データサイエンティストの年収｜求人31件で見る企業別・経験別の相場

データサイエンティストの年収は、勤務先の業界と担当する役割によって大きく変わります。同じ職種名でも、分析を担当する求人とプロジェクトを率いる求人では、提示額に数百万円の差があります。

統計の平均年収と求人の提示年収の両方を把握すると、自分の経験で狙える年収帯と、年収を上げるために必要な経験を判断しやすくなります。

本記事では、公的統計の平均年収と、AI HACKキャリア編集部が調べた日本の求人の提示年収をまとめています。さらに、経験・企業の種類別の相場と、年収を上げる方法も紹介します。

データサイエンティストの平均年収は611.9万円【早見表】

データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）で611.9万円です。一方、経験者向けの求人の提示年収は800万円以上が中心で、統計の平均より高く出ます。

ここでは、データサイエンティストの年収に関する主な数字を早見表で示したうえで、統計の平均年収と求人との違いを解説します。

データサイエンティストの年収に関する主な数字は、以下のとおりです。

※job tag・国税庁の数値は2026年10月時点の公表値。求人の数値は2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ

上記のとおり、データサイエンティストの年収は経験の有無で大きく分かれ、経験者向けの求人では800万円以上の提示が中心です。

公的統計で見るデータサイエンティストの平均年収

公的統計で見たデータサイエンティストの平均年収は611.9万円で、日本の給与所得者の平均487万円より約125万円高い水準です。job tagは、厚生労働省の賃金構造基本統計調査などを加工して職業ごとの統計を公開しています。

job tagに掲載されているデータサイエンティストの統計データは、以下のとおりです。

※2026年10月時点・job tag「データサイエンティスト」より

ただし、job tagの統計は「他に分類されない技術の職業」などの分類で集計されており、データサイエンティストだけの数字ではありません。年収の目安として使う際は、求人の提示年収とあわせて確認しましょう。

統計と求人で年収が違う理由

統計の平均年収と求人の提示年収が違うのは、集計の対象と数字の意味が異なるためです。統計は幅広い職業分類の実際の支給額で、求人は採用したい人材に向けた提示額です。

統計と求人で年収がずれる主な理由は、以下のとおりです。

• 統計はデータサイエンティストより広い職業分類で集計されている
• 求人の多くは経験者向けで、上級職まで含めた上限額を提示している
• ハイクラス向けの求人サイトでは、提示年収の高い求人が多く掲載される
• 固定残業代・賞与・手当を年収に含めるかどうかが求人ごとに異なる

年収の相場を考える際は、統計の平均を全体の目安にし、自分の経験に近い求人の提示額と見比べましょう。

データサイエンティスト求人の提示年収【編集部調査】

データサイエンティストの求人の提示年収は、下限700万円・上限1,200万円が中心です。未経験・新卒の枠を除いた経験者向けの求人では、下限の中央値が800万円に上がります。

ここでは、AI HACKキャリア編集部が日本勤務の求人を確認した結果をもとに、提示年収の分布・主な企業の提示額・経験者枠と未経験枠の違いを紹介します。

提示年収の分布

データサイエンティスト求人の提示年収は、上限1,000万円以上が26件中21件でした。編集部は、職種名に「データサイエンティスト」を含む求人31件を、各社の採用ページや求人サイトの個別ページで確認しました。

最終更新が2年以上前の求人1件を除いた30件の集計結果は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ。対象は日本勤務で、職種名に「データサイエンティスト」を含む求人。各社の採用ページと求人サイトの個別ページで確認。ビズリーチの最終更新日が2024年3月の求人1件は集計から除外

年収の記載がなかったのは、メルカリ・Amazon Japan（金額の記載なし）と三井住友銀行（応相談）の3件です。外資とメガベンチャーの一部は、年収を公開していない傾向が見られました。

主な企業の提示年収

データサイエンティストの提示年収は、同じ職種名でも企業と担当範囲によって大きく異なります。主な企業の求人の提示年収は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ。カッコ内に求人サイト名があるものは求人サイトの掲載、それ以外は各社の採用ページより

