データアナリストとは？仕事内容・必要なスキル・年収・なり方を解説

「データアナリストって、具体的に何をする仕事なの？」「データサイエンティストやデータエンジニアとはどう違うの？」と、データ分析の仕事に興味を持ちながらも、職種のイメージがつかみきれていない方も多いのではないでしょうか。

データアナリストとは、企業に蓄積されたデータを集めて分析し、事業の判断や改善に役立つ示唆を導き出す職種です。分析そのものだけでなく、分析の目的を決めることや、結果をわかりやすく伝えて施策につなげることまでが仕事の範囲に含まれます。同じ「データ分析」の職種でも、企業によって担当する範囲が大きく異なる点も特徴です。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データアナリストの仕事内容を工程別に整理し、似た職種との違い、種類、必要なスキル、役立つ資格、年収、なり方を解説します。

データアナリストとは

データアナリストとは、売上や顧客の行動、製造や品質の記録などのデータを分析し、事業の課題を見つけたり、改善策を考えたりする職種です。分析の結果を、経営層や事業部門の担当者にわかりやすく伝え、意思決定を支える役割を担います。

データを扱う職種には、データアナリストのほかに、データサイエンティストやデータエンジニアがあります。名前が似ているため混同されやすいですが、主な役割は異なります。

職種	主な役割	中心となるスキル
データアナリスト	データを分析し、事業の判断に役立つ示唆を導く	集計・分析、可視化、課題の整理と説明
データサイエンティスト	統計や機械学習を使って、予測や自動化の仕組みをつくる	統計学、機械学習、プログラミング
データエンジニア	データを集めて保管し、分析できる状態に整える基盤をつくる	データベース、データ処理の仕組みづくり

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、統計や機械学習（データから規則性を学ばせて予測などを行う技術）を使い、予測モデルや自動化の仕組みをつくることが多い職種です。一方、データアナリストは、すでにあるデータを集計・分析して、事業の現状や課題を明らかにすることに重きを置きます。ただし、企業によっては両者の境界があいまいで、同じ仕事を担当していることもあります。

データエンジニアとの違い

データエンジニアは、データを集めて保管し、分析できる状態に整える基盤をつくる職種です。データアナリストは、その基盤に蓄えられたデータを使って分析を行います。データエンジニアが「データを使える状態にする人」だとすれば、データアナリストは「データを使って答えを出す人」と考えるとわかりやすいでしょう。

データアナリストの仕事内容【工程別】

データアナリストの仕事は、大きく5つの工程に分けられます。

工程	主な役割
1. 課題の設定	事業部門と話し合い、分析で何を明らかにするかを決める
2. データの収集・加工	必要なデータを集め、分析できる形に整える
3. 分析	集計や統計的な手法で、傾向や原因を探る
4. 可視化・報告	グラフや資料にまとめ、結果をわかりやすく伝える
5. 施策の提案・効果検証	改善策を提案し、実行後の効果を確かめる

1. 課題の設定

最初に、事業部門の担当者と話し合い、「何を知りたいのか」「分析の結果をどう使うのか」を決めます。たとえば「解約する顧客が増えている原因を知りたい」「不良品が発生しやすい条件を知りたい」といった課題を、分析できる問いに整理します。この工程の出来が、分析全体の価値を左右すると言っても過言ではありません。

2. データの収集・加工

課題に必要なデータを、社内のデータベースなどから集めます。データベースからデータを取り出すための言語であるSQLを使うことが多く、欠けている値や表記のゆれを整える作業も行います。実務では、この加工の作業に多くの時間がかかることも少なくありません。

