データサイエンティスト不足の理由と対策｜効率的な採用方法を解説
現在の日本では、大量に収集されたデータ（ビッグデータ）を整理・分析し活用することで新しいビジネスモデルやサービスなどを生み出す、データサイエンティストが不足しています。
あらゆる情報がデータ化される現代において、データサイエンティストは重要な人材です。
ビッグデータの分析結果を基に意思決定する「データドリブン経営」の注目度も高まっており、今後データサイエンティストの役割はますます重要になるでしょう。
そこで今回は、日本でデータサイエンティストが不足している現状や背景、対策方法、採用方法を解説します。
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データサイエンティストとは？
「データサイエンティスト」とは、大量のデータを分析し、そのデータからビジネス価値を見出すためのスキルを持った専門家のことです。
データサイエンティストは、大量のデータを収集・整理・解析し、そのデータから価値ある情報を引き出して、ビジネスの意思決定や課題解決に役立てます。また、データを可視化することで、ビジネスの現状や課題をわかりやすく伝え、施策の改善提案も行います。
データサイエンティストは、ビッグデータの時代において、企業や組織にとって欠かせない存在です。
データサイエンティストになるには、統計学やプログラミングのスキルが必要とされます。また、機械学習やデータマイニング、ビジネス知識にも精通している人材であることも重要です。
データサイエンティストは、米国では将来性のある職業の1位になっており、日本でも需要が高まっています。そのため、今後も需要が増え、データサイエンティストの存在がますます重要になることが予想されます。
▼以下の記事では、データサイエンティストについて詳しく解説しています。よく間違えられる「アナリスト」との違いなども記載しているので、気になる方はぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストが不足している現状
まず、データサイエンティストがどのくらい不足しているのか見てみましょう。
1. データサイエンティストを含む先端IT人材は約10万人
データサイエンティスト協会（一般社団法人）は、データサイエンティストを
データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル
と定義しています。
実際、データ解析をAIやIotの分野に活用したり、デジタルマーケティング領域での最善策を導くなど、データサイエンティストの業務領域は幅広くあります。
下の図は、経済産業省が2019年に発表したの調査（みずほ情報総研が実施）結果から、IT人材をデータサイエンティストを含む「先端IT人材」とこれまでのIT需要に対応する「従来型IT人材」に分け、その受給の予測をしたグラフです。
▲出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年3月）
2018年の時点で、先端IT人材の数は約10万人。従来型IT人材の約1/10ほどの人数しかいませんでした。
2. 数万人規模で不足している
また、同調査によると、先端IT人材（データサイエンティストを含む）は、2018年時点で2万人ほど不足していました。ここ数年で、IT需要の伸びが中位（2～5％）であれば、2021年では5.3万人ほど不足、IT需要の伸びが低位（1％）の場合でも、2021年では3.1万人近く不足すると試算しました。
データ解析分野の発展やIT人材ニーズの増加を正確に予測することは難しいですが、データサイエンティストも数万人規模で不足していると推測できます。
3. データサイエンティストがいる国内企業は、全体の29%
▲出典：データサイエンティスト協会
データサイエンティスト協会が2019年11月に行った「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果」では、データサイエンティストが1人以上いる国内企業は全体の29%だと発表されています。
この結果からも、まだまだ日本企業にデータサイエンティストが行き渡っていないとわかります。
人材不足の昨今ですが、時代に合わせた採用手法を取り入れ、人材不足を解消している企業は多くあります。以下の資料では、人材不足を解消した企業の採用手法と最新の採用方法を網羅。
他社事例から人材不足の原因を、無料で確かめてみましょう。
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データサイエンティストが不足する理由
データサイエンティストが不足する理由としては、次の3つの背景が要因になっていると考えられています。
- 国内でデータ分析を学べる教育機関が少ない
- データサイエンティストの需要増
- 新しい職種で経験者が少ないから
1. 国内でデータ分析を学べる教育機関が少ない
データサイエンティストになるためには、データ解析やその結果をビジネスに応用する方法などを学ぶ必要があります。
しかし、アメリカのように専門的な養成コースがある大学が少なく、大学や大学院を卒業してすぐに即戦力として働くのは非常に難しいことです。
McKinsey社が過去に集計したデータでは、データ分析の訓練を受けた大学卒業生はアメリカでは2万5,000人いるのに対し、日本ではわずか3,400人しかおらず、2005〜2008年の期間ではその数に減少傾向も見られました。（下図）
これはIT系企業の成長が著しいアメリカや中国、インドと比べて低い水準といえるだけでなく、ポーランドやルーマニアなどのIT先進国のイメージが比較的少ない国々よりも低い水準です。
日本で、データ分析を学べる教育機関がいかに少なかったかを示しているといえるでしょう。
（2008年 単位：千人）
▲出典：McKinsey Global Institute「Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity」
2. データサイエンティストの需要増
経済産業省「IT人材需給に関する調査」では、データサイエンティストを含む「先端IT人材」は、第４次産業革命の中核人材とされ、今後さらに需要が高まると予測されています。さらに下記図のように世界で生成されるデータ量は今後、さらなる高まりを見せる可能性も高いでしょう。
