データ分析の仕事とは？具体的な職業一覧と求められるスキルを解説

データ分析の仕事とは

データ分析の仕事とは、与えられたデータを分析し、その結果に基づいてビジネスの意思決定やサービス改善を支援する仕事です。企業や組織が保有する膨大なデータを収集・加工・解析し、有益な情報や示唆を引き出して経営課題の解決に役立てます。

例えば、売上データから顧客の購買傾向を分析してマーケティング戦略に活かしたり、製造データから不良品の発生要因を突き止めて業務プロセスを改善したり。

なお、データ分析の仕事とは特定の職種だけを指すのではなく、データに基づいて課題を解決し価値を生み出す一連の業務を指します。

データ分析の仕事の将来性

AIが活用される現代において「データ分析の仕事はなくならない？」と不安を持つ方も多いでしょう。ここでは以下3つのポイントを踏まえて将来性について解説します。

• 求人数は右肩上がり
• AIによって仕事が奪われる可能性は低い
• ビッグデータの活用により需要拡大が予想される

求人数は右肩上がり

近年、データ分析に携わる人材の求人は右肩上がりで増加しています。経済産業省が公表した「IT人材育成の状況等について」によると、2030年までに54万人の不足が生じる懸念があるとされています。
IT人材不足が減少することで、AI・データ活用に特化した専門職である「AIエンジニア・データサイエンティスト」などに関する需要は増えるでしょう。

出典：経済産業省｜IT人材育成の状況等について

実際、日本ではデータサイエンティストの求人掲載数が過去5年間で7倍以上に急増。これはdodaやマイナビなどの求人を参考にされているもので、AI技術の発展やビッグデータ活用への注目の高まりが背景にあります。

また、データサイエンティストという職業はアメリカでも「2019年に全米で最も魅力的な職業」に選ばれるなど、世界的に見ても注目度が高い職種です。

AIによって仕事が奪われる可能性は低い

「将来、AIが発達したらデータ分析の仕事はAIに取って代わられるのではないか？」と不安に思う人もいるかもしれません。しかし、結論から言えばデータ分析の仕事がAIに丸ごと奪われてしまう可能性は低いです。

確かに機械学習の進歩でデータ処理の一部は自動化が進むでしょうが、AIは万能ではなく人間の洞察力や創造性が求められる部分には限界があります。

例えば、

• どのデータを分析すべきか
• 分析結果をビジネスにどう活かすか

といった本質的な課題設定や意思決定には、人間の論理的思考力や業務知識が必須です。
もちろん、AIを活用してデータ分析をすれば、より精度の高い分析を短時間で実施できるでしょう。

しかし、それは人間側のスキルや知識があることを前提とされており、人間側の知識やスキルが不足していれば、分析の指示を出しても思ったような結果を導き出すことはできません。

つまり、どれだけAIが進化をしてもスキル・知識を持つ人材が仕事を失うことはかなり低いと言えるでしょう。

ビッグデータの活用により需要拡大が予想される

今後もデータ分析人材の需要拡大が予想される理由は、あらゆる業界でビッグデータやデジタル技術の活用が進んでいることです。インターネットやIoT機器の普及により膨大なデータが蓄積できるようになり、多くの企業が経営企画やマーケティング、製品開発などにデータ分析を取り入れ始めています。

例えば、小売業ではPOSデータ分析による品揃え最適化、製造業ではセンサーからの稼働データ分析による予防保全、サービス業では顧客データ分析による顧客体験向上など、データ活用の余地は無限に存在します。

つまり、どの業種においてもデータ分析スキルを持つ人材は重宝されるようになっているのです。

また、需要拡大に対して人材供給が追いついていない現状も将来性を押し上げる要因です。人材不足が解消されるまでの間はデータ分析スキルを持つ人にとって有利な売り手市場が続くと見られます。

データ分析に関連する職業

データ分析に関わる職種は多岐にわたり、プロジェクトは通常、以下のような4つのステップで進行します。

1. 要件定義・課題設定（ビジネスゴールの明確化）
2. データ収集・整備（必要なデータの準備）
3. データ加工・分析（可視化・モデル構築）
4. 分析結果の活用・意思決定（戦略や施策への反映）

