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KNOW-HOW
データサイエンティストは、企業の意思決定や事業成果に直結する重要な職種です。その一方で、「自分の志望動機は採用担当者に評価される内容になっているのか」と不安を感じている人は少なくありません。
特に、経験やスキルが一定水準にあっても、なぜこの職種で、なぜこの企業なのかをうまく言語化できず、書類選考でつまずいてしまうケースは多く見られます。
本記事では、そうした悩みを抱える方に向けて、データサイエンティストとして“通過する志望動機”を組み立てるための考え方を、例文・評価ポイント・書く前の準備という3つの切り口から解説します。
目次
データサイエンティストとは、データ分析を通じて事業課題を明確にし、企業の意思決定や成果創出に関わる専門職です。
企業がデータサイエンティストに求めているのは、単に数値を分析することではありません。売上やKPIの変動要因を読み解き、施策改善や戦略判断につなげるなど、データを起点にビジネスを前に進める役割が期待されています。そのため、統計や機械学習といった分析スキルに加え、PythonやSQLによるデータ処理、事業構造や業務プロセスを理解する視点も重要になります。
志望動機を評価される内容に仕上げるためには、データサイエンティストが企業の中で「分析を行う役割」ではなく、意思決定や事業成果にどう貢献する存在なのかを正しく理解しておくことが欠かせません。
役割の理解が浅いままでは、関心や興味だけに留まり、説得力のある志望理由にはつながりにくくなります。
なお、企業がデータサイエンティストに期待している能力には、以下のような要素があります。
これらの中から、自身の経験と重なるポイントを整理しておくことで、志望動機に具体性と説得力を持たせることができます。
データサイエンティストの志望動機は、これまでのバックグラウンドによって最適な書き方が異なります。
重要なのは「経験の有無」ではなく、自分の経験をどう解釈し、企業の価値創出にどう結びつけているかです。
ここでは代表的なバックグラウンド別に例文を紹介し、あわせて採用担当者がどこを評価しているのか、そしてSymbioriseならどのように強化できるのかを解説します。あなたの志望動機を組み立てる際の参考にしてください。
| これまでシステムエンジニアとしてWebサービスの設計・開発を担当してきました。日々蓄積されるログデータを活用した機能改善に関わる中で、定性的な判断だけでなく、定量的な根拠に基づいて意思決定できる環境づくりに関心を持つようになりました。現在はPythonを用いたデータ分析や、Kaggleへの参加を通じて、分析の実践力を高めています。 貴社においては、データ活用のための基盤整備から分析・活用までを一貫して担える点に魅力を感じています。これまでの実装経験とETL処理、データパイプライン構築の知見を活かし、実運用（MLOps/LLMOps）を見据えた分析結果をビジネス成果につなげるデータサイエンティストとして貢献したいと考えています。 |
【採用担当者から見る評価ポイント】
・分析以前のデータ基盤を理解しており、現場での再現性が想像できる
・「実装できる人材」として分析職を捉えている
【Symbioriseでサポートするなら】
Symbioriseでは、エンジニア経験を「分析の前工程を支えられる強み」として整理し、求人企業が評価しやすい形に言語化します。実装経験を志望動機にどう組み込むべきかを、企業ごとの期待値に合わせて調整します。
| マーケティング支援会社にて、施策立案や効果検証に携わってきました。キャンペーン施策の結果分析やCRMデータを用いた仮説検証を行う中で、感覚的な判断ではなく、より精度の高い分析を意思決定に活かしたいと考えるようになりました。 貴社のようにユーザーデータを活用し、プロダクト改善を進めている環境であれば、これまで培ってきたビジネス視点を活かしながら予測モデルや生成AIの示唆を具体的な施策に変換し、、データ分析によって価値を提供できると考えています。特に、分析結果を単なるレポートで終わらせず、事業成長に直結する意思決定の仕組み（KPI設計やA/Bテスト）へと昇華させる役割で貢献したいと考えています。 |
【採用担当者から見る評価ポイント】
・ビジネス課題を起点に分析を捉えている
