データサイエンティストの平均年収は？コンサル・大手企業の狙い方

「データサイエンティストの年収は本当に高いのか」と気になっていませんか？

dodaの調査では、全職種の平均年収が429万円※1です。対して、技術系のデータサイエンティストは539万円※2となっています。一方、JACリクルートメントの実績データでは、管理職の平均が1,100万円です。※3

【結論】
▶平均年収は全職種より高い
▶年収の差は業界と役職で大きく開く
▶コンサル・大手は実績で狙う

この記事では、データサイエンティストの平均年収を年代・業界・役職別に整理します。さらに、高年収を狙う方法まで解説します。

※1：出典元：doda「平均年収ランキング」
※2：出典元：doda「平均年収ランキング（職種・職業別）」
※3：出典元：JACリクルートメント「データサイエンティスト職の年収ガイド」
※4：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年2月～2024年8月の実績
※5：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※6：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年1月末時点

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、分析にとどまらず、ビジネス課題の答えまで導く専門職です。

データサイエンティスト協会の定義には、「ビジネス課題に答えを出す」ことが含まれています。分析・実装の力に加え、課題を整理し解決する「ビジネス力」も、協会が挙げる必要な力です。

JACリクルートメントの年収ガイドによると、戦略ポジションでの採用が進んでいます。事業課題の発見から改善提案まで担える人材が求められます。特にDXの内製化を進める企業では、企画力や推進力が重要です。

分析に加え課題の答えまで導くのが、データサイエンティストの役割です。

※データサイエンティストの仕事内容は「データサイエンティストとデータアナリスト・データエンジニアの違いは？」で解説しています。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストの平均年収は、調査元や集計の対象によって金額が変動します。全体と年代別はdodaの登録者調査、業界別と役職別はJACリクルートメントの実績データの数値です。

調査元が違うため、2つの調査の金額は直接比べず、それぞれの中で傾向を見ていきましょう。

データサイエンティスト全体の平均年収

dodaの調査では、データサイエンティストの平均年収は職種分類で異なります。大きく500万円台と600万円台に分かれます。※2

分類ごとに集計の対象が違い、企画／管理系にはデータアナリストも含まれていました。

具体的には、技術系（IT／通信）の「データサイエンティスト」は539万円。※2企画／管理系の「データアナリスト／データサイエンティスト」は607万円となっています。※2

※2：出典元：doda「平均年収ランキング（職種・職業別）」

年代別：データサイエンティストの平均年収

dodaの技術系の集計では、年代による年収の伸びが確認できます。データサイエンティストの年収は20代から30代にかけて大きく伸びています。

年代	平均年収（技術系）※2
20代	471万円
30代	627万円
40代	699万円
50代以上	698万円

実際に、20代から30代への上がり幅は156万円で最大です。※2背景には、30代になると任される業務や裁量が広がる点があります。

基礎を固めた20代を経て、蓄積したスキルが評価される時期といえるでしょう。

※2：出典元：doda「平均年収ランキング（職種・職業別）」

業界別：データサイエンティストの平均年収

JACリクルートメントの年収ガイドには10業界のデータが掲載されています。データサイエンティストの平均年収には400万円近い差があります。※3

業界（抜粋）	平均年収※3
消費財	1,159.5万円
金融	1,027.4万円
コンサルティング・シンクタンク・事務所	952.8万円
建設・不動産	883.6万円
Web	872.2万円
流通	817.2万円
サービス	806万円
EMC（電子・素材系）	776.7万円
IT・通信	771.1万円
マスコミ	765.5万円

