職種の求人市場
データサイエンティストの年収は低い？ 同じ年齢・経験年数の技術職の平均年収と比べる
自分の年収を、job tagが対応させた同じ年齢・経験年数の技術職の平均と比べ、差額を出します。平均611.9万円がデータサイエンティストだけの数字ではない理由と、当サイト掲載求人で提示年収の最低額が現在の年収以上の割合も確かめます。
公開 2026年10月7日 · 集計 2026年10月7日 · PREVIO 編集部
この記事で分かること
- ・611.9万円はデータサイエンティストだけの平均ではなく、食品・農業などの技術者も含む区分の数字だと分かる
- ・同じ年齢・経験年数の平均を一つ選び、隣の経験年数との並びと人数を確かめてから、自分の年収との差を読む
- ・現在の額面年収以上を最低額として示す掲載求人の割合を読み、働く人の統計とは合わせて高い・低いを決めない
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611.9万円は、食品・農業なども含む技術職の平均
検索で見かける611.9万円だけでは、自分の年収が低いかは決められません。食品・農業などの技術者も含む平均だからです。同じ年齢・経験年数の平均、全年齢の月額分布、現在の年収以上を最低額とする掲載求人の割合を別々に確かめます。
この記事では、次の架空の人物を例にします。37歳の男性で、大阪にある従業員500人の製造会社に勤務。データサイエンティストの仕事は通算7年、役職はありません。源泉徴収票の支払金額に当たる現在の額面年収は638万円です。6月分の明細は基本給37万円、職務手当3万円、非課税の通勤手当1万円、固定残業代5万円、固定分を超えた残業代1.5万円。前年の賞与は80万円で、固定分を超えた残業代は年間18万円でした。
611.9万円の出どころは、厚生労働省の職業情報提供サイトjob tagです。「データサイエンティスト - 職業詳細」では、平均年齢43.9歳、6月分として決まって支給された月額39.96万円、前年の賞与132.42万円から年収611.9万円を示しています（2026年10月7日確認）。月額には時間に応じて増える残業代も入るため、同じ人の12か月分の実収入ではありません。
さらに、job tagの「職業分類対応表（R8.3）」は、データサイエンティストを賃金統計の1119「他に分類されない技術者」に対応させています（2026年10月7日確認）。農業・水産・食品・作業環境測定なども含む区分です。以下では技術者の混合区分と呼び、タイトルの「技術職」もこの区分を指します。
技術者の混合区分と1109「その他の情報処理・通信技術者」は、残業代を含む6月分の給与から作った全年齢の平均年収が611.9万円と609.8万円、残業代などを除く6月分の月額の中位数が33.56万円と33.98万円で、全体の水準はほぼ同じです。そこで、単独の公的区分がないデータアナリストも同じ表で読みます。これはこの記事での選び方で、公式な対応ではありません。1109と1253「企画事務員」は参考値だけを示します。
データサイエンティスト協会の任意回答による一般会員アンケートでは、2022年の平均が839万円でした。「データサイエンティストの就労意識 2015 → 2022 一般(個人)会員アンケートより」によると、年収の回答者は351人で、50代以上が4割近くを占めます（2026年10月7日確認）。611.9万円とは集団も年収の数え方も違うため、自分の年収との比較には使いません。
給与明細から、技術者の混合区分と比べる年収を作る
公的統計と求人では、当てる年収を分けます。
公的統計の「所定内給与額」は、残業代などを除いた6月分の毎月の給与です。基本給に、職務手当、通勤手当、固定残業代など毎月決まって出る手当を足します。固定分を超えて時間に応じて出た残業代、休日・深夜勤務手当、宿日直手当、臨時の交替勤務に対する手当は除きます。毎月決まって出る交替・シフト手当は残します。通勤手当は、3か月分までのまとめ払いなら毎月の給与、3か月分を超えるまとめ払いなら賞与の欄に入れます。6月を使うのは、この統計が6月分の給与を調べているためです。定義は「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 調査の説明 2 調査の概要」、固定残業代と通勤手当の扱いは「賃金構造基本統計調査(全国) Q&A」によります（2026年10月7日確認）。
例では次のようになります。
- 統計と比べる月額：37万円＋3万円＋1万円＋5万円＝46万円
