データサイエンティスト採用成功の鍵は、企業文化への共感と効率的な選考プロセス。JDSCが実践する効果的な自己応募の活用方法

AI技術を活用し、日本の産業を進化させることを目指すスタートアップ、株式会社JDSC。データサイエンティストをはじめとする専門職の採用において、LAPRASを最大限に活用することで、効率的かつ効果的な採用を実現しました。企業文化やビジョンに共感する人材を惹きつけるための独自の工夫、そして現場とHRが密に連携した選考プロセスの効率化について、同社のデータサイエンティスト採用をリードした安川さんと井上さんにお話を伺いました。

《プロフィール》
シニアデータサイエンティスト/ディレクター
安川 武彦さん（写真左）：
証券アナリストとしてキャリアをスタートさせ、フィナンシャルエンジニアやデータサイエンティストとして金融機関や監査法人で活躍してきた。大学では統計学を専攻し、データ分析や数理モデルの構築に精通している。現在はJDSCでデータサイエンティストとして複数のプロジェクトに関わり、組織内の教育やメンバーのサポートも担当している。

人事採用リーダー
井上 柚子さん（写真右）：
日本大学芸術学部写真学科を卒業後、人材系ベンチャー企業に新卒で入社。営業と人事労務職を兼務し、ビジネスの基礎を築く。その後、JDSCに転職し、採用担当として中途採用をメインに、採用オペレーション設計、採用戦略の立案、採用広報をリードしている。

株式会社JDSC：
日本の産業をアップグレードすることを使命としたAIスタートアップ。日本の変革の主体となるために、東京大学、各産業におけるリーディングカンパニーと連携し、ヘルスケア・製造・エネルギー・物流を中心とした各種業界のDXを推進する。個社個別の課題だけでなく、業界の共通課題をAI・データサイエンスで解決し、定量インパクト創出からスケールさせるビジネス化まで一気通貫で提供する。

スカウトから自己応募への転換で、多様な人材との出会いが実現

― JDSCでは、「LAPRAS JOB BOARDプラン」を利用中だとお聞きしています。こちらを選んだ理由を教えていただけますか？

井上：「自己応募」の候補者さんを対象にした採用を強化したいと考えたことがプラン変更の理由でした。従来利用していたLAPRASのリクルーティングセルフプランは、特定の候補者プールに直接アプローチできる点で非常に効果的でしたが、私たちは2024年1月から「LAPRAS JOB BOARDプラン」に移行しました。このプランは、求人票を公開し候補者の自発的な応募での採用を目指すものです。

このプラン変更で特に感じた大きなメリットは、スカウトでは出会えなかったような、より広い層の候補者の方とつながれることです。スカウトの場合、企業側が一定のフィルタリングを行うため、どうしても出会えない層が存在します。しかし自己応募で出会える方たちは、スカウト候補者に比べて応募意欲が高く、選考への積極性が目立っていました。自己応募の方は自発的にJDSCに興味を持っていただけるため、採用プロセス全体においてモチベーションが高く、面接時の議論も活発に進みやすい傾向があると感じています。

安川：スカウトだと、どうしても私たちが候補者を選定する段階で主観が入る部分もあり、取りこぼしていた可能性があると感じていました。LAPRAS JOB BOARDプランに移行したことで、今までアプローチできなかった人材や、私たちに興味を持ち自発的に応募してくれる人材に出会えるチャンスが増えたのは非常に大きいです。彼らは私たちのビジョンや目指す姿に共感して応募してくれているので、その時点でのマッチ度も高い印象を受けます。

― 求人票を活用して自己応募を促すために、どのような工夫をされていますか？

井上：求人票を広く拡散するために、noteやテックブログ、その他の外部媒体で積極的に発信を行っています。これにより、私たちのミッションやプロジェクトの具体的な内容を広く伝え、興味を持ってくださった方が自然に応募に進めるような仕組みを整えました。

▼JDSC様のnote・テックブログはこちら▼
https://note.com/jdsc/
https://medium.com/jdsc-tech-blog

カジュアル面談で企業文化とビジョンを伝え、外部発信メディアを活用して効率的かつスムーズな選考を実現

― カジュアル面談が重要な役割を果たしているとのことですが、具体的にどのような流れで進められていますか？

井上：カジュアル面談は、企業の理念や働き方、入社後の期待値を候補者と共有する重要なステップです。面談担当者が決まり次第、その担当者が執筆したnoteやテックブログを候補者さんに事前に共有するようにしています。これにより、候補者は面談前に担当者のバックグラウンドを知り、より深い技術的な議論や、具体的なプロジェクトの話ができるようになります。面談では、企業文化やビジョン、入社後にどのように働いていただきたいかを説明し、お互いの期待値をすり合わせます。

安川：現場メンバーとしては、カジュアル面談でただ候補者がどれだけ技術的に優れているかを見るのではなく、私たちのビジョンに共感してもらえるかどうかを確認しています。技術者としてのスキルセットはもちろん大切ですが、最終的には、彼らが「どのようにして社会に貢献し、どのように自身のキャリアを築きたいか」を深く掘り下げています。これにより、技術だけでなく、候補者が持つ価値観や働き方が、私たちのチームとどれほどフィットするかが見極められるのです。

