【22歳で月収100万円達成】
フリーランスエンジニア"あおい"のプロフィール

現役データサイエンティストがリアルな給料相場と将来性を激白

こんにちは!フリーランスデータサイエンティストのあおいです。

データサイエンティストを目指している方で

「お給料の相場ってどれくらいなんだろう?」

とか

「データサイエンティストの仕事は将来AIに奪われるのでは?」

とか感じている方は多いはず。

本記事では、現役データサイエンティストがリアルな給料相場と将来性を徹底解説します。

あおい

お給料の話は周囲の人としづらいはず。
しかし、周囲のデータサイエンティストの赤裸々な意見を掲載していますよ!

ぜひ参考にして下さいね^^

【あおい調べ】データサイエンティストの給料相場

では私が周囲のデータサイエンティストにヒアリングして分かった給料相場を解説します。

あおい

働いている人のリアルな声もご紹介します!

早速見ていきましょう。なお給与相場はボーナスを含む年収を12で割った金額を掲示しています。

SES企業・SI企業

SES企業・SI企業の給料相場は約月給30〜40万円です。

データサイエンティストだけでなく、マネジメント業務もこなすと月給50万円までもらえます。

一方で、SES企業・SI企業の昇給率は他社に比べて高くないですね。
一年後に月給が+1万円増えれば、昇給率が良いなと感じます。

大抵の会社では一年後に+3000円の昇給ですね。

実力に比例して給料が上がらない、ある意味年功序列的な企業が多いです。

あおい

SES企業・SI企業のデータサイエンティスト職の内定はかなり取りやすいです。

しかも他職種に比べて給料相場が高いので、穴場と言えますよ。

ただしブラックSES・SI企業に入社したら”残業時間100時間”が普通になって、割が悪いです。

SES企業・SI企業に入社する場合は必ず稼働時間を確認しましょう。

“ちなみに”
給料的な観点で、SES企業・SI企業で一年働いたら受託企業や自社開発企業に転職するのがおすすめです。

受託企業・自社開発企業

受託企業・自社開発企業の給料相場は約月給35〜60万円です。

未経験から入社した方は月給35万円程度になりますが、実務経験がある場合は月給40〜50万円ぐらい獲得出来ますよ。

また受託企業・自社開発企業の昇給率は会社により大分異なります。

年2000円程度しか昇給しない会社もありますし、一年で年収が1.5倍になる会社もあります。

どちらかというと昇給率が一定の会社が多い印象ですね。

なお稼働時間は納期が近くなると大幅に増える傾向があります。

あおい

これはSES企業・SI企業でも起こり得るのですが、受託企業・自社開発企業なら尚更ですね。

SES企業・SI企業の場合はプロダクトは他社の製品で依頼主の社員と一緒に開発するので、トラブルがあっても尻拭いする必要はありません。

けれども受託企業・自社開発企業なら完全に自分達で開発しないといけないので、稼働時間が増える時がありますね。

しかし自社のデータサイエンティストだから携われる深く面白い仕事が出来たりします。
受託企業・自社開発企業で働くと、転職後に大幅に給料を増やせるキャリアを築きやすいです。

