理想のキャリアを叶えるフリーランスメディアデータ分析の副業を始める方法！必要なスキルから収入相場・おすすめエージェントまとめ
企業のDX推進やデータドリブン経営の浸透により、データ分析スキルを持つ人材への需要が急速に高まっています。
しかし、専門知識を持つデータサイエンティストやアナリストは慢性的に不足しており、多くの企業が外部人材の活用を積極的に進めています。
本記事では、データ分析の副業を始めたい方に向けて、必要なスキルから案件獲得方法、収入相場まで包括的に解説します。
Python、SQL、機械学習などの技術スキルがある方はもちろん、これから学習を始める未経験者の方にも役立つ実践的な情報をお届けします。
Contents
データ分析の副業とは？
データ分析の副業とは、本業以外の時間を活用して、企業のデータ解析やビジネスインテリジェンス構築を支援する働き方です。
リモートワークの普及により場所を選ばず仕事ができるようになり、副業解禁の流れも相まって参入者が増加しています。
特に週10〜20時間程度の稼働で月収20〜50万円を得ているエンジニアも多く、スキル次第では本業を超える収入も期待できます。
データ分析の副業の現状
経済産業省の調査によると、2030年までにデータサイエンティストが約14万人不足すると予測されています。
企業はIoTセンサーやWebログから膨大なデータを収集できるようになりましたが、それを分析してインサイトを導き出せる人材が圧倒的に不足しているのが現状です。
このギャップを埋めるため、多くの企業がフリーランスや副業人材の活用に積極的になっており、データ分析スキルを持つ人材にとって大きなチャンスとなっています。
データ分析の副業における職種
データサイエンティストは機械学習モデルの構築や予測分析を中心に、PythonやRを使った高度な統計解析を行います。
一方、データアナリストはSQLを使ったデータ抽出やTableauでの可視化など、ビジネス課題の解決に直結する分析業務を担当します。
副業では、データアナリスト案件の方が参入しやすく、実務経験1〜2年程度でも月20万円以上の案件を獲得できるケースが多いです。
データ分析の副業収入相場
データ分析の副業収入は、スキルレベルと案件タイプによって大きく変動します。
市場相場を理解した上で適切な単価設定を行うことが、継続的に案件を獲得するための重要なポイントです。
ここでは、職種別・案件タイプ別の収入相場と、高単価を実現するための戦略を解説します。
データサイエンティストの副業収入相場
経験3年以上のデータサイエンティストの場合、時給5,000〜10,000円が相場となっています。
機械学習モデルの開発案件では、月額60〜100万円（週20時間稼働）の契約も珍しくありません。
特に深層学習やMLOpsの経験があると、さらに高単価での契約が可能です。
データアナリストの副業収入相場
データアナリストの副業収入は、時給3,000〜6,000円が一般的です。
SQLとBIツールを使った分析・可視化案件では、月額30〜50万円（週15時間稼働）程度が相場となっています。
ビジネス理解が深く、提案力のあるアナリストは、コンサルティング要素を含めることで単価アップが期待できます。
データ分析の副業で必要なスキル
データ分析の副業で成功するには、技術スキルとビジネススキルの両方をバランスよく身につける必要があります。
プログラミング言語やデータベースの知識だけでなく、クライアントのビジネス課題を理解し、分析結果を分かりやすく伝えるコミュニケーション能力も重要です。
ここでは、優先度の高いスキルから順番に解説していきます。
統計学・数学の基礎知識
データ分析の土台となるのが統計学の基礎知識です。
平均・分散・標準偏差などの記述統計から、仮説検定、回帰分析、相関分析まで理解しておく必要があります。
機械学習を扱う場合は、線形代数（行列演算）と微分積分の知識も求められますが、実務ではライブラリが計算を自動化してくれるため、概念の理解があれば十分です。
Python・R言語・SQLなどのプログラミング言語
SQLは必須スキルで、データ抽出やクエリ最適化ができなければ案件獲得は困難です。
