【例文あり】データサイエンティストの志望動機の書き方とは？書く際のポイントや求められる人物像も解説

【データサイエンティストの志望動機】データサイエンティストとは

「21世紀で最もセクシーな職業」という言葉とともに注目を集めたデータサイエンティストですが、その実態は謎に包まれている部分も多くあります。

簡単に言えば、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータの中から価値ある情報を発掘し、ビジネスの課題解決や意思決定を支援する専門職です。

近年、あらゆる産業でDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速しており、データを活用して競争優位性を築くことが企業の至上命題となっています。

そのため、統計学や情報科学の知識を駆使してデータを料理できるデータサイエンティストの需要は、爆発的に高まっています。

しかし、華やかなイメージとは裏腹に、実際の業務は非常に地道で泥臭い作業の積み重ねです。

単にパソコンに向かって計算するだけでなく、現場の課題を理解し、分析結果をビジネスの現場で使える形に落とし込むまでが仕事です。

高度な専門性と同時に、ビジネスパーソンとしての総合力が問われる職種と言えます。

ここでは、データサイエンティストの具体的な業務プロセスや、求められるスキルの特徴について解説します。

イメージとのギャップを埋め、職業としての解像度を高めていきましょう。

データサイエンティストの業務内容

データサイエンティストの業務は、大きく「課題定義」「データ収集・加工」「分析・モデリング」「レポーティング・実装」の4つのフェーズに分かれます。

まず最も重要なのが、ビジネス上の課題がどこにあるのかを特定する課題定義です。

「売上が下がっている原因を知りたい」「新商品のターゲットを絞りたい」といった現場の悩みを聞き出し、それをデータ分析可能な問い（分析テーマ）に変換します。

次に、必要なデータを集めますが、ここでデータの不備を修正したり整形したりする「前処理」という工程が発生します。

実はこの前処理が業務全体の約8割を占めると言われるほど、時間と労力を要する重要なプロセスです。

データが整ったら、統計解析や機械学習（AI）を用いて分析や予測モデルの構築を行います。

PythonやR、SQLといったプログラミング言語を駆使し、データから法則性や示唆を導き出します。

そして最後に、分析結果をレポートにまとめて経営陣に報告したり、開発したAIモデルを実際のシステムに組み込んだりして、ビジネス価値を提供します。

どんなに高度な分析を行っても、それが現場で活用され、利益や改善につながらなければ意味がありません。

データサイエンティストは、数字という客観的な根拠を用いて、ビジネスを成功に導く水先案内人の役割を果たしているのです。

データサイエンティストの特徴

データサイエンティストには、一般的に3つの異なるスキルセットが求められると言われています。

それは「ビジネス力（課題背景を理解し解決する力）」「データサイエンス力（情報処理や統計学の知識）」「データエンジニアリング力（データを運用・実装する技術力）」です。