業界間の差の背景には、扱うデータや事業の性質の違いがあります。

数値で見ると、10業界で最も高いのは消費財の1,159.5万円です。※3最も低いマスコミの765.5万円とは、394.0万円の差があります。※3

このように、どの業界を選ぶかで目指せる年収帯が大きく変わります。

※3：出典元：JACリクルートメント「データサイエンティスト職の年収ガイド」

役職別：データサイエンティストの平均年収

役職別に見ると、データサイエンティストの平均年収が1,000万円を超えるのは管理職です。※3

管理職は分析の専門性に加えて、マネジメントも求められます。JACリクルートメントは、年収アップの鍵に「専門性とマネジメント経験」を挙げています。

実際の数値は、メンバー（課長未満）が793.6万円、管理職（課長以上）が1,100万円です。※3

管理職の平均年収は、メンバーを306.4万円上回ります。※3

※3：出典元：JACリクルートメント「データサイエンティスト職の年収ガイド」

データサイエンティストの年収は高い？他の職種と比較

dodaの調査で、データサイエンティストの平均年収は全職種の平均を超え、IT職種でも上位でした。

データサイエンティストは専門知識だけでなく、分析結果を事業の判断につなげる力も求められます。対応する領域が幅広い分、報酬水準も高くなりやすい傾向です。

実際に、技術系は539万円※2で、全職種平均の429万円※1を110万円上回っています。

年代	全職種※1	データサイエンティスト（技術系）※2
20代	365万円	471万円
30代	454万円	627万円
40代	517万円	699万円
50代以上	601万円	698万円

年代別でもすべての年代で全職種を上回り、40代では182万円もの差がついています。

技術系（IT／通信）の21職種で、データサイエンティストは7番目に高い職種でした。※2上位には、プロジェクトマネジャーの707万円やITコンサルタントの601万円などが並びます。※2

職種（技術系（IT／通信））	平均年収※2
プロジェクトマネジャー	707万円
セキュリティコンサルタント／アナリスト	649万円
プリセールス	642万円
IT戦略／システム企画	614万円
ITコンサルタント	601万円
研究開発	587万円
データサイエンティスト	539万円
セキュリティエンジニア（脆弱性診断／ネットワークセキュリティ）	497万円
システム開発／運用	489万円
パッケージ導入／システム導入	478万円
サーバーエンジニア	469万円
制御系ソフトウェア開発	469万円
スマホアプリ／ネイティブアプリ系エンジニア	459万円
ネットワークエンジニア	455万円
Webサービスエンジニア	452万円
SE／プログラマ	435万円
テクニカルサポート	432万円
データベースエンジニア	417万円
デバッグ／テスター	390万円
運用／監視／保守	389万円
ヘルプデスク	362万円

比較の例として、データサイエンティストはSE／プログラマの435万円より104万円高い水準です。※2

エンジニア職からのステップアップ先としても、価値のある水準といえるでしょう。

※1：出典元：doda「平均年収ランキング」
※2：出典元：doda「平均年収ランキング（職種・職業別）」

日本とアメリカのデータサイエンティストの年収の違い

データサイエンティストの年収は日米ともに全体水準を上回ります。ただし、倍率はアメリカのほうが大きいです。

これは日本は平均値、米国は中央値による算出のためです。国を越えた比較の目安になります。

米国労働統計局によると、アメリカのデータサイエンティストの年収の中央値は120,230ドルです。※7データサイエンティストの中央値は、全職業の中央値50,980ドルの2倍を超えています。※7

年収の幅も広く、下位10%は67,240ドル未満、上位10%は199,130ドル超です。※7

項目	日本（doda）	アメリカ（米国労働統計局）※7
データサイエンティスト	539万円（技術系）※2	120,230ドル
全職種 全職業	429万円（全職種）※1	50,980ドル（全職業）
全体との比（算出値）	約1.3倍	約2.4倍
集計方法	平均値	中央値

日本では、技術系データサイエンティストの年収が全職種平均の約1.3倍です。算出基準が異なるため、日米の比較はあくまで目安として捉えてください。

どちらも高水準ですが、特にアメリカではデータ職がより高く評価されています。

※1：出典元：doda「平均年収ランキング」
※2：出典元：doda「平均年収ランキング（職種・職業別）」
※7：出典元：米国労働統計局（BLS）「Occupational Outlook Handbook: Data Scientists」

データサイエンティストの年収を上げる3つの方法

個人で取り組める年収アップの方法は大きく3つあります。

評価される場面が実務や社外など異なるため、目的に合うものから始めましょう。

機械学習などの応用スキルを伸ばす

基礎知識にとどまらず、機械学習などを実務で生かせるレベルへ引き上げることが重要です。

習得したスキルを課題解決に適用して成果を出すことで、正当な評価や昇給につながります。

JACリクルートメントの年収ガイドは、年収が上がる重要な要素を紹介しています。その1つが機械学習・統計モデリングの実務経験です。モデルを業務に適用した実績がある人は、DX推進企業で即戦力として評価されるようです。

