【27卒最新】データサイエンス業界の就職偏差値ランキング！高偏差値企業の特徴と突破するための対策法

はじめに

文系・理系を問わず熱い視線が注がれている「データサイエンス業界」の就職偏差値について解説します。

AI（人工知能）やビッグデータの活用が企業の生存戦略そのものになった今、データを扱える人材の価値は天井知らずで上昇しています。

「手に職をつけたい」「高年収を狙いたい」「最先端の技術に触れたい」という就活生にとって、これほど魅力的なフィールドはありません。

しかし、「数学が得意じゃないと無理？」「院卒しか採用されないの？」といった不安の声もよく耳にします。

そんなデータサイエンス業界のリアルな難易度や、内定を勝ち取るためのポイントを、業界構造を整理しながらわかりやすく紐解いていきます。

就職偏差値とは

学生の間での志望度、企業の採用倍率、業界での地位などを総合的に加味して算出されます。

特に人気企業や大手企業ほど高い数値となる傾向があり、毎年注目されています。

就職先を選ぶ際の目安として活用されることが多いですが、あくまで参考指標のひとつに過ぎません。

データサイエンス業界の就職偏差値ランキング

データサイエンス業界の就職偏差値は、全業界の中でもトップクラスに高く、SSランクからSランクの企業がひしめき合っているのが特徴です。

特に、Googleなどの外資系テック企業や、Preferred NetworksのようなAI特化型ベンチャーは、東大・京大の大学院生や博士号取得者がライバルとなるため、難易度は極めて高いです。

一方で、コンサルティングファームや大手メーカーのデータ分析部門など、ポテンシャル採用を行う企業も増えており、企業によって求められるスキルの水準（技術寄りか、ビジネス寄りか）が大きく異なる点も、この業界の偏差値を読み解く重要なポイントです。

【データサイエンス業界】SSランク（就職偏差値78以上）

SSランクはAI・ML領域の研究色が強く、理論と実装の両方を高いレベルで要求される層である。

博士号取得者や競技プログラミング上位者が多数在籍し、選考は技術試験・コーディング試験・論文レビューなど多岐にわたる。

新卒学生の場合は大学院での研究実績やKaggleでの評価が重視される。

待遇も業界最上位でグローバル採用が一般的。

【データサイエンス業界】Sランク（就職偏差値75〜77）

データサイエンス業界の就職偏差値ランキングから見る業界別の傾向

「データサイエンティスト」という職種は、実は働く場所によって役割や待遇、そして入社難易度が全く異なります。

就職偏差値ランキングを分析すると、技術力を極める「テック系」、ビジネス課題を解決する「コンサル系」、そして事業会社の中でデータを活用する「ユーザー系」といった具合に、明確な傾向が見えてきます。

ここでは、データサイエンス業界を構成する主要なプレイヤーを「外資系テック・プラットフォーマー」「AIベンチャー・専門企業」「コンサル・シンクタンク」「大手事業会社（金融・製造）」の4つに分類して解説します。

自分がどのフィールドで輝けそうか、イメージしながら読み進めてみてください。

外資系テック・プラットフォーマー（GAFAMなど）の傾向

ランキングの頂点、SSランクに君臨するのは、Google、Amazon、Microsoftといった外資系テック企業や、LINEヤフー、楽天グループなどの国内巨大プラットフォーマーです。

彼らにとってデータはビジネスの源泉そのものであり、世界中から最高峰の頭脳が集まります。

技術力、年収、ステータス、すべてにおいて業界最高水準と言って間違いありません。

この層の企業では、最新の論文を実装できるレベルの数理能力や、大規模データを高速処理するエンジニアリング能力が求められます。

採用選考では、コーディングテスト（アルゴリズム）の難易度が非常に高く、Kaggle（データ分析コンペ）での実績や、国際学会での発表経験などが評価基準になることも珍しくありません。

「世界を変えるサービスを作りたい」という高い志と、それを裏付ける圧倒的な技術力がなければ、内定への扉を開くことは難しいでしょう。

AIベンチャー・専門企業（PFN・ブレインパッドなど）の傾向

Preferred Networks（PFN）やブレインパッド、ALBERT（現アクセンチュア）といった、AI開発やデータ分析を専業とする企業群も、Sランク以上の高偏差値を誇ります。