- 統計と比べる年収：46万円×12＋前年の賞与80万円＝632万円
年俸制で賞与と分けずに額を決めている場合は、年俸の12分の1を月額にし、賞与は0円にします。年俸の外で毎月出る通勤手当などは足し、年俸に含まれる固定残業代は二重に足しません。賞与分を分けて決めている場合は、その分を賞与に入れます。
求人の提示年収と比べるのは、現在の額面年収638万円です。源泉徴収票の「支払金額」に当たる額で、時間に応じて増えた残業代を含み、非課税の通勤手当は含みません。例では632万円に年間の追加残業代18万円を足し、非課税の通勤手当12万円を引くため、638万円になります。
変動する残業代がある人は、求人表を支払金額と、そこから変動分を除いた額の両方で読みます。例では638万円と、638万円−18万円＝620万円です。記録には638万円の割合を書き、620万円の割合を横に添えます。
「他に分類されない技術者」の同年代・同経験と比べる
年齢だけの平均には経験の浅い人も長い人も入ります。ここでは、企業規模を分けない男女計から、年齢と経験年数が交わる一行を選びます。経験年数は、今の会社の勤続年数ではなく、現在の職種の仕事をした通算年数です。前職で同じ仕事をしていれば足しますが、博士課程で学生として研究した期間は数えません。比べる職種区分を変えるなら数え直します。
自分の年齢・経験年数の行と、同じ年齢で経験年数が前後する行を見ます。「6月分の月額」は追加の残業代などを除いた平均、「年収の概算」は月額を12倍して賞与を足した額です。かっこ内は推計人数です。対象は、常用労働者10人以上の企業（企業規模10人以上）で働く一般労働者で、正社員以外と役職者も含みます。
| 年齢・経験年数 | 6月分の月額 | 前年の賞与 | 年収の概算（推計人数） |
|---|---|---|---|
| 20〜24歳・0年 | 24.65万円 | 11.56万円 | 307.4万円（約3,050人） |
| 20〜24歳・1〜4年 | 23.87万円 | 73.46万円 | 359.9万円（約5,110人） |
| 20〜24歳・5〜9年 | 25.40万円 | 95.36万円 | 400.2万円（約1,020人） |
| 25〜29歳・0年 | 28.46万円 | 41.69万円 | 383.2万円（約2,090人） |
| 25〜29歳・1〜4年 | 28.04万円 | 104.02万円 | 440.5万円（約8,630人） |
| 25〜29歳・5〜9年 | 28.29万円 | 106.12万円 | 445.6万円（約5,280人） |
| 25〜29歳・10〜14年 | 29.03万円 | 118.26万円 | 466.6万円（約340人） |
| 30〜34歳・0年 | 32.24万円 | 57.60万円 | 444.5万円（約1,460人） |
| 30〜34歳・1〜4年 | 29.95万円 | 115.29万円 | 474.7万円（約3,640人） |
| 30〜34歳・5〜9年 | 33.94万円 | 129.88万円 | 537.2万円（約7,370人） |
| 30〜34歳・10〜14年 | 32.48万円 | 136.20万円 | 526.0万円（約2,970人） |
| 30〜34歳・15年以上 | 31.18万円 | 123.81万円 | 498.0万円（約860人） |
| 35〜39歳・0年 | 33.17万円 | 32.98万円 | 431.0万円（約1,380人） |
| 35〜39歳・1〜4年 | 33.11万円 | 116.84万円 | 514.2万円（約3,660人） |
| 35〜39歳・5〜9年 | 33.08万円 | 132.24万円 | 529.2万円（約2,950人） |
| 35〜39歳・10〜14年 | 39.83万円 | 159.94万円 | 637.9万円（約4,570人） |
| 35〜39歳・15年以上 | 37.84万円 | 148.23万円 | 602.3万円（約3,280人） |
| 40〜44歳・0年 | 36.29万円 | 104.26万円 | 539.7万円（約830人） |
| 40〜44歳・1〜4年 | 39.11万円 | 148.33万円 | 617.7万円（約2,620人） |
| 40〜44歳・5〜9年 | 34.78万円 | 136.44万円 | 553.8万円（約2,530人） |
| 40〜44歳・10〜14年 | 38.49万円 | 151.92万円 | 613.8万円（約2,070人） |
