企業が採用に苦戦しやすい職種の一つが、データサイエンティストです。
IT人材不足が謳われる昨今で経験値の高いデータサイエンティストを採用するのは非常に難関といえるでしょう。
とはいえ採用活動のコツを押さえることで、採用成功の確率を大きく改善させることは可能です。
当記事ではデータサイエンティスト採用を成功させるためのポイントや、利用すべきおすすめの採用媒体を紹介していくため、ぜひあなたの企業の採用活動に活かしていってください。
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目次
データサイエンティストとは？
まずは、データサイエンティストとはどういった職種なのか理解を深めるところからスタートしていきましょう。
データサイエンティストとは簡単にいうと「データを活用してビジネス的な価値を生み出すスペシャリスト」のこと。
扱うデータはさまざまにありますが、主にビッグデータと呼ばれる非常に膨大なデータを分析・解析して、経営やビジネスの課題解決に役立つ情報を抽出・検証等を行い、データ観点からビジネスの成長に貢献する役割を担います。
たとえば「あるアプリを使っているユーザーは主にどのような機能を使用しているのか」「プロジェクトを広く展開するにはどのような広告が効果的なのか」など、さまざまなデータを活用して事業戦略のアイデアを見つけ出したり、医療分野において患者データを分析して病気の予防・治療法の改善に役立てたりとさまざまな場面で活躍する仕事です。
データサイエンティストの年収相場は、求人ボックスが集計した「データサイエンティストの求人統計データ」を見ると、年収647万円程度という結果が出ています。
国税庁の調査によると国民一人あたりの平均年収は461万円程度という数値であるため、一般的な平均年収と比べるとデータサイエンティストの年収相場は高い傾向にあるようです。
参考：求人ボックス 給料ナビ「データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）」
データサイエンティストの採用課題と難しい理由
IT人材が不足しているといわれる昨今、データサイエンティストという職種はさらに希少で採用が難しいといわれています。
その理由や課題について紹介していくので、データサイエンティストの採用事情について知見を深めていきましょう。
データサイエンティストの経験者数が不足している
データサイエンティスト採用が難しい大きな要因は、データサイエンティスト経験者の数が圧倒的に不足していることです。
そもそも経済産業省の調査では「将来的に40～80万人の規模で人材不足が生じる懸念がある」という試算もされているほどIT人材の不足が謳われる昨今、データサイエンティストという存在自体が希少になりつつあるのです。
さらに存在しているデータサイエンティストのなかでも、ハイパフォーマーといえる人材はごく一部。
どの企業も優秀なデータサイエンティストを採用しようと躍起になっているため、採用難易度が高まることは容易に想像できるでしょう。
参考：経済産業省 商務情報政策局 情報処理振興課「ＩＴ人材育成の状況等について」
企業が求める要件にマッチする人材がいない
データサイエンティスト採用でよくあるのが、企業が求める要件にマッチする人材がいないということ。
とはいえ「要件にマッチする人材がいない」と言いつつも、実際には企業側が高い要件を求めすぎている傾向も否めません。
アスタミューゼ株式会社によるデータサイエンティストについての分析データを見ると、データサイエンティストに求める必須条件として、ExcelやAccessといった基本的なデータ分析に関する経験は大前提のもと、SQL・Python・AI・機械学習・深層学習、そして英語力やプロジェクトマネジメント力など、幅広い経験を求めている傾向があるようです。
その分、年収帯を800万円以上に設定する企業も67.3%とかなり多くはありますが、高期待値・高待遇だからこそ少しでも要件に満たない人材は落とすほかなく、結果的に採用に苦戦してしまうケースは往々にしてあります。
参考：「60万件の求人票データから紐解く「データサイエンティスト」の実態。 平均年収、必要条件（技術・スキル）、業種・業界から分かる採用要件とは？」
社内での育成が難しい
データサイエンティストは社内での育成が難しい職種といわれています。
なぜなら社内にデータ活用に関するリッチなノウハウがある状態が必要不可欠であり、育成するための人材・環境を整備するのが難しいからです。
一部、新卒からデータサイエンティストを育てる企業もありますが、かなり難易度は高いといえるでしょう。