各ステップごとに求められる役割が異なるため、データ分析関連職種はこの流れに沿って分業化・専門化しています。

また、それぞれの職種は、

• エンジニア系
• コンサルタント系

に分けられる点も特徴です。

エンジニア系の職種はプログラミングやシステム構築など技術面からデータ活用を支え、コンサルタント系の職種はビジネス課題の発見や分析結果の施策反映など意思決定面をリードします。

以下の表の通り、4つのステップと2つの職種に分けられて分類されます。

代表的なデータ分析関連の職業14種について、担当フェーズや求められる役割とともに紹介します。自分の志向やスキルに照らし合わせて、「上流工程に興味があるか」「技術志向かビジネス志向か」など考えながら読んでみてください。

エンジニア系のデータ分析職業

まずはエンジニア系で分析ステップごとの職種を紹介します。

データアーキテクト

データアーキテクトは、企業のビジネスニーズに応じたデータ活用の全体基盤を設計する技術者であり、データ分析を可能にするための統合的なシステム設計を担当します。

膨大で複雑なデータを効率的に収集・管理できるデータアーキテクチャを構築し、クラウドサービスやサービスシステムの管理、データパイプラインの作成を通じて、企業が必要なデータを効率的に取得・活用できる最適な構造とフローを定義。

データエンジニアの上流ポジションにあたり、クライアントのサポートや要望のヒアリング、技術支援を行うため、コミュニケーション能力やビジネス要件の理解力も求められる職種です。

MLアーキテクト

MLアーキテクトは、機械学習とAIをエンド・ツー・エンドで結ぶ、AIプロジェクトにおける要件策定の専門家です。

ソフトウェア2.0に必要なアーキテクチャ全体を設計し、AIモデルの設計・実装・運用を担うエンジニアリング職種として機能。最新のAI技術を活用したプロダクトビジョンとロードマップの作成、NLP・LLM連携・ルールベースシステムを取り入れた機能要件の定義および優先順位の決定を実施します。

企業のAI戦略実現に向けた技術的アーキテクチャの構想から実装まで、プロジェクト全体を俯瞰した統合的な設計能力が特に重要とされる職種です。

②データ収集・整備

データエンジニア

データエンジニアは、データ分析のためのデータ基盤を設計・構築し、データの収集・整理を担当する専門職です。主に、

• ETL（Extract-Transform-Load）
• ELT（Extract-Load-Transform）

のプロセスを通じて、複数のデータソースからデータを抽出し、分析に適した形式に変換・統合してデータウェアハウスやデータレイクに格納する業務を行います。

データパイプラインの構築と運用を通じて、リアルタイムまたはバッチ処理でのデータフローを管理し、データサイエンティストやアナリストが効率的に分析作業を行えるよう基盤を整備。

クラウド環境での実装経験、プログラミングスキル、データベース設計の知識に加え、業務システムと分析システムの技術的な理解が必要な、データ活用の根幹を支える職種です。

BIエンジニア

BIエンジニアは、BIツールを活用して、企業のデータを分析・可視化するための基盤構築を専門とする職種です。複数のデータソースからのデータ抽出・変換・統合・データマートの設計・構築を行い、

• Tableau
• Looker Studio
• Power BI

などのBIツールを使用したダッシュボードの作成・運用を通じて、ビジネス課題に合わせたデータ可視化します。

データ基盤構築では、社内に点在する大量のデータを数年分にわたり蓄積・統合し、抽出のためのデータ整形を行うとともに、経営陣や現場部門が意思決定に活用できる直感的で分かりやすいレポートやダッシュボードを設計・提供する役割を担っています。
技術的なスキルに加えて、ビジネス要件の理解とステークホルダーとのコミュニケーション能力が重要視される職種です。

③データ加工・分析

データアナリスト

データアナリストは、企業が保有する多種多様なデータを分析・可視化し、そこから得られるインサイトをもとに、ビジネス課題の解決を支援する専門家です。データの集計・可視化を中心とした業務を担い、生の数値データから有意な情報や傾向を抽出し、グラフやチャートを用いた視覚的な表現を通じて、経営陣や現場部門が理解しやすい形でデータを提示します。

