データサイエンティストのフリーランスは稼げる？高単価案件についても解説

データサイエンティストの方の中には、正社員から独立を検討する中で、データサイエンティストとしてフリーランスで活躍できるか疑問に思っている方もいらっしゃるのではないでしょうか？

フリーランスにはリスクもありますが、大幅な収入アップを実現できる可能性もあります。
この記事ではデータサイエンティストのフリーランス独立に必要な情報について以下のようなトピックで解説します。

• データサイエンティストのフリーランスはできる？未経験からも可能？
• データサイエンティストのフリーランスの単価相場
• データサイエンティストのフリーランス案件例
• データサイエンティストフリーランスが身につけたいスキル3選
• データサイエンティストにおすすめのフリーランスエージェント

データサイエンティストのフリーランスはできる？未経験からも可能？

結論から言うと、データサイエンティストとしての実務経験が2-3年以上あればフリーランスとして仕事を受けることは可能です。実際に、フリーランスエージェントなどではデータサイエンティストのフリーランス案件が多数掲載されており、需要が高いことがわかります。

データ分析（Python, R, SQLなど）、機械学習モデルの構築・評価、統計学の知識、ビジネス課題の理解といったスキルに加え、クラウドプラットフォーム（AWS, GCPなど）の利用経験があると、より多くの案件に対応でき、高単価も狙いやすくなります。

ただし、データサイエンティストの実務経験がない場合、つまり未経験からフリーランスになるのは難しいのが現状です。多くの案件では実務経験が求められます。未経験の場合は、まずデータサイエンス関連の知識・スキルを習得し、実務経験を積むために就職・転職を検討することをおすすめします。

データサイエンティストのフリーランスの単価相場 | 経験年数・スキル別に解説

データサイエンティストのフリーランスになる際に重要なのが、案件の単価相場と、自身のスキルレベルでどの程度の単価が期待できるかを把握しておくことです。相場を知ることで、適切な報酬交渉や年収目標の設定に役立ちます。

フリーランスエージェントの求人情報（※）を分析すると、データサイエンティストのフリーランス案件の月額単価は、求められる経験年数やスキルセット、担当工程によって大きく変動しますが、月額70万円〜100万円程度が中心的な価格帯と言えそうです。

具体的には、以下のような傾向が見られます。

• 月額100万円以上の高単価案件：データサイエンティストとしての実務経験5年以上を目安に、特定のドメイン（金融、製薬、製造など）における深い知識や、大規模データ基盤の構築・運用経験、高度な機械学習モデル（深層学習、自然言語処理など）の開発経験が求められることが多いです。プロジェクトリードやコンサルティング能力も重視されます。
• 月額70万円〜100万円程度の案件：データサイエンティスト経験3年以上が目安となり、PythonやRを用いたデータ分析・モデル構築の実務経験、SQLによるデータ抽出・加工スキル、クラウド環境（AWS, GCPなど）での開発経験などが求められます。ビジネス課題を理解し、分析設計からレポーティングまで一貫して担当できる能力が必要です。
• 月額70万円未満の案件：データサイエンティスト経験1〜3年程度でも応募可能な案件が見られます。担当工程はデータ分析やモデル実装の一部、レポーティングなどが中心となることが多いようです。特定の分析ツール（BIツールなど）の使用経験や、特定のプログラミング言語スキルが求められる場合があります。

このように、単にデータ分析ができるだけでなく、経験年数、専門分野の知識、扱える技術の幅広さ、ビジネスへの貢献度などが単価を左右する重要な要素となります。

例えば、月額85万円の案件を継続できれば年収は1,020万円となり、会社員時代よりも大幅な収入アップが期待できます。一方で、経験が浅いうちは単価が低めになる可能性も考慮しておきましょう。

データサイエンティストのフリーランス案件例

ここでは、実際に募集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の例を3つご紹介します。

大手製薬企業向けデータ戦略立案に伴うデータ分析支援(基本リモート)

マーケティング支援会社経由で、大手製薬企業のマーケティング部門におけるデータ分析業務を支援します。データ分析設計、分析実行、レポート作成などを担当します。Python、SQLへの理解と英語力が求められます。（月額最大85万円）

