データ分析副業がおすすめ！高単価コンサル系が狙い目？必要スキル・報酬相場を完全解説

データアナリストやデータサイエンティストといったデータ分析のスペシャリストは、企業に所属して、そこで与えられる仕事だけをしているイメージが強いかもしれません。しかし実際は、副業が可能で、案件も非常に数多く存在します。

こちらの記事でデータサイエンティストの仕事内容、将来性について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データを制するものはビジネスを制するといっても過言ではないくらい、データ分析の重要度は高まる一方だからです。経営分析、商品開発、将来予測など、データを起点とすることにより、さまざまな課題解決と競争力強化が可能となります。

今回は、そんなデータ分析分野での副業についての特集です。案件内容や気になる報酬、必要なスキル、高単価な案件を獲得するコツなどについて詳しく解説するので、ぜひ参考にしてください。

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データ分析は副業でも需要がある？

一般の企業にとって、有効なデータを集め、課題を整理して分析し、ビジネス戦略に活用できるまでに昇華するというのは至難の技です。統計学や高等数学にはじまり、データ加工にデータクレンジング、分析アルゴリズムの選定といったデータ分析に必要な実践的知識や能力を習得するには、それ相当の学習過程と経験が求められるからです。

そこで多くの企業は、データ分析を専門企業にアウトソーシングします。ところが、データアナリストやデータサイエンティストといったデータ分析の専門家は絶対数が少ないため、ニーズに対応できているとはいえないのが現状です。

しかも、社運をかけた新商品の開発や重大な社会問題の解決に寄与する信頼性の高い分析結果を入手しようと思えば、なおさらデータ分析力に長けたハイレベルな人材が必要です。しかし、その数はあきらかに不足しているといってよいでしょう。副業でもいいのでデータ分析をアウトソーシングしたいのが多くの企業の現状です。

さまざまな業界で需要がある

データ分析は、業界を問わずさまざまなシーンで必要とされています。金融、IT、製造、エネルギー、物流、流通・小売、建設、農業、漁業、医療・福祉、行政、教育・スポーツ、運輸、インフラなど、主要産業ではほぼ例外なく高い需要があるといって間違いないでしょう。しかもその勢いは今後ますます強まると予測できます。

そうなると、ビッグデータを収集のうえ、加工、分析してデータ価値を最大化できるデータ分析のスペシャリストは、ますます引く手あまたとなるに違いありません。

データ分析副業はどれくらい稼げるの？

高度なデータ分析を含むデータサイエンティスト副業案件は、時給換算で3,000〜5,000円、高ければ8,000円前後の案件もあります。先ほど同様、土日に3時間ずつ稼働すると、月収は約8〜12万円、年間で100〜140万円前後になります。高額案件であれば、230万円も夢ではありません。

それほど複雑ではないデータ分析を扱うデータアナリストの副業案件でも、時給にして2,000〜5,000円が相場です。高ければ7,000円超という案件もあります。よってもし、土日にそれぞれ3時間稼働すると仮定すると、月収は約５〜12万円、年間で約60〜140万円前後になるでしょう。高額案件であれば、200万円超もあり得ます。

稼働時間については、案件によって幅があります。少ないものは週1日からというケースもあります。または、土日に1日3時間ずつの案件もあるようです。しかし、週3日以上の稼働を求めるものも多いので、それだけの時間が確保できればさらに報酬はアップすると考えてよいでしょう。

データアナリスト、データサイエンティストともに平均年収が600〜700万円台のため、それに上記の副収入が加わるとかなりの収入アップが期待できるのではないでしょうか。

副業案件を着実にこなしていくことで、市場での信頼性を増やし人脈を豊かにしていき、フリーランスとして独立していくキャリア設計を実現する方も多いでしょう。

こちらの記事でデータサイエンティストで大きく年収差が生じる理由、年収を上げる方法について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

どんなデータ分析副業案件がおすすめ？

データ分析副業には、どのような案件があるのか、具体的に紹介していきましょう。

データベース管理と最適化

データの収集、整理、そしてアクセス可能な形での管理は、データサイエンティストの重要な役割です。SQL（Structured Query Language）やNoSQLデータベースの知識が必要で、データの整合性と効率的なアクセスを確保することが求められます。

