データ分析スキルでフリーランスになるには？必要な能力や報酬を解説

ビッグデータを活用したデータ分析は、経営判断やビジネス戦略の立案、課題解決など、さまざまな価値を創出します。 データ分析のニーズの高まりと共に、フリーランスで活動する方も見られるようになりました。専門性の高い職種のため人材が少なく、フリーランスとして独立しても将来性があります。

本記事では、データ分析の分野でフリーランスになる方法やメリット、それに求められるスキルについて解説していきます。

データ分析の概要

企業のDX化が進む中で注目されているデータ分析ですが、どのようなものなのか理解できていない人もいるでしょう。ここからは、データ分析の概要について詳しく解説します。

データ分析とは

データ分析というのは、情報や文字、数値など様々なデータを集めて分析することです。適切にデータ分析を行うと、企業が抱える課題や問題、新たなチャンスに気づくことができます。例えば、顧客の属性や売上データを集めて分析をすれば、新しい商品のアプローチ方法などを見出すことが可能です。SNSなどが普及し企業と顧客の接点が増えたため、取り扱うデータの量も多くなりました。これらのデータを適切に分析することで、問題の原因を究明をしたり、売上がどの程度伸びるか将来的な予測をしたりできるようになります。

データ分析の目的と効果

データ分析の主な目的は新たな知見を得ることです。企業が保有する顧客データなどの中から、利用価値の高いものを集め分析することで、見落としていた問題点や可能性などを発見できます。これによって、迅速な意思決定ができるようになるだけではなく、新しいビジネスチャンスも生まれます。他には、意思決定の精度を高める、問題を素早く解決するなどの目的で、データ分析を行うケースも多いです。

データ分析に属する仕事

開発者や技術者など、データ分析に属する仕事は多様化が進んでいます。ここからは、色々な職種がある中で、フリーランスとしても働くことができる人気の職種を紹介します。

データアナリスト

データアナリストは、クライアントの悩みを解決するために、様々な情報を集め分析するデータ分析のプロフェッショナルです。サービスや商品を利用するユーザーのニーズや行動などを予測・解析し、事業をスムーズに進めるためのサポートを行います。データ分析にもいくつか種類がありますが、データ分析アルゴリズムを運用するのが一般的です。データアナリストは、主にコンサル型とエンジニア型の2種類あります。

コンサル型はマーケティングや営業、エンジニア型はWebメディアの運営やAI開発に関わることが多いです。コンサル型とエンジニア型は明確に分けられているわけではなく、場合によっては両方の業務を担当することもあります。データ分析の結果を基に、課題解決のためのコンサルティングを行ったり、自らシステムの実装に携わったり、様々な業務を行います。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、ビッグデータやAIを活用し、企業の経営に役立つ情報を抽出する職種です。ビッグデータというのは、画像データやSNSのライフログなど、整理されていない膨大な情報のことで、市場分析をする際によく利用されています。膨大な情報を収集し的確に分析するためには、プログラミングや統計学など専門的な能力が必要になるため、データサイエンティストは貴重な人材とされています。

データ分析のフリーランス平均年収

企業に勤めるデータアナリストやデータサイエンティストと比べて、フリーランスは案件ごとに単価が決まるため、働き方によって年収に大きな差が出ます。では、実際にデータ分析のフリーランスとして働く場合、どのような年収が見込めるのでしょうか。

ここでは、フリーランスデータアナリストとフリーランスデータサイエンティスト、それぞれの平均年収について詳しく解説します。

フリーランスデータアナリストの平均年収

フリーランスのデータアナリストとして働く場合、年収は経験やスキル・案件の内容によって大きく変わります。一般的な平均年収は、500～700万円程度が目安とされていますが、高度なスキルや豊富な実績を持っていれば、月収100万円以上の案件を受注し、年収1,000万円を超えることも可能です。

フリーランスは自分の努力次第で収入を大きく伸ばせる一方、案件の獲得状況や市場動向によって収入が変動するリスクも伴います。そのため、継続的なスキルアップや信頼関係の構築が重要です。

