データアナリストの転職動向や最新求人、未経験からの転職難易度も解説

DXの進展により、データアナリストは企業の意思決定を支える戦略的ポジションとして注目を集めています。経営企画・マーケティング・プロダクト開発など幅広い領域で、分析力とビジネス理解を生かし課題解決を推進します。経営に近い立場で価値を発揮したい方にとって、今まさに活躍のフィールドが広がっています。

本記事では、データアナリストの転職市場動向や最新求人情報に加え、未経験からの転職難易度も併せて、JAC Recruitment（以下、JAC）が詳しく解説します。

データアナリストの転職市場動向

データアナリストの転職市場は、DXの進展により、データ活用は多くの業界で経営課題の中心となり、転職市場も急速に拡大しています。経営判断に不可欠なデータ分析を担う専門職として、データアナリストの重要性は高まっています。

経済産業省によると、2030年にはIT人材が約79万人不足する見通しであり、データ分析分野はその中心にあります。経験豊富な方は複数企業から採用の声がかかるなど、現在も高い需要が続いています。

採用の中心は依然としてIT・Web業界ですが、近年は伝統産業にも波及しています。製造業では生産効率や品質管理、金融業ではリスク分析、小売業では需要予測など、業界ごとの課題をデータ活用によって解決できるスペシャリストが求められています。技術力に加え、ビジネス理解とドメイン知識を併せもつ方ほど評価が高い傾向です。

また従来はレポート作成が主な役割でしたが、現在では統計学や機械学習を活用して課題を発見し、具体的な解決策を提案する立場へと変わってきています。さらに、経営層や事業部門にわかりやすく説明し、意思決定を促す「ビジネス翻訳力」も重要視されています。生成AIの登場によって単純な分析作業は自動化されつつありますが、その一方で、AIを活用して戦略的な提案ができるアナリストが求められています。

総じて、データアナリストは、今後も企業価値創出の中核を担う存在として、あらゆる業界で長期的に高い需要が続くといえるでしょう。

出典：経済産業省『IT人材需給に関する調査（みずほ情報総研）』（2019年3月）p.1

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストはともに「データを活用して企業価値を高める職種」ですが、役割の焦点は異なります。前者は、既存分析を通じて意思決定を支援する実務担当者。後者は、データをもとに新しい知見や仕組みを生み出す技術者的な存在です。つまりアナリストは「課題の特定と改善提案」、サイエンティストは「モデル構築と予測精度の向上」を担います。

データアナリストの主な業務は、BIツールや統計手法を用いたデータの可視化と分析です。営業やマーケティングなど事業データを読み解き、課題を明確化したうえで改善策を提言します。経営層や事業部門にわかりやすく伝えるコミュニケーション力も重視される、ビジネスの現場に最も近いポジションです。

一方、データサイエンティストは、機械学習やAIを駆使し予測モデルやアルゴリズムの設計が主な業務です。数理統計・プログラミング・クラウド技術などの専門知識を駆使して、企業がデータを資産として活用できる仕組みを構築します。より技術的で研究開発寄りの職種といえるでしょう。

近年は両者の境界が曖昧になりつつあります。アナリストにも機械学習の理解が、サイエンティストにもビジネス感覚が求められています。今後は、データを経営価値に変換する実践力が両職種の共通課題であり、相互に補完し合う形でキャリアを発展させていくことが期待されます。

データアナリストが求められる主な転職先候補

ここまでで、データアナリストが業種を問わず多くの企業で必要とされていること、データドリブン経営が浸透し、分析を行うだけでなく経営や事業の方向性に関わるケースも増えていることに触れました。本項目では、特にデータアナリストの採用需要が高い4つの分野を取り上げ、それぞれの企業で求められる役割や業務内容を解説します。

