データサイエンティストの採用方法４つと採用が難しい理由や成功ポイント、おすすめエージェント11選を徹底解説
ビックデータ時代と呼ばれるいま、データサイエンティストの需要が急激に高まっており、多くの企業で人手不足が課題となっています。
データサイエンティストは、ビッグデータを分析してビジネスに活用する専門家です。しかし、データサイエンティストの採用は簡単ではありません。なぜなら、データサイエンティストは高いスキルと経験を求められる一方で、市場には供給が不足しているからです。
大手企業のなかには、年収数千万円規模でデータサイエンティストの募集を提案する企業も見られるなど、IT人材のなかでももっとも獲得競争が激しいうちの一つがデータサイエンティストです。
この記事では、データサイエンティストの採用方法を４つを紹介しながら、採用が難しい背景やその対策について徹底解説します。ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとは？その役割と必要なスキルを解説
データサイエンティストとは、ビッグデータを分析してビジネスに活用する専門家です。データサイエンティストの役割と必要なスキルについて、以下で解説します。
データサイエンティストの定義と業務内容
データサイエンティストとは、大量のデータを収集・整理・分析・可視化し、その結果をもとにビジネス課題の解決や価値創出に貢献する人材です。
データサイエンティストの業務内容は、業界や企業によって異なりますが、一般的には以下のようなものがあります。
1.データの収集
WebやSNSなどからデータをスクレイピングしたり、APIやデータベースからデータを取得したりします。
2.データの整理
データの品質を確認し、欠損値や外れ値などを処理したり、データの形式や構造を変換したりします。
3.データの分析
統計的な手法や機械学習などを用いて、データからパターンやインサイトを抽出したり、予測や分類などを行ったりします。
4.データの可視化
分析結果をグラフやダッシュボードなどでわかりやすく表現したり、レポートやプレゼンテーションなどで説明したりします。
データサイエンティストに求められるスキルと資格
データサイエンティストに求められるスキルは、以下のように分類できます。
ハードスキル
プログラミング言語（PythonやRなど）、データベース（SQLなど）、統計学、機械学習、ビジネス知識など
ソフトスキル
論理的思考力、コミュニケーション力、問題解決力、創造力、チームワークなど
データサイエンティストに必要な資格は特に決まっていませんが、以下のようなものが有用と言えるでしょう。
国内資格
統計検定、情報処理技術者試験（データベーススペシャリストやシステムアナリストなど）、日本ディープラーニング協会認定資格（AIエンジニア基礎認定試験やAIエンジニア応用認定試験など）など
国際資格
Google Cloud Certified Professional Data Engineer、Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate、SAS Certified Data Scientist など
データサイエンティストの採用方法【新卒/中途/フリーランス】
データサイエンティストの採用方法には、次の４つが挙げられます。
- 企業からの中途採用
- データサイエンティスト課程修了者の新卒採用
- IT関連の学部卒業者や研究科修了者の新卒採用
- フリーランスの活用
それぞれ解説します。
1. 企業からの中途採用
中途採用には、他企業でデータサイエンティストとして勤めていた人を採用するケースと、マーケターやデータアナリストとして働いていた人をデータサイエンティストとして採用するケースがあります。
いずれの場合も、データサイエンティストの業務やそれに近い実務経験があるため、スムーズに業務を行なえるのが魅力です。
また過去の業績から、人材のスキルや得意分野が明確にわかるため、採用後の活躍をある程度予想できるメリットもあります。
しかし、実際には優秀なマーケターやデータサイエンティストを手放す企業は少ないため、ヘッドハンティングには、破格な条件を提示する必要があります。
また、そもそも優秀なデータサイエンティストは限られているため、転職市場に出回ることが少ない点にも注意が必要です。
2. データサイエンティスト課程修了者の新卒採用
日本では、データサイエンティスト養成課程を設け、即戦力のあるデータサイエンティストを育成している大学があります。それは、滋賀大学・武蔵野大学・横浜市立大学の３大学です。
現在データサイエンティスト養成課程がある教育機関は少数で、企業での実務経験がないため、能力については未知数となります。そのため、新卒採用後もかならず教育が必要になる点は考慮しましょう。