▲出典：IDC
データサイエンスを教える教育機関が増加し、データサイエンティスト候補の人材が増えたとしても、それ以上のスピードで必要とされる状況が推測されます。
3. 新しい職種で経験者が少ない
データサイエンティストとしての知識やスキルは、教育機関での学習が必須ではありません。
社会人として企業に勤めてから、既にデータサイエンティストとして働く人材から指導を受けることで、スキルの習得が可能です。
しかし、実際はデータサイエンティスト経験のある人が少ないため、企業内でデータサイエンティストの育成は難しいのが現状です。
各企業のデータサイエンティスト不足を解消するには、まずは教育機関での人材育成を促進する必要があります。
教育機関が増えるまでは、データサイエンティストの不足が続くと考えられるでしょう。
▼以下の記事では、なぜデータサイエンティストは採用が難しいのか、データサイエンティストの採用を進める方法を解説しています。気になる方は是非ご覧ください。
データサイエンティストの不足を解消するためには｜3つの対策
現在は不足しているデータサイエンティスト市場ですが、不足状況に対して政府主導で対策が講じられています。
主な対策としては、次の3つが挙げられます。
- 教育機関の拡充
- オンライン学習の普及
- データ分析の自動化
1. 教育機関の拡充
令和元年に、文部科学省が発表した「AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について」の中で
「デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍」
という主旨が掲げられています。
具体的な内容としては、小／中／高などの初等中等教育から国民全体のリテラシーを高め、大学・大学院では人材輩出のためにより専門的な教育を実施。
さらにエキスパートを育てるための研究、博士人材のためのプログラムにも予算を投じることを発表しています。
以前は、留学しなければ学べなかった内容も、国内で充分な知識を習得できるようになる見通しです。データサイエンティスト育成に関連する教育機関が増えることで、企業への人材供給数も増えると考えられるでしょう。
2. オンライン学習の普及
すでに、データサイエンスを学ぶためのオンライン講座も増加しています。
総務省統計局では誰でも無料でオンライン受講できる「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講し、スキマ時間を活用して学べるように工夫しています。
また、2020年12月には経済産業省が、民間事業者が手がけ、誰でもデジタルスキルが学べる無料講座をまとめて「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」ページを公開しました。（DX = デジタルトランスフォーメーション）
また、企業が提供するデータサイエンティスト育成プログラムなども増え、社会人になってからでもデータサイエンティストの素養やスキルを習得できるようになってきています。
3. データ分析の自動化
データ解析をするデータサイエンティストへのニーズは高まっていますが、それと同様にデータ分析をするAIによって自動化する動きも進んでいます。
事業部門によるデータ分析のセルフ化も進み、データサイエンティストが担う仕事は、今後AIが一部対応できると予想されます。
そのため、データサイエンスについての知識がない人材でも活用できる場面は増えますし、データサイエンティストは自動化されたツールを活用することでより高度な業務に取り組めるようになるとされています。
▼以下では、採用計画をスムーズに立てるためのノウハウやテンプレートを紹介しています。ぜひ貴社の採用活動にお役立てください。
データサイエンティスト不足に対応する採用方法3選
1. リファラル採用
データサイエンティストは採用市場に流れてきづらいため、社員の繋がりを活用したリファラル採用は有効な手段となります。リファラル採用とは、「社員や近しい人物からの紹介により人材を採用する」採用方式のこと。リファラル採用のメリットには以下のようなものがあります。
- 採用コストの削減
- 採用のミスマッチを防ぐ
- 転職市場に出てきづらい優秀層と出会える
人材が不足しているデータサイエンティスト採用においては、採用コストを抑え、転職市場に出てきづらい層にアプローチできるリファラル採用は検討すべき手段でしょう。
▼リファラル採用について詳しくまとめた記事は以下になります。
2. スカウト型採用
企業が採用したい人材に直接アプローチするスカウト型採用という採用方法もあります。採用条件や雇用条件など企業が公開する情報をもとに、応募者側から企業にアプローチする「公募型採用」とは反対の方法で、応募者が経歴やスキルを公開し、企業側が応募者にアプローチします。スカウト型採用のメリットは以下3点です。
- 選考の手間と時間を省ける
- 採用コストを下げられる
- 優秀な人材に直接アピールできる
データサイエンティストを短期間で採用したい場合におすすめの採用方法です。
▼詳しくまとめた記事は以下になりますので、ぜひご参照ください。
3. 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かかりにくく、契約の柔軟性が高いなどのメリットもあります。
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、フリーランス専門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。エージェントを活用することで、短期間で効率的に採用できます。
▼以下では、業務委託契約書テンプレートを無料でダウンロードできます。ぜひ貴社が業務委託契約する際にお役立てください。
【ポイント解説付】
業務委託に必要な4つの契約書テンプレート
・業務委託の種類と特徴
・業務委託契約で作成する契約書の種類
・契約書のテンプレート
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フリーランス専門のエージェントおすすめ12選
