データサイエンティストとは？仕事内容や必要なスキル、採用方法を解説
企業があらゆるデータを扱う際に活躍するのがデータサイエンティストです。近年は企業のIT化やDXが進んでいるため、データサイエンティストの需要が非常に高まっています。
このような情報化社会といわれる現代においては、企業が扱うデータ量の増大と比例するように、データサイエンティストの役割も増しています。しかし比較的新しい職種であるため、市場の人材数が少なく、採用も容易ではありません。
そこで今回は、データサイエンティストの仕事内容から必要なスキル、データアナリストとの違い、採用方法などを詳しく解説します。データサイエンティストの採用にお困りの方は、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとは?基礎知識を解説
まずは「データサイエンティスト」について、基本的な知識を押さえましょう。
「データサイエンティスト」の定義
データサイエンティストとは「データを分析・解析し、その結果から重要な判断をサポートする・あるいは判断をする人」です。
ただし、データサイエンティストの役割は企業によって異なります。
データ解析だけを専門に行なう場合もあれば、データ解析から事業戦略の組み立てまで行なう場合もあります。
そこでまずは、自社にとって必要なデータサイエンティストの業務を明確にすることが重要です。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの業務には、以下のような仕事が挙げられます。
- データ収集とその整理
- 集めたデータから自社に役立つ傾向などを把握する
- 意思決定者への提案やサポート
- 事業戦略担当者とのコミュニケーション
- データを用いた課題解決
大まかな流れとしては、次の順序で業務が進みます。
「データ収集・課題発見」→「データ分析」→「課題解決・提案」
この３ステップのいずれか、あるいはすべてを担うのがデータサイエンティストの仕事です。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストとして仕事をするためには、おもに次のようなスキルが必要です。
・データ分析
基本的なデータ分析ができることは必須です。データを集め、そこから企業にとって価値のある情報を見つける必要があります。正しい／必要なデータと、間違った／不要なデータを見分ける能力も合わせて重要です。
・機械学習
機械学習とは、データを分析する方法の一つで、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測するアルゴリズムなどを自動的に構築する技術です。すべてのデータを人の手によって分析するよりも効率が格段に上がるため、大量のデータを扱う企業では必須となるでしょう。
・統計学
高校や大学でも学ぶことの多い統計学も、データサイエンティストには不可欠な知識です。とくに回帰分析や微分、確率などについての知識をも備えておくことが重要となります。これらの知識から数理モデルの構築や数値予測をするためです。
これらのデータ分析や機械学習のためには、プログラミング技術なども必要になります。PythonやR言語などが代表的な例といえるでしょう。
データサイエンティストが持つ資格の事例
データサイエンティストには、明確な資格がありません。しかし、業務に関連する資格をもつ人材は、ある程度のスキルや知識があると判断できるでしょう。
そこで以下では、データサイエンティストが取得することの多い資格の一例を紹介します。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験とは、情報処理推進機構（IPA）が認定する、ITの基礎に関する国家資格です。この資格の取得者には、基本的なIT知識やスキル、それを活用する能力があるといえるでしょう。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、先の基本情報技術者試験の上位試験です。情報処理推進機構（IPA）運営の国家資格試験であり、認知度も高いIT資格の一つとなっています。
応用情報技術者試験の合格者は、基本情報技術者試験と比べ、より経営に関わるための知識がある人材と言えます。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験とは、情報処理推進機構（IPA）が認定する国家資格です。資格を取得することで、データベースを企画・要件定義・開発・運用・保守する業務に求められる知識・スキルを有していると判断できます。
統計検定
統計検定とは、日本統計学会による統計に関する知識・活用力を認定する全国統一試験のことです。この資格は、習熟度に応じて５段階のレベルに分かれており、準１級がデータサイエンスの基礎知識に相当します。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定とは、2021年４月に始まったデータサイエンティスト協会認定の民間資格です。検定は４段階のレベルで構成されており、現在は最も難易度の低いレベルの検定のみが提供されています。