これら3つの領域を高いレベルで兼ね備えている人材は極めて稀であり、ユニコーンに例えられることもあります。

実際には、プロジェクトごとにチームを組み、それぞれの得意分野を持つメンバーが協力して業務を進めることが一般的です。

つまり、チームでの連携や協調性が非常に重視される職種でもあります。

また、常に新しい技術やアルゴリズムが登場する分野であるため、学び続ける姿勢が必須であることも大きな特徴です。

数年前に主流だった手法がすぐに古くなる世界であり、最新の論文を読んだり、新しいツールを試したりといった自己研鑽が日常的に求められます。

しかし、それは裏を返せば、知的好奇心を常に刺激され続ける刺激的な環境があるということです。

特定の業界に限らず、金融、医療、小売、製造など、あらゆるフィールドで活躍できる可能性を秘めている点も、この職種のユニークで魅力的な特徴と言えるでしょう。

【データサイエンティストの志望動機】データサイエンティストの魅力

データサイエンティストを目指す学生にとって、この職種の魅力は「専門性」と「影響力」の両立にあります。

研究者のように深くデータを掘り下げる探究心を満たしながら、コンサルタントのように企業の経営戦略に関わることができる稀有なポジションです。

自分の分析一つで数億円規模のプロジェクトが動いたり、新しいサービスの機能が決まったりするダイナミズムは、他の職種ではなかなか味わえません。

また、AIやビッグデータという最先端の領域に身を置くことで、自身のキャリア価値を飛躍的に高めることができます。

さらに、データという「共通言語」を扱うため、業界や国境を越えて活躍できるポテンシャルも秘めています。

論理と数字に基づくスキルは汎用性が高く、将来的にどのようなキャリアパスを描くにしてもしっかりとした土台となります。

ここでは、就活生の皆さんが志望動機を構成する際に核となる、データサイエンティストの具体的な魅力を3つの観点から深掘りしていきます。

企業の成長エンジンとしての役割を理解し、自分のやりがいと結びつけてみてください。

経営の意思決定に直結する提言ができる

データサイエンティストの仕事は、単に計算結果を出すことではありません。

その数字が「ビジネスにとって何を意味するのか」を解釈し、経営層や現場責任者が次のアクションを決めるための判断材料を提供することです。

例えば、「この顧客層にクーポンを配布すれば売上が15%向上する可能性が高い」といった具体的な施策をデータに基づいて提言します。

自分の分析結果が採用され、実際に会社の戦略が変わる瞬間を目の当たりにできるのは、非常に大きなやりがいです。

経営の中枢に近い場所で仕事ができる点も大きな魅力です。

現代のビジネスにおいて、勘や経験だけに頼った経営はリスクが高すぎます。

そのため、客観的なデータに基づいたデータサイエンティストの提言は、企業の命運を左右するほどの重みを持ちます。

時には、経営陣が思い込んでいた常識をデータによって覆すこともあるでしょう。

責任は重大ですが、自分が会社を正しい方向に導いているという実感は、プロフェッショナルとしての誇りを醸成します。

ビジネスの現場における参謀のような役割を果たしたい人にとって、これほどエキサイティングな仕事はありません。

高度な専門スキルで自身の市場価値を高められる

データサイエンティストは、統計学、数学、プログラミング、そしてビジネス知識という高度なスキルセットを必要とするため、人材の希少性が非常に高い職種です。

経済産業省の調査などでも、AI・データ人材の不足は今後ますます深刻化すると予測されており、売り手市場が続くと考えられます。

若いうちから実務経験を積み、確かなスキルを身につけることができれば、社内での評価はもちろん、転職市場においても極めて高い市場価値を持つことができます。

また、スキルが可視化されやすい職種であるため、実力次第でキャリアアップや年収アップを実現しやすい環境にあります。

データ分析コンペティション（Kaggleなど）での実績や、OSS（オープンソースソフトウェア）への貢献などが評価される文化もあり、個人の努力が正当に報われやすい側面があります。

手に職をつけ、会社に依存せずに生きていける力を養いたい人にとって、データサイエンティストとしてのキャリアは最強のパスポートとなるでしょう。

未知の課題を知的好奇心で解き明かす楽しさ

ビジネスの現場には、「なぜ売れないのか」「どうすれば効率化できるのか」といった正解のない問いが無数に存在します。

データサイエンティストは、膨大なデータの海に潜り、様々な角度から仮説と検証を繰り返すことで、その問いに対する答えを探し出します。

一見関係なさそうなデータ同士に関連性を見つけたり、複雑な事象の中にシンプルな法則性を発見したりするプロセスは、まるで探偵や研究者が謎を解き明かすような知的興奮に満ちています。

