データ分析の副業はどんな案件があるか｜SQLやExcelの経験を在宅で活かす受け方

2026年5月16日

＠SOHO編集部

この記事のポイント

✓データ分析の副業でよくある案件の種類を
✓Pythonでの分析に分けて整理しました
✓データの扱いで守ること

データ分析の副業は、本業でExcelやSQLを使っている人が、その経験を在宅で活かしやすい仕事の1つです。データ分析と聞くと、統計の専門家やデータサイエンティストの仕事を思い浮かべる人が多いかもしれません。しかし、実際に外部に依頼される仕事には、売上の表を集計して見やすく整える作業や、データベースから必要なデータを取り出す作業など、日々の業務の延長にあるものも多く含まれています。

この記事では、データ分析の副業でよくある案件の種類と、それぞれに必要なスキル、未経験に近い状態から実績を作る方法、案件の探し方と提案の書き方を説明します。あわせて、取引先のデータを預かるときに守ること、会社員が副業で受けるときに確かめる就業規則と確定申告の決まりも整理します。

データ分析の副業が求められている背景

データ分析の仕事が外部に依頼される理由は、多くの企業で、データは集まっているのに、それを読み解く人が社内にいないからです。販売の記録、ウェブサイトのアクセスの記録、顧客の問い合わせの記録などは、業務のシステムに日々たまっていきます。ところが、それを集計して「何が起きているのか」「次に何をすべきか」を示す作業は、専任の担当者がいない中小企業では後回しになりがちです。

こうした企業にとって、データ分析の専門家を正社員として採用するのは負担が大きく、必要なときに必要な分だけ外部に頼むほうが現実的です。そのため、月に数時間から数十時間の作業を業務委託で頼む形の案件が生まれています。会社員が本業のかたわらで受けるには、ちょうどよい大きさの仕事です。

一方で、データ分析の副業は、誰でもすぐに受けられる仕事ではありません。人材サービスの解説記事でも、次のように書かれています。

データ分析の副業は未経験でも挑戦できますが、実際に分析や開発業務に携わる場合、実務経験がないと採用されるのは難しい傾向にあります。出典: hipro-job.jp

取引先がデータ分析を外部に頼むのは、自社の判断に使う数字を出してもらうためです。数字が間違っていれば、誤った判断につながります。そのため、依頼する側は、正確に作業できることを示す実績を重視します。本業でデータを扱っている人は、その経験をどう説明するかが、副業の案件を得られるかどうかを左右します。

データ分析の副業でよくある案件の種類

データ分析の副業と一口に言っても、求められる作業とスキルは案件によって大きく違います。ここでは、よくある案件を5つの種類に分けて説明します。

Excelやスプレッドシートでの集計と表の整理

最も入りやすいのが、Excelやスプレッドシートを使った集計の仕事です。売上の記録を月別・商品別に集計する、アンケートの回答を集計してグラフにする、複数の表をまとめて1つの管理表にする、といった作業です。ピボットテーブル（表の項目を選ぶだけで集計できる機能）や、条件に合うデータを数える関数、別の表からデータを引いてくる関数を使えれば、多くの依頼に対応できます。

この種類の案件では、集計の結果だけでなく、取引先が来月以降も自分で更新できる形に整えることが求められます。集計の手順が分かるように、どのシートで何をしているかの説明を付けて納品すると、評価が上がります。

SQLでのデータの抽出と加工

企業のデータベースから、条件に合うデータを取り出す仕事です。SQL（データベースに問い合わせるための言語）を使い、「先月に2回以上購入した顧客の一覧」「商品ごとの返品率」のようなデータを抽出します。本業でデータベースを扱っている人には、取り組みやすい仕事です。

この種類の案件では、取引先のデータベースに接続する権限を受け取って作業することが多いため、情報の扱いの決まりを守れることが前提になります。後の章で説明する、データの扱いの注意点を必ず確かめてください。

ダッシュボードの作成

ダッシュボードとは、売上や問い合わせの件数など、日々確かめたい数字を1つの画面にまとめて表示する仕組みのことです。BIツール（ビジネスの数字を見える形にする道具）を使って、取引先が毎朝開くだけで状況を確かめられる画面を作ります。データの集計と、見やすい画面の設計の両方が求められる仕事です。

