データサイエンティストの就職先・大手企業を12社厳選｜未経験から学ぶ方法も解説

あらゆる業界でビッグデータ活用の需要が高まる現在、データサイエンティストは今後さらに重宝される人材となります。

データサイエンティストに興味がある方は、業務内容のイメージや未経験から学ぶ方法など基本的な部分を知りたいはず。

そこでこの記事ではデータサイエンティストの就職先・大手企業を12社厳選し、企業概要と求人例をピックアップしました。

加えてデータサイエンスを企業で活用するメリットや、未経験から学ぶ方法を紹介します。

データサイエンティストの仕事を理解しておきたい方は、ぜひご一読ください。

データサイエンティストとは

そもそもデータサイエンティストとは、統計学や情報工学などの知見を活かしながら多くのデータを分析し、有益な知見を見いだす仕事を担っています。

データサイエンティストは企業の問題点を洗い出し、データを用いて効率的に問題を解決できます。

活用方法は例えば飲食店での注文履歴をデータ分析し廃棄ロスを大幅に削減したり、製造ラインで異物を検知するカメラのシステムを構築したり。

業務の中で人間ができない部分をサポートしてくれるので、精度の高いサービス提供が実現します。

データサイエンティストに必要な知識

データサイエンティストには、以下のような知識が必要とされています。

• データサイエンスの知識（数学や機械学習など）
• エンジニアリングの知識（Python、SQL、環境構築など）
• ビジネス関連の知識（マーケティングやマネジメントなど）

スキルをビジネス目的に活かすために、データサイエンスを理解した上でエンジニアリング知識で落とし込み、ビジネススキルでデータを活かし切る必要があります。

企業によって必要な知識は異なりますが、大きく分けてこの3点は欠かせない知識といえるでしょう。

データサイエンティストの平均年収

求人ボックスの調査によると、データサイエンティストの平均年収は699万円です。

日本の平均年収443万円と比較して、データサイエンティストは256万円も年収の高い職種です。

年収データのボリュームが多いのは696〜804万円の水準で給料面は恵まれていますが、その分他の職種以上に専門性が必要となります。

参考：求人ボックス給料ナビ

データサイエンティストについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事をご一読ください。

新卒からデータサイエンティストになれる？

新卒からデータサイエンティストになることは可能です。

ただしデータサイエンティストは、理系で数学やデータ処理を専攻していたり大学院での研究実績を持っていたりする方が就職に有利となります。

もし大学の専攻が文系で一から学習を始める際は、未経験歓迎のインターンシップに参加したりITスクールで学んだり、積極的にプロから学ぶ必要があります。

新卒採用は、ポテンシャルを重視し未経験者を採用する傾向にありますが、データサイエンティストは専門知識を要するため課題提出や大学での研究が前提となる可能性があるのです。

色々な求人情報をチェックして、自分の知識でも応募できるのか見極める必要があるでしょう。

データサイエンティストの就職先・大手企業12社を厳選

ここからはデータサイエンティストの就職先として名の知れた12の大手企業の概要と求人例を紹介します。

企業や業務内容のイメージを深めていきましょう。

①日立製作所

日立製作所は世界有数の大手電機メーカーで、日立グループの中でも中心とする企業です。

日立は冷蔵庫や洗濯機などの白物家電のイメージがありますが、他にも鉄道関連のものを作っていたり、半導体の生成や金融サービスに関わる仕事も担っています。

日立製作所のデータサイエンティストの求人例は、エンジニアやコンサルタントなどのプロを結集し、顧客が抱える課題の仮説や、課題解決のための製品開発に活かす技術の提案などを実施するもの。

国内外の研究所や事業部と連携しながら、グローバルに活躍することができます。

企業名	株式会社日立製作所
事業内容	都市開発やエネルギー事業をはじめAI、交通、ファイナンス ヘルスケアなどの社会イノベーション事業
従業員数	約322,525人
平均年収	約916万円