通常、企業がデータサイエンティストを育てようにも、まずは教えられる人材を採用するところからスタートしなければなりません。
実質的に不可能な状況に置かれていることも、育成が難しい理由の一つといえます。
採用担当者や現場エンジニアが職種を理解できていない
データサイエンティスト採用の大きな課題として、採用担当者や現場エンジニアがデータサイエンティストという職種を理解できていない点もあげられます。
データサイエンティストについてよく分からないまま採用を進めてしまうと、そもそもの採用ターゲットがズレてしまったり、求職者に求める経験スキルの要件設定が企業の器に合わない内容になったしまったりと、採用成功のルートから大きくハズレた道を辿ってしまいます。
また求人やスカウトでのアピール方法が分からず、AI・DX・ビッグデータといったよくあるワードを入れるだけの記載になってしまうと求職者に興味を抱いてもらうのは難しいでしょう。
さらにせっかく面接につながっても、求職者が話した内容が理解できなかったり、質問に答えられなかったりすると不信感を持たれてしまう可能性が高いです。
データサイエンティスト採用を成功させたいなら、職種理解にはしっかり時間をかけるべきでしょう。
データサイエンティスト採用をする前にやるべき5つの準備
データサイエンティストを採用したい際に必ずやるべき5つの準備について紹介します。
小手先の採用スキルだけで成果を生み出すのは難しいため、まずは下記5つのポイントを知って自社で取り組める事柄がないか確認を行ってみてください。
- データサイエンティストの職種理解と技術の勉強
- 採用目的の明確化
- 採用したい人物像の設定
- 働きやすい環境・評価制度の構築
- クロスファンクショナルな環境をつくる
それでは一つずつ、詳しく見ていきましょう。
1.データサイエンティストの職種理解と技術の勉強
データサイエンティスト採用をはじめる前に、必ず職種理解と技術の勉強を行いましょう。
そもそもデータサイエンティストとはどういった職種なのかを理解していないと、求職者が魅力に感じる求人やスカウトを作成することはできませんし、根本的なターゲット設定を誤ってしまう可能性もあります。
またデータサイエンティストに関わる技術の知識も学んでおきましょう。
完全に理解する必要はありませんが、最低限の基礎知識を知っておかないと、自社に合う人材の判断はおろか求職者から「採用担当の方は何も知らないみたいだ。この企業に入社して大丈夫なのかな…」と不信感を抱かれてしまうこともあるでしょう。
できることなら現場エンジニアを巻き込みながら、職種理解・技術知識習得のための学ぶ時間をつくってみてください。
2.採用目的の明確化
データサイエンティスト採用に限りませんが、採用目的の明確化は非常に重要です。何を解決するための、何を目的とした採用なのか、具体的に言語化して求職者にも伝えられるレベルまで落とし込みましょう。
求職者は企業の採用背景から、入社後に求められるミッションや期待されていることを読み取って転職活動を進めています。
そのため「事業拡大のため」「人員補強のため」といった大雑把な理由で終わらせず、何のためにデータサイエンティストを採用するのか目的を明確にするようにしましょう。
3.採用したい人物像の設定
データサイエンティストの採用活動を具体的にスタートする前に、どんな人物を採用したいのか明確な人材像を設定しましょう。
データサイエンティストといっても、企業によって任せる業務内容やミッションは異なりますし、求職者一人ひとりの経験値やスキルも異なります。
そのため自社に合う人材かどうかを適切に判断するためにも、基準となる人物像の設定は欠かせません。
ちなみに人物像を設定する際には、採用担当だけではなく実際に一緒に働くことになる現場のデータサイエンティストやエンジニアと一緒に決めるようにしましょう。
そうすることで入社後のミスマッチを軽減しやすくなります。
4.働きやすい環境・評価制度の構築
データサイエンティストを採用するため、働きやすい環境と評価制度の構築を行いましょう。
データサイエンティストに限った話ではありませんが、働きやすい環境が整っていなければどれだけ面白いプロジェクトを展開していたとしても求職者に避けられてしまいます。
最新スペック機器の導入やDXの進んだ業務環境、リモートやワーケーションといった働く場所の選択肢の有無、休暇制度の充実さなど、できるだけ働きやすい環境を整えられるよう尽力していきましょう。
また具体的な評価制度の構築も欠かせません。データサイエンティストがどれだけ努力をしても頑張りが可視化されない制度になっていては評価を受けられず、モチベーションが下がり離職を検討されてしまいます。やりがいをもって長く活躍してもらうため、評価制度は非常に重要です。