単なる数値の羅列では気づけない関係性や変化を一目で分かる形に変換し、「データと気づきの往復」を支援することで、企業の意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たしています。

統計学の基礎知識、データ処理スキル、BIツールの操作技術に加えて、ビジネス感覚と問題発見能力を備え、分析結果を具体的なビジネスアクションにつなげるコミュニケーション能力が求められる職種です。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計学などの専門知識を駆使してデータを分析し、機械学習モデルの作成や予測分析を通じてビジネス課題の解決を支援する専門職です。データ分析のために必要なモデルの作成、データ加工処理の実装、データ可視化を主な業務とし、データサイエンスにおけるモデリングアプローチを活用して複雑な課題に対するソリューションを提供。

教師あり学習・教師なし学習などの機械学習手法を用いて、企業が抱える経営課題や事業上の問題を数理的に解決し、将来予測や最適化を実現するための分析モデルを構築しています。プログラミング、統計・数学の知識、機械学習のアルゴリズム理解に加えて、ビジネス課題を技術的な解決方法に落とし込む能力も必要。

分析結果をステークホルダーに分かりやすく説明するコミュニケーション能力が重要視される職種です。

MLエンジニア

MLエンジニアは、機械学習モデルの開発・実装・運用を専門とし、データサイエンティストが構築したモデルを実際のシステムに組み込んで運用可能な状態にする技術者です。

機械学習アルゴリズムの選択からデータの用意、学習と精度検証の繰り返し、最終的にAIをシステムに実装し運用を行うまでの一連のプロセスを担当します。MLOpsの概念に基づいて、モデルの継続的な運用、パフォーマンス監視、バージョン管理を実施し、本番環境での安定したAIサービス提供を実現。

Python、データ前処理、クラウドの技術スキルに加えて、システム開発の知識、Docker/Kubernetesを用いた環境構築など、エンジニアリングとデータサイエンスの両方の知識を兼ね備えた専門性の高い職種です。

④分析結果の活用・意思決定

データプロダクトマネージャー

データプロダクトマネージャーは、AI・データ機能の実装管理を通じて、データプロダクトとアナリティクスプロダクトの開発を統括する職種です。AIプロダクト戦略の策定から、

• NLP・LLM連携
• ルールベースシステムを取り入れた機能要件の定義
• エンジニア・データサイエンティスト
• UX/UIデザイナー

などとの密な連携によるAIプロダクト実装の推進までを担当します。

データを活用した製品や機能に取り組むプロダクトマネージャーとして、顧客価値とビジネスの実現可能性のリスクを管理し、AIモデルや機能のパフォーマンス評価、KPI設定、改善施策の実行を通じてプロダクトの価値向上を実現しています。

コンサルタント系のデータ分析職業

コンサルタント系のデータ分析職業では、分析そのものよりも課題発見と意思決定支援に重点があるのが特徴です。

①要件定義・課題設定

データコンサルタント

データコンサルタントは、企業が保有する膨大なデータを活用して、経営課題の解決や業務の最適化を支援する専門職です。

現状の課題をヒアリングした上で優先度を確認し、課題を整理して何から着手すべきかをまとめ、データ活用自体を目的とするのではなく真に解決すべき課題を把握することに重点を置きます。

数あるデータから有益な情報を抽出し、課題改善に役立てるだけでなく、課題改善のための具体的な提案まで行い、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ戦略策定から実行まで包括的に支援。

ITスキルからデータ分析の専門知識まで幅広いスキルが求められ、特にクライアントとのコミュニケーション能力と問題解決に向けた論理的思考力が重要視される職種です。

データストラテジスト

データストラテジストは、事業戦略に沿ったデータの活用戦略を考えるとともに、戦略の具体化や実現を主導し、顧客価値を拡大する業務変革やビジネス創出を実現する役割を担います。

