データアナリストとは？データアナリストに役立つスキル4つと資格
最終更新日：2026年8月5日
この記事でわかること
データアナリストとは？
データアナリストとは、データの分析や解析を専門に行う職業です。収集したデータをもとにユーザーの規則性などを分析し、将来的なニーズを予測します。近年はビジネスにおいてデータの活用が重要になってきたため、徐々にデータの活用に注力する企業が増えてきました。そのため近年はデータアナリストの需要が増してきています。
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AI分野のエンジニアとしての面も持ち合わせています。データサイエンティストはデータを分析して問題解決を行うだけでなく、機械学習を行うAIエンジニアとしての側面も持っています。ただし、データサイエンティストとデータアナリストには明確な線引きはありません。そのため、企業によってはデータ分析を行う職種としてデータサイエンティストを採用しているケースもあります。
| 職種 | 主な業務 | 必要スキル | 2026年平均年収 | 向いている人 |
|---|---|---|---|---|
| データアナリスト | データ分析・解析・ビジネス課題解決 | 統計・SQL・BI・コンサル力 | 450〜700万円 | 論理思考・説明が得意な人 |
| データサイエンティスト | 統計モデル構築・予測分析・AIモデル設計 | 機械学習・Python・数学・統計 | 600〜900万円 | 数学・プログラミングが好きな人 |
| 機械学習エンジニア | MLモデル実装・本番環境デプロイ・チューニング | Python・TensorFlow/PyTorch・MLOps | 700〜1,100万円 | コードを書くことが好きなエンジニア |
データアナリストが活躍する場
データアナリストはコンサルティング会社やビッグデータを保有する企業で活躍しています。データアナリストとひとくちに言ってもデータ解析を行う対象はさまざまで、コンサルティング会社に所属しているデータアナリストはクライアントである企業の課題解決を行います。一方、自社でデータを保有している企業に所属するデータアナリストは、自社のデータを解析することで将来的なニーズなどを見つけ出します。
データアナリストの主な仕事内容
データアナリストにはコンサル型とエンジニア型の2つのタイプがあります。ここからは、それぞれのタイプの違いやそれぞれのデータアナリストの主な仕事内容について解説します。
コンサル型
コンサル型のデータアナリストは、データ分析・解析を行い、企業の抱える課題の解決策を提案するコンサルタントとしての業務を行います。主にコンサルティング会社やマーケティング会社などに所属していることが多く、データ解析のプロの観点から課題解決を行います。
エンジニア型
エンジニア型のデータアナリストは、企業内部でデータマイニングを活用して企業のためのデータ解析を行います。企業が保有するビッグデータを分析することで、ユーザーの行動パターンや規則性を見つけ、今後の事業展開のヒントにつなげることが主な仕事になります。
データアナリストに役立つスキル4つ
データアナリストには4つの役立つスキルがあります。データアナリストは、コンサル型になるかエンジニア型になるのかによって一部異なりますが、いくつかの同じスキルを習得する必要があります。ここからは、データアナリストに役立つ4つのスキルを紹介しますので、データアナリストに興味がある方はぜひ参考にしてみてください。
スキル1：プログラミングのスキル
データアナリストにはPythonやR言語などのプログラミングスキルが役立ちます。コンサル型データアナリストの場合、R言語などのプログラミングスキルが役立ちます。エンジニア型データアナリストもPython・R言語・SQLなどのプログラミングスキルを保有していると、データ解析に役立つでしょう。特に2026年現在はPandasやNumPyなどのPythonデータ分析ライブラリが実務の標準ツールとなっています。
スキル2：統計学のスキル
データ分析には統計学のノウハウが必要になります。データ分析に使うデータは膨大な量であることが多いため、それらを統計し、分析するには専門的な知識が不可欠でしょう。統計解析や時系列解析などのスキルに加え、SparkやSASなどの統計・分析ツールを使うことができると役立つでしょう。
