フリーランス求人を探すデータアナリスト案件の単価は？フリーランス求人動向
事業の意思決定や経営判断に利用するデータ分析の需要が急増するなか、統計、数学、ITなどの専門知識を駆使して分析をおこなう「データアナリスト」の需要が高まっています。それに伴い、データ分析チームやデータサイエンスの部署で正社員として働いた後、独立してフリーランスの道を選ぶデータアナリストも増加しています。
未経験からデータアナリストを目指す方や、ITエンジニアからの転職、分析職として独立を検討中の方も多いのではないでしょうか。この記事では、単価相場やフリーランス求人動向について解説し、仕事内容や求められるスキルなども紹介します。
目次
データアナリストのフリーランス求人動向
フリーランスのデータアナリストとして活躍するには、まず求人動向を確認することが大切です。この段落では、データアナリストの市場価値とデータサイエンティストとの違い、データ分析人材が不足する理由について解説します。
データ分析・アナリティクスに精通した人材の市場価値は高い
大手企業を中心にデータ活用のニーズが高まるなか、データアナリティクスや分析業務を担う専門人材の不足が顕在化しています。ガートナーの調査によると、日本国内のデータサイエンティストは将来的に25万人不足すると予測されており、大学や教育機関などでの人材育成も追いついていない状況です。
分析者の需要が高まる背景として、データ処理や解析技術の普及があげられます。ITインフラが整い日々さまざまな情報が企業のデータベースに蓄積されるようになり、それらのデータを統合し活用することで、消費者動向の把握や予測、自動化によるコスト削減、戦略立案などの事業用途に活かすことができるようになっています。
データアナリストはデータ分析に必要な統計学や機械学習、データマイニングなどの技術に長けた職業です。単にデータを収集し、処理・統合するだけでなく、そこから有用な知見を引き出すことで新たな価値を創造し、課題・問題解決を効果的に行える分析スキルを持つ人材の需要は高い傾向にあります。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
データアナリストとよく混同される職業にデータサイエンティストがあります。フリーランスの仕事を探す際も両者の区別はあいまいなため、求人案件毎のスキル要件などから応募できるかを判断していく必要があるでしょう。
実際のフリーランス求人：データアナリストの求人・案件一覧
一般的な役割の違いとして、データアナリストはデータ分析を行いユーザーの行動やニーズ、規則性などを見出し、企業の抱える課題解決を提案する仕事です。一方のデータサイエンティストは、大量のデータ（ビッグデータなど）を分析・抽出し、問題解決へと導きます。事業戦略の検討やAIエンジニアとしての側面も持った職業です。
金融、IT、スポーツなどの特定分野の知見やサービスのグロース、CRMなどマーケティングの知識を保有するデータアナリスト人材の市場価値は今後ますます高まるといえるでしょう。
データアナリスト人材が不足する理由
データアナリストとして活躍するには、統計学や数学、プログラミングといった幅広く高度な知識・技術が必要です。ただし、そのような分析や統計解析の専門部署や専任担当者を雇用する企業は少なく、未経験者に教育を行う経験者の人数も足りていません。そのため、転職市場への人材供給が多くないことは、企業が採用できるデータアナリスト人材が不足する原因のひとつといえます。
また、欧米などの海外に比べ、統計学などを専門的に学ぶことのできる大学・大学院が少ないことも要因とされています。統計やデータサイエンスを専攻した学生が年間25,000人卒業する米国に対して、日本では4,000人程度と、かなり少なくなっています。
国内でも、滋賀大学や横浜市立大学などデータサイエンス学部を設立する教育機関が増えたり、企業の一部では、社内でデータアナリストの育成に取り組むような事例も増えてきました。
現在は、データ分析人材の養成機関や社内教育を実施する企業も限られるため、十分なスキルを身につけるには、就職して実務をこなしながら覚えていく必要があるでしょう。
データアナリスト案件の単価相場
データアナリストがフリーランスとして働く際の報酬単価は経験や実績によって異なります。1年目で実務経験が浅い場合、月額単価の目安は40～60万円程度です。3年目である程度の実績や経験、スキル・知識を持ち合わせている人の場合は月額単価が100万円を超えるケースもあります。
正社員データアナリストの平均年収も幅があり、600～800万円といわれています。経験豊富なデータアナリストや所属する企業によっては、年収1000万円以上のデータアナリストも少なくありません。独立することで、さらに高収入を目指すことも可能でしょう。
データアナリストの仕事
ここからは、コンサル型とエンジニア型という2つの種類にわけて、データアナリストの仕事や業務内容について紹介します。
コンサル型
コンサル型のデータアナリストは、コンサルティングファーム、SIerなどのデータ解析部門やマーケティング会社に所属するデータ分析人材です。企業の抱える課題に対して、データ解析の手法を駆使した問題解決に取り組みます。仕事では、なにかしらの仮説に基づく分析や施策立案などの提案を行います。
