データエンジニアの採用が難しい7つの理由｜採用できない原因と成功させるポイントを解説

求人を出してもデータエンジニアからの応募が集まらない……。

内定を出しても、条件や働き方で競合に負けて辞退されてしまう……。

こうした課題には、自社のデータ課題に合わせて要件を見直し、技術環境を具体的に伝えることが重要です。

本記事では、経験者不足や複雑なスキルセットなど、データエンジニア採用が難航する7つの理由を解説します。

さらに、応募不足・通過率悪化・内定辞退など、採用プロセス別のボトルネック診断方法も紹介します。

人事・採用担当者はもちろん、責任者・経営層の方も、ぜひ最後までご覧ください。

データエンジニアとは？

データエンジニアとは、企業内にあるさまざまなデータを収集・蓄積・加工し、
分析やAI活用に使いやすい状態へ整える専門職です。

データを安全かつ安定して活用できるデータ基盤の構築・運用を担います。

主な役割は以下のとおりです。

業務では、SQLやPythonなどを使います。

企業によっては、BigQueryやSnowflakeなどのDWH、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドも扱います。

データアナリストが分析を担うのに対し、
データエンジニアは分析やAI活用の前提となるデータ環境を整える役割です。

企業のデータ活用を支える土台となる職種といえます。

データエンジニアの採用が難しい7つの理由

データエンジニアの採用が難しい背景には、人材不足や採用競争の激しさがあります。

企業側の要件設定や訴求不足が影響する場合もあります。

ここでは、経験者不足や採用要件、仕事内容の伝え方、働き方など、採用が難しくなる7つの理由を整理します。

データエンジニアの経験者が不足している

データエンジニアの採用が難しい大きな理由は、必要な経験を持つ人材を確保しにくいことです。

DXやAI活用が広がり、データ基盤を支える人材の重要性も高まっています。

IPAの「DX動向2026」では、DX推進人材の量が「やや不足」「大幅に不足」と答えた企業は85.5％でした。

ただし、データエンジニア単独の不足率を示す数値ではありません。

2026年公開の「デジタルスキル標準ver.2.0」でも、データエンジニアは専門ロールとして位置付けられています。

経験者だけに絞ると、採用候補が限られやすい状況といえます。

求人を掲載して待つだけでは、十分な候補者と接点を持てない場合があります。

求められる技術領域が広く人材要件が複雑になりやすい

データエンジニアは、扱う技術領域が広い職種です。

企業ごとに必要なスキルが異なり、採用要件も複雑になりやすい傾向があります。

たとえば、SQLやPythonに加え、BigQueryやSnowflakeなどのDWHを扱う場合があります。

AWSやGoogle Cloudなど、クラウドの知識が求められることもあります。

ただし、すべての経験を必須にすると候補者が限られます。

担当業務に必要なスキルと、入社後に習得できるスキルを分けることが大切です。

自社で優先すべきスキルを絞ることが、人材要件を設計するポイントです。

経験者を求める企業が多く採用競争が激しい

データエンジニアの採用では、実務経験のある即戦力人材に応募が集中しやすい傾向があります。

採用対象が限られるため、企業間の競争も激しくなります。

特に、データ基盤の設計や構築を経験した人材は、複数企業から声がかかりやすい層です。

候補者は年収だけでなく、仕事内容や技術環境、働き方も比較します。

そのため、条件面だけで差別化するのは簡単ではありません。

自社で得られる経験や技術的な魅力を具体的に伝えることが求められます。

データエンジニアに任せる役割が明確になっていない

データエンジニアに任せる役割が曖昧だと、求人内容と候補者の期待にズレが生まれやすくなります。

結果として、応募や選考辞退につながる場合があります。

データ整備やパイプライン構築、分析支援など、担当範囲は企業によって異なります。

インフラ運用まで含めるケースもあるため、募集時の整理が必要です。