3. IT関連の学部卒業者や研究科修了者の新卒採用
データサイエンティスト養成課程以外の専攻科を修了した学生をターゲットとして、採用活動を行なうこともできます。
IT関連の学部や大学院を修了した学生をデータサイエンティストとして採用し、ビッグデータを分析させ、その情報を意思決定に役立てるなどの方法です。
ただし、データ分析に関しては優秀でも新卒採用者は分析結果を活用する知識・経験はないと予想されます。そのため、ビジネス的な感覚などは企業で実務を通して育てていくことが必要となります。
4. 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。正社員雇用に比べて費用が抑えやすく、契約の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には、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、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る可能性が高まります。
▼データサイエンティストの詳しい解説や、データサイエンティストが不足している理由などを以下の記事で解説していますので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティスト採用の課題
さまざまな企業でニーズが高いといわれるデータサイエンティストですが、実際のところ、採用は容易ではありません。
データサイエンティストを採用する際の課題として、主に次の４つが挙げられます。
- データサイエンティストの経験者が少ない
- 企業側の要求レベルが高すぎる
- 企業側で育てることが容易ではない
- データサイエンティストとは何かを企業側が理解していない
以下で、それぞれ解説します。
1. データサイエンティストの経験者が少ない
データサイエンティストに即戦力を求めている企業も多いため、中途採用者に対する門戸は広く開かれています。
しかし、そもそもデータサイエンティストの経験者自体が少ないため、採用市場に出てくる人物も少ないという問題があります。
人材不足が続く近年では、SNSを通じて直接コンタクトを取る「スカウト型採用」や、社員の友人などにコンタクトを取る「リファラル採用」など採用手法が多くなっています。
▼データサイエンティスト採用の人事担当者は、ぜひ以下の採用手法に関する記事をご覧ください。
2. 企業側の要求レベルが高すぎる
企業側がデータサイエンティストに求める要求が高すぎて、要件を満たす人物がいないのも問題の1つです。
データサイエンティストの採用条件では、年収数千万円以上を提案する企業も少なくありません。しかし、その分企業側の期待値が高く、人材に要求するハードルも高くなっています。
比較的多くの採用希望者が集まっても、実際に採用に至る人物が１人もいないというケースも珍しくありません。
3. 企業側で育てることが容易ではない
データサイエンティストの経験者が少ないため、未経験者の採用を進める場合も見られます。
データ解析やプログラミングの素養があり、データサイエンティストとしての採用を希望している人をすることがあります。この場合は、採用後にデータサイエンティストとして企業が育成していくことになります。
しかし、そもそも教育ができる人材がいない企業も多いため、ノウハウ面で社内教育をすること自体が困難なケースも考えられます。
4. データサイエンティストとは何かを企業側が理解していない
データサイエンティストの募集をしたものの、どのような仕事をデータサイエンティストに任せるべきかを企業側が理解していないケースもあります。
この場合、せっかくの人材を活かせないまま高給で雇用し続けたり、早期退職やヘッドハンティングによる人材流出を招く恐れがあります。
▼以下の記事で、データサイエンティストとはどういった職種なのか詳しく解説しています。ぜひご参照ください。
データサイエンティスト採用の前に準備すべきこと
データサイエンティストを活用できるかどうかは、企業側の準備にかかっているといってもいいでしょう。
準備なしにデータサイエンティストの採用を成功させることは難しいため、募集の際は次の3点を実施してから採用活動を進めていきましょう。
- 採用目的を明らかにする
- データサイエンティストが働きやすい環境を構築する
- データサイエンティストの意見が通りやすい環境を構築する
それぞれ解説します。
1. 採用目的を明らかにする
データサイエンティストを採用すれば、他企業がまだ気付いていないビジネスチャンスが自動的に見つかるわけではありません。
データサイエンティストを採用することで、どんな目的を達成したいのかを募集する前に明確にしておく必要があります。
採用目的を明確化する際におすすめなのが、ジョブディスクリプションの活用です。