Pythonはpandas、NumPy、scikit-learnなどのライブラリを使いこなせるレベルが求められ、Jupyter Notebookでの分析環境構築も必要です。
R言語は統計解析に特化していますが、最近はPythonの需要が圧倒的に高いため、まずはPythonとSQLの習得を優先することをおすすめします。
データベースとクラウドの知識
MySQL、PostgreSQLなどのRDBMSの基本操作に加え、BigQueryやRedshiftなどのデータウェアハウスの知識も重要です。
クラウド環境ではAWS、GCP、Azureのいずれかを使いこなせることが求められ、特にS3やCloud Storageなどのストレージサービスは頻繁に利用します。
ETL処理やデータパイプラインの構築経験があると、高単価案件を獲得しやすくなります。
ビジネススキルとコミュニケーション能力
分析結果を経営層にも理解できる形で可視化・説明する能力は、データ分析者にとって必須のスキルです。
KPIの設定やビジネスインパクトの試算など、数値を使った論理的な提案ができることが求められます。
また、要件定義や進捗報告など、クライアントとの円滑なコミュニケーションが継続受注の鍵となります。
機械学習・AIの基礎理解
教師あり学習、教師なし学習、深層学習の基本的な概念と使い分けを理解しておく必要があります。
TensorFlowやPyTorchを使った実装経験があれば理想的ですが、AutoMLツールの活用でも十分対応可能な案件は多いです。
重要なのは、ビジネス課題に対して適切なアルゴリズムを選択できる判断力です。
データ分析の副業案件の種類
データ分析の副業案件は、難易度や必要スキルによって多様な種類があります。
単純なデータ集計から高度な機械学習モデル開発まで幅広く、自分のスキルレベルに合った案件を選ぶことが重要です。
ここでは、代表的な6つの案件タイプについて、具体例を交えながら解説します。
データ解析・統計分析案件
売上データの分析やA/Bテストの実施など、基本的な統計手法を使った分析案件が中心です。
ExcelやGoogle Analyticsのデータを分析し、レポート作成やダッシュボード構築を行います。
週10時間程度の稼働で月15〜30万円の案件が多く、副業初心者でも取り組みやすいのが特徴です。
AI・機械学習開発案件
需要予測モデルやレコメンドエンジンの開発など、機械学習を活用した高度な案件です。
画像認識、自然言語処理、時系列予測など専門性の高いスキルが求められ、月50〜100万円の高単価案件も珍しくありません。
ただし、モデルの精度検証やチューニングに時間がかかるため、本業との両立には工夫が必要です。
データベース構築・管理案件
データレイクやデータウェアハウスの設計・構築・運用を担当する案件です。
ETLパイプラインの開発やデータクレンジング、データガバナンスの整備など、インフラ寄りのスキルが求められます。
保守運用が中心の案件では、安定した継続収入を得やすいメリットがあります。
マーケティングデータ分析案件
Web解析やCRM分析など、マーケティング施策の効果測定を行う案件です。
Google Analytics、Adobe Analytics、TableauなどのBIツールを使った可視化が中心で、プログラミングスキルがなくても対応可能な案件もあります。
マーケティング知識があれば、コンサルティング要素を含む高単価案件にもチャレンジできます。
コンサルティング・アドバイザー案件
企業のデータ活用戦略立案や分析組織の立ち上げ支援など、上流工程の案件です。
技術的な実装よりも、ビジネス課題の特定と解決策の提案が主な業務となります。
経験豊富なデータサイエンティストであれば、時給1万円以上のアドバイザー契約も可能です。
講師・研修案件
企業研修やオンラインスクールでのデータ分析講座の講師を担当する案件です。
カリキュラム作成から実際の講義まで幅広く対応し、教育スキルとデータ分析スキルの両方が求められます。
オンライン化により需要が増加しており、1回の研修で10〜30万円の報酬を得られることもあります。
データ分析の副業・フリーランスにおすすめのエージェント5選