ダッシュボードの案件では、最初に「誰が、何を判断するために見る画面なのか」を取引先と決めることが大切です。数字を並べるだけの画面は、作っても見られなくなります。

ウェブサイトや広告のアクセスの分析

ウェブサイトのアクセスの記録や、ネット広告の成果を分析する仕事です。どのページから問い合わせが来ているか、どの広告が成果につながっているかを調べ、改善の提案までまとめます。マーケティングの知識と、アクセス解析の道具の使い方が求められます。AIやマーケティングの分野でどんな仕事が広がっているかは、AI・マーケティング・セキュリティのお仕事で紹介されています。

Pythonでの分析と自動化

Python（データ分析でよく使われるプログラミング言語）を使って、大量のデータを加工したり、将来の売上を予測したり、毎月の集計を自動化したりする仕事です。統計や機械学習の知識が求められる案件もあり、データ分析の副業の中では専門性が高い分野です。毎月手作業で行っている集計を自動にする案件は、取引先にとって効果が分かりやすく、継続の依頼につながりやすい種類です。

案件ごとに必要なスキルの段階

データ分析の副業に必要なスキルは、段階を追って身につけていくと、受けられる案件が広がっていきます。ここでは、目安となる4つの段階を紹介します。

第1段階：表計算で正確に集計できる

ピボットテーブル、条件で集計する関数、別の表からデータを引く関数、グラフの作成ができる段階です。Excelでの集計の案件を受けられます。この段階で大切なのは、集計の結果が正しいかを自分で確かめる習慣です。合計が元のデータと合っているか、抜けや重複がないかを、納品の前に必ず確かめます。

第2段階：SQLでデータを取り出せる

複数の表を結合する、条件で絞り込む、集計する、といったSQLの基本の操作ができる段階です。データベースからの抽出の案件や、ダッシュボードの元になるデータの準備を受けられます。

第3段階：結果を読み解いて説明できる

集計の結果から「何が言えるか」を文章で説明できる段階です。売上が下がった原因の候補を挙げる、改善の優先順位を提案する、といった仕事を受けられます。報酬の高い案件ほど、作業そのものより、この説明の部分が求められます。報告書を分かりやすく書く力は、文書の書き方の検定で体系的に学ぶこともできます。ビジネス文書検定では、試験の内容と学び方が紹介されています。

第4段階：統計やプログラミングで分析と自動化ができる

統計の手法を使って結果の確かさを示す、Pythonで分析を自動化する、予測の仕組みを作る、といったことができる段階です。専門性の高い案件や、継続の契約につながる案件を受けられます。

統計の知識を体系的に身につけたい人には、統計検定のような検定試験があります。統計検定の公式サイトの検定種別の案内によると、統計検定は1級から4級までの級と、データサイエンスの分野の試験に分かれていて、準1級から4級とデータサイエンスの分野の試験はCBT方式で実施されています。どの級が自分に合うかは、出題範囲を見て判断します。

未経験に近い状態から実績を作る方法

本業でデータを扱っていても、守秘義務のために、その仕事を実績として外に見せられない人がほとんどです。そこで、副業の案件に応募する前に、見せられる実績を自分で作っておく方法を紹介します。

公開されているデータで分析の作品を作る

国や自治体は、統計のデータを誰でも使える形で公開しています。人口、物価、家計の支出など、テーマは豊富です。こうした公開されているデータを使って、自分で問いを立てて分析し、結果を報告書の形にまとめると、そのまま作品として見せられます。

作品を作るときは、集計の手順、使ったデータの出典、分かったこと、分からなかったこと、を必ず書きます。取引先が見たいのは、結果の数字よりも、どう考えて分析を進めたかです。

身近な業務の改善を例にする

本業の具体的な数字は見せられなくても、「毎月3時間かかっていた集計の作業を、関数と表の作り直しで30分に短くした」のように、改善の内容と効果を一般化して書くことはできます。社名や数字を伏せた形で、どんな課題をどう解決したかを書けば、取引先は依頼したときの成果を想像できます。