ジョブディスクリプションとは、職務内容・責任範囲・必要スキル・求める成果などを定義した書類のことで、日本語では「職務記述書」と呼びます。
▼ジョブディスクリプションの作成のポイントやサンプルを以下のダウンロード資料で紹介していますので、ぜひご活用ください。
2. データサイエンティストが働きやすい環境を構築する
データサイエンティストを含むIT系の人材は、採用市場でも人気が高くなります。そのため、優秀な人物であれば、なおさら採用難易度は高くなるでしょう。
好条件を提示して採用に至ったとしても、短期間で他企業から引き抜かれてしまうことがあるかもしれません。優秀な人材を確保し、長期にわたって定着してもらうためにも、働きやすい環境を構築する必要があります。
介護や育児などを両立しやすい柔軟な働き方の提案や、休暇制度・報酬制度の見直しなども必要となるでしょう。
3. データサイエンティストの意見が通りやすい環境を構築する
データサイエンティストがすぐれたデータの利用法を見つけても、せっかくの意見が通りにくい環境では、採用した意味がなくなってしまいます。
データサイエンティストの意見を検討し、確実に実現できる環境構築が必要です。
データサイエンティスト採用を成功させるポイント
データサイエンティストは、人材そのものが少ないだけでなく、質のばらつきが大きいという問題点があります。実際、億単位の報酬が妥当と思えるほどの成果を挙げるレベルから、単純なデータ分析しか行えないレベルまでの差が出ることも珍しくありません。
実務での活躍が期待できる優秀な人材を見抜くためには、次の３つのポイントに注目してください。
- 実績よりも可能性を見る
- エンジニアも採用に関わる
- 人事評価制度を見直す
それぞれ解説します。
1. 実績よりも可能性を見る
データサイエンティストという職業自体がまだ新しいため、実績を豊富に有している人物は多くありません。
そのような事情もあり、今までの実績からデータサイエンティストの採用を決定するケースはあまりないと考えられます。
データサイエンティストの実務経験がない人の中から将来性が高い人物を選ぶには、今後データサイエンティストとしての成長する見込みがあるかどうかを見極めなくてはなりません。
そのためには、採用担当者が希望者の経験やスキルだけでなく、仕事の取り組み方や物事の考え方などもチェックする必要があります。
口頭での面接試験に加え、技能テストなどを加えることも検討してみましょう。
2. エンジニアも採用に関わる
エンジニアの能力は、エンジニアのほうが判断しやすいでしょう。
社内の中でもとくに優秀なエンジニアに協力してもらい、データ分析においてどの程度のスキルがあるのかチェックしてもらいましょう。
また、エンジニアの中でチームリーダーとして活躍している社員にも協力を求め、採用希望者の実践面でのスキルについてもチェックしてもらうことができます。
社内の多くのIT関連、データ分析関連、企画関連の有識者がつどい、優秀なデータサイエンティストの採用を実現させましょう。
3. 人事評価制度を見直す
優秀なデータサイエンティストを確保したとしても、短期間で離職してしまっては意味がありません。
多大な労力を使って採用したデータサイエンティストが長期にわたって働き続けるためにも、やりがいを持って働ける環境と、仕事が評価される制度を構築する必要があります。
たとえば、データサイエンティストが発見したビジネスモデルなどをなんらかの知的財産として登録し、内容に見合う金額の特別賞与を提供すると良いでしょう。
▼以下では、データサイエンティストを含めた専門職人材を採用するためのノウハウをまとめています。ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストの年収相場
フリーランスのデータサイエンティストを活用する場合、気になるのが年収単価の相場です。
そこで、プログラミング言語別のデータサイエンティストの年収相場を以下の表にまとめましたので、参考にしてください。
| プログラミング言語 | 案件費用相場 |
|---|---|
| GitHub | 145万円／月 |
| Hive | 120万円／月 |
| Firebase | 120万円／月 |
| C言語 | 110万円／月 |
| Scala | 106万円／月 |
| SAS | 104万円／月 |
| Falsk | 102万円／月 |
| Java | 101万円／月 |
▲参考：フリーランススタート
このように、データサイエンティストの年収相場は、軒並み1000万円を超える平均値となっています。ただ現代では、働き方の多様性によって、企業が提示する就業条件によっては比較的低い年収でも働きたい方を採用できる可能性があります。