事業会社のデータ戦略やマーケティング部門

事業会社では、データアナリストが“意思決定の裏付けを担う存在”として、経営・事業・マーケティング各部門で活躍しています。具体的には、売上データや顧客行動データを分析し、商品開発や販促施策の最適化を行う役割です。例えば、小売業やメーカーでは購買履歴や在庫データをもとに需要を予測し、仕入れや生産計画の精度を高めます。BtoC領域ではWebアクセス解析やCRMデータの統合を通じ、顧客ごとのLTV（顧客生涯価値）最大化に貢献するケースが多く見られます。

また、経営企画部門やデータ戦略室に所属し全社横断でKPI設計やデータ基盤の整備を担うアナリストも増えています。その場合、経営層と近い距離でレポーティングを行い、データを経営判断に結びつける能力が重視されます。特に事業会社では分析結果をビジネスの課題解決へ落とし込む力が評価される傾向にあり、論理的思考とコミュニケーション力を兼ね備える必要があります。

コンサルティングファームのアナリストポジション

コンサルティングファームにおけるデータアナリストは、クライアント企業の経営課題をデータに基づいて解決する役割を担います。プロジェクトごとに業界やテーマが異なるため、柔軟な思考と多様なデータを扱うスキルが求められます。分析対象は、売上構造・業務効率・人員配置・顧客動向など多岐にわたり、経営戦略やDX推進の根拠となるレポートを設計・提言することが主な業務です。

特に戦略系・IT系ファームでは、分析に加えデータ活用による事業変革の提案が求められます。統計モデリングや機械学習を用いてシナリオを描き、企業の投資判断や業務改革に直結する提言を行うケースも多く、技術とビジネスの両方を理解できる方が高く評価されます。またグローバルファームでは、海外案件も増えており英語での分析報告や国際チームとの協働経験が生かせます。論理性と専門性の双方を発揮できる環境といえるでしょう。

IT・Webサービス企業

IT・Web業界におけるデータアナリストは、事業成長を加速させる「データドリブン経営の推進役」としての役割です。プロダクト開発・ユーザー行動分析・広告効果測定など、多岐にわたるデータを用いて意思決定を支援します。特にWebサービス企業では、ユーザーの行動履歴をリアルタイムに解析し、UI/UX改善や新機能の効果検証を行う業務が中心です。

また、SaaS・プラットフォーム企業などでは、データを基盤とした事業モデルの最適化が求められます。KPIを設計しグロース指標を可視化することで、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携しながら改善を進めるスタイルが主流です。さらに、AIや生成モデルを活用した新規事業開発にも関与するケースの増加により、技術を理解しビジネス視点をもって提言できるアナリストが重宝されています。スピード感ある挑戦的な環境を好む方に適した領域といえるでしょう。

金融・製造業などのDX推進部門

◎金融・製造業など伝統産業でもデータアナリストの採用が急速に進んでいます。金融業では、取引データや信用スコアをもとにリスク分析・不正検知・顧客セグメンテーションを行う業務が中心です。近年は、データアナリストの業務がAIモデルを活用した与信判断やポートフォリオ最適化の領域にも広がりつつあります。データを生かした「収益性と安全性の両立」が主要課題になります。

製造業では生産ラインや設備データを分析し、品質向上や稼働効率の最適化を図ります。IoTによるセンシングデータの活用が進み、工場全体をデジタルで可視化するスマートファクトリー化を担う役割も増えています。

いずれの業界でも現場の知見とデータ分析力を組み合わせて対応できる方が評価されやすく、ドメイン知識をもつアナリストは特に重宝されます。DX推進を通じて企業変革の中核を担うポジションといえるものです。

データアナリストの最新転職・求人情報

データアナリストの求人は高水準を維持しており、データドリブン経営が広く浸透していることがうかがえます。

求人市場では、「DWH」「MLOps」「因果推論」といった専門用語がよく見られるようになりました。これは、従来の「データの可視化」や「レポート作成」だけでなく、データ基盤の整備や機械学習モデルの運用、より高度な効果検証など、上流の取り組みが重視されてきていることを示しています。企業は、データ分析だけでなく、データパイプラインの設計やAIを活用した意思決定支援までを担当できる方を求める傾向が強くなっています。