知的好奇心を満たすことができる仕事です。

扱うデータも、購買履歴のような数値データから、画像、音声、テキストといった非構造化データまで多岐にわたります。

技術の進歩によって分析できる対象は広がり続けており、常に新しい手法に挑戦できる環境があります。

「もっと精度を上げるにはどうすればいいか」「別のアルゴリズムを試してみよう」と試行錯誤する過程そのものを楽しめる人にとって、これほど飽きない仕事はありません。

難解な課題をクリアした時の達成感は、エンジニアリングとサイエンスの両方の面白さを知る者だけの特権です。

【データサイエンティストの志望動機】データサイエンティストに向いている人

データサイエンティストは、理系で数学が得意な人だけがなる職業ではありません。

文系出身者でも、論理的な思考力やビジネスセンスを活かして活躍している人は大勢います。

重要なのは、データに対する誠実さと、課題解決に対する執着心です。

華やかな分析結果を出すためには、その何倍もの地道な準備期間が必要であり、そうしたプロセスを楽しめるかどうかが適性の分かれ道となります。

また、データサイエンティストは「翻訳者」としての側面も持っています。

難解な数式や分析結果を、専門知識のない人にも分かる言葉で説明し、納得してもらうコミュニケーション能力が不可欠です。

ここでは、データサイエンティストとして活躍するために特に重要とされる適性を3つのポイントに絞って解説します。

自分がこれらの特徴に当てはまるかどうかを分析し、自己PRや志望動機の裏付けとして活用してください。

論理的思考力と仮説構築力がある人

データ分析は、闇雲にデータをいじくり回しても答えは出ません。

「おそらくこういう理由で売上が落ちているのではないか」という仮説を立て、それを検証するために必要なデータを集め、分析するという手順を踏む必要があります。

この一連のプロセスを設計するためには、物事の因果関係を整理し、筋道を立てて考える論理的思考力（ロジカルシンキング）が不可欠です。

「なぜ？」を繰り返して本質に迫る思考習慣がある人は、非常に高い適性を持っています。

また、ビジネスの現場では、データが揃っていないことや、分析結果が曖昧なことも多々あります。

そうした不確実な状況下でも、限られた情報から確からしい仮説を構築し、次の一手を提案する力が求められます。

正解が用意されていない問題に対して、自分なりのロジックで答えを導き出すことに面白さを感じる人や、複雑な事象を構造化して捉えることが得意な人は、データサイエンティストとして優れたパフォーマンスを発揮できるでしょう。

地道な作業を粘り強く継続できる人

前述の通り、データサイエンティストの業務の大半は「データの前処理」などの地道な作業です。

データには欠損やノイズ、入力ミスが多く含まれており、そのままでは分析に使えません。

数万行のデータを目視で確認したり、エラーの原因を一つひとつ潰していったりする作業は、根気と忍耐を要します。

こうした泥臭いプロセスを厭わず、正確な分析のために黙々と取り組める「マメさ」や「粘り強さ」は、実は最も重要な資質の一つと言えます。

華麗なAIモデルを作るのは一瞬ですが、その精度を決めるのはデータの質です。

「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れたらゴミが出てくる）」という言葉がある通り、質の悪いデータからは質の悪い結果しか生まれません。

細部にまでこだわり、データの品質を高めることに責任感を持てる人、あるいは地道な作業の中に効率化の工夫を見出して楽しめる人は、現場で重宝される人材となります。

結果への執着心が、地道な作業を支える原動力となります。

ビジネス視点でコミュニケーションが取れる人

データサイエンティストは、パソコンと向き合っているだけの仕事ではありません。

現場の担当者から課題をヒアリングしたり、経営陣に分析結果をプレゼンしたりと、多くの人と関わります。

ここで重要なのが、相手の視点に立って話をする力です。

専門用語を並べ立てるのではなく、「この分析結果を使うと、現場の業務がどう楽になるのか」「会社としてどれくらいの利益が見込めるのか」というビジネスの言葉で語る必要があります。

また、分析プロジェクトはマーケティング部や商品開発部など、他部署との協働が基本です。

立場の違う人たちの意見を調整し、データという客観的な事実をもとに合意形成を図るコーディネーターとしての役割も求められます。

数字に強いだけでなく、人の感情や組織の力学を理解し、周囲を巻き込んでプロジェクトを推進できるコミュニケーション能力の高い人は、データサイエンティストとして大きな成果を残すことができます。

【データサイエンティストの志望動機】データサイエンティストに向いていない人

データサイエンティストは魅力的な職種ですが、適性がないまま就職すると、理想と現実のギャップに苦しむことになります。

特に、「AIを作りたい」「最先端の技術に触れたい」という技術志向だけが先行している場合、ビジネスの現場で求められる「成果へのコミットメント」とのズレが生じやすくなります。

