統計解析エンジニアは、統計学の手法とプログラミングでデータを分析する技術者を指す呼び名で、この名前を職種名にした求人はほとんど出ていません。統計解析の経験を活かせる転職先は、製薬会社や CRO（医薬品の開発を受託する会社）で治験のデータを解析する臨床統計解析の仕事と、IT・Web 企業のデータサイエンティストやデータアナリストといったデータ職の2つです。
Offers に掲載された正社員求人を集計し、統計の知識を条件に挙げる求人がどの職種に集まるか、データ職の求人が統計と一緒に求めるスキルと言語、年収帯、資格の書かれ方を確かめたうえで、経験を評価される形で示す方法と求人の探し方をまとめました。
統計解析エンジニアは統計とプログラミングで分析する技術者
統計解析エンジニアは、検定・回帰分析・時系列分析といった統計学の手法とプログラミングを組み合わせて、データから意思決定の根拠を引き出す技術者を指す呼び名です。製薬会社・CRO の臨床統計解析の求人は「統計解析」を職種名にするものが多い一方、IT・Web 企業の求人ではほかの職種名で募集されることが多く、IT 職の求人が中心の Offers の正社員求人3,308件のうち、タイトルに「統計」を含む求人は0件でした（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。
仕事の中身が近い職業として、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）が収録するのはデータサイエンティストです。厚生労働省 job tag の「データサイエンティスト」のページ（2026年10月確認）は、よく使う道具に R などの統計用ソフトを挙げ、この仕事に就く人は大学院などで統計学・数学・情報工学を専攻している場合が多く、中途採用では情報処理技術者やマーケティングリサーチャー、製造業の研究者などから移る例が多いと説明しています。
統計学そのものの考え方と基本の手法は「統計学とは」を参考にしてください。
統計解析の経験を活かせる転職先は臨床統計解析とデータ職の2つ
統計解析の経験の行き先は、製薬会社や CRO で治験・臨床研究のデータを解析する臨床統計解析の仕事と、IT・Web 企業などでサービスや事業のデータを分析するデータ職の2つに大きく分かれます。「統計解析エンジニア 転職」で検索すると上位には求人の一覧ページが並び、2026年10月2日に本文を確かめた6ページのうち5ページに「治験」の語があり、臨床試験の統計解析や SAS（米国 SAS Institute の統計解析ソフト）のプログラマーの求人が多く載っていました（Offers Magazine 編集部調べ）。
臨床統計解析 | データ職 | |
|---|---|---|
主な勤務先 | 製薬会社・CRO | IT・Web 企業、事業会社 |
扱うデータ | 治験・臨床研究のデータ | サービスの利用データ、売上、広告などの事業のデータ |
求人票に並ぶ業務 | 統計解析計画書の作成、症例数設計、SAS による解析、CDISC 標準への対応 | データの抽出と集計、分析、機械学習のモデル開発、施策の効果検証 |
求人票に並ぶ言語 | SAS | SQL・Python（R は Python と並べて書かれる） |
出所: 臨床統計解析は検索上位の求人一覧に載る求人票の記載、データ職は Offers（株式会社overflow）調べ・データ職の正社員求人 n=103・2026年10月集計。
どちらも統計学の知識を土台にしますが、使う言語と、分析の結果を誰に向けてまとめるかが違います。臨床統計解析は規制当局への申請に使う資料を作る仕事で、データ職は事業の判断や施策の改善に分析の結果を使う仕事です。
臨床統計解析の求人はSASによるプログラミングが業務の中心
製薬会社や CRO の臨床統計解析の求人は、SAS によるプログラミングを業務の中心に置くものが多数で、臨床試験のデータを CDISC（Clinical Data Interchange Standards Consortium・臨床試験のデータの国際標準を定める団体）の標準の形式に整える業務を挙げる求人は一部です。検索上位の求人一覧のうち、医薬品の臨床開発の統計解析を職種区分にした一覧では、求人カード21件のうち15件の求人名か仕事の内容に「SAS」の語があり、「CDISC」か「申請電子データ」の語があるのは8件（3社の求人）でした（Offers Magazine 編集部調べ・2026年10月2日取得）。
臨床統計解析の求人票には、統計解析計画書の作成、症例数設計、SAS による解析用データセットと解析プログラムの作成、CDISC 対応といった業務が並びます。別の求人一覧には、応募資格の必須に SAS のプログラミング経験や使用経験を書く求人もありました。
