データアナリストって給料いいの？年収1,000万円以上稼げる？
結論、実力さえあれば簡単です。（実際に経験済み）
この記事では、データアナリストとして年収1,000万円を実現するための実践的なアプローチを掘り下げていきます。以下の内容を解説します。
実際に私が経験した方法を解説します（プロフィールはこちら）
この記事を通じて、データアナリストとしての長期的なキャリア形成に役立つ情報をお届けします！
ぜひ最後まで読んでください！
データアナリストの役割・平均年収
これからデータアナリストへ転職しようと考えている方のために、データアナリストの仕事内容や年収についてざっくり解説します。
データアナリストの業務例
データアナリストとは、その名の通りデータ分析のプロフェッショナルです。
データ分析で得られた結果を解釈し、ビジネス上の意思決定をサポートすることが主な役割です。
以下にデータアナリストの主な業務例を挙げます。
- データの整理・可視化
- 施策の設計と効果検証
- 予測モデルの構築
- KPI設計
この他にも、例えば財務に強いデータアナリストならFP&Aの一部の業務を担当していたり、UXリサーチに知見のあるデータアナリストは定性調査やユーザーインタビューもやっていたりと、業務内容は幅広いです。
データアナリストの平均年収
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。
データアナリストとして年収1,000万円稼ぐ4つのアプローチ
では、データアナリストで年収1,000万円以上稼ぐ4つのアプローチを解説していきます。
勤めている会社で結果を出す
年収を上げたいなら、やはり現在勤務している会社で結果を残すことが大事です。
※これからデータアナリストへの転職を考えている方は以下の記事を読んでください。
ここで言う「結果を残す」とは、「データ分析によって会社（事業）の業績にインパクトを残せたかどうか」です。
より具体的に言えばは、自身が行った分析によってチームや会社が「より良い意思決定ができるようになること」。例えば、広告の効果検証をしてより良い予算配分ができるようになるなど、数字に残るわかりやすい結果を出すことが大事ですね。
データアナリストに求められることは会社によって違いますが、事業の成長に貢献できるデータアナリストは必ず評価されます。
ここで注意して頂きたいのが、スキルを身につけるだけではNGだということ。
データアナリストには、
- データ分析の技術（SQL、統計学、機械学習、データの可視化など）
- 資料作成やプレゼンのスキル
- ステークホルダーとのコミュニケーションスキル
などの高度なスキルが求められますが、これらを身につけるだけでは二流のデータアナリストにしかなれません。
一線級のデータアナリストとして認められるには、上述の通り、事業にインパクトを残せることが必要だと思います。
市場価値の高いスキル・経験を身につける
高い専門性は高収入に直結します。
データアナリストとして年収を上げるためには、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。
以下の記事では、管理人がフリーランスになる前に身につけていたデータ分析のスキルとその習得方法について解説しています。独立を視野に入れている方はぜひ読んでみてください。
年収の高い業界・企業に転職する
3つ目は、年収の高い業界や企業に転職することです。
サラリーマン（会社員）の年収は業界で決まります。金融、商社、ITなどは年収が高く、小売、飲食、サービスなどは年収が低い傾向にあります。
いくら専門性の高いデータアナリストであってもこの法則に抗うことはできません。
よって、年収を上げたければ業界を変えることが一番手っ取り早い方法です。
私はずっとIT業界で働いています。
IT企業は比較的年収が高くて変化のスピードが速い（= 成長の機会が多い）のでオススメです。まあIT企業と言ってもピンキリなんですけどね（笑）
IT企業の中でも確実に高収入を狙えるのが外資の大手で、GAFA、マイクロソフト、Indeed、ByteDance(TikTok)などは確実に年収1,000万円以上を狙えます。
けど、Amazonはちょっと微妙かな…実際に受けたことありますが、提示された年収はそこまで高く無かったです。
日系のIT企業（ベンチャー）だと、メルカリやM3（エムスリー）がオススメです。何名か中の人に聞いた話だと30歳で年収1,000万円程度は十分可能だそうです。
一方で、LINE、DeNA、ヤフー、楽天、サイバーエージェントなどのメガベンチャーは実はあまり年収が高くない印象で、データアナリストでもマネージャクラスにならないと年収1,000万円を超えるのは難しいと思います。
以上の通り、IT業界でも外資と日系では給与水準が大きく異なります。