企業は研究機関ではないため、どんなに高度な技術を使っても、利益につながらなければ評価されません。

ここでは、一般的にデータサイエンティストには不向きとされる特徴を3つ挙げます。

これらは必ずしも致命的な欠点ではありませんが、この職種で働く上でストレスを感じやすいポイントです。

もしこれらに該当する場合は、志望動機を見直すか、あるいは研究職やエンジニア職など、別の職種との比較検討を行うことをお勧めします。

手段である分析手法やツールに固執する人

データサイエンティストにとって、統計手法やAIモデルはあくまで課題解決のための「道具」です。

しかし、中には「ディープラーニングを使いたいから使う」「最新のアルゴリズムを試すことが目的」といったように、手段と目的が逆転してしまう人がいます。

ビジネス課題に対して、単純な集計で十分な場合に複雑なAIを使おうとするのは、コストと時間の無駄であり、プロとして不適切な判断です。

技術へのこだわりが強すぎる人は、ビジネスの現場では評価されにくい傾向にあります。

「すごい技術を使うこと」よりも「課題を解決すること」に喜びを感じられるかどうかが重要です。

高度なモデルを作ることだけに固執し、それが現場でどう使われるか、どれだけの効果を生むかに関心を持てない人は、データサイエンティストよりもアカデミックな研究職の方が向いているかもしれません。

ビジネスにおけるデータ分析は、費用対効果（ROI）の意識が常に求められる世界であることを理解しておく必要があります。

正解のない問いに対してストレスを感じる人

学校のテストとは異なり、ビジネスのデータ分析には唯一絶対の正解がありません。

「Aという分析結果が出たが、Bという解釈もできる」といった曖昧な状況の中で、決断を下さなければならない場面が多々あります。

また、分析してみたものの、期待したような結果が出ない（有意な差が見つからない）ことも日常茶飯事です。

こうした不確実性や徒労に対して過度にストレスを感じたり、明確な指示がないと動けなかったりする人には、厳しい環境となるでしょう。

試行錯誤を繰り返し、失敗の中から次のヒントを見つけ出すタフさが求められます。

「やってみなければ分からない」という状況を楽しめず、常に完璧な答えやマニュアルを求めてしまう安定志向の強い人は、変化の激しいデータサイエンスの現場では疲弊してしまう可能性があります。

カオスな状況を自分なりに整理し、前に進める推進力がないと務まらない仕事です。

他者との対話や調整を避けたい人

「データサイエンティスト＝一人で黙々と分析する仕事」というイメージを持っていると、入社後に大きなギャップを感じることになります。

実際は、データの意味を理解するために現場担当者にしつこく質問したり、分析結果に納得しない関係者を説得したりと、泥臭い人間関係の調整が不可欠です。

コミュニケーションを煩わしいと感じる人や、人と話さずにコンピューターだけと向き合っていたい人には不向きです。

データは現場の業務プロセスから生まれるものであり、現場を知らずして正しい分析はできません。

また、分析結果を使って行動を変えるのは人間です。

人を動かすための対話や交渉を避けていては、どんなに優れた分析も机上の空論で終わってしまいます。

データサイエンティストは、技術職であると同時に、組織の中のファシリテーター（促進者）でもあるという認識が必要です。

【データサイエンティストの志望動機】志望動機を作成する際のポイント

データサイエンティストの志望動機を作成する際には、単に「データ分析が好き」というだけでは差別化できません。

人気職種であるため倍率も高く、採用担当者は「なぜうちの会社なのか」「ビジネスで成果を出せる人材か」をシビアに見ています。

説得力のある志望動機にするためには、自分の経験や強みと、企業の事業内容、そしてデータ活用の目的を一貫したロジックで繋げる必要があります。

ここでは、他の候補者と差をつけ、採用担当者に「会ってみたい」と思わせる志望動機を構成するための4つの重要ポイントを解説します。

これらは、エントリーシート（ES）作成時だけでなく、面接での受け答えの際にも軸となる考え方です。

憧れではなく、具体的なキャリア戦略に基づいた志望動機を作り上げましょう。

なぜ「データサイエンティスト」かを明確にする

まず、「なぜシステムエンジニアやマーケターではなく、データサイエンティストなのか」という理由を明確にします。

データを使って意思決定を支援したいのか、AIなどの技術を使ってサービスを進化させたいのか、自分の志向性を整理しましょう。

その際、「統計学のゼミでデータから真実を発見する面白さを知った」「アルバイトで売上データを分析し改善提案をした経験がある」など、自身の原体験に基づいていると説得力が増します。