このように、実務で使える応用スキルの有無が、市場価値や年収の差につながります。

統計検定などの資格で知識を証明する

資格を取得することは、保有する知識やスキルを客観的に証明する有効な手段です。

目に見えにくい基礎知識も、客観的な合格基準があれば社外からの評価材料になります。

資格	実施団体	公式の位置づけ
データサイエンティスト検定（DS検定）	一般社団法人データサイエンティスト協会	データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力について、見習いレベルの実務能力や知識を証明
統計検定2級	一般財団法人統計質保証推進協会	大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得度と、活用のための理解度を問う
G検定	一般社団法人日本ディープラーニング協会	ディープラーニングの基礎知識を有し、事業活用する能力や知識を有しているかを検定
E資格	一般社団法人日本ディープラーニング協会	ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定

公式基準でも、統計検定2級は大学基礎レベルの知識と理解度を測る試験とされています。基礎固めならDS検定、AI実装の証明ならE資格といった使い分けが有効です。

資格は、知識の土台を客観的に示す材料として、年収アップに生かせます。

※資格の難易度と勉強法は「未経験からデータサイエンティストになるには？」で解説しています。

売上につながる分析の実績を作る

年収に直結しやすいのは、売上や利益、業務効率の改善を数値で示せる実績です。

事業への貢献度が客観的に証明できるため、企業側も納得して評価や報酬へ反映できます。

たとえば、需要予測による在庫削減や、自動化による工数短縮などは数値化しやすい例です。このように改善前後の変化を数字で語れる経験が、確実な年収アップの根拠になります。

データサイエンティストの年収アップを狙える業界と企業

年収アップを狙う有力な候補は、コンサル・大手事業会社・医療製薬の3つです。これらは業界全体の年収水準が高く、培った専門知識を生かせる領域です。

クライアント支援・事業推進・ドメイン知識のどれを活かすかで、選ぶ先が変わります。これまでの実績や自分の得意分野に合わせて、最適な業界を選びましょう。

アクセンチュアなどのコンサルティングファーム

アクセンチュアなどのコンサルファームは、年収アップを狙える転職先です。

コンサルファームでは、顧客の経営課題を分析で解決します。JACの実績データでは、コンサルティング・シンクタンク・事務所の平均年収は952.8万円です。※3IT・通信の平均を181.7万円上回ります。※3

アクセンチュアの募集要項では、R・Python・SQLなどの分析経験が応募要件です。求める人材像には、論理的思考力などコンサルの基礎力も挙がっています。

※3：出典元：JACリクルートメント「データサイエンティスト職の年収ガイド」

金融・メーカーなどの大手事業会社

金融・メーカーなどの大手事業会社も、年収アップを狙える転職先です。

事業会社では、自社のデータで事業の成果に直接かかわります。

JACの実績データでは、金融の平均年収が10業界で2番目に高い1,027.4万円です。※3FinTechや製造業などのDX先進企業でも、1,000万円超の転職事例が多くあります。※3

JACの年収ガイドでは、AIの内製化や新規事業で評価されるのは、専門性と推進力のある人です。

事業部門を巻き込み、施策を形にする力が年収アップにつながります。

※3：出典元：JACリクルートメント「データサイエンティスト職の年収ガイド」

医療・製薬企業

医療・製薬企業は、業界知識を生かして年収アップを狙える転職先です。

研究開発のデータは専門性が高く、分析の目的を決めるにも業界知識が要ります。

dodaの解説記事によると、データサイエンスに加えて医療などの業界知識を持つ人は希少です。そのため、高く評価されやすい人材といえます。

dodaの業種別調査では、医薬品メーカーの業種全体の平均年収が684万円です。※8メディカル分野の13業種では首位に立っています。※8

業界知識をデータサイエンスと組み合わせれば、医療・製薬でも年収アップを狙えます。

※8：出典元：doda「平均年収ランキング（業種別）」

【IT特化型】データサイエンティストにおすすめの転職エージェント2選

サービス名	特徴
レバテックキャリア	・希望年収で求人を絞り込める ・登録者データで適正年収を診断 ・内定承諾者の4人に3人が年収アップ※4
Geekly	・ハイクラス求人を専用ページで探せる ・AI・データサイエンスの求人特集あり ・転職後活躍率90%※5