参考：株式会社日立製作所｜有価証券報告書

②博報堂

博報堂は日本を代表する広告代理店で、電通と並び国内二大巨頭と言われる企業です。

博報堂の強みはクライアントが抱える課題の解決で、特にメディアコミュニケーション領域の課題解決を得意としていて、過去のクライアントには名の知れた企業が多数。

博報堂のデータサイエンティストのとある求人では、マーケティング戦略の上流工程として意思決定に携われます。

大手企業のプロジェクトが大多数で、扱うデータも多種多様なため大きな仕事に関われてやりがいがあります。

特にマーケティングやWeb運用などの数値を分析する経験を要します。

企業名	株式会社博報堂
事業内容	マーケティングソリューションの提供
従業員数	3,918人（グループ24,775人）
平均年収	約1,090万円

参考：株式会社博報堂DYホールディングス｜有価証券報告書

③楽天グループ

楽天グループはインターネット関連サービスを中心に展開する企業で、楽天市場や楽天モバイル、楽天銀行など一般の方にも馴染みのあるサービスを多数展開しています。

楽天グループはブランドの一体化を強化することで独自の経済圏の形成に成功し、国内に1億以上の会員を有しています。

楽天市場でデータサイエンティストとして活躍する人は、例えば出典店舗向けのマーケティングツールの開発を実施しています。

楽天市場の滞在時間と離脱率を把握し、購買の向上を目指した分析ツール作成を担当しています。

企業名	楽天グループ
事業内容	インターネット関連サービスの提供 （ECサイト、旅行、金融サービス、プロスポーツなど）
従業員数	約32,079人
平均年収	約797万円

参考：楽天グループ株式会社｜有価証券報告書

④トヨタ自動車

日本最大手の自動車メーカーであるトヨタ自動車の2022年の自動車販売台数は1,048万台で、3年連続で世界一位となった実績があります。

トヨタ自動車が出すデータサイエンティストの求人の一例は、車両のビッグデータを活用し車両開発を進めたり、温室効果ガスの排出をゼロにするカーボンニュートラルの分析を行ったりします。

車両に関する知識やデータ分析の実務経験などが求められるポジションです。

企業名	トヨタ自動車
事業内容	自動車メーカー
従業員数	70,056人（グループ375,235人）
平均年収	約895万円

参考：トヨタ自動車｜有価証券報告書

⑤野村総合研究所

野村総合研究所は、野村総合研究所と野村コンピュータシステムを合併後リサーチ、コンサルティング、ITソリューション、システム運用などをトータルに提供している会社です。

野村総合研究所は23卒の東大・京大の就職注目企業ランキングで1位を獲得していて、若いうちからさまざまなプロジェクトで経験を積ませてもらえる環境となっています。

参考：働きがい研究所by openwork

野村総合研究所の求人は、日本を代表する企業のビッグデータを解析し、ビジネスプロセスの無人化やコスト削減など経営課題を解決するための仕組み作りなどを進めます。

企業名	野村総合研究所
事業内容	コンサルティングやシステム構築・運用
従業員数	6,782人（グループ17,394人）
平均年収	約1,242万円

参考：野村総合研究所｜有価証券報告書

⑥ソニー

ソニーは日本の総合機器メーカーとして、テレビやデジタルカメラ、スマホなどを生産したり、他にもエンターテインメント事業を展開しています。

ソニーのデータサイエンティストの求人は、ソニーのテレビ・オーディオ製品に対して、新しいサービスに必要なデータの定義を提案したり、データベースの開発・運用を実施します。

