモートとの親和性を高めています。データサイエンティスト案件の多い業界・IT関連：34.66%・Web制作：12.42%・人材サービス：10.03%・SaaS：8.17%・AI：4.19%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けのデータサイエンティスト案件は、IT関連が34.66％と最多です。Web制作（12.42％）や人材サービス（10.03％）も一定数あり、業界は幅広く分散しています。人材サービスでの需要が高い背景には、マッチングアルゴリズムやレコメンド機能の開発において、データ分析スキルが重視されている点があります。一方で、AI業界は4.19％と比較的少なく、AI技術そのものを開発する企業よりも、既存ビジネスにデータ活用を組み込む企業でのニーズが高い状況です。このように、データサイエンティストは特定の業界に偏らず、さまざまな分野でビジネス価値を生み出す役割を担っています。データサイエンティスト案件で求められるスキル・PM：6.88%・プロジェクトマネジメント：6.26%・Salesforce：3.47%・PMO：2.91%・要件定義：2.79%SOKUDANに掲載されているフリーランス・副業向けのデータサイエンティスト案件では、PM（6.88％）やプロジェクトマネジメント（6.26％）などの管理スキルが必要な案件が合計13％以上を占めています。これは、データ分析に加えて、プロジェクト全体を推進する力も求められていることを示しています。また、Salesforce（3.47％）や要件定義（2.79％）といったスキルも上位にあり、技術力だけでなく、ビジネス要件の理解やツール活用力の重要性も高まっています。このように、データサイエンティストは分析業務にとどまらず、プロジェクト管理や顧客との調整まで担える人材が評価されやすい傾向にあります。【実例】データサイエンティスト案件の傾向分析ここまで、SOKUDANの過去の案件データから傾向を整理してきました。ここからは、SOKUDANに実際に掲載されているフリーランス・副業向けのデータサイエンティスト案件（2026年4月時点）をもとに、現在の傾向を具体的に見ていきます。▼SOKUDANのデータサイエンティストの案件一覧はこちらBIツール・データ可視化・ダッシュボード構築が中心SOKUDANに掲載されているデータサイエンティスト案件では、Tableau・Power BI・Metabase・SnowflakeなどのBIツールを活用したダッシュボード開発やレポート作成、データ可視化が主な業務となっています。具体的な案件例としては、以下のようなものが挙げられます。大手通信会社でのTableauダッシュボード開発電力・エネルギー領域でのSnowflake＋Metabaseによる分析・可視化大手製造メーカーでのPower BI導入・定着支援いずれも、単に分析して終わりではなく、営業やコンサルタントなど非技術者にデータを活用してもらうところまでが求められます。そのため、「課題発見→提案→解決」まで一貫して担える人材が重視されており、従来以上にビジネスコミュニケーション力が重要になっています。大手企業のDX推進の需要が高まっているSOKUDANに掲載されているデータサイエンティスト案件を見ると、大手通信会社や製薬・製造メーカー、電力・エネルギー企業、リサーチ会社、クレジットカード会社など、大企業のDX関連が多いです。業務内容は、以下のようなデータインフラの整備・刷新に関わるものが多く見られます。データ基盤の設計・構築データマートの開発・運用ExcelからBIツールへの移行・定着支援報酬は月額50〜95万円と高水準で、週5日稼働の長期契約が主流です。単発ではなく継続的に関与できる案件が多く、フリーランスでも収入を安定させやすい傾向があります。生成AI・LLMスキルが必須要件になってきているSOKUDANに掲載されているデータサイエンティスト案件では、従来の統計分析や機械学習に加え、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の活用を求める案件が増えています。具体的には、以下のような業務内容を含む案件です。LLMを用いた新機能の開発・評価生成AIによる業務効率化・レポート自動生成そのため、Pythonや統計・機械学習のスキルに加え、AIモデルの開発・評価経験を求めるケースが増加しています。データサイエンティストの役割はAIエンジニア領域と重なりつつあり、生成AIへの対応は今後の案件獲得において重要な要素になっています。▼SOKUDANのデータサイエンティストの案件一覧はこちらフリーランスのデータサイエンティストが年収を上げるために必要なことここまで紹介してきた年収・案件データや、SOKUDANの実案件、現在のトレンドを踏まえ、フリーランスのデータサイエンティストが年収を上げるために必要なポイントを解説します。生成AI・LLMの実務スキルを習得するSOKUDANに掲載されている案件からもわかるように、データサイエンティストには生成AIやLLMの実務活用が強く求められるようになっています。役割も「分析する人」から「AIを使って業務を回す人」へと変化しています。特に単価アップにつながりやすいスキルは以下の通りです。LLMのファインチューニング：特定タスク向けにモデルを最適化する技術プロンプトエンジニアリング：意図した出力を引き出す設計力RAG（検索拡張生成）の構築：外部データとLLMを組み合わせる設計力AIモデルの評価：精度・安全性・コストを総合的に判断する力これらのスキルは、統計や機械学習の知識と組み合わせることで、より高い市場価値を発揮します。