データサイエンティストの平均年収は？年代別・スキル別・企業別に徹底解説【2025年最新版】

データサイエンティストの平均年収はどれくらい？【2025年最新データ】

近年、AI・ビッグデータの活用が急速に進む中で、データサイエンティストは高い報酬水準を誇る専門職として注目されています。
厚生労働省の最新調査（「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業」令和6年3月）によると、
ITスキルレベルが上がるほど賃金が上昇する傾向が明確に確認されています。

スキルレベル別の賃金水準（データサイエンティスト含む職種群）

スキルレベル	賃金中央値（万円）	第1四分位（万円）	第3四分位（万円）	該当する職種例
レベル3（中堅〜上級）	約800	約650	約950	データサイエンティスト、AIプランナーなど
レベル4（高度専門職）	約900	約700	約1,100	データサイエンティスト（上級）、PM層
レベル5以上（トップクラス）	約900〜1,000	約800	約1,100	上級分析官、シニアリーダー層

データサイエンティスト全体の中央値はおおむね800〜900万円前後が目安といえます。

とくにプロジェクトマネジメントやAI戦略策定など、企画・分析寄りの職種では1000万円を超える層も存在します。

平均年収と中央値の違い

「平均年収」は全回答者の年収合計を人数で割った値であり、一部の高収入層が平均を押し上げる傾向があります。
一方、「中央値」は全員を年収順に並べたときの中間値で、実際の“相場感”をより正確に表す指標です。

たとえば、データサイエンティストのように1000万円超の報酬者が一定数存在する職種では、平均値よりも中央値の方が現実的な基準として参考になります。
企業や転職サイトでも、最近は「中央値」を基準に給与レンジを示すケースが増えています。

他職種（エンジニア・アナリストなど）との比較

厚労省データでは、同レベル帯のエンジニア職と比べても、データサイエンティストの給与は明確に高水準です。

職種区分	賃金中央値（万円）	特徴
データサイエンティスト・AI関連職（企画・分析系）	約800〜900	戦略立案・分析スキルが高く評価される
ソフトウェア開発エンジニア	約550〜650	開発中心、スキル差で年収幅が広い
システムアーキテクト・基盤系	約600〜700	設計力重視、上位層は高額報酬も
運用・保守系	約500〜650	安定需要ありだが上限は低め

この結果から、データサイエンティストは他のIT職種に比べて約150〜200万円ほど高い給与水準にあります。

統計・Python・AIなどの専門知識に加え、ビジネス戦略や意思決定に関与する点が高収入につながっていると考えられます。

 

参照：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について：https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf（2024年3月）

年代別・経験年数別の年収水準

データサイエンティストはスキルが評価されやすく、年齢よりも経験値と専門性の深さが給与に直結する職種といえます。とはいえ、年数の経過と経験値は比例することも多いため、ここでは平均的な年代ごとの経験値のその年収例を記載します。

 

20代〜50代までの経験に応じた年収相場イメージ

年代	想定年収レンジ（中央値ベース）	特徴
20代前半（〜25歳）	400〜500万円	データ分析補助や可視化業務が中心。PythonやSQL習得段階。
20代後半〜30代前半	550〜700万円	統計解析・機械学習モデル構築を担当。プロジェクト推進力がつく時期。
30代後半〜40代前半	750〜950万円	チームリーダー・AI戦略設計など、意思決定層に近い立場。
40代後半〜50代以降	900〜1,100万円以上	管理職・データ戦略責任者（CDO・データ統括）クラス。

担当する業務や会得したスキルによっては給与が伸びやすく、専門領域を深めるほど年収が上がる「スキルドリブン型」職種といえるでしょう。

 

経験年数ごとのキャリアステップと給与の伸びイメージ

経験年数	キャリアポジション	想定年収レンジ	成長ポイント
1〜3年目	ジュニアデータサイエンティスト／アナリスト補佐	400〜550万円	Python・SQL・統計の基礎を習得。データ前処理・可視化中心。
4〜6年目	データアナリスト／機械学習エンジニア	550〜750万円	モデル構築・A/Bテスト実装・データ設計。ビジネス理解が鍵。
7〜10年目	シニアデータサイエンティスト／プロジェクトリーダー	750〜950万円	チーム管理、AI戦略・データ基盤設計などマネジメント領域に拡張。
10年以上	データ統括責任者（CDO等）／AI戦略部門責任者	1,000万円〜	経営判断に関与。AI導入戦略・事業企画・経営層への報告など。