・分析結果を施策や改善につなげる意識がある
【Symbioriseでサポートするなら】
Symbioriseでは、マーケターやコンサル経験者が持つ「課題設定力」を強みとして再定義します。分析スキルとの接続点を整理することで、「ビジネスが分かるデータサイエンティスト」として評価されやすい志望動機へブラッシュアップします。
| 大学院では統計モデリングを中心に研究を行い、仮説構築から検証までのプロセスを重ねてきました。研究成果を論文として完結させるのではなく、社会や事業の課題解決に活かしたいと考え、データサイエンティスト職に関心を持ちました。 貴社では分析の質を重視しつつ、実際のビジネスに活かす取り組みをされている点に魅力を感じています。研究で培った分析設計力を、実務におけるスピード感やコスト制約、さらにはAIの透明性への要求などに対応させ、事業価値につながるアウトプットへ転換していきたいと考えています。 |
【採用担当者から見る評価ポイント】
・専門性をビジネスに応用しようとする意識がある
・研究と実務の違いを理解している
【Symbioriseでサポートするなら】
Symbioriseでは、研究職出身者の専門性を「ビジネスでどう使えるか」という観点で再構成します。学術的な強みを、企業が求める成果や役割に結びつけて表現するサポートが可能です。
| 前職では事務職として業務改善に携わる中で、データを根拠にした提案の重要性を実感しました。独学でPythonやSQLを学び、Kaggleへの参加やポートフォリオ作成を通じて、実務を想定した分析に取り組んできました。特に、生成AIを活用した効率的なコーディングや、分析結果を分かりやすく可視化する工夫を継続しています。
貴社の、未経験者でも実務に挑戦できる環境に魅力を感じています。学習で得た知識を現場の課題解決に磨き、最新ツールを駆使しながら早期に成果を出せる人材を目指したいと考えています。 |
【採用担当者から見る評価ポイント】
・学習内容を実務に近い形でアウトプットしている
・成長前提での採用に適した姿勢がある
【Symbioriseでサポートするなら】
Symbioriseでは、Kaggleや自主制作を「実務転用可能な経験」として整理します。未経験という事実だけで判断されないよう、書類上での見せ方や表現を客観的に調整します。時には、転職がより有利になるような資格の取得をアドバイスすることもあります。
| 分析受託会社にて、売上予測や顧客分析を担当してきました。一方で、分析結果が単発で終わってしまうことに課題を感じ、より長期的に事業成長へ関われる環境を志向するようになりました。 自社プロダクトを持ち、継続的にデータ活用を進めている貴社であれば、これまでの分析経験を一時的なレポートに留めず、プロダクトへの機能実装やPDCAの仕組み化といった事業成果と連動させて活かせると考えています。分析の「精度」だけでなく、現場での使いやすさや継続性までを設計し、自社データの価値の最大化に貢献したいと考えています。 |
【採用担当者から見る評価ポイント】
・受託と事業会社の違いを理解している
・当事者としてプロダクト成長に関わろうとしている
【Symbioriseでサポートするなら】
Symbioriseでは、受託分析経験を「即戦力」として評価される形に整理します。企業ごとに異なる期待役割を踏まえ、志望動機を調整できる点が強みです。
志望動機の例文をそのまま真似するだけでは、書類選考を通過できるとは限りません。採用担当者が見ているのは、文章のうまさではなく、志望理由に一貫性と納得感があるかという点です。
データサイエンティストという職種は期待される役割が幅広いため、「なぜこの職種なのか」「なぜこの企業なのか」「自社でどう価値を出せるのか」が論理的につながっていないと、評価されにくくなります。
ここでは、採用担当者の視点を踏まえ、志望動機で必ず押さえておきたい以下の5つのポイントを整理します。
まず重要なのは、「なぜ他の職種ではなく、データサイエンティストなのか」を自分の言葉で説明できることです。
単に「データに興味がある」「分析が好き」という理由だけでは、動機としては弱くなってしまいます。
たとえば、業務の中で感覚的な判断に限界を感じた経験や、データを使って課題を改善できた体験があれば、それを起点に「定量的な根拠で意思決定を支える役割を担いたい」とつなげると自然です。
