未経験からデータエンジニア・データサイエンティストを育てる株式会社SaR。採用で見ているポイントや2か月の研修内容、入社後のキャリアパスまで、採用担当者に本音を聞きました。
「未経験からデータエンジニアやデータサイエンティストになりたい。でも、本当に採用してもらえるの？」
キャリアカンパニーに相談に来る方から、よくいただく質問です。そこで今回は、未経験からデータエンジニア・データサイエンティストを育てている株式会社SaR（旧：株式会社ギーカーズラボ）に、「採用する側」の本音を聞いてきました。
会社の中にあるバラバラのデータを整理して、経営の判断に使える形にする会社です。データを集める基盤づくりから、ダッシュボードでの見える化、AIでの予測や自動化まで、まとめて担当しています。
よくあるコンサル会社は「要件定義書」を作って、実装は別の会社に任せることが多いです。SaRは要件定義から実装・運用まで自分たちで担当し、お客さまに「使えた」と言ってもらえるまでやり切ります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社SaR（2026年7月にギーカーズラボから社名変更） |
| 設立 | 2022年4月 |
| 所在地 | 東京都港区芝大門（浜松町） |
| 事業内容 | データ基盤構築／BI・ダッシュボード／AI・機械学習の実装支援 |
| 導入実績 | 230社以上 |
| 直請け比率 | 75% |
| 案件の継続・追加契約率 | 94% |
| ミッション | 人類の時間を取り戻す |
「Solve and Reclaim（解決して、取り戻す）」の頭文字です。人がやらなくていい作業を仕組みごと消して、人が考えることや新しいものを生み出すことに時間を使えるようにしたい。その想いを社名にしました。
間に別の会社を挟まず、お客さまと直接話せることです。案件の7割は、決まったものを作るのではなく、お客さまと「何が課題か」から一緒に考える提案型です。だから未経験で入っても、「言われた通りに作るだけ」で終わらず、早いうちから上流の仕事に触れられます。
また、営業とエンジニアが別々に動かないのも特徴です。営業は「エンジニアが成長できる案件か」を見極めて持ってきます。エンジニアの現場での成果が次の案件につながる、という良い循環があります。
データやAIの仕事は、技術だけでは課題を解決できないからです。お客さまが何に困っているのかを理解する力、つまり「ビジネス力」が同じくらい大事です。技術は2か月の研修と現場で身につけられます。だから経験の有無よりも、「本気で挑戦する熱量」があるかどうかを大事にしています。
大事にしているのは、次の4つの姿勢です。
面接では「どんな技術を身につけたいか」「3年後にどんな人になっていたいか」をよく聞きます。今のスキルよりも、その人が自分のキャリアをどう考えているかを知りたいからです。
大丈夫です。応募は文理不問で、文系・未経験から入社したデータサイエンティストも活躍しています。銀行員や店舗の仕事など、ITとは関係のない業界から転職した社員もいます。
研修では「データとは何か」という基礎から教えるので、入社前に全部できている必要はありません。ただ、自分で調べて学んだ経験は「学び続けられる人」という証拠になります。実際に、入社前の約1か月で統計検定2級を取得してから入社した社員もおり、勉強してきたことは書類や面接でしっかり伝わります。おすすめは統計検定2級、SQL、Pythonの学習です。
入社後は、AWS・Databricks・Tableauなどの資格の受験費用を会社が全額負担します。資格を取った人は、全社の集まりで表彰されます。
対面で、手を動かしながら学ぶ研修です。内容は大きく4つに分かれています。
後半の実践では、公開データを使って、データの取得・蓄積・加工・可視化・分析までを一人で通して作ります。全体を通してやることで、「ここで整えておかないと後で困る」という感覚が身につきます。
データの仕事の本当の価値は、きれいなダッシュボードを作ることではなく、お客さまの課題を解決することだからです。研修には、そのためのルールがあります。
多いのは後半の実践です。発表日は決まっているのに、エラーが出たり、研修で習っていないことが出てきたりします。研修を終えた社員も「正直かなりきつかった」と話しています。
