データサイエンティストが不足する理由は？DXを加速させる人材確保術

データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍に達しており、深刻な人材不足が続いています。

この記事では、データサイエンティストの不足状況を最新のデータをもとに解説します。背景にある事情や、採用難でも人材を確保するポイントをまとめました。人材獲得やDX推進に苦戦している企業は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティスト不足の現状

近年、企業のデジタル化が加速する中で、データサイエンティストの需要が高まっています。しかし、データサイエンティストへの需要に対して供給は大幅に不足しており、多くの企業が採用に苦戦しているのが現状です。

ここでは、データサイエンティスト不足の実態について、具体的な数字とともに解説していきます。

データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍

厚生労働省の職業情報提供サイトjobtagの令和7年度データによると、データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍という高水準です。これは、求職者1人に対して約9件の求人が存在している状態で、企業間の採用競争が激しい状態にあることを示しています。

データサイエンティストを増やしたい企業は7割超

データサイエンティストの活用に関心が高い企業を中心に、人材需要は高い水準にあります。

一般社団法人データサイエンティスト協会の調査（※）によると、今後3年間で直近1年間よりもさらにデータサイエンティスト人材を増やしたいと回答した企業は7割を超えます。  具体的に増やしたい人数の割合は以下の通りです。

• 1～2人（4%）
• 3〜5人（15%）
• 6〜10人（21%）
• 11～20人（12%）
• 21～50人（12%）
• 50～100人（4%）
• 101人以上（8%）

「101人以上（8%）」という大規模な増員計画を掲げる企業もあり、データサイエンティストに対する企業の需要の高さが分かるでしょう。

※
調査対象：データサイエンティスト協会 11thシンポジウムに参加した企業担当者
調査手法：対面アンケート調査
調査期間：2024年11月11日
有効回答数：112社

人材不足がデータの利活用の課題になっている

DX動向2026によると、大企業（従業員1,001人以上）の75.3%がデータを活用していると回答するなど、企業規模が大きいほどデータの利活用が進んでいます。  そんな中、データの整備や外部連携といったフェーズにおいては、人材不足がボトルネックとなっています。 

  同資料によると、「データ整備・管理・流通」における課題として「人材の確保が難しい（51.2%）」が最多を占めている状態です。さらに、外部とデータ連携を行う際の課題としても、「社内にデータ連携を企画・推進・実装できる人材が不足している（45.7%）」が最も高い割合を占めています。

企業においてデータ利活用を推し進めるためには、企画から実装・管理までを担える専門人材の確保と育成が大きな課題となっているといえるでしょう。

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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不足には、いくつかの要因が絡み合っています。その詳細を確認していきましょう。

DX推進の定着による人材不足

データサイエンティストが不足する要因として、企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが定着し、より高度なデータ活用が求められるフェーズに入ったことが挙げられます。

引用元：DX動向2026｜独立行政法人 情報処理推進機構

IPA（情報処理推進機構）のDX動向2026によると、DXに取り組む企業の割合は2025年度時点で75.7%に達しており、取り組み自体はすでに広く浸透し、横ばいの状況にあります。

DXの全般的な導入が一巡したことで、企業は「単なるデジタル化」から「蓄積されたデータをどう事業や意思決定に活かすか」という実行・分析のフェーズへとステップアップしていると考えられます。この動きに伴い、データサイエンティストのニーズが一層高まり、人材不足につながっていると推測できるでしょう。

データサイエンティストの実務経験者の少なさ

データサイエンティストが不足している理由として、実務経験者が少ないことも挙げられます。データサイエンティストは日本では比較的新しい職種です。データ活用やDX推進が本格化したのはここ最近のことであり、実務経験を持つ人材が圧倒的に不足しています。

さらに、経験者が少ないことは人材育成の面でも課題となっています。実務を教えられる先輩社員が少ないため、新人の育成が難しく、人材不足の解消が進まないという悪循環に陥っているのです。

以下の記事では、データサイエンティストのポテンシャル採用について解説しています。経験者採用が難しい場合の参考にしてください。
データサイエンティストのポテンシャル採用！成功させる6つの施策

必要な人材像の設定が難しい

人材確保が思うようにいかない背景には、データサイエンティストに求められる能力や評価基準が現場によってさまざまであり、適切な人材像を設定することが難しいという問題もあります。

DX人材全体の傾向ではありますが、DX動向2026によると、欲しい人材像のスキルを把握している企業・評価基準を設定している企業ほど、DX人材の不足感が低い傾向がありました。このデータからは、人材の育成・確保において、必要なスキルやスペックを明確にすることの重要性が分かります。

レバテックでは、多様なスキルと経験を持つデータサイエンティストをご提案しています。貴社の課題に合わせた人材像の設定もお手伝いしますので、採用計画を立てる際はぜひご相談ください。

