最強データサイエンティスト企業ランキング！新卒におすすめ大手企業一覧

1.データサイエンティスト採用企業は全て高年収

データサイエンティストは、統計学や機械学習の知識と、それをビジネス課題の解決に結びつける能力が求められる。

この高い専門性を持つ人材は市場全体で不足しており、その価値は年収に反映されやすい。

以下の表にあるとおり、データサイエンティストの採用を行う企業には、平均年収が1000万円を超える企業が並ぶ。

企業名	平均年収
野村総合研究所	1321万円
リクルートホールディングス	1119万円
電通総研	1123万円
エムスリー	930万円
富士通	929万円

また、エムスリーや富士通など、IT業界やメーカーでもトップクラスの年収水準の企業が名を連ねている。

もちろん、これは全社員の平均年収であり、職種別ではない。しかし、データサイエンティストという職種は、企業のDXやAI活用の中核を担う。

そのため、企業側も高い報酬を提示してでも優秀な人材を確保しようとする傾向が強い。新卒であっても、専門性が評価されれば初年度から高い給与水準が期待できる。

ただし、その高年収は、相応の成果と貢献を求められることの裏返しでもある。

2.データサイエンティストになる鍵は業界理解

データサイエンティストという職種名に惹かれるかもしれないが、その実態を深く理解することが就職活動の鍵となる。

華やかなイメージとは裏腹に、採用のハードルは高く、求められる能力も多岐にわたる。

ここで、データサイエンティストを目指す上で知っておくべき現実を解説していく。

2-1.データサイエンティスト採用枠は小さい

まず覚えておくべきなのは、データサイエンティストの採用枠は非常に小さいという事実だ。

多くの企業では、システムエンジニアやコンサルタントといった総合的な職種で新卒を採用し、その中から適性のある人材をデータ分析部門に配属するケースが多い。

これは、即戦力に近い高度な専門性を求めるため、新卒でその基準を満たす人材が限られているからだろう。

君がこの狭き門を目指すのであれば、他の人とは一線を画す明確なスキルと実績を提示する必要がある。

2-2.データ分析力がないと仕事にならない

データサイエンティストの根幹をなすのは、当然ながらデータ分析力だ。

この職種は、統計学、線形代数、微分積分といった数学の基礎知識が土台となる。

大学の講義で「知っている」というレベルではなく、実際のデータセットを前にして、適切な分析手法を選択し、コードを書き、モデルを構築・評価できる「使いこなせる」レベルが必要だ。

この技術的な基盤がなければ、データサイエンティストとしての仕事は始まらない。実際のビジネスデータを扱った経験があれば、さらに高く評価される。

2-3.データサイエンティスト採用企業の種類

分類	主な事業内容	代表的な企業
SIer	顧客のシステム開発、データ基盤構築、分析ソリューション提供	電通総研, TIS, Sky
コンサルファーム	データ分析を武器とした経営戦略立案、業務改善支援	アクセンチュア, Ridgelinez, ブレインパッド
自社開発	自社サービスのデータ分析、サービス改善、機能開発	リクルートHD, エムスリー, LINEヤフー
事業会社	自社の製品開発、マーケティング、経営戦略のためのデータ活用	富士通, 本田技研工業, 資生堂

データサイエンティストを募集する企業は、以下の4つのカテゴリーに分類できる。

この企業分類を理解することは、君のキャリア選択におけるミスマッチを防ぐ上で重要だ。

「データ分析がしたい」という漠然とした希望だけでは、入社後に「思っていた仕事と違った」という事態に陥りやすい。

一方で、自社開発企業や事業会社では、自社サービスやプロダクトを深く理解し、分析モデルを実装して継続的に改善していく技術力や、事業の成長に直接貢献する姿勢が求められる。