自社の事業戦略におけるデータの活用の是非の判断や事業戦略を実現するためのデータ活用戦略を策定し、データ活用戦略を実現するまでのプロセスを企画・主導して他の人材類型との連携をコーディネートします。

データ活用の目的設定から経営・事業戦略との整合性確保、分析テーマの決定、評価指標の設定、データガバナンス要件の検討まで、包括的なデータ戦略の策定を手がけています。
現場部門と一体となってデータを活用する業務の設計や見直しを行い、新規事業の創出や現場業務の変革・改善を達成し、取組みの成果や課題を把握して次の取組みへとつなげる専門職です。

②データ収集・整備

MDMコンサルタント

MDMコンサルタントは、マスターデータ管理を専門とし、企業の業務システムにおいて基本となるデータの統合管理と品質向上を支援するコンサルタントです。
組織や勘定科目、商品など複数のシステム間で整合していない、または重複しているマスターデータについて、システム横断での整合性を確保しつつ統合的に管理するためのソリューションを提供。

MDMの構想策定から支援し、データの集信・配信を一元管理することでデータ連携の運用コスト・管理コストを削減し、高品質のマスターデータをあらゆるシステムに容易に連携できる基盤を構築します。

企業内・企業間のサプライチェーンにおける全体最適を意図するデータ連携の実現、データガバナンスの強化、保守運用コストの削減を通じて、データ活用による戦略的なビジネス推進を支援する職種です。

③データ加工・分析

分析コンサルタント

分析コンサルタントは、データ分析の専門家として、クライアント企業の経営課題や業務上の問題をデータ分析を通じて解決に導く専門職です。豊富な経験に基づき、課題解決に必要なデータや分析手法に対する深い理解をもって現状に合わせた最適な分析を行い、具体的なビジネスアクションを導き出します。

以下の分析手法を駆使して、企業の様々な部門課題に対応し、データに基づく業務効率化や新規ビジネスの立ち上げを支援します。

• VOC分析
• WEBサイト分析
• 購買データ分析
• 市場・顧客調査統計学やデータマイニング

などが該当し、分析結果を経営層に対して説得力を持って提示するプレゼンテーション能力が求められる、データ活用における実務的な専門コンサルティング職種です。

④分析結果の活用・意思決定

経営コンサルタント

経営コンサルタントは、企業の経営意思決定を支援し、データ分析結果を活用した戦略策定と実行をサポートする専門職です。
経営環境が刻々と変化し先を見通すことが困難な時代において、第三者の立場からの客観的な分析や評価を提供し、製品サービスの拡大や新市場への進出、本業以外への多角化などの重要な意思決定を支援します。

データに基づいた意思決定により企業の成長を左右する責務を担い、不確実性やトレードオフの中での戦略的判断をサポート。経営戦略策定から組織再編、経営管理高度化、市場・競合のリサーチまで多岐にわたるコンサルティング内容を通じて、バックキャスティング思考による長期的視点での戦略立案を実施します。

企業が持続的成長を実現できるよう包括的な支援を提供する、企業経営の根幹に関わる重要な職種です。

マーケティングプランナー

マーケティングプランナーは、データ分析結果を活用してマーケティング戦略を策定し、企業の売上向上とブランド価値向上を支援する専門職です。

顧客データや販売データ、市場分析結果を基に、ターゲット顧客の行動パターンや購買プロセスを理解し、最適なマーケティングコミュニケーション戦略を設計。分析結果を活用したPDCAサイクルの運用により、データの収集から分析、改善策の実施まで一連のプロセスを管理し、ROIの最大化を目指します。

顧客セグメンテーション、RFM分析、クロス集計分析などの手法を用いて顧客理解を深め、データに基づく意思決定によってマーケティング活動の効率化と成果向上を実現します。

データ分析の仕事に求められるスキル

データ分析関連の職種で活躍するためには、多岐にわたるスキルセットが必要になります。大きく分類すると、

• 課題解決・意思決定スキル
• データ処理・分析スキル
• データ環境・運用スキル

の3つが重要です。

課題解決・意思決定スキル

データ分析の仕事では、論理的思考力や問題解決能力、意思決定力が不可欠です。与えられたデータや状況を客観的に分析し、そこから何を読み取ってどう行動につなげるか考える力が求められます。