大手日系IT企業

大手日系IT企業の給料相場は約月給45〜70万円です。

会社によりますが、実力があればどんどん昇給していくのも魅力的ですよ。

あおい

例えばサイバーエージェントだと、表彰されると大幅にお給料が上がります。

またリクルートだと毎年大きな仕事を任されて成果を上げていけば、3年後には入社時の1.5倍の年収になる人もいますね。

成果次第で20代の内に年収1000万円を達成出来る所も見逃せません。

ただし大手日系IT企業で働く知人は「一日12時間働くのが当たり前」と言っていて、労働時間が慢性的に長い場合もあります。

あおい

さらに「成果を出すまで残業するのが当たり前」という風潮の部署もあり、消耗してしまう方もいます。

同じ会社でも部署ごとに働き方が大きく違う場合が多いのも特徴ですね。給料の割りが良いかは入社後でないと分からない事もあります。

入社前に平均稼働時間から換算して時給を考えるべきですよ。

なおデータが豊富で高度な仕事が出来る環境が大半です。

大手日系IT企業で経験を積んでGAFAを目指す方は多いですね。

大手外資系IT企業

大手外資系IT企業の給料相場は約月給50〜70万円です。

また実力主義な外資ならではで、年収1500万円以上の方もいます。

あおい

例えばLINEは20~30代の若手社員なら600~700万円が一般的な年収ですが、中には1000~2000万円という人もいるそう。
参考文献:エンジニア3000名体制を宣言!LINEのエンジニアカルチャー・給与・福利厚生・コード試験などを全公開