単なる憧れではなく、データサイエンティストという職種が持つ機能（課題解決、予測、自動化など）のどの部分に魅力を感じているのかを具体的に語れるようにしてください。

自分の適性やこれまでの学習内容が、データサイエンティストの業務といかにマッチしているかを論理的に説明し、必然性のある選択であることをアピールしましょう。

その企業ならではのデータ活用環境に触れる

「データサイエンスができるならどの会社でもいい」と思われないよう、その企業独自のデータ資産や活用方針に触れることが不可欠です。

企業によって、保有しているデータの種類（POSデータ、Webログ、センサーデータなど）や規模、活用フェーズは全く異なります。

企業の統合報告書やテックブログなどをリサーチし、「その会社だからこそ扱えるデータ」や「解決しようとしている課題」への興味を具体的に伝えましょう。

例えば、「御社は国内最大級の会員基盤を持っており、多様な行動データを分析できる点に惹かれた」「物流業界の課題解決に向けて、リアルなIoTデータを活用している点に共感した」といった言及が効果的です。

企業のビジネスモデルとデータの関係性を理解していることを示すことで、企業研究の深さと本気度を証明できます。

具体的な経験やスキルと接続させる

未経験から目指す場合でも、ポテンシャルを示すための根拠が必要です。

理系であれば研究で扱ったデータ処理やプログラミング経験、文系であれば統計学の知識や論理的思考力を発揮したエピソードなどを盛り込みます。

資格（統計検定やG検定など）や、Kaggleなどのコンペ参加経験、個人的な分析ポートフォリオがあれば強力なアピール材料になります。

ただし、スキルを羅列するだけでなく、「そのスキルを使ってどう貢献したいか」という視点を忘れないでください。

「Pythonが使えます」よりも、「Pythonを用いてデータの可視化を行い、迅速な意思決定をサポートしたい」と伝える方が、ビジネスへの貢献イメージが湧きます。

自分の持っている武器が、企業の現場でどう役立つかを翻訳して伝える能力が重要です。

入社後のキャリアビジョンを描く

最後に、データサイエンティストとして将来どうなりたいかというビジョンを提示します。

この分野は領域が広いため、「ビジネス課題の解決に強いデータサイエンティストになりたい」「AIエンジニアリングのスキルを磨き、モデルの実装まで担いたい」「特定領域（金融、医療など）のドメイン知識を深めたい」など、方向性は様々です。

