データサイエンティストのポテンシャル採用で確認すべき内容は？施策も紹介

「ポテンシャル採用を検討しているが、採用後に成長してくれるか不安」「ポテンシャル採用におすすめの採用チャネルを知りたい」と悩んでいませんか？

この記事では、データサイエンティストのポテンシャル採用が注目される理由や、選考時のチェックポイント、採用を成功させるための6つの施策を詳しく解説します。未経験者の中から将来有望なデータサイエンティストを見極めるためのノウハウをお届けします。

データサイエンティストのポテンシャル採用が注目される理由

データサイエンティストを採用する際、即戦力となる経験者だけでなく、ポテンシャル採用が注目されています。その背景には、以下のような理由があります。

データサイエンス経験者の採用が難しいため

日本国内でデータサイエンティストの需要は高まっているものの、経験豊富な人材は限られており、企業間でのデータサイエンス経験者の採用競争が激化しています。

レバテックの調査によれば、データサイエンティストを含むデータマイニング分野の求人倍率は2024年12月時点で15.6倍と高い数値を記録しています。

さらに、高度なスキルを持つ人材に対しては、それに見合った待遇が求められますが、求職者の希望条件を満たせない企業も多いです。

このような状況を受け、将来性のある未経験者を採用し、社内で育成するという方針に転換する企業が増加傾向にあるのです。

データサイエンティストの実務経験者の少なさについては、以下の記事でも紹介しているので参考にしてください。
【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

ビジネスの成長・変革に対応できるようにするため

データサイエンティストのポテンシャル採用が注目される理由は、将来のビジネスの成長・変革に対応できる人材基盤を構築するためです。AIやビッグデータの普及により、データサイエンティストの企業経営への影響力は今後さらに拡大すると予想されています。

しかし、即戦力人材は確保しづらく、仮に数名確保できたとしても、増大する業務量や高度化する分析ニーズに対応できるほどの人数を獲得するのは難しい可能性があります。

そのため、多くの企業が即戦力人材の確保に加え、自社での人材育成にも注力し、長期的に事業発展を支える人材基盤の構築を進めているのです。

実務経験より学習意欲が重要なケースがあるため

データサイエンティストの採用においてポテンシャル採用が注目されるようになった背景には、実務経験以上に学習意欲が重視される場合があることが挙げられます。データサイエンス分野は技術革新スピードが速く、継続的な学習が必要なため、既存のスキルより新たな知識を積極的に吸収する意欲や能力が重要視されるケースがあるのです。

データサイエンスの分野では今後古い技術では対応できない場面が増え、これまでの実務経験が活かせなくなることも想定されます。このような状況では、実務経験の有無よりも、継続的な学習を通じて新しいスキルを習得し続けている人材のほうが活躍できる可能性が高くなります。

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ポテンシャル採用の選考でチェックするポイント

データサイエンティストのポテンシャル採用を成功させるためには、選考において確認すべき重要なポイントがあります。具体的にどのような点に着目すべきか、詳しく見ていきましょう。

業務遂行に必要な最低限のスキルセットがあるか

未経験者であっても、データサイエンスの基礎となるスキルセットが備わっているか確認しましょう。業務や職種に関する知識が全くないと、研修内容を理解するのに時間がかかってしまいます。人によっては理解すること自体が難しく、ポテンシャル採用のメリットである成長性が期待できないこともあります。

たとえば、筆記やコーディングの試験などを行い、統計学や機械学習の基本概念を理解しているか、PythonやR、SQLなどの基礎スキルがあるかをチェックしましょう。

異業種からの転職でも活かせるスキルがあるか

ポテンシャル採用においては、候補者が前職で培ったスキルをデータサイエンス業務でも活かせるかを見極めることが大切です。データサイエンスの業務では、上記で紹介したような統計学や機械学習、プログラミング、データベースなどのハードスキル以外にも必要となるスキルがあります。

たとえば、データサイエンスではデータに基づいて課題を発見し解決する必要があるため、論理的思考力が不可欠です。
また、業務はチームで進めることが基本となるため、コミュニケーション能力も重要です。
データサイエンスの目的は、データを活用してビジネス課題を解決することにあるため、ビジネスサイドのニーズを的確に理解し対応できる能力も欠かせません。

業務に必要な基礎的なハードスキルがあることは前提として、こうしたソフトスキルが備わっているかも面接での質疑応答を通して確認しましょう。

学習意欲があるか

技術の進化が速いデータサイエンスの分野では、継続的な学習が不可欠です。
面接では、最近学んだ内容や、これから学びたい分野について質問すると、学習への姿勢が見えてくるでしょう。

