【一覧】データサイエンティストの業務委託におすすめのマッチングサービス
データサイエンティストの業務委託マッチングサービスとは、企業と業務委託（フリーランス・副業など）のデータサイエンティストをつなぐサービスです。データ分析・機械学習・統計モデリングなどの専門スキルを持つ人材と、業務委託で出会えます。
まずは、データサイエンティストを業務委託で採用できるおすすめのマッチングサービスを一覧で紹介します。各サービスの詳細は後述するので、選定の参考にしてください。
| サービス名 | 料金体系 | 稼働開始までの日数 | 登録者数・人材の特徴 | スクリーニング方法 | 複数候補の比較提案 | 契約形態 |
| SOKUDAN | 初期費用0円 | 最短翌週 | 実務経験5年以上が約6割。データサイエンティスト・AIエンジニアなどの専門人材も登録 | AIと人の二重スクリーニング | 5名程度に絞って提案 | 3者間契約（正社員化も可） |
| SIGNATE Partners | 初期費用0円 | 要問い合わせ | AI・データ人材コミュニティ「SIGNATE」の会員10万人超が基盤 | コンペ実績によるスキルの可視化 | 要問い合わせ | 3者間契約 |
| レバテックフリーランス | 参画まで無料 | 最短当日打ち合わせ・最短1週間以内に提案 | IT人材45万人以上が登録 | 担当者の個別ヒアリング | 複数候補を選定・提案 | 準委任契約 |
| BIGDATA NAVI | 要お問い合わせ | 要問い合わせ | AI・データ分析に特化し、機械学習・統計解析の人材が中心 | 業界に精通した担当者がマッチング | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
データサイエンティストを業務委託で採用するメリット
データサイエンティストは、スキルの見極めが難しい職種です。そのため、正社員採用よりも小さく始めて実力を確認しやすい業務委託は、相性のよい選択肢といえます。ここでは、データサイエンティストの確保が難しい今、業務委託を活用するメリットを紹介します。
転職市場に出てこない即戦力を確保できる
データサイエンティストは、転職市場での獲得競争が激しくなっています。一方で、優秀な人材ほどフリーランスや副業として働くケースも多く、正社員採用だけでは出会いにくいのが実情です。
業務委託なら、正社員の求人票では届かない層にもアプローチできます。転職市場に出てこない専門人材と接点を持てることは、大きなメリットです。
スピード感を持って分析体制を立ち上げられる
正社員採用は、募集から入社まで数ヶ月かかるのが一般的です。一方、業務委託では、最短数日から翌週で稼働を開始できるケースもあります。
分析プロジェクトでは、データはあるのに活用できない期間が機会損失につながります。市場やニーズの変化が速いなか、分析体制を早く立ち上げられること自体が大きな価値です。まずは業務委託で素早く着手し、成果を見ながら体制を広げる進め方もできます。
必要なフェーズ・工数だけ高度な人材・スキルを使える
データ活用は、「課題定義→PoC→本格運用」とフェーズが進むにつれて、必要なスキルが変わります。フルタイム雇用では持て余しやすい高単価の専門人材も、業務委託なら週1〜3日・数ヶ月単位で柔軟に活用できます。
データサイエンティストは年収水準が高い職種のため、固定費として抱えず、必要なときだけ変動費として活用できる点は大きなメリットです。プロジェクトの山場だけ手厚く依頼し、落ち着いたら稼働を減らすといった調整もしやすくなります。
外部の実戦知見が社内に残る
複数社で分析プロジェクトを経験した人材からは、自社にない分析手法やデータ基盤の設計、案件の進め方を吸収できます。得られるのは分析結果だけではありません。データ活用の進め方そのものが社内に蓄積され、内製化への足がかりにもなります。
例えば、データ基盤はあるものの分析人材がいない企業が、業務委託で分析体制を立ち上げ、その過程で社内メンバーが進め方を学ぶといった活用も可能です。
