フリーランスでデータ分析の仕事を行うには？案件獲得方法も解説

フリーランスでデータ分析の仕事を行うには、業務内容をしっかりと理解し、案件を獲得する必要があります。

しかし、実際にどのような仕事を担うのか、具体的な職種は何になるのかなど、不明瞭な点は多くあるでしょう。

そこで今回は、フリーランスで担うデータ分析の業務内容やメリット、案件の獲得方法まで紹介します。

データ分析とは

そもそもデータ分析とは、多種多様な方法で対象となるデータを収集し、整えたり、加工（結合）したりして、分析することを指します。

例えば、データアナリティクスと呼ばれる既存のデータを利用し、統計的な分析を行うといった形です。

現在の問題に対して、データを収集・処理・整理し分析を行い、適切な解決策を提示します。

多様なデータを組み合わせて、単純化したり、関連性をグルーピングしたりすることで、より深く分析するなどといったことも行います。

ここからは、より詳しくデータ分析を以下にわけて紹介します。

データ分析の業務内容

データ分析の業務内容は、先ほど軽く触れたように「収集したデータの分析」です。

例えば、データ分析のアルゴリズムを運用してコンサルティングに活用する、収集したビッグデータを事業やサービスの拡大に向けて利活用するなどが、挙げられます。

一定のデータを収集して、一定の基準に合わせて分析するだけでは、AI技術を用いて比較的に容易に分析ができてしまう定型業務とも言えます。

データ分析において求められるのは、収集したデータだけではなく、さらに様々なデータソースを組み合わせたり、単純化したりすることで、より多くの観点で分析を可能にすることです。

