最近のデータサイエンティスト案件でよくある話

一昔前は分析屋さんとしてレポートを出すだけの役割も多かったですが、 最近は「出した分析をどうサービスに落とし込むか」まで担当する案件が増えています。

マーケティング支援から、レコメンドの改善、行動データの可視化など、 ただの可視化で終わらずに、SQL で抽出して Python でモデリングして、そのまま結果を運用に流す。 そんな“分析からプロダクト寄り”の動きが増えてきました。

どんな技術や経験が求められる？

SQL はほぼ必須で、BigQuery、Snowflake、Redshift など DWH を触ることが多いです。 Python でのモデリング、scikit-learn などの基礎は当然として、最近は BI ツール（Tableau、Looker）で社内共有できると話が早いです。

分析で終わらず、結果をどう活かすかまでセットで考えられる人が強いですね。 マーケの AB テスト設計や、営業部門とのディスカッション力も地味に大事です。

案件単価の相場感

分析だけなら月50〜80万円くらいが多めです。 ただし、モデリングを組み込んで運用までやる、基盤整備を巻き取る、みたいな案件だと月90〜120万円くらいを狙えます。

上流の設計段階からデータの流れを整理できる人は単価も安定して高いです。

リモートはどのくらい可能か？

データサイエンティスト案件もリモートは多いです。 ただし、扱うデータの機微度や、社内のアクセス制限で「最初だけ出社」のケースもまだあります。

最近は大手企業でも VPN 越しで DWH を触れる環境が増えているので、完全フルリモートで完結する案件も探しやすくなっています。

案件選びでチェックしておきたいポイント

レポートを出して終わりか、結果をどう活かすかまで付き合えるかで、 得られる経験値も単価も変わってきます。

• データ基盤がすでに整っているか
• モデリング結果をサービス化するところまで任せてもらえるか
• チームにエンジニアやML Ops がいるか
• 経営層や他部署との連携の頻度

単価を上げたい人は

SQL だけでなく、Python のモデリング力をちゃんと仕組みに落とせる人は強いです。

クラウド DWH や BI ツールとセットで、分析から共有まで自走できると声がかかりやすくなります。

最近はマーケ領域での AB テスト設計、ダッシュボード構築なども案件の一部に含まれることが多いです。

最後にひとこと

データサイエンティストは、出した結果を「誰がどう使うか」まで想像できる人が、長く必要とされます。

モデリングだけでなく、周囲と対話しながら課題を整理できる人ほど、案件の幅も単価も広がっていきます。

どの領域に強みを寄せていくか── そんなキャリアの整理にも、じっくり向き合いたいところです。