小さな案件から評価を積み上げる

最初は、作業の範囲がはっきりした小さな案件を選びます。アンケートの集計、表の整理、グラフの作成などです。小さな案件で納期を守り、正確に納品した評価を積み上げると、より大きな案件に応募したときに信頼の材料になります。

案件の探し方と提案の書き方

データ分析の副業の案件は、クラウドソーシングのサービス、副業向けの案件紹介のサービス、業務委託の求人サイト、知人からの紹介などで見つけられます。

クラウドソーシングのサービスでは、データ分析や統計解析の分類で多くの案件が掲載されています。

データ分析・統計解析の仕事・案件一覧ページです。クラウドソーシング・アウトソーシングに強いランサーズでは、データ分析・統計解析の仕事情報の検索から納品、報酬の受け取りまで、すべて完結します。出典: lancers.jp

案件の報酬は、作業の範囲、求められる専門性、継続か単発かによって大きく変わります。応募する前に、同じ種類の案件をいくつか見比べて、作業の量と報酬の釣り合いを確かめてください。

提案で書くべきこと

データ分析の案件の提案では、次の4つを書くと、取引先が判断しやすくなります。

依頼の内容をどう理解したか（何のための分析か、誰が結果を使うか）
どんな手順で作業するか（使う道具、確認の方法）
納品物の形（表、グラフ、報告書、ダッシュボードなど）と納期
似た作業の経験（守秘義務の範囲で一般化して書く）

「データ分析が得意です」とだけ書いた提案は、取引先から見て何をしてくれるのかが分かりません。依頼の文章を読み込み、取引先が本当に知りたいことは何かを1文で書き出すところから始めると、提案の内容が具体的になります。

最初の打ち合わせで確かめること

案件を受ける前の打ち合わせでは、データの量と形式、データを受け渡す方法、結果を誰がどう使うか、修正の回数、納期を確かめます。特にデータの形式は、受け取ってみると欠けや表記の揺れが多く、整える作業に予想以上の時間がかかることがあります。データの一部を見本として先に見せてもらうと、作業時間の見積もりの精度が上がります。

案件の進め方の例：小さな通販の売上の分析

データ分析の副業がどのように進むのかを、小さな通販の事業者から売上の分析を頼まれた場合を例に説明します。

1. 依頼の目的を確かめる

依頼の文章には「売上のデータを分析してほしい」としか書かれていないことがよくあります。最初の打ち合わせで、何を判断するための分析なのかを確かめます。たとえば「来月の広告の予算を、どの商品に重点的に使うかを決めたい」という目的が分かれば、分析で見るべきものは、商品ごとの売上の伸び方と、広告を出した月の変化だと絞り込めます。

2. データを受け取って状態を確かめる

通販のシステムから書き出した注文のデータを受け取ります。最初に確かめるのは、期間、件数、項目の意味です。返品やキャンセルの注文が含まれているか、送料が売上に含まれているかは、集計の結果を大きく変えるので、取引先に確かめてから扱いを決めます。

3. 集計して傾向をつかむ

商品ごと、月ごとの売上を集計し、グラフにします。売上の大きい商品だけでなく、売上は小さくても伸びている商品、売上が大きいのに落ちている商品にも目を向けます。広告を出した月の前後で売上がどう変わったかも並べて見ます。

4. 結果と提案を報告書にまとめる

報告書の冒頭には、取引先が知りたかった問いへの答えを3行ほどで書きます。そのあとに、根拠となる表とグラフ、言えることと言えないこと、次に確かめるべきことを並べます。取引先は報告書の全部を読む時間がないことが多いので、冒頭だけで判断できる形にしておくと喜ばれます。

5. 次の月につなげる

納品のあと、同じ集計を毎月行う仕組みにするかを提案します。毎月の集計を自動にしたり、取引先が自分で更新できる表にしたりすると、継続の依頼や、別の分析の相談につながることがあります。