ソニーは年齢に関係なく、個人の適性に合わせた役割を任されます。

企業名	ソニー
事業内容	テレビやスマホなどの生産エンターテインメント事業
従業員数	約9,000人（グループ113,000人）
平均年収	約1,102万人

参考：ソニーグループ｜有価証券報告書

⑦キーエンス

キーエンスは自動制御機器や計測機器、電子顕微鏡などの開発・製造販売を行う企業で、2023年の国内企業時価総額ランキングで3位を獲得している日本の優良企業です。

参考：日本経済新聞

キーエンスのデータサイエンティストとしての求人例は、機械学習を用いて顧客への提案活動を実施するもの。

コンサルティングセールス担当とペアになり、顧客が自律的にデータ活用ができる状態を目指し支援します。

2019年からスタートした新しい事業での中核メンバーの一員として、キャリアアップを目指せる環境です。

企業名	キーエンス
事業内容	電子機器、顕微鏡などの開発・製造販売
従業員数	10,580人
平均年収	約2,279万円

参考：キーエンス｜有価証券報告書

⑧東京海上日動火災保険

東京海上日動火災保険は、世界トップクラスの損害保険会社です。

その名の通り火災保険や海上保険だけでなく、傷害保険や自動車保険などを含む損害保険全般の業務を担っています。

東京海上日動火災保険の求人例は、通販型自動車保険におけるデータ分析をするもので、例えば新規獲得や既存顧客、保険料の価格競争力などのデータを分析します。

残業制限やリモートワーク制度を設けていて、プライベートと両立しやすい職場です。

企業名	東京海上日動火災保険
事業内容	保険引き受けや資産運用、損害保険業務の代行など
従業員数	17,008人（グループ43,217人）
平均年収	約1,431万円

参考：東京海上ホールディングス｜有価証券報告書

⑨リクルート

リクルートは求人広告や人材紹介、ITソリューションなどのサービスを手がける企業です。

住まい情報サイトや旅行予約サイトなど、誰しもが一度は利用経験のあるような有名Webサイトを複数運営しています。

リクルートのデータサイエンティストの求人例は、営業現場でのデータ活用支援やマーケティング知識を活用したコスト最適化分析などです。

新卒でもデータサイエンティストを募集しているので、ぜひ公式サイトをチェックしてみて下さい。

企業名	リクルート
事業内容	求人広告、人材紹介、ITソリューションなどを手掛ける
従業員数	19,836人（グループ58,493人）
平均年収	約1,139万円

