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KNOW-HOW
データサイエンティストの転職では、職務経歴書の出来が評価を大きく左右します。
同じスキルや経験を持っていても、「どう書くか」によって、書類通過する人とそうでない人に分かれるのが現実です。
特に多いのが、「プロジェクト経験をどう整理すればいいかわからない」「SQLやPythonを使ってきたが、企業にどう伝えれば評価されるのか不安」といった悩みです。スキルはあるのに、職務経歴書で価値を伝えきれていないケースは少なくありません。
本記事では、採用担当が職務経歴書で見ている評価ポイントを踏まえ、成果の伝え方や数値の使い方、スキルを実務価値として表現する方法を体系的に解説します。
「自分の専門性が正しく評価される職務経歴書」を作るための考え方と具体的な書き方を身につけ、書類通過率の向上を目指しましょう。
目次
データサイエンティストの転職において、職務経歴書は単なる経歴の確認資料ではありません。
企業はこの書類を通じて、「この人は自社のビジネス課題を理解し、データを使って成果につなげられるか」を見極めています。
そのため、分析手法やツール名を並べただけの内容では評価されにくくなっています。重要なのは、どのような課題に対し、どのような仮説を立て、どんな意思決定や改善につながったのかを一連の流れとして示すことです。
ここでは、採用担当が職務経歴書を見る際の視点を整理し、評価されやすい書き方の考え方を解説します。
データサイエンティストの職務経歴書で見られているのは、技術力そのものだけではありません。それ以上に重視されるのが、ビジネス課題を理解し、分析を通じて解決まで導けるかどうかです。
たとえば、「SQLでデータを抽出し、Pythonで分析を行った」という記載だけでは、実務レベルの判断材料にはなりません。
採用担当は、その分析がどの事業課題に紐づいていたのか、なぜその手法を選択したのか、そして分析結果がどのように活用されたのかを確認しています。
また、個人で完結した作業なのか、関係者と連携しながら進めたプロジェクトなのかも重要な視点です。
特に20代後半〜30代のデータサイエンティストには、分析スキルに加えて、自走力やチームへの貢献度も期待されています。
採用担当が職務経歴書で評価するポイントを整理すると、特に重要なのは以下の5点です。
|
見られるポイント |
採用担当が確認している評価基準 |
|
業務・分析の目的 |
その分析が、どの事業課題を解決するためのものだったか |
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課題設定の考え方 |
背景を理解し、自ら仮説を立てて分析できているか |
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分析手法・スキル活用 |
課題に対して適切な手法・ツールを選択できているか |
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成果の示し方 |
分析結果がアウトプットとして整理されているか |
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ビジネスへの影響 |
意思決定や施策改善にどうつながったか |
職務経歴書で評価を分けるのが、成果の伝え方です。「精度が向上した」「改善に貢献した」といった表現だけでは、ビジネス上の価値が伝わりにくくなります。
採用担当が見ているのは、分析結果そのものではなく、その結果が売上やCV率、業務効率などにどのような影響を与えたかです。
そのため、成果は可能な限り数値で示し、「課題→取り組み→結果」という流れで簡潔にまとめることが重要です。数値が出しづらい場合でも、意思決定や施策改善にどう活用されたかを言語化できれば、十分に評価対象となります。
たとえば、職務経歴書では次のような形で成果を表現します。
自己PRでは、現在のスキルに加えて、今後も価値を発揮できるポテンシャルを伝えることが重要です。
データサイエンティストの場合、数理統計や機械学習の知識そのものよりも、それらを実務でどう活用してきたかが評価されます。分析結果を関係者に共有し、改善につなげてきた経験や、学習内容を業務に活かしてきた姿勢を示すことで、再現性と成長性のある人材として伝えやすくなります。
こうした点を踏まえ、自己PRには次の観点を盛り込むと効果的です。
データサイエンティストの職務経歴書では、業務を時系列で並べるよりもプロジェクト単位で整理した方が評価されやすくなります。