自身の適性や将来のキャリアプランを明確にするためにも、この企業分類を意識して企業研究を進めることが不可欠だ。

2-4.データ分析が中心かコンサルが中心か

同じ「データサイエンティスト」という名前でも、企業によってその役割は大きく異なる。

一つは、分析モデルの構築や研究開発に重きを置く「アナリスト」や「エンジニア」としての役割だ。

これは、高度な数学的知識や機械学習の技術を駆使し、予測精度の高いモデルを作ることが主な仕事となる。自社開発企業や事業会社の研究部門に多い。

もう一つは、分析結果をもとにビジネス上の課題を解決する「コンサルタント」としての役割だ。

コンサルファームやSIerにこの傾向が強い。君の興味が技術の探求にあるのか、それともビジネス課題の解決にあるのかを自問し、企業ごとの職務内容をしっかり見極める必要がある。

2-5.ビジネス力がないとほぼ受からない職種

データサイエンティスト職は、専門知識や技術力だけで内定をもらうのは難しい。

会社が求めているのは、「計算ができる人」ではなく、「データを分析して会社の利益につなげられる人」になる。

そのため、面接ではデータを扱うスキルに加えて、会社の仕事内容を理解しているかが問われる。分析した結果を知識のない相手にも説明する能力も評価されるだろう。

技術力と、その技術を会社の仕事でどう使うかを説明できる力が重要になる。

3.データサイエンティスト採用企業一覧（38社）

ここでは、新卒でデータサイエンティストを採用している企業38社を一覧で紹介していく。

この中には、SIer、コンサル、自社開発、事業会社など、多様な業界の企業が含まれている。

No.	企業名	No.	企業名
1	LIFULL	20	フューチャー
2	リクルートホールディングス	21	LTS
3	エムスリー	22	ブレインパッド
4	富士通	23	楽天グループ
5	Ridgelinez	24	インテージ
6	LINEヤフー	25	江崎グリコ
7	日立製作所	26	第一生命保険
8	電通総研	27	大和総研
9	アクセンチュア	28	SBI新生銀行
10	GMOインターネットグループ	29	AVILEN
11	伊藤忠テクノソリューションズ	30	データアナリティクスラボ
12	グリーホールディングス	31	TDSE
13	Sky	32	ギーカーズラボ
14	マイナビ	33	D4cプレミアム
15	資生堂	34	分析屋
16	エムシーディースリー	35	スキルアップNeXt
17	ABEJA	36	JMDC
18	TIS	37	エヌデーデー
19	本田技研工業	38	ラクスル

ここで紹介する企業が、君が応募する年度に必ずしもデータサイエンティストを募集しているとは限らない。

また、職種名が「ITコンサルタント」や「ソリューションエンジニア」であっても、配属先でデータ分析に携わる可能性もある。

この表はあくまで参考とし、必ず各企業の新卒採用ページを確認し、募集職種と業務内容を自分の目で確かめてほしい。

4.データサイエンティスト採用企業別ランキング

ここでは、データサイエンティストを採用する企業を5つに分類し、それぞれの企業をランキング形式で紹介していく。

4-1.大手・有名企業ランキングTOP10

順位	企業名
1位	リクルートホールディングス
2位	富士通
3位	日立製作所
4位	LINEヤフー
5位	楽天グループ
6位	エムスリー
7位	本田技研工業
8位	アクセンチュア
9位	電通総研
10位	資生堂

学生からの知名度が高く、事業規模も大きい大手・有名企業は、安定した環境と大規模なデータを扱える魅力がある。

メーカー、通信、Webサービスなど、各業界のトップ企業が並ぶ。これらの企業は、自社サービスや製品、あるいは顧客から得られる膨大なデータを保有している。

社会的な影響力が大きい仕事に携わりたい、あるいは安定した基盤の上で専門性を磨きたいと考える君に向いている。

特にリクルートやLINEヤフー、エムスリーといったWeb系企業は、データ活用が事業の根幹であり、最先端の技術に触れられる機会が多い。

4-2.SIer企業ランキングTOP10

順位	社名
1位	富士通
2位	日立製作所
3位	電通総研
4位	アクセンチュア
5位	伊藤忠テクノソリューションズ
6位	TIS
7位	Sky
8位	フューチャー
9位	エムシーディースリー
10位	エヌデーデー

