未来を大きく支える可能性があるデータ分析の現状と今後

最終更新日: 2026年8月7日

近年SNSやインターネットの普及によって、個人が得られる情報が10年前より圧倒的に増えています。今後さらに情報量が増えると言われており、個人もしくは手作業で分析をするのに限界が出てきます。そこでプログラムを用いたデータ分析技術が注目されています。本記事では、データ分析の現状と今後の可能性について解説します。

データ分析とは

データ分析は企業もしくは個人が持つ特定のデータから顧客の好みや傾向など、多角的に分析することを指します。近年はFacebook（Meta）やLINE、Instagramなどの台頭により10年前よりも圧倒的に個人が得られる情報が増えています。今後さらに情報量が増えると言われており、個人もしくは手作業で分析をするのに限界が出てきます。そこでプログラムを用いたデータ分析技術が注目されています。

大手ITであるGoogleは検索エンジンの会社と感じてしまうかもしれませんが、実際は情報収集をしているとも言われています。たとえば特定の地域で何かしらのワードが多く検索されれば、注目されていることになります。情報こそが今後の企業が残る上での重要な力を持っています。企業にとって顧客の求めているものを知ることは売り上げを上げることにもつながるからです。

クライアント側にとってのデータ分析のメリット

無駄をなくすことが可能になり低コスト化＋顧客満足度を高められる

データ分析をすることにより、顧客が求めている商品やサービスを知ることが可能になります。たとえば商品を仕入れている場合、無駄な仕入れを失くすことも可能になります。商品を販売する側とすれば、不必要な仕入れをしないことは低コストにつながるので、喜ばれるでしょう。

仕入れ以外にも分析する情報や結果により、人員の低コスト化も可能になるなどデータ分析により受けられる恩恵は高いです。

人的コストの削減と作業効率のスピードアップ

データを分析し適切な答えを導き出せれば、今まで人間が行ってきた仕事をプログラムにおきかえることが可能になります。人間の作業よりも機械の作業の方が早いことは明白です。企業側として持っている人的リソースを他に流用できますし、作業効率も上がるので好まれる傾向となっています。

売り上げの予測をつけることができる

データ分析を駆使することで売り上げの予測もできるようになります。平日や休日の利用者の状況や人数、傾向を知ることで売り上げ予測をつけられます。経営者にとって売り上げの予測ができることは心理的にも経営的にもプラス材料です。売り上げの予測により適切な人材の確保と商品・サービスの配置ができるためです。

データ分析の案件をするメリット

経験を積めば大手の案件を得ることができる

情報量が更に多くなる傾向にこれからなります。つまり、情報を整理し適切な動きができるようになることをクライアントは求めるでしょう。ビッグデータとも呼ばれる通常のサーバーでは処理しきれない情報量がすでに出てきています。データ分析の案件の中にはビッグデータに関する内容もあります。

巨大なデータを要するのは基本的に大手の企業にある傾向です。データ分析案件を経験することで大手の案件を獲得できる可能性も広がるでしょう。

幅広い業界から案件を得ることができる

データ分析は特定の業界のみの案件ではありません。クライアントが持つデータを適切に分析、対処することが目標になることが多いです。つまり、業界を選ばない案件である傾向が強いです。

簡単に確認できるだけでも下記の業界の案件があります。

• 広告業界
• スポーツ関連
• ゲーム関連
• 小売関連
• 金融関連
• 飲食業界
• ヘルスケア関連

以上のように幅広い業界から案件が出ています。エンジニアとしてデータ分析案件を経験することで、幅広い案件を勝ち取ることが可能になります。特にフリーのエンジニアの場合は安定した案件の確保は重要でしょう。データ分析は今後さらに注目される可能性があります。経験することにより、有利な待遇を得られる可能性が高くなるので検討してみるといいでしょう。

データ分析案件の言語はPythonが多め

データ分析案件の言語はPython、可能であれば2年以上の業務経験があると案件を獲得しやすくなります。もちろん2年以下の業務経験でもスキルなどで考慮されるでしょう。PythonのエンジニアはAI・機械学習分野での需要が高く、他言語エンジニアの中でも高い年収を得られる傾向があるので、Python言語を学んでいない方は注目してみてください。

Python以外ではJAVAやPHP、R言語、Rubyなどが目につきます。ゲーム業界の場合はRubyやR言語での募集が多く、JAVAとPHPはシステム開発に多い印象です。JavaScriptも少数ではありますが募集しているところもあるのでチェックしてみるといいでしょう。

