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不足で採用できない」という悩みを抱える企業が増えています。実際に、データサイエンティストの有効求人倍率は約12倍と高水準で企業間の採用競争が激しい状態です。

この記事では、データサイエンティスト不足の実態を解説します。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。

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11.88倍

厚生労働省の職業情報提供サイトjobtagの令和6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11.88倍という高水準です。これは、データサイエンティスト1人に対して約12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。

さらに、レバテックの調査によると、データサイエンティストを含む生成AI関連のフリーランス案件は、ChatGPTの一般公開（2022年11月）以降、約6.2倍に増加しています。データサイエンティストに限ったデータではないものの、フリーランス市場においても先端技術に精通した人材の需要が高まっていることが分かるでしょう。

参考：ITフリーランス案件発生数は昨年比149％で過去最高 DX／AXの加速に伴いPM・ITコンサル需要が拡大｜レバテック

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2025では、DX人材を担う人材の不足状況が以下のように示されています。

引用元：DX動向2025｜独立行政法人 情報処理推進機構

日本においては、データサイエンティストは「ビジネスアーキテクト」に続いて2番目に不足しています。ビジネスアーキテクトと比べると不足していると回答した企業の割合は下がりますが、充足している状態とはいえません。

最近では、このようなDX人材の不足に対応するためフリーランスを活用する企業が増えつつあります。
レバテックの調査では、DX推進に取り組む企業のうちITフリーランスを活用している企業は65.7％に及ぶことが分かりました（回答数：429名）。活用領域としては「データ活用・AI導入（58.9%）」が6割近くを占めており、多数の企業がデータの利活用においてフリーランスの力を借りていることが分かります。
実力のあるフリーランスはDXやAI活用の中核を担う存在になり得るため、人材不足に悩む際はぜひレバテックフリーランスにご相談ください。
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参考：DX推進におけるITフリーランス活用が進む、 AI・データ分野での活用は約6割｜レバテック

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。

引用元：DX動向2025｜独立行政法人 情報処理推進機構

DX動向2025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、2022年度は「取組んでいない」とした企業の割合が29.1％でしたが、2024年度には19.9％まで減少しています。

レバテックの調査でも、77.4％の企業が「DXに取組んでいる」と回答しており（回答数：554名）、DX推進を担うデータサイエンティストの需要が高まっていることが分かります。

以下の記事では、DX人材に焦点を当てた人材不足の解消法を解説しています。DXに取り組む企業はぜひ参考にしてください。
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

参考：DX推進におけるITフリーランス活用が進む、 AI・データ分野での活用は約6割｜レバテック

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。
【企業向け】DXエンジニアに必要なスキルとは？効果的な育成・採用方法とは

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、評価基準を設定する難しさが挙げられます。

引用元：DX動向2025｜独立行政法人 情報処理推進機構

DX動向2025によると、DX人材確保の課題として、次の3つが上位に挙げられています（日本の場合）。

• 1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
• 2位：魅力的な処遇が提示できない
• 3位：採用したい人材のスペックが明確でない

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といえるでしょう。

以下の記事では、IT人材を採用するコツを紹介しています。人材を思うように確保できないとお悩みの場合はぜひ参考にしてください。
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、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

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

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でしょう。DX推進においては、多くの企業が社内のIT人材不足解消のためにフリーランスを活用しています。正社員採用だけではなく、即戦力となるフリーランスを活用することでDXを推進し市場の変化に対応できるようになるでしょう。

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をご提案しています。機械学習や深層学習、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も紹介可能です。

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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。

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「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。

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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。職業情報提供サイトjobtagに掲載されている令和6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11.88倍です。これは、求職者1人に対して約12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。