このように、経験を重ねるごとに「実装→設計→戦略」へと役割が変化し、それに伴い年収も段階的に上昇していきます。

特にデータサイエンスとAIの融合領域（生成AI・MLOpsなど）を扱える人材は、市場価値が一段と高く評価されています。

 

参照：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について：https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf（2024年3月）

未経験から転職した人の初年度年収と、その後の上がり方

近年では、異業種からのデータサイエンス転職も増加しています。
ここでは、厚生労働省のデータや複数の求人サイト/口コミサイトの掲載年収を元に、未経験タイプ別の転職後年収イメージを作成しました。

タイプ	初年度年収	3年後の目安	傾向
文系・データ未経験から転職	400〜450万円	550〜600万円	BIツールやSQLからスタートし、分析スキル習得で上昇。
SIer・エンジニア出身	500〜600万円	700〜800万円	技術的基礎があり、機械学習習得で昇給が早い。
研究職・統計専攻出身	550〜700万円	800〜900万円	数理的素養を活かし、早期に上位ポジションへ。

特にAI分野や機械学習エンジニアリングスキルを習得した人は、3年以内に年収100〜200万円の上昇が一般的。

Python・統計・SQL・クラウド基盤（AWS/GCP）のスキルセットを揃えることが、初期の収入向上に直結するといえるでしょう。

 

参照：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について：https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf（2024年3月）

参照：OpenWork「データサイエンティストの年収事例」：https://www.openwork.jp/income_ranking/job?name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88（2025年10月）

参照：doda「データサイエンティストの平均年収」：https://doda.jp/engineer/guide/it/059.html（2025年10月）

参照：doda データサイエンティスト求人一覧：https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_oc__020602S/（2025年10月）

学歴・スキル・企業規模による年収の差

データサイエンティストの年収は、スキル・企業規模（外資／日系）によって変動します。
学歴については、完全未経験からの転職の場合、専門性の高さが重視される職種ではあるため、大学や大学院で研究経験やAI実装スキルを習得しているか否かは初任給・昇給スピード・キャリア上限に影響があるといえるでしょう。

学歴（大学院卒・学部卒・文系出身）による傾向

厚生労働省の調査によれば、IT・デジタル人材では「最終学歴よりもスキルレベルが給与を決定する傾向」が強い一方、求人サイトや口コミサイトによると、大学院卒（理系・統計系専攻）は年収で1〜2割上回る傾向があります。

学歴区分	想定平均年収（中央値ベース）	傾向・特徴
大学院卒（理系・統計専攻）	約750〜900万円	モデル設計・アルゴリズム構築を担当。研究経験が高評価。
学部卒（理系・情報系）	約600〜800万円	実装・データ処理中心。経験に応じてリーダー層へ。
文系・非情報系出身	約500〜650万円	BIツール・SQL・可視化領域で活躍。リスキリングで上昇余地あり。

特に修士・博士課程でAI・統計・数理最適化などを学んだ人材は、企業のAI研究・R&D部門や外資コンサルにおいて初年度から700万円超のオファーを受けるケースも見られます。

 

参照：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について：https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf（2024年3月）

参照：OpenWork「データサイエンティストの年収事例」：https://www.openwork.jp/income_ranking/job?name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88（2025年10月）

参照：doda「データサイエンティストの平均年収」：https://doda.jp/engineer/guide/it/059.html（2025年10月）

参照：doda データサイエンティスト求人一覧：https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_oc__020602S/（2025年10月）

スキル別（Python・機械学習・ディープラーニング・SQLなど）での年収差

データサイエンティストの給与は、保有スキルの深さと実務経験の組み合わせによって顕著に変化します。

OpenWorkやdodaの求人情報では、スキル別の提示年収に以下のような傾向が見られます。

スキルカテゴリ	想定年収レンジ（万円）	特徴・評価ポイント
Python・Pandas・NumPy	550〜750	分析の基本スキル。すべての求人で必須レベル。
SQL・データモデリング	500〜700	データ整形・可視化に強く、業務効率化に直結。
機械学習（scikit-learn, TensorFlow等）	700〜900	AIモデル構築スキル。MLOps経験で高年収層へ。
ディープラーニング（PyTorch等）	800〜1,000	生成AI・画像・自然言語処理など先端領域で高評価。
クラウド基盤（AWS, GCP, Azure）	750〜950	データパイプライン構築・運用まで担える人材が高収入。