経営層よりも現場に近い立ち位置で働くため、具体的な分析業務やレポーティングにも携わります。そのため、SQLやR、統計ソフトを利用した解析スキルは必須といえるでしょう。
そのうえで、クライアントへの提案に必要な折衝能力、コンサルティングを行うための論理的思考力などビジネス能力も重視されます。また、目的に応じたデータを取捨選択するデータの抽出力や仮説力も必要でしょう。
エンジニア型
エンジニア型のデータアナリストは、Web系の事業会社で多く活躍しています。ゲーム・アプリ・メディア・ECなどサービスの運営に関するデータの解析を行い、ユーザーの行動パターンの規則性を見出したり施策の効果を評価したりと有意な情報を提供していくことが仕事です。
機械学習やデータマイニングといった手法を活用し分析をおこなうため、データ処理や環境構築の知見も求められます。分析結果は商品・サービス開発の改善などに役立てられます。社内の他部署と連携したプロジェクト単位での分析や開発も多くなってくるでしょう。
エンジニア型では、Python、Hadoop、MapReduce、データマイニングなどコンサル型に比べより専門的なITスキルが重視される傾向にあります。
データアナリスト案件の参画に必要なスキル
データアナリスト案件へ参画するには、求められるスキルがいくつかあります。この段落からは、特に必要とされるスキルを3つ解説します。
データの収集・管理
データアナリストとして課題解決に取り組むには、さまざまなデータを集めなければなりません。さらに、集めたデータをうまく活用できるよう、管理する能力も必要です。集めるデータの種類は、顧客・商品情報以外にも、SNSやWEBサイト、音声データなどさまざまなものがあります。種類の違う各データの収集方法や、適切に管理する方法を検討することが大切です。
データの正しい理解
収集したデータを分析する際は、取り扱い方法やデータごとの特徴などを正しく理解することも重要です。具体的には、顧客データを分析する際、個人情報に触れることがあります。個人情報は外部に漏れると悪用される恐れがあるため、取り扱い方法に関する知識が必要です。個人情報保護法などの知識を十分に得たうえで収集・管理しなければなりません。
データ分析の技術
データ分析を行うには、高度な技術が必要です。特に、ビッグデータなど大量のデータを扱う際は、専門的な技術を活用しなければなりません。さらに、データアナリストにとって、必要なデータを抽出するというのも大切な仕事です。大量のデータから課題解決に必要なデータのみを抽出できる技術が求められます。
データアナリストに必要な知識
データアナリストは幅広い知識を駆使してデータ分析を行います。具体的にどのような知識が必要なのか見ていきましょう。
統計学などの知識
データ分析を正確に行うには、統計学の知識を活用しなければなりません。統計学の知識を活用することで、一部のデータから予測・仮説を立てたり、どのような推論が導き出せるのかを検討したりできます。さらに、統計学には数学的知識（確立や数列など）も必要です。数学の知識がなければ、データの規則性を見つけることや、数値の性質を見出すことが難しくなります。
知的好奇心と論理的思考
データアナリストは、統計学や数学のほか、プログラミング、機械学習などの知識をどんどん蓄えていく必要があります。実際に仕事を始めた際も、関連書籍を何冊も読んで最新技術に関する知識を蓄えなければなりません。知的好奇心があることで、わからないことや気になること、進化していく技術などへ敏感に反応し吸収できるようになります。
また、物事を理論立てて考えられる論理的思考もデータアナリストには重要です。論理的思考が身についていることで、新しく得た知識・技術を論理的に考えるということに楽しさを見いだせます。このような楽しさを感じられるようになると、データアナリストとして働くことへ充実感ややりがいも感じられるようになります。
技術的バックグラウンドが強みに
データアナリストによって得意な分野はさまざまですが、ほかの人には負けない優れた知識・技術があるのは強みになります。例えば、エンジニアとしての知識があり、プログラミングの技術にも秀でている場合、手作業で行う業務をシステムに実装して効率的に処理することができます。技術的なバックグラウンドがあることで、データアナリストとして持っている知識をより有効活用可能です。
未経験でデータアナリストになることはできる？
全くの未経験で統計の知識・IT技術のない人がデータアナリストになるのは難しいです。クライアントとなる企業が求めているのは、即戦力として仕事を受注してくれる統計解析の専門家です。案件の内容によっては、経験の浅いエンジニアが受注できるものもありますが、データ分析に関する最低限の知識・技術は求められます。ただし、これまでデータサイエンス以外の分野であってもエンジニアやマーケターとして活躍してきた経験があれば、仕事を受注できる可能性はあります。
分野は違ったとしても、開発スキルを習得したエンジニアがデータアナリストの仕事を受注してきたケースは少なくありません。最初は、ウェブ周りの解析を行うウェブアナリストからキャリアをスタートする方法もあるでしょう。