大手建設会社で社内DXプロジェクトにおけるデータサイエンティスト支援(リモート併用可)

社内DXプロジェクト推進のため、事業部門と協業して学習モデルの設計・構築・運用や、IoTデータの分析、統計分析、モデリングなどを担当します。データマネジメントプラットフォームの経験や分析コンテスト参加経験などが求められます。（月額最大100万円）

【Python】お菓子メーカーの需要予測をメインとしたデータサイエンティスト支援（リモート併用可）

お菓子メーカーにおける需要予測を中心としたデータサイエンティスト業務を担当します。Pythonを活用したデータ分析経験、顧客折衝経験、需要予測/時系列分析の経験が求められます。（月額最大105万円）

これらの案件例からもわかるように、データサイエンティストは製薬、建設、食品など、多岐にわたる業界でフリーランス案件が存在します。

データサイエンティストフリーランスが身につけたいスキル3選

インディバースフリーランスの求人データを元に、データサイエンティストフリーランスとして必須要件として特に求められるスキルを3つご紹介します。

スキル1: データ分析・統計解析スキル (Python/R/SQL)

データサイエンティストのコアスキルであり、最も多くの案件で求められます。PythonやRを用いたデータの収集、前処理、可視化、統計モデリング、機械学習モデルの実装・評価スキルは必須です。また、データベースからデータを抽出・加工するためのSQLスキルも同様に重要視されます。これらのスキルを駆使して、ビジネス課題に対する洞察を提供できる能力が求められます。

スキル2: 機械学習・AIモデル開発経験

単なるデータ分析に留まらず、予測モデルや分類モデル、レコメンデーションエンジンなどの機械学習・AIモデルを開発・実装した経験は、高単価案件を獲得する上で重要です。特に、特定のアルゴリズム（回帰、決定木、SVM、クラスタリング、深層学習など）に関する深い理解と実務経験、モデルの精度評価や改善の経験があると高く評価されます。生成AIや大規模言語モデル（LLM）に関する知見も近年注目されています。

スキル3: クラウドプラットフォーム活用スキル (AWS/GCP/Azure)

現代のデータ分析基盤はクラウド上に構築されることが一般的です。そのため、AWS (SageMaker, Redshift, EMRなど)、GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Storageなど)、Azure (Azure Machine Learning, Synapse Analyticsなど) といった主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験や、データパイプラインの設計・実装経験は、多くの案件で求められる重要なスキルとなっています。

フリーランスエンジニアと会社員エンジニアとの違い

正社員としてデータサイエンティストで働く場合のメリットは言うまでもありません。

• 安定した収入／ボーナス
• 企業によって充実する福利厚生
• 研修制度や学習支援など

常に安定して仕事と収入があるため、自分から案件を探しにいく労力がかかりません。

一方で、フリーランスのデータサイエンティストとして働く場合、メリットは以下のようになります。

• 報酬交渉ができる
• 受注する案件を自分で選べる
• 働き方を自分でマネジメントできる

フリーランスのメリットは言うまでもなく自由度の高さにあります。

フリーランスのデメリットも改めて確認しておきましょう。

• 収入が不安定
• 常に能動的に案件を探す必要がある
• 社会保険などは全て自分で払う必要がある
• 営業や経理など、分析業務以外の雑務が増える
• 確定申告などの税務業務を自分で行う必要がある

フリーランスのデータサイエンティストとして働くならば、自由度が高い分、案件の受注から時間の管理など全てを自分で責任を持って行う必要があります。

これらのデメリットへの対処法として、フリーランスエージェントの活用が挙げられます。エージェントは案件紹介だけでなく、契約交渉、税務サポート、福利厚生の提供など、フリーランス活動を多方面から支援してくれます。