スキル単体よりも、「Python + 機械学習 + クラウド」の組み合わせが高報酬につながる傾向が明確です。

特に近年は、生成AI（LLM）やMLOpsの実務知識を持つ人材が急増しており、年収1,000万円以上の求人も珍しくありません。

 

参照：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について：https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf（2024年3月）

参照：OpenWork「データサイエンティストの年収事例」：https://www.openwork.jp/income_ranking/job?name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88（2025年10月）

参照：doda「データサイエンティストの平均年収」：https://doda.jp/engineer/guide/it/059.html（2025年10月）

参照：doda データサイエンティスト求人一覧：https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_oc__020602S/（2025年10月）

日系大手企業 vs 外資系コンサル・IT企業の比較

同じデータサイエンティスト職でも、企業の資本・事業規模・インセンティブ制度によって年収格差が大きく現れます。

企業タイプ	平均年収レンジ（万円）	特徴
日系大手企業（メーカー・通信・金融系）	600〜850	安定性・福利厚生が強み。昇給は年功序列型傾向。
外資系IT／コンサル企業（Google, AWS, Accenture等）	900〜1,200	成果報酬型。英語力・顧客対応力が求められるケースも。
スタートアップ・AIベンチャー	500〜900（＋ストックオプション）	伸び代大。スピード感と成果で報酬変動が大きい。

外資コンサル・グローバルIT企業では、成果連動ボーナスやRSU（譲渡制限付き株式）が支給されることもあり、同職種でも日系大手より年収差が200〜300万円開くケースもあります。

一方、日系企業は安定性・ワークライフバランスを重視する傾向が強く、「安定か高収入か」という選択がキャリア上の分岐点といえるでしょう。

 

参照：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について：https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/001244078.pdf（2024年3月）

参照：doda データサイエンティスト求人一覧：https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_oc__020602S/（2025年10月）

高年収を狙うための転職戦略

データサイエンティストとしての市場価値は年々高まりつつあります。
特にAI・機械学習・データ分析を中核に据える企業では、「技術力 × ビジネス理解」を持つ人材が圧倒的に不足しており、スキル次第で年収1,000万円以上も十分に狙える時代になっています。

ここでは、実際に高収入を実現している人の共通点や、転職を成功させるためのエージェント活用術を紹介します。

高収入が期待できる業界（金融、コンサル、外資系IT）

高年収を実現しているデータサイエンティストの多くは、次のような「データ活用を収益に直結させる業界」で活躍しています。

業界	想定年収レンジ	特徴・求められるスキル
外資系コンサルティング	900〜1,200万円	AI戦略立案、クライアント向け分析支援、英語力必須
金融・FinTech企業	800〜1,100万円	リスクモデル構築、与信・投資分析、Python・統計知識
外資系IT企業／SaaS企業	1,000〜1,500万円	MLOps・生成AI実装、データ基盤設計、RSU制度あり
事業会社のAI推進部門	700〜900万円	社内DX支援、分析基盤運用、長期雇用・安定型

 

参照：doda データサイエンティスト求人一覧：https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_oc__020602S/（2025年10月）

年収交渉に強い転職エージェントの活用方法

高年収を狙うなら、「年収交渉力」に長けたエージェントを活用することが非常に重要です。
特にデータサイエンティストは専門性が高いため、IT特化のエージェント もしくは 交渉力のあるハイクラス向けエージェントを活用するのが良いでしょう。

 

こうしたエージェントは、求人紹介だけでなく、「希望年収の根拠づけ」や「提示条件の交渉」まで代行してくれるため、自分の市場価値を最大限に引き出すパートナーとして活用できます。

ハイキャリア向けエージェント

データサイエンティストとして 年収800万円以上を目指す層 におすすめなのが、外資・大手コンサル・経営企画など、高報酬レンジの非公開求人を多く扱うハイキャリア型エージェントです。

エージェント名	特徴	強みのある領域
JACリクルートメント	外資・グローバル企業に強い。担当者が企業と直接交渉できる「両面型エージェント」。	外資系IT、データ戦略職、AIコンサルタント
ビズリーチ エージェントサービス	ハイクラス層に特化した転職支援。求人の約3割が年収1,000万円超。	コンサル・FinTech・外資系ITの上級職
リクルートエージェント（ハイクラス部門）	国内最大級の求人数を誇り、AI・データ領域専任担当者も在籍。	大手メーカー・金融・DX推進部門の管理職

