データアナリストに向いてる人とは？なるには難易度が高い？取材を通して見えた“分析スキルより大切なもの”とは

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データアナリストに興味はあるけれど、「自分に向いてるのかわからない」「分析スキルや必要知識が足りないのでは」と感じている方も多いのではないでしょうか。確かにビジネスの現場でデータを扱う仕事に見えますが、実際に活躍している人の共通点は、意外なところにあるようです。

DXやAIの普及とともにデータアナリストの需要は急速に高まっており、他職種からキャリアチェンジする人も増えています。本記事では、データアナリストに向いてる人の特徴を現場の声やデータをもとに解説しながら、フリーランスとしての一歩目を考えます。

データアナリストとはどんな仕事か｜求められる分析スキルと必要知識

近年、データアナリストという職種への注目が急速に高まっています。データアナリストとは、企業が持つ大量のデータを分析し、「売上が落ちている原因はどこにあるか」「どの顧客層にアプローチすべきか」といったビジネス上の問いに答える仕事です。勘や経験ではなく、データをもとに意思決定を支える、いわば「数字を読むプロ」といえます。分析スキルや必要知識はもちろん、ビジネスの課題を読み解く力も求められる、総合的な職種です。

その需要が高まっている背景には、大きく2つの流れがあります。

ひとつは、DX（デジタルトランスフォーメーション）の広がりです。かつてデータ分析は、一部のIT企業や金融機関だけの話でした。しかし今や、小売・医療・製造・物流など、業界を問わずデータを活用したビジネス上の意思決定が当たり前になりつつあります。

もうひとつは、AIの普及です。AIは質の高いデータがなければ、本来の力を発揮できません。AIを活用したビジネスでは質の高いデータが不可欠であり、そのデータを収集・整備し分析できる人材の役割はますます重要になっています。では、必要な分析スキルや知識を身につければ、活躍できるのか。ここで、気になるデータがあります。

ガートナージャパンが2025年1月に発表した調査によると、データ活用で「全社的に十分な成果を得ている」企業はわずか8%。課題の1位は「スキルの不足」（28.3%）でした。ところが2位・3位に目を向けると、「現場の理解や協力の獲得」（20.8%）、「業務への適用」（20.3%）が続きます。データを分析する力とはまったく別の壁が、ビジネスの成果を阻んでいるのです。

この傾向は、AIの進化によってさらに鮮明になっています。以前はデータアナリストの専売特許だったデータの集計やグラフ化といった作業は、今やAIが代わりに行える時代です。分析にまつわる技術的な知識だけでは、差がつきにくくなってきました。

需要は拡大している。でも、スキルだけでは成果が出ない。データアナリストに向いてる人とは何者なのか——その答えは、技術とは別のところにあるようです。

データアナリストに向いてる人に共通する「分析スキル」以外の資質

では、活躍するデータアナリストに共通するのは何か。取材を通じて見えてきたことがあります。

あるデータ活用のコンサルティング会社への取材で、印象的な話を聞きました。データ分析で成果を出すには、手元にあるデータをただ分析するだけでは不十分だといいます。「どんなデータを、どんな形で集めるか」という設計が先にあって、はじめて分析が意味を持つ。そのためには現場を深く理解することが不可欠で、何度も足を運び、ヒアリングを重ねるのだそうです。

この話を聞いたのは、AIが今ほど普及する前のことです。しかしむしろ今のほうが、この視点はより重要になっているように思います。データの集計やグラフ化はAIが担える時代になりました。しかし「そもそも何を明らかにしたいのか」「どんな問いを立てるべきか」は、AIには決められません。必要知識やビジネスの文脈を理解した人間が、問いを設計する必要があるのです。

言い換えれば、データアナリストに求められる本質的なスキルは、分析そのものより「分析すべき問いを見つける力」にあるのかもしれません。現場の声に耳を傾け、ビジネス上の課題を自分ごととして捉える。その姿勢があってはじめて、データは意味のある情報に変わるのではないでしょうか。