データサイエンティストの採用を成功させるには

データサイエンティストの採用は多くの企業が課題を抱えています。ここでは、データサイエンティストの採用を成功に導くための3つの方法を紹介します。

リファラル採用を導入する

リファラル採用とは、自社の社員からの紹介で人材を採用する方法です。データサイエンティストのような専門性の高い職種では、効果的な採用手法といえます。

たとえば、すでに在籍しているデータサイエンティストの人脈を活用することで、必要なスキルや経験を持った候補者が見つかる可能性が上がるでしょう。また、紹介する側の社員が職場の文化や業務内容を詳しく説明できるため、ミスマッチを防ぎやすいというメリットもあります。

リファラル採用の詳しいメリットや活用方法について知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
リファラル採用とは？導入するメリットや成功させるためのポイントを紹介

スカウト型採用で優秀な人材に直接アプローチする

スカウト型採用（ダイレクトリクルーティング）は、求める人材に直接アプローチする採用方法です。スカウト型採用の主なメリットは、以下のとおりです。

• 具体的な条件を満たす候補者にピンポイントでアプローチできる
• 転職を積極的に考えていない人材にもアプローチできる
• 企業から求める役割や方針を直接伝えるため、候補者の興味を引きやすい

専門性が高いデータサイエンティストの採用には、レバテックダイレクトのようなIT特化型のスカウトサービスを使うのがおすすめです。レバテックダイレクトは、求める人材と親和性の高い候補者をピックアップする機能や、詳細な条件検索機能を備えており、早期の即戦力確保を実現できます。

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フリーランス人材を活用する

データサイエンティストの確保には正社員採用だけでなく、フリーランス人材の活用も検討してみるのがおすすめです。フリーランス人材活用のメリットとしては、以下が挙げられます。

• スキルが高く即戦力としての活躍が期待できる
• プロジェクトの規模や期間に応じて柔軟な配置ができる
• 正社員採用に比べて採用のハードルが低い
• 専門スキルを持つ人材を必要な期間だけ確保できる

レバテックの調査では、DXを推進する企業のうち65.7%がフリーランスを活用していることも分かっています（回答数：「DX推進に取り組んでいる」と回答した方429名）。IT人材の採用難が続く中、フリーランスの活用は人材確保の手段として定着している状況です。

データサイエンティスト不足解消に向けた国内の取り組み

データサイエンティストの不足は深刻な課題ですが、その解消に向けてさまざまな取り組みが行われています。ここでは、主な取り組みについて紹介します。

育成支援と教育機関の拡充

データサイエンティストの育成を支援する取り組みの1つとして、国が主導する「Reスキル講座（第四次産業革命スキル習得講座認定制度）」があります。

Reスキル講座とは、経済産業大臣が認定するITやデータに関する専門的な教育訓練講座で、在職者のキャリアアップを支援する制度です。受講者は国からの補助を受けながら、データサイエンスの専門知識を学べます。

また、データサイエンスを学べる教育機関も増加傾向です。たとえば、一橋大学をはじめとする教育機関で、データサイエンティスト育成のための専門コースを設置する動きが広がっています（※）。従来の統計学やIT関連の学部に加え、より実践的なデータサイエンス教育を提供する機関が増えつつあります。

※一橋大学は2023年度にソーシャル・データサイエンス学部・研究科を新設

企業内大学など企業独自の育成プログラムを実施

実際の現場で活躍できるデータサイエンティストを育成するため、企業が独自の育成プログラムを実施するケースも増えています。企業内大学の設立や、体系的な研修プログラムの整備などがその例です。

こうした取り組みにより、企業は自社のニーズに合った人材を育成するだけでなく、優秀な人材の確保・定着を実現しようとしています。

オンライン学習プラットフォームの普及

データサイエンス分野のオンライン学習ツールも増加しています。たとえば、総務省統計局や経済産業省が、データサイエンスの基礎が学べる「データサイエンス・オンライン講座」や「マナビDX」というオンライン学習プラットフォームを提供しています。

こうしたサイトを活用すれば、独学でデータサイエンスを学ぶことが可能です。オンラインなので隙間時間でも学習が進められ、より多くの人がデータサイエンスのスキルを習得できる環境が構築されつつあるといえるでしょう。

データ分析業務の自動化ツール導入

データサイエンティスト不足に対応するため、データ分析業務を自動化する取り組みも進んでいます。データサイエンティストの業務の一部は、AIによる自動化が可能です。

自動化ツールを導入することで、データサイエンティストはより高度な分析や戦略立案に注力できるようになるでしょう。また、定型的な分析作業が効率化されることで、データサイエンティスト1人あたりの業務範囲を広げることも可能になります。

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データサイエンティストに関するよくある質問

ここではデータサイエンティストに関するよくある質問に回答します。採用活動の参考にしてください。

Q. データサイエンティストは日本で不足していますか？

データサイエンティストは日本で不足しています。厚生労働省の職業情報提供サイトjobtagに掲載されている令和7年のデータによると、データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍です。これは、求職者1人に対して約9件の求人があることを意味し、需要に対して供給が追いついていない状態を示しています。

Q. データサイエンティスト不足の理由は何ですか？

データサイエンティストが不足している主な理由として、以下が挙げられます。

• DX推進企業の増加
• データサイエンティストの実務経験者の不足
• データサイエンティストに求めるスキル設定の難しさ

これらの要因が複合的に絡み合い、人材不足を引き起こしています。