また、データ分析はサーバーやデータベースとの兼ね合いが多くなるのでSQLの経験を求められます。経験としては1年以上で複雑なクエリを組むことができるのを求める傾向が強いです。

データ分析の歴史

データ分析と聞くとコンピューターから発信された情報をまとめて、目標達成できるために分析するイメージをする方が多いでしょう。コンピューターを使用してのデータ分析は1990年代から始まったとされています。

コンピューターがまだ普及していない時代では、個人もしくは企業が保有している商品の売り上げデータや顧客の情報を元に、人間が分析をしていたことになります。たとえば同じ系統の商品AとBの商品を仕入れて、Bの方が売れていたとします。通常あればBを多く仕入れるようになるでしょう。これがもっとも簡単なデータ分析の例です。現代はありとあらゆるものが情報として残り、分析が難しくなっている傾向が強いです。

また情報量が多く、通常のやり方ではさばききれない場面も多くなってしまいました。データ分析がより注目されたのは2010年代とされています。身近なところではSNSやインターネットの台頭がわかりやすい例でしょう。

SNSやインターネットがなかった時代の情報源は新聞やニュースがメインでした。しかしSNSやインターネットができたことにより「誰でも個人で簡単に情報発信できる」ようになりました。SNS上でつながった友達が今日食べたものがわかってしまうほどですから、違いは明白です。

個人レベルでも多くの情報を見ることができるのであれば、企業単位で考えれば更に多くの情報があることが想像できます。クレジットカードの履歴、電子機器（PASMOなど）の使用履歴、検索履歴、顧客データなどです。一昔前は人間が行ったデータ分析もより素早く大量に分析できる方向へと変わっていくのがわかります。

データ分析の今後

データ分析のキモとなるのは情報です。今の段階でも十分すぎる情報があると思うかもしれません。しかし、全世界的にインターネットや機器のデジタル化が進めば、更なる情報量が出てくることになるでしょう。

また、日本ではIoT化（モノにインターネットをつけること）が進んでいる状況もあるので国内だけ見ても、現段階より情報が多くなることが予想されます。たとえば冷蔵庫をIoT化させるとしましょう。

使用者の好みや冷蔵庫の中身の状況を分析することで、より快適な生活をサポートすることが可能です。実際にこのような冷蔵庫の開発は進められています。冷蔵庫だけでなく家庭のあらゆる家電がより快適になる方向になっています。

仮にIoT化が進めば、得られる情報量が飛躍的に爆発することは目に見えるでしょう。そこにデータ分析を加えることで、より顧客が満足するサービスや商品の開発をすることが可能になります。

情報量が今後爆発的に多くなることは、ほぼ明らかなのでデータ分析の案件は更に広がる可能性が高いです。

活用される業務・業種

データ分析は業務業種を選びませんが、案件の多くは情報量を多く保有しているクライアントである傾向となります。一番多いのは広告関連のシステム開発です。その中でも特に多いワードとして広告配信があります。顧客データを元に最適な広告配信できるサービスもしくはツール開発を求めていることが予想されます。

意外な業種としてゲーム業界が多めです。ゲームの広告、ユーザーの分析などをすることを目的としているようです。現在のゲームは課金制がメインであり、ユーザーがどのような行動を経て課金をしたのかを知るためであると思われます。

他にも研究、金融、製造などの業界からも募集があります。幅広い業界の中から、自身が興味ある案件に募集してみてはどうでしょうか。

よくある質問

まとめ

• データ分析はSNS・IoT・インターネットの普及で情報量が爆発的に増加しており、2010年代以降に特に注目度が高まった技術分野
• クライアント企業にとっては「無駄な仕入れ削減による低コスト化」「人的コスト削減・作業効率化」「売上予測による経営判断精度向上」という3つの主要メリットがある
• データ分析案件は広告・ゲーム・金融・ヘルスケア・小売など業界を問わず幅広く存在し、特に広告配信とゲームユーザー分析の需要が大きい
• エンジニアとしてはPython（2年以上の経験が理想）＋SQLが最も案件獲得に直結する組み合わせで、R・Ruby・JavaScriptも特定業界で需要がある
• IoT化の進展で情報量は今後さらに爆発的に増加することが見込まれ、データ分析案件の需要は拡大方向にある