# 【Kaggleから副業も？】データサイエンティストが副業をするべき理由と探す方法！

> 当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが副業をするべき理由と副業を探す方法について解説していきたいと思います！僕自身データサイエンティストとしての副業を経験し非常に視野が広がったのでぜひ多くの人に副業を経験してほしいと思…

- URL: https://toukei-lab.com/datascientist-side
- 公開: 2022.11.29 / 更新: 2026.10.28
- サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com）

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当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが副業をするべき理由と副業を探す方法について解説していきたいと思います！僕自身データサイエンティストとしての副業を経験し非常に視野が広がったのでぜひ多くの人に副業を経験してほしいと思っています！ぜひ参考にしてくださいね！
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こんにちは！

事業会社でのデータサイエンティストを経て現在は独立し様々な分析案件を受注して働いているウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です！

事業会社在籍時代から様々な副業を経験してきました。

その中の1つが**AIコンサルティング系スタートアップでのデータサイエンティスト**としての副業です。

当時僕は、外資系のメーカーに在籍していてメーカーという立場から様々な小売流通業界の分析やEC周りの分析に取り組んでいたのですが、やはりメーカーという立場だと視野も狭くなってしまいますし、技術的にあまり学べる環境ではない・・・

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メーカーとしての良さもあるけど、やっぱり色んな立場で仕事をしたほうが視野が広がるよね！
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ということで、流通小売業界に一石を投じようとしているAIスタートアップでデータサイエンティストとして副業をさせてもらうことになりました。

もし、<mark>**今のご時世で副業ができない環境にいるなら副業ができる環境への転職をおすすめします！**</mark>

:::box{title="おすすめのIT転職エージェント"}
・[マイナビIT AGENT](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3NIU2K+DB9ZIY+52YO+HV7V6)\
・[ITエンジニア転職【レバテックキャリア】](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3N8ADX+GO6HM+2JK4+ZT0BM)
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この記事では、<mark>そんな事業会社に所属しながら全く違う立場で副業をすることで感じた良いところと、どうすれば副業を見つけることができるかについて語っていきたいと思います！</mark>

以下のYoutube動画でも解説していますので是非チェックしてみてください！

::youtube{#_ggMhVN7KOU}

## データサイエンティストが絶対に副業をやるべき理由

冒頭でもお伝えしたとおり、僕自身一時期、外資系メーカーとAIスタートアップのダブルワークでデータサイエンティストをやっていました。

当時は、<mark>メーカーという立場だとどうしても小売データを開示してもらうことが難しく深いところに踏み込んでいくことが出来ずに悶々としていました。</mark>

そこでAIスタートアップに副業として参画し、**上流から攻める立場と下流から攻める立場**を2役経験することで、業界構造を変えたいと思いました。

そんな経験をふまえてデータサイエンティストが副業をやるべき理由について徹底的にお伝えします！

### 色々な立場でデータサイエンティストをすることで視野が広がる

![Goal](/wp-content/uploads/2017/11/Goal-amico-e1618838970378-1024x932.png)

僕の場合は、メーカーを本業としてAIスタートアップで副業をしていました。

見ている業界はどちらも小売流通業界ですので、見ているドメインは同じで立場が違うというような状態です。

この2つの立場を経験して分かったのは、「<mark>本業の経験を副業に活かすこともできるし副業で得た知識を本業に活かすこともできるので自分の視野がものすごく広がる」</mark>ということです。

仮にコンサルティング側のデータサイエンティストとして働いているのであれば事業会社サイドに副業で参画するのが良いと思いますし、見るビジネスドメインを変えてみるのも1つの手です（例：小売業界から金融業界など）

いずれにせよ、<mark>普段やっている業務範囲から少し外に出て副業をすることで視野が広がりあなたの市場価値が劇的に高まることは間違いないです！</mark>

**だから絶対に副業をしましょう！**

:::talk{who="robotan"}
確かに違う角度から見たときに、ふと良いアイデアが浮かぶこととかあるもんな〜
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### 自分の市場価値を試すことができる

