近年、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）化がすすむ中で、ITをはじめとした多くの業界でデータサイエンスに関する人材の需要が高まっています。
特に、AI（人工知能）などの高度な技術が今後、社会で広く活用される背景などから、データアナリストはデータサイエンスに関連する職業のひとつとして、さらにニーズが高まるでしょう。
この記事では、データアナリストの将来性、今後どのようなデータアナリストが求められるのか、といった内容について詳しく解説していきます。
データアナリストとは？
データアナリストとは、「データの分析を担当する職種」のことをいい、あらゆる業界に対するニーズがあります。
データアナリストとは、目的に応じたデータや情報を収集・解析し、その結果から顧客の行動やニーズを把握した上で、将来的な展望などを予測します。
自社内やクライアント企業の経営課題の解決に向けたコンサルティングやシステム構築などを行うスペシャリストです。
データサイエンティストとの違い
ビックデータを解析する点においては、データアナリストとデータサイエンティストは同じ意味合いがありますが、データアナリストは、データマイニング（統計学や人工知能などの分析手法を用いて大量のデータを解析し、「知識」を取り出す手法のこと）を行い、実際に得られた結果をどう活かすかといったことが主な業務です。
一方で、データサイエンティストは、コンサルティングもエンジニアリングも業務として行うことが求められます。
データサイエンティストに関しては、以下の記事もご覧ください。
データアナリストには、もともとコンサルティングから派生してきた、コンサル型データアナリストとエンジニアリングから派生してきた、エンジニア型データアナリストがあります。
コンサル型データアナリストは、コンサルティング会社やマーケティング関連企業に所属し、顧客企業が抱える課題に対してデータ分析を用いて、問題解決にあたれるようアドバイスを行うタイプのデータアナリストです。
エンジニア型データアナリストは、コンサル型と比べてテクニカルな要素が多く、分析がメインのアナリスト職であっても、ITエンジニアに近い立ち位置のデータアナリストです。
プログラミングなどの知識が求められるのもエンジニア型データアナリストの特徴と言えます。
データアナリストになるメリット
データアナリストは、今後ますます需要が高まると予想される注目の職種です。
特に、理系学生にとっては、データアナリストとして活躍することによって次のようなメリットが得られるでしょう。
- 多くの業界で活躍できる
- 重要なポジションを任される
- 高い年収を目指せる
- 独立やフリーランスなど柔軟な働き方を選べる
ここでは、それぞれのメリットについて詳しくみていきましょう。
多くの業界で活躍できる
データアナリストは、企業や業界の垣根を越えて必要とされる職種です。そのため、次のような幅広い分野での活躍が期待されています。
- IT業界
- EC・Webマーケティング業界
- 金融業界
- 製造業界
- 医療業界
近年はDXやビッグデータ活用が進んでいるため、データ分析を基盤にした意思決定が求められる場面が急増しています。たとえば、製造業では生産効率の最適化、医療分野では診断支援、さらに、ECやWebマーケティングでは顧客データを活用したパーソナライズ施策など、活躍できるフィールドは多岐にわたるのです。
このように、データアナリストは、理系で培った分析力や論理的思考力を生かして、業界を問わずキャリアの幅を広げられる魅力的な職種です。新しい技術やツールを学び続けることで、今後も市場価値を高め続けられるでしょう。
重要なポジションを任される
データアナリストは、ただデータを分析するだけでなく、企業の意思決定に直結する提案をしたり、データの収集、処理、分析をした結果の可視化を担ったりするポジションです。さらに、経営層や現場に対して分析結果をもとに提案する責任ある役割も期待されます。
経験を積んでジュニアから中堅ポジションへ昇進すれば、チームの中心的な存在として重要な意思決定やプロジェクトに関わる機会が増えていきます。単純なデータ集計だけでなく、より複雑な問題に対して「どのように分析すれば解決できるか」を考えて対応しなければならないシーンにも直面することが増えるでしょう。