― 選考フローの進行はどのように工夫されていますか？

井上：選考オペレーションでは、最小限のやり取りを心がけ、リードタイムを短縮することで離脱率を下げることを目指しています。特に、LAPRASにはSlack連携機能がありますので、応募やメッセージがあった際に即座に応募者情報へとアクセスし、24時間以内でスピーディーにやり取りを始めることができています。

また、スキルチェックや最終面談に進むプロセスも、候補者さんの希望を尊重しながら、スムーズに進行させるよう配慮しています。簡略化したフローの中でも、当社への期待値やそれまでの面接で感じたことなどのフィードバックを候補者ご自身からしっかりと回収し、現場メンバーに共有することで、選考がアトラクトにもつながるような仕組み作りを意識しています。

安川：私たちの採用フローは、非常にシンプルかつ効率的に進めるよう設計されています。候補者にとっても、できるだけ無駄な手間をかけず、短い時間で企業との接点を深められるよう心がけています。最終面接に至るまでのステップも無駄なく、早い段階で技術的なフィット感やキャリアビジョンの共有ができるようにしています。

採用担当や現場のメンバーと採用状況や今後の戦略について密にミーティングを行い、求人内容を技術的な観点からブラッシュアップしています。この連携により、ターゲットとなる人材に対して効果的にアプローチできる求人票は常に最新の状態にアップデートされ、選考プロセスもスムーズに進めることができるんです。

技術力とビジョンの一致が採用成功の鍵。スキルと経験を通じ、成長力ある人材を見極める

― スキルチェックについて、どのように実施されていますか？

井上：スキルチェックは、職種に応じて異なりますが、データサイエンティスト職の場合は基本的な技術力や知識を確認するため、オンラインで問題を提示し、リアルタイムで回答していただきます。場合によっては、チャットで候補者の方がどのようにコードを書くかやり取りすることもあります。

安川：データサイエンティストの採用では、技術力だけでなく、実務でのプロジェクト経験や、どのように問題を解決してきたかも重要視しています。スキルチェックでは、候補者の方が持つスキルを実際にプロジェクトでどう発揮いただけるかを確認します。具体的にはリアルな設定を置き、問題への取り組みスタンスやこれまでの経験をお聞きすることになります。

― 今回のデータサイエンティストの採用成功の要因は何だったのでしょうか？

井上：今回採用した方は、技術力が非常に高く、スキルチェックでもその実力が確認できました。特に、クライアントワークやプロジェクトワークの経験が豊富で、データを活用した実務にすぐに貢献できると現場からも高く評価されていました。また、大学院での研究経験があることも、そのバックグラウンドが私たちのプロジェクトに活かせると感じました。ご本人が企業のビジョンとご自身のキャリアビジョンを重ね合わせて検討いただけた点も、大きな決め手となりました。

安川：技術的なスキルチェックをクリアすることはもちろんですが、将来的なビジョンをどう描いているかも重視しました。候補者が自身のキャリアで何を成し遂げたいか、社会にどう貢献したいかを明確に語ってくれたことが、採用の大きな決め手となりました。また、私たちは技術力だけでなく、ビジネスを通じて社会にどう貢献したいかを重視しています。顧客の課題解決に取り組む姿勢に惹かれ採用に至りました。

― 今後のJDSCの採用計画について教えていただけますか？

井上：これからもデータサイエンティストの採用を強化していく予定です。特に、クライアントワークやプロジェクトでの実務経験を持っている方を積極的に採用したいと考えています。私たちのプロジェクトは多岐にわたり、顧客の課題解決に直結する仕事が多いので、即戦力として活躍できる人材を引き続き求めています。

安川：加えて、チームの多様性をさらに広げていくことも重要視しています。技術のバックグラウンドや視点が異なる人材が集まることで、イノベーションを生むことができると考えています。私たちとしては、技術的なスキルとともに、ビジネスを通じて社会に貢献したいという意欲を持った方々と一緒に働きたいと思っています。

― データサイエンティスト採用に悩む他社へのアドバイスがあれば、ぜひ教えてください。

井上：私たちは、技術的なスキルだけでなく、候補者の方が「どういうビジョンを持っているのか」を重視しています。過去の経験はもちろん大切ですが、それ以上に「将来、何を実現したいか」という点をしっかり聞くことが、企業のビジョンとのマッチングにつながると考えているからです。これからも、JDSCの掲げている『UPGRADE JAPAN』というビジョンに賛同してくださる方を積極的に採用していくことで、データサイエンスを通じた社会貢献を、採用の面からも実現していきます。

安川：あわせてカジュアル面談を会社紹介の場ではなくお互いの理解の場と位置付けています。リラックスした雰囲気でお互いの価値観やビジョンを話すことで、より深いレベルでの相互理解が得られると思います。そして、なるべくやり取りをシンプルにし、スピーディーに進めることで、候補者にとってもストレスの少ない体験になります。面倒な手続きを減らして、候補者が「この会社で働きたい」と思ってもらえるような雰囲気を作ることを大切にしています。

― なるほど。本日はありがとうございました！