データサイエンティストが副業するには？副業はできる？案件の探し方や、必要なスキル、おすすめサービス10選

データサイエンティストとは

データサイエンティストは、データを分析し、洞察を得て意思決定を支援する専門家です。データサイエンティストがプログラミング、統計学、機械学習などの技術を駆使し、企業や組織に内在している多種多様なデータからパターンを発見し、予測モデルを構築することで、企業や組織は競争力を高めるような戦略的な意思決定を行うことができます。データサイエンティストはデータの専門家であり、生成AIの勢いがすさまじい現代のビジネス環境においてますます必要不可欠な存在となっています。

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データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は多岐にわたりますが、データを活用してビジネスに価値をもたらすことがミッションです。データサイエンティストは分析をする人と誤解されがちです。もちろん分析もしますが、あくまでそれは手段であり、データの活用を通してビジネスに新たな価値をもたらすこと、問題を解決していくことがデータサイエンティストの仕事です。詳しく知りたい方は以下記事をご確認ください。

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データサイエンティスト未経験でも副業出来る？

未経験者がデータサイエンティストとして副業をするのは難しいと考えられます。というのもデータサイエンスは、高度な技術的スキルと深い理解を要求する分野であり、次のような理由から未経験での副業はハードルが高いです。

1. 高度な技術的知識とスキルが要求される

データサイエンティストの業務には、データの収集、クレンジング、分析、モデリング、そして結果の可視化などがあります。これらのタスクを遂行するには、PythonやRなどのプログラミング言語、SQLによるデータベース操作、機械学習のアルゴリズム、統計学的手法などに関する高度な知識とスキルが必要です。未経験者がこれらのスキルをすぐに習得し、実務に適用するのは難しいでしょう。

2. 実務経験の不足

データサイエンティストは、ビジネス上の課題をデータから解決するために、理論と実務経験を組み合わせて問題解決に取り組みます。企業やクライアントが求めるのは、実際に問題を解決できる実績です。未経験者が実務経験なしで即戦力となることは難しく、案件獲得の際にも不利に働きます。

まずは、データサイエンティストとしての経験や実績を積み上げることから始めましょう。未経験から始める方は、計画的にスキルを身につけ、初歩的な案件から実践経験を積み重ねいきましょう。まずは基礎の習得とポートフォリオの構築から始め、実務経験を徐々に積んでいくことが成功の鍵となるでしょう。

データサイエンティストが副業するメリット

データサイエンティストが副業をすることにはいくつかのメリットがあります。

1. ＋αの収入が得られる

1つのデータサイエンティストの仕事に限らず、副業をすることで追加の収入源を得ることができます。データ関連の仕事は需要が高く、それに応じて報酬も魅力的なことが多いため、副業として行うことで収入を増やすことができます。ただし、高単価な案件では要求されるスキルや能力も高い事に注意しましょう。

2. 新しいスキルや経験が得られる

データ関連の仕事は多岐にわたり、新しい技術やツールに触れる機会が豊富です。本業とは別の課題に副業として挑戦することで、これらの技術やツールを学び、データサイエンティストとしての自身のスキルセットを拡張することや、データサイエンティストとして本業では得られない実践経験を積むことができます。

3. 人脈を広げられる

副業は新たな人脈を広げる絶好の機会です。複数の企業やプロジェクトに関わることで、様々な業界の専門家やクライアントと繋がることができます。これにより、自分の知見や視野が広がるだけでなく、将来的なキャリアチャンスやビジネスの機会も増えます。また、仕事の中で信頼を築くことで、推薦やリファラル（紹介）を通じて新たな案件や雇用機会が生まれることもあります。こうしたネットワークの構築は、データサイエンティストとしてのキャリアにとって大きな資産となります。

データサイエンティストの副業案件の種類と単価相場

データサイエンティストの副業案件には、さまざまな種類があります。以下にいくつかの代表的な案件の種類を挙げてみます。

データ分析・レポーティング

時給相場：2,000円～3,000円/1ｈ
企業や組織から提供されるデータを分析し、洞察を得てレポートやダッシュボードを作成する仕事です。例えば、売上分析や顧客行動分析などが該当します。