また、求められる経験にも変化が見られます。近年は、データ分析組織やデータ活用基盤をゼロから立ち上げた0→1フェーズの実績、あるいは分析結果をもとに事業部長や役員クラスへ提言し意思決定を導いた経験が高く評価されています。技術スキルに加え、ビジネスを動かすための「推進力」や「説得力」が重視される点が特徴です。

では、JACが取り扱うデータアナリスト求人の中から一部をピックアップしてご紹介しましょう。

●株式会社朝日広告社：データアナリスト※データ活用戦略・戦術の立案～実行◆朝日新聞社グループで大規模案件に携わる◎

●株式会社スギ薬局：【日経新聞にも掲載 / 攻めのDX推進中】データアナリスト / BIエンジニア

●株式会社タイミー：【1000万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】課題特定から分析、アクションの提案までお任せするデータアナリスト募集

●株式会社グロービス：【グロービスグループ】EdTech事業　データアナリスト（テクノロジー職）

●上場企業：データアナリスト

●三井住友カード株式会社：【マーケティング本部】データアナリスト

●iFIND株式会社：データアナリストスタッフ(Sr.Associate)

●小売流通企業：ITサービス部_データサービス_データアナリスト

これらは公開求人の一部ですが、JACが保有する求人の大部分は非公開求人として扱われています。より詳細な案件や個別相談をご希望の方は、下記のリンクをご参照ください。

>>非公開求人について詳しく知りたい方はこちら

※掲載求人の中には、募集が終了している場合がございます。あらかじめご了承ください。（2025年10月現在）

未経験からデータアナリストへの転職は難しいのか

実務未経験からデータアナリストへの転職は容易ではありません。データアナリストは膨大なデータを分析し、事業課題を発見・解決に導く専門職であるため、採用企業の多くは即戦力となり得るかを判断するため実績を求めます。特に、統計解析やBIツールの操作スキルに加え分析結果をもとに経営層や事業責任者へ提言し、意思決定を支援した経験は、重要な評価ポイントです。よって、「データを活用し課題を解決した経験」を明示することが、転職成功の前提条件となります。

しかし、未経験者にはチャンスがまったくないわけではありません。Webマーケティング、広告運用、経営企画、事業企画、金融（クオンツ・アナリスト職など）といった職種で培ったスキルは、データアナリストとの親和性が高く、評価の対象になります。これらの職種では仮説検証を繰り返しながら成果を定量的に測定し、数値をもとに意思決定を行います。そのため論理的思考力や数値分析力、KPI管理の経験は、データアナリストの素養として高く評価されやすい領域です。

未経験からデータアナリストを目指す場合は、戦略的に段階的なキャリアチェンジを行うことが現実的です。まずは現職でデータ活用による業務改善や効果測定を主導し、定量的な成果を可視化します。そのうえで、Webマーケターや広告運用担当など、データ活用と関わりの深い職種に転職し実務経験を積みます。この方法が現実的です。こうして得た知識や経験を土台に、最終的にはデータアナリストのポジションに移りましょう。

また、近年は企業側もポテンシャル採用を行うケースが一部で増えています。ポテンシャル採用を目指す場合、SQLやPythonの基礎スキルを習得し、簡易的なデータ分析プロジェクトをポートフォリオで提示することでアピールできます。こうした、データを使って課題を定義し解決策を提案する「仮想実績」を示すことで評価される可能性があります。

総じて、未経験からデータアナリストを目指すにはスキルの習得と実務的な成果の積み重ねが不可欠です。中長期的な視点でキャリアを設計することでより確実に専門職としてのキャリアを築くことができるでしょう。

データアナリストへの転職で求められる経験・スキル・マインド・資格

データアナリストの転職市場では、「分析力」だけでなくビジネスを動かすための実践力や思考力が求められます。単にデータを扱うだけでなく、数値の裏側にある“事業的な意味”を理解し意思決定を支援する能力が評価されます。ここでは、転職時に重視される経験・スキル・マインド・資格について解説します。