スキル3：コミュニケーションスキル
データアナリストにはコミュニケーションスキルが求められます。データアナリストには分析能力が必要ですが、分析能力が高い人材ほどビジネスに対しては興味が薄い傾向が強いです。そのため、スキルのみを重視して雇用すると人材が孤立してしまい、企業としては持て余すケースも多いです。そのため、データアナリストになる場合は分析能力だけでなく、ビジネスに関する理解やコミュニケーションスキルを鍛えるようにしましょう。
スキル4：論理的思考力
データアナリストには論理的思考力が必要です。コンサル型のデータアナリストの場合、企業の抱えている経営的な課題を解決するために企業からヒアリングを行い、なぜそのような課題を抱えているのかを客観的に見て、論理的に分析する必要があります。エンジニア型データアナリストも、様々なデータの解析結果に根拠と理論的思考を持つことで、今後の経営方針をはっきりと示すことができます。
データアナリストに役立つ資格4つ
データアナリストになるために必要な資格はありませんが、各分野の資格を取得しておくことで、仕事に役立つメリットがあります。そのため、資格取得を目指しても良いでしょう。ここからは、データアナリストに役立つ資格を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
資格1：データ解析士
「データ解析士」はデータを扱うスキルに関する資格で、一般財団法人実務教育研究所が認定します。多変量解析実務講座を受講し、学習と課題を提出し一定の基準をクリアすることで、データ解析士として認定されます。文部科学省認定の通信教育で、データアナリストを目指す人が最初に取得するのに適した資格と言われています。
資格2：オラクルマスター
オラクルマスターはOracle Databaseの管理スキルに関して日本オラクル社が認定する資格です。Bronze、Silver、Gold、Platinumの4段階のランクがあり、Oracle Databaseの管理や運用、SQLの習熟度を問う問題が出題されます。オラクルマスターの受験のために勉強することで、データベースを扱うために必要なスキルを取得することが可能です。
資格3：基本情報処理技術者試験
基本情報処理技術者試験は情報処理技術者としてのスキルや知識を認定する試験です。情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している、ITエンジニアの登竜門とも言われている試験です。データアナリストだけでなく、どのようなエンジニアであっても取得しておけば採用時にもメリットがあるため、取得しておいて損はないでしょう。
資格4：統計検定
統計検定は統計に関するスキルや知識を評価する試験です。一般財団法人統計質保証推進協会が運営する試験で、4級、3級、2級、準1級、1級の5段階にわかれています。データ分析には統計学のスキルが必要になるため、データアナリストとして2級以上を取得しておくと役立つスキルだといえるでしょう。
データアナリストの将来性
データアナリストにはどのような未来が待ち受けているのでしょうか。ビッグデータを扱うデータアナリストの需要は近年高まってきていますが、将来的にデータアナリストの需要などのように変わっていくのでしょうか。ここではデータアナリストの将来性について考えていきます。
データアナリストの需要
データアナリストは様々な業種に必要とされますが、人材育成に時間がかかるため、今後も需要が減ることはないでしょう。ビッグデータの解析やAI開発を行う企業が増えてきている中、データアナリストの需要も増してきています。また、日本ではデータ分析が重要視されるようになってから歴史が浅いともあり、経験豊富なデータアナリストの数は限られています。そのため、今後もスキルのあるデータアナリストの需要は増していくと言えるでしょう。
データアナリストの主なキャリアパス
データアナリストは将来的にIT以外の分野で活躍したり、独立するという道もあります。データアナリストが活躍できるフィールドはITだけでなく、物流や金融、保険などさまざまな分野があります。また、独立して経営者として企業の課題解決のためのコンサルティングを行うのも良いでしょう。
まとめ
本記事では、データアナリストとはについてご紹介しました。IT業界へのキャリアを考えるうえで、ぜひ参考にしてください。