参考：リクルートホールディングス｜有価証券報告書

⑩ソフトバンク

ソフトバンクは、携帯電話の販売や固定通信サービスの提供、インターネット接続サービスの提供などを行う日本の大手電気通信企業です。

ソフトバンクのデータサイエンティストの求人例では、顧客企業のデータを用いてデータ分析を行い、ビジネス価値を創造・提案します。

新事業立ち上げに近い面白みを感じられ、仕事への貢献度を体感できるやりがいのある仕事です。

企業名	ソフトバンク
事業内容	携帯電話の販売、インターネット接続サービスの提供など
従業員数	19,045人（グループ54,986人）
平均年収	約805万円

参考：ソフトバンク｜有価証券報告書

⑪京セラ

京セラは電子部品や半導体、太陽電池、医療用製品などを製造する大手電子機器メーカーで国内外で大きな売り上げを記録しています。

京セラでのデータサイエンティストの求人例は、製造現場からビッグデータを集めて、品質を左右する原因を突き止め改善につなげていくもの。

就業時間の2割を自己学習に充てられる制度があり、働きながらスキルアップが実現します。

企業名	京セラ
事業内容	電子部品・セラミック・太陽電池などを製造
従業員数	81,209人
平均年収	約723万円

参考：京セラ｜有価証券報告書

⑫第一生命保険

第一生命保険は日本を代表する生命保険会社として、保険の営業・加入・支払いなどの基本的な業務に加え、資産運用や会計、人事処理など多岐に渡る業務を担っています。

第一生命のデータサイエンティストの求人は、社内でのさまざまなデータ活用シーンにおいて、機械学習を用いて業務を行います。

例えばビジネス課題の検討やデータの可視化などを実施しながら、新たな価値創造や生産性向上などの取り組みをサポートします。

企業名	第一生命保険
事業内容	個人・企業向けの各種生命保険の引き受け、保全サービス
従業員数	49,112人（グループ60,997人）
平均年収	約972万円

参考：第一生命ホールディングス｜有価証券報告書

データサイエンスを企業で活用するメリット

今回紹介した大手・優良企業でデータサイエンス技術が導入されていることから、ビジネス活用には大きなメリットがあることが明らかです。

そこでここからはデータサイエンスを企業で活用するメリットを、以下の3点から解説します。

1. 業務の効率化を実現
2. データに基づいた意思決定が可能
3. コストの削減

データサイエンス導入のメリットから、技術への理解を深めていきましょう。

①業務の効率化を実現

データサイエンスを活用すると、業務の効率化を実現できます。

企業のデータサイエンティストがビッグデータを収集・分析することで、非効率に行っている仕事を効率的に進める施策を考えていくのです。

データ分析による客観的事実に基づいて、業務効率を図ります。

②データに基づいた意思決定が可能

データサイエンスを活用すれば、データに基づいた意思決定が可能となります。

世に溢れるビッグデータを基に、客観的な判断結果をビジネスに活用することができます。

さまざまなデータがWeb上に溢れる昨今、データを自動でスピード感を持って分析し、経営に反映させるアクションが必須といえるでしょう。

③コストの削減

データサイエンスはコスト削減に活かせる技術で、自動化システムを確立させれば人の稼働が最小限で済み、人件費削減に役立てられます。

さらに自動化ツールは手作業よりも稼働時間の制限や人的ミスが起きる心配がなく、安定してデータを抽出することが可能です。

最初は費用や手間がかかる可能性がありますが、長い目で見ると業務のコスト削減になり、業務は安定していくでしょう。

未経験からデータサイエンスを学ぶ方法

ここまでデータサイエンティストの求人例や導入メリットを見てきて、よりデータサイエンスに興味を持ち学んでみたいと思った方がいるかもしません。

そこでここからは未経験からデータサイエンスを学ぶ方法として、次の3つを紹介します。

1. まずは周辺職種に就く
2. 資格取得で基礎を固める
3. ITスクールを受講する

学習方法を読み込み、ぜひ実践してみて下さい。

①まずは周辺職種に就く

データサイエンティストはPythonやデータベース、機械学習などの知識に留まらずマーケティングやマネジメントなどのビジネススキルも要するので、スキル習得は難易度が高いといえるでしょう。

したがっていきなりデータサイエンティストを目指さずにシステムエンジニアや研究職、マーケティング職で実務経験を積み、スキルに強みを持つと企業に魅力的な人材だと判断されやすくなります。

さらに実務経験の他に、大学院での研究実績は就職に有利に働くことが多いでしょう。

②資格取得で基礎を固める

データサイエンティストの基礎を固めるなら、資格取得を目指すのが1つの手です。

資格取得を目標に学ぶことで、必要なスキルを体系的に習得することができます。

さらに資格を持っていれば就職活動でのスキル証明として役立ち、市場価値を高められます。

資格取得はデータサイエンスを闇雲に学ぶよりも、目標地点がはっきりしているため学習継続がしやすく、未経験者にもおすすめです。

データサイエンススキルを独学で習得したい方は、以下の記事をご一読ください。

③ITスクールを受講する

データサイエンスを時間短縮で習得したい場合、ITスクールの受講を検討してみて下さい。

ITスクールなら、最短で就職やポートフォリオ完成、資格習得などの目標が達成できる道筋が用意されています。

もし独学する場合は分からない箇所がある度に手が止まり学習が非効率となりますが、ITスクールならすぐに質問に答えてくれる講師が在籍していて安心です。

ITスクール受講は、学習を効率的かつ正しい方法で進めたい方に適しています。

データサイエンスが学べるITスクールや大学院・通信大学を知りたい方は、以下の記事を参考にしてみてください。

まとめ：データサイエンティストは多くの企業で導入している職種

インターネット上にたくさんの情報が溢れる現在、データサイエンティストは有能で需要が高い仕事といえます。

大手企業に限らずさまざまな企業で募集されている職種なので、興味がある方はぜひスキル習得を目指してみて下さい。