「データ活用を進める」だけでは、具体的な仕事内容が伝わりません。

解決したい課題と任せる業務を明確にすることがポイントです。

採用要件を厳しく設定しすぎて候補者が限られる

採用要件を厳しくしすぎると、条件を満たす候補者が大きく減ってしまいます。

特に、複数の必須条件を重ねるほど採用対象は狭くなります。

たとえば、特定のDWH経験や一定年数の実務経験まで必須にすると、応募できる人材は限られます。

本来は歓迎条件でよいスキルまで必須にしているケースもあります。

入社時に必要なスキルと、入社後に習得できるスキルを分けることが大切です。

必須条件を最小限に絞ることが、候補者を広げるポイントです。

仕事内容や技術環境の魅力を十分に伝えられていない

仕事内容や技術環境が具体的に伝わらないと、候補者が入社後の働き方をイメージしにくくなります。

応募やスカウト返信にも影響する場合があります。

特にデータエンジニアは、使用する技術や扱うデータの内容を重視しやすい職種です。

求人票には、技術スタックやデータ基盤の構成をできるだけ具体的に記載します。

「データ基盤の構築・運用」だけでは、他社との違いが伝わりません。

任せる業務や解決したい課題まで示すことが、魅力を伝えるポイントです。

年収や働き方などの採用条件で競合他社に負けやすい

年収や働き方が市場相場と合っていないと、他社と比較された際に選ばれにくくなります。

特に経験者採用では、条件面も重要な判断材料です。

候補者は年収だけでなく、リモート勤務やフレックス制度なども比較します。

仕事内容に魅力があっても、条件差が辞退につながる場合があります。

自社の年収レンジや勤務制度を定期的に見直すことが必要です。

競合と比べて大きな差がないか確認することがポイントです。

データエンジニアを採用できない原因を採用段階別にチェック

データエンジニアを採用できない原因は、採用活動のどの段階でつまずいているかによって異なります。

応募数だけでなく、選考通過率や辞退率も確認が必要です。

ここでは、応募・スカウト返信、応募者の質、書類・面接、選考辞退・内定辞退の4段階に分けて原因を整理します。

応募・スカウト返信が少ない場合

応募・スカウト返信が少ない場合は、認知・求人訴求・スカウト内容・採用チャネルを確認します。

該当する項目にチェックを入れてください。

求人の閲覧数や表示回数が少ない	✅
採用ターゲットが利用する媒体を選べていない	✅
求人タイトルだけでは仕事内容が伝わりにくい	✅
技術スタックや開発環境の情報が不足している	✅
任せる業務や入社後のミッションが曖昧になっている	✅
年収や働き方などの条件が競合と比べて見劣りする	✅
スカウト文面が候補者ごとに調整されていない	✅
求人媒体やスカウトなど、利用する採用チャネルが限られている	✅

チェック数が多いほど、母集団形成の方法を広く見直す必要があります。

採用要件に合う応募者が集まらない場合

採用要件に合う応募者が集まらない場合は、要件設定・求人内容・採用チャネルを確認します。

該当する項目にチェックを入れてください。

必須条件が抽象的で、対象者が分かりにくい	✅
求めるスキルや経験年数を細かく設定しすぎている	✅
求人票の業務内容と現場が求める役割にズレがある	✅
必須条件と歓迎条件を明確に分けていない	✅
採用ターゲットのレベル感を具体的に定義できていない	✅
求める人材が少ない採用媒体を使っている	✅
エンジニア向けの専門チャネルを十分に使えていない	✅
応募者の傾向を見ながら要件やチャネルを見直していない	✅

チェック数が多いほど、採用要件とチャネルの見直しが必要です。

書類・面接の通過率が低い場合

書類・面接の通過率が低い場合は、採用基準・評価項目・面接官の判断軸を確認します。

該当する項目にチェックを入れてください。

書類選考の必須条件が厳しすぎる	✅
経験年数や特定ツールの使用歴を重視しすぎている	✅
必須条件と歓迎条件を分けて評価できていない	✅
面接官ごとに合否基準が異なる	✅
技術力とソフトスキルの評価基準が曖昧	✅
面接で確認する項目が担当者ごとに異なる	✅
各選考段階の通過率を把握できていない	✅
不合格理由を記録し、基準の見直しに使えていない	✅

