【企業向け】データサイエンティストへの依頼料金と依頼先の選び方を解説

「データサイエンティストにデータ分析を依頼すると料金はどのくらいかかる？」と疑問に思う方がいるのではないでしょうか。

この記事では、フリーランスのデータサイエンティストに業務を依頼した場合の料金相場や、工程別の費用の目安を紹介します。また、自社でデータサイエンティストを採用する場合のコストも解説します。データ分析の料金が知りたい方、外注と採用のどちらが良いか迷う方は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストに分析を依頼できるデータの種類

データサイエンティストは多様なデータを分析して、ビジネス上の洞察や意思決定に役立つ情報を導き出すことができます。どのようなデータが分析対象になるのか、主な例を紹介します。

業績データ

業績データは、製品やサービスによる収益や顧客の動向（購入のタイミング、購入方法など）を含むデータです。業績データの構成比率などを分析することで、各商品の売れ行きや顧客一人あたりの購入金額などを明らかにでき、収益性の高い商品を把握したり、顧客の動向を可視化したりできます。

ビッグデータ

データサイエンティストには、膨大な量の構造化・非構造化データであるビッグデータの分析も依頼できます。ビッグデータに明確な定義はなく、WebサイトのアクセスログやIoTデバイスから得られるセンサー情報など、多様なソースから生成される大量のデータが含まれます。

ビッグデータ分析すると、消費者の行動パターンや、これまで見過ごされていた傾向を発見することが可能です。たとえば、天気や気温のデータを集めてその時期に売れる商品を予測し、在庫管理に役立てるといった活用法があるでしょう。

アンケートデータ

アンケートデータは、製品を購入した顧客やイベント来場者へのアンケートから得られるデータです。データサイエンティストにアンケートデータの分析を依頼することで、顧客のニーズを把握したり製品・サービスの改善点を明らかにしたりできるでしょう。

データサイエンティストによっては、分析だけではなくアンケートの作成から請け負ってくれる場合もあり、データ入力などの作業を依頼することも可能です。

エンジニア・クリエイターの採用にお困りではありませんか？
業界最大級のIT人材特化型データベースなら求めていた人材がきっと見つかる！
⇒「3分でわかるレバテック」のダウンロードはこちらから

フリーランスのデータサイエンティストの料金

フリーランスのデータサイエンティストに業務を依頼する際の相場は、フリーランスのスキルや実績によって変動します。レバテックの情報によると、フリーランスのデータサイエンティストの1か月あたりの単価は75～85万円が目安となっています（週5日フルタイムで稼働した場合）。

データサイエンティスト以外にも、IT系人材を活用する際の単価相場について知りたい方は、以下の資料をご覧ください。
【スキル別】フリーランスエンジニアの単価一覧 をダウンロードする

データサイエンティストに業務を依頼する際の料金は、依頼する内容によっても異なります。次の項目では、工程別の料金の目安を紹介するので確認していきましょう。

工程ごとのデータ分析の料金目安

工程ごとのデータ分析の料金目安を紹介します。

依頼する内容	具体的な作業	相場
データの前処理	データの収集	3～5万円
	データクレンジング	5～50万円
	データベースの構築	20万円～
分析	小規模な分析	数万～数百万円
	AIモデルの開発	数百万～数千万円
レポーティング	簡単なレポート作成	数十万円
	高度な統計分析などを伴うレポート作成	数百万円

上記はあくまでも目安で、実際の料金はプロジェクトの規模やデータの種類によって変動します。
支払った料金に対して満足のいく結果を得るには、事前に成果物の品質基準をすり合わせたり、定期的に打ち合わせを行い改善すべき点がないか確認したりすると良いでしょう。

データサイエンティストを採用する場合の料金

データサイエンティストを採用する際のコストを知りたい場合は、正社員の年収が参考になります。レバテックの情報によると、正社員データサイエンティストの平均年収は約514万円です（※）。

正社員を雇用すると上記の年収にプラスして福利厚生費や教育費などがかかります。採用する際に、求人サイトや転職エージェントなどのサービスを使用する料金も発生するでしょう。 転職エージェントの料金相場を例に挙げると、採用した人材の想定年収の30～40％程度の紹介手数料が発生します。年収500万円の人材を採用した場合は、150～200万円の費用がかかる計算です。

