データの求人票のAIスキル、2026年
ライブデータ最終更新:2026年10月29日
平均以上ツール名を挙げることが多い
27%データの求人票2,756件のうちAIを求める割合
AIを求める必須要件として
- 順位
- 11職種中 7位
- 必須要件として
- 10%
- ツール名を挙げる
- 32%
- 最も多く挙げられたツール
Cursor- AIを求める企業
- 322
AIを求めるデータの求人票の数
- データの求人票2,756件の27%が、候補者に業務でのAI利用を求めています。全職種の25%を2ポイント上回ります。
- 10%は必須要件の言葉で書いています。must、expected、daily、proficientなどです。
- データは11職種中7位です。エンジニアリングの求人票では30%です。
- AIを求めるデータの求人票の32%がツール名を挙げています。最も多いのはCursorで、次にClaude Codeです。
- 322社が、データの求人票の少なくとも1件でAIを求めています。
データの求人票のAIスキルと他の職種の比較
AIを求める必須要件として出典:Lemonsignal、2026年10月29日
データの求人票でAIを求める企業
- 1Distyl AIデータの求人票8件中8件
- 2Juniper Squareデータの求人票6件中6件
- 3Datafoldデータの求人票4件中4件
- 4Komodo Healthデータの求人票4件中4件
- 5Ridgelineデータの求人票4件中4件
- 6Crestaデータの求人票3件中3件
- 7DoiTデータの求人票3件中3件
- 8Duneデータの求人票3件中3件
データの求人票が求めるAIスキルとツール
“You use AI coding tools (Claude Code, GitHub Copilot, or equivalent) as a genuine part of how you work, and you can be specific about where they add real value and where they introduce risk in a governed analytics codebase.”
“Proficiency in collaborative and BI tooling (e.g., Google Suite, Confluence/Jira, Looker), with AI as your default way of working — you use GenAI and agentic workflows as a force multiplier, not an occasional assistant.”
“We expect you to already be building AI-assisted or agentic workflows in your daily analytical work, to be able to show how you validate their outputs and where they fail, and to treat AI as a force multiplier.”
“You build with AI coding agents fluently and have a track record of using them not just to ship features, but to automate the engineering process itself — review, triage, testing, and CI.”
RoboflowMachine Learning Engineer - Inference Maintainer & Developer Experience
“Use AI tools in your own day-to-day work — for tasks like data analysis, documentation, testing, or reporting — to increase personal and team efficiency and free up time for higher-value work.”
“Comfort with AI-Assisted Development : Experience using agentic coding tools such as Claude Code, Codex, or similar to build and maintain analytics pipelines, automate recurring reporting, or accelerate exploratory analysis.”
データの求人票のAIスキルの集計方法
ソフトウェア企業1,333社の公開求人ボードにあるデータの求人票2,756件を、2026年10月29日に読みました。本人の業務でAIを使うよう求めている求人票を数えています。職種は職名から判定しています。完全な方法と限界。
データの求人票のAIスキルについての質問
AIスキルを求めるデータの求人票はどのくらいありますか?
2026年10月29日時点で、ソフトウェア企業のデータの求人票2,756件の27%が候補者に業務でのAI利用を求め、10%が必須要件としていました。
データの求人票はどのAIツールを挙げていますか?
AIを求めるデータの求人票の32%がツール名を挙げています。最も多いのは:Cursor(98件)、Claude Code(96件)、Claude(85件)。
データのAIスキルはどうテストしますか?
実際の業務からタスクを出し、候補者が普段使っているAIツールをそのまま使ってもらい、提出物だけでなくAIとの会話も読みます。AIの出力を確認しているかどうかに注目してください。