關野一石「本邦における申請電子データの提出・利用の現状と PMDA の取組み」（レギュラトリーサイエンス学会誌・2020年9月）によると、医薬品の承認申請では、PMDA（医薬品医療機器総合機構）が2016年10月に臨床試験の電子データの受付を始め、2020年3月31日に電子データ提出の経過措置期間が終わりました。提出する臨床試験のデータは、CDISC の標準に準拠した形式で出す決まりです。
一部の求人票が CDISC 対応や申請電子データ対応を業務に挙げる背景にあるのが、この提出の仕組みです。PMDA は「申請電子データ提出」のページ（2026年10月確認）で、電子データの提出を求める理由として、提出されたデータを使って PMDA 自らが解析や研究を進め、承認審査の質を高めることを挙げています。
一方で、Offers のデータ職の正社員求人103件のうち、必須・歓迎の欄に SAS を挙げる求人は2件でした（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月時点）。検索上位でも、臨床統計解析の求人は医薬品の臨床開発やメディカル系を職種区分にした求人一覧に多く載っていたため、ここから先は、統計解析の経験を IT・Web 企業のデータ職で活かす転職を扱います。
IT企業で統計の知識を求めるのはデータ職の求人
IT・Web 企業の求人で統計の知識を条件に挙げるのは、多くがデータサイエンティストやデータアナリストなどのデータ職の求人です。Offers の正社員求人3,308件のうち、必須条件か歓迎条件の欄に「統計」の語がある求人は56件で、そのうち35件は求人タイトルがデータ職の求人でした（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。
データ職の求人は正社員求人全体の3.1%（103件）にとどまりますが、必須・歓迎の欄に「統計」の語がある割合は、データ職の求人で34.0%、それ以外の求人で0.7%と大きく開いています（Offers（株式会社overflow）調べ・n=3,308・2026年10月集計）。
求人の区分 | 求人の件数 | 必須・歓迎の欄に「統計」の語がある求人 | 割合 |
|---|---|---|---|
データ職 | 103件 | 35件 | 34.0% |
それ以外 | 3,205件 | 21件 | 0.7% |
正社員求人全体 | 3,308件 | 56件 | 1.7% |
出所: Offers（株式会社overflow）調べ・2022年3月〜2026年9月掲載の正社員求人の累計 n=3,308・2026年10月集計。
データ職は、求人タイトルにデータサイエンティスト・データアナリスト・機械学習エンジニア（MLOps を含む）・データエンジニアの語がある求人です。「統計」の語は必須条件と歓迎条件の欄に書かれたものを数え、統計学・統計解析・統計手法・統計検定などの意味で当たっていることを1件ずつ確かめました。データ職以外の21件は、プロダクトマネージャーなどの求人と、AI エンジニアや「データサイエンスエンジニア」のように、データ職の4つの語に当たらないタイトルで機械学習やデータ分析を担う求人です。
統計解析の経験を IT 企業で活かすなら、求人を探す入口はデータ職の職種名です。
必須条件に統計を挙げるデータ職の求人は24.3%
データ職の求人103件のうち、必須条件に「統計」の語がある求人は25件（24.3%）、歓迎条件にある求人は20件で、統計の知識を応募の前提にする求人と、あれば評価する求人の両方があります（Offers（株式会社overflow）調べ・n=103・2026年10月集計）。
必須条件の数え方は、欄の中に混ざる歓迎の節や「尚可」で終わる行を除くものです。条件の書き方には、「検定、回帰分析など基本的な統計学の知識」「統計解析（検定、回帰分析、因果推論など）を実務に用いた経験」「時系列分析、因果推論などの高度な統計手法の知識」のように、検定と回帰分析を基礎に置き、因果推論や時系列分析をより高い水準の条件に挙げるものがあります。
データ職の求人が統計と並べて求めるのは機械学習とSQL
データ職の求人の必須・歓迎の欄に出てくる割合は、機械学習が60.2%、SQL（データベースを操作する言語）が55.3%、Python が43.7%で、いずれも統計の34.0%を上回ります（Offers（株式会社overflow）調べ・n=103・2026年10月集計）。統計解析の経験に加えて求められるのは、SQL でデータを取り出し、Python で分析やモデルを組める経験です。
