データサイエンティストのポテンシャル採用が多い理由・未経験者に対する評価基準は？

ポテンシャル採用とは、どのような採用方法なのでしょうか。まずはポテンシャル採用の概要を説明します。

（1）ポテンシャル採用とは

ポテンシャル採用とは、過去の経験や実績にとらわれず、個人の潜在能力や成長の可能性を重視して採用する方法です。

従来、中途採用では、その職種の実務経験を持つことを条件として、即戦力として期待できる人材を求めることが多かったのですが、最近はポテンシャル採用を行う企業が増えています。

（2）ポテンシャル採用なら未経験でもチャンスがある

ポテンシャル採用では、過去の経験は問われないため、未経験者や異業種からの転職者にも採用されるチャンスがあります。

ポテンシャル採用を実施している企業の多くは、未経験者でも無理なく仕事に取り組めるよう、入社後に必要な教育やトレーニングを受ける機会を設けています。未経験からチャレンジして、ご自身の持つ潜在能力を生かしてスキルを身につけるチャンスだといえます。

未経験でも応募できるデータサイエンティストの求人を探す方法を知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。

参考記事：未経験でも応募できるデータサイエンティストの求人の探し方と注意点

（3）ポテンシャル採用の選考プロセス

ポテンシャル採用の選考プロセスは、企業や職種によって異なりますが、一般的に、募集している職種に関連する経験、自己学習の成果、学習意欲、問題解決能力、コミュニケーション能力などが重視される傾向にあります。これらの要素を具体的に洗い出し、積極的にアピールするとよいでしょう。

適性検査、課題解決演習、グループディスカッションなどを通して潜在能力を評価されることもあります。

データサイエンティストのポテンシャル採用は増加傾向にあります。その理由について説明します。

（1）データサイエンティストの需要が増加している

多くの業界でビックデータを活用したDXが進む中、ビッグデータの解析や予測モデルの構築などを行うための高度な専門知識とスキルを持つデータサイエンティストの需要は急速に増えています。

経済産業省のIT政策実施機関である独立行政法人情報処理推進機構 (IPA)が公開している「DX白書2023」では、DXを推進するデジタル人材について49.6%の企業が「大幅に不足している」と回答しています。「やや不足している」（33.9%）と合わせると、8割以上の企業がデジタル人材不足という問題に直面していることになります。そのような状況の中で、DX推進の中心的な役割を担うデータサイエンティストも不足しているのが現状だといえるでしょう。

（2）即戦力となる経験者は少ない

データサイエンティストは、テクノロジーの進化とビジネスの融合によって生まれた比較的新しい職種です。

データサイエンティストとして即戦力となる実務経験者はまだ少ないため、企業で求められるスキルや経験を持つ人材が転職市場に流出することは稀です。そのため、未経験でも潜在能力を持つ人材を対象としたポテンシャル採用が増えているのです。

データサイエンティストのポテンシャル採用では、以下の３つの内容が評価される傾向にあります。

・データサイエンスに関する自己学習の実績

・コミュニケーション能力

・積極的に自己研鑽を続ける力

それぞれの内容について詳しく説明します。

（1）データサイエンスに関する自己学習の実績

データサイエンティストのポテンシャル採用では、データサイエンスに関する自己学習の成果や経験をアピールすることが重要なポイントとなります。

例えば、オンラインの講座や教材を利用してデータサイエンスの基礎知識やプログラミングスキルを習得したことなどです。利用した講座や教材の名称や提供元、実際に学習した内容などを説明できるよう準備しておきましょう。

データサイエンスティスト育成講座などを受講した場合は、オンラインコースの修了証明書を提示できるように用意しておくとよいでしょう。

（2）コミュニケーション能力

データサイエンティストは、さまざまな職種のメンバーと協働して仕事を進めることが多いため、関係者と円滑なコミュニケーションをとるためのコミュニケーション能力が求められます。

また、データ分析手法を駆使してビジネスの課題を解決するためには、業務の全体像やビジネスにおける課題を把握して課題の本質を理解することが大切です。そのためには、高度なヒアリング能力が必要です。また、データ分析の結果やビジネスに活用する方法についてわかりやすく伝えるスキルも求められます。