採用担当が知りたいのは作業内容そのものではなく、「どのような課題に対し、どんな役割を担い、どのような成果につながったのか」という全体像です。そのため、背景・行動・結果を一貫した流れで伝えることが重要になります。
ここでは、各プロジェクトについて、背景や自分の役割、活用した手法、そして成果までを、分かりやすく整理する書き方を解説します。
プロジェクトの記載でまず意識したいのは、「何をしたか」よりも「なぜその分析が必要だったのか」を最初に示すことです。
背景や目的が分からないまま業務内容が並んでいると、採用担当には作業レベルの経験として映ってしまいます。
そのため、プロジェクトごとに、
背景（どんな課題があったのか）→ 目的（何を解決しようとしたのか）→ 自分の役割
の順で整理することが重要です。
たとえば、次のようにまとめると、プロジェクト全体の文脈と貢献度が伝わりやすくなります。
【プロジェクトの目的と業務内容の記載例】
分析スキルやツールの記載では、「何を使ったか」ではなく、どの課題に対して、どのような意図で使ったかを伝えることが重要です。
単に「Pythonを使用」「SQLで抽出」と書くだけでは、実務レベルでの活用力までは伝わりません。
採用担当が見ているのは、ツール選定や分析プロセスにおける判断です。前処理でどのような工夫をしたのか、なぜその手法を選んだのか、分析結果をどう解釈したのかといった点が評価対象になります。
さらに「そのツールを使ってビジネスにどう落とし込んだか」「データの信頼性をどう担保し、生成AI等の最新環境とどう共存しているか」という視点が書かれていると、実務能力の高さをアピールできます。
このように、ツール名・分析内容・目的をセットで記載することで、単なる使用経験ではなく、実務で再現可能なスキルとして伝わります。
【分析スキルやツールの記載例】
分析スキルを評価してもらううえで欠かせないのが、その分析がビジネスにどのような変化をもたらしたかを示すことです。
分析内容がどれほど高度でも、成果が見えなければ評価は限定的になります。採用担当が重視しているのは、「分析結果が意思決定や施策改善にどう使われたか」です。
そのため、実績は可能な限り数値で示し、課題 → 取り組み → 結果の流れで簡潔にまとめることが重要です。数値を用いて成果を表現することで、分析経験が再現性のある実績として伝わります。
【実績の記載例】
データサイエンティストの職務経歴書においては、使用できるツールやスキルをどのように業務に活かしているかが重視されます。ただ単に「○○が使える」と書くだけではなく、どのような場面で活用し、どんな成果につながったかを具体的に示すことが鍵です。
ここでは、主要な分析ツールのアピール方法と、それらをマーケティングやWeb解析業務にどう応用したかを解説します。
データサイエンティストとして多くの求人で求められるのが、SQLやPython、Excel、Rといったツールの実務経験です。ただし、これらを列挙するだけでは差別化はできません。
各ツールについては、単に使用経験を書くのではなく、「どのレベルまで使いこなしていたか」「業務にどう影響したか」が分かるよう記載することが重要です。
以下は、使用ツールを「業務への影響」という観点で要約した記載例です。
【使用経験の記載例】
|
使用ツール |
活用内容・成果 |
|
SQL |
行動ログ抽出を標準化し、分析工数40％削減 |
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Python（pandas / matplotlib） |
顧客セグメント分析を実施、売上15％増加 |
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Excel（関数・ピボット・VBA） |
レポート自動化により、月10時間削減 |
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R（ggplot2） |
広告効果を可視化し、意思決定を高速化 |
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LLM (GPT-4o / Claude 3.5) |
非構造化データの構造化やSQL/Pythonコードの自動生成・レビューに活用し、分析プロジェクトのデリバリー速度を倍増 |
技術だけでなく、ビジネス視点でどのようにスキルを活用してきたかも評価の対象です。特にWebサイトや広告施策など、集客や売上に直結する業務への応用経験がある場合は、積極的にアピールしましょう。