ビジネス成果をROIで伝える力をつけるデータサイエンティスト案件では、「課題発見→提案→解決」まで一貫して求められるケースが増えており、非技術者にデータを活用してもらうところまでが業務範囲に含まれています。そのため、どれだけ高度な分析ができても、ビジネスへの効果を数値で示せなければ評価は上がりにくいのが実情です。「売上が〇％向上した」「コストを〇〇万円削減できた」といった形でROIを可視化できる人材ほど、経営層からの信頼を得やすく、結果として年収アップにもつながります。データサイエンティストは、技術力だけでなく、任せれば成果が出ると思ってもらえるコミュニケーション力も同じくらい重要といえます。PM・プロジェクトマネジメントスキルを身につけるSOKUDANの案件データでは、PM（6.88％）やプロジェクトマネジメント（6.26％）など、管理スキルが求められる案件が合計13％以上を占めています。これは、分析だけでなくプロジェクト全体を推進できる人材へのニーズが高いことを示しています。要件定義やステークホルダーとの調整ができる人材は、発注リスクが低いと評価されやすく、継続契約や高単価案件につながりやすい傾向があります。具体的には、以下のようなスキルが重要です。要件定義・スコープ管理：何を作るかを明確にするステークホルダーマネジメント：関係者を横断して調整する進捗・リスク管理：遅延や手戻りを防ぐデータサイエンティストは、PMスキルを技術力と組み合わせることで、より高単価な案件を獲得しやすくなります。BIツール・データ基盤領域の専門性を深めるSOKUDANのデータサイエンティスト案件では、Tableau・Power BI・Snowflake・Metabaseを活用したダッシュボード開発やデータ可視化が中心で、クライアントは通信・製薬・製造・エネルギー・金融など大企業のDX案件が多くを占めています。このような、データインフラを整備するフェーズに対応できる人材は希少性が高く、安定して高単価を維持しやすいのが特徴です。特に差別化につながるポイントは以下の通りです。複数BIツールへの対応力：TableauとPower BIの両方を扱えると案件の幅が広がるモダンデータスタックの設計力：Snowflakeを軸にデータ基盤を構築できると単価が上がりやすい業界知識との掛け合わせ：製薬・製造・金融など特定分野の理解があると希少性が高まるデータサイエンティストは、単にツールを扱えるだけでなく、データ基盤全体を設計・運用できるレベルを目指すことが、長期的な高単価につながります。SOKUDANでは高単価のデータサイエンティスト案件が見つかるSOKUDAN（ソクダン）は、企業や事業の成長に関わる案件に出会える、フリーランス・副業向けの案件マッチングサービスです。エンジニア、マーケター、セールス、事業企画、デザイナーなどを中心に、幅広い案件を取り扱っています。低単価案件はあらかじめ排除されており、スキルを活かしたい即戦力人材向けの案件が豊富です。報酬は時給2,000円台後半〜6,000円が目安で、エンジニアでは1万円を超える案件もあります。また、CS担当者がスキルや希望条件に合わせて案件を個別に紹介するため、効率よく自分に合う案件に出会いやすいです。企業ごとの面接対策や契約・単価交渉のサポート、報酬トラブル時の一部補填など、安心して働ける体制も整っています。フリーランスや副業で案件を探している方は、選択肢の1つとしてぜひ気軽に活用してみてください。▼SOKUDANのサービス詳細はこちら▼SOKUDANのデータサイエンティストの案件一覧はこちらSOKUDAN Magazineでは、エンジニアの職種別・言語別・フレームワーク別・スキル別に年収レポートを公開しています。自分の職種や興味のある技術に合わせて確認することで、案件の相場感や今後のキャリアの方向性を把握しやすくなります。ぜひ参考にしてみてください。▼職種別エンジニアの職種別の年収レポートフロントエンドエンジニア案件の年収レポートバックエンドエンジニア案件の年収レポートiOS/Androidエンジニア案件の年収レポート機械学習エンジニア案件の年収レポートインフラエンジニア案件の年収レポートデータサイエンティスト案件の年収レポート▼プログラミング言語別エンジニアのプログラミング言語別の年収レポートHTML案件の年収レポートCSS案件の年収レポートJavaScript案件の年収レポートTypeScript案件の年収レポートRuby案件の年収レポートPHP案件の年収レポートPython案件の年収レポートJava案件の年収レポートGo案件の年収レポートC#案件の年収レポートSwift案件の年収レポートKotlin案件の年収レポートApex案件の年収レポート▼フレームワーク別エンジニアのフレームワーク別の年収レポートReact案件の年収レポートNext.js案件の年収レポートVue.js案件の年収レポートNuxt.js案件の年収レポートRuby on Rails案件の年収レポートLaravel案件の年収レポートDjango案件の年収レポートFlutter案件の年収レポートSpring案件の年収レポート▼スキル別Node.js案件の年収レポートUnity案件の年収レポートAWS案件の年収レポートAzure案件の年収レポートGCP案件の年収レポートWordPress案件の年収レポートSalesforce案件の年収レポートTableau案件の年収レポートRPA案件の年収レポート