副業を始める前に用意する道具

データ分析の副業を始めるときに用意する道具は、受ける案件の種類によって変わります。最初から全部をそろえる必要はなく、受ける案件に合わせて少しずつ広げます。

表計算の案件では、取引先と同じ表計算のソフトを使えることが前提です。取引先がExcelを使っているのにスプレッドシートで作業すると、関数や書式が変わってしまうことがあります。案件の募集の文章で、使っているソフトとその版を確かめます。会社から貸与されているソフトの使用許諾は、副業の作業には使えない場合が多いので、自分で契約したものを使います。

SQLの案件では、取引先のデータベースに接続して作業することが多いため、接続の方法と、作業に使う道具を事前に確かめます。取引先によっては、取引先が用意した作業用の環境にだけ接続を認めることもあります。

ダッシュボードの案件では、取引先がすでに使っているBIツールに合わせるのが基本です。新しい道具を取引先に勧める場合は、費用と、取引先の担当者が自分で更新できるかを一緒に説明します。

Pythonの案件では、作業に使うライブラリと、その版を記録しておきます。納品したプログラムを取引先の環境で動かすとき、版の違いで動かないことがよくあるからです。

どの案件でも、作業用のフォルダを取引先ごとに分け、契約が終わったら預かったデータを削除できるようにしておきます。

見積もりの出し方と報酬の決め方

データ分析の案件の報酬の決め方には、作業時間に応じて払う形と、納品物ごとに決まった金額を払う形があります。

作業時間に応じて払う形は、作業の範囲がはっきりしない案件や、継続して分析を支える案件に向いています。この形では、毎月の作業時間の上限を決めておき、上限を超えそうなときは事前に取引先に相談する決まりにします。

納品物ごとに決まった金額を払う形は、集計表の作成やダッシュボードの作成のように、作るものがはっきりしている案件に向いています。この形では、見積もりの前に作業の範囲を細かく決めておかないと、追加の依頼が続いて作業時間が膨らみます。

見積もりを出すときは、作業を「データの確認と整理」「集計や分析」「表やグラフの作成」「報告書の作成」「修正の対応」に分け、それぞれの時間を見積もって合計します。データ分析では、データの確認と整理に最も時間がかかることが多いので、ここを少なく見積もらないことが大切です。修正の回数を見積もりに含めておき、それを超える修正は別の費用になることも、最初に伝えておきます。

報酬の水準は、同じ種類の案件の募集をいくつも見比べて、相場の幅をつかんでから決めます。最初の数件は相場より抑えめにして実績を作り、評価がたまってから適正な水準に上げていく人が多いようです。

納品の前に確かめること

データ分析の納品物は、見た目が整っていても、数字が1つ間違っていれば価値を失います。納品の前に、次の点を必ず確かめます。

集計の合計が、元のデータの合計と一致しているか
抜けているデータや、重複して数えているデータがないか
日付の範囲、対象の条件が、依頼の内容と合っているか
グラフの軸の単位と目盛りが、誤解を招く表示になっていないか
報告書の結論が、集計の結果から言える範囲に収まっているか

5つ目は特に大切です。集計の結果から言えることと、推測にとどまることを分けて書かないと、取引先が推測を事実として扱い、誤った判断をしてしまいます。「売上が下がったのは価格を上げたからだ」と言い切るのではなく、「価格を上げた月から売上が下がっている。ほかの要因がないかは、来月のデータで確かめる」のように書き分けます。

納品物には、使ったデータの範囲、集計の手順、前提とした条件を1枚にまとめて添えます。後で取引先が同じ集計を自分で行うときや、別の担当者に引き継ぐときに役立ちます。

よくあるトラブルと防ぎ方

データ分析の副業でよく起きるトラブルと、その防ぎ方を整理します。

作業の範囲が広がり続ける

最初は「売上の月別の集計」だったのに、納品のたびに「商品別も」「地域別も」と依頼が増えていくことがあります。善意で引き受け続けると、報酬に見合わない作業量になります。最初の契約で作業の範囲を文章で決めておき、範囲の外の依頼が来たら、追加の見積もりを出してから引き受けます。

