データ分析の企業一覧！転職におすすめな優良企業や事例を紹介
この記事では、データ分析の企業を一覧でご紹介しています。また、データ分析企業で活躍できる職種や、データ分析企業への転職がキャリアアップに繋がる理由、データ分析の活用事例などを解説しているので、データ分析企業でキャリアアップしたい方は参考にしてください。
目次
2月時点
7878
※2024年2月時点
データ分析の企業が指す「データ」とは？
情報があふれる現代では、その膨大な情報をどのように活用するかが企業発展のカギとなります。
どうすれば顧客ニーズをつかむことができるのか、企業のビジネス課題は何かなどをデータから分析し、可視化するのがデータ分析企業の役割です。
ここでは「データ」が何を指すのかについて解説します。
- ・ビッグデータとスモールデータの違い
- ・データ分析が企業の課題解決に有効な理由
どんなデータを分析するかによって、選ぶべき会社が変わる点に注意が必要です。なお、本記事の「データ分析企業」とは、ビッグデータを分析する企業を指します。
ビッグデータとスモールデータの違い
「データ」が指すものは、大きく分けてビッグデータとスモールデータです。
多くの場合、データの規模や取り扱い方によってビッグデータにもスモールデータにもなりえます。
例えば、ExcelやBIツールで扱える規模のデータ、人の手で作成したシンプルな統計分析でも十分活用できるデータはスモールデータです。
「量（Volume）」「多様性（Variety）」「速度（Velocity）」が揃うことでビッグデータと呼ばれるようになります。
以下、ビッグデータにもスモールデータにもなりえるデータの一例です。
- ・Webアクセスログ
- ・販売データ／POSデータ
- ・顧客データ（CRM）
- ・業務データ
- ・BIツールの集計データ
- ・アンケートデータ
一方、主にビッグデータに該当するデータの一例は以下の通りです。
- ・SNSデータ
- ・IoTセンサーデータ
- ・機械学習用トレーニングデータ
- ・画像・音声・動画データ
情報を可視化できるようになったことで、解析したデータを業務効率化や顧客サービスの向上に活かすことが可能になりました。
データ分析を行うことで、より精度の高い予測をすることもでき、データとAIを掛け合わせることでさらなる可能性が期待されています。
データ分析が企業の課題解決に有効な理由
ビジネスシーンとデータ分析は切り離せないものになって来ました。
特にマーケティングにおいてデータ分析の導入により多くの課題解決につながることが分かっています。
そのため、勘や経験だけに頼るのではなく、データ分析によってその結果を可視化することで、施策の立案や意思決定をたすける業務プロセスが普及しました。
これを、「データドリブン」と言います。
データドリブン指向によって、課題を明確にするだけでなく効果も数字で可視化することができます。確率を上げられるというメリットのほか、結果として顧客満足度（CS）も期待できます。
収集したデータを加工し把握することで、企業はより課題解決の勝率を上げることが可能です。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
データ分析企業で活躍する主な職種
ここでは、ビッグデータ企業で必要とされる仕事の種類について解説します。
- ・データエンジニア
- ・データアナリスト
- ・データサイエンティスト
また、自分の価値観に合う仕事探しの方法もご案内します。
データエンジニア
データ分析を行うためには、まずデータ収集や管理が必要となります。その役割を担うのがデータエンジニアです。
データを処理したり保存したりするため目立った仕事ではないイメージをもつ方もいらっしゃるでしょう。
しかし、データエンジニアはビッグデータ活用のための土台作りをする重要な工程を担う仕事であり、その知見を活かしたキャリアアップも可能です。
【あわせて読みたい】データエンジニアについて詳しくはこちら⇓
データアナリスト
データアナリストは、収集したデータを分析する仕事です。
膨大な量のビッグデータを分析し、その後のビジネス課題の抽出につなげていきます。
他の仕事と似ている部分はありますが、データアナリストはデータ分析を重点的に行う仕事です。
【あわせて読みたい】データアナリストについて詳しくはこちら⇓
データサイエンティスト
解析したビッグデータから、企業の課題や問題点を導き出し、解決策を提供するのがデータサイエンティストの仕事です。
データサイエンティストはデータ解析コンサルタントともいわれ、企業の改善点やビジネスにつながる提案も行います。
そのため、データ分析だけでなくクライアント企業について熟知する能力や、論理的に物事をとらえ説明するスキルが必要とされます。
【あわせて読みたい】データサイエンティストについて詳しくはこちら⇓
\ 自分に合う働き方が分かる! /