SIerのデータサイエンティストは、顧客の課題を解決するために、データ分析基盤の構築から分析モデルの実装、運用までを一貫して手がけることが多い。

SIerのデータサイエンティストは、多様な業界（金融、製造、通信など）のプロジェクトに関われるチャンスがある。

技術力をベースに、幅広い業界の課題解決に携わりたい君に適している。

4-3.自社開発企業ランキングTOP10

順位	社名
1位	リクルートホールディングス
2位	エムスリー
3位	LINEヤフー
4位	楽天グループ
5位	LIFULL
6位	グリーホールディングス
7位	GMOインターネットグループ
8位	マイナビ
9位	ABEJA
10位	ラクスル

自社でWebサービスやプロダクトを開発・運営している企業だ。

自社に蓄積されるデータを直接分析し、サービスの改善やユーザー体験の向上に役立てる。自社開発企業の魅力は、分析結果がサービスに反映されるスピードが速いことだ。

自分が構築したモデルによって、サービスのUI/UXが改善されたり、売上が向上したりするのをダイレクトに感じられる。

リクルートやエムスリー、LINEヤフーなどは、日本でもトップクラスのデータ量を誇る。技術の探求と事業の成長が密接にリンクしている環境を好む君に向いている。

4-4.コンサル企業ランキングTOP10

順位	社名
1位	アクセンチュア
2位	Ridgelinez
3位	フューチャー
4位	LTS
5位	ブレインパッド
6位	インテージ
7位	大和総研
8位	AVILEN
9位	TDSE
10位	D4cプレミアム

コンサルティングファームにおけるデータサイエンティストは、データ分析の専門家として、企業の経営課題や戦略立案に直接かかわる。

コンサル企業のデータサイエンティストには、高度な分析能力に加えて、クライアントの課題を特定する能力、分析結果を経営層に説明するプレゼンテーション能力、そしてプロジェクトを推進するマネジメント能力が求められる。

技術力とビジネス力の両方を極め、最短距離で成長したいと考える君に適した環境だ。

4-5.事業会社ランキングTOP10

順位	社名
1位	富士通
2位	日立製作所
3位	本田技研工業
4位	資生堂
5位	江崎グリコ
6位	第一生命保険
7位	SBI新生銀行
8位	JMDC
9位	インテージ
10位	マイナビ

事業会社とは、IT業界以外のメーカー、金融、小売、サービスなどの企業を指す。

これらの企業では、データサイエンティストは自社のビジネス（製品開発、マーケティング、サプライチェーン、経営企画など）を推進するためにデータを活用する。

JMDC（医療）やインテージ（マーケティングリサーチ）、マイナビ（人材）のように、データそのものが事業の中核である企業も含まれる。

自社事業のドメイン知識を深く学び、データで貢献したい君に向いている。

5.【部門別】データサイエンティスト採用企業ランキング

ここでは、企業選びの重要な軸となる「年収」や「働きやすさ」に焦点を当てたランキングを紹介していく。

5-1.平均年収ランキングTOP10

順位	社名	平均年収
1位	電通総研	1123万円
2位	リクルートホールディングス	1119万円
3位	日立製作所	961万円
4位	エムスリー	930万円
5位	富士通	929万円
6位	ABEJA	906万円
7位	本田技研工業	895万円
8位	LINEヤフー	884万円
9位	アクセンチュア	872万円
10位	エムシーディースリー	830万円

平均年収は、その企業の全体的な給与水準と支払い能力を示す指標だ。

データサイエンティストのような専門職は、この平均よりも高い水準になることが多いと推測される。

電通総研やリクルートホールディングスが1100万円を超え、トップクラスとなっている。

ただし、これはあくまで全社員の平均値であり、個人の成果や役職によって給与は変わってしまう。

5-2.初年度年収ランキングTOP10

順位	企業名	初年度年収（または月給）
1位	エムスリー	600万円
2位	エムシーディースリー	600万円～
3位	GMOインターネットグループ	510万円
4位	Ridgelinez	500万円～
5位	D4cプレミアム	444万円～
6位	アクセンチュア	450万円
7位	資生堂	423万円～
8位	TDSE	385万円～
9位	マイナビ	377万円～
10位	データアナリティクスラボ	350万円～