※4：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年2月～2024年8月の実績
※5：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点

専門職としての待遇や条件にこだわりたいなら、IT特化型のエージェントが有効です。

ここでは、データサイエンティストの年収アップにおすすめの2社を紹介します。

レバテックキャリア｜4人に3人が転職で年収アップ

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、ITエンジニアの転職に特化した転職エージェントです。

内定承諾者のうち、転職後に年収が上がった割合は4人に3人にのぼります。※4

データサイエンティスト求人一覧では、希望年収で絞り込みが可能です。登録者データにもとづく適正年収の診断を使えば、自身の相場を確かめた上で応募先を検討できます。

自身の適正年収を基準にして、条件に合う求人を厳選したい人におすすめです。

※4：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年2月～2024年8月の実績

内容	詳細
運営会社	レバテック株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-308734
公開求人数	60,878件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・札幌・名古屋・大阪・広島・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼適正年収を診断！／

Geekly｜AI・データサイエンスの求人特集あり

(引用元：Geekly)

Geeklyは、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェントです。

ハイクラス求人のページには、「AI・データサイエンスのスキルを活かす求人特集」があります。※9専用ページには、年収1,200万円以上の求人があることも明記されています。※9

公式サイトが公表する転職後活躍率は90%です。※5

培った専門性を武器に、好条件のポジションを効率よく探したい人に向いています。

※5：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※9：出典元：Geekly公式サイト

内容	詳細
運営会社	株式会社ギークリー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305272
公開求人数	35,039件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪（拠点所在地）
料金	完全無料

＼データ系の高年収求人！／

【ハイクラス向け】データサイエンティストにおすすめの転職エージェント4選

サービス名	特徴
ビズリーチ	・経営幹部・管理職などのプロ人材向け ・企業やヘッドハンターからスカウト ・年収1,000万円以上の求人が5割以上※6
リクルートダイレクトスカウト	・コンサル部門で表彰されたヘッドハンター ・業界別の部門で表彰された担当者が登録 ・9部門で計24名を表彰※10
JACリクルートメント	・企業と求職者を同じ担当者が担当 ・企業ごとのポイントで書類・面接対策 ・国内人材紹介事業にコンサルタント1,722名※11
MyVisionコンサルティング	・コンサルファームへの転職に特化 ・業界出身のアドバイザーが選考対策

※6：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年1月末時点
※10：出典元：リクルートダイレクトスカウト「RECRUIT DIRECT SCOUT HEADHUNTER AWARD 2025開催」
※11：出典元：JACリクルートメント公式サイト/2025年
※12：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト/2025年4月～2026年3月の実績

管理職や専門職として大幅な年収アップを狙うなら、ハイクラス向けのサービスが有効です。ここでは、ハイクラスなデータサイエンティストのおすすめの4社を紹介します。

ビズリーチ｜年収1,000万円以上の求人多数

(引用元：ビズリーチ)

ビズリーチは、高年収のプロ人材向け求人を豊富に取り揃える転職サイトです。

掲載された求人全体のうち、5割以上が年収1,000万円以上です。※6

職務経歴を登録すれば、市場価値を測りながら好条件のスカウトを受け取れます。自ら求人を検索して応募することも可能です。

年収1,000万円超のハイクラスなポジションを厳選したい人におすすめです。

※6：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年1月末時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ビズリーチ 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-302647
公開求人数	64,602件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪・名古屋・福岡・静岡・広島（拠点所在地）
料金	無料（有料プランあり）

＼高年収求人をスカウトで確認！／

リクルートダイレクトスカウト｜コンサル部門の表彰ヘッドハンターが在籍

(引用元：リクルートダイレクトスカウト)

リクルートダイレクトスカウトは、ハイクラス向けの転職サービスです。

優秀なヘッドハンターから直接提案を受けられます。

優秀なヘッドハンターも多数在籍※10。データ活用を推進するITやコンサル領域に強く、専門知見を持つ担当者が揃っています。

コンサルや大手など、データサイエンティストとして一段上の年収を目指したい人におすすめです。

※10：出典元：リクルートダイレクトスカウト「RECRUIT DIRECT SCOUT HEADHUNTER AWARD 2025開催」

内容	詳細
運営会社	株式会社リクルート 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-317880
公開求人数	691,578件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	全国
料金	無料