特にPFNなどは「日本の宝」とも呼ばれる技術者集団であり、アカデミックな雰囲気を色濃く残しています。

研究開発に没頭できる環境があり、技術オタク（良い意味で）にとっては天国のような場所です。

この分野の企業は、特定の技術領域（画像認識、自然言語処理など）に深い知見を持っていることが特徴です。

採用では、ビジネススキル以上に「技術への純粋な好奇心」や「独創的な発想力」が重視されます。

入社後も論文執筆や学会参加が推奨されることが多く、大学の研究室の延長のような感覚で働ける企業もあります。

ただし、即戦力に近いスキルを求められるため、新卒であっても専門性は必須条件となります。

コンサル・シンクタンク（NRI・アクセンチュアなど）の傾向

野村総合研究所（NRI）、アクセンチュア、デロイト トーマツなどのコンサルティングファームやシンクタンクは、S〜Aランクに位置し、非常に人気が高い領域です。

ここでは、高度なモデルを作ることそのものよりも、「データを使ってクライアントのビジネス課題をどう解決するか」という応用力が最優先されます。

近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）需要の爆発的増加に伴い、採用人数を大幅に拡大しているのがこの層の特徴です。

そのため、理系院生だけでなく、数字に強い文系学生や学部卒生にもチャンスが広がっています。

選考では、論理的思考力やコミュニケーション能力が厳しく見られます。

「技術力も大事だけど、それを使ってビジネスを動かしたい」と考える学生にとって、成長スピードが速く、非常に魅力的な環境と言えるでしょう。

大手事業会社（金融・製造・通信）の傾向

メガバンク、損保、自動車メーカー、通信キャリアなどが社内に抱えるデータサイエンス部隊も、Aランク前後の安定した人気を誇ります。

彼らは自社で膨大なデータ（金融取引データ、走行データ、通信ログなど）を保有しており、「自社のビッグデータを自由に分析できる」という、データサイエンティストにとって垂涎の環境があります。

この層の企業は、外資やベンチャーに比べると、ワークライフバランスが整っており、長期的な育成視点を持って採用してくれる傾向があります。

また、ドメイン知識（その業界特有の知識）が重要になるため、入社後に業界知識を学びながらデータ活用スキルを磨いていくキャリアパスが一般的です。

「安定した環境で、腰を据えてじっくりデータと向き合いたい」という学生には、実は最もおすすめできる穴場の選択肢かもしれません。

データサイエンス業界の就職偏差値が高い理由

データサイエンス業界の就職偏差値が高い（＝難易度が高い）のには、明確な理由があります。

「人気だから」という以前に、需要と供給のバランスが崩れていること、そして求められるスキルのハードルが客観的に見て高いことが背景にあります。

なぜ、企業はこれほどまでにデータサイエンティストを欲しがり、同時に選考のバーを高く設定するのか。

その理由を4つの視点から深掘りしていきます。

圧倒的な人材不足と高まる需要

現在、あらゆる産業において「データ活用なくして成長なし」という状況になっています。

しかし、統計学、プログラミング、ビジネス力のすべてを兼ね備えた人材は極めて希少です。

経済産業省の試算でも数十万人規模のAI人材不足が叫ばれており、企業間での激しい争奪戦が起きていることが、採用難易度と偏差値を押し上げています。

この「売り手市場」の状況は、学生にとってはチャンスでもありますが、同時に企業側も「採用失敗のリスク」を恐れて慎重になります。

高給を提示する分、確実に成果を出せるポテンシャルを持った学生だけを厳選して採用しようとするため、結果として選考倍率が高くなり、内定への道のりが険しくなるのです。

全業界トップクラスの高年収と待遇

データサイエンティストは、その専門性の高さから、初任給の時点で他の職種よりも高く設定されているケースが多いです。

特に外資系テック企業や一部のAIベンチャーでは、新卒で年収600万〜1000万円を超えるオファーが出ることも珍しくありません。

この待遇の良さが、優秀な学生を引きつける強力な磁石となっています。

また、リモートワークやフレックス制度など、自由な働き方が認められやすい職種でもあります。

「高い報酬」と「自由な働き方」の両方が手に入る職業はそう多くありません。

経済的な成功とQOL（生活の質）の両方を追求したい野心的な学生がこぞって志望するため、競争が激化し、偏差値が高止まりしているのです。

高度な数理能力と実装スキルの壁

データサイエンスの仕事は、「なんとなく分析する」ものではありません。

背景には確率・統計、線形代数、微積分といった数学的知識があり、それをPythonやR、SQLといった言語で実装するエンジニアリング能力が必要です。

この「参入障壁となる学習コストの高さ」が、偏差値が高い根本的な理由です。

文系職種のように「入社してから頑張ります」というポテンシャルだけでは通用しづらく、学生時代にどれだけ積み上げてきたかがダイレクトに問われます。

大学院での研究や独学で相応の時間を投資してきた学生同士の戦いになるため、自然と選考のレベルが高くなり、生半可な気持ちでは太刀打ちできない難関業界となっているのです。