データ分析の副業案件を探すには、専門性の高いプラットフォームを活用することが成功の近道です。
一般的なクラウドソーシングサイトよりも、エンジニア・データサイエンティスト向けのサービスの方が高単価案件を見つけやすいです。
ここでは、データ分析の副業・フリーランスにおすすめのエージェントサービス5社を紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。
1位：レバテックフリーランス
| 案件数 | 85,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | ITコンサルタント、エンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、データアナリスト |
| 対応地域 | 全国 |
レバテックフリーランスは登録率No.1を誇る業界最大級のフリーランスエージェントです。
85,000件以上の豊富な案件数と利用者満足度92.4%の高品質なサービスで、データ分析案件も1,888件以上保有しています。
12職種・44言語対応の幅広い選択肢があり、副業案件も多数取り扱っているため、柔軟な働き方を実現できます。
参画後も約2人に1人が単価アップに成功しており、継続的な収入向上が期待できる点も大きな魅力です。
2位：テクフリ
| 案件数 | 20,000件以上 |
|---|---|
| 対応職種 | フロントエンジニア、サーバーエンジニア、インフラエンジニア、プロジェクトマネージャー、データサイエンティスト |
| 対応地域 | 東京都、埼玉県、神奈川県、千葉県 |
テクフリは「エンジニアファースト」をモットーに掲げる中間マージン10%の低手数料フリーランスエージェントです。
エンド直やマージン率の低い優良案件が多く、稼働者の平均単価81.2万円という高水準を実現しています。
コーディネーターの対応満足度100%を誇り、フリーランス初心者にも丁寧なサポートを提供します。
関東エリア中心の案件展開ですが、フルリモート案件も豊富なため地方在住者でも利用しやすい環境が整っています。
3位：ITプロパートナーズ
| 案件数 | 約7,628件 |
|---|---|
| 対応職種 | ITエンジニア、Webマーケター、Webデザイナーなど |
| 対応地域 | 全国 |
ITプロパートナーズは、主にフリーランス向けに案件を紹介しているエージェントです。
ITエンジニアを中心に、WebマーケターやWebデザイナーなど、さまざまなIT/Web系職種の案件を取り扱っています。
フルタイム案件以外にも、週2日や3日から働ける案件が豊富で、副業として案件に取り組みたい方にも適しています。
また、仲介会社を介さないエンド直案件が9割を占めており、高単価な案件が多い点も魅力です。
4位：ランサーズエージェント
| 案件数 | 約13,691件 |
|---|---|
| 対応職種 | エンジニア、デザイナー、PM、ディレクター、マーケターなど |
| 対応地域 | 全国（特に東京・神奈川・埼玉・千葉） |
ランサーズエージェントは、フリーランスのエンジニア・デザイナー向けのエージェントサービスです。
公開案件数は約13,691件で、幅広い職種に対応しています。
案件の90%以上がリモート可能で、ほぼ全てがエンド・元請け企業との直接契約となっており、高単価な案件が多い点が特徴です。
また、専任のエージェントによるサポートも提供しており、キャリア相談や報酬交渉など、フリーランスとしての活動を全面的に支援しています。
5位：フォスターフリーランス
| 案件数 | 約5,000件 |
|---|---|
| 対応職種 | ディレクター、プロジェクトマネージャー、システムエンジニア、プログラマー、テスター、保守・運用、プランナー、UI/UXデザイナーなど |
| 対応地域 | 全国（特に関東・愛知・大阪・福岡） |
フォスターフリーランスは、株式会社フォスターネットが運営するフリーランス向けのエージェントサービスです。
常時約5,000件の案件を保有しており、特に高単価・常駐型案件に強みを持っています。