語 | 必須・歓迎の欄に出てくる割合 | 必須条件だけで数えた割合 |
|---|---|---|
機械学習（深層学習を含む） | 60.2% | 33.0% |
SQL（BigQuery を含む） | 55.3% | 46.6% |
Python | 43.7% | 30.1% |
統計 | 34.0% | 24.3% |
効果検証（A/B テスト・因果推論を含む） | 14.6% | 6.8% |
R | 11.7% | 7.8% |
統計検定 | 8.7% | 4.9% |
SAS | 1.9% | 1.0% |
出所: Offers（株式会社overflow）調べ・求人タイトルがデータ職の正社員求人・2022年7月〜2026年9月掲載の累計 n=103・2026年10月集計。
表の割合は、その行の語が欄に出てくる求人の割合で、1件の求人に複数の語が出てくるため合計は100%を超えます。SQL は MySQL や PostgreSQL などの製品名にも当たる数え方です。必須条件だけで見ると表の中では SQL が46.6%で最も高く、機械学習や Python は歓迎条件に回る求人も多いという違いがあります。SQL を軸にした転職の傾向は「SQLエンジニアの転職事情」も参考にしてください。
Rを挙げる求人はすべてPythonと並べて書く
データ職の求人で、必須・歓迎の欄に R を挙げる求人は12件あり、12件すべてが同じ欄に Python も挙げていました（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。書き方は「Python, R, Julia などを使ったデータ分析の経験」「Python、R などのデータ分析ツールの実務経験」のように Python と並べる形で、R だけを条件にする求人はありませんでした。
R での分析が中心だった人は、同じ分析を Python でも組めることを示すと、応募できる求人の幅が広がります。R と Python の違いと使い分けは「R言語の将来性」を参考にしてください。
必須条件の半数近くは実務の年数を書く
データ職の求人の46.6%は、必須条件に「3年以上」のような「N年以上」の年数を書いており、必須条件に統計の語がある求人（24.3%）より多くなっています。修士・博士・大学院を必須条件に挙げる求人は103件中2件でした（Offers（株式会社overflow）調べ・n=103・2026年10月集計）。
job tag はデータサイエンティストについて大学院などで統計学を専攻した人が多いと説明していますが、求人の必須条件で学位を問うものは少なく、見られているのは実務でデータ分析をしてきた年数と中身です。
データ職の求人の年収帯は上限の中央値1,000万円
Offers のデータ職の正社員求人103件（すべて年収を記載）の提示年収は、下限の中央値が600万円、上限の中央値が1,000万円でした。上限が800万円以上の求人は86.4%、1,000万円以上の求人は68.0%で、年収を記載した正社員求人全体をいずれも上回ります（Offers（株式会社overflow）調べ・データ職 n=103・正社員求人全体 n=3,257・2026年10月集計）。
指標 | データ職 | 正社員求人全体 |
|---|---|---|
年収下限の中央値 | 600万円 | 540万円 |
年収上限の中央値 | 1,000万円 | 970万円 |
上限が800万円以上の求人 | 86.4% | 78.0% |
上限が1,000万円以上の求人 | 68.0% | 47.6% |
出所: Offers（株式会社overflow）調べ・年収の下限と上限を記載した正社員求人（データ職 n=103・全体 n=3,257）・2022年3月〜2026年9月掲載の累計・2026年10月集計。
必須・歓迎の欄に「統計」の語がある求人（35件）とない求人（68件）に分けても、下限の中央値600万円・上限の中央値1,000万円は同じでした。複数企業の求人をまとめて載せる人材紹介会社のアカウントの掲載（20件）を除いても、データ職の下限と上限の中央値は変わりません（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。統計の語の有無で提示年収の中央値は分かれておらず、必須条件に「統計」の語を書く求人もデータ職の4件に1件（24.3%）です。