過去の経験 → 課題意識 → データサイエンティストという職種選択、という流れを意識することで、説得力が高まります。
次に問われるのが、「なぜこの企業なのか」という点です。
ここでは、企業理念や社風といった抽象的な言葉だけで終わらせず、事業内容やデータ活用の方針、プロダクトの特性などに触れることが重要です。
たとえば、「どの領域でデータを活用しているのか」「事業フェーズとして何を重視しているのか」を理解したうえで、自分の志向や経験と重なる部分を言語化できると、企業理解の深さが伝わります。
このプロセスを丁寧に行うことで、「どの企業でも通用する志望動機」から一歩抜け出すことができます。
採用担当者が特に重視しているのは、「入社後にどのような価値を発揮できるか」です。
そのため、志望動機の中では、これまでの経験やスキルが、どのように業務に活かせるのかを具体的に示す必要があります。
過去の業務や学習経験を振り返り、「分析」「実装」「課題設定」「業務改善」といった観点で整理してみましょう。
実務未経験の場合でも、Kaggleやポートフォリオ、業務改善の経験などを、再現性のある行動や思考プロセスとして表現することで、評価対象にすることが可能です。
企業はスキルだけでなく、「一緒に働くイメージが持てるか」も見ています。そのため、企業が掲げる求める人物像や価値観と、自分の行動特性がどこで重なるのかを示すことが大切です。
たとえば、チームでの分析プロジェクトでどのような役割を担ってきたのか、課題にどう向き合ってきたのかといった具体的なエピソードを交えることで、カルチャーマッチを自然に伝えることができます。
単なる自己PRではなく、「この企業で働く姿」を想像してもらうことがポイントです。
最後に、入社後にどのような貢献をしたいのか、どのように成長していきたいのかを示しましょう。
ここでは、「スキルを伸ばしたい」といった抽象的な表現ではなく、企業の事業や課題に沿った形で目標を語ることが重要です。
たとえば、「データを通じて○○の改善に関わりたい」「将来的には分析基盤の整備にも携わりたい」といった具体的な方向性を示すことで、長期的に活躍するイメージを持ってもらいやすくなります。
自分の成長と企業の成長をどう重ねているかが伝わると、評価されやすくなります。
志望動機をいきなり書き始めても、内容が浅くなったり、話が散らかったりするケースは少なくありません。
評価される志望動機を作るためには、文章力よりも前に、何を書くかという材料をどれだけ構造的に整理できているかが重要です。
ここでは、データサイエンティストとしての志望動機を組み立てる前に行っておきたい、 「企業研究」「スキルの棚卸し」「構成フレームワーク」の3つの準備について解説します。
データサイエンティストは、どの企業でも同じ役割を担うわけではありません。新規事業の立ち上げ段階なのか、既存サービスの改善フェーズなのかによって、求められる役割や期待値は大きく異なります。
企業研究では、次のような観点を意識すると、志望動機につながる情報を整理しやすくなります。
【企業研究のポイント】
次に行いたいのが、自分自身の経験やスキルの棚卸しです。ここで重要なのは、「何をやってきたか」ではなく、どのように考え、どう貢献してきたかを整理することです。
以下のステップで整理すると、志望動機に転用しやすくなります。
【スキルの棚卸しのステップ】
仮に実務未経験の場合でも、Kaggleやポートフォリオ、業務改善の工夫などは、再現性のある思考や行動として評価される要素になります。
材料がそろったら、最後に「どう構成するか」を考えます。構成を意識せずに書くと、話が飛んだり、伝えたい点がぼやけたりしがちです。
データサイエンティストの志望動機では、次のフレームワークが特に有効です。
【志望動機の基本構成（WHY → WHAT → HOW → WILL）】
WHY：なぜデータサイエンティストを目指すのか
WHAT：なぜその企業なのか、どこに共感したのか
HOW：自分の経験やスキルをどう活かせるのか
WILL：入社後にどのような貢献をしたいのか
この流れに沿って整理することで、読み手にとっても理解しやすく、納得感のある志望動機になります。
特に経験が浅い場合は、「今何ができるか」だけでなく、「どう準備し、どう貢献していくか」を具体的に示すことが重要です。