※年収の後ろに※を付けた求人のビズリーチの最終更新日は、デロイト トーマツ2件が2025年12月9日・10日、三菱UFJ銀行が2025年12月18日

上限が1,500万円以上の求人は、エムシーディースリー・GMOインターネットグループ・三菱UFJ銀行・電通などでした。プロジェクトのリードやマネージャー候補を募集する求人ほど、上限が高くなる傾向です。

経験者枠と未経験・新卒枠の年収の違い

データサイエンティストの年収は、経験者枠と未経験・新卒枠で大きく分かれます。経験者枠の下限の中央値は800万円で、未経験・新卒枠は417万円でした。

未経験・新卒枠の求人6件の提示年収は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ

埼玉りそな銀行の求人は「未経験歓迎」ですが、金融機関での経験か予測モデルの構築経験のどちらかを必須にしています。未経験から目指す方法は、以下の記事で紹介しています。

あわせて読みたい
データサイエンティストになるには｜未経験からの転職ルートと30代の戦略

経験・スキルレベル別のデータサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収は、スキルレベルと、プロジェクトを率いた経験の有無で大きく変わります。同じ企業でも、メンバー職とリード職で上限が500万円異なる求人がありました。

ここでは、job tagのスキルレベル別の年収と、求人の経験年数の要件と年収帯を紹介します。

スキルレベル別の年収

データサイエンティストの年収は、スキルレベルが上がるほど高くなります。job tagでは、IT人材のスキルを7段階で示す「ITスキル標準（ITSS）」のレベル別に、年収の範囲を公開しています。

企画立案・プロジェクト管理を担当するデータサイエンティストの、スキルレベル別の年収は以下のとおりです。

※2026年10月時点・job tag「データサイエンティスト」より。厚生労働省の2023年度委託調査に基づく。金額は第1四分位から第3四分位の範囲

ただし、job tagのデータサイエンティストのスキルレベル別データは、企画立案・プロジェクト管理を担う人材が対象です。分析の実務を中心に担当する方は、求人の提示年収もあわせて確認しましょう。

経験年数の要件と年収帯

データサイエンティストの求人は、経験年数より担当範囲で年収が変わる傾向です。経験年数を指定していた求人は、必須要件を確認できた29件中11件で、残りの18件は年数を指定していませんでした。

経験年数やリード経験を必須にしていた主な求人と提示年収は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ

ブレインパッドの2つの求人を比べると、リード経験の有無で上限に500万円の差があります。年収を上げたい方は、経験年数を重ねるだけでなく、プロジェクトを率いる経験を積みましょう。

企業の種類・業界別のデータサイエンティストの年収

データサイエンティストの提示年収は、企業の種類によって下限の水準が異なります。メガベンチャーと金融などの事業会社は下限の中央値が800万円で、データ分析会社は585万円でした。

ここでは、編集部が確認した求人を企業の種類別に集計し、それぞれの年収の特徴を紹介します。

企業の種類別の提示年収の中央値は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ。件数が少ないため参考値。未経験・新卒枠を含む

データ分析会社・AIベンダー

データ分析会社・AIベンダーの求人は、下限が低めで上限の幅が広いのが特徴です。未経験・新卒の枠を設けている企業が多く、経験の浅い方からリード職まで幅広く採用しているためです。

たとえば、エムシーディースリーは700万〜1,800万円、松尾研究所は620万〜1,200万円を提示しています。

ただし、データ分析会社は顧客企業の案件を担当するため、顧客折衝やプロジェクト管理の経験も求められます。

メガベンチャー・Web企業

メガベンチャー・Web企業の経験者向け求人は、下限800万〜900万円・上限1,000万〜1,500万円の水準です。自社サービスのデータを使って事業の意思決定を支える役割が中心です。

たとえば、GMOインターネットグループのマネージャー候補は900万〜1,500万円、Finatextホールディングスのシニア職は900万〜1,200万円を提示しています。