AI時代に求められる即戦力の業務委託人材と、最短60分でマッチングできるマッチングサービス「SOKUDAN（ソクダン）」のサービス資料を無料でダウンロードできます。業務委託採用の進め方や費用感、導入事例をまとめています。
データサイエンティストの業務委託マッチングサービスの選び方
データサイエンティストはスキルの見極めが難しい職種です。だからこそ、業務委託マッチングサービスは次の3つの基準で選ぶことが重要です。それぞれの基準が、採用後のミスマッチ防止にどうつながるのかを意識しながら確認しましょう。
自社の課題フェーズに合う人材・支援範囲か
課題定義から任せたいのか、分析テーマが明確で実務を任せたいのか、データ基盤の構築から必要なのかによって、求める人材像は大きく変わります。
まずは自社がどのフェーズにあるのかを整理し、それに合う人材層や支援範囲を持つマッチングサービスを選びましょう。フェーズごとに必要な人材像の目安は、次の通りです。
| フェーズ | 必要な人材像 |
| 課題定義 | ビジネス理解が深く、課題の言語化や分析設計をリードできる人材 |
| 分析実務 | 分析テーマに沿って、モデル構築や検証を実行できる人材 |
| 基盤構築 | データエンジニアリングに強く、分析の土台を整備できる人材 |
スキルを客観的に確認できるスクリーニングの仕組みがあるか
データサイエンティストは、面接だけで優秀な人材を見極めるのが難しい職種です。発注側に分析スキルを評価できる人材がいないケースも少なくありません。
だからこそ、人材の品質はサービス側のスクリーニング体制に左右されます。AIと人による二重スクリーニング、コンペ実績によるスキルの可視化、専門知識を持つ担当者の審査など、確認方法はサービスごとに異なります。
自社だけでは判断しきれない部分を、サービス側がどう補ってくれるかを確認しましょう。
複数の候補者を比較できる仕組みがあるか
データサイエンティストには、統計・機械学習・データエンジニアリング・ビジネス理解など、複合的なスキルが求められます。そのため、1人だけを見て実力を判断するのは簡単ではありません。
1名ずつ紹介される形式よりも、複数候補を同時に比較できるサービスのほうが、ミスマッチを防ぎやすくなります。提案された候補者を比較・検討できるかどうかは、必ず確認しておきましょう。
データサイエンティストを業務委託で採用できるマッチングサービス4選
ここからは、先ほどの3つの基準を踏まえて、データサイエンティストを業務委託で採用できるおすすめのマッチングサービスを紹介します。各サービスの特徴を比較し、自社に合うサービス選びの参考にしてください。
SOKUDAN（ソクダン）
SOKUDAN（ソクダン）は、転職市場では出会いにくいAI時代の即戦力人材と、最短60分でマッチングできるサービスです。実務経験5年以上の人材を中心に、データサイエンティストやAIエンジニアなどの専門人材も登録しています。
面接だけでは見極めにくいデータサイエンティストのスキルを、AIと人の二重スクリーニングで補える点が特徴です。スクリーニングを通過した候補者を5名程度に絞って提案するため、企業は複数人を比較しながら選定できます。
採用工数を約70%削減できるため、はじめて業務委託を活用する企業にも向いています。また、業務委託から正社員への切り替えにも対応しています。
| 項目 | 内容 |
| 料金体系 | 初期費用0円から利用可能 |
| 稼働開始までの日数 | 最短で翌週から稼働可能 |
| 登録者数・職種別比率 | ・実務経験5年以上が約6割 ・エンジニア・営業・マーケター・デザイナーなどのミドル層が中心 ・データサイエンティスト、AIエンジニアなどの専門人材も登録 |
| マッチング精度 | ・AIと人の二重スクリーニングでミスマッチを防止 ・採用工数を70%削減 |
| 人材の比較 | ・5名程度に絞って提案 ・複数人を同時に比較可能 |
| 契約形態 | ・基本的に3者間契約 ・正社員化も可能 |