データサイエンティストの採用では、スキルや経験が一定水準を満たしている候補者が複数並ぶケースも少なくありません。
そのような状況で、最終的な判断材料になるのが志望動機の質です。
どれだけ専門性が高くても、「なぜこの会社なのか」「入社後にどう貢献するつもりなのか」が伝わらなければ、採用担当者からは「他社でも成立する人材」と受け取られてしまいます。
ここでは、なぜ志望動機の精度が書類選考の合否に直結するのか、その理由を採用側の視点から解説します。
採用担当者は志望動機から、単なる熱意だけでなく、応募者の意思・適性・将来性を総合的に判断しています。
特にデータサイエンティストは育成に時間がかかる職種であるため、「長く活躍してくれるかどうか」は重要な評価軸です。
具体的には、次のような点が見られています。
【志望動機で見られているポイント】
つまり、志望動機は「やる気を伝えるための文章」ではなく、採用判断の裏付けとなる情報として扱われているのです。
書類選考で評価される志望動機には、共通点があります。それは、企業への関心や共感と、実務での再現性ある価値提供が、バランスよく含まれていることです。
たとえば、「プロダクトに共感している」「理念に惹かれた」という想いだけでは、評価にはつながりません。そこに、「自分のどの経験を活かし、どの課題にどう貢献できるか」という視点が加わって、はじめて説得力が生まれます。
逆に、スキルや実績だけを並べても、企業との接点が見えなければ、「なぜこの会社なのか」が伝わらず、印象に残りにくくなります。
採用担当者が「この人なら成果を出せそうだ」と感じるのは、熱意と実務的価値が噛み合っている志望動機です。
データサイエンティスト職は応募者が多く、スキルレベルが拮抗することも珍しくありません。その中で差がつくのは、志望動機の論理性と具体性です。
評価されやすい志望動機には、次のような特徴があります。
【差がつく志望動機の特徴】
一方で、「成長できそうだから」「有名だから」といった抽象的な理由が中心だと、他の応募者との差別化は難しくなります。
志望動機は、応募者の思考力・理解力・伝達力が凝縮されるパートです。ここを丁寧に作り込むことで、書類選考の通過率は確実に変わってきます。
評価される志望動機を一人で作り切るのは難しく、実力があっても「伝え方」で落とされてしまうケースは少なくありません。
だからこそ、採用側の評価軸を理解したプロの視点を取り入れることが、書類選考を突破する近道になります。
Symbiorise は、データサイエンス・AI領域に特化した転職支援サービスとして、企業ごとの採用背景や評価ポイントを踏まえた志望動機のブラッシュアップを行っています。
機械学習や統計、データエンジニアリングへの理解を持つキャリアアドバイザーが、あなたの経験や学習内容を整理し、「どの企業で」「どの強みを」「どう伝えるべきか」を具体的に言語化します。
「この志望動機で本当に通過できるのか」と不安を抱えたまま応募するのではなく、選考を知り尽くしたプロと一緒に仕上げることで、納得感のある転職活動が進められます。
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【Symbioriseの強み】
データサイエンティストの志望動機は、単に「データが好き」という情熱だけでは通用しません。自分のスキルや経験を企業の課題解決にどう活かせるのかを、論理的かつ具体的に伝えることが重要です。
本記事では、バックグラウンド別の例文や、志望動機で押さえるべき構成要素、書く前の準備方法までを段階的に解説しました。
志望動機は、自分を「選ぶ理由」を明確にする絶好の機会です。企業研究やスキルの棚卸しを丁寧に行い、「なぜこの会社で、なぜ自分なのか」が読み手にしっかりと伝わる内容にすることで、書類選考の通過率は確実に上がります。
転職活動において最も重要な書類のひとつである志望動機。だからこそ、自己流で終わらせず、プロの力を借りて磨き上げることも有効な手段です。
Symbioriseでは、企業ごとの評価ポイントに即した戦略的なアプローチを行えるよう、転職のサポートを行っています。説得力ある志望動機を武器に、自信を持って転職活動に挑みましょう。
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