データ分析市場の傾向

最終更新日: 2026年8月7日

IT技術の進歩によってAIやビッグデータという言葉が一般的になってきた昨今、データ分析市場はどのように動いているのでしょうか。本記事では、データ分析と企業経営の関係から、現在注目されているAI・機械学習・ビッグデータの技術動向、データ分析に役立つ資格、そして今後の市場見通しまでを整理して解説します。

データ分析と企業

データ分析とは、事実としてある数字や記号といったデータから、法則や傾向を導き、整理・分類することで価値ある情報にすることです。IT技術の進化により、以前よりデータを集めることが容易になりました。ネットや実店舗における購買データやアクセスデータは、自動的に蓄積されています。収集したデータを元に分析を行い、経営の意思決定やマーケティングに活かすことができます。しかし、収集したデータを有効活用できていない企業もあります。

注目されている技術

AIと機械学習

AIとは、人工知能のことを指します。人工知能は、分野によって意義に差異があるので、定義は明確に定まっていません。いくつか例を挙げると、「人工的に作られた知能を持つ実体」や「人工的に作られた知的なふるまいをするためのもの」といった考え方があります。AIには、特化型AIと汎用型AIがあります。

特化型AI

特化型AIとは、限定された範囲の課題に対して、学習処理を行う人工知能のことです。現在、話題になるAIはこの特化型AIを指しています。ゲームなどでは、人間のトッププレイヤーとの勝負に、AIが勝ち越すなど話題になりました。

汎用型AI

汎用型AIとは、人間と同じように様々な分野で、学習処理を行う人工知能のことです。イレギュラーが起きても、学習したことから総合的な判断をくだし、対応することができます。イメージしやすいのは、青いネコ型のロボットは汎用型AIを搭載しているといってよいでしょう。現在の社会では汎用型AIは、実現していません。

機械学習

機械学習は、コンピュータに学習させて、人間と同じような認識・判断を行わせる人工知能の手法の1つです。学習処理と判定処理の2つの手順で行われます。学習処理で訓練データを使ってトレーニングすることで、学習機を賢くしていきます。十分な精度まで賢くなったら、判定処理を行います。判定処理は、学習機が未知のデータ(未学習のデータ)が何なのかを判定します。機械学習の訓練にあたって、データの質が非常に重要で、質の悪いデータで学習させることで、精度の悪い判定をするAIができる可能性があります。

ビッグデータ

ビッグデータとは、データの量・データの種類・データの発生頻度、更新頻度の3つの要素からなる、様々なデータのことを指します。ビッグデータを総務省は、4つのグループに分類しています。

オープンデータ

オープンデータは、政府や公共団体が保有している公共情報を指します。データを活用した新事業や、事業の効率化を目的にデータの開示を進めています。

知のデジタル化

企業ノウハウをデジタル化・構造化したデータです。

ストリーミングデータ

機械同士から収集できるセンシングデータなどを指します。IoTデバイスの普及により今後さらに増加が見込まれています。

パーソナルデータ

パーソナルデータは、ウェアラブル機器から収集された個人情報です。健康管理アプリやスマートウォッチの普及により蓄積量が増加しています。

データ分析における資格

データ分析の力の評価基準として資格があります。

データベーススペシャリスト

企業活動を支える膨大なデータ群を管理し、パフォーマンスの高いデータベースシステムを構築して運用する、情報管理者の試験です。

統計検定

統計に関する知識や活用力を評価する試験です。データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する力が求められます。自分のレベルにあった試験を受けることができます。

ディープラーニング検定

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験です。AI・機械学習・ディープラーニングに関わる分野について出題されます。

注目技術まとめ表

技術・分類 概要 現状 データ分析との関係
特化型AI 限定領域の課題を学習・解決 実用化済み・普及中 画像認識・需要予測等に活用
汎用型AI あらゆる分野で人間同様に学習 未実現(研究段階) 将来的にデータ活用を飛躍的に拡大
機械学習 訓練データで学習→未知データを判定 実用化済み・広く活用 予測・分類・異常検知等に直結
ビッグデータ 量・種類・頻度が膨大なデータ群 IoT・5Gで急増中 分析の原材料・市場拡大の主因
オープンデータ 政府・公共団体が公開するデータ 公開推進中 無料で使える分析素材として活用可

データ分析の今後

収集したデータを有効活用しようと考えている企業が増加傾向にあります。その結果、市場予測では10%前後の市場成長が予測されています。IoTや5Gによって、ビッグデータがさらに増加していく中で、データ分析力はさらに必要性が高くなると予想されます。データについて知見を高め有効に活用できることで、ビジネスチャンスは広がるでしょう。

よくある質問

Q. データ分析市場はなぜ成長しているのですか?
A. IoTデバイスの普及・5Gの普及・SNSの拡大によってデータ量が爆発的に増加したことが主要因です。企業が蓄積したデータをビジネスに活かす必要性が高まり、データ分析ツール・人材・サービスへの需要が拡大しています。市場予測では年10%前後の成長が見込まれています。
Q. AIと機械学習はどう違いますか?
A. AIは「知的なふるまいをするシステム」全体を指す広い概念で、機械学習はその実現手法の一つです。AIの実現方法として「ルールベース(人間がルールを書く)」と「機械学習(データから自動学習する)」があり、現在のAIブームは機械学習・特にディープラーニングの発展が牽引しています。
Q. データ分析の資格でまず取得すべきものは?
A. 入門として「統計検定2級」が広く推奨されています。データ分析の数理的な基礎(確率・統計)を体系的に学べるため、他の資格(ディープラーニング検定・データベーススペシャリスト)への準備にもなります。業務でSQLやDBを扱う方はデータベーススペシャリストを、AIモデルの評価・選定を行う方はディープラーニング検定(G検定・E資格)が次のステップとして適しています。
Q. 「データの質が悪いと精度の悪いAIができる」とはどういうことですか?
A. 機械学習は訓練データのパターンを学習します。そのため、データに誤りや偏りが多いと、誤ったパターンを学習して誤判定するAIが作られます。「Garbage in, garbage out(ゴミを入れればゴミが出る)」と表現されるこの問題は、データクレンジング(不正確なデータの修正・除去)や、代表性のあるデータ収集で対処します。

まとめ

  • データ分析とはデータから法則・傾向を導き価値ある情報にする手法で、IT技術の進歩でデータ収集が容易になった一方、有効活用できていない企業も多い
  • 注目技術のAI(特化型AI)と機械学習はすでに実用化されており、需要予測・画像認識などデータ分析の現場で広く活用されている
  • ビッグデータは総務省が「オープンデータ・知のデジタル化・ストリーミングデータ・パーソナルデータ」の4分類で整理しており、IoT・5Gの普及でさらに増加傾向にある
  • データ分析力を証明する資格として「データベーススペシャリスト・統計検定・ディープラーニング検定」があり、自分のキャリアに合わせて選択できる
  • データ分析市場は年10%前後の成長が予測されており、IoT・5Gによるデータ増加でデータ分析スキルの重要性はさらに高まる見込み

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