チェック数が多いほど、選考基準の見直しが必要です。

選考辞退・内定辞退が多い場合

選考辞退・内定辞退が多い場合は、選考スピード・魅力訴求・提示条件を確認します。

該当する項目にチェックを入れてください。

面接日程の調整に時間がかかっている	✅
選考結果の連絡が遅い	✅
選考回数が多く、期間が長くなっている	✅
面接で仕事内容や技術環境を十分に伝えられていない	✅
候補者が重視する転職条件を把握できていない	✅
年収や働き方が競合と比べて見劣りする	✅
現場エンジニアと話せる機会が少ない	✅
辞退理由を記録し、改善に使えていない	✅

チェック数が多いほど、選考と意向醸成の見直しが必要です。

データエンジニアの採用要件を設計する方法

データエンジニアの採用要件は、自社の課題や任せる業務から逆算して設計する必要があります。

条件を広げすぎると、採用対象が狭くなりやすいためです。

ここでは、業務内容と期待成果の整理から、必須・歓迎条件、技術・ソフトスキルの評価基準まで順に整理します。

自社のデータ活用における課題と任せる業務を整理する

採用要件を決める前に、自社のデータ活用における課題を明確にすることが必要です。

課題が曖昧だと、必要な人材像も定まりません。

たとえば、データが複数のシステムに分散しているなら、収集や連携の仕組みづくりが中心になります。

分析環境が未整備なら、DWHやデータ基盤の構築が主な役割です。

まずは、何を解決するために採用するのかを整理し、任せる業務へ落とし込むことがポイントです。

入社後のミッションと期待する成果を設定する

業務内容だけでなく、入社後に任せるミッションと期待する成果まで決めることが必要です。

役割のゴールが明確になり、採用時の判断もしやすくなります。

たとえば、「半年以内にデータ連携を自動化する」「1年以内に分析基盤を整える」などです。

短期と中長期に分けると、期待する成果を整理しやすくなります。

何を達成してほしいのかを具体化することが、候補者との認識合わせや評価基準の設定につながります。

必要なスキルを必須・歓迎・NGに分けて整理する

必要なスキルは、必須・歓迎・NGの3つに分けて整理することが重要です。

すべてを必須にすると、採用対象が狭くなります。

たとえば、SQLの実務経験は必須、Snowflakeの経験は歓迎条件とします。

入社後に習得できるスキルは、必須から外すのが適切です。

NG条件は、業務上避けたい要素を明確にします。必須条件を最小限に絞ることが、候補者を広げるポイントです。

技術スキルとソフトスキルの評価基準を設定する

採用時は、技術スキルとソフトスキルの両方に評価基準を設けることが大切です。

基準が曖昧だと、面接官ごとに判断が変わりやすくなります。

技術面では、SQLやクラウドなど必要なスキルを具体化します。

ソフト面では、課題整理や他部署との連携力などを評価対象にします。

たとえば、「要件を整理して説明できるか」など、行動ベースで基準を決めると判断しやすくなります。

評価項目を事前にそろえることが、選考のブレを防ぐポイントです。

データエンジニアの採用を成功させるポイント

データエンジニアの採用では、要件設定だけでなく、求人の見せ方や選考の進め方も成果に影響します。

ここでは、採用ターゲットの広げ方、技術環境の伝え方、給与・働き方、選考スピードの4点から整理します。

採用ターゲットを広げて採用要件に優先順位をつける

即戦力の経験者だけに絞ると、採用対象が狭くなります。

周辺職種まで含めて採用ターゲットを広げることが有効です。

たとえば、SQLやクラウドの経験があるバックエンドエンジニアも候補になります。

必要なスキルをすべて満たしている必要はありません。

入社後に学べるスキルは歓迎条件に回し、必須条件を絞ります。

育成できる範囲を明確にすることが、採用対象を広げるポイントです。

技術環境やデータ活用のミッションを具体的に伝える

