データアナリストの将来性｜需要の統計と仕事の3つの型

IT技術職とデータ人材の需要を示す統計と企業調査

IT の技術職とデータ人材の需要は、公的統計と企業調査のどちらにも表れています。厚生労働省の一般職業紹介状況（令和8年8月分）で、IT の技術職をまとめた区分「情報処理・通信技術者」の有効求人倍率は1.48倍と、職業計の1.17倍を上回りました。データアナリストをこの区分に当てはめたのは編集部の判断です。

情報処理推進機構（IPA）の『DX動向2026』では、データの整備・管理・流通の課題に「人材の確保が難しい」を挙げた企業が51.2%で、課題の中で最も多い結果でした。

ハローワークの求人倍率は職業計を上回る

有効求人倍率は、求職者1人あたりに何件の求人があるかを示す値です。情報処理・通信技術者は、有効求人倍率・新規求人倍率とも職業計より高い水準でした。

区分	有効求人倍率	新規求人倍率
情報処理・通信技術者	1.48倍	3.13倍
職業計	1.17倍	2.06倍

出所：厚生労働省「一般職業紹介状況（職業安定業務統計）令和8年8月分」参考統計表（2026年10月2日公表・常用（パートを除く））。

この倍率は、ハローワークで受け付けた求人と求職者から算出した値です。前年同月と比べると、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は0.10ポイント下がりました。

企業のデータ活用でいちばんの課題は人材の確保

IPA の『DX動向2026（データ集）』で、データの整備・管理・流通の課題を尋ねた設問（n=1,781）では、「人材の確保が難しい」が51.2%で最も高く、「データの標準化が難しい」「管理システムが整備されていない」が続く結果です。

データ整備・管理・流通の課題	回答した企業の割合
人材の確保が難しい	51.2%
データの標準化が難しい	36.8%
管理システムが整備されていない	32.6%

出所：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）『DX動向2026（データ集）』p.69（2025年度調査・n=1,781）。

同じ調査で、すでにデータを利活用できている企業（n=1,026）のうち、体制として「データの収集・加工・分析を担う担当の配置」を進めている企業は39.1%でした。

DXを推進する人材の不足は8割台が続く

IPA の同じデータ集では、DX を推進する人材の量について「大幅に不足している」と答えた企業が、2024年度の58.5%から2025年度は50.1%へ下がりました。一方で「やや不足している」は26.6%から35.4%へ上がり、2つを足した不足の割合は85.1%から85.5%とほぼ変わっていません（足し合わせは編集部の計算）。

年度	大幅に不足している	やや不足している
2025年度（n=1,354）	50.1%	35.4%
2024年度（n=1,191）	58.5%	26.6%
2023年度（n=745）	62.1%	23.6%
2022年度（n=375）	49.6%	33.9%

出所：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）『DX動向2026（データ集）』p.75（DX に取り組む企業が対象）。

IPA はこの結果を「2025年度は不足傾向がやや解消傾向にある」とまとめています。この設問はデータアナリストに限らず DX を推進する人材全体を尋ねたものです。

データ職の求人が必須・歓迎条件に挙げる語

Offers に掲載されたデータ職の正社員求人では、必須・歓迎条件の欄に機械学習の語がある求人が58.3%、SQL（データベースを操作する言語）の語がある求人が56.5%でした（Offers（株式会社overflow）調べ・アナリティクスエンジニア・BI（ビジネスインテリジェンス）エンジニアを含むデータ職の正社員求人 n=108・2022年7月〜2026年9月公開）。

データアナリスト系の求人では、必須・歓迎欄で最も多く挙がるのは SQL と BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで、機械学習はそれより少なくなります。データアナリスト系の求人で挙がる語の多い順と、データ職の求人で語がある求人の割合は「データアナリストの年収｜統計と求人で見る相場」にまとめました。

IPA の『DX動向2026（データ集）』も、AI の導入・運用上の課題について「人材不足、リテラシー不足・ガバナンス整備の遅れが三大課題となっている」と書いています（p.52）。

データアナリストの仕事を3つの役割の型で整理する

データアナリストの仕事は、分析から施策の提言までを担う型、効果検証を設計できる型、データの抽出・加工の仕組みを作る型の3つに分けて整理できます。この3区分は、求人の必須・歓迎条件に挙がる語と企業調査の課題をもとにした編集部の整理です。どの型も、集計の結果を出すだけでなく、事業の判断やデータの整備に責任を持つ点が共通点です。