データ分析のニーズ

データ分析は、インターネットやスマートフォンといったITの普及により、多くの情報を扱うようになった現代において、需要が非常に高くなっています。

インターネット上のユーザーの行動履歴の分析や、特定の情報を集めて一つの傾向を導き出した結果としてビジネスに転用するなど、そのニーズは様々です。

また、ユーザーの変化に対応するには、経験やこれまでの知見だけに限らず、収集したデータの利活用が必要です。

データ分析は、こうしたIT化によって広まる情報を適切に処理し、ビジネスに転用できる側面があることが、ニーズが伸び続けている要因の1つなのです。

データを分析する利点

データを分析する利点は、消費者に合わせたマーケティングに利用できること、ビジネスで発生する課題の解決に使えることなどです。

いずれもデータを収集し、整理したり、分析したりした結果から導き出される仮説をビジネスに転用するということがメリットである点が共通しています。

消費者に合わせたマーケティングができる

データを分析する利点の一つに、消費者に合わせてマーケティングができることがあります。

例えば、データを収集して消費者の価値観やニーズを細かく分析できると、どのようなアプローチが適切な方法なのかという指針を導き出せます。

製品の耐久性を重視した傾向がある場合には、そうした部分に注力するといった形です。

また、データ分析によって導き出す解答は、人が潜在的に抱えている先入観を取り除き、正しく判断する指針としても利用できるでしょう。

ビジネスの課題解決ができる

データ分析では、膨大なデータから、これまで抱えていた課題や見えてこなかった課題を発見することにも繋がります。

収集したデータの整理やグルーピングを進めることで、課題の解決方法を見つけることもできるでしょう。

他にも、データから紐付けた要素の関連性によって導き出されるボトルネックを解消するといった使い方まで実現できるのも利点です。

ビジネスにおいて、データ化した情報の分析は、業務改善や効率化といった側面でも非常に利点があります。

データ分析の手順

一般的なデータ分析の手順は、以下のとおりです。

目的を明確にする

データ分析では、まずデータ分析を行う目的を明確にする必要があります。

例えば、データ分析によって「何を解決したいのか」「何を達成したいのか」などを考えます。

・売上を上げたい

・販促コストを下げたい

・顧客のニーズを掘り下げたい など

ビジネスにおいてゴールの設定は非常に重要であるため、データ分析でも何を目的にするのか決めておきましょう。

一例ですが、フリーランスで受けられるデータ分析案件には、以下ような目的が設定されることがあります。

・顧客ニーズを知るためにアナリティクスのデータを整理する

・社内にある大量のデータを取得しデータを整備する

・特定のデータを集めて必要情報を整理・用意する　など

仮説を洗い出す

次に、その目的に合わせて仮説を洗い出します。

仮説とは、ある論点に対する仮の答えです。

以下のような例が考えられます。

・売上の減少は〇〇に原因がある

・顧客は〇〇を求めている

データ分析では仮説を作り、分析結果や数字でそれが本当に正しいものなのかを判断します。

仮説を挙げていくと膨大な数となりますが、優先順位をつけて徐々に絞り込みましょう。

分析方法に基づきデータを収集する

目的と仮説を用意できれば、分析方法に基づきデータを実際に収集します。

例えば、以下の視点から計画を立てて、データ収集を進めます。

場合によっては、データを集められないものもありますし、期間が明確でなければ分析で定量的な目安を用意するのが難しくなります。

また、収集時点で課題が見つかった場合は、その都度方向を修正する柔軟性も求められます。

実際に分析する

データを収集できれば、実際に分析を進めていきます。

例えば、企業のデータを利活用する場合には、以下のような手法が多く選ばれます。

アソシエーション・バスケット分析	商品やサービス同士の相関性を分析する
クロス集計・線形回帰分析	属性ごとに分類して集計・分析する
決定木分析	「もし」という予想を用いて結末を複数予想・分析する
クラスター分析	特徴が似通ったグループを形成・分析する
ロジスティック回帰分析	問いに対してYES・NOの2択で整理・分析する
因子分析	複数データの共通因子を探し分析する
ABC分析	重要度別にABCの3段階に分解し分析する
グレイモデル	明確なデータおよび不明なデータから曖昧なデータを予想・分析する
時系列分析	時間の経過に伴うデータを分析する

データ分析に関係するフリーランスの主な職種

では、ここまで紹介したデータ分析に携われるフリーランスの主な職種は何があるのでしょうか。

データ分析を求められる代表的な職種を、以下2つにわけて紹介します。

データアナリスト

データアナリストとは、データ分析を実施する人のことです。

主に以下の2種類で分類され、その業務の内容も異なります。

・コンサル型

・エンジニア型

コンサル型は、目的や仮説に応じて必要な情報を収集し、それらを解析して得たデータから顧客ニーズや将来の展望等の予測を伝えます。

経営課題の解決に必要なコンサルティング力やヒアリング力、コミュニケーション能力も求められるでしょう。

一方で、エンジニア型は課題解決に必要なシステムの構築や改善が主な業務です。

データ分析も同様に実施しますが、解析には分析モデルやビジネスインテリジェンスツールを用いる場合や、より専門的な機械学習といった手法まで活用することがあります。

コンサルティングというよりも、エンジニアにより近い立場で働く形となるのが一般的です。

データアナリストについて詳しく知りたい方は

「データアナリストになるためには？向いている人やおすすめの資格などを紹介！」をご覧ください。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、先ほど触れたコンサル型・エンジニア型のどちらにも対応できるいわゆる「データ分析のスペシャリスト」のことです。

ビッグデータを分析してコンサルティング業務に携わったり、エンジニアとしてシステムを構築したりします。

また、データに基づいて合理的な判断を行えるようにサポートする業務を担当することも多々あり、ビジネスや市場のトレンドへの知識が求められるケースも少なくありません。

データアナリストとして経験を積み、さらにキャリアアップを目指したい場合の選択肢となるでしょう。

データサイエンティストについて詳しく知りたい方は

「データサイエンティストとは？仕事内容や年収・資格について」をご覧ください。

フリーランスとしてデータ分析業務を受けることがおすすめな理由

データ分析の業務を、フリーランスとして受けることをおすすめする理由としては、以下の4つが挙げられます。

データ分析の仕事について詳しく知りたい方は

「データ分析の仕事とは？具体的な職業の種類ややめとけと言われている理由を解説」をご覧ください。

収入が増える可能性がある

フリーランスでデータ分析の業務に携わると、自分のスキルに応じて高い収入が見込める可能性があります。

例えば、様々なデータ分析手法を知っていたり、データ分析を元に事業の改善策の提案ができたりすると、より評価を受けやすくなり、結果的に単価が上がるということが起こることがあるためです。