多くの企業では、データアナリストを経営のパートナーとして見ています。学生のうちから「数字を読み解く力」と「結果をわかりやすく伝えて行動につなげる力」を身につけておくと、若手のうちから評価されやすく、大きなやりがいを感じられるでしょう。
高い年収を目指せる
データアナリストは、日本の平均年収と比べて高い水準にあるのも大きな魅力です。
厚生労働省の職業情報提供サイトJob tagによると、データアナリストに似た職種であるデータサイエンティストの平均年収は573万円とされています。また、国税庁が発表した「令和5年分 民間給与実態統計調査」によると、日本の1年を通じて勤務した給与取得者の平均給与は約460万円です。
この数字を比べると、データサイエンティストは日本の平均よりも100万円以上高い水準にあります。データアナリストも仕事内容や必要スキルが近いため、同程度の年収水準であると考えられます。
さらに、経験を積み、分析スキルやプログラミングスキルを磨いて、専門性を高めることで、年収700万〜800万円、場合によっては1,000万円以上の高収入を目指せる可能性もあります。
特に、機械学習やAI関連スキルを持つ人材は、年収1,000万円を超えることも珍しくありません。都心や首都圏などでは平均年収がさらに高くなる傾向もあります。スキルアップ次第で収入が伸びる職種なので、学び続ける意欲がある人にとっては魅力的なキャリアといえるでしょう。
参照：厚生労働省 職業情報提供サイトJob tag｜データサイエンティスト
独立やフリーランスなど柔軟な働き方を選べる
データアナリストは、企業に所属して働く以外にも、フリーランスや副業といった柔軟な働き方も選択できます。自分の好きな時間や場所で働ける自由度が高く、在宅ワークやリモート案件を中心に働く人も少なくありません。
複数のクライアントやプロジェクトを同時に担当することで、多様な業界のデータ分析に関わり、実践的なスキルと幅広い知見を身につけられるのも大きなメリットです。スキルや実績を積み重ねることで、より高単価の案件を受けられるようになり、年収1,000万円を超えるフリーランスとして活躍する人も多く存在します。
さらに、独立後は、得意分野に特化したキャリアを築ける点も魅力です。たとえば、マーケティング分析に強いアナリストとして広告代理店と契約したり、AI・機械学習分野に特化して企業の研究開発を支援したりと、自分の専門性を武器に仕事を選べるでしょう。
将来的には、フリーランスとしての経験を活かして起業したり、データ活用コンサルタントとして活動の場を広げたりすることも可能です。自分のライフスタイルやキャリアの方向性に合わせて働き方をデザインできる点は、データアナリストという職種ならではの大きな魅力といえるでしょう。
データアナリストになるために必要なスキル
データアナリストになるために取得しなければならない資格はありません。
ただし、大学や大学院で情報科学や統計学を学んだ経験があると就職活動などでアピールできることがあります。
また、以下に挙げるスキルを身につけておくとよいでしょう。
- 数学的思考力
- データベースの知識
- プログラミング能力
- ロジカルシンキング
- コミュニケーション能力
数学的思考力
データアナリストとして活躍するには、大学基礎レベルの数学知識が求められることもあります。
特に確率・統計、微分・積分、線形代数の知識は、そのまま業務で活かせることが多いものになります。
また、データ分析の基礎となる統計学の知識は必須と言えますので、大学基礎〜応用レベルまで学んでおくとよいでしょう。
統計解析や機械学習に使用されることの多いR言語やPythonなどを用いて統計学を実践的に学ぶことで、データ集計や可視化の技術、検定手法、サンプルの抽出方法などのスキルも習得できます。
データベースの知識
データアナリストは日常の業務として、データベースの中にある大量のデータを統計的に処理し、抽出したり、加工したりするのが仕事になります。
適切にデータを活用するためにはデータベースの知識を身につけておく必要があります。
データ管理において用いられることの多いSQLという言語の習得や、リアルタイムにデータを複製するデータレプリケーションの知識なども身につけておくと就職活動において有利になるでしょう。
プログラミング能力