特に評価されやすいのは、分析結果をもとに「どの施策を選び、何を捨てたか」まで説明できているケースです。
【応用経験の記載例】
Kaggleへの参加経験は、実務経験が浅い場合でも、「課題設定 → 試行錯誤 → 改善」という分析プロセスを示せる点で評価されます。
データサイエンティストの職務経歴書では順位だけでなく、どのような仮説を立て、どの特徴量やアルゴリズムで精度を改善したのかを記載しましょう。
また、分析の成果をGitHubやQiitaなどで公開している場合は、リンクを添えることで、アウトプット力や再現性の高さも評価されやすくなります。Kaggleは単なる学習の場ではなく、課題解決力を実践的に示す機会として活用できます。
データサイエンティストと一口に言っても、実務で担ってきた役割や強みは人によって大きく異なります。
そのため職務経歴書では、「データサイエンティストとして何を専門領域にしてきたのか」を明確に切り分けて伝えることが重要です。
ここでは、すでにデータサイエンティストとして実務経験を積んできた方を前提に、経験領域ごとに評価されやすい職務経歴書の書き方を紹介します。
また、これらの経験は書き方次第で、本来の専門性が十分に伝わらないケースも少なくありません。Symbioriseでは、各領域の経験を「企業が評価しやすい専門タイプ」として整理する視点で、職務経歴書の添削を行っています。
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BI構築やデータ可視化、定量分析を中心に担ってきた方は、「分析結果をどう業務改善や意思決定につなげてきたか」を軸に記載することが重要です。
単なるレポート作成ではなく、事業側の課題を理解したうえで分析設計を行ってきた点を明確にしましょう。
評価されやすい観点
記載例（要約）
部署：データ分析チーム
業務内容：事業KPI設計、ダッシュボード構築、定例分析
使用ツール：SQL、Tableau、Python
成果：分析結果をもとに施策優先度を再設計し、CVRを12％改善
BI・分析系の経験は、書類選考の初期段階で「レポート担当止まり」と分類されやすいため、Symbioriseでは意思決定に影響を与えた具体シーンまで踏み込んで補足しています。
予測モデルや統計解析を主軸にしてきた方は、モデル精度そのものよりも「ビジネスでどう使われたか」を意識して書くことが重要です。
採用担当は、アルゴリズムの知識量以上に、モデルを業務に落とし込む力を見ています。
評価されやすい観点
記載例（要約）
プロジェクト：顧客解約予測モデル構築
使用技術：Python（scikit-learn、XGBoost）、SQL
成果：高リスク顧客への施策実行により、年間解約率を5.2％改善
モデル精度や手法名だけが並ぶと、書類上では「技術検証止まり」と判断されがちです。Symbioriseではモデル導入後に業務や判断がどう変わったかを成果の主軸に再構成します。
エンジニアリング寄りの経験を持つ方は、再現性・運用性・スケーラビリティを意識した実績を前面に出しましょう。
単発のモデル構築ではなく、「継続利用される仕組みを作った」点が評価されます。
評価されやすい観点
記載例（要約）
業務内容：推薦モデル構築・API実装
使用技術：Python、FastAPI、Docker、AWS
成果：推論処理を高速化し、年間運用コストを120万円削減
エンジニアリング寄りの経歴は、専門用語が多いほど「評価しづらい経歴」として保留判断されがちです。Symbioriseでは、採用担当が判断できる粒度まで言語を整理します。
分析リードやPMとして上流工程に関わってきた方は、「技術」と「ビジネス」を橋渡ししてきた経験を明確に伝えることが重要です。
特に、曖昧な事業課題を分析課題に翻訳した経験は高く評価されます。
評価されやすい観点
記載例（要約）
担当業務：課題定義、分析設計、進捗管理
成果：予測モデルを経営判断に活用し、予算精度向上に貢献
上流工程の経験は、抽象的な表現のままだと「実務の深さが見えない」と判断されやすいため、Symbioriseでは経営・事業判断にどう影響したかを具体シーンまで落とし込みます。
実務経験があるデータサイエンティストの場合、Kaggleや研究実績は主軸ではなく補足材料として位置づけるのがポイントです。
「業務外でも継続的に技術を磨いている姿勢」を示すことで、成長性や専門性の深さを補強できます。
効果的な書き方
記載例（要約）
Kaggle：Titanicコンペ上位25％
工夫点：特徴量設計とモデル比較を実務にも応用