1. Workship
Workshipは、データサイエンティストをはじめ、エンジニア／デザイナー／PMなどの幅広い職種で、44,000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 |
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2. Midworks
▲出典：Midworks
Midworksはフリーランス専門のエージェントです。エンジニア案件を多く取り扱っており、業界最安値のマージン率10〜15%で運営されています。
Midworksでは、フリーランスの勉強費用を月１万円まで負担してくれるサービスがあり、登録するフリーランスにとっては登録する魅力があるため、スキルアップを求めるフリーランスエンジニアが集まると考えられるかもしれません。
| 特徴・メリット |
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3. 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 |
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4. 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 |
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5.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 |
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6.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 |
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7.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 |
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8.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 |
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9.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 |
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10.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 |
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11.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 |
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12.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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フリーランス専門の人材サービスのメリット
それでは、フリーランス専門の人材サービスの利用にはどういったメリットがあるのでしょうか。以下で確認しましょう。
フリーランス専門の人材サービスを利用するメリットには、おもに次の４つがあります。
- 即戦力となるフリーランス人材を採用できる
- より専門性の高い人材を採用できる
- 人材のプロのサポートを受けられる
- 採用工数を削減できる
それぞれ解説します。
即戦力となるフリーランス人材を採用できる
フリーランスで活躍する人材は、即戦力となるスキルをもつ方が多いため、自社にとって必要なリソースを獲得可能です。
とくに、フリーランス専門の人材サービスでは、対象となる企業に必要なリソースを選んでマッチングしてくれるため、ミスマッチのリスクを軽減できます。
より専門性の高い人材を採用できる
総合型エージェントよりも、その業界や職種に特化した人材の採用が期待できます。フリーランス専門の人材サービスは人材分野のプロですので、安心して依頼できるでしょう。
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人材のプロのサポートを受けられる
たとえばエンジニアに特化したフリーランス専門の人材サービスの場合、長年積み重ねたノウハウがあります。エンジニアを採用する際のポイントや評価基準などについて、人材のプロの手厚いサポートを受けられます。
採用工数を削減できる
これは人材サービス全般にいえることですが、イチから自社で採用するよりも手間を省けます。さらにフリーランス専門の人材サービスの場合には、信頼度の高さから最後の選考以外すべて任せることも期待できるでしょう。その分、社内のリソースをコア業務に集中でき、業績アップに繋げることも可能です。
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フリーランス専門の人材サービスのデメリット
デメリットは次の２つです。
- 候補者が少ない
- ジェネラリストの採用が難しい
それぞれ解説します。
候補者が少ない
総合型と比べると、やはり特定の職種や業界に絞っていますので、候補者は少なくなります。多くの候補の中からじっくり選びたいという場合には、あまり向いていないかもしれません。
ジェネラリストの採用が難しい
専門性が高いということの裏返しとして、マルチな仕事をこなせる人は少ない可能性があります。特定の仕事だけでなく自社事業の管理も任せたいという場合などは、人材サービスだけでなく、別の評価軸を持つ必要があるでしょう。
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