ビジネスへの影響力と経営に近い立ち位置

かつてのデータ分析は「バックオフィスの集計係」のような扱いでしたが、現在は「経営戦略の羅針盤」としての役割を期待されています。

データサイエンティストが導き出したインサイト（洞察）が、新商品の開発やマーケティング戦略、あるいは経営判断そのものを左右することも少なくありません。

若手のうちから経営に近い視座で仕事ができる点も、優秀層を惹きつける要因です。

単にコードを書くだけでなく、「なぜその分析が必要なのか」「結果をどうビジネスに活かすか」を経営陣に説明するプレゼン能力も求められます。

高い技術力と高いビジネス視座の双方が求められるため、採用基準は必然的に高くなり、総合的な人間力が試される厳しい選考となるのです。

データサイエンス業界の高偏差値企業に内定するための対策

データサイエンス業界の高偏差値企業に内定するためには、「データ分析に興味があります」という言葉だけでは不十分です。

面接官が見ているのは、あなたが「実際に手を動かして何かを生み出した経験があるか」という事実です。

「実績」と「思考プロセス」の2つを武器に戦う必要があります。

ライバルたちは大学院で専門的な研究をしている猛者ばかりです。

その中で内定を勝ち取るための具体的な対策を4つ紹介します。

Kaggleやコンペでの実績作り（ポートフォリオ）

データサイエンスの世界では、言葉よりもコードと結果がモノを言います。

Kaggle（カグル）やSIGNATEといったデータ分析コンペティションに参加し、メダルを獲得したり上位に入賞したりすることは、最強のアピール材料になります。

「実データを使ってモデルを作り、精度を改善した経験」を客観的に証明できるからです。

もしコンペでの実績がなくても、自分でテーマを決めて分析を行い、そのコードと結果をGitHubやQiita、ブログなどで公開しましょう（ポートフォリオ）。

「どんな課題に対し、どうアプローチし、どんな知見を得たか」というプロセスを可視化することで、技術力だけでなく、課題解決への熱意や自走力をアピールできます。

数学・統計学の基礎固めと資格取得

特に文系出身者や情報系以外の理系学生の場合、数理的な基礎能力を不安視されることがあります。

これを払拭するために、統計検定2級以上（できれば準1級）や、G検定・E資格、基本情報技術者試験などの資格を取得しておくことは非常に有効です。

もちろん資格が全てではありませんが、「基礎的な共通言語を理解している」「学習する意欲がある」という証明にはなります。

面接では、モデルの裏側にある数学的な理屈（なぜそのアルゴリズムを選んだのか）を質問されることも多いため、ライブラリを使って動かすだけでなく、理論的な背景もしっかり復習しておきましょう。

