データアナリストで年収2,000万円って到達可能？
可能です！結論から言うと、この4ステップで到達できます。
実際に私が歩んできた道です
この記事の内容は、実際に私が年収2,000万円を稼ぐまでの経緯をベースにしていますが、なるべく再現性が高くなるように経験を一般化・抽象化して書きました。
この記事を通じて、読者の方々へ年収アップのための具体的なアクションプランが提供できれば幸いです。少しでも参考になる部分があれば嬉しいです。ぜひ最後まで読んでみてください！
（前置き）データアナリストの需要と年収
データアナリストを求める世の中の動向
まずはデータアナリストを取り巻く市場の動向から見てみましょう。
以下は、株式会社アイデミーが経営者を対象に実施した「データ活用人材の採用」に関する意識調査の結果です。
61.6%の経営者が、データサイエンティスト/データアナリストの採用について、「未経験であっても十分な実力があれば採用したい」と回答していることから、データアナリストに対する需要が大きく、多くの企業もデータ分析人材の確保に苦戦していることが読み取れます。
データ系職種はどの企業でも人手不足！
特に、小売業界（EC含む）、ヘルスケア業界、IT業界など、データを大量に扱う業界では、データアナリストの役割がますます重要になっています。
データアナリストの年収は？（実例あり）
データアナリストの収入についてはどうでしょうか？
求人ボックスによると、正社員のデータアナリストの平均年収は696万円となっています。
更新日：2023年10月31日
また、下の表は、私自身の年収推移と同僚・知人から聞いた話をベースに算出した、日本のIT業界のデータアナリストのおおよその年収水準です。
| レベル | 年収レンジ |
|---|---|
| ジュニア（新卒1~2年目または未経験から転職してすぐ） | 400万円~600万円 |
| ミドル（実務経験がありチームをリードしていける） | 600万円~800万円 |
| シニア（事業レベルの大きな意思決定に貢献できる） | 800万円~ |
私の年収もこの表のように推移していました
実際、私が未経験からデータアナリストに転職した際の年収が600万円で、シニアレベルの働きをしていた頃の年収は800万円~1,000万円ほどでした。（管理人の詳しい経歴を読む）
そのため、私の経験則からすれば上表は妥当なものかなと思います。
しかし重要なのは、経験を積みスキルを磨くことで年収アップが可能だということです。
特に、機械学習や統計学などの高度な技術を持っていたり、マネジメントの経験が豊富な場合は、より高い年収を得ることが可能になります。
ステップ① データ分析のスキルを強化する
データアナリストとして年収を上げていくためには、市場価値の高いスキルや専門知識が必要です。
基本的な統計学と数学の知識
データアナリストにとって統計学の基礎知識は不可欠です。
統計検定2級レベルには達しておきましょう。転職やフリーランスとして案件受注する際に有利です。
統計学の勉強方法については以下の記事で詳しく解説しています。この方法でコツコツやっていけば統計検定2級は余裕です。ぜひ読んでみてください。
R・Python・SQLの習得
R・Python・SQLはデータを効率的に処理し分析するための基本ツールです。
RとPythonはデータ分析、機械学習、統計モデリングに広く使われます。SQLは、データベースから情報を抽出するための言語です。
SQLとPythonは仕事で毎日使っています
PythonやSQLの勉強方法については、また別の記事で詳しく書こうと思います。
データの可視化・わかりやすく伝える能力
データを分析するだけでなく、その結果をわかりやすく伝える能力も極めて重要です。
データの可視化ツール（BIツール）を使って、データを視覚的に表現する方法を学びましょう。
Excelで見やすいグラフを作ると意思決定のスピードが上がりますよ
可視化のスキルを習得するためには、オンラインコース、書籍など、多くの教材があります。
初心者はまずExcelから始めて、わかりやすい表やグラフの作り方を学びましょう。
データ可視化についても、おすすめの教材について別の記事で詳しく書こうと思います。
より高度な専門性を身につける
データアナリストとしてのキャリアを発展させるためには、基本的なスキルを超えた高い専門性を身につけることが重要です。例えば、以下のような方向性で専門性を深めていくのが良いでしょう。
- データ分析の技術を深掘りしていく：
