データサイエンティストを業務委託に発注する際のメリットや注意点まとめ
統計学をはじめ、数学やAIなどを駆使して膨大なデータの分析を行い、コスト削減や売り上げ向上に貢献するデータサイエンティスト。
データを貴重な情報資産に変えるために、重要なプロセスを担うデータサイエンティストの存在は、今やなくてはならないものといえるでしょう。
今回は、データサイエンティストを業務委託として発注した場合のメリットやデメリット、副業における具体的な案件例を、報酬相場を踏まえながら詳しく解説していきます。
- 衛生画像を活用したモデルを構築！新規事業の副業活用
- 大手金融機関のシニアマネージャーがデータサイエンス組織の立ち上げを支援
データサイエンティストは採用して内製化すべき？外注で業務委託すべき？
昨今のビジネスにおいて効率よく成果を出すためには、データに基づいた施策は欠かせません。これらを担うデータサイエンティストを自社採用して内製化すれば、外注費をかけることなく業務を遂行することが可能です。
ただし、月々の給与や社会保険料といった固定費をはじめ、採用や人材育成などの時間を含めたコストがかかってしまいます。
一方、社内では対応しきれない高精度な分析を求める場合、専門機関や高いスキルを持った個人への外注は非常に有効なものの、依頼内容により非常に高額な報酬が発生する可能性もあります。
それぞれメリット・デメリットがあるため、分析するデータのレベルや、費用対効果などを踏まえて、状況に合わせながらうまく活用していくようにしましょう。
データサイエンティストを外注で業務委託するメリット
データサイエンティストを内製化せずに外注で業務委託にした場合、以下に挙げる3つのメリットが得られます。
高度な分析が可能になる
正確性がある高度なデータ分析なくしては、ビジネスにおいてデータを役立てることは困難といえるでしょう。
膨大かつ、多種多様なデータを自社で分析するよりも、ノウハウが蓄積された専門機関や個人へ外注すれば、目的に合わせた分析ができる点でも効果的に結果を得やすくなります。
常時データサイエンティストを雇用するよりもコストを抑えられる
データサイエンティストを常時雇用すれば、給与や社会保険料などの固定費を支払い続けなければなりません。また、人材育成には時間もコストもかかります。
一方、新規プロジェクトの立ち上げ時など、必要に応じてデータサイエンティストを外注で業務委託にした場合は外注費のみで済むため、コスト抑制に直結するでしょう。
ニーズに応じて専門家を選定できる
ビジネスや研究・教育などあらゆるシーンでデータ活用が注目されている今、大量のデータを扱い、それにビジネス的な価値を見出せるデータサイエンティストも貴重な存在となっています。
例えば、SNSやブログ記事の収集による世の中のトレンド分析や、自社製品の評判・評価を分析するなど、業界や企業によって得たいデータの分析はさまざまです。
統計学や数学を駆使して、経営に役立つ情報の抽出が可能なデータ活用のプロフェッショナルなど、ニーズに応じて専門家の選定ができるのも外注におけるメリットといえます。
データサイエンティストを外注で業務委託するデメリット
データサイエンティストを外注で業務委託した場合、以下に挙げる2つのデメリットも発生します。外注によるメリットとデメリットをあらかじめ理解したうえで、自社の状況に応じた臨機応変な活用がおすすめです。
セキュリティリスクが高まる
企業が収集・蓄積した膨大なデータを整理し、知りたい情報を抽出していくデータサイエンティスト。この役割を外注する場合、企業の資産ともいうべき機密情報を外注先の人材が扱うことになります。
外注先の情報管理に不備があれば、情報漏えいなどのセキュリティリスクが高まり、企業運営を左右しかねません。
これらを防ぐには、信頼のおける専門機関や適切な人材に依頼することはもちろん、外注先が個人情報保護法第23条（※1）などに見合った安全管理措置を実施しているか、確認しておくことも肝心です。
また、自社でも外注先に適用する情報セキュリティ対策基準を統一しておきましょう。この基準に基づいたチェックシートなどを作成して、都度確認できる状況にしておけば安心です。
※出典1：e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律
社内に知見がたまりにくい
スポット的に依頼でき、固定費などのコスト削減に繋がる点がデータサイエンティストを外注するメリットといえますが、その分、依頼業務に関する知見が社内に蓄積されにくいといえます。
社内リソースに余裕がある場合は、データサイエンティストに任せる業務をすべて外注せず、自社の人材で取り組んでいけば、長期的な視野でみた場合に有効といえるでしょう。