また、IT関連の開発経験が半年以上ある人を対象としたスクールもあります。このようなスクールでは、機械学習の実務が未経験でも専門知識・技術を教えてくれるほか、将来的にはフリーランスエンジニアとして仕事を受注できるレベルになることも可能です。
35歳以下のプログラミング経験者には、機械学習・ディープラーニング講座が全額無料で受講できる「AIジョブカレPRO」もおすすめです。
高単価のデータアナリストを目指すために
フリーランスのデータアナリストとして、少しでも単価の高い仕事を受注できるようになるには、この段落で紹介する3つのポイントを押さえておきましょう。
データ視覚化ツールを習得する
データ視覚化ツールというのは収集したデータを目で見てわかるよう、まとめられるツールです。データを数字として羅列しているだけでは、仕事を発注しているクライアント企業へ分析結果を説明することも難しくなります。しかし、視覚化することによって、グラフやチャートのようにデータをわかりやすく表現できます。
分析結果の本質をわかりやすく伝え、クライアント企業から重宝される存在になるためにも、データ視覚化ツールは習得しておきましょう。
機械学習アルゴリズムとモデル作成
より精度が高く、効率的なデータ分析を行うには、機械学習やモデル作成に関する知識・スキルを持っていることが大切です。機械学習はコンピュータにルールやパターンを覚えさせアルゴリズム解析を行うことで、データの分類や認識、予測などを行えます。データ分析には、特に必要な知識・技術となっています。
データアナリストの求人を出している企業では、機械学習アルゴリズムの知識を持っている人を募集しているケースは多いです。データアナリストとして仕事の幅を広げ、より高い単価の案件を受注するためにも、この知識・技術は習得しておきましょう。
また、モデル作成はデータアナリストの仕事の1つですが、高度なモデルを構築できる人材はクライアント企業からの需要が高いです。単純なモデルであれば、AIなどを使って作成できます。しかし、より高度で精度の高いモデルを作成するには、豊富な知識や経験を兼ね備えた人間の力が必要です。
マーケティングやビジネス知識
データアナリストとして高単価な仕事を受けるには、データ分析やプログラミングなどの知識・技術だけでは不十分です。マーケティングやビジネス知識も持っておくことで、よりクライアントを満足させられる成果をあげることができます。これらの知識がない場合、導き出した分析結果や課題解決の施策が、すでにクライアントも把握している内容になっているケースがあります。
マーケティングやビジネス知識を持っていると現場からの声を吸い上げ、より複合的なデータ分析ができ、クライアントの要求に応えることも可能です。
データアナリスト案件の今後の動向
フリーランスで活躍したい場合は、データアナリスト案件の今後の動向についてもチェックしておきましょう。具体的な動向をこの段落で解説します。
データ分析市場の拡大とともに求人需要が増加する
データの民主化といわれるように、これまで専門家が扱ってきた大量のデータを別の分野の人間（営業職や企画職など）に開放する動きがあります。民主化が進むことで利用者が増加し、新しいアイデアやデータの活用方法が生まれ、データ分析市場はさらに拡大が予想されています。それに伴いフリーランスの需要も高まるでしょう。
専門家以外の人間がデータを扱うようになり、別職種との連携やデータ分析が身近になることでしょう。データアナリストの活躍の場は、より高度で複雑な分析にシフトしていきます。そのような場合でも、専門家の観点が必要とされる場面は多くあるため、今後もより求人の需要は拡大するとみられています。
より汎用的なロールや技術的ポジションに融け込んでいく
データアナリストは幅広い知識と技術を持っているため、キャリアを多く積み重ねた人材などは汎用的なロールや技術的ポジションに溶け込む可能性があります。キャリアを重ね、自分でデータ分析などの業務を行わない立場となった場合、マネジメントやほかの関連するロールに移っていくことが期待されます。
データアナリストの需要が落ち着いた場合、クライアント側から別のロールへ移るよう、要請される可能性も少なくありません。プログラミングの技術が高ければ、エンジニアなどの技術的ポジションへ移動するケースもあります。
課題特定力と、思考力、提案力で生き残る
クライアント企業が抱える課題を特定し、論理的な思考で解決策を提案できる能力はデータアナリストにとって重要です。課題特定力の強いデータアナリストはクライアントから頼られる存在になり、継続的に案件を受注できる可能性があります。さらに、思考力があることで、課題・問題の発見から解決までのプロセスを論理的に解説可能です。課題解決に向けた施策を提案する際、クライアントを納得させることができます。
また、効果的に課題を解決するには、クライアントのニーズに応えた提案ができる力も必要です。施策実行のコストや手間なども検討したうえで、クライアントが満足する提案を目指しましょう。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
