かつて舞台裏の「数字の処理役」だったデータアナリストの役割は、バックオフィス機能からAIに支えられた戦略的ビジネスパートナーへと進化しています。
このシフトはアナリストの将来にどのような意味を持つのでしょうか。企業にとってはどうでしょうか。
AIの精度がデータの正確性に左右される中、データアナリストの重要性もさらに高まっています。アナリストはAIでより多くのことを成し遂げられるだけでなく、企業は信頼できるデータでAI技術を支えるアナリストへの依存度をさらに高めています。
しかしアナリストの重要性が高まっている一方で、次の問いが浮かび上がります。AIはいずれデータアナリストに完全に取って代わるのでしょうか？
米州、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋地域でデータ準備と業務プロセス改善に携わる 1,400 人の専門家を対象に、データアナリストがAIとアナリティクス自動化にどう適応しているか（この技術的変化がもたらす課題と機会を含めて）を把握するための調査を実施しました。
このブログでは、そのレポートから得られた主要な知見を探ります。
AIと自動化でデータ機能に「楽しさ」を取り戻す
過去1年間でデータアナリストの現場ではAI（97%）とアナリティクス自動化（87%）ツールが広く採用されました。これらのテクノロジーはデータアナリストがより速く、より少ないストレスで多くの業務をこなせるよう支援し、生産性を高めるだけでなく仕事の満足度も向上させています。
アナリストの 86% は、AIとアナリティクス自動化を導入後、仕事の満足度が高まったと回答しています。
その理由は何でしょうか。AIとアナリティクスの自動化は、単純で反復的な作業を自動化し、結果的にアナリストがより戦略的な活動に集中できるようにします。さまざまな表計算ソフトや技術スタックからデータを手作業で収集し、そのデータを手作業でクレンジングし、準備するために何時間も費やすのではなく、これらのテクノロジーがそのタスクを自動化して、時間を節約し、エラーを減らし、業務をより効率的に、そして楽しむことさえできるようになります。
回答者のほぼ全員（98%）がAIによって時間を節約できたと報告しており、平均で週 8.6 時間、作業に集中した 1 日分を上回る時間を捻出しています。
しかし、このように生産性と満足度が向上しているにもかかわらず、アナリストは依然としてAIやアナリティクス自動化ツールの力を十分に引き出せていません。
アナリストが時間を浪費し続けている理由
アナリストが手作業でデータを整理したり準備したりする時間が長ければ長いほど、ミスの可能性が高まり、疲弊してしまうリスクも高まります。AIと自動化が広く導入されているにもかかわらず、アナリストは依然としてデータの収集と準備に週平均 10～11 時間を費やしています。
アナリストがデータを準備する際に最大の悩みは「複雑さ」で 51% と最も多く、次いでデータの完全性、プライバシー、セキュリティが続きます。統合に関しては、アナリストの 38% が異なるソースからのデータ統合に苦戦しており、過半数（55%）は複数のデータセットを組み合わせることが難しいと感じています。
これらのデータのクリーニング、整理、統合には時間と労力がかかり、特にシステム同士の連携が不十分な場合はなおさらです。これらの課題が続き時間が奪われている一因は、アナリストが依然として頼っているツールにある可能性があります。アナリストはAIを活用していますが、多くの人（76%）がデータクレンジングや準備に表計算ソフトなどのレガシーツールに依存し続けています。
舞台裏からメインステージへ
データアナリストの役割の進化はなお進行中で、アナリストはバックオフィスの位置づけから戦略的ビジネスの柱へと大きく転換しつつあります。
この1年で、データアナリストは業務支援の役割から主要な意思決定者へと移行しました。実際、アナリストの 94% はAIによって戦略や事業の方向性に影響を与える力が高まったと考えています。この影響力はさらに加速しており、87% は過去1年間で自分たちの役割の戦略的重要性が高まったと報告しています。
このシフトの背景には何があるのでしょうか。