データサイエンティスト案件があるフリーランスエージェントおすすめ4選

ここからは、実際にデータサイエンティスト案件を受注する時に役立つフリーランスエージェントをご紹介します。

レバテックフリーランス

公式サイト：https://freelance.levtech.jp/

レバテックフリーランスの主な特徴としては、以下の3つがあります。

1. 業界最高水準の案件単価
2. キャリアコンサルタントによる手厚いサポート
3. 求人数の多さ

業界最高水準の案件単価

レバテックフリーランスは、高単価案件を数多く取り揃えています。

また、レバテックで保有する案件のほとんどは、エージェントから直接案内されなければ見ることができない、「非公開求人」です。
非公開求人の中には、機密性の高い大企業の案件や、条件が良く応募が殺到する可能性が高い案件などが多くあります。
そのため、一般公開はせず、担当者から直接依頼される場合もあるのです。

テクフリ

画像はテクフリ公式サイトより引用：https://freelance.techcareer.jp/

テクフリは中間マージン10%からの案件があるエージェントです。エンジニア向け案件が多いですが、データサイエンティストやデザイナー、ディレクター向けの案件も取扱があります。

テクフリは、個人では受注が難しい有名企業の高単価な案件の取扱実績があります。

運営元である株式会社アイデンティティは、複数のIT人材派遣事業をおこなっているため、IT・Web系企業とのパイプも太いです。

手厚いユーザーサポートも特徴で、下記のように細やかなサービスが受けられます。

• 独自の案件マッチングシステムでスキルとのマッチ度が高い案件を紹介
• 1人につき2人のスタッフがついて案件獲得をサポート
• 企業との面談前にはエージェントが面談対策をしてくれる

TECKSTOCK（テックストック）

公式サイト：https://tech-stock.com/

運営会社	INTLOOP株式会社（イントループ株式会社）
公開求人数	約8,000件（※2025年4月時点）
特徴	週5案件が豊富
対応地域	主に東京
働き方	常駐・リモート（フルリモートあり）

TECHSTOCK（テックストック）は、エンジニアやコンサルタント向けのフリーランス案件を保有するエージェントです。

週5日の案件が豊富に用意されていて、しっかりと稼ぎたい人におすすめ。

テックストックの主な特徴を以下にまとめました。

1. 高単価案件・上場企業案件が多数
2. 業界で20年以上の実績アリ＆サポートが手厚い
3. 支払いサイトが翌月15日払いと早い

HiPro Tech | リモート案件が多く自由な働き方を目指せる

出典：HiPro Tech 公式サイト

HiPro Techは、IT・テクノロジー領域におけるエンジニアやデータサイエンティストに特化したフリーランスエージェントです。

HiPro Techの主な特徴としては、以下の3つがあります。

• リモート案件・週3日からOK案件多数、柔軟な働き方を実現できる
• 高単価な大企業案件・直請案件が多い
• 上流から関われる案件が豊富

上流工程の案件は求められるスキル水準が高いぶん、単価も高めです。

収入重視の人、これまでの経験を活かして上流工程に挑戦したい人は、ぜひHiPro Techに相談してみましょう。

ITやテクノロジー領域に精通したエージェントとの事前面談では、専門的な知識に関する相談も可能です。

エージェントは専門知識が豊富で技術的な話をしやすいため、案件の不一致を避けたい方におすすめです。

データサイエンティストの将来性は？

データサイエンティストの需要は、今後も高まり続けると予想されます。ビッグデータの活用はあらゆる業界で重要性を増しており、データを分析しビジネス価値を創出できる専門家のニーズは尽きません。

特に、AI技術の進化に伴い、機械学習モデルの構築や運用、データに基づいた意思決定支援など、データサイエンティストが活躍する場面はますます広がっています。

一方で、求められるスキルセットは常に変化しており、最新技術のキャッチアップやビジネス理解力の向上が不可欠です。クラウド技術、特定の分析ツール、ドメイン知識などを継続的に学習し、自身の市場価値を高めていく努力が求められます。

フリーランスデータサイエンティストまとめ

今回は、データサイエンティスト向けの案件獲得方法や、スキル、年収について解説しました。

フリーランスが案件を探すなら、フリーランスエージェントを活用するのがおすすめです。

エージェントによって特色が異なるので、ぜひ自分に合ったエージェントを探してみてください。

もっと活躍の幅を広げたいと考えている方は、この記事を参考にして取り組んでみてはいかがでしょうか。