【企業向け】データサイエンティスト不足の現状！理由や採用戦略も紹介

「データサイエンティストを採用したいが、なかなか見つからない…」という悩みを抱える企業が増えています。実際、データサイエンティストの有効求人倍率は2.83倍と、求人に対して人材が不足している状況です。

本記事では、データサイエンティスト不足の実態と課題を詳しく解説します。さらに、データサイエンティストを採用するための方法も紹介するので、人材採用でお困りの方は、ぜひ最後までお読みください。

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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2.83倍

職業情報提供サイトjobtagの令和5年度のデータによると、データサイエンティストの有効求人倍率は2.83倍となっています。

つまり、データサイエンティスト1人に対して2.83件の求人が存在しており、市場においてデータサイエンティストの需要が供給を上回っていることが分かります。

DX人材全体の不足状況

情報処理推進機構（IPA）が発表した『DX動向2024』では、DX人材を下記の5つに分類しています。

※IPA『DX動向2024』より引用

同調査によると、データサイエンティストについて「大幅に不足している」「やや不足している」と回答した企業は69.8%にのぼります。つまり、約7割の企業がデータサイエンティストの確保に課題を抱えていることを示しています。

このような深刻な人材不足が起こるのは、DXの推進やAI活用の広がりに伴い、需要が急増しているためです。データサイエンティストの育成には専門的な知識とスキルが必要なため、すぐには供給が追いつかないという現状があります。

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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の不足は、多くの企業が直面している課題です。この人材不足には、いくつかの要因が絡み合っています。ここでは、データサイエンティストが不足している主な理由を解説していきます。

DX推進企業の増加

データサイエンティストが不足する理由の1つとして、DX推進企業が増加し、DX人材の需要が高まっていることが挙げられます。

『DX動向2024』によると、日本企業のDXへの取り組みは着実に進展しており、2023年度調査では「全社戦略に基づき、全社的にDXに取り組んでいる」と回答した企業の割合は、2022年度調査の米国の値を上回っています。

DX推進には、データサイエンティストを含むさまざまなDX人材が必要不可欠です。DXに取り組む企業が増えるにつれて、データサイエンティストの需要も急速に高まっているのです。

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。

データサイエンス教育機関の不足

データサイエンスの専門知識を体系的に学べる教育機関が不足していることも、人材不足の一因です。プログラミングや統計学を専門的に学べる学校や学部は多いですが、データの活用や分析まで学べる専攻科を持つ教育機関は、まだ十分とはいえない状況です。

必要な人材像の設定が困難

データサイエンティストが企業に不足する理由の1つに、適切な評価基準を設定することが難しいことが挙げられます。

『DX動向2024』の調査によると、DX人材確保の課題として、以下の3つが上位に挙げられています。

1位：魅力的な処遇が提示できない
2位：戦略上必要なスキルやそのレベルが定義できていない
3位：採用したい人材のスペックが明確でない

特に、必要なスキルやスペックが明確に定義できていないことは、採用活動の大きな障壁となっています。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企業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現状があるのです。

DX人材の確保が難しい理由についてさらに詳しく知りたい方は、下記記事もあわせてご覧ください。
DX人材の採用が難しい理由は？企業が意識すべき9つの戦略を解説

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効果的な方法を3つ紹介します。

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言えます。

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。

リファラル採用のメリットや活用方法について詳しく知りたい方は、下記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、企業が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
• 企業が求める役割や方針を直接伝えられるため、候補者の興味を引きやすい

これらのメリットを活かすことで、データサイエンティストのような専門性の高い人材の採用の可能性を高めることができます。

スカウト型採用には、レバテックダイレクトのような専門的な人材紹介サービスの活用がおすすめです。詳しく知りたい方はレバテックのスカウトサービスについて解説した資料をご覧ください。

ダイレクトリクルーティングの具体的な手法やポイントについては下記記事をご覧ください。
ダイレクトリクルーティングの手法と成功のポイントを解説

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。

• 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人員配置が可能
• 正社員採用に比べて採用のハードルが低い
• 特定の専門スキルを持つ人材を必要な期間だけ確保できる

特に、データ分析の実務経験者を探している場合は、フリーランス人材の活用が有効な選択肢となる場合があります。プロジェクトベースでの採用を通じて、その後の正社員採用につなげることも可能です。

優秀なフリーランス人材を確保するには、専門家によるサポートを受けるのがおすすめです。経験豊富なフリーランスエージェントは、企業のニーズやプロジェクトの要件に適した人材を選定し、紹介してくれます。

たとえば、レバテックフリーランスでは、多様なスキルと経験を持つフリーランスのデータサイエンティストが多数登録しています。機械学習、深層学習、統計解析など、専門性の高いスキルを持つ人材はもちろん、特定の業界経験を持つ人材なども紹介可能です。

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IT人材の採用のコツについて詳しく知りたい方は、下記記事も参考にしてみてください。
IT人材の採用を成功させる8つのステップとは？採用難を乗り越える方法

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、「Reスキル講座」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ぶことができます。

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。

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できるだけでなく、優秀な人材の確保・定着にもつながっています。

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オンライン学習プラットフォームを提供しています。

これにより、場所や時間に縛られず、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しやすくなっています。

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とされています。

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。

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。

Q1. 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。職業情報提供サイトjobtagに掲載されている令和5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2.83倍です。これは、求職者1人に対して2.83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。

Q2. 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、以下の4点が挙げられます。

• 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
• データサイエンス教育機関の不足
• データサイエンティスト要件の不明瞭性

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。