![Portfolio](/wp-content/uploads/2017/11/Portfolio-amico-e1635488915805-1024x831.png)

また、これは同時にあなたのレベルを市場に問うことにもなります。

<mark>自分の市場価値を世に問うて自分の市場価値を試すことができるのです。</mark>

日本では海外と比較して雇用される側の権利が非常に強いので市場価値が低いからといっていきなり解雇されることは基本的にありません。

しかし副業では、<mark>結果を出さなければ継続して仕事は来ませんし、そもそも何ができる人間なのか明確に伝えることができなければ仕事をもらうことすらできません。</mark>

そういう環境に挑戦し身を置くことは自分の市場価値を認識し高めていく上で非常に重要なのです。

**だから絶対に副業をしましょう！**

### 年収が上がる

![Savings](/wp-content/uploads/2020/08/Savings-amico-min-e1621144280594-1024x858.png)

もちろん仕事量は増えますが、年収はその分飛躍的に増えます。

当時本業での年収は700万円弱でした。

<mark>データサイエンティストの年収としては決して高い水準とは言えません。</mark>

今の日本では残業に対して非常に厳しいので労働環境が守られている会社なら残業出来たとしても月30時間が限界。

そのような状況では本業1本で年収を伸ばすのはなかなか難しいです。

しかし<mark>副業をすれば一気に年収のレンジが200万ほど上がります（※もちろんどれだけ働くかによりますが僕自身は年に直すと200万ほどの上昇になりました）</mark>

1つの会社で働いて1000万を目指すのは難しくても、効率よくダブルワークをすることで1000万を目指すのは容易になってきているのです！

## データサイエンティストの副業を見つける方法

そんなデータサイエンティストですが副業をどのように見つければよいのか見ていきましょう！

### Twitterで募集しているのを探す

![Social strategy](/wp-content/uploads/2020/07/Social-strategy-amico-e1635488817231-1024x916.png)

結構オススメなのが<mark>Twitterを通して探すこと。</mark>

僕自身AIスタートアップの経営者が募集をかけているのをみかけて応募しました。

その後はKaggleの課題を提出して採用みたいな感じですごいスムーズでした。

Twitterを探すとデータサイエンティストの副業を募集している人がいるので、Twitterにて「**データサイエンティスト　副業**」や「**データサイエンティスト　業務委託**」などで調べてみたり、AIスタートアップを経営している方をフォローしておくことをオススメします。

僕([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))も将来的に募集かける可能性あるので是非フォローしてください！

### クラウドワークスやランサーズやココナラを使う

![Stories office](/wp-content/uploads/2020/08/At-the-office-amico-min-e1616157030292-1024x924.png)

一番定番なのが[クラウドワークス](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3HC3MA+1MXYFU+2OM2+TVJ4X)や[ランサーズ](https://www.lancers.jp/)や[ココナラ](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=35D3DE+CY6G7U+2PEO+1NIX2A\&a8ejpredirect=https%3A%2F%2Fcoconala.com%2Frequests%3Fkeyword%3D%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590)を使うこと。

クラウドワークスやランサーズは発注側がやってほしい案件を募集していて、[ココナラ](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=35D3DE+CY6G7U+2PEO+1NIX2A\&a8ejpredirect=https%3A%2F%2Fcoconala.com%2Frequests%3Fkeyword%3D%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590)は受注側ができる案件を掲載している点が違います。

ただ、どちらのプラットフォームでも「データ分析」などのキーワードで調べるといくつか案件が見つかりますが、<mark>がっつりデータサイエンティストとして参画する案件は少なめな印象です。</mark>

作業レベルの分析業務やアンケートなどはありますが、あまり良い案件ないかなーという印象。

まぁ案件数は非常に豊富なので、最初はこういうサービスで試してみてもよいかもです！

### データコンペから入る

![python](/wp-content/uploads/2019/08/Admin-amico-min-e1613730531228-1024x914.png)