再現性の高い定量的な事業貢献実績

データアナリストの採用で最も重視されるのは、「分析を通じて事業成果を上げた再現性のある実績」です。データ分析は目的ではなく課題解決の手段であるため、企業は「分析結果をどのように経営判断へ結びつけたか」を注視しています。例えば、ユーザー行動分析をもとにコンバージョン率を改善した事例や、在庫データを活用してコストを削減した実績など、数字から導いた効果が明確なケースは高く評価されます。

再現性とは、「異なる環境でも同様の成果を出せるか」という観点を指します。そのため、データ収集の設計、仮説構築、検証手法、レポーティングまでを体系的に説明できると、採用面接で評価されやすくなります。単なる“結果”ではなく“プロセスを再現できる力”が求められる職種です。

必要なハードスキルとソフトスキル

データアナリストには、必要とされるハードスキルとソフトスキルがあります。

ハードスキルは、SQLやPythonによるデータ抽出・加工、統計分析、BIツール（Tableau、Power BIなど）の活用能力です。近年では機械学習モデルの理解や、MLOps、DWH構築などデータ基盤領域の知識も重要度を増しています。

ソフトスキルには、ビジネスの文脈を理解し課題を構造的に捉える論理的思考力、専門外の関係者にもわかりやすく伝えられるコミュニケーション力が挙げられます。特に、事業責任者やマーケティング担当者との対話を通じて、データが示す傾向や課題を読み解き、具体的な示唆を導き出す力は、実務に直結するスキルとして高く評価されます。

技術とビジネスの橋渡しができるバランス型アナリストが、今後さらに需要を高めるでしょう。

事業・サービスへの当事者意識と知的好奇心

優れたデータアナリストは単に分析業務をこなすだけでなく、「自分が事業の成長を担っている」という当事者意識をもっています。出てきた数字を結果としてただ眺めるのではなく、「なぜこの変化が起きたのか」「次に何をすべきか」を主体的に考える姿勢が、企業内での信頼を生みます。

また、高い知的好奇心も欠かせません。新しい分析手法やAIツールが次々と登場するなかで、学習と検証を継続できる方が活躍の幅を広げています。特に、生成AIや因果推論といった新領域へのキャッチアップが早い方は、市場価値が増していく傾向にあります。データから仮説を立てて検証を続ける探究心こそが、アナリストの成長を支える最大の原動力です。

統計検定やデータベーススペシャリスト試験、G検定／E資格など

データアナリスト職では実務経験が最重視されるものの、関連資格によって専門性を客観的に示すこともできます。代表的な資格は、統計学の基礎理解を証明できる「統計検定2級・準1級」、データ処理基盤に強い「データベーススペシャリスト試験」、そしてAI分野で評価の高い「G検定」「E資格」などが挙げられます。

これらの資格は、実務スキルを保証するものではありませんが、「体系的に学んでいる」「知識を更新し続けている」姿勢を示せる点で評価されます。特に、未経験からデータアナリストを目指す方にとっては、専門領域への理解と意欲を示す効果的な手段となるでしょう。さらに、資格取得を通じてデータリテラシーを高めておくことで、入社後の実務の立ち上がりをスムーズにすることができるという副次的なメリットもあります。

参照：統計検定

参照：データベーススペシャリスト試験

参照：G検定

参照：E資格

データアナリストへ転職した場合の年収相場

データアナリストは、専門的な分析スキルとビジネス理解を兼ね備えた高度専門職として位置づけられており、年収水準も全体的に高い傾向にあります。JACが取り扱う2023年1月から2025年9月の求人データによると、データアナリストの平均想定年収は823.1万円。データ分析を事業成長の核と位置づける企業が増えていることから、スキルに見合った高水準の報酬が提示されています。

年代	平均年収
20代後半	577.4万円
30代前半	746.5万円
30代後半	809.4万円
40代前半	1,113.5万円
40代後半	1,134.7万円
50代前半	1,051.3万円