ビジョンを語ることで、長期的に成長し続ける意欲があることを示せます。

また、そのビジョンが企業の目指す方向性と合致していれば、採用担当者はあなたを将来のリーダー候補として期待するでしょう。

「御社の環境で〇〇を実現したい」とポジティブに締めくくることで、採用への熱意を強く印象付けることができます。

【データサイエンティストの志望動機】志望動機を伝える際の注意点

専門的な職種であるがゆえに、志望動機の伝え方にも特有の注意点があります。

知識をアピールしたいあまり独りよがりな内容になったり、ビジネス視点が欠けていたりすると、「扱いにくい人材」というレッテルを貼られてしまうリスクがあります。

採用担当者は、技術力だけでなく、組織の一員としてのバランス感覚も見ています。

ここでは、データサイエンティスト志望者が陥りがちな3つの失敗パターンを解説します。

これらを避けることで、より洗練された、プロフェッショナルな印象を与える志望動機に仕上げることができます。

書いた内容を読み直し、これらの落とし穴にはまっていないか、客観的な視点でチェックしてみてください。

どの企業・組織でも通じる内容にしない

「ビッグデータを活用したい」「AIで社会を変えたい」といった抽象的な志望動機は、どの企業のデータサイエンティスト職にも当てはまってしまいます。

これでは、「なぜうちの会社なのか」という問いに答えたことになりません。

必ず、その企業の固有名詞や具体的な事業内容と絡めて語るようにしてください。

汎用的な言葉は、安全なようでいて、実は誰の心にも刺さらない言葉です。

「御社の〇〇というサービスのデータ活用事例を拝見し…」といった具体的なフックを用意することで、あなただけのオリジナリティある志望動機になります。

企業へのラブレターと同様、相手を特定したメッセージでなければ響きません。

分析手法やツールの話だけに終始しない

技術好きな学生に多いのが、使用したいライブラリやアルゴリズムの話ばかりしてしまうケースです。

「TensorFlowを使って画像解析がしたい」といった動機は、研究室なら良いですが、企業の志望動機としては不十分です。

企業にとって技術は手段であり、目的はあくまで「利益の創出」や「顧客価値の向上」にあるからです。

技術への関心を示すことは大切ですが、それ以上に「その技術を使ってどんな課題を解決したいか」に重点を置いてください。

「最新技術を使いたい」という自分本位な動機ではなく、「技術で事業に貢献したい」という会社本位の動機に変換することが、ビジネスパーソンとしての素養を示すポイントです。

受け身の姿勢を見せない

データサイエンティスト育成のための研修制度が充実している企業も増えていますが、「研修で教えてもらえるから」を志望動機の中心に据えるのは危険です。

この職種は自律的な学習が前提であり、受け身の姿勢（教えてもらうマインド）の人は成長が遅いと判断されるからです。

「御社の研修制度を活用し」と言う場合でも、「それによって早期に基礎を固め、一日も早く実務で貢献したい」という能動的な姿勢をセットで示す必要があります。

「学ぶ」こと自体を目的にせず、「成果を出すために学ぶ」というスタンスを崩さないようにしましょう。

自走できる人材であることをアピールすることが、内定への近道です。

【データサイエンティストの志望動機】データサイエンティストの志望動機例文

最後に、これまでのポイントを踏まえた具体的な志望動機の例文を3つ紹介します。

文系、理系、未経験など異なるバックグラウンドを想定していますので、自分の状況に近いものを参考に、内容をアレンジしてください。

そのまま使うのではなく、自分の言葉や経験を織り交ぜてオリジナリティを出してください。

例文1：文系・マーケティング視点（300字程度）

私は「勘と経験」ではなく「客観的なデータ」に基づいて、企業の意思決定を支えたいと考え、貴社を志望しました。

大学ではマーケティングを専攻し、ゼミ活動で商店街の売上データを分析しました。

天候や曜日ごとの傾向を可視化し、仕入れ量の調整を提案した結果、廃棄ロスを20%削減できた経験から、データの持つ課題解決力に魅了されました。

貴社は小売業界において、ID-POSデータを活用した先進的なワントゥワンマーケティングを展開されています。

私の強みである「課題発見力」と、独学で習得中のPythonスキルを活かし、顧客一人ひとりに寄り添う最適な提案の実現に貢献したいと考えています。

例文2：理系・研究経験活用（300字程度）

貴社が保有する膨大な製造データを活用し、工場の生産効率を最大化したいと考え、志望いたしました。

私は大学院で、センサーデータを用いた機械設備の異常検知アルゴリズムの研究を行っています。

ノイズの多い実データと格闘し、モデルの精度を地道に改善していく過程にやりがいを感じています。

貴社のスマートファクトリー事業は、日本のモノづくりを根底から支える社会的意義の大きい取り組みであり、私の研究内容や「粘り強く試行錯誤する力」を直接的に活かせると確信しています。

入社後は、現場のエンジニアと密に連携し、理論だけでなく現場で使えるAIの実装に取り組みたいです。

例文3：未経験・独学アピール（300字程度）

データサイエンスの力で、教育格差という社会課題を解決したいと思い、貴社を志望しました。

私は塾講師のアルバイト経験から、生徒の成績が感覚的な指導に依存していることに疑問を感じていました。

そこで統計検定2級を取得し、生徒の学習記録を分析したところ、成績向上のボトルネックを特定し、指導法を改善することができました。

貴社のEdTech事業は、学習データを科学的に分析し、個々に最適化された学びを提供しています。

そのビジョンに深く共感しており、私の「現状を変えようとする行動力」と基礎的な統計知識を活かして、貴社のサービスの質向上に貢献したいと考えています。

まとめ

データサイエンティストの志望動機を作成するためには、まずこの職種が「キラキラした魔法使い」ではなく、「地道にデータと向き合いビジネスを変える実務家」であることを正しく理解することが出発点です。

その上で、なぜ自分がその役割を担いたいのか、なぜその企業でなければならないのかを、具体的なエピソードと共に論理的に組み立てていく必要があります。

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