ビジネス課題への「翻訳力」を磨く

技術力だけで勝負しようとすると、トップクラスの研究者には勝てません。

しかし、多くの企業が求めているのは「技術とビジネスの橋渡し」ができる人材です。

「この分析をすると、ビジネスにどんなメリットがあるのか」を、専門用語を使わずにわかりやすく説明する練習を徹底的に行いましょう。

面接やエントリーシートでは、技術的な凄さアピールに終始せず、「誰の、どんな課題を解決するためにデータを使ったのか」というストーリーを重視してください。

相手のニーズを汲み取り、技術を手段として提案できる「コンサルティング能力」を持っている学生は、企業にとって非常に魅力的に映ります。

長期インターンで「汚いデータ」に触れる

学校の授業やコンペで扱うデータは、あらかじめ綺麗に整理されていますが、実務で扱うデータは欠損だらけで形式もバラバラな「汚いデータ」が大半です。

長期インターンシップに参加し、この「データの前処理（データクレンジング）」の泥臭さを経験しておくことは、決定的な差別化要因になります。

「データの掃除だけで1ヶ月かかりました」といった苦労話や、現場の社員と議論しながら分析方針を修正した経験は、即戦力に近い評価を得られます。

実務のリアリティを知っている学生は、入社後のミスマッチが少ないと判断され、内定に大きく近づくことができます。

データサイエンス業界の就職偏差値に関するよくある質問

データサイエンス業界を目指す就活生から、よく寄せられる質問をまとめました。

注目度が高い業界だけに、ネット上には様々な噂が飛び交っており、「文系は無理？」「院進学すべき？」と迷う人も多いはずです。

ここでは、就活アドバイザーの視点から本音で回答していきます。

疑問をクリアにして、自信を持ってキャリアを選択できるようにしましょう。

学部卒（学士）でもデータサイエンティストになれますか？

結論から言うと、なれますが、ハードルは高いです。

特にR&D（研究開発）要素の強いポジションや外資系テック企業では「修士以上」が応募要件になっていることが多いです。

しかし、コンサルティングファームや事業会社のデータ分析職では、学部卒も積極的に採用しています。

学部卒で勝負する場合は、ポテンシャル採用枠を狙うか、圧倒的なポートフォリオ（成果物）で実力を証明する必要があります。

「研究経験の差」を「ビジネス感度」や「実装力」で埋める戦略が必要です。

もしどうしても研究職に就きたいなら、大学院への進学を強くおすすめします。

文系学生ですが、データサイエンス職に就けますか？

可能です！実際に、経済学部や心理学部、社会学部出身のデータサイエンティストはたくさん活躍しています。

文系の強みである「仮説構築力」や「社会課題への理解」は、データ分析において非常に重要なスキルです。

ただし、数学（統計・微積・線形代数）とプログラミング（Python/SQL）の学習からは逃げられません。

文系学生におすすめなのは、まずは「データ分析コンサルタント」や「データマーケター」といった、ビジネス寄りの職種からキャリアをスタートさせることです。

そこで実務経験を積みながら技術を磨き、徐々に専門的なデータサイエンティストへとステップアップしていくルートが王道であり、成功確率が高いです。

データサイエンティストとデータエンジニアの違いは何ですか？

これは非常に重要な質問です。

ざっくり言うと、データサイエンティストは「集まったデータを分析してモデルを作る人」、データエンジニアは「データが安全かつ高速に集まる仕組み（基盤）を作る人」です。

料理人に例えるなら、サイエンティストはシェフ、エンジニアは厨房を設計・整備する人です。

就職偏差値的にはどちらも高いですが、求められるスキルセットが異なります。

サイエンティストは統計や数学が重視され、エンジニアはクラウド（AWS/GCP）やデータベース、ネットワークの知識が重視されます。

最近はエンジニア不足も深刻化しており、エンジニアの方が求人倍率が高いケースもあります。

自分の適性がどちらにあるか、早めに見極めることが大切です。

プログラミング未経験からでも間に合いますか？

「入社までに死ぬ気で勉強する」という覚悟があれば間に合いますが、完全未経験のまま選考を突破するのは至難の業です。

多くの企業は、最低限のスクリーニングとしてコーディングテストを課すか、学習経験を問います。

今からでも遅くないので、ProgateやUdemyなどのオンライン教材を使って、PythonとSQLの基礎を触ってみてください。

そして、簡単なものでいいので何か一つ分析作品を作ってみましょう。

「未経験です」と言うのと、「今はここまで勉強して、こんなものを作ってみました」と言うのとでは、面接官に与える印象が天と地ほど違います。

行動力こそが最大の武器です。

まとめ

最後まで読んでいただき、ありがとうございます！データサイエンス業界は、確かに就職偏差値が高く、狭き門かもしれません。

しかし、それは裏を返せば、入社できれば圧倒的な市場価値と、社会を動かす大きな影響力を手に入れられるということです。

文系だから、学部卒だからと諦める必要はありません。

この業界は実力主義であり、情熱と行動量で道を切り拓けるチャンスに満ちています。

まずはKaggleに登録してみる、統計の入門書を買ってみる、そんな小さな一歩から始めてみてください。

監修者

柴田貴司

明治大学院卒業後、就活メディア運営｜自社メディア「就活市場」「Digmedia」「ベンチャー就活ナビ」などの運営を軸に、年間10万人の就活生の内定獲得をサポート