上記の表は、新卒で入社した際の初年度の年収ランキングだ。

専門性が評価され、初任給が他の職種より高く設定されている企業が目立つ。

コンサル系企業（Ridgelinez、D4cプレミアム、アクセンチュア）も高い初任給を設定している。新卒であっても高い能力と成果を求めるコンサルティング業界の特性を反映している。

データサイエンティストは、学生時代の研究成果やスキルが初任給に直結しやすい職種の一つといえる。

5-3.ホワイト企業ランキングTOP10

順位	社名
1位	本田技研工業
2位	エムシーディースリー
3位	LIFULL
4位	Sky
5位	富士通
6位	アクセンチュア
7位	楽天グループ
8位	LINEヤフー
9位	リクルートホールディングス
10位	Ridgelinez

ここでは、「年間の休日日数」「平均残業時間」「有給消化率」の3つの指標を総合的に評価し、ランキングを作成した。

ただし、データサイエンティストは、プロジェクトの繁忙期には残業が増える傾向もある。

平均値だけでなく、実際の働き方や繁忙期の状況についても、OB訪問などで確認するのが望ましい。

5-4.有給取得率ランキングTOP10

順位	社名	有給消化率
1位	本田技研工業	93.6%
2位	エムシーディースリー	84.4%
3位	LIFULL	75.8%
4位	富士通	70.0%
5位	アクセンチュア	69.4%
6位	エムスリー	68.4%
7位	グリーホールディングス	67.7%
8位	リクルートホールディングス	65.4%
9位	Sky	64.8%
10位	ABEJA	64.0%

有給休暇の取りやすさは、働きやすい環境かを測る重要な指標だ。

本田技研工業の93.6%という数値は非常に高く、休暇取得が制度としてだけでなく、文化としても根付いているのだろう。

専門職であるデータサイエンティストは、成果を出すために集中した作業と、リフレッシュのための休息のメリハリが重要だ。

休暇の取りやすさは、長期的にキャリアを築く上で重要なポイントとなる。

5-5.残業時間ランキングTOP10

順位	社名	平均残業時間
1位	Sky	18.3時間
2位	エムシーディースリー	18.3時間
3位	富士通	23.1時間
4位	本田技研工業	23.1時間
5位	LIFULL	23.2時間
6位	TIS	27.1時間
7位	ABEJA	31.0時間
8位	伊藤忠テクノソリューションズ	31.5時間
9位	リクルートホールディングス	31.5時間
10位	日立製作所	33.6時間

こちらは、残業時間が少ない企業のランキングだ。

一方で、ランキング下位の企業でも30時間台前半であり、極端な長時間労働を前提としているわけではない。

ただし、これは全社平均値であるため、職種やプロジェクトの状況によって変動する。

特にプロジェクトによっては、平均の残業時間よりも長くなる可能性は考慮しておきたい。

6.新卒でデータサイエンティストとして就職する方法

データサイエンティストとして新卒で就職するのは簡単ではないが、正しい準備と手順を踏めば道は開ける。ここでは、そのための具体的な方法を5つ紹介していく。

6-1.Python・機械学習・数学の学習をする

データサイエンティストを目指す上で、技術的な基礎学習は避けて通れない。

次に、プログラミング言語Pythonの習得が必須だ。

特に、データ分析ライブラリであるPandas（データ操作）やNumPy（数値計算）、Scikit-learn（機械学習）は、自在に使いこなせるレベルが求められる。

また、データベースからデータを抽出するためのSQLも実務では欠かせない。そのため、分析レポートやモデルをまとめたポートフォリオを作成することも、スキルの証明につながる。