データ分析コンペの「[Signate](https://signate.jp/)」では、コンペを開催すると同時に「[SIGNATE Partners](https://partners.signate.jp/for_user)」という副業・フリーランス向けの業務委託案件の紹介もしています。

<mark>データ分析コンペで腕試しをして、その結果が可視化された状態で企業と繋がるので採用する側にとってもされる側にとってもWin-Winな関係が構築されています。</mark>

<https://toukei-lab.com/data-competition>

本業でデータサイエンティストをやられている方なら既に取り組んでいるかもしれませんが、こういったコンペサービスから副業を見つけるのも1つの手です。

ちなみにPythonの副業案件について詳しくは以下にまとめています！

<https://toukei-lab.com/python-side>

## 副業ができない場合はどうすればいいの・・・？

![Feeling bad](/wp-content/uploads/2020/08/Feeling-Blue-amico-min-e1617972909309-1024x944.png)

このご時世で信じたくない事実ですが、<mark>残念ながら副業ができない会社も現実に存在します。</mark>

実際に

:::talk{who="man" side="left"}
副業したいけどできない・・・
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という話を聞くことが多いです。

正直このご時世で副業を禁止している会社は将来性を疑います。

<mark>副業で稼げて自由に働ける市場価値の高い人材に選ばれる環境を用意している会社にこそ優秀な人材が集まりますし、強い組織になると確信しています。</mark>

だからこそもし今のご時世で副業ができない環境にいるなら、記事の冒頭でもお伝えしたとおり副業ができる環境への転職をおすすめします！

:::box{title="おすすめのIT転職エージェント"}
・[マイナビIT AGENT](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3NIU2K+DB9ZIY+52YO+HV7V6)\
・[ITエンジニア転職【レバテックキャリア】](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3N8ADX+GO6HM+2JK4+ZT0BM)
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## データサイエンティスト副業　まとめ

本記事では、データサイエンティストとして**副業を行うべき理由**や、**どのように副業を見つけていけばよいか**についてまとめてきました！

<mark>これからは副業の時代であり、かつデータサイエンティストが活躍する時代</mark>。

ぜひ**多くのデータサイエンティストに副業を経験してもらい市場価値を高めて明るい日本を作っていってほしい**と考えています。

:::talk{who="umatan"}
人材の流動性を上げて業界全体が盛り上がるといいな！海外に負けない強い日本を作ろう！
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ぜひ積極的に副業をしていきましょう！

まずは、「データサイエンティストのスキルを身につけたい！」という方は以下の記事でデータサイエンティストのロードマップについて解説していますので是非参考にしてみてください！

<https://toukei-lab.com/data-scientist>

また当メディア「スタビジ」では、データサイエンティストになるためのメディアである「スタアカ（スタビジアカデミー）」を運営しています。

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[**業界最安級AIデータサイエンス特化スクール「スタアカ（スタビジアカデミー）」**](https://toukei-lab.com/achademy/)
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他のスクールのカリキュラムはPythonでの機械学習実装だけに焦点が当たっているものが多く、実務に即した内容になっていないものが多いです。

<mark>そんな課題感に対して、実務で使うことの多いSQLや機械学習のビジネス導入プロセスの理解などもあわせて学べるボリューム満点のコース</mark>になっています！

ウォルマートのデータを使って商品の予測分析をしたり、実務で使うことの多いGoogleプロダクトのBigQueryを使って投球分析をしたり、データサイエンティストに必要なビジネス・マーケティングの基礎を学んでマーケティングプランを作ってもらったりする盛りだくさんの内容になってます！

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**・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析**\
**・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測**\
**・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定**\
**・生成AIのAPIを使ってチャットボットやAIエージェントを作る**
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::button[スタアカの受講はこちら]{href="https://toukei-lab.com/achademy/" note="＼今すぐ試す／"}

統計学や機械学習やPythonやマーケティングの勉強方法は以下でまとめていますのであわせてチェックしてみてください！

<https://toukei-lab.com/statistics-freshman>

<https://toukei-lab.com/machine-learning-study>

<https://toukei-lab.com/python-learn>

<https://toukei-lab.com/marketing-study>