求人票や面談では、技術環境と任せるミッションを具体的に伝えることが大切です。

候補者が入社後の仕事をイメージしやすくなります。

使用する言語やDWH、クラウド環境に加え、どの課題を解決するのかまで示します。

たとえば、「Snowflakeとdbtで基盤を刷新する」などです。

技術と事業への影響をセットで伝えることが、魅力訴求につながります。

給与や働き方を採用市場に合わせて見直す

給与や働き方は、採用市場や競合の条件と比べて見直すことが必要です。

差が大きいと、内定承諾を得にくくなる場合があります。

年収レンジは、IT領域に詳しいエージェントや求人情報などを参考に確認します。

リモート勤務やフレックス制度も比較対象です。

年収を大きく上げにくい場合は、働き方や裁量の広さで補う方法もあります。

候補者が比較する条件を把握することがポイントです。

選考スピードを高めて候補者ごとに魅力を訴求する

選考では、意思決定を早めながら、候補者ごとに魅力を伝えることが重要です。

連絡や日程調整が遅いと、辞退につながる場合があります。

書類選考や面接結果は、できるだけ早く伝えます。

社内の確認フローを整理し、選考が止まらない体制を作ることが必要です。

候補者が重視する点も面接で確認します。

技術環境や事業への関わり方など、相手に合った魅力を伝えることが意向醸成につながります。

自社に合ったデータエンジニアの採用方法を選ぶポイント

データエンジニアの採用方法は、抱えている課題によって適した選択肢が異なります。

応募不足と人材のミスマッチでは、取るべき方法も変わります。

ここでは、候補者との接点不足、採用要件とのズレ、採用工数やノウハウ不足の3つに分けて整理します。

応募数や候補者との接点が不足している場合

応募や候補者との接点が少ない場合は、企業から直接アプローチできる採用手法を増やすことが有効です。

求人掲載だけでは届かない層にも接点を作れます。

候補としては、ダイレクトリクルーティングやリファラル採用があります。

エンジニア向けのスカウトサービスを使う方法もあります。

採用手法は、自社の課題に合わせて選びます。

自社の課題	採用手法
転職潜在層にも直接アプローチしたい	ダイレクトリクルーティング
社員のつながりを活かしたい	リファラル採用
エンジニア経験者へ効率よく接触したい	エンジニア特化型スカウト
中長期で認知を高めたい	技術ブログ・Qiita・Zennなどでの情報発信

スカウトでは、候補者の経験に合わせて内容を調整します。

1つの手法に絞らず、目的に応じて組み合わせることがポイントです。

採用要件に合う人材と出会えない場合

応募はあるものの要件に合う人材が少ない場合は、ターゲットに合った採用チャネルへ切り替えることが有効です。

データエンジニアは、経験や技術領域によって適した採用手法が異なります。

あわせて、必須条件が厳しすぎないかも見直します。

自社の課題	採用手法
データ領域の経験者を紹介してほしい	IT・エンジニア特化型エージェント
必要なスキルを持つ人材へ直接声をかけたい	エンジニア特化型スカウト
特定の経験を持つ人材を細かく探したい	ダイレクトリクルーティング
自社を知る社員のつながりから探したい	リファラル採用

チャネルを変えても合う人材が少ない場合は、採用要件自体の確認も必要です。

ターゲットがいる場所と要件の両方を見直すことがポイントです。

採用工数やエンジニア採用のノウハウが不足している場合

採用工数やノウハウが不足している場合は、RPOや採用コンサルなどの外部支援を使う方法があります。

社内だけで抱えず、必要な業務を切り出す形です。

支援先は、困っている業務に合わせて選びます。

自社の課題	採用手法
スカウト送付や候補者対応の工数を減らしたい	RPO（採用代行）
採用要件や採用戦略から見直したい	採用コンサルティング
エンジニア採用の知見を補いたい	エンジニア採用に強いRPO
求人作成やスカウト運用を任せたい	RPO・スカウト運用代行