- データアナリストとは？について理解を深めることが大切です
- データアナリストの主な仕事内容について理解を深めることが大切です
- データアナリストに役立つスキル4つについて理解を深めることが大切です
- データアナリストに役立つ資格4つについて理解を深めることが大切です
- データアナリストの将来性について理解を深めることが大切です
データアナリストのよくある質問
Q. データアナリストの平均年収はどのくらいですか？
2026年時点の求人データをもとにした推計では、データアナリストの平均年収は450〜700万円程度です。コンサルティング会社や大手IT企業、金融機関に所属するデータアナリストは700〜900万円超のケースもあります。一方、データサイエンティストや機械学習エンジニアと比較するとやや低い傾向がありますが、SQLやBIツール（Tableau・Power BI等）に加えてPythonを使いこなせるデータアナリストは市場価値が高く、年収アップがしやすい職種の一つです。フリーランス転向後は月単価60〜100万円以上の案件も多いです。
Q. 未経験からデータアナリストになれますか？どこから始めればいいですか？
未経験からの転職は可能ですが、競争率が高いため事前のスキル習得が重要です。おすすめの学習ステップは以下の通りです。①Excelの関数・ピボットテーブルを完全習得（分析の基礎） → ②SQLの基礎を習得（データ抽出・集計）→ ③Pythonの基礎＋Pandas/Matplotlibで実際にデータ可視化 → ④Tableauまたは Power BIでダッシュボードを作り公開 → ⑤Kaggle等のコンペや公開データセットで分析実績を作る。この流れで6〜12ヶ月取り組めば、未経験採用のデータアナリストポジションへの応募が現実的になります。
Q. データアナリストに必要なプログラミング言語は何ですか？
2026年現在、実務で最も使われるのは「Python」と「SQL」の2つです。Pythonはデータ操作（Pandas）・可視化（Matplotlib/Seaborn）・機械学習（scikit-learn）に幅広く使われており、ほぼすべての企業で必要とされます。SQLはデータベースから目的のデータを抽出・集計するために不可欠で、エンジニア型・コンサル型問わず必須です。R言語はアカデミックな統計分析に強みがありますが、企業現場ではPythonに押されている傾向があります。最初はPython＋SQLから学習を始めることをお勧めします。
Q. AIによってデータアナリストの仕事はなくなりますか？
完全になくなることはなく、むしろ役割が進化すると考えられます。ChatGPTやGemini等の生成AIにより、SQLクエリ生成やダッシュボード作成の自動化が進んでいます。しかし「どのデータを見るべきか」「分析結果をどうビジネス判断に結びつけるか」「ステークホルダーに説明・説得する」という部分はAIに代替しにくい高度な業務です。2026年現在、むしろAIツールを活用して分析の生産性を上げられるデータアナリストへの需要が増しています。「AI×ビジネス判断力」を持つデータアナリストは、今後も長期にわたって高い価値を持つでしょう。
データアナリストを目指してみよう
将来的にも需要のあるデータアナリストになりましょう。データアナリストはデータ分析のスペシャリストとしてさまざまな分野で活躍できる職業です。必要なスキルは多いですが、経験を積めば将来性も高い人材になれるでしょう。ぜひこの記事で紹介した役立つスキルや資格を参考に、データアナリストを目指してみてはいかがでしょうか。
- データアナリストはビッグデータを分析・解析してビジネス課題を解決する専門職。コンサル型とエンジニア型の2種がある
- 必要スキルはPython・SQL・統計学・コミュニケーション力・論理的思考力の5本柱。2026年現在Python＋SQLが最重要
- 役立つ資格はデータ解析士・オラクルマスター・基本情報技術者試験・統計検定2級以上
- 2026年の平均年収は450〜700万円。機械学習エンジニア（700〜1,100万円）よりは低いが将来性は高い
- AIで代替しにくい「ビジネス判断力・説明力」を磨けば、AIと共存しながら長期的に活躍できる職種
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