フリーランスデータサイエンティストの平均年収

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についても、年収は経験やスキル・案件内容によって大きく変動します。一般的な平均年収は、700～1,300万円程度が相場とされており、週5日稼働の案件では、月単価が100～150万円と高水準のものも見られます。

しかし、これらはあくまで目安であり、個々のスキルセットや市場動向によって異なる可能性があることも頭に置いておきましょう。フリーランスとして安定的に案件を獲得し、高収入を目指すためには、実績の積み重ねや最新情報のキャッチアップが欠かせません。

データ分析スキルでフリーランスになると収入が増加する理由

データ分析のスキルを持っていると、フリーランスとして働くことで収入を大きく伸ばすチャンスがあります。特に、データ活用による意思決定の普及が進んだ近年では、優れた分析力を持つフリーランスには多くのチャンスがあるといえます。

本章では、具体的にどのような理由でデータ分析のフリーランスは収入が増えやすいのかを見ていきましょう。

データ分析の業務委託は高単価

企業はデータを活用して業務の効率化や売上向上を図りたいと考えていますが、社内に十分なスキルを持つ人材がいないケースもあります。そのため、即戦力となるフリーランスのデータアナリストやデータサイエンティストへの需要が高まっています。

なかでも、大規模なデータを扱うプロジェクトや、機械学習を活用した高度な分析業務は高単価になりやすいです。フリーランスとして案件を選ぶ際、専門知識を活かせる業務を狙うことで、収入を大きく伸ばすことが可能になります。

仕事（案件）の掛け持ちが出来る

フリーランスとして働く大きなメリットの1つは、複数の案件を同時に進められることです。会社員の場合、1つの企業に所属し、決められた業務をこなすのが一般的ですが、フリーランスなら自分のスケジュールに合わせて仕事を選べます。

データ分析の案件は短期間のプロジェクトも多く、リモートワークが可能なケースも増えています。そのため、自分のスキルや時間を上手く活用すれば、収入源を複数持つことができるため、結果的に年収アップにつながるのです。

データ分析のフリーランス案件例

実際にどのようなデータ分析のフリーランス案件があるのか、気になる人もいるでしょう。ここからは、副実際の案件例をいくつかご紹介していきます。

案件例｜大手健康食品会社のデータ分析

案件例｜Google広告 GAなどのデータ分析

案件例｜大手エンターテインメント企業でのデータ加工・分析

データ分析でフリーランスに必要なスキル

データ分析の仕事をする時には様々なスキルが必要になります。ここからは、フリーランスでデータ分析の仕事をしたいと考えている人が、身につけておくべきスキルについて詳しく解説します。

BIツールの利用経験

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、企業が保有するデータを分析し可視化するツールで、迅速かつ精度の高い意思決定を行うために欠かせないものです。データ分析を行うツールもBIツールに含まれており、よく利用されています。データアナリストなど、データ分析を行う仕事をしたいのであれば、Power BIやTableauといった代表的なBIツールの利用経験を積んでおくとよいでしょう。

プログラミングスキル

データ分析を行う際に、必ずしも高度なプログラミングスキルが必要になるわけではありません。しかし、PythonやR言語など、基本的なプログラミング言語に関する知識やスキルは身につけておいたほうがよいです。Pythonはオープンソースのプログラミング言語で、データ分析や機械学習、統計など様々なライブラリが充実しています。データ分析をする際によく使われるプログラミング言語なので、データサイエンティストを目指すのであれば習得しておくべきでしょう。R言語も、データ解析や統計プログラミングを行う際に必要になるプログラミング言語です。