データサイエンティストとデータアナリストとの違い
データを分析し、事業をサポートする点ではデータアナリストも同じ職種であるように思われるかもしれません。
両者を区別する大きな違いは、「事業への関わりの大きさ」です。
データアナリストはデータ分析をしますが、逆にそれ以上は事業へ関わりません。必要なデータを分析することに特化し、その結果を依頼主へ渡すまでが仕事です。
一方、データサイエンティストの場合には、データ分析だけにとどまりません。そこから得られる知見や傾向を提案し、事業判断や戦略策定をサポートします。あるいはデータを活用して企業の課題を解決することもあります。
こうした業務内容の幅の広さも、データサイエンティストの特徴であると言えるでしょう。
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データサイエンティストが注目される背景
どうしてこれほどデータサイエンティストが注目されるようになったのでしょうか。
データが重要視される背景
データが重要視されるようになった理由の一つは、「技術発展による消費者行動の多様化」であるといわれています。「洗剤を買う」という具体的なケースを考えてみましょう。
〈インターネット普及前の消費行動〉
消費者が洗剤を買う場所は近所のスーパーやドラッグストアがほとんど。そのお店に在庫がある洗剤から選び、購入します。企業は店舗や地域内の購買データだけ注意していれば、ある程度の売り上げが見込めます。
〈インターネット普及後の消費行動〉
消費者は洗剤を買う前に、評判や性能をネットで調べられます。気になる洗剤が近所の店になくても、通販で購入できます。企業は「なにが評価され、なにが評価されないのか」というデータを集め、より売れる製品作りに取り組む必要があります。
この例はとてもシンプルですが、実際の消費行動はもっと複雑化しています。そのなかで企業が継続して売り上げを伸ばすためには、データによる客観的な判断が必要です。
また、消費者だけでなく企業側もデータを手に入れやすくなりました。このことも「データ」という客観的指標が事業で使用されるようになった理由です。
将来的なデータサイエンティストの重要性
今後、世界で生成されるデータ量はさらに増加するといわれています。
▲出典：IDC
データ量の増大に伴って、AIによる関連技術も発展するでしょう。機械が担うようになると、データ分析自体はさらに早く正確になっていくといえます。
しかし、その「データから得られた知見や傾向をどのように活用していくか」という判断は人間しか行なえません。その点で、やはりデータによる課題解決や事業に関する提案ができるデータサイエンティストは、企業にとってますます重要な職種になっていくと言えるでしょう。
企業におけるデータサイエンティストの役割
では具体的に、企業においてデータサイエンティストはどのような役割を担うのでしょうか。
データサイエンティストを採用するメリット
企業がデータサイエンティストを採用するメリットは、以下の２つです。
・顧客に魅力的な提案ができる
企業だけでなく顧客側もデータを欲しています。製品やサービスを提案する際、ただ利点を説明するだけでは不十分です。
- どのくらいの人に評価されているのか
- どの年代の人に売れているのか
- 実際にどういった効果が出ているのか
などの点について、データという客観的な指標を示すことで説得力が増します。データサイエンティストを雇うことで、こうしたアプローチの仕方を取りやすくなるのです。
・データを扱うノウハウを社内に蓄積できる
事業戦略などに直接関わらなくても、データサイエンティストを採用する価値はあります。
今後データの重要性は増していきますが、特定の人だけが扱えればいいわけではありません。むしろ社内の全員がデータについて理解できると、企業として大きな強みになります。
データサイエンティストに社内でのデータ分析ツールを開発してもらうなど、長期的にデータを活用する仕組みを整えるために採用することもできるのです。
データサイエンティストを採用すべき企業
データサイエンティストはさまざまに活用できますが、とくに以下の特徴がある企業には採用をおすすめします。
- 大量のデータを扱う事業を行なっている
- 顧客の幅が広く、大規模である
- 製品やビジネスモデルの変化に対応しやすい
とくに３つ目の特徴は重要です。データサイエンティストを採用し、新しい提案を受けても、実際に事業に反映させなければ意味がありません。
取り扱う製品の柔軟性だけでなく、変化を受け入れられる社風かという観点も必要です。
データサイエンティストの採用方法
比較的新しい職種であり、母数も多くないデータサイエンティスト。実際に採用するための準備と方法を解説します。
採用環境を整える
最初に準備すべきことは、自社の採用環境を整えることです。以下の２点を意識するとよいでしょう。
期待する職務を定義する
仕事の幅が広いため「データサイエンティスト」という名前にこだわる必要はありません。行なってほしい業務内容を社内で明確にすることを優先します。