| 40〜44歳・15年以上 | 40.89万円 | 163.62万円 | 654.3万円（約8,250人） |
| 45〜49歳・0年 | 33.08万円 | 50.49万円 | 447.5万円（約980人） |
| 45〜49歳・1〜4年 | 33.42万円 | 81.69万円 | 482.7万円（約1,930人） |
| 45〜49歳・5〜9年 | 36.09万円 | 129.67万円 | 562.8万円（約1,720人） |
| 45〜49歳・10〜14年 | 36.22万円 | 120.02万円 | 554.7万円（約1,390人） |
| 45〜49歳・15年以上 | 43.73万円 | 175.12万円 | 699.9万円（約9,140人） |
| 50〜54歳・0年 | 37.20万円 | 72.16万円 | 518.6万円（約440人） |
| 50〜54歳・1〜4年 | 40.07万円 | 147.43万円 | 628.3万円（約1,800人） |
| 50〜54歳・5〜9年 | 31.77万円 | 109.40万円 | 490.6万円（約1,560人） |
| 50〜54歳・10〜14年 | 35.65万円 | 118.27万円 | 546.1万円（約1,340人） |
| 50〜54歳・15年以上 | 46.09万円 | 190.21万円 | 743.3万円（約16,320人） |
| 55〜59歳・0年 | 36.81万円 | 78.67万円 | 520.4万円（約540人） |
| 55〜59歳・1〜4年 | 37.25万円 | 143.25万円 | 590.3万円（約1,380人） |
| 55〜59歳・5〜9年 | 34.14万円 | 99.12万円 | 508.8万円（約1,060人） |
| 55〜59歳・10〜14年 | 40.57万円 | 162.24万円 | 649.1万円（約1,270人） |
| 55〜59歳・15年以上 | 46.85万円 | 190.60万円 | 752.8万円（約12,110人） |
| 60〜64歳・0年 | 47.23万円 | 114.89万円 | 681.7万円（約590人） |
| 60〜64歳・1〜4年 | 35.24万円 | 89.99万円 | 512.9万円（約1,790人） |
| 60〜64歳・5〜9年 | 36.88万円 | 69.68万円 | 512.2万円（約1,190人） |
| 60〜64歳・10〜14年 | 27.90万円 | 53.26万円 | 388.1万円（約530人） |
| 60〜64歳・15年以上 | 35.24万円 | 125.32万円 | 548.2万円（約8,490人） |
出典は「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種 10 職種（小分類）、年齢階級、経験年数階級別所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額（産業計）」です（2026年10月7日確認）。
選んだ欄と、同じ年齢で経験が短い側・長い側の欄を次の順で読みます。
- 選んだ欄が推計約1,000人未満なら、高い・低いとは言わず、差額と隣の値だけを残す。
- 隣の欄が推計約1,000人未満なら、判定から外して値だけを残す。経験0年は隣に使わない。
- 自分の年収が、選んだ欄と残った隣の欄のすべてより低い、または高いなら、低い・高いと言う。差額は選んだ欄と残った隣の欄それぞれとの差の幅で書く。
- その範囲内なら、年収の概算が「短い側の平均 ≤ 選んだ平均 ≤ 長い側の平均」と並び、人数がそろうときだけ、選んだ欄との差で判定する。並ばなければ差額と隣の値を残す。
経験0年を自分の欄に選ぶときと、経験1〜4年では長い側だけを見ます。15年以上は短い側だけです。経験0年の賞与には前年を通して働いていない人の額も混ざるため、その注意を結果に添えます。
例は35〜39歳・経験5〜9年の529.2万円を選びます。短い側514.2万円、選んだ欄529.2万円、長い側637.9万円の順に並び、推計人数も約3,660人、約2,950人、約4,570人です。632万円は、技術者の混合区分の選んだ平均より102.8万円高いと読めます。
並びが崩れる例もあります。40〜44歳・経験5〜9年は553.8万円、短い側は617.7万円、長い側は613.8万円です。統計と比べる年収が580万円なら三つの範囲内なので、「選んだ平均より26.2万円高い。隣は617.7万円と613.8万円。高い・低いは決めない」と記録します。