公的な統計では、厚生労働省 job tag の「データサイエンティスト」のページ（2026年10月確認）が、令和7年賃金構造基本統計調査の結果を加工した賃金（年収）として611.9万円を示しています。Offers のデータ職の求人の下限の中央値600万円はこの水準に近く、上限の中央値1,000万円は経験と役割が合えば提示される額で、応募者全員に提示される額ではありません。データサイエンティストの年収の内訳は「データサイエンティストの年収」で扱っています。
自分の経験で届く求人と年収帯を確かめるには、実際の求人票を見比べるのが早道です。Offers Jobs では、会員登録なしで IT 職の正社員の公開求人を検索し、求人ごとの必須条件と提示年収を確かめられます。
統計解析の経験を職務経歴書で示す3つの方法
統計解析の経験を転職で評価される形にする方法は、使った手法と選んだ理由を書く、分析が意思決定や施策にどうつながったかを書く、データの取り出しから分析の再現までを担えることを示す、の3つです。データ職の求人の必須・歓迎の欄には統計（34.0%）より機械学習・SQL・Python が多く出てくるため（Offers（株式会社overflow）調べ・n=103・2026年10月集計）、統計の知識はそれらの経験と組み合わせて示してください。
使った手法と選んだ理由を書く
職務経歴書には、どのデータに、どの手法を、なぜ選んだかまで書いてください。「統計解析を担当」の一行だけでは、求人の条件と照らし合わせられません。会員の継続率に影響する要因を調べるためにロジスティック回帰を選び、説明変数どうしの相関を確かめたうえで施策の候補を絞った、季節による変動がある売上の予測に時系列モデルを使い、予測の誤差をどう評価したか、のように書くと、採用担当者は求人の条件にある検定・回帰分析・時系列分析と結びつけて読めます。
手法を選んだ理由に加えて、うまくいかなかった手法と、その原因をどう見立てたかまで話せることも、統計の知識を実務で使ってきた経験の裏付けです。
分析が意思決定や施策にどうつながったかを書く
分析の結果がどの意思決定や施策に使われ、何が変わったかまで書くと、事業の判断に統計を使ってきた経験として伝わります。A/B テストの設計と効果検証、因果推論で施策の効果を見積もった経験は、データ職の求人の14.6%が必須・歓迎の欄に挙げる項目で（Offers（株式会社overflow）調べ・n=103・2026年10月集計）、その代表的な例です。
治験の統計解析から IT 企業へ移る人は、統計解析計画書で仮説と解析の方法を事前に決め、結果を報告書にまとめてきた経験を、施策の効果を検証する設計に置き換えて説明すると、データ職の仕事との共通点が伝わります。
データの取り出しから分析の再現までを担えることを示す
SQL でデータベースから必要なデータを取り出し、Python や R で前処理から分析までをコードに残して、ほかの人が同じ結果を再現できるようにした経験を書いてください。データ職の求人では必須条件だけで見ても SQL が46.6%に出てくるため（Offers（株式会社overflow）調べ・n=103・2026年10月集計）、集計の依頼を待たずに自分でデータを取り出せることは、統計の知識と並ぶ前提になります。
Git でのコードの管理や、BigQuery などのデータ基盤で分析した経験も添えると、チームでの分析の進め方まで伝わります。職務経歴書の書き方の全体は「エンジニアの職務経歴書の書き方」を参考にしてください。
統計解析の資格は統計検定2級が求人の目安
データ職の求人で名前が出てくる統計の資格は統計検定が中心で、必須・歓迎の欄に統計検定を挙げる9件のうち7件が「2級相当以上」「2級以上」など2級を目安にしていました（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。G検定を挙げる求人は5件で、データサイエンティスト検定・E資格・Python 3 エンジニア認定データ分析試験の名前を挙げる求人は0件です。
資格 | 実施団体 | 内容 | Offers のデータ職の求人で名前が出る件数 |
|---|---|---|---|
統計検定 | 一般財団法人統計質保証推進協会（日本統計学会公式認定） | 1級・準1級・2級・3級・4級などの種別。2級は大学基礎課程の統計学 | 9件 |
G検定 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会 | ディープラーニングの基礎知識と、事業に活用する能力 | 5件 |
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人データサイエンティスト協会 | データサイエンティストの見習いレベルの実務能力と知識 | 0件 |
Python 3 エンジニア認定データ分析試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 | Python を使ったデータ分析の基礎や方法 | 0件 |