統計学の知識

統計学は大量のデータが持つ性質を調べたり、保有するデータの中にある未知のデータを推測したりするための学問です。データを分析する手法の中には、統計学を用いるものもあるため、しっかり学んでおきましょう。統計学は、記述統計学と推計統計学、ベイズ統計学の3つの種類がありますが、データ分析を行うのであれば最低でも記述統計学は習得しておいたほうがよいです。フリーランスとして仕事をする場合は、色々な業務に対応できるようにしておくと案件を獲得しやすくなるので、統計学に関する幅広い知識を身につけておくようにしましょう。

機械学習の知識

機械学習は、様々なデータをコンピュータに読み込ませて、パターンを学習させるデータ解析技術です。AI開発に欠かせない技術で、機械学習を行うことで自動的にデータの収集や解析を行うAIを作り上げることができます。データ分析を行う際、AIを用いればビッグデータから価値のある情報を抽出する作業も容易になります。データ分析の精度を高める、効率的に作業をするためにも、機械学習の知識は必要です。

コミュニケーション能力

データ分析は、企業が抱える悩みや課題を解決するために活用されています。データアナリストやデータサイエンティストは、クライアントから依頼を受けてデータ分析を行うため、まずはどのような悩みを抱えているのかヒアリングをしなければなりません。そのため、専門的なことをクライアントに分かりやすく伝えたり、相手の要望や意図をしっかりと汲み取ったりできるように、コミュニケーション能力を身につけておくことが大切です。

データ分析の高単価フリーランス案件を獲得できるスキル

企業がデータ活用を進める中で、より高度な分析や戦略的な意思決定を支援できるスキルを持つ人材は、高く評価される傾向にあります。このような背景から、フリーランスとして成功するためには、単にデータを処理するだけでなく、分析結果を分かりやすく伝えたり、ビジネスの成果に結びつけたりする力が重要です。

ここからは、データ分析の高単価フリーランス案件を獲得するために役立つ4つのスキルについて説明します。

• データの可視化スキル
• 施策の効果検証のスキル
• 機械学習モデルの開発スキル
• KPI設計のスキル

データの可視化スキル

データ分析の結果を適切に伝えるためには、データの可視化スキルが欠かせません。大量の数値データをそのまま提示するのではなく、グラフやチャートを使って視覚的に分かりやすく整理することで、意思決定者が直感的に理解しやすくなるからです。

ビジネスの現場では、TableauやPower BIのダッシュボードを活用した視覚的な表現や、PythonのMatplotlib・Seabornでの可視化を求められることも多いです。見やすく、伝わりやすいデータの可視化を行うことで、高単価案件の受注につながります。

施策の効果検証のスキル

企業においてマーケティングや業務改善の施策を実施する際、その効果を正しく評価することが大切です。施策の効果検証スキルを持つことで、データをもとに「どの施策が成功したのか」「次にどのような改善が必要か」を明確に示せます。

具体的には、ABテストや統計的仮説検定などを活用し、施策の有効性を数値で示す技術があげられます。効果的な検証ができれば、企業の意思決定に貢献できるため、高単価な案件を獲得しやすくなるはずです。

機械学習モデルの開発スキル

データ分析の高度な案件では、機械学習モデルの開発スキルが求められることが増えています。企業はデータを活用して売上予測や顧客行動を分析したいため、機械学習の技術を持つフリーランスへの需要が高まっているからです。

機械学習モデルの開発で求められる代表的なスキルは、Pythonのscikit-learnやTensorFlow・PyTorchなどのライブラリを使ったモデル構築・評価のスキルです。機械学習を活かした提案ができれば、フリーランスとしての市場価値はさらに高まるでしょう。

KPI設計のスキル

データ分析の成果をあげるためには、適切なKPI（重要業績評価指標）を設計するスキルが必要です。ビジネスの成長を測るために活用されることの多いKPIですが、間違った指標を設定すると、誤った意思決定につながることも考えられます。

KPI設計では、ビジネス目標とデータを結びつける力が求められ、売上向上なら顧客単価やリピート率、マーケティング施策ならコンバージョン率など、適切な指標を選定することが重要です。データをもとに明確なKPIを設計できるスキルがあれば、企業の成長を支援する高単価案件の獲得が期待できます。