3. 分析

整えたデータを集計し、傾向や関係性を探ります。平均や割合の比較といった基本的な集計から、統計的な手法を使った分析まで、課題に合わせて方法を選びます。

4. 可視化・報告

分析の結果を、グラフや表、資料にまとめて報告します。専門知識のない相手にも伝わるよう、結論を先に示し、要点を絞って説明することが求められます。

5. 施策の提案・効果検証

分析の結果をもとに改善策を提案し、実行した後にその効果を確かめます。効果があったかどうかをデータで確認し、次の改善につなげていくことまでが仕事の範囲です。

データアナリストの種類

データアナリストは、働く企業や担当する役割によって、いくつかの種類に分けられます。

• 事業会社のデータアナリスト：自社のサービスや製品のデータを分析し、事業の改善に関わる
• 支援会社のデータアナリスト：分析の支援を行う会社に所属し、さまざまな企業の課題に取り組む
• ビジネス寄りのデータアナリスト：課題の設定や施策の提案など、事業部門との調整を重視する
• エンジニア寄りのデータアナリスト：データの加工や分析の仕組みづくりなど、技術面を重視する

相談の現場では、「データ分析の仕事がしたいが、求人ごとに仕事内容が違いすぎて選べない」という声をよく聞きます。求人を見るときは、職種名だけでなく、どの工程を中心に担当するのかを確認することが大切です。

データアナリストの1日の流れ（例）

事業会社で働くデータアナリストの1日の流れの一例を紹介します。

時間	主な業務
9:00	メールや社内の連絡を確認し、その日の作業を整理する
10:00	事業部門との打ち合わせで、新しい分析の課題を聞き取る
11:00	必要なデータをデータベースから抽出し、加工する
13:00	昼休憩
14:00	集計・分析を行い、傾向や原因を探る
16:00	分析結果をグラフや資料にまとめる
17:00	定例会議で、先週の施策の効果を報告する
18:00	翌日の作業を確認して退勤

実際の流れは企業や時期によって異なります。分析の作業だけでなく、打ち合わせや報告の時間が多いことも、データアナリストの仕事の特徴です。

データアナリストに必要なスキル・知識

データアナリストに求められるスキルは、大きく次の4つに分けられます。

• データを扱う技術：SQLでのデータ抽出、表計算ソフトでの集計、Pythonなどのプログラミング言語での分析
• 統計の知識：平均やばらつき、相関、検定など、データを正しく読み解くための基礎
• 可視化と説明の力：結果をグラフや資料にまとめ、相手に合わせてわかりやすく伝える力
• 事業への理解：担当する業界やサービスの仕組みを理解し、意味のある課題を立てる力

技術力だけでなく、「何のために分析するのか」を考え、結果を相手に伝える力が同じくらい重視されます。エンジニアとして培ったデータベースやプログラミングの知識は、データを扱う技術の面で大きな強みになります。

データアナリストに役立つ資格

データアナリストになるために必須の資格はありませんが、知識を体系的に身につけたり、スキルを示したりする手段として役立つ資格があります。

資格	内容	主に示せること
統計検定	一般財団法人統計質保証推進協会が実施する、統計の知識を問う試験	統計の基礎から応用までの理解
基本情報技術者試験	IPAが実施する、ITの基礎知識を問う国家試験	ITとデータベースの基礎知識
応用情報技術者試験	IPAが実施する、ITの応用的な知識を問う国家試験	技術と管理の幅広い知識
データベーススペシャリスト試験	IPAが実施する、データベースの高度な知識を問う国家試験	データの設計と管理の専門知識

出典：IPA「情報処理技術者試験」

統計検定の実施団体や試験区分は、最新の情報を確認してください。資格の難易度や学習時間については、公式の情報を参考にしましょう。

データアナリストの年収

データアナリストに限定した公的な年収データは、ここでは示していません。参考として、関連するIT職種であるシステムエンジニアの年収を紹介します。職務の内容が異なるため、データアナリストの年収の水準とは別のものとしてご覧ください。

指標	金額（目安）
参考：システムエンジニア（Webサービス開発）の平均年収	約574万円
参考：システムエンジニア（基盤システム）の平均年収	約684万円
給与所得者全体の平均年収	約478万円

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」（令和6年賃金構造基本統計調査に基づく）、国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

需要の面では、経済産業省の調査で、2030年にIT人材が最大約79万人不足すると試算されています。また、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業全体の1.12倍を上回っています。データを活用する企業が増えるなかで、分析のできる人材への期待は高まっていると考えられます。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年公表）、厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