外部に任せる範囲は、サービスごとに異なります。

自社で担う業務と委託する業務を分けることがポイントです。

データエンジニア採用の成功事例

株式会社ハイブアイキューでは、データエンジニアを含むデータ領域の採用で弊社のRPO支援を活用しました。

導入前は、採用できる人材の母数が少なく、求める人材との接点づくりに苦戦していました。

採用専任者がおらず、社内の採用ノウハウも不足していた状況です。

そこで、主に以下の支援を行いました。

特に、エージェントと採用基準を細かくすり合わせました。

候補者に伝える訴求内容や、求める経験の認識もそろえています。

その結果、選考基準を変えずに書類選考通過数が1.7倍へ増加。

書類選考通過率も6.7％から23.5％へ改善しました。

母集団を増やすだけでなく、紹介される人材の精度まで改善した事例です。

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データエンジニアの採用に関するよくある質問

データエンジニアの採用では、採用チャネルや要件設定、外部支援の使い方で迷う企業も少なくありません。

ここでは、採用チャネルの選び方、採用要件の決め方、RPOを活用するメリットについて整理します。

データエンジニアの採用におすすめの採用チャネルは？

データエンジニアの採用チャネルは、採用したい人材や社内工数に合わせて選ぶことが重要です。

1つの手法だけでなく、複数を組み合わせる方法もあります。

たとえば、即戦力人材へ直接声をかけたい場合はダイレクトリクルーティングが向いています。

採用工数を抑えたい場合は、人材紹介も選択肢です。

採用の目的	おすすめの採用チャネル
経験者へ直接アプローチしたい	ダイレクトリクルーティング
採用工数を抑えたい	人材紹介
幅広く応募を集めたい	求人媒体
社員のつながりを活かしたい	リファラル採用

採用ターゲット・予算・社内工数を基準に選ぶことがポイントです。

必要に応じて複数のチャネルを併用します。

データエンジニアの採用要件はどう決めればよいですか？

データエンジニアの採用要件は、自社の課題と任せる業務から逆算して決めます。

必要なスキルだけを残すことが重要です。

まず、入社後に任せる業務と期待する成果を整理します。

そのうえで、入社時に必要なスキルと、入社後に学べるスキルを分けます。

技術面だけでなく、他部署との連携力や課題整理力も確認します。

業務に必要な要素を基準に優先順位をつけることがポイントです。

データエンジニアの採用をRPOに依頼するメリットは何ですか？

RPOを活用するメリットは、採用工数を減らしながら、外部の採用ノウハウを補えることです。

特に、社内リソースが不足している企業に向いています。

スカウト送付や候補者対応、日程調整などを委託できます。

サービスによっては、求人票の改善や採用要件の整理まで支援を受けられます。

社内は、面接や候補者への魅力訴求などに集中しやすくなります。

自社に足りない業務や知見を補う手段として活用できます。

データエンジニアの採用が難しい場合は要件と採用方法を見直そう

データエンジニアの採用が難しい場合は、採用要件と採用方法の両方を見直すことが重要です。

経験者不足だけでなく、要件の厳しさや訴求不足が原因になる場合もあります。

まずは、自社のデータ課題と任せる業務を整理します。

そのうえで、必須スキルを絞り、入社後に習得できるスキルと分けることがポイントです。

求人では、技術環境やミッション、働き方まで具体的に伝えます。

応募や接点が不足する場合は、ダイレクトリクルーティングや人材紹介、RPOなども検討できます。

採用課題を特定し、要件・訴求・チャネルを見直すことが改善につながります。