データ分析のプロとしてフリーランスになるメリット

会社に勤めるのではなく、フリーランスでデータ分析の仕事をしている人も多くいますが、なぜなのでしょうか。ここからは、データ分析のプロとしてフリーランスになるメリットについて、詳しく見ていきましょう。

スキルが高ければ高収入が見込める

データ分析のプロとしてフリーランスになるメリットの1つが、高収入が見込めるということです。フリーランスは、取り組む案件やクライアントとの交渉によって報酬が大きく変わってきます。スキルが高ければ高単価の案件を任されるようになりますし、クライアントからの評価が高まれば報酬もアップします。

自分のスキル次第で、大きく稼げるチャンスがあるというのは、フリーランスとして働く大きなメリットです。しかし、フリーランスになったばかりで実績がない場合、相場程度の報酬、もしくはそれ以下で案件をこなさなければならないこともあります。フリーランスが高収入を得るためには、スキルを磨き実績を積むことが大切です。

案件を自分の得意分野に合わせて選びやすい

データ分析といっても様々な領域があるので、自分が得意なものと不得意なものに分かれるでしょう。実績のあるデータアナリストでも、得意不得意があるものです。会社員の場合は任された仕事をこなすしかありませんが、フリーランスはどのような案件を受けるか自分で決めることができます。自分が苦手な案件は受けずに、得意な案件だけをこなすということも可能です。

働く時間や場所にとらわれない

データアナリストやデータサイエンティストなど、データ分析を行う仕事は在宅で可能なものも多くあります。特にフリーランスであれば、在宅OKの案件も見つかるため、働く時間や場所にとらわれることはありません。毎日決められた時間に出社して仕事をするというスタイルが合わず、フリーランスになる人も多いです。自分が好きな時間、好きな場所で自由に仕事がしたいと考えている人には、データ分析のプロとしてフリーランスになるメリットは大きいでしょう。

データ分析専門のフリーランスの案件のとりかた

フリーランスとして活躍するために重要になるのが、いかにして案件を獲得するかです。ここからは、データ分析専門のフリーランスの案件のとりかたを詳しく解説していきます。

クラウドソーシングサイトで探す

クラウドソーシングは、仕事を探している人と仕事を発注するクライアントをマッチングしてくれるサービスです。様々なクラウドソーシングサイトがありますが、様々な案件が募集されているということで、フリーランスや副業をしている人がよく利用しています。クラウドソーシングサイトの魅力は、ジャンルを問わず様々な案件が見つかることです。

データ分析に関する案件も多く、専門的な知識が必要になるものから、初心者でも取り組みやすいものまで充実しているので、自分のレベルに合わせて選ぶことができます。高単価の案件も見つかりますが、単価が低めの案件が多い傾向にあるので、フリーランスになりたての人が実績を積むために利用するとよいでしょう。

フリーランス専門のエージェントで探す

営業が苦手な人や、仕事を探している時間がないという人は、フリーランス専門のエージェントを利用してみるのもよいでしょう。エージェントサービスは、プロが自分に合った案件を紹介してくれるサービスです。仕事内容や報酬などの希望を伝えると、マッチする案件を提案してくれるので、自分で探す手間が省けます。

また、大手企業の案件を抱えているエージェントサービスに登録すれば、個人ではなかなか見つけることができない案件も紹介してもらえます。慣れていない人には難しい、事務手続きや税務手続きのサポートをしてもらえるのも魅力です。無料で登録できるエージェントサービスが多いので、なかなか案件が見つからないと悩んでいる人は、登録しておいて損はないでしょう。

友人や知人から紹介を受け仕事を得る

友人や知人に、データアナリストやデータサイエンティストのスキルを必要としている人がいれば、その人から仕事を紹介してもらうのも1つの方法です。すでに信頼関係がある人からの依頼であれば、知らない人と仕事をするよりも安心できます。しかし、親しい関係だと報酬をどうするかなど、条件があやふやなまま話が進んでしまうこともあります。