短期的なデータ分析とレポーティング

副業案件では、短期間でのデータ分析やレポート作成が頻繁に要求されます。ビッグデータを活用して市場のトレンド分析や消費者行動の予測を行います。企業は特定のプロジェクトやキャンペーンのために、迅速な市場分析や消費者動向のレポートを必要とすることがあります。

データ分析やレポート作成では、統計分析や機械学習アルゴリズムが頻繁に用いられます。データ収集、処理、分析、そして結果の視覚化と解釈が重要な役割を果たします。

特定のデータセットに対する洞察の提供

企業が特定のデータセット（顧客データ、販売データなど）について深い洞察を得たい場合、データアナリストやサイエンティストがその専門知識を活用します。単にデータを分析するだけでなく、その結果を企業の戦略立案や意思決定プロセスにどう組み込むかを提案します。

データの潜在的なパターンやトレンドを特定し、ビジネス戦略や意思決定に役立つ具体的な提案を行います。データ分析結果のビジネスへの応用方法に焦点を当て、企業の成長や競争力強化に寄与するアドバイスが求められます。

コンサル系の案件は、専門性が高く戦略的な価値が大きいため、比較的高単価で提供されることが多いです。企業はこのような専門的なアドバイスを通じて、ビジネスの効率化や新たな成長機会を見出すことができます。

新サービス開発の支援

データを活用して新たなサービスや製品の開発を支援する案件もあります。ここでは、市場のニーズやトレンドを正確に捉え、それに基づいた革新的なサービス提案が期待されます。

Web開発とデータ駆動型マーケティング

ターゲットユーザーに訴求力の高いウェブサイトやアプリケーションの開発も、データ分析の応用例です。ユーザーの行動データを分析し、それに基づいたカスタマイズや最適化を行うことで、より効果的なマーケティング戦略を実現します。

AIや機械学習モデルの開発・カスタマイズ

特定の業務やプロジェクトに適合するカスタマイズされたAIモデルの開発も、副業案件でよく見られます。AIや機械学習技術を用いて、高度な予測モデルや自動化システムを開発する仕事です。

企業は、予測分析、顧客セグメンテーション、販売最適化などの目的で、特定のアルゴリズムの開発や既存モデルの調整を求めることもあります。これらのモデルは、ビジネスの意思決定を支援するために使われ、PythonやRなどのプログラミング言語に精通していることが必要です。

こちらの記事でPythonの仕組み、活用されている業界について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

教育やトレーニングの提供

データサイエンスの知識が豊富な専門家は、企業内のチームや従業員に対するトレーニングや教育を提供することもあります。これには、データ分析の基本原則、特定のツールやソフトウェアの使用方法、または最新の機械学習技術に関する知識の伝達が含まれます。

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データ分析副業に必要な4つのスキル

続いて、データ分析副業に必要なスキルについて解説しましょう。

ビジネス系のスキル

副業の場合、クライアントとは個人として直接契約することになります。会社や他のメンバーに頼ることはできないので、単に優れたデータ分析のスキルを持っているだけでは成立しません。データ分析副業には、以下のようなビジネス系のスキルが求められます。

クライアントのニーズを的確に汲み取り、分析結果の報告や戦略提案などをクライアントが納得いくように説明するコミュニケーション力とマーケティング力は必須でしょう。また、クライアントのニーズに応じた納期に間に合わせるためのコミット力も必要です。

機械学習の知識とスキル

機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）の知識は、現代のデータ分析副業において極めて重要です。AI開発プロジェクトでは、この分野の専門知識が必須となります。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、広く使用されるアルゴリズムへの理解が必要です。これにより、特定のデータセットやビジネス課題に最適なモデルを選択し、カスタマイズする能力が身につきます。

また、データの前処理と特徴量エンジニアリングが不可欠ですので、データのクリーニング、正規化、変数の選択や変換に関するスキルが含まれます。

コンピューターを用いて大量のデータからパターンを学習させ、予測や分類を行うことは、新サービス開発やビジネスの課題解決に直結します。高い精度の機械学習スキルは、副業案件の選択肢を大きく広げます。