一方で、実績を提示できないケースでは、金額が低くなる場合もあるため、案件の難易度と自らの技術を照らし合わせることが大切です。

ただ、企業が求める技術を持ち、高い評価を得ることができると、収入が増えるというのは、フリーランスならではのメリットといえます。

ワークライフバランスが整いやすい

フリーランスでは、ワークライフバランスを整えやすいのも一つのメリットです。

データ分析では、一定の要件定義に基づいて情報を集めて解析し、そこから得られた結論や提案をクライアントへ伝えます。

リモートでも対応できる案件も多くあるため、例えば以下のような理由でリモートを希望する場合にも出社する必要もなく、自宅での対応もしやすい傾向があります。

・自宅での子育てと両立したい

・自宅での介護と両立したい

・地方に住みたい

データ分析の仕事の需要が増えている

データ分析の仕事の需要は、顧客ニーズの多様化によって、各企業でビッグデータ利活用等が進み、高まり続けています。

従来の商習慣である紙媒体のアンケートやDMを使ったマーケティング手法に加えて、自社のビッグデータを活用するといった手法を取る企業が増えているためです。

ただし、ビックデータ活用などIT技術を進めるには、IT人材が必要となります。

データ分析を行える人材は市場にはまだまだ少なく、企業側の需要が高まる一方で、人材は不足しています。

そのため、即戦力になる経験を持つフリーランスは、企業から引く手あまたになるケースが増えています。

データ分析の仕事はこうした需要の高さと人材不足の関係から、スキル次第ではありますが、フリーランスでも案件を獲得しやすいといえます。

案件を選びやすい

フリーランスは、データ分析に限らず自分の技術に応じた案件を選びやすいという特徴があるため、得意分野で活躍できるのもメリットと言えるでしょう。

例えば、一言にデータ分析といっても収集から解析、グルーピングなど細かく分野がわけられます。

データはあるが整理できていないといった特定の分野でも募集があるので、得意分野に特化した案件を獲得できるという可能性もあります。

フリーランスのデータ分析案件の受注方法

フリーランスのデータ分析案件の受注方法は、主に以下の4つです。

クラウドソーシングで探す

フリーランスのデータ分析案件は、クラウドソーシングで探すことができます。

クラウドソーシングは、仕事を探している人と、発注したい企業をマッチングさせるサービスのことです。

業種・分野に縛られず、企業がどのような仕事を依頼したいのかなどまで、詳細に確認することもできるため、自分が持つ知識・技術に合わせて仕事を選びやすいのがメリットです。

フリーランス専門の案件紹介サイトを利用する

フリーランス専門の案件紹介サイトでも、データ分析の仕事を探せます。

広く募集をしているため応募者数が多くなる可能性があり、他者と差別化できるようなスキルを磨いておきましょう。

また、応募者が集まれば、募集がすぐに停止する可能性もあり、タイムリーにサイトをチェックすることも必要です。

フリーランス専門の紹介サイトを使う際には、そのサイトにデータ分析の仕事があるかを確認しておくと良いでしょう。

フリーランス専門のエージェントを利用する

フリーランス専門のエージェントを利用すると、スキルや経験、希望に合わせて、マッチした案件の提案を受けられます。

また、企業との間にエージェントが入ることで、個人だけでは受注の難しい大手企業の案件や高単価な案件を獲得できる可能性も高まります。

知人から紹介してもらう

データ分析の業務を友人や知人から紹介してもらうのも、一つの方法です。

これまで広げてきた友好関係や過去仕事をしてきた人脈から、仕事がないか聞いてみると良いでしょう。

紹介してもらう形の案件は、信頼関係などもありスムーズに話を進めやすいですが、金額面や待遇などは事前に細かく確認しておくことをおすすめします。

そうすることで、稼働後のトラブルも防ぎやすくなります。

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