業務委託できるデータサイエンティストの主な仕事
データサイエンティストを業務委託する場合、どのような仕事を任せていくとよいでしょうか。以下に代表的な5つの仕事を紹介していきます。
データ分析
統計学や数学、プログラミングなどを駆使しながらデータを分析する業務こそ、データ活用のスペシャリストであるデータサイエンティストの真価が発揮できる業務といえるでしょう。
また、基本的な統計学による分析を行うデータアナリストに比べ、機械学習を用いてデータから将来の予測を引き出し、音声や画像などの非構造化データ分析を行うデータサイエンティストは、より高度な分析が可能です。
分析ダッシュボード構築
ビジネスやIT、マーケティング環境における複雑なデータや情報を一覧表示することで、視覚的に解釈可能な形にする分析ダッシュボード構築。
情報やデータがグラフやチャートなどで視覚化されるだけでなく、これらの情報共有がリアルタイムで更新されるため、状況のスピーディな把握が可能になります。
AI開発
AIを構築するには、ビッグデータの存在は欠かせません。このビッグデータを利用して機械学習モデルを構築し、パターンや傾向を見つけるのがデータサイエンティストの役割です。
医療や製造、ITの現場などにおけるAIの発展に伴い、多くの企業が導入を推進している昨今、AI開発を行うデータサイエンティストの活躍は大いに期待されています。
優れたAIをビジネスで活用したい企業にとっては、データサイエンスの知識をフルに活かしてもらえるため、まさに外注する価値のある業務です。
WEB開発
WEBサイトやWEBアプリケーションなど、WEBサービス全般に関わる開発も、データサイエンティストと親和性の高い仕事といえます。
データサイエンティストは、前処理と呼ばれるデータを機械学習で分析できる形に変換し、機械学習のアルゴリズムの選択やパラメーターのチューニング、結果の分析などを行うだけではありません。
大量のデータを分析するために必要な、データを蓄積できる環境やプログラム、保管するデータベースの構築などがあり、さまざまな経路から収集したデータのフォーマットを統一することも必要です。
WEB上のサイトやアプリの設計・開発、保守のみを担うWEBエンジニアに比べて、課題提起から戦略の立案、業務への組み込みまで幅広く担当できる点でも、メリットのある外注といえるでしょう。
データベース構築
データ分析のためのシステム構築などに注力するデータサイエンティストにとって、データベース構築もスキルを発揮しやすい業務です。
機械学習などのアルゴリズム実装など、高度な知識を持つデータサイエンティストは、収集・蓄積するデータベースやプラットフォームの構築も担います。
収集するデータに合わせた適切なデータベースの選択から、クライアントのサーバー環境への構築および構築後のデータベース運用まで、クライアントである企業が使いやすいようなデータ収集のパイプライン整備がデータサイエンティストなら可能です。
データサイエンティストを外注する際の注意点
データサイエンティストを外注する場合、あらかじめ以下に挙げる2つの注意点を意識しておけば、失策や情報漏えいなどのリスクが少なくなります。
成果物を明確にする
データ分析を行う背景情報を伝えることや、結果として何を得たいのか着地点を明確にしておくことなど、発注側と受注側の認識は一致していなければなりません。
例えば、発注側である企業が、製造コストを抑えたいという目的で外注しても、受注側のデータサイエンティストが、目的を理解しないまま製品の質向上を目指したデータ分析を行えば、当然目的は達成できないでしょう。
これらも含めて、「製造コストを現状より〇％削減するために、〇〇年〇〇月までに、分析作業を完成させること」などの、成果物に対する具体的な提示をしておくことが肝心です。
データの取り扱いに関する規約を契約に含める
データサイエンティストを外注するということは、企業の財産ともいえるデータを外部に提供するため、常に情報漏えいのリスクを伴うこととなります。
企業運営を左右しかねないトラブルを未然に防ぐため、外注先との契約時には作業する環境や責任の所在を含め、データの取り扱いに関する規約を契約書内などに必ず明記しておきましょう。
データサイエンティストを外注する場合のパターン
データ分析に関しては、自社で行うよりも外部のデータサイエンティストに託せば、優れた施策への近道となります。その場合、以下に挙げる3つのパターンが一般的といえるでしょう。
自社が解決すべき課題のレベルやコスト面など、状況を考慮して、最も効果的なパフォーマンスが得られる発注先の選択をおすすめします。