例えば、データから売上低下の原因を探る際に、思い込みではなく根拠となる数字に基づいて冷静に判断する姿勢が重要です。

また、顧客や上司に対して分析に基づく提案を行う場面も多いため、コミュニケーション能力やプレゼンテーション力もこのカテゴリに含まれます。特にデータ分析コンサルタントやマーケティング系の職種では、課題設定から解決策の提案まで一貫して行うため、この課題解決スキルが仕事の成否を分けます。

データ処理・分析スキル

言うまでもなく、データそのものを扱う専門スキルはデータ分析職の核となる能力です。データ処理・分析スキルに必要なスキルは以下の通りです。

• 統計学の知識
• プログラミングスキル
• BIツールを活用したデータの可視化スキル

特にデータサイエンティストには深い統計・機械学習の知識が必須で、データアナリストにもビジネスに資する分析手法の引き出しが求められます。

絶えず新しい技術が登場する分野なので、最新のツールや手法を継続的に学習する姿勢も含めて重要なスキルと言えるでしょう。

データ環境・運用スキル

データ分析を実務で行うには、データを適切に収集・管理・運用するためのスキルも必要です。分析の目的に沿ったデータを正しく扱い、使える状態に整えることが業務の前提になります。

• 適切なデータの収集・整理能力
• ITインフラやデータベースの知識
• データガバナンス・セキュリティの知識

データ環境・運用スキルとは、「データを扱う土台を理解し適切に管理・利用する力」であり、データ分析の現場を円滑に回すためのスキルとも言えます。

特にデータエンジニアには必須のスキルですが、他の職種でもこれらの素養があると分析業務を効率良く進めることができます。

データ分析の仕事が向いている人とは

データ分析の仕事に興味はあるものの、自分に適性があるか不安に感じる方もいるでしょう。ここでは、データ分析の仕事に向いている人の特徴を3つ挙げてみます。

• 数字と向き合うことが好きな人
• 論理的な思考が得意な人
• 細かい作業が得意な人

数字と向き合うことが好きな人

データ分析の仕事では日常的に大量の数字やデータを扱います。そのため、数字や統計に苦手意識がなく、データを読み解くことに楽しさを感じられる人は適性があります。

売上の増減やユーザー数の推移などの数字に興味を持ち、「この変化にはどんな意味があるのだろう？」と考え始めるような人は、データ分析の業務でもやりがいを感じられるでしょう。

逆に数字を見るだけで拒否反応が出てしまうタイプだと、分析作業自体が負担になるかもしれません。データドリブンで考えるのが苦にならない人は、データ分析職に向いています。

論理的な思考が得意な人

データ分析には筋道立てて物事を考える論理的思考力が必須です。仮説を立て、それを検証するために必要なデータを集め、結果から妥当な結論を導くという一連のプロセスは論理の積み重ねです。

物事を体系立てて考えられる人、因果関係を整理して説明できる人は分析業務で力を発揮できます。また、分析結果を他者にプレゼンする際にも論理的な構成で話せることが重要です。

日頃から何か問題に直面したとき、

• なぜこうなったのか
• どうすれば解決できるか

を論理立てて考える習慣がある人は、データ分析の現場でも信頼される存在になれるでしょう。

反対に感覚や直感だけで動くタイプの人は、データ分析では主観を排して客観的に考える姿勢に切り替える必要があります。

細かい作業が得意な人

データ分析のプロセスでは、地道で細かな作業の積み重ねが多く発生します。例えば、データ前処理では欠損値や異常値を一つ一つチェックして補正したり、分析用にデータを整形したりといった細かい作業が必要です。

また、プログラミングでコードを書いて分析する際も、一文字のタイプミスで結果が変わってしまうこともあるため注意深さが求められます。

コツコツと正確に作業を進められる人、細部まで気を配れる人はデータ分析に向いています。エクセル作業や帳票チェックなど細かなチェック業務が苦にならないタイプなら、データ処理や検算といった作業もうまくこなせるでしょう。