仕事の中身から別の区分も気になる場合、同じ35〜39歳・経験5〜9年は1109「その他の情報処理・通信技術者」が556.1万円、1253「企画事務員」が591.6万円です。モデルを組み込む仕様決定・設計・プログラム作成が主なら1104「ソフトウェア作成者」、研究が主なら1051「研究者」も候補になります。区分の選び方はAIエンジニアの年収記事で確認できます。参考の区分は値を並べるだけにし、高い・低いの判定には使いません。
月額46万円は、全年齢では下から78.2〜86.1%
次に、月額46万円を技術者の混合区分の分布へ当てます。表は「その金額未満の人」の累積割合です。
| 6月分の月額 | その金額未満の割合 |
|---|---|
| 20万円 | 3.7% |
| 22万円 | 7.4% |
| 24万円 | 13.5% |
| 26万円 | 21.7% |
| 28万円 | 30.3% |
| 30万円 | 36.8% |
| 32万円 | 44.5% |
| 34万円 | 52.0% |
| 36万円 | 57.2% |
| 38万円 | 62.4% |
| 40万円 | 67.6% |
| 45万円 | 78.2% |
| 50万円 | 86.1% |
| 55万円 | 90.8% |
| 60万円 | 94.0% |
46万円は45万円以上50万円未満なので、**全年齢の6月分の月額で下から78.2〜86.1%**です。区切りの中を均等とみなしません。60万円以上は下から94.0%以上とだけ読めます。
同じ分布の中位数は33.56万円、上位10%に入る境目は53.84万円です。全年齢の6月分だけをまとめた月額の位置として読み、年収や同年代での順位には使いません。賞与込みの年俸を12分の1にした月額は、賞与を分けた人より高めに出ます。
出典は「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種 17 職種（小分類）、所定内給与額階級別労働者数及び所定内給与額の分布特性値（産業計） （管理的職業従事者～農林漁業従事者）」です（2026年10月7日確認）。
102.8万円の差を、月額と賞与に分ける
年収差の中身は、選んだ行の月額と賞与で確かめます。例が選んだ35〜39歳・経験5〜9年の平均は、6月分の月額33.08万円、前年の賞与132.24万円です。
| 内訳 | 例 | 選んだ平均 | 差 |
|---|---|---|---|
| 6月分の月額 | 46万円 | 33.08万円 | 月12.92万円高い |
| 前年の賞与 | 80万円 | 132.24万円 | 52.24万円低い |
月額の差12.92万円を12か月分にすると155.04万円です。賞与の差52.24万円を差し引くと、年収差は102.8万円になります。例では賞与が年収差を縮めています。応募先を見るときは、提示年収だけでなく月額と賞与の内訳も確かめます。
自分で選んだ行でも同じように分けます。年俸制の人は月額と賞与の内訳で良し悪しを決めず、年収の合計で読みます。
データサイエンティスト求人の最低額と638万円を比べる
求人とは、統計用の632万円ではなく、現在の額面年収638万円を比べます。求人の上限ではなく、提示年収の最低額が現在の年収以上かを見ます。
下の求人表は、当サイトPREVIOで掲載中の求人を2026年10月7日に確認したものです。題名がデータサイエンティスト、データアナリスト、データ分析に当たり、年収の最低額と最高額がともに100万〜3,000万円で、仮の値を除いた求人を集計しました。1社が求人を多く出しても結果を大きく動かさないよう会社ごとの重みをそろえています。会社が40社以上ある列だけを、5%単位に丸めて示します。5%を下回るものは「5%未満」です。
主に使うのは、題名に管理職・リーダーの語がない求人です。
| 現在の額面年収 | 掲載求人全体 | 管理職等の語なし | 管理職等の語あり |
|---|---|---|---|
| 400万円 | 95% | 95% | 100% |
| 450万円 | 85% | 85% | 95% |
| 500万円 | 80% | 80% | 90% |
| 550万円 | 65% | 65% | 90% |
| 600万円 | 60% | 55% | 85% |
| 650万円 | 35% | 30% | 70% |
| 700万円 | 30% | 25% | 65% |
| 800万円 | 15% | 15% | 40% |