一方、メルカリのシニア職は年収を公開しておらず、博士号か修士号を必須にしています。

コンサル・シンクタンク・SIer

コンサル・シンクタンク・SIerの求人は、上限1,000万〜1,200万円前後が中心です。顧客企業の課題に合わせて分析を設計する役割が多く、コンサルティングの経験が評価されます。

たとえば、日本総合研究所はSMBCグループのデータ活用を担う求人で、600万〜1,200万円を提示しています。

金融などの事業会社

金融などの事業会社の求人は、下限800万円以上のものが多く見られました。編集部が確認した銀行の求人は、与信モデルやリスク管理など、経営判断に関わる分析を担うものが中心だったためです。

たとえば、三菱UFJ銀行のAIクレジットモデルの求人は800万〜1,500万円、静岡銀行は800万〜1,300万円を提示しています。

ただし、銀行の求人では英語力（TOEIC730点が目安など）や金融の知識を求めるものもあります。

データサイエンティストの年収が高い理由と需要

データサイエンティストの年収が高いのは、企業の需要に対して人材の供給が追いついていないためです。公的な統計でも、求人数が求職者数を大きく上回っています。

ここでは、データサイエンティストの需要を示す公的なデータを紹介します。

データサイエンティストの需要を示す主なデータは、以下のとおりです。

• データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍で、AIエンジニアの1.96倍を大きく上回る（job tag・令和7年度ハローワーク求人統計）
• データサイエンティストが「大幅に不足している」と答えた企業は46.1%、「やや不足している」は23.7%（IPA「DX動向2024」）
• 「大幅に不足している」の割合は、人材類型の中でビジネスアーキテクトの49.6%に次いで2番目に高い（同上）

上記のとおり、データサイエンティストはDXを進める企業で不足感が特に強い人材です。ただし、有効求人倍率はハローワークの求人が対象で、求人サイトや転職エージェントの求人は含まれません。

データサイエンティストが年収を上げる方法4つ

データサイエンティストが年収を上げるには、分析の技術だけでなく、事業の成果につなげた経験を積むことが重要です。提示年収の高い求人ほど、ビジネス課題の解決やプロジェクトのリードを必須にしていました。

ここでは、提示年収の高い求人の必須要件をもとに、年収を上げる4つの方法を紹介します。

データサイエンティストが年収を上げる方法は、以下のとおりです。

1. 機械学習のモデル構築を実務で経験する
2. 分析をビジネス課題の解決につなげる
3. プロジェクトのリード・マネジメントを経験する
4. 年収水準の高い業界・企業へ転職する

機械学習のモデル構築を実務で経験する

機械学習のモデルを実務で構築した経験は、データサイエンティストの年収を上げる土台です。編集部が確認した29件のうち、機械学習の実務経験を必須にしていた求人は12件でした。

たとえば、KINTOテクノロジーズはPythonでの統計・機械学習モデル構築の実務3年以上を必須とし、800万〜1,200万円を提示しています。

分析をビジネス課題の解決につなげる

分析結果を事業の意思決定や利益につなげた経験は、年収の高い求人で評価されます。29件のうち11件が、ビジネス課題の整理や顧客折衝の経験を必須にしていました。

たとえば、エムシーディースリーは、ビジネス課題を数理的に定式化するスキルを必須要件に挙げています。

プロジェクトのリード・マネジメントを経験する

プロジェクトを率いた経験があると、提示年収の上限が上がります。リード職やマネージャー候補の求人は、上限が1,300万〜1,500万円に設定されていました。

たとえば、ブレインパッドのリードデータサイエンティストは800万〜1,300万円で、メンバー職の550万〜800万円を上回ります。

年収水準の高い業界・企業へ転職する

同じスキルでも、業界を変えると年収が上がる場合があります。給与テーブルの水準は業界と企業で異なり、社内の昇給だけでは上限を超えにくいためです。

たとえば、データ分析会社の下限の中央値は585万円ですが、金融などの事業会社では800万円でした。年収800万円以上の求人を探す場合は、ハイクラス転職エージェントの比較も参考にしてください。