SIGNATE Partners（シグネイトパートナーズ）
SIGNATE Partners（シグネイトパートナーズ）は、高度なAI人材がデータ活用・AI開発・DX推進の課題解決を支援するマッチングサービスです。10万人超のDX人材基盤を持ち、データサイエンティスト・AIエンジニア・AIコンサルタントを中心に紹介しています。
運営元のSIGNATEは、国内最大級のAI・データ分析コンペティションプラットフォームを運営しており、会員のコンペ参加実績が可視化されている点が特徴です。スキルを客観的に確認しやすいため、実力を見極めたうえで依頼したい企業に向いています。
官公庁や大手企業のDX案件に多数携わってきた実績も、安心材料の1つです。
| 項目 | 内容 |
| 料金体系 | 初期費用0円 |
| 稼働開始までの日数 | 要問い合わせ |
| 登録者数・職種別比率 | ・約10万人 ・データサイエンティスト・AIエンジニア・AIコンサルタント |
| マッチング精度 | 課題に応じた適切な人材を、AI・データ人材会員基盤の中から選出 |
| 人材の比較 | 要問い合わせ |
| 契約形態 | 3者間契約 |
▼SIGNATE Partners（シグネイトパートナーズ）のサービス詳細はこちら
レバテックフリーランス
レバテックフリーランスは、45万人以上のIT人材データベースを持つマッチングサービスです。幅広いIT職種をカバーしており、技術知識のある担当者が候補者を選定・提案します。
データ系人材を含む母集団が大きいため、複数の候補者を比較しながら検討したい企業に向いています。最短当日の打ち合わせにも対応しており、スピード重視で体制を立ち上げたい場合にも選択肢になります。
| 項目 | 内容 |
| 料金体系 | ・人材が参画するまで無料で利用可能 ・参画後は月ごとの支払い |
| 稼働開始までの日数 | ・問い合わせから最短当日に打ち合わせ ・最短1週間以内に人材提案 ・参画の目安は依頼の翌月 |
| 登録者数・職種別比率 | ・45万人以上 ・システムエンジニア、インフラエンジニア、PM、デザイナーなど |
| マッチング精度 | 候補者のスキルをヒアリングしてデータ化し、参画後すぐに活躍できる即戦力を紹介 |
| 人材の比較 | 企業の課題や要件に合わせ、データベースから最適な人材を複数選定・提案 |
| 契約形態 | 準委任契約 |
BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）
BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）は、AI・データ分析領域に特化したサービスです。AI・機械学習・データ分析の案件に強く、データサイエンス分野では国内最大級の規模を誇ります。
機械学習や統計解析の実務を理解した担当者がマッチングを行うため、専門領域に絞って人材を探したい企業に向いています。週1日のアドバイザリーから週5日の常駐まで対応しており、フェーズに応じて稼働を調整しやすい点もメリットです。
| 項目 | 内容 |
| 料金体系 | 要問い合わせ |
| 稼働開始までの日数 | 要問い合わせ |
| 登録者数・職種別比率 | 要問い合わせ |
| マッチング精度 | 専門スタッフが企業の要望を踏まえ、非公開案件を含めて最適な人材をスクリーニングして提案 |
| 人材の比較 | 要問い合わせ |
| 契約形態 | 要問い合わせ |
▼BIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）のサービス詳細はこちら
データサイエンティストを業務委託で採用した企業事例
実際にSOKUDANを活用し、データサイエンティストを業務委託で採用した企業事例もあります。
福岡を拠点に、データ分析・AI活用によるDX支援を行うNOB DATA株式会社では、案件の多様化と法人向け研修サービスの新規立ち上げに伴い、データサイエンティストのネットワーク強化が必要になっていました。