実務経験

クライアントが副業案件を募集するのは、即戦力が必要だからです。よって実務経験の豊富さが大きくものをいうでしょう。

とくに20代で企業に就職する場合はポテンシャル採用もありえますが、副業になると事情はまったく違ってきます。何をして欲しいかというテーマはかなり具体的で、納期も厳密に決められていることが多いです。

すぐに業務に取り掛かれるためにも、3年以上の実務経験を有しているのが望ましいでしょう。

リモート業務への高度な対応能力

副業での成功は、限られた時間内で最大限の成果を出すことに依存します。フルリモートでの作業には、自宅や任意の場所で効率的にタスクを完了させる能力が必要です。

これには、自己管理の強化、作業環境の最適化、適切なツールと技術の利用が含まれます。時間管理アプリ、効率的なデータ分析ツール、コミュニケーションプラットフォームの活用は、リモート作業の効率を高める上で不可欠です。

また、リモート業務では、コミュニケーションの障壁が存在することがあります。データサイエンティストは、リモートでのプレゼンテーションやミーティングでの説得力を維持するために、リモート業務であっても効果的なコミュニケーションスキルが必要です。これには、明確で簡潔なコミュニケーション、ビジュアルエイドの活用、そしてオンラインミーティングプラットフォームに精通することが含まれます。

データ分析で高単価案件を獲得するには？

データ分析副業で高単価な案件を獲得するコツについて紹介しましょう。

データベース構築案件を狙う

データ分析の副業市場で高単価な案件を獲得する際、データベースの設計や構築は特に重要な領域です。これらのタスクは企業のデータ管理の基盤となるため、専門的な知識と技術が求められ、それに応じて高い報酬が設定される傾向にあります。

データベースの設計では、企業が保持するデータの種類、量、利用方法を考慮し、データを効率的に格納、アクセス、管理するための構造を作ります。これには、以下のような詳細タスクが含まれます。

• テーブルの設計
• 関連性の定義
• データの正規化

データの整合性と効率的なクエリ実行を保証するための詳細な計画が必要です。

データベースの構築は、設計されたデータベース構造に基づいて実際にデータベースを作成し、データの格納やアクセスを可能にするプロセスです。これには、以下作業が含まれます。

• データベースソフトウェアの選定
• テーブルの作成
• インデックスの設定
• セキュリティ対策の実装

また、データの移行やインポート作業、データベースのバックアップと復旧の計画もこの段階で行われます。

データベースの設計と構築には、SQLなどのデータベース言語に加えて、データモデリング、セキュリティ、パフォーマンス最適化に関する深い知識が必要です。これらの技術的な側面に精通することで、データアナリストやデータサイエンティストは副業市場で高単価の案件を獲得する可能性を高めます。

さらに、クライアントのビジネスニーズを理解し、適切なソリューションを提案するコミュニケーション能力も、プロジェクトの成功と高単価案件の獲得に不可欠です。このような専門知識と技能を持つデータ専門家は、データベースの設計と構築において重要な役割を果たし、副業市場での成功を収めることができます。

コンサル系案件を狙う

データをただ集めるだけでなく、ビジネスの成長に直接的に寄与させる能力を持つデータアナリストやデータサイエンティストは、高い需要を持っています。データ分析分野におけるコンサル系案件の狙いは、データをビジネスの成長や戦略的意思決定にどのように活用するかを提案することにあります。

データの背後にある物語を読み解き、それをビジネスにとって有益な形で提示することができます。これには、市場動向の分析、顧客行動の予測、製品開発への応用、効率的な運用戦略の策定などが含まれることがあります。

このような専門的な知見に裏打ちされた分析と戦略提案は、ビッグデータの利用価値を大幅に高めます。それゆえに、コンサル系の案件は高単価で提供されることが多いのです。コンサル系案件はデータ分析の専門家にとって、ビジネスへの影響力を最大化し、高い報酬を得る絶好の機会を提供します。

中長期フリーランス向け案件を狙う

データ分析分野において、中長期のフリーランス向け案件を狙う戦略は、副業としてのポテンシャルを大いに広げます。特に、AI開発、データベース構築、コンサルティングなどの分野では、長期にわたり高単価での案件が多く見受けられます。これらのプロジェクトは深い専門知識と継続的なコミットメントを必要とするため、短期間の単発案件と比較して、より大きな報酬とキャリアの充実を期待できます。