機械学習モデルの構築

時給相場：3,500円～6,000円/1ｈ
機械学習技術を用いて、企業や組織の課題を解決するためのモデルを構築する仕事です。例えば、予測モデルや分類モデルの構築などが該当します。

データエンジニアリング

時給相場：3,000円～5,000円/1ｈ
データの収集、処理、保存などの基盤を構築する仕事です。データパイプラインの設計や実装、データウェアハウスの構築などが該当します。

自然言語処理

 時給相場：2,500円～5,000円/1ｈ
テキストデータを対象として、情報抽出や文書分類、機械翻訳などの処理を行う仕事です。特に、ウェブサイトやソーシャルメディアなどのテキストデータを扱う場合があります。

ビジネスインテリジェンス

時給相場：2,500円～5,000円/1ｈ
ビジネスの意思決定を支援するためのデータ分析や可視化を行う仕事です。経営者やマネージャー向けのレポートやダッシュボードの作成が主な業務となります。

講師やメンター

時給相場：2,000円～3,000円/1ｈ
当スクールのようなデータサイエンティスト育成スクールにおいての講師やメンター（チューター）で受講生のサポートをする仕事です。特に、ホスピタリティが高い方に向いています。実際にモデル分析をすることはありませんが自身のアウトプットの場として捉えることも出来るでしょう。

また、単価相場については以下の点によって変わってきます。

経験とスキルセット

1つのデータサイエンティストの仕事に限らず、副業をすることで追加の収入源を得ることができます。データ関連の仕事は需要が高く、それに応じて報酬も魅力的なことが多いため、副業として行うことで収入を増やすことができます。ただし、高単価な案件では要求されるスキルや能力も高い事に注意しましょう。

市場の需要と供給

データ関連の仕事の需要と供給のバランスも報酬に影響を与えます。需要が高く供給が低い場合、データサイエンティストの副業の報酬も高くなる傾向があります。その点においては執筆現在（2024年時点）ではデータサイエンティスト不足の為需要が高いと言えます。

地域や業界の差異

地域や業界によっても報酬は異なります。都市部や特定の産業では報酬が高い傾向がありますが、一方で地方や特定の業界では報酬が低いこともあります。


データサイエンティストの副業案件は多岐にわたります。業界や企業のニーズに応じて、さまざまな種類の案件が存在します。一般的に、データサイエンティストの副業の時給は数千円から数万円になることがあります。
ただし、これはあくまで目安であり、実際の報酬はプロジェクトや条件によって異なります。データサイエンティストは自身の経験やスキルを適切に評価し、適切な報酬を得るために交渉力を発揮することも重要です。

データサイエンティストが副業で稼ぐために必要なスキル

未経験者がデータサイエンティストとして副業をするのは難しいと考えられます。というのもデータサイエンスは、高度な技術的スキルと深い理解を要求する分野であり、次のような理由から未経験での副業はハードルが高いです。

1. ビジネスマンとしてのスキル

ビジネスマンとしてのスキルは、データサイエンティストとしての副業案件を獲得するため、またスムーズに案件を進行するために必要なスキルです。
データの分析結果を的確にビジネスの文脈に合わせて解釈し、クライアントに対して分かりやすく説明できることが重要です。効果的なコミュニケーションとドメインの深い理解があれば、クライアントの信頼を得やすくなり、リピート案件や高単価案件の受注に繋がります。

2. データサイエンティストとしてのスキル

データサイエンティストとしてのスキルは、副業案件の単価を上げることや、コスパを上げるために重要なスキルです。もちろん、案件によっては最低条件に含まれるものものあります。 データサイエンティストに必要なスキルをデータサイエンティスト協会では「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つと定義しています。

データサイエンス力

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力

データエンジニアリング力

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする力

ビジネス力

課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力
詳細に知りたい方は下記関連記事をご参照ください。
（出典：データサイエンティスト協会https://www.datascientist.or.jp/）