分析から施策の提言までを担う型は、事業部や経営と課題を定め、指標を分解して打ち手を示す
効果検証を設計できる型は、A/Bテストの設計や施策の前後比較で、施策と成果の因果を確かめる
データの抽出・加工の仕組みを作る型は、SQL での抽出、集計テーブル、ダッシュボードの整備を担う

IPA の調査で企業の課題に「データの標準化が難しい」「管理システムが整備されていない」が並んだように、分析の前にデータを整える仕事は企業の課題に直結しています。提言の型と抽出・加工の型の仕事の中身と年収の水準は「データアナリストの年収｜統計と求人で見る相場」で扱いました。抽出・加工の型の先にあるデータエンジニアの需要は「データエンジニアの将来性｜需要と求人が求める仕事」で解説しています。

データアナリストの求人の年収帯と、役割に近い職種区分の年収

Offers に掲載されたデータアナリスト系の正社員求人の提示年収は、下限の中央値が650万円、上限の中央値が1,000万円でした（Offers（株式会社overflow）調べ・データアナリスト系の正社員求人 n=20・2023年12月〜2026年9月公開）。

役割による違いは、編集部の当てはめを前提にした読み方になります。厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」で、編集部がデータアナリストに近いと当てはめた職種区分の年収換算（編集部の加工）は、分析から提言までを担う仕事に近いシステムコンサルタント・設計者が889.0万円、その他の情報処理・通信技術者が609.8万円、ソフトウェア作成者が578.5万円です（第1表・企業規模計・男女計）。

企業規模別・年齢別の値と年収を上げる進め方は「データアナリストの年収｜統計と求人で見る相場」で詳しく扱いました。

3つの型の仕事を求人で確かめるなら、Offers Jobs のデータアナリストの求人一覧が手がかりになります。会員登録なしでデータアナリストの正社員求人を検索でき、一覧のカードに年収・雇用形態・勤務地が出る作りです。求人詳細の業務内容・必須スキル/経験・歓迎スキル/経験も登録なしで読めるので、自分の経験がどの型の求人に重なるかを見比べられます。

もう一つは、経験を登録して企業からの声かけを待つ進め方です。Offers に職務経歴とスキルを登録しておくと、IT プロダクト職の正社員採用を進める企業からスカウトを受け取れます。

自動化で置き換わりやすいデータアナリストの仕事

決まった指標を決まった形で集計し、レポートに貼って配る仕事は、BI ツールの自動更新や生成AIで手作業を減らしやすい仕事です。依頼された数字を出すことが仕事の大半を占めているなら、担う範囲を広げておく準備を早めに始められます。

編集部は、置き換わりやすいかどうかを分けるのは職種名よりも、仕事の中で自分が判断している部分の大きさだと見ています。同じ週次レポートでも、指標の定義を見直し、数字の動きの理由を調べて施策を提案しているなら、それは提言まで担う型の仕事です。

いまの仕事を棚卸しするときは、次の3つを書き出すと、どこを伸ばすかが見えてきます。

自分が決めている指標の定義と分析の切り口。決めているのが依頼者だけなら、置き換わりやすい側に近いと編集部は見ています
分析の結果で決まった施策と、変わった指標
分析の前に自分で整えたデータ。テーブルの設計やデータの品質の確認も含む

データアナリストの将来性を自分のキャリアに当てはめる進め方

データアナリストの将来性を自分のキャリアに当てはめる手順は、棚卸しの結果から自分の仕事が3つの型のどれに近いかを決め、同じ型の正社員求人の必須・歓迎条件と並べて、足りない経験をいまの職場で担える仕事から引き受けることです。指標の定義の見直し、A/Bテストの設計、集計テーブルの整備などが入口になります。職務経歴書の書き方まで含めた手順は「データアナリストの年収｜統計と求人で見る相場」にまとめました。

データサイエンティストやデータエンジニアを含むデータ分析の仕事の将来性は「データ分析の将来性｜需要の統計と求人が求めるスキル」で扱っています。この記事は、データアナリストとして働く人が自分の仕事の型と求人の条件を照らし合わせることに絞りました。

機械学習のモデル開発へ進む道は「データサイエンティストの年収｜統計の知識と求人の年収帯」で、データアナリストの仕事内容と必要なスキルの全体像は「データアナリストとは｜仕事内容・スキル・年収」で解説しています。

データ人材の確保を課題に挙げる企業の声は、統計と調査の両方に表れていました。自分の仕事の型を決め、求人が求める経験へ一歩ずつ広げていくことが、データアナリストとしての次の選択肢を増やします。