データ分析の会社に発注する
取り扱うデータ分析の種類や実績が豊富なうえに、データ分析のプロフェッショナルともいえる人材が多数在籍するデータ分析会社。
サンプル数やノウハウを多数保持し、膨大なデータから適切かつ、正確な分析を一本化して行える点は、データ分析を専門とする会社ならではといえるでしょう。
プロフェッショナルによる高度なデータ分析によって、ビジネスにおける課題解決や、成功に繋がる可能性は限りなく高くなるはずです。
個人事業主に発注する
統計士やオラクルマスターなどの資格を持つなど、実務経験豊富でハイスキルなデータサイエンティストが個人事業主として活動している場合もあります。
しかも、データ分析会社に発注するより費用が抑えられ、融通が利きやすい点でも個人事業主はおすすめといえるでしょう。
ただし、個々のレベルもさまざまなため、どこまでのサポートが可能であるかは事前にチェックして、自社のニーズと乖離がないよう照らし合わせることも必要です。
副業社員を採用する
本業でもデータサイエンティストとして活躍している人材であれば、即戦力としての活用が大いに期待できるでしょう。
ただし、本業との兼ね合いで平日などの対応が難しい場合も多いため、範囲の大きい分析や、スケジュールがタイトな依頼は避けなければなりません。
データサイエンティストの外注・業務委託の報酬相場
データサイエンティストを外注で業務委託した場合、支払う報酬は外注先によってどの程度なのか、事前に相場を知っておけばより比較検討しやすくなるでしょう。
一般的にデータ集計や統計に関する分析は、基本料金に1工程ごとの料金がプラスされるプランが多く、工程ごとの料金は内容により変動します。
以下で、「データ分析会社」「個人事業主」「副業社員」それぞれに依頼した場合の、1工程あたりの報酬相場と基本料金を紹介していきます。
ただし、依頼する工程や手法が多い場合や、納期によっては以下の費用相場より高額になるケースもあります。
| データ分析会社 | 5万～10万円程度／1工程＋基本料金1万～1万5,000円程度 |
|---|---|
| 個人事業主 | 2万～4万円程度／1工程＋基本料金5,000～1万円程度 |
| 副業社員 | 1万～2万円程度／1工程＋基本料金5,000円程度 |
データサイエンティストの副業案件の例
データサイエンティストの副業には、どのようなものがあるでしょうか。「稼働時間」「単価」「条件」の具体例を踏まえながら、以下に2例紹介していきます。
スタートアップのセールステック支援
| 稼働時間 | 25～40時間程度／月 |
|---|---|
| 単価 | 時給2,500～4,000円程度 |
| 条件 |
下記いずれかの経験・スキルがあること 【フロントエンド】 【サーバーサイド】 |
| 業務内容 | ・インテントデータの分析 ・集団行動データの集約 ・LLMを用いた分析 ・ベクトルデータベースをベースにしたRagの実装等 |
農業領域における産地のビッグデータ解析PM
| 稼働時間 | 25時間程度／月 |
|---|---|
| 単価 | 時給4,000～5,000円程度 |
| 条件 | ・Pythonを活用したデータサイエンスの経験があること ・農業、研究領域に対する興味・関心のある方 |
| 業務内容 | ・Python等を用いたデータ分析実務 ・産地の課題解決への戦略的なデータ収集 ・整備・活用に関する企画立案 ・プロジェクト遂行 ・プロジェクト全体の進行管理 ・社内外調整交渉マネジメント |
データサイエンティストを副業社員に任せてみませんか？
今回は、データからビジネス価値を生み出す存在として欠かせないデータサイエンティストを副業社員に依頼する場合に役立つ、さまざまな情報をお届けしました。
「優秀な人材を確保したいが、コスト面との兼ね合いでうまくいかない…」「忙しく、人材採用に手が回らない…」そんな企業担当者さまや、経営者さまにおすすめなのが副業人材マッチングサービスのlotsful。
最短5日で、即戦力となる20〜40代のビジネスサイド優秀層とのマッチングが可能なほか、初期費用0円のエージェント型サービスであるlotsfulなら、余計な工数が増えることもありません。
また、「新規プロジェクトの成果を1年で出したい」といったご相談から、募集ページの作成や面談同席、業務委託契約（準委任）の締結まで、すべてのステップを完全無料でサポート！
スキルや条件など、希望にぴったり見合った優秀な副業社員をお探しなら、担当エージェントがスタートからゴールまでしっかりと伴走する、lotsfulのご活用をご検討ください！
関連記事
