データ分析を仕事にする職業一覧！各職種の平均年収や将来性も紹介

データ分析の仕事に興味はあるものの、実際にどんな職業に就けるのかイメージが湧かない人は多いですよね。

また年収や需要など、データ分析を仕事にしていけるのか気になる人もいるはず。

そこで、この記事では平均年収や需要・必要なスキルも交え、データ分析を仕事にする職業を一覧にまとめて紹介します。データ分析を仕事にする職業に向いている人の特徴も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

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データ分析を仕事にする職業一覧

さっそく、仕事内容や平均年収も交え、次のトピック別にデータ分析を仕事にする職業を一覧にまとめて紹介します。

データ分析はあらゆる仕事に活かせるスキル

データ分析は、あらゆる仕事に活かせるスキルです。

データ分析は、データサイエンティストやデータアナリストなど、IT系の職種でしか活かせないと考える人もいるかもしれません。しかし、実際には業界・職種問わず身につけるメリットがあるのです。

たとえば、次の職種でもデータ分析のスキルを活かせます。

Webマーケター・コンサルタントの場合、顧客データや消費者動向データを分析することで、客観的な目線で対策を考えられます。具体的なデータがあれば、顧客も納得して対策を実施できるはずです。

また、データ分析と無関係に思える営業職や企画職の場合でも、売上動向や流行などを分析することで、ニーズに合う提案やサービス企画が可能です。

このように、データ分析を専門に行うIT職種以外でも、データ分析のスキルは活かせます。AIやビッグデータなど最新技術が普及する時代には、業界・職種を問わずデータ分析のスキルはあると良いでしょう。

データ分析を主な仕事にする4つの職業

ここからは、データ分析を主な仕事にする職業を、4つまとめて紹介します。

データアナリスト

主な仕事内容	データの分析結果をビジネスに活かすための提案
平均年収(※1)	699万円

※1：参考「求人ボックス」

データアナリストは、データ分析をビジネスに活かす専門家です。

データ分析を実施したうえで、結果をもとにレポートや資料を作成。必要に応じて、顧客に対してプレゼンを行います。データアナリストには、次のスキルが必要です。

データアナリストには、データ分析スキル以外に、提案力やコミュニケーション力も問われます。

データサイエンティストや統計学者とは違い、データ分析の結果をビジネスに活用する役割がメインです。担当する仕事はITコンサルティングに共通する部分があるため、IT企業以外にコンサルティング企業やマーケティング企業でも活躍できます。

データサイエンティスト

主な仕事内容	技術・ビジネスの課題解決につながるデータ分析システムの構築
平均年収(※1)	698万円

※1：参考「求人ボックス」

データサイエンティストは、機械学習やディープラーニングを駆使してデータの分析を行う職種です。

データサイエンティストはおもにビジネスにかかわるデータ分析を担当し、顧客の求める結果を分析するための仕組みを作成します。

技術スキルを多く求められる職種で、次の専門知識が必要です。

データアナリストのように顧客に提案する機会は少ないものの、データ分析や統計作業を専門に行う職種です。AIやビッグデータなど、膨大なデータを活用できる環境が整うなかで、需要が高まる職種といえます。

統計学者

主な仕事内容	科学・医療など研究分野の課題解決につながるデータ分析システムの構築
平均年収(※1)	598万円

※1：参考「求人ボックス」
※「統計解析」の年収を参照

統計学者は、おもに科学や医学など研究分野でデータ分析を行う職種です。

データサイエンティストと似た業務もありますが、活躍する分野は異なります。統計学者は、研究分野の課題を解決するためにデータ分析を実施します。たとえば、新薬の開発や治療方法の研究、新理論の証明など実験や事象データを分析する職種です。

統計学者には、次のスキルが求められます。

統計学者は研究機関を中心に活躍する職種のため、データ分析以外に担当する研究分野の専門知識が求められるケースも。専門性が高く、スキル習得が大変な職種です。

しかし、研究開発は常に必要な仕事であるため、将来性が期待できます。理系分野の研究経験がある人は、データ分析スキルを習得することで選択肢になります。

リサーチャー

主な仕事内容	市場や消費者動向などの事前調査
平均年収(※1)	620万円

※1：参考「求人ボックス」

リサーチャーは、企業で商品やサービスを開発・販売する前に市場調査を行う職種です。

企業で新商品やサービスを企画する前には、市場の流行や顧客の購買意欲などを分析するために市場調査を行います。リサーチャーは過去の売上データやアンケート、インターネット上の閲覧履歴などデータを調査してニーズを分析する仕事です。