そう考えると、データアナリストに向いてる人の像も少し変わってきます。分析スキルや必要知識を持っていることは大前提です。しかしそれ以上に、数字の背景にある「なぜ」を問い続けられるかどうか。現場の話を聞きに行くことを厭わないかどうか。ビジネスの文脈を理解した上でデータを読めるかどうか。そういった資質が、活躍できるかどうかを左右するのかもしれません。

データアナリストに向いてる人はキャリアチェンジできる？ビジネス経験を活かす道

データアナリストを目指す人の中には、まったくの未経験から挑戦しようとしている方も少なくないでしょう。実際、他の職種からキャリアチェンジしてデータアナリストになる人はいますが、決して多数派ではありません。採用市場を見ると、経験者を優遇する求人が大半を占めているのが現状です。

ただ、キャリアチェンジがまったく現実的でないかというと、そうとも言い切れません。先述のコンサルティング会社への取材では、研究職からデータアナリストに転身する人が多くいると聞きました。ビジネス知識を新たに身につける必要はあるものの、数字の背景を読み解く力や、粘り強く分析に向き合う姿勢が活きるのだといいます。

これはマーケターやコンサルタント、リサーチャーといった職種にも通じる話かもしれません。先述したように、活躍するデータアナリストに求められるのは「問いを設計する力」や「現場を理解しようとする姿勢」です。顧客の課題をヒアリングしてきた経験、数字の背景にある定性的な情報と組み合わせて考えてきた経験——そういったビジネス経験が、データアナリストとしての土台になり得るのかもしれません。

つまり「前職が何か」よりも、「その仕事の中でどう動いてきたか」のほうが問われるように思います。机上の分析だけでなく現場に足を運んできたか。数字だけでなく、その背景にある人の動きや文脈を読もうとしてきたか。そういった経験の積み方が、キャリアチェンジの可能性を左右するのではないでしょうか。

一方で、フリーランスのデータアナリストとして未経験から案件を獲得するのは、現時点では難しいのが実情です。案件の多くが実務経験を前提としており、いきなり独立というルートはハードルが高いといえます。ただし、副業としてデータ分析の仕事を少しずつ受けながら実績を積み、その後フリーランスへ移行するという段階を踏む方法は、現実的な選択肢のひとつです。まずは本業と並行しながら、小さな実績を積み上げていくことが、遠回りのようで確実な道といえるでしょう。

データアナリストに向いてるかどうか、一緒に考えませんか

「データアナリストに興味はあるけれど、今の経験が活かせるのかわからない」「副業から始めたいけれど、どう動き出せばいいかわからない」そんな迷いを抱えたまま、なかなか踏み出せないフリーランスは少なくありません。

テックビズでは、フリーランス向けにキャリア相談の機会を用意しています。これまでのビジネス経験がデータアナリストにどう活きるか、最初の案件をどう選べばいいか、副業から実績を積むにはどう動けばいいか。現状を整理しながら、次の一手を一緒に考えることができます。

データアナリスト人材をお探しの企業・HR担当者の方も、テックビズにご相談ください。分析スキルだけでなく、現場を理解しながらビジネス課題に向き合えるフリーランスの存在は、データ活用が全業界に広がるなかでますます重要になっています。

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編集後記：「データは企業のDNA」高まるアナリストの市場価値

以前、大企業でデータ活用の事業を手がける方に話を聞く機会がありました。

ビッグデータが注目され始めたころ、「Data is the new oil（データは新しい石油だ）」という言葉がアメリカを中心に広がったといいます。石油が産業革命を動かしたように、データが次の時代を動かすという期待感がありました。しかし実際には、データを本当に活用できた企業はごくわずか。大きな革新を生み出すには至らなかったのだそうです。

ところが、AIが進化したことで状況は変わりつつあるといいます。公開されているデータは誰でも容易に分析・活用できるようになった。だからこそ、企業が独自に持つデータこそが、その企業のアイデンティティになるというのです。その方が使った言葉が印象的でした。「Data is DNA」——データは企業のDNAだ、と。

その重要性に気づいている企業は、まだ少ないかもしれません。しかしAIがさらに普及すれば、いやでも気づかざるを得なくなるでしょう。そうなったとき、企業のDNAを扱うデータアナリストは、まさに企業の根幹をつかさどる存在になるのかもしれません。

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