5.クロスファンクショナルな環境をつくる
クロスファンクショナルな環境とは「部門の垣根を越えて、多様なスキルを持った人材が横断的にプロジェクトを進める環境」のこと。
簡単にいうと、異なる部門・分野の人々が協力して一つの目標を達成する環境を指します。
データサイエンティストは、ビジネス・エンジニアリング・デザイン・データ分析…と多様なメンバーが関わる環境に身を置けると、たとえば「UXの検討段階からデータ観点で提案できる」「事業戦略の策定においてデータを用いて課題や解決策を提示できる」など、本質的な問題や目標を見据えたうえでのデータ活用ができるため本来のパフォーマンスを発揮しやすくなります。
データ部門として独立（孤立状態）してしまうと、各部門からの要求に答えるだけの働きになってしまい本来のデータ活用ができないことはもちろん、求職者も魅力的に感じないため優秀な人材であればあるほど敬遠されてしまう可能性が高いです。
今一度、組織構造の見直し・改善を図ってみるのも採用成功させるための重要なポイントになります。
データサイエンティスト採用を成功させる4つのポイント
ここからは、データサイエンティスト採用を成功させる4つのポイントについて紹介していきます。
- 現場エンジニアとともに採用活動を行う
- 求人やスカウト・資料等は有識者に添削してもらう
- 技術力以外の価値も重要視して採用を行う
- 正社員にこだわらず副業・フリーランスの採用も行う
ポイントを押さえるだけでも採用成功確率はグンと高まるため、ぜひ参考にしてみてください。
1.現場エンジニアとともに採用活動を行う
データサイエンティスト採用を成功させるためには、現場のデータサイエンティストやエンジニアとともに採用活動を行うことが重要です。
いま抱えている課題やミッションを1番理解しているのは現場であり、データサイエンティスト採用後に一緒に働くことになるのも現場メンバーです。
そのため求職者に期待することやミッション、求める人物の要件設定から現場とともに行っていくことでマッチ度の高い人材を採用できる確率が高まります。
2.求人やスカウト・資料等は有識者に添削してもらう
データサイエンティスト採用を成功させるためには、魅力的な求人やスカウト・資料の準備は欠かせません。
けれど知識に乏しい人が作成すると「ビッグデータを活用した分析・解析」のように業務内容がかなり抽象的になったり、間違った情報を伝えてしまったりすることがあります。
また優秀な人材であればあるほど、求人やスカウトの文面を見ただけで「あまりデータサイエンティストを理解していない人が作成している文章だな」と勘付かれて応募を見送られてしまうケースもあるでしょう。
そのため有識者に添削をお願いして、データサイエンティストが興味を持つ内容になっているかどうか、魅力が充分に伝わっているかどうか、間違った情報や抽象的な表現はないかを確認してもらうと良いです。
対策の一つとして、より具体的に事業内容や業務内容を伝えるために「データサイエンティスト専用の特設ページ」を作成し、求人やスカウトにURLを掲載する方法があります。
会社紹介資料や採用ピッチ資料を0から作る場合、多くの時間とコストがかかりますがデータサイエンティストに絞って作成することで工数を押さえつつ、採用ターゲットと採用目的に合わせた密な情報を届けることができます。
たとえば「事業でどのようにデータを活用しているのか」「データ活用ポテンシャルはどの程度あるのか」といった情報を有識者とともに作成すれば、毎度添削を依頼する工数も押さえられますし、求職者から見ても情報の解像度がグッと高まるので興味をもってもらいやすいです。
▼事例：株式会社エアークローゼット様
https://corp.air-closet.com/data-science-collection/
3.技術力以外の価値も重要視して採用を行う
データサイエンティストを採用する際には、技術力だけで合否判断をするのではなく技術力以外の価値も重要視して採用を進めていきましょう。
技術力以外の価値とは、たとえば「伸びしろ・意欲・人柄・価値観」を指します。つまり求職者が持つポテンシャルや内面的な魅力にも目を向けて採用活動をするということです。
事業を成長させるためには技術力が欠かせないことは事実ですが、技術不足を意欲でカバーできたり、既存メンバーとの相性の良さで補填できるケースは多くあります。
かえって少しスキルが乏しくても、価値観が合う人材を採用したほうが結果的に事業が伸びることもよくある話です。
技術力だけにこだわらず、パーソナルな面にも目を向けて採用活動を行っていきましょう。