（3）積極的に自己研鑽を続ける力

データサイエンスは常に進化している分野であり、新しい技術や手法が次々と登場します。そのため、ポテンシャル採用では、自ら積極的に自己研鑽を続ける力が重要視されることがあります。自身の学習意欲や新しい知識を積極的に取り入れる姿勢をアピールしましょう。

データサイエンティストのポテンシャル採用に応募する企業を選ぶ際は、以下の２つのポイントを確認することが大切です。

・研修プログラムやキャリア形成支援制度の充実度

・企業理念や企業文化

・働きやすさ

それぞれの内容について詳しく説明します。

（1）研修プログラムやキャリア形成支援制度の充実度

データサイエンティストのポテンシャル採用に応募する際、研修プログラムやキャリア形成支援制度の充実度は必ず確認しておきましょう。これらが充実している企業なら、未経験の状態で入社しても、無理なくスキルアップして、データサイエンティストとしての実務経験を積み、キャリアを形成していくことができます。

データサイエンティストのポテンシャル採用を実施している企業の多くは、未経験者に対する研修制度を用意していますが、その内容は企業によって大きく異なります。募集要項に記載されている内容だけでは研修制度の詳細が不明な場合は、応募時や面接の時に質問してもよいでしょう。

（2）企業の方針や文化

就職先の企業を選ぶ際は、企業が掲げている企業理念に共感できるか、企業文化にご自身がマッチするかという点を確認することも大切です。企業理念に共感でき、企業文化に合う企業に就職できれば、モチベーションを維持しながら仕事に取り組める可能性が高いからです。

企業の公式サイトなどで企業理念や企業文化などをしっかり確認した上で、ご自身の価値観に合うか判断しましょう。

（3）働きやすさ

データサイエンティストとして着実にキャリアを積むためには、働きやすい環境で働くことも重要です。リモートで仕事をすることを希望する場合は、在宅勤務制度やリモートワーク制度を導入している企業を選びましょう。

在宅勤務制度やリモートワーク制度が導入されている企業では、自宅や好きな場所で仕事ができるため、余計なストレスのない環境で集中力を維持して仕事に取り組めます。通勤時間の節約にもなるため、ワークライフバランスの向上にもつながります。

データサイエンティストのポテンシャル採用で採用されるためには、以下の2つのポイントを意識するとよいでしょう。

・自身が持つ潜在的な能力をアピールする

・自己学習に取り組んだ実績を具体的に示す

それぞれの内容について詳しく説明します。

（1）自身が持つ潜在的な能力をアピールする

企業は、将来的に成長が見込める人材を求めていますので、自身のポテンシャルを示す要素を明確に伝える必要があります。まずは自己分析を行い、自身の強みを把握しましょう。データサイエンティストに求められる論理的思考力やコミュニケーション能力などを自身の強みとしてアピールできると、潜在能力を持つ人材だと評価され、採用される可能性が高くなります。

ご自身の強みは、具体的なエピソードを交えて伝えられるよう準備しておくことが大切です。また、面接では緊張するかもしれませんが、落ち着いて自信を持って話すことを心がけてください。

（2）自己学習に取り組んだ実績を具体的に示す

データサイエンティストのポテンシャル採用において、未経験者が採用されるためには、自己学習に取り組んだ実績を具体的に示すことが非常に重要です。

自己学習は、未経験者がデータサイエンスのスキルを身につけるために必要不可欠な要素です。企業は、未経験者が積極的に学習に取り組む姿勢を評価します。具体的な実績を示すことによって、その姿勢をアピールすることができます。

具体的な実績とは、以下のようなものです。

・オンラインの講習や書籍などを通じてデータサイエンスの基礎知識を習得したこと

・データ分析や機械学習のプロジェクトに取り組んだ経験

・データセットを収集し、分析や予測モデルの構築を行った経験

これらの実績を履歴書や応募書類の自己PR欄などに具体的に記載し、面接で聞かれた時に話ができるようにしっかり準備しておくとよいでしょう。

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多い理由や、ポテンシャル採用でチャンスを掴むために必要なことなどについて解説しました。

ポテンシャル採用では、未経験者でも採用されるチャンスがあります。自己分析をしっかり行い、自身の潜在能力を伝えましょう。自己学習の実績を具体的に示すことも大切なので、具体的に提示できるように準備しておくとよいでしょう。自己学習の実績が不十分な場合は、ポテンシャル採用の求人に応募する前に、講座を受講するなど自己学習の実績を積むことをおすすめします。

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