AI・DXの進展にともない、データサイエンティストの市場ニーズは急速に高まっています。企業の意思決定を支える専門職として、年収水準は他職種と比べて高く、特にハイクラス層では1,000万円を超えるケースも珍しくありません。
本記事では、JAC Recruitment（以下、JAC）の実績データをもとに、年代別・役職別・企業別の年収傾向や、年収アップを実現した転職成功事例についてご紹介します。
目次/Index
データサイエンティストの平均年収と年代別年収
JACの実績データによると、データサイエンティストの平均年収は839.9万円で、ボリュームゾーンは600万〜900万円台です。
管理職（平均1,100万円）や消費財・金融業界では特に高水準となり、20代後半で1,200万円、30代前半で1,500万円を超える事例もあります。年収アップの鍵は、専門性とマネジメント経験にあります。
役職別年収
| 役職 | 平均年収 |
|---|---|
| メンバー（課長未満） | 793.6万円 |
| 管理職（課長以上） | 1,100.0万円 |
業界別平均年収（抜粋）
| 業種（大分類） | 平均年収 |
|---|---|
| 消費財 | 1159.5万円 |
| 金融 | 1027.4万円 |
| 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 |
データサイエンティストの最新求人情報
※求人の募集が終了している場合もございます。ご了承ください。（2025年11月最新）
JACでは、ハイクラス求人を中心に、非公開求人も多数取り扱っています。本記事で紹介している求人は、JACが取り扱う求人の一部です。
データサイエンティストで年収アップを目指すには？
企業が求めるスキルや経験を身につければ、年収1,000万円超のポジションへの転職も十分に現実的です。JACの実績や求人動向から見えてきた、年収アップに直結するポイントを以下にまとめます。
機械学習・統計モデリングの実務経験
AIモデルの構築や運用経験は、年収が上がる重要な要素です。予測・分類・異常検知などのモデルを業務に適用した実績がある方は、DX推進企業で即戦力として高く評価されます。
PythonやSQLなどの分析スキル
PythonやSQLは、ほぼすべての高年収求人で必須とされる言語です。データ抽出・加工・可視化の実務経験がある方は、分析基盤の中核ポジションとして採用される可能性が高まります。
DX企画・業務改善プロジェクトの推進力
単なる分析担当ではなく、事業課題の発見から改善提案までを担える方は、戦略ポジションでの採用が進んでいます。特に、DX内製化を進める企業では、企画力・推進力が年収に直結します。
BIツールやデータ基盤の設計・運用経験
TableauやPower BIなどのBIツール、DWHやETLの設計・運用経験をもつ方は、経営層向けの意思決定支援に携わるポジションで年収レンジが上がる傾向にあります。
DX先進企業での実績（上場企業・FinTech・製造業など）
JACの成約データでは、こうした企業への転職者に年収1,000万円超の事例が多数見られます。AI技術の内製化や新規事業の立ち上げフェーズでは、専門性と推進力を兼ね備えた方が高く評価されます。
データサイエンティストの年収アップ転職成功事例
ここでは、データサイエンティストの転職成功事例を3つご紹介します。
データアナリストからFinTechへ、年収710万円アップで部長職に
Wさん（男性／30代前半）
| 業種 | 職種 | 年収 | |
|---|---|---|---|
| 転職前 | 製造業 | データアナリスト | 850万円 |
| 転職後 | FinTech系スタートアップ | データサイエンティスト（部長以上） | 1,560万円 |
Wさんは、製造業でデータアナリストとして勤務。PythonやSQLを用いた分析に加え、現場の業務改善を目的としたDX企画にも積極的に取り組んできました。単なる分析者にとどまらず、事業課題の発見から改善提案まで幅広く担う姿勢が評価され、より事業に近いポジションを目指して転職を決意しました。
JACとの面談では、これまでの経験を「事業へ貢献する」という観点から整理・言語化しました。DX推進力やマネジメント志向がより明確になり、非公開求人の中からFinTech企業のAI推進部門・部長職をご紹介しました。選選考の結果、分析スキルに加え、企画力や推進力、組織連携力も高く評価され、年収は850万円から1,560万円へと大幅にアップしました。
現在は、AIを活用した新規サービスの立ち上げに加え、社内のデータ活用文化の定着にも力を入れています。将来的には、海外拠点の立ち上げにも携わる予定で、キャリアの可能性はさらに広がっています。
コンサルから大手通信へ復帰、分析実務と年収220万円アップを実現
Jさん（女性／30代後半）
| 業種 | 職種 | 年収 | |
|---|---|---|---|
| 転職前 | IT系コンサルティングファーム | データサイエンティスト・マネージャー | 700万円 |
| 転職後 | 通信業界（大手プラットフォーマー） | データサイエンティスト | 920万円 |
JさんはIT系コンサルティング企業で、データ分析部門のマネージャーとして約10名のチームを統括していました。PythonやSQLを用いた分析業務に加え、DX企画やプロジェクトマネジメントにも従事。分析実務に再び携わることや、より事業に近い現場で活躍したいという思いから、転職を考えるようになりました。
JACとの面談では、マネジメント経験と分析スキルの両方を丁寧に整理。「手を動かしながら事業に貢献したい」という志向が明確になったため、非公開求人の中から通信業界大手の企業を提案しました。選考過程では、分析実務への強い意欲や、現場視点をもつ企画力が高く評価され、年収も700万円から920万円にアップしました。現在は、ユーザー行動データを活用するサービス改善プロジェクトに携わっています。今後は社内のデータ活用文化の醸成や若手の育成にも関わる予定で、今後のキャリアの展望もますます広がっています。
PMからメガバンクのDX戦略へ、年収300万円アップ
Kさん（女性／40代後半）
| 業種 | 職種 | 年収 | |
|---|---|---|---|
| 転職前 | IT系スタートアップ | プロジェクトマネージャー（PM） | 800万円 |
| 転職後 | メガバンク（大手金融機関） | BIコンサルタント（DX戦略統括部） | 1,100万円 |
Kさんは、IT系スタートアップで事業企画やプロジェクト推進を担当し、KPI設計や業務改善にも豊富な経験をもつ方です。理系のバックグラウンドに加え、MBAの取得や海外勤務の経験もあり、データ活用を軸とした事業成長に強みを発揮してきました。
JACとの面談では、事業企画・分析・マネジメントの三位一体となったご経験を言語化。大手企業での戦略的ポジションを希望されていたことから、メガバンクのDX戦略部門をご提案。選考では、TableauなどのBIツール活用経験と、事業視点をもつ分析力が高く評価され、年収は800万円から1,100万円に上がりました。
現在は、銀行業務のDX推進を担うポジションで、データドリブン経営の実現に向けた施策の立案と推進を担当しています。今後は、社内を横断したデータ活用体制の構築やにも関わる予定です。
データサイエンティストの転職ならJAC
JACでは、データサイエンティスト領域に精通した専任コンサルタントが、専門性とキャリア志向を的確に捉え、事業貢献度の高いポジションをご提案します。AI・DX推進が加速する中、分析スキルだけでなく、企画力や推進力が評価される環境への転職を支援しています。
年収1,000万円超の非公開求人も多数保有しており、キャリアの棚卸しから選考対策などを一貫してサポート。短期的な条件だけでなく、中長期的な成長を見据えた転職支援を行っています。
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