データサイエンティストと関連職種の年収比較

データサイエンティストの平均年収は、AIエンジニアとほぼ同じ水準です。job tagの統計では、基盤システムのシステムエンジニアより低く、受託開発のシステムエンジニアより高い水準でした。

ここでは、データサイエンティストと関連するIT職種の年収を、job tagの統計で比較します。

※2026年10月時点・job tagより（令和7年賃金構造基本統計調査・令和7年度ハローワーク求人統計）。統計の職業分類は職種ごとに異なる

AIエンジニアの求人の提示年収は、上限の中央値が1,500万円で、データサイエンティストの1,200万円より高い結果でした。詳しくはAIエンジニアの年収は？求人29件で見る相場と年収1,000万円への転職で解説しています。

データサイエンティストが転職で年収を上げる進め方

データサイエンティストが転職で年収を上げるには、自分の経験に合う年収帯の求人を見極めることが重要です。同じ職種名でも、求人によって担当範囲と提示額が大きく異なるためです。

ここでは、年収を上げる転職の進め方を3つのステップで紹介します。

1. 職務経歴書に、分析の内容と事業への成果を数字で書く
2. データ職に強い転職エージェントとスカウトサービスを併用する
3. 内定前の面談で、提示年収の内訳と想定グレードを確認する

職務経歴書には、「需要予測の誤差を何%減らした」のように、分析が事業にもたらした成果を書きましょう。年収を公開していない求人の水準は、転職エージェントを通じて事前に確認できます。

データサイエンティストの求人に強いサービスは、データサイエンティストの転職エージェント・求人サイトの比較で探せます。

データサイエンティストの年収に関するよくある質問

データサイエンティストの年収については、平均額や年収1,000万円の可能性など、転職前に確認したい疑問が多く寄せられます。

ここでは、データサイエンティストの年収についてよくある5つの質問に答えます。

データサイエンティストの平均年収はいくらですか？

データサイエンティストの平均年収は611.9万円です（厚生労働省job tag・令和7年賃金構造基本統計調査）。日本の給与所得者の平均給与487万円（国税庁・令和7年分）を約125万円上回ります。

データサイエンティストで年収1,000万円は可能ですか？

データサイエンティストで年収1,000万円を目指すことは可能です。編集部が確認した求人のうち、上限が1,000万円以上の求人は26件中21件でした（2026年10月12日時点）。リード職やマネージャー候補の求人が中心です。

未経験からデータサイエンティストになると年収はいくらですか？

未経験・新卒枠の求人6件では、提示年収の下限の中央値が417万円でした（編集部調べ）。経験者向けの求人の下限の中央値800万円とは、約380万円の差があります。

データサイエンティストとAIエンジニアはどちらが年収が高いですか？

job tagの統計では、データサイエンティストが611.9万円、AIエンジニアが609.8万円で、ほぼ同じ水準です。求人の提示年収では、上限の中央値がデータサイエンティスト1,200万円、AIエンジニア1,500万円でした（編集部調べ）。

業界によってデータサイエンティストの年収は違いますか？

データサイエンティストの年収は業界によって異なります。編集部の調査では、提示年収の下限の中央値が、金融などの事業会社とメガベンチャーで800万円、データ分析会社で585万円でした。

まとめ

データサイエンティストの年収の要点は、以下のとおりです。

• データサイエンティストの平均年収は611.9万円、有効求人倍率は8.91倍（job tag）
• 日本の求人の提示年収は、下限の中央値700万円・上限の中央値1,200万円（編集部が確認した求人27件）
• 経験者枠の下限の中央値は800万円、未経験・新卒枠は417万円
• 年収を上げるには、機械学習の実務・ビジネス課題の解決・プロジェクトのリードの経験が重要

年収を上げたい方は、今の経験がどの年収帯に当たるかを確認したうえで、データサイエンティストの求人に強い転職エージェントに相談してみましょう。