従来利用していたサービスでは、登録中のデータサイエンティストにひと通りアプローチし尽くしていたことも課題でした。そこで同社は、デジタル系人材の母集団の大きさと実績を決め手に、SOKUDANへ移行します。
採用時は、データサイエンティスト経験5年以上・企業案件へのプロジェクト参画経験を必須条件に設定。選考ではロールプレイも取り入れ、「自分の言葉で解決策を提案できるか」まで見極めました。
その結果、データ分析実務と研修講師でそれぞれ1名ずつマッチングに至っています。求職者の一次対応やスクリーニングをSOKUDANのCSチームが前捌きすることで、採用運用を効率化できた点も評価されています。
同社は「データサイエンスはニッチな層で、通常の採用難度が高いからこそ、新たな候補者と接点を持てる価値が大きい」と、SOKUDAN活用の手応えを語っています。
業務委託採用を検討中の企業担当者様に向けて、SOKUDANのサービス資料をご用意しています。導入事例や費用感、採用フローをわかりやすくまとめています。
データサイエンティストの業務委託に関するよくある質問
最後に、データサイエンティストの業務委託に関して、企業からよく寄せられる質問にお答えします。
AIエンジニアとデータサイエンティストのどちらを採用すべき？
AIエンジニアとデータサイエンティストのどちらを採用すべきかは、目的によって変わります。
モデルやシステムの開発・実装が主な目的ならAIエンジニア、データ分析による意思決定支援が目的ならデータサイエンティストが向いています。両方が必要な場合は、フェーズごとに役割を分けて依頼するのが現実的です。
データ基盤が整っていなくても依頼できる？
データ基盤が整っていなくても依頼は可能です。ただし、その場合はデータエンジニアリングなど、基盤構築寄りのスキルを持つ人材が必要になります。
募集要件には、データ基盤の整備も含まれることを明示しましょう。あわせて、課題整理の段階から相談できるサービスを選ぶと安心です。現状を伝えたうえで、必要な人材像をすり合わせていきましょう。
分析モデルや成果物の著作権はどちらに帰属する？
分析モデルや成果物の著作権は、契約で帰属を定めるのが一般的です。データサイエンティストの業務では、分析コード・モデル・レポートなど、成果物の種類ごとに取り決めが必要になる場合があります。
後のトラブルを避けるため、契約時に帰属や利用範囲を明確にしておきましょう。不安がある場合は、専門家に確認しておくと安心です。
週1〜2日の稼働でも依頼できる？
週1〜2日の稼働でも依頼は可能です。多くのサービスが週1〜3日の稼働に対応しており、PoCや分析テーマの壁打ちなど、短時間でも価値を出しやすい業務から始める企業も少なくありません。
まずは小さく依頼し、成果を見ながら稼働日数を調整していく進め方が現実的です。
業務委託のデータサイエンティストを正社員に切り替えられる？
業務委託から正社員への切り替えは、サービスによっては可能です。
業務委託として一緒に働く期間に実力を確認してから登用できるため、面接だけでは見極めにくいデータサイエンティストと相性のよい進め方といえます。正社員化を視野に入れる場合は、対応可否を事前にサービスへ確認しておきましょう。
まとめ
正社員採用が難しい今、業務委託は即戦力と出会うための有力な選択肢です。データサイエンティストは、スキルの見極めが難しい職種です。
だからこそ、マッチングサービスを選ぶ際は、複数の候補者を比較して選べる仕組みがあるかどうかが重要になります。あわせて、自社の課題フェーズに合う人材を扱っているか、客観的なスクリーニングがあるかも確認しましょう。
SOKUDANは、AIと人による二重スクリーニングで候補者を絞り込み、複数名を提案します。企業は提案された人材の比較と面接に集中できるため、採用工数を抑えながらミスマッチを防ぎやすくなります。
データサイエンティストの業務委託採用を検討している企業は、まずは資料ダウンロードや無料登録をして、どのような人材が登録しているかを確認してみてください。