後々トラブルにならないように、契約内容は事前にはっきりさせておくようにしましょう。フリーランスになる前に働いていた会社の同僚や取引先の相手など、人脈がある場合はそれを利用するのもおすすめです。独立する前にしっかり営業をしておけば、後々仕事に繋がることもあります。

データ分析のフリーランス案件獲得におすすめのエージェントサービス

フリーランスとしてデータ分析の案件を安定的に獲得するには、信頼できるエージェントサービスを活用するのが効果的です。エージェントを利用することで、個人では見つけにくい高単価案件や、自分のスキルに合った仕事を効率よく探せるからです。

ここでは、データ分析のフリーランス案件獲得におすすめのエージェントサービスを4つ紹介します。

• レバテックフリーランス
• ミッドワークス
• ITプロパートナーズ
• BIG DATANAVI

レバテックフリーランス

引用元：『レバテックフリーランス』

レバテックフリーランスは、ITエンジニア向けのフリーランスエージェントの中でも、高単価案件の豊富さが特徴です。専任コンサルタントから、単価交渉や契約のアドバイスを受けられるため、フリーランス初心者でも安心して利用できます。

また、直請け案件が多く、中間マージンが抑えられているため、報酬が高めに設定されているのも大きなメリットです。継続案件の紹介も積極的に行ってもらえるので、安定して働きたいフリーランスに向いているサービスといえます。

ミッドワークス

引用元：『Midworks』

ミッドワークスは、福利厚生の充実度が特徴であるエージェントサービスです。一般的に、フリーランスは社会保障が手薄になりがちですが、ミッドワークスでは正社員並みの保障を提供しており、収入の不安を軽減できます。

くわえて、案件単価は高めであり、手数料も比較的低く設定されているため、長期的に高収入を目指したいフリーランスにも向いています。安心感と収入のバランスを重視するなら、ミッドワークスは有力な選択肢のひとつです。

ITプロパートナーズ

引用元：『ITプロパートナーズ』

ITプロパートナーズは、週2～3日の柔軟な働き方が可能な案件が多いエージェントサービスです。他のサービスでは週5日稼働の案件が多いのに対し、ITプロパートナーズでは副業や複数案件の掛け持ちをしやすい環境が整っています。

スタートアップやベンチャー企業の案件も豊富であり、新しい技術や事業に関わるチャンスが多い点も魅力です。自由な働き方を求めるフリーランスにとって、ITプロパートナーズは相性の良いエージェントといえるでしょう。

BIG DATANAVI

引用元：『BIGDATA NAVI』

BIG DATANAVIは、データ分析やAI関連の案件に特化したエージェントサービスです。エージェントサービスではIT全般の案件を扱うことが多いですが、BIG DATANAVIはデータサイエンスや機械学習・BIツール活用などの専門案件が豊富という特徴があります。

さらに、フルリモート可能な案件も多く、場所に縛られずに柔軟な働き方を実現しやすくなっています。データ分析のスキルを活かして高単価案件を狙うなら、BIG DATANAVIの利用を検討してみましょう。

データ分析の仕事を受注する際の単価目安

データアナリストやデータサイエンティストなど、データ分析を行う仕事は専門性が高いため、高額な報酬の案件も見つかりやすいです。単価目安としては月額40万円程度となっていますが、案件によっては月額100万円に届くようなものもあります。案件の難易度、求められるスキルなどによって単価は変わってくるので、クラウドソーシングサイトやエージェントサービスなどで、色々な案件を比較してみるとよいでしょう。

まとめ

データ分析を導入する企業が増えていますが、日本ではデータアナリストやデータサイエンティストの人材が不足しています。様々な分野でデータ分析を行える人材が求められているので、フリーランス向けの案件も多く見つかります。自由な働き方をしたいと考えている人は、必要なスキルを身につけた上で、データ分析のプロとしてフリーランスを目指してみるのもよいでしょう。

AI drops編集部

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。

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