具体的には、以下のような質問で学習意欲の高さを確認するのがおすすめです。

• オンライン学習プラットフォームでの学習経験と修了状況
• データ分析コンペティションへの参加経験と順位、活用した技術
• 勉強会やカンファレンスへの参加経験と発表内容、得られた知識
• 関連資格の取得状況あるいは取得に向けた学習状況
• 技術ブログやGitHubなどでのアウトプットの有無と内容

データサイエンティストの採用を成功させる6つの施策

データサイエンティストのポテンシャル採用を効果的に進めるためには、戦略的なアプローチが必要です。ここでは6つの重要な施策を紹介します。

1. ペルソナを明確にする

データサイエンティストの採用では、ペルソナを明確に定義します。人材要件が不明確な場合、募集要項で自社が期待する役割や必要なスキルを求職者に適切に伝えることができません。また、採用基準が曖昧なままとなるため、面接官によって評価基準が異なるといった問題が生じる可能性があります。このような状況は、採用のミスマッチにつながりやすいのです。

どのような人材が必要なのか、求めるスキルセットや経験、志向性などを明確にし、採用ターゲットを絞り込みましょう。

ペルソナの設計方法については下記の記事で紹介しているため、参考にしてください。
採用でのペルソナの設計のやり方を解説！作成に役立つフォーマットも紹介

2. 働きやすい環境を用意する

データサイエンティストがモチベーションを維持できる、働きやすい職場環境を整えることも採用を成功させるポイントです。

レバテックの調査によると、現在リモートワークをしている人のうち、今後もリモートワークを継続したいと回答した人は約8割に上りました。

引用元：出社回帰で約4割のITエンジニアが同職種での転職を検討、根強く残る“リモート希望”の声｜レバテック株式会社

また、現在はリモートワークを実施していない人のうち、約4割が今後リモートワークで働きたいとの意向を示しています。

引用元：出社回帰で約4割のITエンジニアが同職種での転職を検討、根強く残る“リモート希望”の声｜レバテック株式会社

上記のデータから、リモートワークができる場合、就職・転職を希望する人は多いと考えられるでしょう。

3. 評価体制を見直す

データサイエンティストを採用するにあたっては、評価体制の見直しも不可欠です。データサイエンスの業務は成果が可視化しにくい側面があるため、実績を正当に評価してくれる企業は求職者にとって魅力的に映るでしょう。

具体的には、モデルの精度向上や業務プロセスの自動化、データに基づいた意思決定の促進、新たなビジネス機会の発見といった貢献に対し、適切な評価を行う必要があります。

評価体制について求職者に伝えるタイミングとしては、求人票にて「成果主義に基づいた評価制度」「データドリブンな意思決定を重視する文化」といったキーワードを盛り込むのがおすすめです。また、面接時により詳細な評価指標や目標設定などを伝えると理解を得やすいでしょう。

4. 研修制度やキャリア形成支援制度を整える

データサイエンティストを採用するには、研修制度やキャリア形成支援制度を整えるのも有効です。データサイエンス分野は技術の進歩が速く、継続的な学習が不可欠であるため、成長を支援してくれる環境があるかが応募や内定承諾の決め手となることがあります。

具体的な整備内容としては、社内技術研修の実施や外部研修の参加費補助、オンライン講座の受講料補助、資格取得における受験料補助や取得時の手当支給などが考えられます。

さらに、社員の希望するキャリアパスを実現できるよう、定期的なキャリア相談の機会を設けるのも良いでしょう。

5. 現場のデータサイエンティストを巻き込む

データサイエンティストの採用では、現場のデータサイエンティストを採用活動に巻き込みましょう。現場のデータサイエンティストが採用活動に参加することで、候補者により正確な情報を伝えられ、入社後のミスマッチを防げるからです。

現場のデータサイエンティストを巻き込む方法として、以下のような取り組みが効果的です。

• 求人票に記載する開発環境やスキル要件などを一緒に考えてもらう
• 面接官として、候補者に技術的な質問や業務内容の説明を行ってもらう
• 採用イベントやセミナーで、参加者に会社の技術力や職場環境を伝えてもらう

6. 選考プロセスを工夫する

データサイエンティストを採用できても、早期退職となれば「採用が成功した」とはいえません。早期離職を防ぐため、選考プロセスを工夫する必要があります。

レバテックの調査によると、採用担当者の6割以上が、採用後の候補者の定着・活躍状況から「採用時の見立てとの間にギャップがあった」と感じた経験があると回答しています。