年代別に見ると、20代後半で平均577.4万円、30代前半で746.5万円と、早期から専門性に応じた高い給与水準が期待できます。さらに40代前半には平均年収が1,000万円を超え大幅に上昇。この数字から、経験を積み、より戦略的な分析や意思決定支援に携わることで報酬が飛躍的に伸びる職であるといえます。さらに、50代以上でも1,051.3万円と高水準を維持していることから、専門性を軸に長期的なキャリア形成が可能であるといえるでしょう。

役職	平均年収
メンバークラス	753.0万円
管理職	1,075.2万円

役職別では、メンバークラスの平均年収が約753.0万円であるのに対し、管理職クラスでは1,075.2万円と、マネジメントやデータ戦略の統括を担う立場になることで年収は一段と上がります。近年は、データ活用の推進を経営戦略の中心に据える企業が増えており、チームをリードできるアナリストには高い報酬が提示される傾向です。

	平均年収
日系企業	811.5万円
外資系企業	944.7万円

企業区分で見ると、日系企業の平均年収は811.5万円、外資系企業では944.7万円と、外資系が全体的に高い水準を示しています。外資系企業では、グローバルデータ基盤の運用や英語を用いた分析レポーティングが求められるほか、成果主義に基づく評価制度が年収に反映されるケースが多いことが背景にあります。一方で日系企業でも、DX推進を背景にデータ分析部門の重要性が増しており、優秀なアナリストに対して高い報酬を提示する動きが加速しています。

総じて、データアナリストは年代・役職・企業属性を問わず高い専門性が評価されやすい職種といえます。今後もデータドリブン経営の広がりにともない、年収水準は引き続き上昇基調で推移することが予想されます。

データアナリストの転職事例

キャッシュレスデータを活用する金融系企業のデータアナリストへ転職した事例をご紹介します。

Sさん（30代前半／男性）

	業種	職種	年収
転職前	コンサルティング・財務アドバイザリー	データ解析	1,000万円
転職後	金融業（クレジットカード・決済サービス）	データアナリスト	1,300万円

Sさんは、大学院で金融工学を専攻後、証券会社でクオンツ業務に従事。その後、データ解析会社で通信業界の顧客行動分析を経験し、直近では大手コンサルティングファームにて、金融・製造・医療領域でのデータ分析や経営層向けの戦略提言を行ってきました。分析力だけでなく、ビジネス全体を俯瞰して提案する力に強みをもつプロフェッショナルです。

コンサルタントとしての実績を積む中で、Sさんは「クライアント支援にとどまらず、自社サービスの成長にデータで貢献したい」と考えるようになり、転職を決意しました。JACのコンサルタントは、Sさんのビジネス志向とデータ解析の専門性を高く評価し、キャッシュレスデータを活用する金融系企業のデータアナリスト職を提案。

結果、年収300万円アップの条件で採用が決定。分析要件の設計からデータの可視化、経営層へのレポーティングまでを担うポジションで、Sさんの経験が高く評価されています。スキルと報酬の両面で満足度の高い転職が実現しました。

今回の転職は、Sさんの「データ分析を経営意思決定へつなげる力」が、データ活用を経営戦略の中核とする企業ニーズに合致した好例といえます。

※プライバシー保護のため、一部内容を変更しています。

データアナリストの転職後のキャリアパス

データアナリストとしての経験は、データ分析を軸に多様なキャリアへ発展させることができます。特定領域での専門性を高める道、AIや機械学習など技術職へ進む道、あるいは経営や事業戦略側へキャリアを広げる道など、方向性はさまざまです。ここでは、データアナリストの次のステップとして想定される、3つの代表的なキャリアパスを紹介します。