データ分析の仕事をするには

ここではデータ分析職に就くための具体的な方法を3つ紹介します。

• データ分析を仕事とする職種へ転職する
• データ分析関連の職種や業務で経験を積む
• スクールでデータ分析について学ぶ

データ分析を仕事とする職種へ転職する

一番シンプルなのは、データ分析系の職種へ思い切って転職する方法です。もちろん、そのためには必要なスキルを身につけなければなりません。

未経験からであれば、

• 必要な知識・スキルを学ぶ
• データ分析を実践する
• 成果物（ポートフォリオ）を作る
• 就職・転職活動をする

という手順がおすすめです。独学で書籍やオンライン教材を使って統計や機械学習、プログラミングを学んだら、自分で小さなデータ分析プロジェクトをやってみて成果物をまとめてみましょう。

最近では未経験者向けに「ポテンシャル採用」を行う企業も増えており、実務未経験でもスキルと熱意次第でデータ分析職に就けるチャンスがあります。重要なのは、応募時点で「使えるスキル」がある程度身についていることと、自分で取り組んだ分析プロジェクトがあることです。

データ分析関連の職種や業務で経験を積む

いきなりデータ分析職に転職するのが難しい場合、現在の仕事の中でデータ分析に近い業務を経験してみるという方法もあります。

たとえば、営業職の人であれば、自分の担当顧客データを分析して営業戦略を立ててみたり、マーケティング職の人であればWeb解析の勉強をしてサイト改善提案をしてみたりと、今の職種の範囲でできるデータ分析的な取り組みは意外とあるものです。

このように「現職＋データ分析」の経験を積むことで、将来的に社内異動でデータ分析担当になったり、あるいはそれを武器に転職したりと、キャリアの選択肢が広がります。

注意点としては、現職の本来業務がおろそかにならない範囲で自主的に分析プロジェクトを行うことと、その成果をきちんとアウトプットすることです。副業や社外プロジェクトでデータ分析に関わってみるのも一つの手です。

スクールでデータ分析について学ぶ

効率的かつ確実にデータ分析スキルを身につけたいなら、データ分析の専門スクールに通う方法もおすすめです。独学でも習得は可能ですが、途中でつまずいて挫折するリスクがある上、時間もかかります。

最近ではオンライン完結で学べるデータサイエンス講座も増えており、働きながらでも柔軟に学習可能です。リベルクラフトの「Craft College」はデータ分析・AI領域に特化したスクールです。

Craft Collegeでは、現役のデータサイエンティストががカリキュラムを構築・指導しており、カリキュラム内容の95%が実務ケーススタディにもとづく演習課題となっています。座学だけでなく実践重視で、9ヶ月間という業界最長クラスの長期コースによって、初心者でもじっくりアウトプットを積み重ねながらスキルを習得できます。

また、以下のようなサポート体制も用意されています。

• 課題提出の無制限添削
• 個別メンタリング
• チャットでの質問無制限対応など

受講生一人ひとりが挫折しないよう寄り添った指導を受けられるのが特徴です。

クラフトカレッジは教育訓練給付制度の対象講座でもあり、条件を満たせば受講料の最大80%が支給されるため、金銭的負担も大きく軽減できます。

「独学でデータ分析の仕事を学ぶのは不安」「そもそもデータ分析の仕事に向いているかわからない」という方は、無料相談も受け付けていますので、お気軽にお問い合わせください。

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まとめ

データ分析を仕事にする道について、具体的な職業の内容や必要スキル、将来性、そして未経験から目指す方法まで幅広く解説してきました。機械学習やAIが普及する中で、データ分析は今後も需要が高い仕事であり、将来性は明るいと言えます。

文系・理系を問わず、必要なスキルを習得すれば誰でも目指せるキャリアである点も魅力です。 重要なのは、データ分析に必要なスキルをバランス良く身につけることと、常に新しい知識をアップデートし続ける姿勢です。

未経験からでも、適切な学習ステップを踏めば挫折せずにスキルを体得できるため、本記事を参考にデータ分析の仕事を身につけてみてはいかがでしょうか。