多くの企業でデータを収集しているものの、有効活用できない場合もあります。リサーチャーは集めたデータを分析し、効果的に新商品・サービス開拓につなげる職種です。

リサーチャーに必要なスキルは、次のとおりです。

データ分析スキル以外に、分析結果をビジネスに活かすための発想力や提案スキルが必要です。また、顧客や社内で納得してもらうためには、わかりやすい資料の作成スキルも求められます。リサーチャーはデータ分析スキルを活かして、新しい商品やサービスの開発に携われる仕事です。

データ分析の仕事に関わる4つの職業

ここからは、データ分析の仕事に関わる職業を、4つまとめて紹介します。

データエンジニア

主な仕事内容	データ分析の基礎になる仕組み・モデルの開発
平均年収(※1)	654万円

※1：参考「求人ボックス」

データエンジニアは、データ分析の土台であるデータベースやネットワークなど環境を構築する職種です。

データアナリストやデータサイエンティストがデータ分析を行うには、データを収集するためのデータベースやインフラ環境が欠かせません。データエンジニアは、データ分析業務を円滑に行うための環境を構築します。

必要なスキルは多岐にわたり、次のスキルが必要です。

サーバーやデータベースなどの設計から運用まで担当。最近では、クラウドサービスやビッグデータを活用するケースも増えており、最新技術に関する知識も求められます。

データ分析を行う機会はありませんが、データ分析を支える重要な仕事です。今後、データ分析の需要が増えるのにあわせて求められる職種といえます。

Webマーケター

主な仕事内容	Webマーケティングの成果を向上させる対策の実施
平均年収(※1)	594万円

※1：参考「求人ボックス」

WebマーケターはWebマーケティングを行い、顧客の利益や集客状況を改善する職種です。

顧客が管理するWebメディアやSNSの投稿内容、実施中のSNS広告など集客や利益につながる施策を分析します。必要なスキルは、次のとおりです。

Webコンテンツは投稿すれば良いわけではなく、閲覧者の反応や費用対効果の検証が必要です。Webマーケターは、Webコンテンツの閲覧数や閲覧元の属性を分析し、利益や集客につながる対策を実施します。

改善策を考えるときには、利用者の閲覧・購入履歴などデータを分析する機会も。分析が不十分であれば必要な対策ができないため、データ分析スキルが求められます。

また、分析結果をもとに、顧客やプロジェクトメンバーに提案する業務もあります。提案資料の作成スキルや、わかりやすく説明するコミュニケーションスキルも必要です。Webマーケターは、Web分野に精通しており、データ分析から改善案の提案まで行う職種です。

ビジネスコンサルタント

主な仕事内容	ビジネスの成果アップにつながる施策の企画・アドバイス
平均年収(※1)	655万円

※1：参考「求人ボックス」

ビジネスコンサルタントは、顧客のビジネスを分析してアドバイスする職種です。

顧客の経営状況や戦略、事業内容を客観的に分析します。そのうえで、最適な戦略や新しいビジョンなどを提案するのが仕事です。ビジネスコンサルタントには、次のスキルが求められます。

顧客の業績に大きく関わる職種であり、事業や経営に関する専門知識が求められます。また、ビジネスコンサルタントは単発でアドバイスをする機会は少なく、長期的に経営に携わるケースが多いです。単発で分析と対策を行うだけでなく、試行錯誤を繰り返してサポートする職種といえます。

AIエンジニア

主な仕事内容	AIを導入したアプリ・ロボットの開発など
平均年収(※1)	598万円

※1：参考「求人ボックス」

AIエンジニアは、AIを開発する職種です。

データ分析を行うプログラムだけでなく、機械学習やディープラーニングなどAI全般の開発を担当します。データ分析で使用するシステム以外にも、AIを導入したアプリケーションやロボット開発でも活躍できる職種です。

なお、AIエンジニアに必要なスキルは、次のとおりです。

データサイエンティストがデータ分析に特化した職種であるのに対し、AIエンジニアはデータ分析を含む、幅広い知識とスキルを求められます。

データ分析を仕事にする職業の平均年収

データ分析を仕事にする職業の平均年収は598〜699万円です。日本の給与所得者の平均年収が443万円(※3)である点から、データ分析の仕事は日本の平均年収に比べ100万円以上高い傾向にあります。

データ分析を専門に行う職種は、AIや機械学習、統計学など専門知識が求められます。そのため、平均年収は高い傾向にあるのです。また、需要に対して人材数が足りていない点も、年収が高い理由と考えられます。