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3. データサイエンスの技術的スキル

データサイエンスの技術的スキルとは、主にPython、Rなどのプログラミング言語や統計学の知識、機械学習での分析モデル作成スキルなどが必要となります。これらは、データの収集、クレンジング、分析、モデリング、評価など、データサイエンティストの主なタスクを遂行するために不可欠です。副業案件でも、様々なデータの課題を効率的に解決することが求められるため、これらの技術的スキルがベースとなってきます。最低限Pythonを扱えなければ、データサイエンティストとしての副業案件を獲得していくのは困難になるでしょう。

データサイエンティストの副業案件の獲得方法・探し方

データサイエンティストとして副業案件を獲得するためには、いくつかの方法があります。

1. 求人マッチングプラットフォームサービスに登録をして副業案件を紹介してもらう：

データサイエンティストの副業案件を多く取り扱うマッチングプラットフォームサービスに登録をして仕事を紹介してもらう方法が効果的な副業の獲得方法・探し方の一つです。登録するサイト等によって特徴があるので、自分にあうマッチングプラットフォームサービスを選択して登録することもいいですが、基本的には2～3のマッチングプラットフォームサービスに登録しておいた方が、効率よく副業の案件を獲得することが可能になります。また、クラウドソーシング系と比較すると単価が高い傾向がみられます。ただし、案件を紹介してもらうためには自身のポートフォリオをしっかり作成しておく必要があります。登録する前に自身の実績などを棚卸して、アピールポイントが伝わるようなポートフォリオを作成することが必要です。

2. SNS・個人ブログで副業案件を獲得する:

SNSや自身のブログを通して、自身のスキルや実績・ポートフォリオを発信することで、直接クライアントからの依頼を得ることができる可能性があります。そのためには積極的にデータサイエンティストとしての経験や実績の発信が必要になってきます。代表的なSNSとしては「Ｘ」や「note」、「GitHub」その他にもビジネスに焦点を絞ったビジネスSNSの「Wantedly」、「YOUTRUST」などを活用することで、より効果的に発信できる媒体となるでしょう。

3. クラウドソーシングの活用:

クラウドソーシングサイトを活用して、データサイエンティストの副業案件を見つけることも有効です。クラウドソーシングといえば「ランサーズ」「クラウドワークス」などが有名で、取り扱っている仕事も多い傾向です。幅広くあるため、自身にあった仕事を探してみましょう。また、時間的な制約の少ない案件が多めな傾向であり、本業就業後の2-3時間程度で対応するなんてことも可能な場合があります。その分エージェントに紹介される案件に比べて単価が安い傾向がみられ、またご自身で仕事を取ってくる必要はありますが、時間にゆとりのない方や、ある程度副業実績が積めている方にはお勧めです。

4. コンペティションに参加する：

データサイエンティストとして副業を獲得するにあたって、実績作りから始めることもよいでしょう。データサイエンティスト向けのコンペティションとして有名なのは「Kaggle」「SIGNATE」などです。

Kaggle

Googleが母体のコンペティションとなっており、世界中の企業が開催しております。すべて英語となっておりますので、英語に苦手意識がない方は「Kaggle」を取り組んでみてください。賞金が設定されているコンペティションもあります。成績が良いとコンペティション開催企業からオファーがかかることもあります。

SIGNATE

日本の企業がコンペティションを開催しています。そのため日本語で書かれていますので、英語に苦手意識がある方はこちらを取り組んでいただく事をおススメします。

これらの方法を組み合わせて、効率的にデータサイエンティストの副業案件を探し、獲得することが重要です。また、自身の希望や能力に合った案件を選ぶことで、より充実した副業生活を送ることができるでしょう。

データサイエンティストの副業案件獲得におすすめのプラットフォーム10選

データサイエンティストの副業案件を獲得する際には、求人プラットフォームサービスを活用することが有効です。以下に、データサイエンティストの副業案件獲得におすすめのプラットフォームサービスをいくつか紹介します。

※基本的にプラットフォームサービスというのは、「求人検索機能」と、「求人側からのスカウト機能」を両方備わっています。特色が強く出ている方として分けました。

【求人会社と直接契約ができるサービス】

複業クラウド:

複業クラウドは、登録者数約80,000人、登録企業数1,500社、案件数35,000件以上（2024年7月執筆時点）の日本最大の副業マッチングプラットフォームサービスです。こちらは “複業”を商標登録しており、“副業”と“複業”の違いとして副業は「自身のスキルを身につけのノンコアな業務を担う人材」と定義。“複業”は「自身のスキルやノウハウを活かしコア業務の支援をする即戦力人材」と定義しています。そのため複業クラウドに登録する方は、スキルアップや社会貢献目的の方が多い傾向にあり、同じ志を持つ方におススメのサービスです。また、企業だけでなく自治体案件もあるため社会に貢献したいという方にもおススメです。

TechDirect：

TechDirectは登録者数約24,000人、登録企業数1,300社、案件数12,000件以上（2024年7月執筆時点）のサービスです。このサービスは「クラウドワークス」が運営しています。TechDirectには、「メンター」というカテゴリーがあるのが特徴です。研修や企業のメンターとしての求人が掲載されているケースもあります。他求人媒体でもそのような求人はありますが、独立したカテゴリーとして力をいれています。メンターなど研修・教育の副業に関心のある方には要注目です。

【求人会社と直接契約ができるサービス】

Workship：

Workshipは登録者数52,000人、登録企業数1,300社、案件数3,200件（2024年7月執筆時点）のサービスです。特徴として登録して案件が発生している期間は優待サービスを利用できることや、報酬前払い制度やトラブル相談窓口など副業者にとって助かるサービスがあるので、安心して副業を行うことが出来るでしょう。

Kasooku:

Kasookuは営業やセールス向けの案件が中心のサイトです。最近はデータ人材にも力を入れています。特徴的な点として、サイトに会員登録後すぐにKasookuと面談をし、キャリアサポートや最適な求人紹介をしてくれます。その他にも新着求人の紹介をWebinar形式で紹介してくれます。

HiProDirect:

HiProDirectはdodaを提供する人材大手パーソルキャリアが運営しています。通常の案件の他に「スポットコンサル」を紹介しているのが特徴です。「スポットコンサル」とは、企業からの課題に対して1時間程度でアドバイスをするというものです。例えば、データサイエンティストとしてのキャリアだけでなく、ご自身の今までのキャリア経験を活かしながら幅広く対応することも出来ます。

シューマツワーカー：

シューマツワーカーは登録者数約51,000人、登録企業数1,400社以上、（2024年7月執筆時点）で案件の99％がリモートワーク案件となっています。特徴的なのは、副業が見つかった後もシューマツワーカーのコンシェルジュがサポートしてくれます。その他にも、税金面について税理士に相談できるようなサービスや、勉強会も開催されているので、副業をするにあたっての不安なことが解消されることでしょう。

SOKUDAN：

SOKUDANの特徴は週1日、時間にして週1時間程度からでも働ける案件があることです。そのため、本業が忙しい方や子育てが忙しく時間がない方でも案件を探すことが出来ます。ただし、案件としては経験者向けの求人が多い為、ある程度実務経験を問われることがあります。そのためデータサイエンティストになりたての方など、実務未経験者はしっかりと実績を積んだ上で登録した方が、より良い案件に出会えることでしょう。

Offers：

Offersは登録者数26,000人、登録企業数1,300社、案件数11,100件（2024年7月執筆時点）のサービスです。特徴はエンジニア・デザイナーに特化しており、エンジニアなどの経験スキルをもとにした診断機能や企業からのスカウトを通じて、自身の市場価値を把握することが出来ます。そのため副業を始めるにあたって自身がどれくらいの位置にいるのかを分かりやすくしてくれます。また、皆様が普段利用しているSNS（X、GitHub、Linkedinなど連携できるSNSも豊富）を連携することが出来るため、SNSをポートフォリオ代わりにしている方は、企業にアピールすることが容易になっています。