| 900万円 | 5% | 5%未満 | 30% |
| 1,000万円 | 5%未満 | 5%未満 | 15% |
例の638万円は600万円と650万円で挟みます。管理職等の語がない掲載求人では、丸め後の表で最低額638万円以上が30〜55%の間です。途中は計算しません。変動する残業代を除いた620万円も同じ幅です。1,000万円より高い年収は、1,000万円の割合より少ないとだけ言えます。
これは当サイトの掲載求人に書かれた提示額の割合で、内定額や現在の年収を維持できる確率ではありません。
職名で分けると、題名に管理職等の語がなく、データサイエンティストと書く求人と、データアナリストと書く求人は次のようになります。データサイエンティストの列には、AIエンジニア等を併記した題名も含みます。
| 現在の額面年収 | データサイエンティスト | データアナリスト |
|---|---|---|
| 400万円 | 95% | 95% |
| 450万円 | 85% | 85% |
| 500万円 | 80% | 80% |
| 550万円 | 70% | 65% |
| 600万円 | 65% | 55% |
| 650万円 | 35% | 25% |
| 700万円 | 30% | 20% |
| 800万円 | 15% | 10% |
| 900万円 | 5% | 5%未満 |
| 1,000万円 | 5%未満 | 5%未満 |
最低額500万円まではほぼ同じで、それより上で開きます。最高額1,200万円以上はデータサイエンティスト50%、AIエンジニア等を併記した題名を除くと45%、データアナリスト25%です。職名で収入が決まるとは読めません。
業界欄については、コンサル・SIer・受託の記載がなく空欄でもない求人を事業会社側、コンサル・SIer・受託と書く求人をコンサル等として比べます。どちらも題名に管理職等の語がない求人です。
| 現在の額面年収 | 事業会社側 | コンサル等 |
|---|---|---|
| 400万円 | 95% | 95% |
| 450万円 | 85% | 80% |
| 500万円 | 85% | 65% |
| 550万円 | 70% | 50% |
| 600万円 | 65% | 45% |
| 650万円 | 35% | 20% |
| 700万円 | 30% | 20% |
| 800万円 | 15% | 5% |
| 900万円 | 5% | 5%未満 |
| 1,000万円 | 5%未満 | 5%未満 |
最高額1,000万円以上は事業会社側65%、コンサル等55%、1,200万円以上は40%と35%です。1,500万円以上だけは15%と20%で向きが変わります。求人ごとの自由記述による区分で、会社の業態ではありません。
勤務地に東京を含まない求人も補助として読めます。題名に管理職等の語がない求人が対象です。
| 現在の額面年収 | 東京を含まない求人 |
|---|---|
| 400万円 | 90% |
| 450万円 | 75% |
| 500万円 | 65% |
| 550万円 | 50% |
| 600万円 | 35% |
| 650万円 | 20% |
| 700万円 | 15% |
| 800万円 | 5% |
| 900万円 | 5%未満 |
| 1,000万円 | 5%未満 |
集計した求人は勤務地に東京を含むものが85%です。東京を含まない求人の列は会社数が基準の下限に近く、府県別や日本全国の割合ではありません。
最高額1,000万円未満と1,000万円以上の求人で、題名・仕事内容・応募条件に出る語も比べました。管理職等の語がない求人での割合です。
| 求人に書かれる語 | 最高額1,000万円未満 | 最高額1,000万円以上 |
|---|---|---|
| 機械学習・深層学習 | 45% | 70% |
| リード・マネジメント経験 | 25% | 40% |
| 英語 | 10% | 20% |
| 論文・学会発表・Kaggle | 15% | 25% |
| BIツール・ダッシュボード | 65% | 45% |
機械学習やリード経験などが年収を上げたという因果は分かりません。希望する年収帯の求人を開く順番を決める手がかりとして、必須条件か歓迎条件か、自分の経験と重なるかを確かめます。
632万円・46万円・638万円の結果を分けて残す
例の結果を一枚にすると、同じ638万円でも何と比べたかが分かります。この人物は説明のための架空の例です。
| 比べた相手 | 例の結果 | 読めること |
