調査・分析を行う仕事とは？求められる知識について簡単に解説

最終更新日: 2026年8月7日

「市場調査」「傾向分析」など、調査や分析を行う仕事は企画職やマーケティング職には必ずと言っていいほどついてくる業務です。調査を行う人材にはどんな知識が求められているのか？どんな分析手法を活用しているのか？本記事では調査・分析をメインとした仕事に興味をお持ちの方向けに、求められる知識・分析手法・ツールを解説します。

調査を行う仕事は、どんな人材が求められているのか？

「調査を行う仕事」と幅広い表現ですが、ここからは「マーケティング業務」として解説していきます。主に求められる知識は下記の通りです。

• 流行や世の中の動きを敏感に察知する力
• ロジカルシンキング
• コミュニケーション能力
• プレゼンテーションスキル
• 数学、統計学知識

流行や世の中の動きを敏感に察知する力

マーケティング職に従事する上で最も求められるのが「世の中の動きを察知すること」といえます。それは企業に利益を生み出す上で情勢に合わせた動き・売り出す方向性を決めることができるからです。ただ流行に乗るだけではなく、ターゲット層に合わせた打ち出し・適切な広告方法を行う上で、流行や世の中の動きに敏感であることが求められます。

ロジカルシンキング

企業の課題を解決する上では、仮説立て→調査→検証→分析といった手順を踏んでいく場合が多いです。仮説を立てる際に「なぜこのように考えられるか」検証の結果「なぜこのような結論が出たか」を論理的に考える力は欠かせない能力です。感情やフィーリングではなく論理的思考力で解決・説明できることはマーケティング業務では求められます。

コミュニケーション能力

対人調査を行う・プロジェクト内での円滑な業務・調査結果の報告には必ずコミュニケーションを取る必要があります。相手の伝えたいこと・こちらの考えを適切に伝えられるかはもちろん、調査を行う中で対人だからこそ引き出せる結果も存在します。そのためコミュニケーション能力は一定必要とされています。

プレゼンテーションスキル

調査結果から課題解決の方法を提案する際、結果だけではなく「なぜこの手法で行ったのか」「なぜ課題解決にこの手法が必要なのか」をプレゼンするのもマーケティング職の仕事の一環です。資料作り・説明ができるプレゼンテーションスキルが必要です。調査の段階で「どんな調査をどんな方法で行いたいか」もプレゼンと似ているため、プレゼンテーションスキルは重要視されているポイントです。

数学、統計学知識

調査結果を分析する際に、統計を使って分析を行う場合がほとんどです。膨大なデータを散布図・ヒストグラムで見て傾向を分析したり、データをどのように分析するのかは数学を利用したりと基礎知識は必須です。リサーチ専門職となってくるとプログラミングを利用したり高度な数学・統計知識を求められる場合もあります。マーケティング業務でも基礎的な知識は求められるため、この仕事に従事する上で勉強は欠かせません。

分析手法はどんなものがあるのか？

分析の手法は「バリューチェーン分析」「SWOT分析」「3C分析」など多岐に渡ります。何を分析するかによって異なってきますが、課題に合わせた分析手法を選ぶのもマーケティング職の仕事です。中には分析の手段として機械学習やデータサイエンスを利用する場合もあります。その際は「データエンジニア」という職業が別途ありますが、機械学習を利用してどんなことができるのかはマーケティング業務を行う方であれば予備知識があっても良いかもしれません。データの量が多くなればなるほど自動処理を行えるように機械学習を利用する場合もありますが、どのような条件で自動処理を行うのかを考えるのもマーケティング業務に含まれる場合があります。

調査・分析の仕事で使われるツール・スキル

調査・分析の仕事で実際に使われるツールを知っておくと、今後のキャリアをイメージしやすくなります。代表的なものは以下の通りです。

Excel

最も身近な集計・分析ツールです。関数やピボットテーブルを使った集計は、マーケティング業務でも日常的に使われます。

SQL

企業のデータベースに蓄積された購買データや顧客データを取り出す際に使われる言語です。分析の前段階として「必要なデータを正確に抽出する力」は、調査・分析の仕事において基礎的なスキルの一つとされています。

Python・R

大量のデータを扱う分析や、機械学習を用いた高度な分析を行う場合には、PythonやRといったプログラミング言語が使われることがあります。すべての調査・分析の仕事で必須というわけではありませんが、扱えるとより専門性の高い業務に携わりやすくなります。

BIツール

TableauやPower BIなどのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、集計したデータをグラフやダッシュボードとして可視化するために使われます。分析結果を関係者に分かりやすく伝えるプレゼンテーションの場面でも活躍します。

生成AIの活用

近年では、ChatGPTなどの生成AIを使ってデータの傾向を要約したり、分析の切り口や仮説のアイデアを素早く洗い出したりする活用方法も広がっています。ただし生成AIが出した結果をそのまま鵜呑みにするのではなく、データの正しさや分析結果の妥当性を人の目で検証する力は今後も変わらず求められます。ロジカルシンキングや数学・統計学の基礎知識の重要性は変わりません。

主要マーケティング分析手法一覧

よくある質問（FAQ）

まとめ

• 調査・分析の仕事（マーケティング業務）には、世の中の動きを察知する力・ロジカルシンキング・コミュニケーション能力・プレゼンテーションスキル・数学/統計学の基礎知識が求められる
• 分析手法にはSWOT分析・3C分析・バリューチェーン分析など多様な手法があり、課題に応じて使い分ける
• Excel・SQL・Python/Rなどのツールを扱えると、より専門性の高い分析業務に携わりやすくなる
• 生成AIの活用が広がっているが、分析結果を検証する力や論理的思考力の重要性は変わらない
• 未経験からでも基礎的なスキルを一つずつ身につけていくことで調査・分析の仕事に携わることができる