- 自社製品を購入した人のデータ分析
- 既にあるデータベースから特徴や傾向を発見する
- 社内用データ管理ツールの開発 など
採用条件を検討する
職務を定義したら、それを元に採用条件を設定していきます。できるだけ具体的に定めると、採用を進めやすくなります。
- PythonやR言語の使用経験がある
- 他社でデータ分析を行なった経験が◯年以上ある
- 統計学の知識がある など
これらの準備が社内でできてから、具体的な採用活動へ移りましょう。
具体的な採用方法
具体的な採用方法を、３種類に分けて解説していきます。
新卒採用
新卒の場合には、データサイエンスに関する知識はほとんどない状態で採用することになります。特別な手法はなく、ほかの職種と同様に新卒採用を進めることになります。
なお、日本では滋賀大学、武蔵野大学、横浜市立大学の３大学が実際にデータサイエンス学部を設けています。ある程度の専門性を持った新卒学生を採用したい場合には、これらの大学に絞って採用活動をしてもよいでしょう。
中途採用
中途で社員として採用する場合には、リファラル採用や求人サイトなどさまざまな手法があります。しかし、データサイエンティストの場合には人材エージェントの利用がおすすめです。
データサイエンティストは新しい職種であり、採用基準の判断も簡単ではありません。多くの企業では、まだ自社だけで採用を完結することは難しいといえるでしょう。したがって、データを扱う人材に詳しいエージェントを利用した方が、より確実に採用できるでしょう。
フリーランス採用
フリーランスのデータサイエンティストを採用するのもおすすめです。社員に比べて費用がかかりにくく、柔軟性が高いなどのメリットがあります。
フリーランスのデータサイエンティストを採用したい場合も、エージェントの利用がおすすめです。
エンジニアやデザイナーと比べても、データサイエンティストとして働くフリーランスは多くありません。エージェントを利用することで、短期間で効率的に採用できます。
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データサイエンティストはフリーランスの活用がおすすめ
フリーランスと聞くと「社会的な信用が低い」などのネガティブな印象を持つ人もいるかもしれません。しかし実際には、フリーランスや副業人材として優秀なスキルを持つ人材がさまざまな分野で活躍しています。
フリーランスは社員と異なり、企業や組織に属さずに働いています。つまり、企業のネームバリューや看板なしに、自らのスキルを活かして仕事している人材です。したがって、フリーランスとして働く人材は「自社で活躍する人材」「優秀な人材」の有力な候補となる可能性が十分にあるでしょう。
ただし先ほども説明したように、企業のニーズに合うか、求める人材像に合うかについて、冷静に見極めることが重要です。
実際にフリーランスを活用する企業は増えている
では、客観的なデータとして他の企業がどの程度フリーランスを活用しているのかを見てみましょう。以下のデータをご覧ください。
このデータから見ると、およそ半分以上の企業が「フリーランスを活用している、または活用を検討している」ということがわかります。
それだけフリーランスワーカーが優秀であり、企業にメリットをもたらしているということを示していると言えるでしょう。
フリーランスを採用するメリット
それでは、具体的にフリーランスを採用するメリットを解説します。
フリーランスを採用する主なメリットとしては、以下の4つがあります。
| 高スキル | フリーランス人材は、データサイエンティストやエンジニアなど、特定の職能に長けたスペシャリストの人がほとんどです。これらの人材をピンポイントで活用したい場合には、まさに「優秀な人材」の採用が可能であると言えるでしょう。 |
| コスト | フリーランスに業務委託するケースでは、正社員と異なり退職金や保険金などの福利厚生が発生しません。仮に報酬が高めであっても、企業にとっては大幅なコスト削減が見込めるでしょう。 |
| 柔軟性 | フリーランスは個人事業主なので、柔軟性が非常に高いのも特徴です。 正社員であれば週5日のフルタイムで働き、オフィスにも席を用意する必要がありますが、フリーランスの場合は「週3日だけ」や「リモート完結」という働き方も可能で、企業側の負担も少なく済みます。 |
| スピード感 | フリーランスと企業間双方の合意さえあれば、即日で稼働してもらうことが可能です。特に優秀な人材を採用したら、すぐにでも働いて欲しいという企業は多いでしょう。そのような際に即日で業務に取り掛かってもらえるのは、大きなメリットとなります。 |
これらのメリットに魅力を感じる方は、ぜひフリーランスの採用を検討してみましょう。
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データサイエンティストの採用におすすめの人材サービス15選