第一に、データはこれまでも、そしてこれからも組織の生命線です。小売企業が顧客行動データを収集するにせよ、通信事業者がグローバルなマーケティングキャンペーンからインサイトを得るにせよ、データの量と範囲が膨大である以上、まだ掘り起こされていないインサイトが数多く眠っているということです。最も情報に通じた人や組織が競争優位を手にします。
第二に、当社のレポートではデータアナリストの 86% がコスト削減、効率向上、支出判断の指針づくりに貢献していることが示されました。さらに、84% が収益創出に貢献し、80% が人員計画を推進し、76%が合併・買収に関わる業務に従事しています。
今日のデータアナリストは単なる数字を扱う専門家ではありません。その役割には予測・業務の効率化・カスタマージャーニーの個別化といった戦略的なタスクも含まれ、企業の成長と業績向上に貢献しています。
「AIの導入により、単なる技術職として見なされていた役割から戦略や意思決定の中核として認識されるようになりました。」
代替ではなく、革命としてのAI
最後に、誰もが抱いている疑問を投げかけました：最終的にAIはデータアナリストに完全に取って代わるのでしょうか？
一部のアナリストは雇用の喪失や法的リスク、新しいツールへの迅速な適応を求められるプレッシャーを懸念しています。その一方で、AIを自分たちに取って代わるものではなく、支援してくれる価値あるテクノロジーだと捉える人もいます。
調査結果を理解するために、まず数年前にさかのぼってみましょう。
2023年のパルス調査では、取締役会メンバーが生成AIへの懸念を表明し、雇用喪失（49%）、セキュリティ問題（44%）、説明責任の欠如（41%）などのリスクを指摘しました。すでに生成AIを利用している組織では、テクノロジーへの過度な依存（30%）、ガバナンス（23%）、データプライバシーの懸念（23%）が課題として挙げられました。
当社の最新調査では、雇用喪失を懸念するアナリストは 17% にとどまり、大多数の 83% は慎重ながら楽観的だと回答しています。彼らはAIの精度を確保するには人間の監督が必要であり、AIは人の仕事を完全に置き換えることなく効率を高められると考えています。
認識は変わりました。おそらく元には戻ることはないでしょう。アナリストは今や、AIをキャリアを損なう存在ではなく、後押しする存在だと捉えています。AIがデータ分析の未来を形づくり続ける中で、アナリストはこれらの新しいツールを積極的に受け入れています。
AIでキャリアを加速させる
データアナリストの役割で大きく変化している点の一つは人材育成です。スキルアップに関しては、データアナリストの 90% がAIの学習がキャリア成長に役立つと考え、88% が自動化ツールの習得がキャリアの後押しになると捉えています。
これは組織にとって朗報です。
2019年から2023年にかけて平均採用コストが14%上昇したことを踏まえ、AI研修への投資は職務満足度を高め、離職率を効果的に下げ、新規採用・育成にかかる費用を削減します。
データアナリストにとって、これはキャリアを飛躍的に伸ばし、新たなトレンドを常に把握し、企業の成功に貢献し、何より好きな業務に集中できるチャンスを意味します。
データアナリストの次の一手は？
AIが進化し続けるにつれ、データアナリストの役割も進化しています。アナリストはもはやバックオフィスにとどまらず、戦略的ビジネスパートナーとして脚光を浴び、意思決定を牽引し、コストを最適化し、効率を高めています。AIと自動化の統合により、彼らの業務は一層迅速かつ効果的になりました。
AIが雇用を奪うとの懸念はあるものの、AIは敵ではなく味方だという見方が圧倒的です。人間による監督、批判的思考、戦略的な解釈は、今なお代替不可能です。
先を見据えると、ひとつだけ確かなことがあります。AIは今後も不可欠であり続けるということです。そして活用領域と利用者が広がるにつれて、データアナリストの役割はますます重要になります。アルゴリズムでは代替できないインサイト、専門知識、批判的思考でビジネスを導くからです。
AI時代にデータアナリストの役割がどのように変貌したのか、レポート全文をご覧ください。