6-2.データサイエンス関連資格を取得する

データサイエンティストになるために資格は必須ではない。

とはいえ、資格は君の知識や学習意欲を示す一つの方法になる。データサイエンティストを目指す上で評価されやすい資格として「統計検定（2級以上）」がある。

資格取得を通じて学んだ知識は、エントリーシートや面接で「何を勉強してきたか」を説明する材料にもなる。

資格は知識の証明として役立つ。実際の分析実績を示すポートフォリオとあわせてアピールすると、より君の能力が伝わる。

6-3.データサイエンスを学べる学部に入る

君がデータサイエンス、情報工学、統計学などを専門に学べる学部に所属している場合、その研究活動は就職活動における最大の武器となる。

重要なのは、ただ研究するだけでなく、自分の研究テーマがビジネスのどのような場面で活かせるかを整理し、面接で分かりやすく語れるように準備しておくことだ。

専門知識をビジネスの文脈に翻訳する能力も、データサイエンティストには求められる。

6-4.まずはエンジニアになってから目指す

新卒でデータサイエンティストになるのが難しくても、まず他のエンジニア職として入社してから目指す道がある。

システムエンジニアやデータエンジニア、機械学習エンジニアとしてIT企業に入社するのが現実的な方法になる。

また、システムエンジニアとしてデータ活用のプロジェクトに関わったり、機械学習エンジニアとしてモデル開発に携わったりすることもキャリアにつながっていく。

数年間の実務経験を積みながら分析スキルを磨き、社内異動や転職を通じてデータサイエンティストを目指すのは、現実的なキャリアプランといえる。

6-5.就活エージェントを使って選考対策

データサイエンティストのような専門職の選考対策には、就活エージェントの活用が有効な手段になる。

なぜなら、この分野は企業側が求めるスキルレベルや、選考で問われる内容が外から見えにくいためだ。

さらに、専門的な技術質問や研究内容の深掘りを想定した面接対策も受けられるため、自信を持って選考に臨める。

狭き門であるデータサイエンティストへの就職を成功させるため、就活のプロをうまく活用したい。

7.データサイエンティストを目指す就活生からのよくある質問

データサイエンティストは専門性が高い職種であるため、就活生からは多くの疑問が寄せられる。

ここでは、特によくある3つの質問について回答していく。

7-1.文系・未経験でもデータサイエンティストになれますか？

文系出身者やIT未経験の方がデータサイエンティストになるのは不可能ではない。

しかし、理系学生に比べて難易度が高い点は理解しておきたい。この職種は、統計学や数学の知識が仕事で求められる。

理系学生と同等、あるいはそれ以上に学習する姿勢が大切になる。

「未経験でも大丈夫」という言葉に甘えず、自ら学ぶ行動が内定につながっていく。そのため、データサイエンティストに必要な知識を身につける行動が評価される。

7-2.新卒でデータサイエンティストになるのは難しいですか？

新卒でデータサイエンティストになるのは、難しいのが現実だ。理由は主に二つある。

単にプログラミングが書ける、統計を知っているというだけでは不十分で、大学院レベルの研究実績や、ビジネス課題を解決に導いたインターン経験などが求められることも珍しくない。

多くの企業は、新卒をゼロから育てるよりも、ある程度完成されたスキルを持つ人材を求めている。この現実を理解した上で、十分な選考対策の準備をする必要がある。

7-3.高学歴でないとデータサイエンティストになれませんか？

データサイエンティストの採用は、必ずしも学歴だけで決まるわけではない。

ただ、求められる能力を持つ人材が、結果として高学歴の学生に多いのが実態といえる。

企業が学歴フィルターを設けているとは限らない。むしろ、専門知識の習得能力などを評価した結果といえる。

結果として難関大学や大学院の出身者が多く採用される傾向が強い。そのため、学歴のハンデを覆すためにも、君自身がポテンシャルを証明することが大切だ。

8.データサイエンティストの就活ならユニゾンキャリア

データサイエンティストのような専門職の就職活動は、情報収集や選考対策が難しい。

特に、自分のスキルや研究がどの企業で評価されるのか、一人で見極めるのは困難だ。

ユニゾンキャリアはIT業界の就活を専門に支援しているから、キャリアアドバイザーがデータサイエンティストのキャリアパスや、企業が求める人物像を深く理解している。

君の適性や能力に合わせた企業選びの相談もできるのも特徴だ。一人で進めるよりも、効率良く準備を進められる。

8-1.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー①

8-2.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー②

ユニゾンキャリアは、IT業界の企業ごとに、仕事内容や求められる技術まで把握している。

そのため、入社後のミスマッチを避け、納得のいく就職活動をサポートできる。IT業界の就活に特化したプロのアドバイザーが君をサポートしていく。

以下のボタンから無料相談に申し込み、就活のサポートをユニゾンキャリアにさせてほしい。