データアナリストの年収は、担当する工程の範囲や、事業への貢献度によって大きく変わります。分析だけでなく、施策の提案や効果検証まで担える人ほど、評価されやすい傾向があります。

データ分析の職種研究や、関連する資格選びに役立つ情報を、LINEで配信しています。キャリアの選択肢を広げたいときの参考に、気軽にご活用ください。

データアナリストのやりがいと大変さ

やりがい

• 分析の結果が事業の判断に使われ、成果につながる手応えがある
• 業界やサービスへの理解が深まり、事業全体を見渡せるようになる
• 技術と事業の両方に関われるため、キャリアの幅が広がる
• データから新しい発見をしたときの面白さがある

大変さ

• データが整っておらず、加工に多くの時間がかかることがある
• 分析の結果が思うような答えにならないこともある
• 事業部門の期待と、データでわかることの間に差が生まれることがある
• 分析が実際の施策に活かされないと、やりがいを感じにくい

こうした大変さを感じたときは、その原因がデータアナリストという職種そのものにあるのか、データが整っていない、分析が活かされない組織といった職場の環境にあるのかを切り分けることが大切です。データの基盤が整っていない、分析の結果を意思決定に使う文化がないといった問題は、環境に原因があることが多く、データ活用が進んだ企業に移ることで解消されることもあります。

データ分析のキャリア、一人で考え込んでいませんか

経験豊富なアドバイザーが、これまでのキャリアを丁寧にヒアリングします。
今の悩みの相談だけでもかまいません。

データアナリストになるには

データアナリストを目指すルートは、これまでの経験によって変わります。

ITエンジニアから目指す場合

システムエンジニアやプログラマーとして、データベースやSQLにふれてきた経験は、データアナリストへの転職で評価されやすい要素です。足りない部分は、統計の知識と、事業の課題を整理して説明する力です。今の仕事の中で、データの集計や報告に関わる機会をつくると、実績として示しやすくなります。

機電エンジニアから目指す場合

製造や品質の現場で、不良率や設備の稼働データを分析してきた経験は、データ分析の実務に通じるものがあります。たとえば「不良率を集計して原因を絞り込み、工程の条件を見直して不良を2割減らした」といった経験は、分析と改善提案の実績として伝えられます。SQLやプログラミング言語の基礎を学ぶことで、選択肢が広がります。

未経験から目指す場合

未経験からデータアナリストを目指す場合は、表計算ソフトでの集計とSQLの基礎から学び始めるのが一般的です。学んだ内容を使って、公開されているデータを分析し、結果をまとめた成果物をつくっておくと、選考で学習の成果を示しやすくなります。いきなりデータアナリストの職種に応募するのが難しい場合は、データを扱う機会のある職種から経験を積む方法もあります。

私たちエージェントは、ITと機電の両方の領域で、これまでの経験を活かせるデータ関連の求人を紹介しています。相談の現場では、「自分の経験がデータ分析に活かせるとは思っていなかった」とおっしゃる方も少なくありません。

これまでの経験を、データ分析で活かしませんか

市場価値を客観的に評価したうえで、納得のいく選択肢を一緒に考えます。
まずは情報収集の一環として話を聞いてみたいという方も歓迎です。

まとめ

データアナリストについてのポイントを振り返ります。

1. データアナリストとは、データを分析し、事業の判断や改善に役立つ示唆を導き出す職種です。
2. データサイエンティストは予測の仕組みづくり、データエンジニアはデータ基盤づくりが中心で、データアナリストは分析と提案が中心です。
3. 仕事は「課題の設定」から「施策の提案・効果検証」まで5つの工程に分かれ、企業によって担当範囲が異なります。
4. データを扱う技術に加え、統計の知識、説明の力、事業への理解が求められます。
5. 大変さを感じたときは、原因が職種そのものか、データが活かされない職場の環境かを切り分けて考えることが大切です。

よくある質問

データ分析の職種研究や、ほかのIT職種との違いがわかる情報を、LINEで配信しています。まだ転職するか決めていない段階でも、情報収集にお役立てください。