【ビジネスSNSサービス】

ビジネスSNSとは、ビジネスに関する情報収集、企業からのスカウト、ビジネス上で知り合いになった人との交流を深め「ビジネスチャンス」へと結びつけようとするなど、ビジネス目的で使用するプラットフォームのことを指します。

Wantedly：

Wantedlyは登録者数4,000,000人、登録企業数40,000社（2024年7月執筆時点）のビジネスSNSです。企業の想いなど共感を大切考え求人掲載しています。求人に応募すると、堅苦しい面接から始まるわけではなく、まずはカジュアルな面談から会社を知る、仕事を知ることができます。また、「会社の想いが見える、伝わる」がコンセプトの一つとなっており、他の求人媒体からでは見えないような「想い」「熱意」を感じることが出来ます。更に、単純な求人サイトではなくビジネスSNSとなっているため、仕事関連の情報収集メディアとして広く利用されていることも特徴です。副業を始める前に情報収集として登録してみてもいいかもしれませんね。

YOUTRUST：

YOUTRUST登録者数250,000人、登録企業数1,000社以上、（2024年7月執筆時点）のビジネスSNSです。SNS上の繋がりから副業を探すことが出来ます。特徴は、自身の友達や「友達の友達」から副業のオファーが来ることです。そのため、堅苦しさはなく気軽に話を聞き、副業のチャンスが回ってくる可能性が高いと言えます。また、SNSの側面も持つためビジネス情報収集としても使っている方も多くみられます。Wantedlyと同じく、副業を始める前に情報収集として登録してみてもいいかもしれませんね。登録者数の多くはデジタル人材となっており、データサイエンティスト向けの案件も多くみられます。

これらのエージェントやプラットフォームを活用することで、データサイエンティストの副業案件を効率的に探し、獲得することができます。また、案件を探す際には複数のプラットフォームに登録することをお勧めします。自身の希望や能力に合った案件を選ぶことで、より充実した副業生活を送ることができるでしょう。

データサイエンティストの副業で高単価案件を獲得するためのポイント

データサイエンティストの副業で高単価案件を獲得するためには、いくつかのポイントに注意することが重要です。

専門性を活かす:

自身の専門性や特化したスキルを活かし、特定の分野や業界におけるデータ関連のニーズに対応できるようにすることが重要です。専門性が高いほど、クライアントからの需要も高まり、それに応じて高単価の案件を獲得しやすくなります。

実績や成果をアピールする:

過去の実績や成果を積極的にアピールすることで、信頼性や価値を訴求することができます。クライアントが自身の能力や実績を認めることで、高単価の案件を獲得しやすくなります。

クライアントとの信頼関係を築く:

長期的な関係を築くためには、クライアントとの信頼関係を構築することが重要です。クライアントのニーズや期待に応えることで、再委託や口コミによる案件獲得の機会が増え、高単価案件を獲得しやすくなります。

市場の動向を把握する:

データ関連の市場動向や需要の変化を把握し、それに応じた戦略を立てることが重要です。需要が高まる分野や新たな技術の出現などに敏感に反応し、そのニーズに応えることで高単価の案件を獲得しやすくなります。これらのポイントを意識しながら、自身のスキルや経験を最大限に活かし、データサイエンティストの副業で高単価の案件を獲得することができるでしょう。

データサイエンティストの副業における注意点

データサイエンティストの副業を考える際には、以下のような注意点に留意することが重要です。

時間と私生活のバランス:

本業と副業の両方をこなすために、時間や私生活のバランスを取ることが難しい場合があります。業務量が増えすぎてストレスや疲労が蓄積し、健康やパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。まずは無理のない範囲から始め双方に支障がないように努めましょう。体を壊しては意味がありません。

利益相反:

副業が本業と競合する可能性に十分注意しましょう。特に、本業の企業やクライアントと競合する案件を受ける場合、利益相反の問題が生じる可能性があります。契約や法的な規定を遵守することが重要です。

知的財産権の問題:

副業が本業との契約や労働法に違反する可能性があります。一部の企業では副業を禁止する規定があり、これを無視することで法的な問題が生じる可能性があります。副業をする前に自身の所属企業の規則を確認しましょう。