|---|---|---|
| 技術者の混合区分・35〜39歳・経験5〜9年 | 統計用の632万円は平均529.2万円より102.8万円高い | 同じ年齢・経験年数の平均との差 |
| 技術者の混合区分・全年齢の6月分の月額 | 46万円は下から78.2〜86.1% | 全年齢の月額での幅 |
| 当サイト掲載・管理職等の語なし | 最低額638万円以上は30〜55%の間 | 当サイトの提示年収の構成 |
三つは別々の答えとして残します。在職者の統計と掲載求人では、調べた人も数字の意味も違います。結果には「技術者の混合区分の同年代・同経験」「技術者の混合区分の全年齢」「当サイトの掲載求人」と主語を残します。
公的統計と掲載求人だけでは分からないこと
- 技術者の混合区分にデータサイエンティストが何人いるか、回答した企業が実際にどの職種番号へ記入したかは分かりません。公的統計にはデータアナリスト単独の区分もありません。
- 年齢・経験年数別の表は平均です。データサイエンティストだけの年収中央値や、上から何%かは出せません。
- 求人表は当サイトの掲載分です。東京を含む求人が多く、題名にAIエンジニアなどを併記した求人も数えています。少数の会社が多く掲載しているため、集計では1社の重みを同じにしています。
職種を問わず、正社員全体の中で現在の年収がどのあたりかを調べる方法は、適正年収は平均では分からない 自分の年収が上から何％かを出すで確認できます。
職名だけで応募要件まで分からないときは「あなたの経歴、最高でいくら？」で確かめる
同じ職名でも、応募要件と自分の経験の重なりまでは手計算で分かりません。「あなたの経歴、最高でいくら？」では、候補になりやすい年収帯、その帯で求められる経験の要約、該当すれば役割を上げる・職種を広げる場合の候補を確認できます。個々の求人や内定の見込みは示しません。
よくある質問
データサイエンティストの平均年収は611.9万円ですか？
611.9万円は、job tagがデータサイエンティストに対応させた「他に分類されない技術者」の平均です。食品・農業・地質調査などの技術者を含み、データサイエンティストだけの平均ではありません。平均年齢43.9歳で、6月分として決まって支給された月額を12倍し、前年の賞与を足した概算です。
データサイエンティストとデータアナリストでは、どちらの年収が高いですか？
公的統計では両職種を分けて比べられません。当サイトの掲載求人では、管理職等の語がない求人の最低額500万円以上は両方80%です。600万円以上は、AIエンジニア等を併記した題名を含むデータサイエンティストが65%、データアナリストが55%です。最高額1,200万円以上はデータサイエンティスト50%、併記した題名を除くと45%、データアナリスト25%でした。職名ごとの提示額の構成として読みます。
年収1,000万円の求人には、どんな経験が書かれていますか？
最高額1,000万円以上の求人には、1,000万円未満の求人より、機械学習・深層学習、リード・マネジメント経験、英語、論文・学会発表・Kaggleの語が多く出ました。一方、BIツール・ダッシュボードは少ない結果です。必須か歓迎かは求人ごとに違い、これらの経験が年収を上げると示した数字ではありません。
新卒の年収は、どの欄で見ますか？
20〜24歳でこの仕事の経験がない人は、20〜24歳・経験0年を見ます。追加の残業代などを除く6月分の平均は24.65万円、前年の賞与は11.56万円、年収の概算は307.4万円です。1〜4年の欄だけを隣に使えますが、経験0年は新卒だけの集計ではなく、賞与が一年分そろっていない人も含むと結果に添えます。新卒だけの特別な給与は分かりません。
会社の大きさや男女で平均年収は違いますか？
技術者の混合区分では、追加の残業代などを除く6月分の月額と前年の賞与から作った平均年収が、1,000人以上622.4万円、100〜999人538.7万円、10〜99人527.1万円です。男女別は男性591.6万円、女性475.7万円です。残業代を含む月額から作った611.9万円とは基準が違い、年齢や経験年数などの構成も違うため、平均同士は引き算しません。出典は「賃金構造基本統計調査 令和７年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種 1 職種（小分類）別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額（産業計）」です（2026年10月7日確認）。