昇給に関しては、入社時の年収が高いから昇給が少ない会社と成果次第で大幅に昇給する会社に真っ二つに分かれますね。

後者の会社は「Up or Out」の風潮が強いのも特徴です。

さらに労働時間も超ホワイトか超ブラックに完全に分かれます。

裁量労働制の会社が多いので、業務内容によって稼働時間が偏ってしまうんですよね。

この場合も入社前に時給換算して年収を考えるべきです。

GAFA

GAFAの給料相場は約月給85〜170万円です。

GAFAなら初任給でも年収1000万円ですからね。給料体系が夢のようです。

また成果を出せば、年収2000万円も獲得出来ますよ。

実力次第で大幅に昇給出来る所が、優秀なデータサイエンティストの士気を上げていますね。

さらに日本支社で成果を上げて本社勤務になれば、年収3000万円以上になるそう。

もちろんアメリカの生活費水準になるので年収3000万円が一概に高給とは言えませんが、日本で働くよりは圧倒的に高給の場合が多いです。

あおい

アメリカと言っても、超生活費が高いシリコンバレーで働くとは限らないので。

けれども”毎年国際学会に論文を2本通すのがマスト”など、ハードな成果を求められる場合が多々あります。

すんなりと成果を達成出来れば良いですが、そうでない時は1日15時間勤務などハードワークをするしかありません。

あおい

知人がGAFAでデータサイエンティストとして働いているのですが「今年も論文が採択されるか心配で眠れない」と話していました。

GAFA勤務と言えば”勝ち組”と感じますが、日々プレッシャーを感じながら働いている方も多いですね。

年収が妥当かは本人次第かもしれません。

未来もずっと稼げる?安泰?データサイエンティストの将来性

この項では、データサイエンティストが未来もずっと稼げるかどうかをご紹介します。

一部で「データサイエンティストの仕事はAIに奪われるのでは?」とささやかれていますが、その真偽に迫ります。

仕事の一部がAIに代替される可能性が高い

やはり仕事の一部はAIに代替される可能性が高いですね。

実際に既にある有名大企業のデータサイエンティストが作ったモデルよりも、データロボットが作ったモデルの方が精度が良いという事例があります。

なおデータロボットとはAIが自動的にモデルを作ってくれるシステムの事です。

これから単純なモデルは全てAIが開発する様になるはず。

データサイエンティストの人件費よりもデータサイエンスAIの導入費用の方が安いので。

単純作業はAIの得意分野ですからね。

データサイエンス系ビジネス職の需要が増える

データサイエンス系ビジネス職の需要が増えると予想出来ます。

前述の通り簡単なデータサイエンスはAIに奪われますが、ビジネス職は人間にしか出来ないので。

他部署間の調整や気持ちをくみ取って話し合ったりするのはAIの苦手分野です。

一方でデータサイエンスビジネスは今後増えると考えられます。

なのでデータサイエンスの知識を使ったビジネス企画・コンサルなどの職業需要は高くなるはず。

データサイエンティストに必要なスキルは3つあります。

全てが揃っている方は中々いないのですが、今後はデータサイエンスとビジネスの両方のスキルを高めると人材価値が高まりますよ。

リサーチャーの需要は継続的にある

高度なデータサイエンスを行うリサーチャーの需要は継続的にあると考えています。

「リサーチャーの研究結果を元にデータサイエンスを行う自動AIを改良していく」という流れが出来るはず。

今もリサーチャーの給料は高いですが、今後はさらに給料が高くなると予想出来ますね。

けれども先端技術を作り出せるトップリサーチャーしか生き残れなくなると考えています。

普通のリサーチャーが出せる研究結果はAIでも出せてしまうので。

その人しか出来ない仕事にもの凄く価値があるのは、今もこの先も変わらないですね。

データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニア…これから魅力的な職種はどれ?

データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアの三つの職業を比較していきましょう。

これらの厳密な区別がない企業も存在しますが、大企業になるほど明確に役割分担をしている場合が多いです。

データサイエンティスト データアナリスト データエンジニア
給料
※優秀データサイエンティストの給料は高い
 ◯
※外資金融系データアナリストの給料は高い
 ◯
ニーズ ビッグデータ分析・AI開発 データの処理・現状分析・レポーティング データの基盤構築・運用
仕事の難易度
将来性
※一部がAIに置き換わる可能性あり

※一部がAIに置き換わる可能性あり

上の表がデータサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアの一覧比較です。

それぞれを詳しく見ていきましょう。

給料面

三つの職種で給料面の大差はないですね。

ただしトップクラスのデータサイエンティストと外資金融系データアナリストの給料は高いです。

あおい

年収1000万円以上も普通ですよ。

一方で普通レベルのデータサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアなら年収500〜700万円が相場です。

また三つの職種の内で二つをこなせる様になると給料が上がりますね。

ニーズ

三つの職種のニーズは完全に異なりますね。

データサイエンティストはビッグデータ分析・AI開発を、データアナリストはデータの処理・現状分析・レポーティングをメインで行います。

またデータエンジニアは、データの基盤構築・運用が主な業務です。

なお、データサイエンティストとデータアナリストの業務区分が難しいですよね。

データサイエンティストは高度なデータ分析を、データアナリストはコンサルティング・マーケティングも含んだデータ分析を行うと考えて下さい。

あおい

さらにデータエンジニアはデータ分析を出来る環境を整えるのがメインです。
データ”エンジニア”という名の通りでエンジニアリングが不可欠な仕事です。

仕事の難易度

三つの職種でどれが抜群に難しいとか難易度に差がある訳ではありません。

それぞれの職業で求められるスキルも違いますからね。

データサイエンティストならプログラミングの他に、一定レベルの統計学・線形代数の知識が求められます。

またデータアナリストはレポーティングを行う為に業界知識が必要です。

さらにデータエンジニアはインフラ・データベース・分散処理に関する知識が不可欠ですね。

なお一部のデータサイエンティストはリサーチャーの様な研究的な業務を行う必要があります。

この場合は高度な数学力が求められ、難易度が一気に上がりますよ。

あおい

努力だけではなく才能も必要になって来ます。

将来性

将来性も三つの職種で大差はないです。

一部の業務がAIで代替されるはず。

ただ強いて言えば、データアナリストはヒアリングや問題点抽出など人でないと出来ない業務が多いです。

なので、AIの代替度合いが他の二つの職種に比べて少ないと考えています。

そしてデータエンジニアが行うデータ基盤の運用は、もう既に自動化されています。

データサイエンティストよりもデータエンジニアの方がAIに仕事を代替されるスピードは早いと感じますね。

まとめ

データサイエンティストを目指している方は給料相場と将来性を今後のキャリアを考える参考にして下さいね。

「将来的にどう生きていきたいか」からどの様なキャリアを積むべきかを考えましょう。

あおい

例えば「40代でアーリーリタイアしたい」なら生涯暮らしていけるだけのお金を稼げる企業で働くべきです。

自分が納得出来る働き方を選択しましょう。

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