機械学習、統計モデリングなどの先進的な分析技術を学び専門性を高めます。これには、統計学や解析学（確率論）をより深く勉強していくことも含まれます。データアナリストというよりはデータサイエンティストとしてのキャリアを発展させるイメージです。 - 特定分野の専門知識を深める：
経営企画、ファイナンス、マーケティングなど、特定の領域に特化した知識を深めることで、その分野における専門家としての価値を高める方向性です。管理人もこれに該当します。データ分析とシナジーのある別の武器を獲得して、専門性を追求していきます。
管理人はデータ分析のスキルにマーケや事業企画の知識をプラスして専門性を高めています
ステップ② 実務経験を積み「市場価値の高い実績」を作る
未経験からデータアナリストになるには？
そもそもデータアナリストになるにはどうすれば？
データアナリストとしてのキャリアをスタートさせる最初のステップは主に2つ。
- 新卒採用でデータアナリストになる
- 中途採用でデータアナリストとして転職する
※社内異動でデータ分析系の部署に配属になる場合もありますが、まれなケースなのでここでは扱いません。
新卒採用でデータアナリストになる
多くの企業では、新卒者に対して基礎から学べる研修プログラムを提供しており、実務経験がなくても基本的なデータ分析スキルを身につけることが可能です。
新卒採用でデータアナリストになるためには、以下の条件のいずれかを満たしていると有利でしょう。もちろん、全てを満たしている必要はないです。新卒採用はポテンシャル採用ですからね。
- データ分析に関連した学位・単位を取る：
数学、情報科学、経済学などの学位を持っていることが望ましいです。これらの分野を専攻していることは、データアナリストとしての適性があると見なされるためです。 - 基本的なプログラミングの知識がある：
PythonやRなどを使った経験があると有利です。これらの言語はデータ分析に広く使用されており、基本的なコーディングスキルは入門レベルのデータアナリストにとって重要です。SQLが書けるとなお良しです。 - 分析ツールの使用経験がある：
ExcelやTableauなどのデータ分析ツールの使用経験があると、実務にスムーズに適応できます。Excelが使えるだけでもアドバンテージになります。 - ソフトスキルがある：
問題解決能力、論理的思考、コミュニケーションスキルなどのソフトスキルも、チームでの作業やプロジェクト管理において重要です。むしろ新卒だとここが評価のポイントになります。 - 実務に近い経験がある：
大学でのプロジェクトやインターンシップへの参加経験などは、実務に近い経験として評価されることがあります。
中途採用でデータアナリストとして転職する
中途採用の場合、関連するスキルや経験があるとかなり有利です。例えば、IT、統計学、マーケティング、エンジニアリングなどです。
また、前述したように多くの企業は未経験者でも受け入れており、社内研修やOJTを通じて必要なスキルを学ぶことができます。
未経験からデータアナリストへ転職する方法を、以下の記事で詳しく書いています。
実際に私が転職したときの話です。ぜひ読んでみてください！
実務経験を積んで「市場価値の高い実績」を作るには？
年収アップを第一に考えるなら、作るべき実績は「転職の面接で評価されやすい」または「フリーランスになったときに案件を獲得しやすい」ものです。
例えば以下のようなものになります。
一般的に、経営層により近いところで仕事をした実績ほど高く評価される傾向にあります。
このような実績は、転職市場やフリーランスの案件獲得において高く評価されるため、高収入につながります。
私の例を挙げれば、経営レベルの意思決定をサポートしていた経験があったために高単価の案件を獲得できたことがあります。実際、相場の1.3倍ほどの金額で受注できました。
実績を作るには具体的にどうすれば…？
以上のような「市場価値の高い実績」を作るには、ビジネスインパクトの大きいプロジェクトにアサインされる必要があります。ただこればっかりは、上司の采配による場合が多いと思うので、日々の業務をコツコツこなしながらチャンスを伺うしかないのかなと思います。いい仕事が回ってくるかは運の要素も大きいです。
実績・成果は文書化して整理しておこう
データアナリストとして取り組んだプロジェクトの成果は、将来のキャリアアップにおいて大きな価値を持ちます。
自分では「つまらない仕事だった」と思っていても、転職市場からは評価される場合もあります。
プロジェクトの大小に関わらず、自分の残した実績をいつでも確認できるように文書化しておきましょう。
具体的には、