引用元：IT人材の早期離職が「増加した」と約4割の採用担当者が回答、 AI活用によるミスマッチ防止も｜レバテック株式会社

また、同調査によると、このような採用後のギャップを防ぐための取り組みを実施している企業は約6割に上ります。

引用元：IT人材の早期離職が「増加した」と約4割の採用担当者が回答、 AI活用によるミスマッチ防止も｜レバテック株式会社

具体的な施策としては、採用イベント・会社説明会やカジュアル面談の実施、採用要件・業務内容の明確化、AIマッチングの活用などが挙げられます。

引用元：IT人材の早期離職が「増加した」と約4割の採用担当者が回答、 AI活用によるミスマッチ防止も｜レバテック株式会社

自社で行っていない取り組みがあれば、導入を検討してみましょう。

ポテンシャル採用を成功させるポイントについては以下の記事でも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
ポテンシャル採用とは？導入のメリットや成功させるコツも紹介

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データサイエンティストの採用におすすめのチャネル

データサイエンティストを採用するためには、適切な採用チャネルの選択が重要です。ここでは、特におすすめの3つの採用チャネルを紹介します。

ダイレクトリクルーティング

データサイエンティストの採用におすすめのチャネルには、ダイレクトリクルーティングがあります。この手法では、企業がSNSや専用プラットフォームを活用して自社の要件に合うスキルや経験を持つ人材を見つけ出し、個別にアプローチを行います。

ダイレクトリクルーティングでは、候補者の経歴や実績を詳しく調査し、パーソナライズしたメッセージを送ることが重要です。なぜなら、個々に合わせたメッセージにより候補者は企業が自分自身の能力や経験を理解し評価していると感じ、入社意欲を高めることができるからです。さらに、自社のデータ活用事例や技術的なチャレンジについて具体的に説明することで、候補者の関心をより一層高めることができるでしょう。

ダイレクトリクルーティングのメリットは、転職潜在層にアプローチできることです。優秀な人材は現職で成果を上げ相応の待遇を受けているため、転職サイトに登録していない場合や、登録していても積極的な転職活動は行っていない場合があります。しかし、魅力的なオファーがあれば転職を検討する可能性があるため、直接的なアプローチが効果的なのです。

ダイレクトリクルーティングでデータサイエンティストを探すなら、レバテックダイレクトがおすすめです。レバテックダイレクトでは、スキル要件を細かく設定し、マッチする人材を効率的に探すことができます。
レバテックダイレクトの詳細については以下のページから資料をダウンロードしてください。

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エージェントサービス

データサイエンティストの採用では、エージェントサービスの利用もおすすめです。エージェントサービスは、企業と求職者のマッチングを行うサービスです。IT特化型のエージェントを利用すれば、豊富な登録者の中から、技術知識を持つアドバイザーが企業のニーズに基づいて適切な人材を紹介してくれます。

エージェントサービスの強みは、採用担当者の負担を軽減しながら、マッチング精度の高い人材確保を実現できることです。通常の採用活動では、応募者の選考や連絡調整など多岐にわたる業務が発生しますが、エージェント経由ならこれらの負担が大幅に削減されます。企業は、事前に選別された候補者の情報を確認し、面接を実施するだけというシンプルなプロセスになります。

リファラル採用

データサイエンティストを採用するならリファラル採用の導入も検討しましょう。リファラル採用は、既存の社員からの紹介によって人材を獲得する採用手法です。

リファラル採用の利点は、紹介者が候補者のスキルや人となりを熟知しているため、採用後のミスマッチを防ぎやすいことです。たとえば、元同僚や大学の研究室仲間、勉強会で知り合った人など実際に一緒に活動した経験がある人物を紹介してもらう場合、技術適性はもちろんチームワークや問題解決能力といった点も信頼できるでしょう。

データサイエンティストの採用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の採用に関するよくある質問に回答します。

Q. ポテンシャル採用の選考で優秀な人材を見極めるには？

データサイエンティストのポテンシャル採用では、業務に必要なハードスキルとソフトスキルが備わっているかを確認しましょう。具体的には、統計学を理解しているか、PythonやSQLの基礎スキルがあるかをチェックします。また、論理的思考力やコミュニケーションスキル、学習意欲も評価します。

Q. 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を成功させるには、まずペルソナを明確にし、それを求人票に反映させることが重要です。次に、社内の採用基準を統一することで、選考の質を高める必要があります。さらに、リモートワークを導入し働きやすい環境を整備する、適切な評価制度を構築する、成長機会を提供するなども、優秀な人材を引きつける上で有効です。