IT特化エージェント

IT・AI領域に専門特化したエージェントは、スキル内容を正しく評価し、企業に対して強気に年収を提示できるのが特徴です。

エージェント名	特徴	強みのある領域
レバテックキャリア	ITエンジニア専門。AI・データ職の求人多数。スキルベースでの交渉が得意。	データサイエンティスト、AIエンジニア、機械学習
ギークリー（Geekly）	IT・Web・ゲーム業界特化。スピード対応とマッチング精度が高い。	Web系企業、SaaS、分析基盤エンジニア職
マイナビIT AGENT	大手×IT専門の安定バランス型。キャリア相談が丁寧で若手層にも強い。	エンジニア・データ分析・社内DX支援職

データサイエンティストの求人情報

AI技術の発展に伴い、データサイエンティストの求人はここ数年で急増しています。
特に2025年現在では、dodaやレバテックキャリアなど大手転職サイト上で「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」「AIアナリスト」といった職種を含めると、数多くの求人が掲載されています。

 

需要の高まりとともに、企業が求めるスキルや待遇の幅も拡大しており、同じ「データサイエンティスト」でも求められる役割によって募集要項や年収レンジが大きく異なります。

データサイエンティストの求人の特徴（募集要件・待遇）

データサイエンティスト職の求人は、「分析特化」「AI開発」「ビジネス推進型」など、企業のAI活用フェーズに応じて細分化されています。

求人タイプ	主な仕事内容	想定年収レンジ	求められるスキル・経験
データ分析特化型	データ抽出、BI可視化、統計解析	500〜700万円	SQL、Tableau、統計学基礎
AI開発・モデル構築型	機械学習モデルの設計・運用	700〜1,000万円	Python、TensorFlow、MLOps
事業戦略・上流企画型	データ活用戦略立案、PJマネジメント	900〜1,200万円	ビジネス課題設定、AI導入経験、英語力
リーダー／マネージャー職	チーム運営、技術選定、顧客折衝	1,000万円〜	組織統括、AI/分析チームリード経験

 

参照：doda データサイエンティスト求人一覧：https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_oc__020602S/（2025年10月）

非公開求人を探すメリット

一般的なハイレイヤー求人と同じく、データサイエンティストも非公開求人が多く存在しています。そのため、自身で求人サイトを使って情報収集を行いつつ、転職エージェントを活用し非公開求人も漏れなくアプローチするという動きがオススメです。
また、非公開求人では以下のようなメリットが得られます。

① 条件交渉の幅が広い	スキルや実績に応じた年収提示が可能で、個別オファーが受けられる。
② 競争率が低い	公開前の案件を紹介されるため、応募が集中しにくく内定率が高い。
③ プロジェクト内容が高度	AIモデル構築や生成AI導入など、企業の中核プロジェクト案件が多い。
④ 担当エージェントの推薦効果	担当者が企業へ推薦コメントを添えるため、書類通過率が高まる。

まとめ｜データサイエンティストの年収を理解してキャリア設計をしよう

データサイエンティストは、AIや機械学習の専門知識を活かして企業の意思決定を支える『戦略人材』です。その専門性の高さから、他のIT職種と比較しても平均年収は高めであり、20代でも500万円前後、30〜40代では700〜1,000万円クラスのポジションも珍しくありません。

スキル・経験・業界によって差が大きい

データサイエンティストの年収を決める要素は、スキル・経験・業界の3つに集約されます。特にAI・機械学習・統計解析に加え、クラウド（AWS、GCP）やMLOpsの知識を持つ人材は、市場での評価が高く、1.5倍以上の年収差がつくケースもあります。

• スキル差：Python／SQL／ディープラーニング実装経験の有無
• 経験差：上流設計・モデル運用・プロジェクト推進経験の有無
• 業界差：外資IT・金融・コンサル・日系メーカー・通信・サービスでそれぞれ特徴あり

つまり、スキルを磨き、データをビジネス価値に変換できる人材ほど、報酬水準は着実に上がっていくのです。

転職エージェントを活用して高年収を狙うことが重要

高年収を実現するためには、「市場価値の正しい把握」と「年収交渉力のあるエージェント選び」が鍵になります。
データサイエンティストは専門性が高い職種のため、IT・AI領域に精通した転職エージェントを通じて交渉するのも効果的です。

最後に

AIの進化が止まらない今、データサイエンティストの価値はますます高まっています。
一方で、年収は企業・スキル・経験によって大きく差が出るため、「自分のスキルをどう評価させるか」がキャリアの分岐点になります。

本記事で紹介した情報をもとに、ぜひ自分の市場価値を見直し、戦略的なキャリア設計で高年収を実現してください！