などをポートフォリオとしてまとめて、LinkedinやYOUTRUSTなどのビジネス系SNSに載せておきましょう。そうすると、転職エージェントやヘッドハンターの目にとまりやすいです。
そこから転職のチャンスが生まれるかも！
（ちょっと余談）マネジメント経験は必要？
データアナリストとしての技術的な能力は非常に重要ですが、リーダーシップとマネジメントスキルもまた、キャリアの成長において大きな役割を果たします。
ただし、これらのスキルがすべてのデータアナリストにとって必ずしも必要なわけではなく、特に年収を上げることを目的とする場合、スキルの方向性は個々のキャリアパスや目標によって異なります。
リーダーシップの重要性
データアナリストがチームやプロジェクトのリーダーとして活躍する場合、リーダーシップスキルが重要になります。チームメンバーを効果的に導き、プロジェクトを成功に導くためのコミュニケーション能力や、決断力が求められます。
リーダーシップは管理職やチームリーダーを目指す人に限定されるものではなく、自分の分析結果を伝え、影響を与える場面で役立ちます。「自分の分析によって会社の業績を爆上げしてやろう」ぐらいの気概をもって仕事にのぞむのが良いでしょう。
マネジメントスキルは必要か？
マネージャーって大変そう
データアナリストがチームの管理やプロジェクトの指揮を担う場合、マネジメントスキルが必要になります。これには、リソースの割り当て、時間管理、目標設定、パフォーマンスの評価などが含まれます。
しかし、マネジメントスキルは、年収を上げるために必ずしも必要ではありません。技術的な専門性を高めることでも、高収入を得ることが十分に可能だと思います。
実際、私はマネージャーの経験がありますが、それが転職市場やフリーランスの案件獲得の際に活きたという実感はあまりないです。自分の専門性や実務経験が評価される場合がほとんどですね。
マネージャーにならなくてもキャリアアップできます
データアナリストとしてのキャリアを考える際には、技術的なスキルだけでなく、リーダーシップやマネジメントスキルを磨くことも検討することが重要です。しかし、それらがすべてのキャリアパスにおいて必須ではないことを理解し、自分自身の目標や志向に合ったスキルの開発をしていくことが重要です。
ステップ③ 高収入な業界・外資系企業への転職
データアナリストとしての収入を大幅に増やすためには、戦略的に転職しましょう。
高収入な業界をターゲットにする
年収は業界で決まると言っても過言ではありません。
一般に、テクノロジー、金融、医療、コンサルティングなどの業界は、データアナリストに高い報酬を提供しています。これらの業界ではデータの分析と利用がビジネスの核心部分を占め、専門知識を持つアナリストへの需要が高いためです。
業界全体の年収水準が低いとデータアナリストの年収も低くなります
以下はデータアナリストの年収が高い日系IT企業の一例です。
- メルカリ
- Sansan
- エムスリー
- リクルート
※これら以外（IT業界以外）にも高年収の企業はたくさんあります
業界によって異なるデータの特性やビジネスニーズを理解し、それに合わせたスキルセットを身につけることが、高収入へとつながりますね。
外資系企業への転職（英語は必須です）
外資系企業は高い報酬を提供することで知られています。
外資系企業に転職したいなら、英語の能力はほぼ必須です。英語でのコミュニケーション能力、プレゼンテーションスキル、レポート作成能力は、外資系企業における日常の業務で必要とされます。また、英語を使って最新の技術トレンドや業界ニュースにアクセスすることも、スキルアップには欠かせません。
したがって、英語の学習と実践は、外資系企業への転職を目指す上で重要なステップとなります。
転職の準備
転職で年収を上げるためには、入念な準備が必要です！
まずは、自分のスキルセットと経験を書き出し、転職活動で使えるようにまとめましょう。業界トレンドや求められるスキルについての研究を行い、必要なスキルを習得します。
業界によって求められるスキルはまったく異なります
転職サイトを活用して、行きたい業界や企業の求人内容を把握し、自身の経験がどのように活かせそうかを考えます。また、面接の準備にも時間をかけ、自分の経験やスキルがどのようにポジションに貢献できるかを明確に伝えられるようにします。
面接対策については以下の記事を参考にしてください。
ステップ④ 独立してフリーランスになる
データアナリストが独立してフリーランスとして活動することは、年収を上げる大きなチャンス！
管理人もフリーランスになって年収爆上がりしました