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i-common techでは、案件単位で依頼できるので、優れたスキルを持つフリーランスエンジニアとマッチングしやすいでしょう。また、完成までの時期が読みづらく、期間を限定して採用することが難しいときでも活用できます。プログラミング言語を指定してエンジニアを検索できるので、すぐに働いてもらえる点もi-common techの特徴といえます。
【特徴】
- ITエンジニア専門の採用媒体
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- プログラミング言語を指定してエンジニアを検索できる
6. スタンバイ｜幅広い雇用形態に対応
スタンバイは日本最大級の人材紹介サービスです。
登録しているエンジニアも多く、スキルや経験を限定して適した人材が選べます。
また、正社員や契約社員、フリーランスなどのさまざまな働き方を希望するエンジニアが登録しているので、企業がどのようなエンジニアを採用したいかによって適する働き方のエンジニアとマッチングできます。勤務地も限定できるので、通勤してもらうエンジニアを探す場合にも活用しやすい採用サイトといえるでしょう。
【特徴】
- 日本最大級の人材紹介サービス
- 幅広い雇用形態に対応している
- 勤務地を限定できる
7. Crowdtech｜最短3日で即戦力を契約可能
Crowdtechは、日本最大級のアウトソーシングサービスであるCrowdworksの関連サイトです。
登録しているエンジニアの数も多く、最短3日で即戦力のエンジニアと契約できます。
なお、Crowdtechでは完全成功報酬制を採用しているため、案件の掲載や提案に費用はかかりません。実際に契約が成立し、採用者が稼働してから支払いが発生するので、ほかの採用媒体と並行して活用できます。
【特徴】
- 最短3日で即戦力のエンジニアを採用できる
- 掲載費用がかからないので採用コストを抑えやすい
8. green｜カジュアルな転職を可能に
greenはカジュアルな転職を目指した採用媒体です。
気軽に応募者と会えるシステムのため、社風に合いそうかどうか確かめてから面接に進めます。
また、専門の人事担当者がスカウトに介入するので、応募者のスキルや希望する条件とマッチングしやすいのもgreenの特徴です。IT／WEB専門の採用媒体なので、ITエンジニアの登録が多いことも希望に近い人材と出会いやすいポイントです。
【特徴】
- 応募者と面談することが可能
- 希望条件と応募者のスキルがマッチしやすい
- ITエンジニアの登録が多い
9. forkwell｜スキルを評価システムで可視化
forkwellは、ITエンジニアに特化した採用媒体です。
エンジニアのスキルが独自の評価システムにより可視化されて表示されているので、希望するレベルのエンジニアを探せるという特徴があります。
また、エンジニアのアプライを待つだけでなく、スキルに合うエンジニアを選び、企業側から直接スカウトメールを送信することも可能です。スキル重視でITエンジニアを選びたいときにも、活用できる採用媒体といえるでしょう。
【特徴】
- ITエンジニアに特化している
- 企業からスカウトメールを送ることも可能
10. paiza転職｜成果報酬制によりコストを抑えられる
paiza転職は、エンジニアのスキルでスクリーニングできる採用媒体です。
広告掲載費用は無料の成功報酬制なので、採用が決まるまでコストがかからないのも特徴です。また、paiza転職では選考プロセスをフォローする体制があり、エンジニアと企業側の認識にずれがないようにチェックしながら採用を進められます。
【特徴】
- スキルでエンジニアを選定可能
- 採用が決まるまでコストがかからない
- 選考プロセスをフォローしてくれる
11. レバテック｜エンジニアとデザイナー特化
レバテックはエンジニアとデザイナーの採用に特化したエージェントです。
【特徴】
- 登録者数：40万人
- 社員、派遣、フリーランス希望者の中からニーズに合わせてご紹介
- エンジニア、デザイナー専門のエージェント
- 採用課題から必要な人材像を整理し、求めるスキルにマッチする人材を推薦
12. ITプロパートナーズ｜問い合わせから60分以内に人材紹介
ITプロパートナーズは迅速かつ丁寧な対応に定評があるエージェントです。
【特徴】
- 登録者数：60,000人
- 迅速かつ手厚いサポート対応
- 豊富な人材データベース
- 紹介実績3,000社以上
13. ワークポート｜全国規模の対応が持ち味
ワークポートは全国の多種多様なネットワークが持ち味のエージェントです。
【特徴】
- 人材紹介業20年で約26,000社の採用活動をサポート
- 幅広いネットワークで、全国の多様な業種に対応
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14. リクルートエージェント｜業界最大級の実績
リクルートエージェントは各業界に精通したアドバイザーによる手厚い対応が売りのエージェントです。
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