特定の分析領域（マーケティングサイエンス・プライシングなど）での専門性深化

データアナリストとして一定の実務経験を積んだ場合、特定分野に特化し専門性を深めていくキャリアパスが一般的です。例えば、マーケティングサイエンス領域では、購買データや顧客行動データをもとに、施策の効果測定やLTV（顧客生涯価値）の最大化を担います。プライシング領域であれば、価格戦略を数理的に最適化し、利益率を向上させる分析を行います。

これらの職種では、統計モデルや因果推論のスキルに加えビジネスモデルや市場構造への理解が欠かせません。経営判断を支える分析の設計・実行までをリードできれば、その企業になくてはならない存在となる可能性が高くなります。特に近年は各企業が分析部門を細分化し始めており、領域特化型アナリストの需要は今後も拡大が見込まれます。

AIエンジニアやデータサイエンティストへの転身

もう一つの代表的なキャリアパスは、より技術寄りの職種であるAIエンジニアやデータサイエンティストへの転身です。データアナリストとして統計的手法や機械学習の基礎に触れている場合、それを発展させてモデル開発・アルゴリズム設計を担う方向へ進むことが可能です。AIエンジニアは機械学習モデルを実装・運用し、データサイエンティストはビジネス課題を解くための最適な分析アプローチを設計します。

このキャリアを目指すうえでは、Python・Rなどのプログラミングスキルや、MLOps・データ基盤構築の理解が重要です。特にデータアナリストとして実データを扱いながら課題定義や仮説構築の経験を積んでいる方は、単なる技術者ではなく「ビジネスを理解できるデータサイエンティスト」として重宝されます。

分析力と技術力の双方を兼ね備えることで、より高度なデータ活用をリードするポジションへと進化できるでしょう。

プロダクトマネージャー（PdM）や事業企画への転職

データアナリストとしてのキャリアを経て、経営や事業戦略側へシフトする道もあります。特にプロダクトマネージャー（PdM）や事業企画は、データをもとに意思決定を行う点でアナリストとの親和性が高い職種です。PdMは、ユーザー行動データを活用してプロダクトの改善方針を立案し、エンジニア・デザイナー・マーケターを巻き込みながら成長戦略を描きます。

一方、事業企画では、経営指標や市場データの分析を通じて新規事業立案や収益構造の改善を推進します。どちらの職種も、データ分析に基づく論理的な意思決定力と、ステークホルダーを動かすコミュニケーション力が求められます。データアナリストとして培った「根拠をもって戦略を立てる力」は、これらの職種に直結する強みです。分析から事業運営へと軸を広げることで、経営視点を備えたビジネスリーダーへ成長することが可能です。

データアナリストへの転職なら、JAC Recruitment

データ活用が企業の競争力の源泉となっている現在、多くの企業でデータアナリストの採用は最重要課題となっています。ただし、データアナリスト求められるスキルや経験は、企業や業界ごとに大きく異なります。そのため、転職希望者が自分に合った最適な職場環境を探し出すのは簡単ではありません。特に、分析基盤の整備フェーズにある企業と、すでに高度なデータ活用体制をもつ企業では、アナリストに求める役割や成長機会がまったく異なります。

JACには、こうした市場構造を深く理解し、データアナリストのキャリア形成を長期的視点で支援できるコンサルタントが在籍しています。データサイエンスやDX推進に精通した専門チームが、業界動向や企業の採用背景を踏まえたうえで、転職希望者一人ひとりのスキル・志向・成長余地を正確に分析。単なる求人紹介にとどまらず、「どのような環境で最も力を発揮できるか」を明確にしたうえで、最適なキャリア戦略を提案します。

また、JACは大手事業会社や外資系IT企業、スタートアップなど、データ活用を経営の中心に据える企業と幅広いネットワークを築いています。中には、データアナリストの新設ポジションや経営直下のアナリティクス部門など、一般には公開されない非公開求人も多数存在します。

自らのスキルを最大限に発揮し、ビジネス成長に直結する分析を行いたいとお考えの方は、ぜひJACにご相談ください。専門領域に精通したコンサルタントが、キャリアの可能性をともに描き、最適な一歩を導きます。