データ分析を仕事にするにはスキル習得に向けた努力が必要なものの、年収アップを目指したい人にはおすすめの選択肢です。

※3：国税庁が発表した「令和3年度 民間給与実態統計調査」

データ分析を仕事にする職業の需要・将来性

データ分析を仕事にする職業の需要や将来性は高いといえます。

理由はデータ分析を活用する分野や企業が増えており、今後も増加すると予想されているからです。近年、急速にデジタル化が進んでおり、顧客・販売データなどをオンラインで管理するのが一般的になりました。

とくにビッグデータやクラウドサーバなどが普及した結果、膨大な量のデータを管理できるようになり、データ分析を活用しやすい環境が整備されています。今後は、小売業や製造業、サービス業など幅広い業界でデータ分析の需要が高まるといわれているのです。

顧客や消費者動向を分析できれば、ニーズに合う商品やサービスを提供できるため、企業の利益につながります。

さらに、需要の高まりとあわせて人材不足も将来性が期待できる理由です。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、2030年にはAI人材が約14.5万人不足すると予想されています。

人材不足であれば需要が供給を上回るため、活躍できる場所は多いです。活躍できるスキルを身につけることで、長期にわたり活躍できる可能性があります。

将来的になくならない仕事につきたい人や、常に活躍できる職種を探している人は、データ分析の仕事が向いています。

データ分析の仕事に必要な知識・スキル

ここでは、データ分析の仕事に共通して必要な知識・スキルを、5つにまとめて紹介します。

適切にデータを収集・整理する能力

データ分析を仕事にするためには、適切にデータを収集・整理する能力が必要です。

データ分析を実施しても、分析するデータが間違っていれば望む結果を得られません。たとえば、20代向けの新商品開発のために購入履歴データを分析する場合、20代のデータだけ抽出する必要があります。もし全年齢のデータを分析すれば、参考になる結果は得られません。

データ分析を実施すれば新商品開発や既存サービスの見直しに活かせますが、データの扱いを間違えると効果は半減します。データ分析を仕事にする職種には、目的の分析から逆算して適切なデータを収集・整理するスキルが必要です。

統計学の知識

データ分析を仕事にするには、統計学の知識が必要です。具体的には、次のような知識です。

統計学を活用すればデータの共通点を見つけたり、類似データをまとめたりできます。データ分析と統計学を両方身につけることで、データを詳細に分析し活用できるのです。

批判的思考力

データ分析の仕事には、批判的思考力が必要です。

批判的思考力はクリティカルシンキングともいわれています。与えられた情報や状況を客観的に分析・判断するスキルです。ものごとを批判的に考えるという意味ではなく、冷静に根拠となる数字やデータを分析することを指します。

データ分析の仕事では、主観や固定概念で分析してはいけません。信頼できるデータと顧客の希望を冷静に把握し、適切な作業を行う必要があります。

とくにデータ分析では、活用するデータの種類や分析手法を間違えると目的とする結果が導き出せないケースも多いです。データ分析を的確に行うためには、批判的思考力が求められます。

問題解決能力

データ分析の仕事では、問題解決力が求められます。

問題解決力とは、課題の原因を分析して解決する力です。データ分析は顧客の要望に合わせて行うため、最終的に導き出したい目的を考慮した作業が必要です。

顧客の課題を解決するために必要な分析を考えたうえで、必要な分析手法やシステムを考えるには、問題解決力が欠かせません。

プログラミングスキル

データ分析の仕事では、プログラミングスキルが必要です。

具体的には、AIや機械学習の開発に使用するPython、統計処理で必要なR言語などによるプログラミング能力が求められます。

データ分析の仕事を行う職種は、分析作業だけでなく基盤となるITシステム開発から参加します。そのため、AIや機械学習などを開発できるプログラミングスキルが求められるのです。これからデータ分析の仕事を目指す人は、プログラミングスキルも学ぶべきでしょう。

データ分析の仕事が向いている人の特徴

なかには、データ分析の仕事に適性があるのか気になる人もいますよね。

そこで、ここからはデータ分析の仕事が向いている人の特徴を、4つにまとめて紹介します。

考えることが好きな人

考えることが好きな人は、データ分析の仕事が向いています。

データ分析の仕事では、日常的に考える機会が多いです。たとえば、顧客が求める分析結果を得るために必要な分析システムや、扱うデータの種類・量など考えることはたくさんあります。

