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

ポテンシャル採用とは、現時点での実務経験やスキルよりも、将来の成長可能性を重視して人材を採用することです。データサイエンティストは需要の高まりから経験者採用が難しく、ときには未経験者の採用が必要です。

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具体的な理由を紹介します。ポテンシャル採用を成功させるための施策も解説するので、将来有望な人材を見つけたい方はぜひご覧ください。

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。

独立行政法人 情報処理推進機構の「DX動向2025」では、DX推進に必要な人材として以下を提示し、いずれの人材が不足しているかを企業に調査しています（カッコ内は最も不足していると回答した企業の割合）。

• ビジネスアーキテクト（43.0％）
• データサイエンティスト（18.8％）
• ソフトウェアエンジニア（15.8％）
• サイバーセキュリティ（14.8％）
• デザイナー（7.6％）

突出して不足しているのはビジネスアーキテクトでしたが、データベースサイエンティストが不足していると回答した企業も2割近く存在し、ニーズの高さがうかがえるでしょう。このように、多くの企業がデータサイエンティストを求める一方で、実務経験を持つ人材の絶対数は限られるため、データサイエンスの経験者採用は難しい状況となっています。

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。
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

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る姿勢が価値を持つでしょう。

もし、最先端の技術を持ったデータサイエンティストを獲得したい場合は、フリーランスを活用する手もあります。フリーランスであれば、プロジェクトごとに必要なスキルを持つ即戦力のデータサイエンティストを柔軟に確保することが可能です。レバテックフリーランスでは、高度なデータ分析やAI実装などの専門スキルを持つフリーランス人材を豊富にご提案しています。
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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、機械学習やプログラミングといった技術的なスキルのほかに必要となる能力があります。たとえば、データに基づいて課題を発見し解決する際には、論理的思考力が不可欠です。業務はチームで進めるため、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が、データを活用してビジネス課題を解決することにあることを踏まえると、ビジネスサイドのニーズを理解する能力も欠かせません。

書類選考や面接では、前職を通してこうしたソフトスキルが備わっているかを確認しましょう。

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

以下の記事では、データサイエンティストをはじめとする高度IT人材を採用するコツを紹介しています。採用した人材が力を発揮できる環境づくりも紹介しているので、ぜひご覧ください。
高度IT人材を確保するには？定義から採用・育成・活用法まで解説

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。

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以下の記事で詳しく紹介しています。
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。特に、IT人材はリモートワークの可否を気にする傾向がある点に着目しましょう。

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IT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

さらに、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には、求人票に「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。面接の際には、さらに詳細な評価指標や目標設定を伝えましょう。

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、成長を支援する制度の有無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

候補者に正確な情報を伝えて入社後のミスマッチを防ぐためにも、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。現場の社員を巻き込む方法としては、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を一緒に考えてもらう
• 面接官として候補者への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自社の技術力や職場環境について伝えてもらう

6. 選考プロセスを工夫する

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。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。

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した。

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

上記のうち、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。

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。ダイレクトリクルーティングとは、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う採用手法です。

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、ダイレクトリクルーティングによる直接的なアプローチが効果的です。

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を確保できることです。通常の採用活動では、応募者への連絡や面接の日程調整など多岐にわたる業務が発生しますが、エージェントはこうした作業を代行してくれます。企業側は、事前に選別された候補者の情報を確認するだけで済むので、社内で採用工数を割けない場合におすすめです。

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、紹介者の社員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、社員の元同僚や大学の研究室仲間などを紹介してもらう場合、技術適性のみならず、チームワークや問題解決能力も事前に把握できます。

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。さらに、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、選考の質を高めましょう。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といった施策も、優秀な人材を引きつける上で有効です。