受け取ったデータが不完全だった

データを受け取ってみたら、一部の月が抜けている、項目の名前がばらばらになっている、ということはよくあります。データの不備を見つけたら、自分で推測して埋めるのではなく、取引先に報告して確かめます。勝手に補ったデータで集計すると、結果の責任を問われたときに説明できません。

結果が取引先の期待と違った

分析の結果が、取引先が期待していた結論と違うこともあります。その場合でも、結果を取引先の期待に合わせて書き換えてはいけません。結果をそのまま示し、期待と違う理由として考えられることと、確かめる方法を添えて説明します。正直に結果を示す人は、長い目で見て取引先から信頼されます。

取引先のデータを預かるときに守ること

データ分析の副業では、取引先の顧客の情報や売上の情報など、外に出てはいけないデータを預かります。データの扱いの誤りは、取引先の信用を大きく損ない、損害の賠償を求められることもあります。最低限、次のことを守ります。

契約で守秘義務とデータの扱いを決める

作業を始める前に、秘密保持の契約（NDA）を結び、預かったデータを作業以外に使わないこと、作業が終わったら削除することを取り決めます。取引先から契約書の案が出てこない場合は、自分から確かめます。

個人情報は必要な範囲だけを受け取る

顧客の氏名や連絡先のような個人情報は、分析に必要がなければ受け取らないようにします。購入の傾向を分析するだけなら、顧客を番号で区別できれば十分なことが多いものです。取引先に、氏名などを外したデータを渡してもらえるか相談します。個人情報の扱いの決まりは、個人情報保護委員会の法令・ガイドラインのページで公開されています。

作業の環境を分ける

会社員が副業でデータ分析を受ける場合、会社のパソコンで副業の作業をするのは避けます。会社の情報と副業の取引先の情報が混ざると、どちらの情報も守れなくなります。副業の作業は自分のパソコンで行い、パスワードの管理、ディスクの暗号化、2段階認証の設定をしておきます。最低限これだけ押さえておけば、データを預かる側として大きな事故を避けられます。

生成AIにデータを入力するときの注意

分析の作業で生成AIを使う人も増えていますが、取引先のデータをそのまま生成AIに入力すると、契約で禁じられた第三者への提供に当たるおそれがあります。生成AIを使ってよいか、使う場合はどのサービスのどの設定で使うかを、取引先と事前に決めておきます。

会社員が副業で受けるときに確かめること

会社に勤めながらデータ分析の副業を受ける場合は、仕事を始める前に、次の点を確かめます。

就業規則で副業が認められているか

副業が認められているか、届出や許可が必要かは、勤め先の就業規則で決まっています。厚生労働省のモデル就業規則では、副業・兼業を原則として認めつつ、労務の提供に支障がある場合、企業の秘密が漏れる場合、会社の名誉や信用を損なう場合、競業により会社の利益を害する場合には、禁止や制限ができる形になっています。勤め先の規則がどうなっているかは、人事の担当者に確かめてください。

データ分析の副業で特に気をつけたいのは、競業と秘密の漏洩です。本業と同じ業界の企業から依頼を受けると、本業で知った情報を使っていると疑われるおそれがあります。本業の取引先や競合にあたる企業の案件は、受ける前に慎重に考えます。

確定申告と住民税

国税庁の案内では、給与を1か所から受けていて、給与の全部が源泉徴収の対象となる会社員の場合、給与所得と退職所得以外の所得の合計額が20万円を超えると、確定申告が必要とされています。業務委託の副業の所得は、売上から必要経費を差し引いた金額で判断します。詳しくは国税庁の給与所得者で確定申告が必要な人の案内で確かめてください。

この20万円の線は所得税の話で、住民税には当てはまりません。所得税の確定申告が不要な場合でも、住民税の申告は必要になります。申告の方法は、住んでいる市区町村の窓口で確かめてください。所得の区分や経費の扱いは、事情によって変わるため、判断に迷うときは税務署や税理士に相談します。