考えることが苦手な人は、日常の業務が苦痛に感じるかもしれません。反対に思考するのが好きな人は、楽しみながら仕事ができます。考えた結果、成果につながれば達成感を得られるはずです。

数字・数学が好きな人

データ分析の仕事は、数字の扱いや数学が好きな人に向いています。

データ分析では、統計にかかわる数式や確率論など基礎的な数学の知識が必要です。また、日常的に数字を扱う機会が多く、数字に苦手意識がない人は仕事をしやすいでしょう。

とはいえ、数学や数字の扱いが得意・好きである必要はありません。数学者のように数学を仕事にするわけではないため、苦手意識がなければ良いでしょう。

細かい作業が好きな人

細かい作業が好きな人は、データ分析の仕事に向いています。

データ分析の仕事では、細かい試行錯誤が欠かせません。たとえば、機械学習やクラウド環境の整備は1度作成したら終了ではなく。分析結果をもとに修正するケースがあります。データ分析を行う環境やシステムを適当に作成した場合、不具合や希望する分析の結果が得られない可能性も。

正確にデータを分析するには、細部までこだわり作業を行う必要があります。コツコツ作業を行うのが好きな人や、細かい作業でも集中力を維持できる人に向いている仕事です。

直面した問題に怯まない人

直面した問題に怯まない人は、データ分析の仕事に向いています。

データ分析の仕事では作業を進めたものの、望んだ分析の結果が得られないケースも。目的を実現するには、問題と向き合い改善策を考えなければいけません。

問題に直面したときに冷静に判断し、試行錯誤しながら対応できる人は状況を改善できます。反対に問題に対して怯んでしまう人や、モチベーションを維持できない人は作業効率が下がる可能性も。加えて、ストレスを感じながら作業しなければいけません。

問題が発生しても怯まない人であれば、無理なくデータ分析の現場で活躍できます。

未経験からデータ分析を仕事にするには

未経験からデータ分析を仕事にする職業への就職・転職を目指すなら、次の手順を踏むのが良いでしょう。

もちろん、独学でもデータ分析のスキルは習得できます。ただし、独学ではわからない点を質問できず挫折するリスクがあります。さらに、1人では実践学習を行うのが難しいため、実務で必要な応用力や問題解決力は身につきません。

また、データ分析を仕事にするには就職・転職対策も必須。はじめてのキャリアチェンジであれば、学習と就業活動を並行するのは難しいと感じる人もいるでしょう。

そんな未経験からデータ分析を仕事にする職業が目指せるのか不安な人は、侍エンジニアの「データサイエンスコース」がおすすめです。

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データ分析の仕事にまつわるFAQ

最後に、データ分析の仕事でよくある質問にまとめて回答します。

文系でもデータ分析を仕事にできますか？

文系・理系問わず、データ分析を仕事にできます。

データ分析の仕事は数学や統計学を扱う場面はあるものの、スキルを習得できれば文系でも問題なく目指せる職種です。実際、データ分析に関する求人の多くは、理系・文系を条件にしていません。保有スキルや業務経験が問われるため、努力次第でデータ分析を仕事にできます。

とはいえ、文系・理系で予備知識や得意分野に差があることも。たとえば、文系であれば、経験の多さから理系よりコミュニケーションやプレゼンスキルが高いケースもあります。反対に数学や統計学の理解は、学習経験のある理系のほうが得意かもしれません。

このように、文系・理系問わずデータ分析を仕事にできます。最初から諦めるのではなく、前向きにチャレンジすると良いでしょう。

データ分析の仕事はきついですか？

人によっては、データ分析の仕事がきついと感じるかもしれません。

たとえば、次の理由からデータ分析の仕事をきついと感じる人もいるのです。

しかし、きついと感じるかは個人差があり、必ずしもデータ分析の仕事が大変とは限りません。データ分析を仕事にしている人のなかには、やりがいやモチベーションを高く保つ人もいます。

データ分析結果が役立ったときや、プロジェクトを完了したときは達成感を感じられるはず。きついかどうかは本人次第であるため、自己分析を参考に判断しましょう。

まとめ

今回は、仕事内容や平均年収も交え、データ分析を仕事にする職業を一覧にまとめて紹介しました。

機械学習やAIなどが普及するなかで、データ分析は今後も需要が高い仕事です。また、文系・理系問わず、スキルを習得できれば目指せるキャリアである点も魅力。

未経験からでもスクールを使用すれば、挫折せず効率的にスキルを身につけられます。データ分析に興味があるものの目指すか悩んでいる人は、最初から諦めずにチャレンジしてください。