対応職種は多岐にわたり、ディレクターやプロジェクトマネージャー、システムエンジニアなど、幅広い職種に対応しています。
対応地域は全国に広がっており、特に関東、愛知、大阪、福岡などの地域で多くの案件を取り扱っています。
未経験からデータ分析の副業を始める方法
未経験からでも、計画的な学習と実践を積めばデータ分析の副業は十分可能です。
重要なのは、基礎から着実にスキルを身につけ、小さな案件から経験を積み重ねることです。
ここでは、学習ステップから案件獲得まで、未経験者が取るべき具体的なアクションを解説します。
1.データ分析の学習スケジュールを立てる
まずはExcel・SQLの基礎を1〜2ヶ月で習得し、データ操作の基本を身につけます。
次にPythonとPandasライブラリを2〜3ヶ月かけて学習し、データ分析の実践力を養います。
統計学の基礎と機械学習の入門レベルまで含めると、最短6ヶ月〜1年程度で副業可能なレベルに到達できます。
2.学習方法を選択する
独学ならUdemy、Coursera、DataCampなどのオンライン学習プラットフォームがコスパに優れています。
体系的に学びたい場合は、データミックス、Aidemy、キカガクなどの専門スクールがおすすめです。
月額1〜3万円程度のサブスク型サービスなら、経済的負担を抑えながら継続学習が可能です。
3.ポートフォリオを作成する
KaggleやGoogle Colabを活用して、実際のデータ分析プロジェクトを公開することが重要です。
タイタニック号の生存予測など定番の題材よりも、独自のテーマでの分析の方が評価されやすいです。
分析の過程や考察を丁寧に記述し、ビジネス視点での提案まで含めることで、実務能力をアピールできます。
4.実務経験を積む
最初は無償or低単価でも実績作りを優先し、NPOやスタートアップの分析支援から始めるのが効果的です。
インターンシップやボランティアでの分析経験も、職務経歴として記載可能です。
3〜5件の実績ができれば、有償案件へのステップアップが現実的になります。
データ分析の副業で失敗しないための注意点
データ分析の副業を始める前に、法的・倫理的な観点から確認すべき事項があります。
トラブルを未然に防ぐため、リスク管理を徹底することが重要です。
ここでは、副業を安全に継続するための必須チェックポイントを解説します。
就業規則で副業が許可されているか事前に確認する
まず本業の就業規則を必ず確認し、副業が禁止されていないかチェックします。
許可制の場合は、事前に申請して承認を得ることが必須で、無断での副業は懲戒処分の対象となる可能性があります。
競合他社の案件は避け、利益相反にならない案件を選ぶことが重要です。
確定申告と税務処理の基礎知識を身につけておく
副業収入が年間20万円を超える場合は確定申告が必要となります。
経費として計上できる項目（PC購入費、書籍代、セミナー参加費など）を領収書と共に管理しておきます。
青色申告を選択すれば、最大65万円の特別控除を受けられるメリットがあります。
情報セキュリティと機密保持を遵守する
クライアントのデータは厳重に管理し、個人PCでの作業は避けて専用環境を用意することが理想的です。
NDA（秘密保持契約）を必ず締結し、データの目的外使用は絶対に避ける必要があります。
クラウドストレージの利用時は、二要素認証を設定してセキュリティを強化します。
本業を最優先とする
本業を最優先とし、副業はあくまでも余力の範囲で行うという原則を守ります。
ToDoリストやガントチャートを活用して、タスクの見える化を徹底します。
締切に余裕を持たせたバッファを確保した計画を立てることで、品質を維持できます。
まとめ：データ分析の副業で理想的な働き方を実現しよう
データ分析の副業は、スキルアップと収入増加を同時に実現できる魅力的な選択肢です。
未経験からでも計画的に学習を進めれば、1年以内に月収20万円以上を稼ぐことは十分可能です。
重要なのは、自分のペースで無理なく継続し、本業とのシナジーを生み出すことです。
データドリブンな社会において、分析スキルを持つ人材の価値はますます高まっており、今こそ副業を始める絶好のタイミングといえるでしょう。