中の人の話を聞く限りでは、外資の方が日系よりも1.3倍~1.5倍ほど年収が高いです。
英語が必須となる場合が多いですが、逆に英語さえできれば外資系IT企業に転職することはそれほど難しくないと思います。
独立してフリーランスになる
4つ目は、独立してフリーランスになることです。
良い案件が見つかれば年収1,000万円は余裕です。
実際、私はフリーランスになって2年目には年収2,000万円に達していました。
※正確には年収2,000万円ではなく年商2,000万円ですが、社会保険と税金を引いた後の手取り額がサラリーマンの年収2,000万円の手取り額と同等なため、年収2,000万円としています。
フリーランスになってからの年収については以下の記事で詳しく解説してますので、興味のある方読んでみてください！
必ずしもマネージャーになる必要はない？
マネージャーって大変そう
データアナリストがチームやプロジェクトの管理を担う場合、マネジメントスキルが必要になります。これには、リソースや時間の管理、目標設定、パフォーマンスの評価（人事評価）などが含まれます。
一般的にはマネージャー経験がある方が高収入ですが、データアナリストの場合は技術的な専門性を高めることで高収入を目指すことが十分に可能です。
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、やはりマネージャーには向き不向きがあるので、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。
データアナリストの今後の需要・将来性は？
最後に、データアナリストの将来性についてです。
「将来なんて何もわからん！」ってのが私の本音です。今をガムシャラに生きましょう。ブッダも同じようなことを説いていました。
とはいえ、ある程度の予測をたてておくのがデータアナリストですので、統計データをもとに「データアナリストの将来性」を検討してみましょう。
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。
また、参考までにChatGPTに「データアナリストの将来性について教えてください。10年後にはどうなっていますか？」と聞いてみた結果も貼っておきます！
データアナリストの将来性に関しては、非常に明るいと言えます。以下の点を踏まえて考えると、10年後もデータアナリストの需要は高まるでしょう。
- データの増加: デジタル化が進むにつれ、企業や組織は膨大な量のデータを収集しています。これらのデータから有益な情報を抽出し、意思決定をサポートするためにデータアナリストは不可欠です。
- 技術の進化: AIや機械学習の進歩により、データ分析の方法はますます高度化しています。これらの技術を理解し、適用できるアナリストの価値は高まるでしょう。
- 意思決定のデータ依存性の増加: 競争が激化するビジネス環境では、データに基づいた意思決定が重要になっています。データアナリストは、データを解釈し、戦略的な洞察を提供する役割を果たします。
- 多様な産業への適用: データ分析は、金融、医療、小売、ITなど、多様な産業で応用されています。この多様性は、データアナリストにとって多くの機会を意味します。
- リモートワークとの相性: データ分析はオンラインで完結することが多く、リモートワークとの相性が良いです。これにより、仕事の柔軟性が高まり、より多くの人材がこの分野に参入しやすくなります。
10年後には、データ分析技術はさらに進化し、データアナリストの役割はより戦略的で重要なものになるでしょう。ただし、この進化に伴い、アナリストは新しい技術や手法を継続的に学び、適応していく必要があります。
https://chat.openai.com/
以上をまとめると、データアナリストの未来は非常に明るいことがわかりました！
まとめと次のステップ
この記事を通して、データアナリストとしての役割、平均年収、そして年収1,000万円を超えるための具体的なアプローチについて詳しく解説しました。また、マネージャー職への昇進が唯一の道ではないこと、そしてこの分野の将来性と需要についても検証しました。
まとめると、データアナリストとして高収入を得るためには、以下の4つを考えることが重要です：
- 勤めている会社で結果を出す
- 市場価値の高いスキル・経験を身につける
- 年収の高い業界・企業に転職する
- 独立してフリーランスになる
私は上の4つすべてを経験していますが、コツコツ努力していけば年収1,000万円はもちろん、年収2,000万円以上を稼ぐことも可能です。
以下は、実際に私がデータアナリストとして年収2,000万円に到達するまでのロードマップを解説したものです。ぜひ読んでみてください！
では、今回は以上です！
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