▼以下では、Workshipの登録人材の働き方調査レポートを無料でダウウンロードできます。ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストの採用におすすめの人材紹介サービス11選
1. Workship
Workshipはエンジニア／デザイナー／PMまで幅広い職種で、47,700人以上のフリーランス人材が在籍するフリーランス専門エージェントです。募集だけでなく企業側からスカウトできるため積極的な採用をしたい企業におすすめです。
また、フリーランスの実績や経験がわかりにくい採用課題をWorkship独自のアルゴリズムでスコアリングし、即戦力となるフリーランスを採用できます。
| 特徴・メリット |
|
▼以下では、Workshipのサービス資料を無料でダウンロードできます。ぜひ貴社の採用活動にお役立てください。
2. ポテパンフリーランス
▲出典：ポテパンフリーランス
ポテパンフリーランスはプログラミングスクール「ポテパンキャンプ」を運営する株式会社ポテパンが運営するフリーランス専門エージェントです。プログラミングスクールを傘下にもつエージェントだからこそ、フリーランスへの対応が厚く採用企業側の心配事が少ない点がメリットです。
メインはエンジニアやプログラマーといったIT人材ですが、PMやイラストレーターといった案件も幅広くあります。
| 特徴・メリット |
|
3. レバテック
▲出典：レバテック
レバテックは、フリーランス専門エージェントの大手企業として、取引企業5,000以上、登録エンジニアやクリエイター数は20万人以上の規模となっています。
レバテックが紹介するフリーランス人材は「準委任契約」で働くスタッフで、成果物の納品を目的としない、業務を遂行するためのIT人材を求める方におすすめです。
| 特徴・メリット |
|
4.テックビズフリーランス
▲出典：テックビズ
テックビズフリーランスは、取引先企業1,400社以上、4,000名を超えるエンジニアが登録している大手フリーランスエージェントサイトです。常時採用可能なエンジニアも300名以上おり、最短即日契約も可能です。
テックビズフリーランスでは、テックビズからの紹介意外に、企業からのスカウティングもできるため、能動的な採用活動を進めることもできます。
| 特徴・メリット |
|
5.PE-BANK（ピーイー・バンク）
PE-BANK（ピーイー・バンク）は、マージンや手数料の公開など、透明性の高い契約が評判のフリーランスエージェントです。
東京・大阪以外のエリアの案件が多いため、地方都市の企業にもおすすめできます。
| 特徴・メリット |
|
6.ギークスジョブ（geechs job）
大手企業案件が多いギークスジョブ（geechs job）は、年間契約数1万件以上とITエンジニアの利用実績も豊富。
早く自分の希望条件に合う案件・求人の紹介を受けたいフリーランスのITエンジニアやWEBデザイナーにおすすめのエージェントサービスです。
| 特徴・メリット |
|
7.テクフリ
▲出典：テクフリ
フリーランスエンジニア向けの案件・求人サイトのテクフリ（テックキャリアフリーランス）は、案件・求人情報が常時1万件以上のおすすめフリーランスエージェント。
主な対応エリアは東京・神奈川・千葉・埼玉で、東京周辺でフリーランスのITエンジニアを探す際におすすめのフリーランスエージェントです。
| 特徴・メリット |
|
8.HiPro Tech
▲出典：HiPro Tech
HiPro Tech（ハイプロテック・旧i-common techサービス）は、エンジニアやITコンサルタントに特化したフリーランスエージェント。
運営会社は東証プライム上場企業のパーソルキャリア株式会社で、転職サイトのdodaやハイクラス転職エージェントのdoda Xを運営しています。
| 特徴・メリット |
|
9.ランサーズエージェント
▲出典：ランサーズエージェント
クラウドソーシングサービスで有名なランサーズ株式会社のグループ会社が運営するランサーズエージェント。
ランサーズの運営だけに他のフリーランスエージェントと比較して登録者数が多いのが特徴です。
| 特徴・メリット |
|
10.ITプロパートナーズ
▲出典：ITプロパートナーズ
ITプロパートナーズは、フリーランスのITエンジニアやWEBデザイナーを探す際におすすめのサービスです。
| 特徴・メリット |
|
11.クラウドテック
▲出典：クラウドテック
クラウドテックは、ウドソーシングサービスで有名な株式会社クラウドワークスが運営するフリーランスエージェント。
リモートワークや週3日・4日稼働の案件を探す際にもおすすめのサービスで、業界最大級のリモートワーク案件が特徴のフリーランスエージェントです。
| 特徴・メリット |
|
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