中長期のフリーランス案件に対応するには、ある程度の自由度が保障された職場環境が必要です。長期案件では、プロジェクトの初期段階から終了まで継続的に関わることが求められるため、時間的な柔軟性が不可欠です。

この種の案件の多くはフルリモートでの作業が可能であり、これがフリーランスにとっての大きなメリットとなります。自宅や好きな場所で働くことができるため、効率的な作業環境を整えることができ、プロジェクトへの専念が容易になります。

特にAI開発では、最先端の技術を駆使した長期的なプロジェクトが多く、これには機械学習やディープラーニングなどの高度な技術が求められます。データベース構築では、データの効率的な管理やセキュリティ対策に関する深い知識が必要です。

データ分析副業案件を探す方法

最後にデータ分析副業案件を獲得する方法について紹介しましょう。

エージェントを活用する

データ分析副業を本格的に探すなら、エージェントがおすすめです。案件数が圧倒的に豊富で、その内容も多岐にわたるからです。

副業となるとどうしても時間的な制約が大きくなります。リモートでしか対応できない場合も少なくないでしょう。その辺りの事情をよく把握した企業が、エージェントを使って受注されやすいものを重点的に募集していることが多いので、格好の案件が見つかりやすいのです。

クラウドソーシングを活用する

クラウドワークスやランサーズといったクラウドソーシングでも、データ分析副業案件を獲得することができます。スマホがあれば、24時間いつでも、どこでもアカウント登録や案件獲得手続きが完了するので、多忙な方にはよいかもしれません。

ただ、エージェントに比べると単価が低い傾向があるため、副業初心者や実務経験が少ない方におすすめです。

SNSや知人の繋がりを活用する

SNSで自分から案件を募集する方法もあります。得意な分野や具体的な実績をアップすることによって、ダイレクトオファーが来ることがあります。

また、エンジニア仲間や知人のつてで案件を紹介してもらうのもよいでしょう。信頼のおけるクライアントと仕事ができる可能性が高いのでその点はメリットです。

ただし仲介してくれた人の信用を汚すことができないため、安易に引き受けるのも要注意です。あまり無理しすぎず、こなせる自信のあるものから受注するのがよいでしょう。

メタバースエンジニアでよくある質問まとめ

データ分析副業はどれくらい稼げる？

高度なデータ分析を含むデータサイエンティスト副業案件は、時給換算で3,000〜5,000円、高ければ8,000円前後の案件もあります。先ほど同様、土日に3時間ずつ稼働すると、月収は約8〜12万円、年間で100〜140万円前後になります。高額案件であれば、230万円も夢ではありません。

データ分析で高単価案件を獲得するには？

データ分析の副業市場で高単価な案件を獲得するには、主にデータベース構築、コンサル系案件、そして中長期のフリーランス向けプロジェクトに焦点を当てることが効果的です。データベース構築では、テーブル設計、データの正規化、セキュリティ対策などの技術的なスキルが求められ、コンサル系案件では市場動向の分析や戦略的提案が重要です。さらに、AI開発やデータベース構築などの長期プロジェクトは、深い専門知識と継続的な関与を必要とし、フルリモートでの作業が可能な点も魅力です。これらの案件を獲得するためには、技術的な能力だけでなく、クライアントのニーズを理解し、適切な解決策を提案できるコミュニケーション能力も重要となります。

まとめ

データ分析副業は、需要が多く、案件も豊富なためおすすめです。

データ分析のプロには、業界に関係なくさまざまな企業から熱い視線が注がれています。しかしその期待にそえるデータアナリストやデータサイエンティストが不足しているため、優秀な人材にはオファーが集中するのが現状です。

よってその気になれば、やり甲斐があって高単価な副業案件を見つけることができるでしょう。そこで実績を積めば、さらに条件のよい仕事が回ってくるとも期待できます。

現在、データアナリストやデータサイエンティストとして勤務している方も、さらなるステップアップと生活の充実のために副業を検討してみてはいかがでしょうか。

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