＼大手のDSで高年収！／

JACリクルートメント｜企業と求職者を同じコンサルタントが担当

(引用元：JACリクルートメント)

JACリクルートメントは、管理職・専門職のハイクラス転職を支援する転職エージェントです。

一人のコンサルタントが、企業と転職希望者の双方を担当する「コンサルタント型」を採用。入社後のリアルな役割まで事前に把握できるため、転職後のミスマッチを防げます。

自身のデータ分析スキルを正当に評価してもらい、好待遇を引き出す対策が可能です。

入社後のミスマッチを避け、納得のいく転職を果たしたい人に向いています。

※11：出典元：JACリクルートメント公式サイト/2025年

内容	詳細
運営会社	株式会社ジェイエイシーリクルートメント 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-010227
公開求人数	60,622件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	国内13拠点（東京・北海道・東北・北関東・横浜・静岡・浜松・名古屋・京都・大阪・神戸・中国・福岡）・海外11か国
料金	無料

＼入社後の役割を事前に確認！／

MyVisionコンサルティング｜コンサル業界の転職支援実績No.1※12

(引用元：MyVisionコンサルティング)

MyVisionコンサルティングは、コンサルファームに特化した転職エージェントです。

公式サイトでは、コンサル特化の転職エージェントの支援実績数比較でNo.1と公表。※12ベイカレントの「TOP AGENT 2025 GROWTH OF THE YEAR」も受賞しています。※13

各ファームの評価基準を熟知したプロから、実践的な選考サポートを受けられます。

分析スキルに経営視点を加え、市場価値を大きく引き上げたい人におすすめです。

※12：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト/2025年4月～2026年3月の実績
※13：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト

内容	詳細
運営会社	株式会社MyVision 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-314719
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	無料

＼コンサルファームへの転職を狙う！／

【FAQ】データサイエンティストの年収に関するよくある質問

平均年収が調査ごとに違うのはなぜ？

データサイエンティストの平均年収は、調査ごとに集計の対象が違うため金額も変わります。

dodaの技術系の値は、サービス登録者が対象です。JACリクルートメントの839.9万円は、同社の実績データにもとづきます。※3データサイエンティスト協会の900万円は、2026年の個人会員アンケートの結果です。※14

自分の年収と比べるときは、自分に近い対象の調査を選んでください。

※3：出典元：JACリクルートメント「データサイエンティスト職の年収ガイド」
※14：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの就労意識～2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより」

データサイエンティストは年収1,000万円を目指せる？

データサイエンティストの中には、年収1,000万円以上を得ている人もいます。

役職や業界によって年収の幅が大きく、上位の層は1,000万円を超えます。データサイエンティスト協会の2026年の会員アンケートでは、年収を階級ごとに集計。1,000万円以上の階級は26%、1,500万円以上の階級は4%でした。※14ただし、協会の会員に向けた調査のため、データサイエンティスト全体の分布と同じとは限りません。

年収1,000万円は、データサイエンティストが目指せる水準です。

※14：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの就労意識～2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより」

データサイエンティストの年収は今後も上がる？

今後の年収は一概に言えないものの、長い期間で見ると上がってきています。

データサイエンティスト協会の会員アンケートでは、平均年収は2016年に726万円でした。※142026年には900万円になっています。※14ただし、2023年の930万円から、2024年は837万円に下がりました。※14

情報処理推進機構（IPA）は「DX動向2025」で、日本企業のDX人材の不足を調べています。人材が不足する企業の18.8%が、最も足りない人材にデータサイエンティストを挙げました。※15

人材不足の声はあるものの、年収は勤め先の業界や役割によっても変わる点に注意してください。

※14：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの就労意識～2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより」
※15：出典元：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2025」

※AIに仕事を奪われるかどうかは「データサイエンティストはやめとけ・オワコンは本当？」で解説しています。

まとめ：データサイエンティストの年収は業界と役職で変わる

転職エージェントの登録は無料です。経験に見合う業界と役職を選び、データサイエンティストとして一段上の年収を手にしましょう。