結果が伝わる報告書とグラフの作り方

データ分析の副業で評価を分けるのは、集計の正確さに加えて、結果が取引先に伝わるかどうかです。取引先の担当者は、データ分析の専門家ではないことがほとんどです。専門用語を並べた報告書は、内容が正しくても使われません。

グラフは、伝えたいことに合わせて形を選びます。時間とともにどう変わったかを見せたいときは折れ線グラフ、項目どうしの大小を比べたいときは棒グラフ、全体の中の割合を見せたいときは帯グラフや円グラフが向いています。1つのグラフで伝えることは1つに絞り、グラフの上に「この商品だけ3か月続けて売上が落ちている」のように、読み取ってほしいことを文章で書いておきます。

報告書で専門用語を使うときは、その場で1文で言い換えます。たとえば「中央値」と書くなら、「中央値とは、データを小さい順に並べたときにちょうど真ん中に来る値のことで、一部の極端に大きい値に引きずられにくい」と添えます。言い換えを添える手間を惜しまない人の報告書は、取引先の社内でそのまま回覧され、次の依頼のきっかけになります。

最後に、報告書の数字は、元の集計表と照らし合わせて二重に確かめます。報告書を書く途中で数字を書き写し間違えることは、ベテランでも起こります。

副業の作業時間の組み立て方

データ分析の副業は、集中して取り組む時間がまとまって取れるかどうかで、作業の質が大きく変わります。平日の夜に30分ずつ作業すると、毎回データの中身を思い出すところから始めることになり、効率が落ちます。

おすすめは、週末の午前に3時間程度のまとまった作業の時間を確保し、平日の夜は取引先との連絡や、短く終わる確認の作業に充てる組み方です。納期は、本業の繁忙期を避けて設定してもらうよう、最初の打ち合わせで相談しておきます。

作業時間を記録しておくことも大切です。1つの案件に実際に何時間かかったかが分かると、次の案件で見積もりを出すときの根拠になり、報酬の釣り合いを判断できるようになります。

副業から専門の仕事へ広げる道

データ分析の副業で実績を積むと、その先にいくつかの道が開けます。

1つ目は、データ分析を軸にしたコンサルティングです。分析の結果をもとに、業務の改善や、生成AIの使い方まで提案する仕事です。こうした仕事の内容は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で紹介されています。

2つ目は、分析の仕組みを作る開発の仕事です。毎月の集計の自動化や、ダッシュボードを組み込んだ業務のアプリを作る仕事で、プログラミングの経験が生きます。開発の仕事の進め方は、アプリケーション開発のお仕事にまとまっています。

3つ目は、研究や調査の分野です。大学や研究機関、調査会社の分析の補助を業務委託で受ける形もあります。研究の分野での報酬の目安は、研究者の年収・単価相場で確かめられます。

どの道に進む場合も、データの扱いの決まりを守り、結果を分かりやすく説明できることが土台になります。

データ分析の仕事が続く人の共通点

在宅ワークや業務委託の仕事を長く見てきた運営者の立場から言えば、データ分析の仕事が継続して依頼される人は、高度な分析の手法を使える人よりも、取引先が「次に何をすればよいか」を分かる形で結果を渡せる人です。数字の表とグラフを納品して終わりにせず、「この3つの商品の売上が落ちているので、まずこの商品の在庫と価格を見直すのがよい」のように、判断の材料まで添える人は、次の月も、その次の月も声がかかります。

データ分析の仕事は、取引先の担当者と直接やりとりする場面が多く、仲介の手数料が引かれない直接の取引では、同じ予算でも受け手の手取りが厚くなりやすい分野です。その分、データの受け渡しや契約の取り決めも自分で行う必要があります。最初の案件で、データの扱いの約束を自分から確かめ、正確に納品することが、長く付き合える取引先との関係の出発点になります。

よくある質問

Q. データ分析の副業は未経験でもできますか？

Excelでの集計やアンケートの集計のような、作業の範囲がはっきりした案件なら、表計算を正確に使えれば受けられることがあります。ただし、分析や開発の案件では実務の経験が重視される傾向があります。公開されている統計のデータで分析の作品を作り、手順と結果を報告書にまとめておくと、応募のときの材料になります。