統計学に親和性の高いR言語や、近年、AI実装などで注目されているPythonなどを中心にプログラミングスキルを身につけておくと有利です。
R言語もPythonも比較的新しい言語であり、初学者でも身につけやすい言語です。
また、コーディングだけではなく、セキュリティやネットワークなどのIT関連の基本的な知識もあるとプロジェクトに関する理解が深まり、実際の業務でも活かせるでしょう。
ロジカルシンキング
データアナリストの中でもコンサル型データアナリストには、マーケティング関連の知識に加えて、ロジカルシンキングのスキルが重要になってきます。
データを分析するだけではなく、顧客の抱える問題を分析したり、課題解決のための施策を考案し、わかりやすく筋道立てて説明することもデータアナリストの重要な仕事です。
物事を体系的に整理し、論理的に考えることを日頃から心がけましょう。
コミュニケーション能力
データアナリストには、分析した結果や提案を「伝える力」も必要です。どれだけ精緻な分析結果も、相手に伝わる言葉で説明できなければ、意思決定や行動につなげることはできません。
そのためには、次のようなスキルが求められます。
- 専門用語をできるだけ噛み砕いて説明するスキル
- グラフや図を使って「ひと目でわかる」形に整理するスキル
- 立場の異なる人と円滑にコミュニケーションを図るスキル
- 相手が求めている情報を引き出すスキル
こうした力を身につけておくと、分析結果をただ報告するだけでなく、「次に何をすべきか」という具体的な提案までつなげられるため、チームからも信頼される存在になれるはずです。
口頭でも文章でも、「伝える力」は仕事の要です。特に、難しい話を「どうしたらもっとわかりやすく伝えられるか」を意識して話を展開する力は、将来どんな場でも役立つでしょう。
データアナリストに役立つ資格
データアナリストとして働くために必須の資格はありませんが、関連資格を取得しておくと、就職活動やキャリア形成において強いアピールポイントになります。
データアナリストとして活躍するために取得しておきたい資格は、次のとおりです。
- 統計検定
- 情報処理技術者試験
- Python3エンジニア認定データ分析試験
それぞれの資格について詳しくみていきましょう。
統計検定
統計検定は、統計学の理解と活用能力を客観的に評価する全国統一試験です。
統計検定には複数の級が用意されていますが、理系学生がまず目指すべきは統計検定2級です。大学の基礎科目レベルの統計理論を押さえることで、データを理解し、分析するために必要な土台が身につきます。実務で活きる統計の基礎力を身につけたい人にぴったりのレベルといえるでしょう。
【2024年】統計検定の合格率
| 2024年合格率 | |
| 1級 | 35.5% |
| 2級 | 48.1% |
| 3級 | 56.5% |
| 4級 | 78.6% |
合格率は2級でおよそ半数程度と、決して簡単な試験ではありません。その分、合格できれば統計学の理解を客観的に証明でき、就活の面接やポートフォリオでの強力なアピール材料になります。統計学の基礎を固めたい学生や、データ分析職を目指す人にはぜひ挑戦してほしい試験です。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、ITに関する幅広い知識や技能を客観的に証明できる日本の国家試験の一つです。
プログラミングやネットワーク、データベース、セキュリティなどの基礎から応用に至るまで学習範囲が広く、データアナリストとして働く上でのITリテラシーを証明できる資格の一つとして人気があります。
令和6年度の基本情報技術者試験の合格率は40.8％と、決して簡単な試験ではありません。計画的に勉強する必要はありますが、合格できれば「ITの基礎がしっかり身についている人材」として評価され、就職活動の際のアピールポイントになります。
また、上位資格である応用情報技術者試験やデータベーススペシャリスト試験のような上位資格に合格すれば、システムやプロジェクトの設計・運用、業務改善に関する知識を身につけていると示せます。単なる分析担当ではなく「システム全体を理解し、業務を支える人材」として評価される可能性が高まるでしょう。
参照：独立行政法人情報処理推進機構｜統計情報（基本情報技術者試験）
Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析の基礎と実務に直結するスキルを客観的に評価できる資格です。
試験は選択式の問題が中心で、Pythonの基本文法からデータの前処理、統計的分析、機械学習の初歩まで幅広い内容が出題されます。合格ラインは正答率70％以上とされ、2024年の合格率は48.6％でした。半数近くが合格しているため、しっかりと対策をすれば学生でも十分に合格を狙える試験です。
学生のうちに取得しておくと、プログラミングスキルだけでなく「実際にデータを扱える人材」であることをアピールできるため、インターンや就職活動でも大きな強みとなります。
特に、PythonはAIや機械学習の分野でも広く使われている言語のため、将来データアナリストを目指す場合にも役立つでしょう。
参照：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会｜合格率も公開）Python試験・データ分析試験の受験者数が累計で5万人になりました。
今後需要が伸びるタイプのデータアナリスト
データアナリストのうち、以下のような点で強みをもっている人材は、AIによる自動化やコモディティ化（高付加価値のものの市場価値が低下し一般的なものになること）の影響をうけにくいといえます。
- コンサルスキルが突出しているデータアナリスト
- 高度な専門性が強みのデータアナリスト
- 業界のスペシャリスト
コンサルスキルが突出しているデータアナリスト
データアナリストは、具体的な問題解決策を提示することが求められます。
そのため、ロジカルシンキングやPDCA、仮説思考やマーケティングに対する知識といったコンサルタントに求められるスキルがほかの人より突出しているデータアナリストは今後さらに需要が伸びるでしょう。
今後、データの分析処理そのものはAIなどによって自動化が進んでも、顧客の要望や課題分析などの上流フェーズのビジネスにおける課題の整理や企画などの仕事は、人間の思考力が必要とされるため、システムでは当分代替されないと予想されます。
また、分析結果に基づく施策の提案力など、データの利活用の部分も自動化の影響を受けにくいと考えられます。
高度な専門性が強みのデータアナリスト
機械学習の手法全般に精通して使いこなせるアナリストであれば、定型的な分析に落とし込むことの難しい探索的な分析において、今後も、活躍の範囲を広げられると考えられるでしょう。
統計学の深い理解や、R言語やPythonを用いる高度なプログラミングスキル、さらにこのような実務経験が役に立つポジションを自身で確立していくことができれば、常に求められ続ける人材になると考えられます。
業界のスペシャリスト
金融・証券・製造・医療・ゲーム・EC・Web広告など、業界によって、データ分析力が競争優位性に直結しやすいこともあり、今後もデータアナリストが活躍する場面は多いといえます。
これらの業界では、インハウス（企業内）でデータ分析の専門組織がある場合も多く、その業界のスペシャリストとして認知されることで、今後も将来性が見込まれるでしょう。
将来はデータサイエンティストも目指せる
統計学やマーケティング、プログラミング技術など、さまざまなスキルを身につけることで、データアナリストを経たのち、データサイエンティストへとステップアップするキャリアパスも考えられます。
そのためには、先ほど見てきたように、コンサルティングスキル、機械学習などの専門スキルなどを身につけ、業界に精通したデータアナリストとしてのキャリアをしっかりと積んでいくことが重要であるということができるでしょう。
まとめ
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が発表している「DX白書2021」を見てみると、IT人材の過不足感についての調査結果で、「不足している」と応える企業が年々増加しています。
2023年度では、「大幅に不足している」が49.6％、「やや不足している」が33.9％で、「不足している」と応えた企業は全体の80％を超えています。
このように、社会的に見ても、データサイエンスに関する人材の需要が高まっており、中でもデータを分析するスペシャリストの存在はますます多くの企業で求められていくでしょう。
参考： IPA（独立行政法人情報処理推進機構）「DX白書2023」