Kaggleや研究実績は、書き方を誤ると「実務経験が薄い印象」を与えることがあります。Symbioriseでは、実務との接続点が評価される位置づけに調整します。
どれだけ実績やスキルが優れていても、読みづらい職務経歴書では正しく評価されません。
特にデータサイエンティストのような専門職では、内容の良さ以前に「理解しやすさ」が書類通過率を左右します。
採用担当は限られた時間で多くの書類を確認しており、「読みやすく、要点がすぐ把握できるか」を重視しています。
ここでは、評価される中身を最大限に活かすための、構成と記載テクニックを解説します。
職務経歴書では情報が多いほど伝わりにくくなりがちです。経験を過不足なく整理するために有効なのが、5W1Hの視点で職歴を構造化する方法です。
勤務期間や所属、担当業務といった基本情報に加え、分析や施策の目的、使用した手法、最終的な成果までを一定の順序で並べることで、内容に一貫性が生まれます。
この整理を行うことで、職歴全体の粒度が揃い、プロジェクトごとの差や自身の強みも浮き彫りになります。結果として、読み手は内容を行き来せずに理解でき、職務経歴書全体の完成度も高まります。
職務経歴書では、内容そのものだけでなく「どれだけ負担なく読めるか」も評価に影響します。特にデータサイエンティストの職務経歴書は情報量が多くなりやすく、構成が整理されていないと要点が埋もれてしまいます。
まず意識したいのは、情報のかたまりを明確に分けることです。プロジェクトごとに見出しを設け、背景・担当業務・成果といった要素を一定の順序で並べるだけでも、理解しやすさは大きく変わります。
また、文章が続きすぎないよう、要点は簡潔な文で区切ることも重要です。
成果や数値は文中に埋め込まず、視線が止まりやすい位置に配置すると印象に残りやすくなります。フォントや行間は詰めすぎず、A4・2ページ以内に収めることを前提に、最も伝えたい実績を優先的に配置しましょう。
「最後まで無理なく読める構成」になっているかは、書類全体の完成度を左右する大きなポイントです。
職務経歴書で差がつきやすいのが応募企業ごとのカスタマイズです。多くの候補者が同じ内容を使い回す中で、企業側は「自社向けに書かれているか」を敏感に見ています。
重要なのは、すべてを書き換えることではなく、どの経験を前に出すかを調整することです。
求人票や事業内容を読み、企業が直面している課題やフェーズを想定したうえで、それに近いプロジェクトや成果を上位に配置します。
たとえば、立ち上げ期の企業であれば仮説検証や改善スピードに関する経験、運用フェーズの企業であれば安定運用や効率化の実績が評価されやすくなります。
【職務経歴書のカスタマイズのポイント】
データサイエンティストの職務経歴書は、専門性が高い分、書き方次第で評価が大きく分かれます。スキルやツールを並べるだけでは、本来の強みが評価に結びつかないことも多いのが現実です。
だからこそ、データサイエンティスト転職に強い専門エージェントの職務履歴書の添削が成功のカギです。
Symbioriseは、データ・AI分野に特化した転職支援を行い、研究経験や高度な分析スキル、Kaggleや論文といった実績を企業評価につながる表現へ翻訳します。テンプレートでは拾えない強みを整理し、企業ごとの人物像に合わせて書類を調整できる点が特徴です。
「能力はあるのに、書類で評価されない」と感じているなら、第三者のプロ視点が突破口になります。
データサイエンティストの職務履歴書を添削相談する >>
【添削・転職支援で受けられるサポート】
データサイエンティストの職務経歴書では、経験やスキルを並べるだけでは十分に評価されません。重要なのは、どのような課題に向き合い、どのような考え方で分析や施策を行い、どんな成果につなげてきたのかを、一貫した文脈で伝えることです。
プロジェクトの整理方法やツールの使い方、成果の示し方を工夫することで、書類の説得力は大きく変わります。特に実務経験を重ねてきた中堅層ほど、「何をしてきたか」ではなく「どんな価値を出してきたか」をどう言語化するかが、書類通過を左右します。
とはいえ、自分の経験を客観的に整理し、企業視点の表現に落とし込むのは簡単ではありません。もし「能力はあるのに書類で評価されない」と感じているなら、専門家の視点を取り入れることが有効です。
Symbioriseは、データ・AI領域に特化した転職支援を通じて、研究経験や高度な分析スキルを企業評価につながる形で整理することを強みとしています。採用担当に「会ってみたい」と思わせる職務経歴書を目指し、戦略的にブラッシュアップしていきましょう。
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