独立することには多くの利点がありますが、それには計画と準備が必要です。以下に、フリーランスとして成功するためのステップを紹介します。
どんなデータ分析の案件があるか事前に調べておこう
独立する前に、現在の市場でどのようなデータ分析スキルが必要とされているかを調査します。
ビジネスインテリジェンス、機械学習、データの可視化など、特定の領域に特化することが成功の鍵となります。
ニッチな市場をターゲットにすることも有効で、特定の業界や技術に特化した専門知識があれば、より多くのクライアントを惹きつけることができます。
実際に、どんな案件があるかはフリーランス専門のエージェントを通して知ることができます。
私が実際に利用している「レバテックフリーランス」にもデータ分析の案件が多数あります。
非公開案件も多数あるので、実際に登録して、ご自身のスキルが活かせる案件があるか探してみましょう。
案件を探してみる：レバテックフリーランス
管理人も利用しているおすすめエージェントです
実際に、管理人がレバテックフリーランスを利用して案件を獲得した体験談を以下の記事に書いています。参考にしてみてください！
ポートフォリオの作成（実績の見える化）
自身のスキルと経験を示すために、ポートフォリオを作成しましょう。これまでに取り組んだプロジェクトや成果をリストアップし、具体的な分析例を盛り込むことで、潜在的なクライアントに自分の能力をアピールできます。
実際に仕事（案件）を探すには？
案件の受注って難しそう…
フリーランスになって仕事を探す方法はいくつかあります。
以下の記事では、管理人が実践していた案件獲得の方法を解説しています。
複数のクライアントと関係を築きリスク分散 & 収入アップ
フリーランスとしてのキャリアには不確実性が伴います。いつクビを切られるかわからないです。
安定した収入を確保するためには、複数のクライアントとの関係を築き、リスクを分散させることが必須です。
管理人は常に3つ以上のクライアントと契約してリスク分散しています
案件の獲得がうまく進めば、確実に収入はアップします。
以下の記事は、管理人が実際に年収2,000万円を達成した話です。
税務などのビジネス管理のスキルは後からでもOK
フリーランスになる場合、税金や社会保険の支払い方、法人化などについても理解しておく必要があります。
とはいえ、これらを自分でゼロから理解するのは大変なので、早めに信頼できる税理士を見つけておくことが重要です。
税金の勉強よりもデータ分析のスキルを磨く方が重要かなと、個人的には思います。
管理人も税理士にほぼ丸投げです
以下の記事では、データアナリストが独立する際に抱く不安や疑問を、FAQ形式でまとめています。
フリーランスとして独立するれば大幅な収入アップが期待できますが、それには計画、準備、そして継続的な努力が必要です。市場のニーズを理解し、強力なポートフォリオを作り、複数のクライアントと契約することで、フリーランスとしてのキャリアを成功させることができます。
まとめと具体的なアクションプラン
データアナリストとして年収2,000万円を目指すためのロードマップをお伝えしました。
重要なポイントは、専門スキルの強化、実務経験の積み重ね、適切な転職戦略、そして必要に応じて独立への道を模索することです。
専門スキルの強化
具体的なアクションプランとしては、まず現在のスキルを評価し、必要なスキルを特定します。オンラインコースや書籍を利用して学習を進め、実務経験を積むことでこれらのスキルを強化しましょう。さらに、業界の動向を常に把握し、将来性の高い分野にフォーカスすることが重要です。
統計学を学ぶなら、以下の記事が参考になります。
転職する
転職を考えている場合は、ターゲットとなる業界や企業を研究し、自分のスキルや経験がどのように活かせるのか考えてみましょう。また、英語力の向上は確実に年収アップにつながります。
独立・フリーランスの道
フリーランスとしての道を選択する場合は、市場のニーズを把握し、案件獲得の方法を学びましょう。実力のあるデータアナリストなら、独立することで確実に年収アップできます。
最後に、どの道を選んでも、継続的な学習と自己成長は不可欠です。データアナリストとして成功するためには、常に最新の技術動向を追い、自らのスキルを磨き続ける必要があります。
これらのステップを踏むことで、データアナリストとしてのキャリアを成功に導き、目標とする年収に到達することが、きっとできるはずです！
では、今回は以上です。
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