リサーチ・データ分析とは？仕事内容・年収・向いている人・将来性を徹底解説【職種図鑑】

masakano05158
1 日前
読了時間: 6分

【リサーチ・データ分析とは？】

リサーチ・データ分析とは、市場動向や顧客データ、社内外の情報を収集・分析し、経営や事業の意思決定に活かす仕事です。

アンケート調査や統計データ、Webアクセスログなどさまざまなデータをもとに仮説を立て、検証を重ねながら数字の裏にある事実を読み解きます。

単なる数値集計にとどまらず、分析結果をわかりやすく伝え、事業部門やマーケティング部門の意思決定を後押しする専門性の高い仕事です。

【30秒でわかるリサーチ・データ分析】

項目	内容
職種名	リサーチ・データ分析（マーケットリサーチャー・データアナリスト）
主な役割	市場・顧客データの収集、分析、レポーティング
平均年収	400万円～750万円
未経験転職	難易度はやや高い
将来性	高い
AI代替リスク	中程度
リモートワーク適性	★★★★☆
市場価値	★★★★☆

【リサーチ・データ分析の仕事の流れ】

リサーチ・データ分析の業務は一般的に以下の流れで進みます。

調査設計・分析計画の立案

↓

データ収集（調査・ログ・外部データ）

↓

データクレンジング・集計

↓

分析・仮説検証

↓

レポート作成・報告

調査対象や手法によって工程は前後しますが、基本的な流れは共通しています。

【リサーチ・データ分析の主な仕事内容】

1．調査設計・分析計画の立案

事業課題を整理し、何を明らかにするための調査・分析かを設計します。

主な検討項目

調査目的
対象データ・調査対象者
分析手法
スケジュール・予算

2．データ収集

アンケート、インタビュー、Webログ、外部統計データなど多様な情報源からデータを集めます。

3．データクレンジング・集計

欠損値や外れ値を整理し、分析に使える形にデータを整えます。

4．分析・仮説検証

統計手法やBIツールを用いて仮説を検証し、傾向や課題を明らかにします。

5．レポート作成・提言

分析結果を資料にまとめ、事業部門への提言につなげます。

【リサーチ・データ分析の1日のスケジュール例】

事業会社のリサーチ・データ分析担当の場合

時間	業務内容
09:00	メール確認・データ更新確認
10:00	分析ツールでのデータ集計
11:00	分析結果のレビュー
12:00	昼休憩
13:00	事業部門との打ち合わせ
15:00	レポート・資料作成
17:00	追加分析・データ抽出対応
18:30	日報作成・退社

【リサーチ・データ分析の種類】

1．マーケットリサーチャー

市場調査を専門に担当します。

2．データアナリスト

社内データの分析を専門に行います。

3．CRM・顧客分析担当

顧客データをもとに施策立案を支援します。

4．リサーチコンサルタント

複数企業の調査・分析を支援します。

【リサーチ・データ分析に必要なスキル】

1．統計・分析スキル

データから傾向や因果関係を読み解く力です。

2．論理的思考力

仮説を立て、筋道立てて検証を進める力です。

3．ツール活用力

Excel・SQL・BIツールなどを使いこなす力です。

4．伝える力

分析結果をわかりやすく資料化・説明する力です。

5．課題発見力

データの背景にある本質的な課題を見つける力です。

【リサーチ・データ分析に向いている人】

数字を扱うのが好き
物事を客観的に捉えられる
地道な作業を継続できる
仮説を立てて検証するのが好き
論理的に説明するのが得意
好奇心が強い

【リサーチ・データ分析に向いていない人】

数字を見るのが苦手
感覚だけで判断したい
地道な作業が苦手
細かい確認作業が苦手

【リサーチ・データ分析の年収相場】

年代	平均年収目安
20代	350万～500万円
30代	500万～700万円
40代	650万～900万円以上

分析専門職としてマネージャーやデータサイエンティストへ進むと、年収はさらに上がりやすくなります。

【リサーチ・データ分析のキャリアパス】

1．マネジメントコース

リサーチ・データ分析担当

↓

シニアアナリスト

↓

分析チームリーダー

↓

マーケティング部長

↓

CMO・事業責任者

2．専門職コース

リサーチ・データ分析担当

↓

データアナリスト

↓

データサイエンティスト

↓

リサーチコンサルタント

3．他職種への転身

リサーチ・データ分析の経験者は以下の職種への転職も多く見られます。

商品企画
マーケティング
経営企画
コンサルタント

【リサーチ・データ分析と他職種の違い】

1．リサーチ・データ分析とマーケティングの違い

マーケティングは施策の立案・実行までを担当します。

リサーチ・データ分析はその意思決定を支えるデータの収集・分析に特化しています。

2．リサーチ・データ分析とデータサイエンティストの違い

データサイエンティストは高度な統計・機械学習モデルの構築を担当します。

リサーチ・データ分析は調査設計から集計・報告まで幅広い業務を担います。

【リサーチ・データ分析の将来性】

★★★★☆

リサーチ・データ分析は、BIツールやAIの普及により集計業務は効率化が進んでいます。

しかし、以下の業務は引き続き人間が担うと考えられています。

調査設計や仮説構築
データの裏にある背景の解釈
経営への提言

データドリブンな意思決定が広がるなか、分析人材の需要は今後も高まると見込まれています。

【未経験からリサーチ・データ分析になれる？】

結論として、未経験からは難易度がやや高い職種です。

統計や分析ツールの知識が求められるため、事前の学習や実務経験が評価されやすい仕事です。

未経験者が評価されやすいポイント

Excel・統計の基礎知識
論理的思考力
学習意欲
数字を扱う業務経験
資格取得（統計検定など）

【リサーチ・データ分析で活躍する人の特徴】

活躍しているリサーチ・データ分析担当者に共通するのは、単に数字に強い人ではありません。

実際には、

本質的な課題を見つけられる
分析結果を事業に結びつけられる
関係部門を巻き込みながら進められる

人が成果を出しやすい傾向があります。

【よくある質問】

1．リサーチ・データ分析とマーケティングは何が違いますか？

マーケティングは施策の立案・実行、リサーチ・データ分析はその土台となるデータの収集・分析という違いがあります。

2．未経験でもリサーチ・データ分析に転職できますか？

統計の基礎知識や論理的思考力があれば可能性はありますが、難易度はやや高めです。

3．リサーチ・データ分析に資格は必要ですか？

必須ではありませんが、統計検定などの資格があると評価されやすくなります。

4．リサーチ・データ分析の仕事はAIでなくなりますか？

集計業務は自動化が進みますが、仮説構築や提言は今後も必要とされる可能性が高いです。

【まとめ】

リサーチ・データ分析は、データという客観的な事実をもとに経営や事業の意思決定を支える専門性の高い職種です。

数字を読み解く力に加えて、それを事業に活かす提案力が求められる分、身につけたスキルは長く幅広く活かすことができます。

統計・分析の知識を磨きながら経験を積むことで、データのプロフェッショナルとして市場価値の高いキャリアを築けるでしょう。