プロフェッショナリズムの維持:

本業と副業の両方でプロフェッショナリズムを維持することが求められます。副業の仕事に対するコミットメントや品質の維持が必要です。

副業データサイエンティストの将来性

データサイエンティストの需要が高まり続ける中、副業としてデータサイエンティストのスキルを活かすことが、どのような将来性を持つのかについて記載します。とりわけ技術の進化、データ活用の広がり、そして働き方の多様化によって、副業データサイエンティストには大きな可能性が広がっています。

1. データサイエンスの需要拡大

デジタル化が進む現代社会では、企業が競争力を維持・強化するためにデータを活用することが不可欠です。AI、機械学習、IoT、ビッグデータ解析などの技術の進歩により、データサイエンティストの需要は急速に拡大しています。企業は、データからビジネスインサイトを得て、戦略的な意思決定を行うために、データサイエンティストの専門知識を求めています。この流れは今後も継続すると予測され、副業データサイエンティストとして活動する人々にとっては、多くの機会が生まれることが期待されます。特に、中小企業やスタートアップ、非IT企業でもデータ活用のニーズが高まっており、幅広い業界で副業の機会が増加することでしょう。

2. 新たな市場の開拓

新しい技術の登場や市場の変化に伴い、新たなデータ活用の機会が増えています。例えば、スマートシティの開発、ヘルスケアにおける個別化医療、フィンテックでのリスク管理、マーケティングでの顧客行動分析など、多岐にわたる分野でデータサイエンスが求められています。これらの新興市場は、データサイエンティストにとって案件の宝庫となっています。副業としての活動でも、こうした新しい分野での案件に挑戦することで、さらなるスキルアップと収入の増加を期待できます。また、新興市場での成功は、本業のキャリアにも好影響を与えることでしょう。

3. AIの限界とデータサイエンティストの重要性

AIは素晴らしい進化を遂げ、様々なタスクにおいて驚くべき成果を上げています。しかし、AIには限界があります。AIはデータから学習し、パターンを見つけ出すことが得意ですが、人間の洞察や創造性、倫理的判断といった側面においては限界が存在します。データサイエンティストは、こうした領域でAIが届かない範囲で重要な役割を果たします。人間の視点とAIの力を組み合わせ、より深い理解と洞察を提供できるのがデータサイエンティストの強みであり、AIの登場によりむしろデータサイエンティストの重要性はさらに増すでしょう。

まとめ

データサイエンティストという職はこれからも大きな期待と需要が見込まれます。時代の波に乗っている「データサイエンティスト」という職業をフル活用していく上で、副業という選択肢があります。データサイエンティストとして副業案件を獲得するにあたっても、様々なプラットフォームサービスがあるのを知っていただいたのではないかと思います。
ただし、気を付けたいのは本業との関わり方です。データサイエンティストは、企業の意思決定の根幹にあたるデータ分析・データ活用を担っているため、そもそも副業が禁止されている場合があることや、利益相反にならないように気を付けるべきことがあります。本業の就業規則等を確認し、本業の企業にとってもご自身にとっても、不利益を被らないように副業に挑戦しましょう。

本ブログを運営するAI人材育成機構では、完全未経験から約半年でデータアナリスト・データサイエンティストを目指すデータサイエンティスト育成スクール、Tokyo iX『データサイエンス学科』を運営しています。Tokyo iXでは、受講生のサポートを担う現役データサイエンティストのメンターを募集しています。

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筆者あとがき

日本におけるデータサイエンティスト不足は深刻であり、大学をはじめとして育成が進んでいるものの、まだまだ追い付いていないのが現状です。
データサイエンティストの仕事は需要があるので、副業として追加収入を得ることが他業種と比較して容易である傾向です。スキルアップにもつながるのでぜひ副業に挑戦してみてください。

データサイエンスの業務を請け負うもよし、講師・メンターとして活躍するもよし。
どのような副業の道を選択されても、ご自身のデータサイエンティストとしてのキャリアをさらに深めるための一助となることでしょう。