出所: 実施団体と内容は各団体の公式ページ（統計検定・G検定・データサイエンティスト検定・Python 3 エンジニア認定データ分析試験・2026年10月確認）、件数は Offers（株式会社overflow）調べ・データ職の正社員求人 n=103 の必須・歓迎の欄・2026年10月集計。
統計検定2級は、大学基礎課程（1・2年次の学部共通）で習得すべき統計学の知識を問う試験で、1級以外の試験はテストセンターのコンピューターで受ける CBT（Computer Based Testing）方式で行われています（統計検定「統計検定２級」・2026年10月確認）。データサイエンティスト協会の「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」のページ（2026年10月確認）によると、この検定はデータサイエンティストの見習いレベル（★）の実務能力と知識を証明するものです。
クラウドの資格では、AWS Certified Machine Learning - Specialty の受験できる最終日が2026年3月31日で、この資格の受付は終了しました。AWS は機械学習の資格として AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate を案内しています（AWS「AWS Certified Machine Learning - Specialty」・2026年10月確認）。
統計検定を挙げる9件のうち3件は、ITSS（IT スキル標準）レベル3相当の公的資格・統計検定2級以上・G検定などのいずれか1つを求める書き方で、必須条件だけで統計検定の名前を挙げる求人は5件にとどまります（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。資格は統計の知識を体系的に確かめる材料として使い、求人で見られる実務の中身を補う位置づけで考えてください。試験の概要は「統計学の資格」も参考になります。
統計解析の経験を活かせる求人はデータ職の職種名で探す
統計解析の経験を活かす IT・Web 企業の求人は、データサイエンティスト・データアナリスト・機械学習エンジニア・データエンジニアの職種名で探す方が見つけやすくなります。Offers の掲載求人ではタイトルに「統計」を含む正社員求人が0件で、必須・歓迎の欄に統計の語がある56件のうち35件がデータ職のタイトルでした（Offers（株式会社overflow）調べ・2026年10月集計）。
探すときは、次の順で求人を絞ると、自分の経験に近い募集が見つけやすくなります。
- データサイエンティスト・データアナリストなどの職種名で検索し、候補を集める
- 求人票の必須条件と歓迎条件で、統計の知識が必須か歓迎かを確かめる
- SQL・Python・機械学習のどれが必須かを見て、今の経験との差を確かめる
- 分析の対象（サービスの利用データ、広告、需要予測など）が、これまで扱ってきたデータに近いかを確かめる
- 提示年収の下限と上限を見て、今の年収との差を確かめる
Offers Jobs では、職種や技術を条件に IT 職の正社員の公開求人を探し、求人票の必須条件・歓迎条件・提示年収を確かめられます。
統計解析エンジニアの転職の要点
統計解析の経験の行き先は、SAS によるプログラミングが業務の中心の臨床統計解析の仕事と、IT・Web 企業のデータ職に分かれます。Offers の正社員求人で必須・歓迎の欄に統計の語がある56件のうち、35件はデータ職のタイトルでした（Offers（株式会社overflow）調べ・掲載された正社員求人の累計 n=3,308・2026年10月集計）。データ職の求人103件に絞ると、統計の語を挙げる求人の割合は34.0%です。
データ職の求人は統計と並べて機械学習（60.2%）・SQL（55.3%）・Python（43.7%）を求め、R を挙げる12件はすべて Python と並べて書いていました。提示年収は下限の中央値600万円、上限の中央値1,000万円です（Offers（株式会社overflow）調べ・データ職の正社員求人 n=103・2026年10月集計）。
統計解析の経験を転職で活かすには、使った手法と選んだ理由、分析が意思決定にどうつながったか、データの取り出しから再現までを担えることを具体的に示すことです。まずはデータ職の職種名で求人を探し、統計の知識が必須か歓迎かを見分けながら、SQL・Python の条件と提示年収を今の経験と見比べるところから始めてください。