採用にかかる費用は採用手法によって異なりますが、一定のコストがかかる点には留意しましょう。

※レバテックが保有する求人データから算出（2025年6月時点）

レバテックダイレクトは、ITエンジニア・クリエイター特化型のダイレクトリクルーティングサービスです。
レバテックダイレクトの特徴を詳しく知りたい方はこちらの資料を参考にしてください。
⇒レバテックダイレクトについて詳しく知りたい

外部への依頼と社員採用で迷ったら？

外部の人材や企業にデータ分析を依頼するか、社員としてデータサイエンティストを採用するか迷う場合もあるでしょう。ここでは、それぞれに向いている状況を紹介するので、自社に合った方法を検討しましょう。

外部に依頼するのが良い場合

以下の場合は、外部に依頼するのがおすすめです。

• 社内に知見がある人材がいない
• 人件費を減らしたい
• コア業務に集中したい
• 求める人材の採用が難しい

社内に知見がない場合は、外部の専門家に委託することで高度な分析が可能になります。新たに人材を採用するコストをかけたくない場合も、必要なときのみ外部委託を行うと良いでしょう。
外部の専門家にデータ分析を任せれば、データ収集やレポート作成にかける労力を減らしてコア業務に集中できるメリットもあります。

自社社員を採用したいが求めるスキルを持った人材の採用が難しいという場合も、外部に業務を依頼するのがおすすめです。近年、IT需要の高まりによってIT人材は採用が難しく、データサイエンティストも例外ではありません。

レバテックのデータによると、正社員IT人材の求人倍率はフリーランスの案件倍率に比べて高い水準となっており、「データマイニング」の正社員求人倍率は15.6倍という数値です。一方フリーランスの「データマイニング」の案件倍率は1.2倍で、正社員と比べてフリーランスの方が確保しやすい状況であることが分かります。自社社員の採用が難しい場合は、フリーランスの活用も視野に入れましょう。

参考：「セキュリティ」が転職求人倍率1位に、50倍超えの高需要｜レバテック

正社員としてデータサイエンティストを採用するのが良い場合

一方で、以下の状況では正社員としてデータサイエンティストを採用するのがおすすめです。

• 長期的な戦力にしたい
• データ分析のノウハウを蓄積したい
• データの機密性を維持したい

継続的にデータ分析を行いたい場合や、社内にデータ分析のノウハウを蓄積したい場合は、社員採用が望ましいでしょう。また、機密性の高いデータを扱う必要がある業界や企業では、情報セキュリティの観点から社内人材の育成が必要になる場合があります。

DX人材の確保を実現する「フリーランス活用」とは？
フリーランスとDXを進めるための具体的なステップを紹介！
⇒DX先進企業のフリーランス活用事例集を無料でダウンロードする

データサイエンティストの料金やサービスに関するよくある質問

データサイエンティストの活用を考えている企業に向けて、料金やサービス内容に関する質問に答えます。

Q.データサイエンティストに依頼する際の料金相場は？

フリーランスのデータサイエンティストを活用する場合、1ヶ月あたりの単価は75～85万円が目安です（週5日フルタイムで稼働した場合）。工程別の相場は、データ収集は3～5万円、データクレンジングは5～50万円、小規模な分析は数万～数百万円が目安です。分析工程においてAIモデルの開発を依頼する場合は、数百万～数千万円かかる場合もあります。

Q.データサイエンティストには何を依頼できる？

データの分析からコンサルティングまで幅広い業務を依頼できます。具体的には、膨大なデータからビジネス課題を解消するための提案を行ってもらう、予測モデルやデータの可視化ツールを構築してもらう、といった作業の依頼が可能です。

Q.データ分析の業務委託で成果を出す方法は？

データ分析の業務委託で成果を出すには、自社の業界に精通したパートナーを選ぶことが大切です。また、データ分析の目的によって必要なデータや手法が変わってくるため、事前に依頼範囲や目標を明確にし、先方と認識を合わせることも意識しましょう。