4.正社員にこだわらず副業・フリーランスの採用も行う
データサイエンティスト採用を成功させたいなら、正社員にこだわらず副業・フリーランスの採用も行いましょう。
データサイエンティストの数は少ないうえ、優秀な人材はそもそも転職を検討していないケースも多いです。
そのため正社員にこだわらず、スポットや短時間で参画してもらえる副業・フリーランスとして採用を行うことで、採用確率をあげることができます。
また転職を検討していない優秀な人材も土日など空き時間を活用して参画してくれるケースは多々あるため、正社員でなくても事業成長につながる採用をすることは可能です。
外注するメリットやデメリットに関しては、エンジニアを題材に下記記事で詳しく解説しているため合わせてご覧ください。
▼エンジニアを外注するメリットとデメリットは？相場や探し方も解説
データサイエンティスト採用に役立つおすすめサービス5選
データサイエンティスト採用に役立つおすすめのサービスを5選紹介していきます。
- ビズリーチ
- 転職ドラフト
- Findy
- LAPRAS SCOUT
- paiza
データサイエンティストの採用では、エンジニアに特化した採用媒体の活用は欠かせません。次項より一つずつ紹介していくため、気になるサービスは早速取り入れてみてください。
ビズリーチ
ビズリーチは国内最大級の中途採用サービスです。ビズリーチ独自の審査を通過した227万人以上の即戦力人材が登録しており、自社に合うデータサイエンティストと出会える可能性も期待できるでしょう。
またスタートアップから大手企業まで累計導入社数は27,500社を突破しており、多くの企業が採用活動に取り入れ採用実績をあげています。
優秀な人材を獲得するためには欠かせないサービスでしょう。
ビズリーチのサービスをより詳しく知りたい方は、下記記事も合わせてご覧ください。
▼国内最大級のデータベース！ビスリーチの特徴&上手な使い方とは？【スカウトメディア徹底解説】
転職ドラフト
転職ドラフトは、ITエンジニアに特化した成功報酬型のダイレクトリクルーティングサービスです。
登録している人材は、転職ドラフト独自の厳しい審査（合格率 約4割）を通り抜けた優秀な人材のみ。
また転職ドラフトのスカウト返信率は平均90%以上、さらにスカウトの面談承諾率は平均35%という高い数値が出ているため、レベルの高いデータサイエンティストと出会える可能性も期待できます。
転職ドラフトのサービスをより詳しく知りたい方は、下記記事も合わせてご覧ください。
▼【企業向け】転職ドラフト（転職DRAFT）とは？メリットや利用料金（費用）を解説
Findy
Findyは、AIによるスキル判定で自社に合うエンジニアとのマッチングを行うスカウト型リクルーティングサービスです。
企業側から直接、気になるデータサイエンティスト経験者にアピールできることはもちろん、Findyのカスタマーサクセスより企業に合う人材を紹介するサポートも行っているため、漏れなく求職者をチェックして採用を進めていくことができます。
Findyのサービスをより詳しく知りたい方は、下記記事も合わせてご覧ください。
▼いいね送信で効率的にマッチング！Findyの特徴＆上手な使い方とは？【スカウトメディア徹底解説】
LAPRAS SCOUT
LAPRAS SCOUTは、ハイスキルなITエンジニアの採用を支援するスカウト型採用サービスです。エンジニアのアウトプット情報や技術力を可視化した独自のデータベースがあり、優秀なデータサイエンティストを探すことができます。
また直接スカウトを行えることはもちろん、候補者ピックアップ〜スカウトまで代行するオプションもあるため採用工数を削減しながら進めることが可能です。
LAPRAS SCOUTのサービスをより詳しく知りたい方は、下記記事も合わせてご覧ください。
▼手厚いサポートも！LAPRASの特徴＆上手な使い方とは？【スカウトメディア徹底解説】
paiza
paizaは即戦力のエンジニアを採用できるスカウトサービスです。paiza独自のスキルチェックによって求職者のスキルを可視化しているため、自社に合った人材にだけ直接アプローチすることができます。
難しいといわれるデータサイエンティストの採用もスキルが可視化されていることで、アプローチがしやすくなり採用できる確率を高められるでしょう。
paizaのサービスをより詳しく知りたい方は、下記記事も合わせてご覧ください。
▼【企業向け】paizaとは？使い方や料金、特徴とポイントを解説
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