ただ、そこで「仮説を立てて、試して、直す」を何度もくり返すことで、現場で一人で進められる力がつきます。研修期間中は講師や先輩社員だけでなく、人事や営業までがフォローする体制が整っており、一人で抱え込まないようサポートしています。
チームの一員としてプロジェクトに入り、データの収集や加工など、データ基盤づくりの基礎から担当します。営業・データサイエンティスト・お客さまが一緒に動く体制なので、一人で抱え込むことはありません。
ひとことで言うと、データエンジニアは「データを整える人」、データサイエンティストは「データから判断をつくる人」です。
| 職種 | 役割 | 主な仕事 |
|---|---|---|
| データエンジニア | データを整える人 | バラバラのデータを集めて、分析やAIに使える状態に整える（データ基盤づくり） |
| データサイエンティスト | 判断をつくる人 | 整ったデータを分析して、経営や現場が迷わず判断できる材料やAIをつくる |
どちらも同じ2か月研修から始まり、同じチームで一緒に動きます。役割は違っても、2つがつながることでお客さまの課題を最後まで解決できます。
たとえば、次のような案件です。
| お客さま | 担当したこと |
|---|---|
| 大手小売（東証プライム上場） | マーケティング部長・役員と一緒に経営の指標（KPI）を設計。バラバラだったデータをまとめて、経営のダッシュボードを作成 |
| 大手不動産（東証プライム上場） | 経営企画部長と「何を判断に使うか」から設計。数億件のデータを整理し、全10シートのダッシュボードを役員会議に間に合わせた |
自分が整えたデータが、実際に会社の意思決定に使われる。その手ごたえを早いうちから得られるのが、SaRの環境です。
どれも研修や現場で身につけられます。
| 種類 | 主な技術 |
|---|---|
| クラウド・データ基盤 | Snowflake／AWS／GCP／Azure |
| BIツール | Tableau／Looker Studio／Power BI |
| 言語・環境 | Python／SQL／R／dbt |
| 分析手法 | 統計学／機械学習／ディープラーニング |
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 勤務時間 | 9:00〜18:00 |
| 残業 | 月平均15時間以内（残業代は全額支給） |
| 休日 | 年間120日以上、完全週休二日（土日祝）、年末年始・GW・夏季 |
| リモート | プロジェクトによる（8割が一部リモート） |
| 福利厚生 | 社会保険完備、交通費（月3万円まで）、資格取得補助、書籍購入制度、服装自由 |
みんな共通の土台からスタートして、「基盤ルート」か「分析・AIルート」の2つの道を登っていきます。どちらの道も、最後はPM・コンサルタントで合流します。
年収は、未経験入社で想定340万円〜（月給26万円〜、試用期間中は24万円）。モデル年収は3年目で約580万円、5年目で約760万円です。昇給は年2回（4月・10月）、賞与も年2回（6月・12月）あります。※年収はモデルケースで、配属や成果によって変わります。
たとえば2022年に経済学部卒・未経験で入社した先輩は、2年目にAWSの資格を取って設計を任され、3年目に大手小売のプロジェクトでPMを担当しています。
「データの仕事は文系だから」「未経験だから」とあきらめる必要はありません。私たちが見ているのは、今のスキルではなく、課題に向き合い続けられるかどうかです。研修も、入社後のサポート体制も、未経験の方が一人で置いていかれないようにつくっています。まずは一歩踏み出して、自分の可能性を試してみてください。
はい。大卒以上・文理不問・未経験歓迎です。
なれます。文系・未経験から入社した社員も活躍しています。
SaRではどちらの職種も募集しています。どちらも同じ2か月研修から始まるので、「データを整える仕事」と「データから判断をつくる仕事」のどちらに興味があるかで考えてみてください。迷ったらキャリアカンパニーに相談してください。
2か月間の対面研修です。データの基礎、Python・SQL、クラウドでの基盤づくり、ビジネス力を学びます。
月平均15時間以内で、残業代は全額支給されます。
プロジェクトによりますが、8割が一部リモートで働いています。
SaRへの応募や、未経験からのデータエンジニア・データサイエンティスト転職に興味がある方は、キャリアカンパニーにお気軽にご相談ください。求人の紹介から書類・面接対策まで、無料でサポートします。