データ分析のおすすめ企業10選
データ分析の代表的な企業は次の10社です。
- ・株式会社ジーニー
- ・株式会社ALBERT
- ・株式会社RevComm
- ・株式会社シナモン
- ・システムズ・デザイン株式会社
- ・株式会社ブレインパッド
- ・データセクション株式会社
- ・株式会社アイディオット
- ・株式会社データミックス
- ・澪標アナリティクス株式会社
以下、それぞれ解説します。
株式会社ジーニー
「アドテクノロジーで世界を変える」をモットーにしている株式会社ジーニーは、インターネットメディアにおける広告収益を最大化させるプラットフォーム「GenieeSSP」を独自に開発し、提供しています。
インターネットサイトやアプリの広告へのアクセスからデータ分析を行い、収益につながる広告配信につなげる企業です。
2010年に創業、2020年現在世界4か国5拠点に進出しています。
株式会社ALBERT
株式会社ALBERTは、高い分析力とコンサルティングによって多くの大企業との取引実績を誇る企業です。
データアナリストやデータサイエンティストの育成にも力を入れており、企業のビジネス課題や解決策を導いてきました。
また、AIアルゴリズムの開発やAIを活用した独自のプロダクトも得意としています。
株式会社RevComm
株式会社RevCommは、音声解析を行うMiiTel（ミーテル）を提供する企業です。
MiiTelはAI搭載型のIP電話で、電話での営業や顧客対応をAIが解析するというものです。音声を分析して可視化することで業務の効率をあげたり、従業員の教育につなげます。
音声をリアルタイムに解析し、フィードバックしてくれるため、営業での成約率のアップも期待されます。
多くのメディアで掲載され、2025年5月にはユーザー数が11万人を突破、導入社数は3000社にのぼります。
株式会社シナモン
100名以上のAIリサーチャーが在籍する株式会社シナモンは、AIソリューションの開発を得意としています。
情報や文章といった膨大なデータをAIに学習させることで、必要な情報を迅速に導き出すことを可能にしました。
またAIとビッグデータをかけあわせて、需給予測や最適な配送の提案も行っています。
AIを活用して、業務の効率化を支援する代表的な企業です。
システムズ・デザイン株式会社
システムズ・デザインは、システム開発やアウトソーシング事業など幅広い情報サービスを扱う企業です。
システム構築によって迅速なデータ分析を可能にし、企業にビジネス課題・解決策を提示します。
また、2020年の拡大したテレワーク導入拡大時からは、リスクやコストを抑えることで安心して効率よくテレワークを行うことができる環境を支援しています。
株式会社ブレインパッド
株式会社ブレインパッドはビジネス力、分析力、エンジニアリング力の3つを兼ね備えており、データ分析案件のコンセプトから運用までを一貫してサポートすることができます。
また、マーケティングや可視化、最適化、データマイニングなどそれぞれの領域でプロダクトも提供しているため、顧客は抱える課題に応じて選択活用することができる点が強みです。
データセクション株式会社
データセクション株式会社は、ソーシャルメディア分析やリテールマーケティング、AIソリューションの提供を行っている企業です。
「Insight Intelligence Q」や「FollowUP」を開発・提供しています。
オンラインデータの収集と分析をベースとしたオーダーメイド開発が強みです。
株式会社アイディオット
株式会社アイディオットは、「データで社会問題を解決する」を掲げる企業です。
データの加工・管理・活用の支援、AIを駆使したDX化推進の効率化、独自のプラットフォーム運営などを行います。
サプライチェーンの最適化を得意としています。
株式会社データミックス
株式会社データミックスは、ビジネス課題のヒアリングに対して「相手より相手を理解する」をモットーにPoCの実施までを行う企業です。
原動力を「人」と位置付ける同社では、ワークショップも実施しています。
カスタマーファーストやデータドリブンを大事な価値観としています。
澪標アナリティクス株式会社
澪標（みおつくし）アナリティクス株式会社はデータ分析/AIのコンサルティング事業を強みとし、バンダイナムコエンターテインメント（BNE）社やTIS株式会社との提携を果たしています。
スポット分析サービスや高度分析サービスを提供し、データ分析特化型コンサルティングレポートの実績・ノウハウを保有します。
【GeeklyReview】澪標アナリティクスの口コミを見る
\ 希望のIT求人が見つかる！ /
Geekly（ギークリー）でデータ分析企業の求人を探そう
「自分に合う条件の求人がなかなか見つからない」
「今のスキルでチャレンジできる求人がわからない」
大切なキャリアのご相談はぜひ「IT転職のエキスパート ギークリー」にお任せください。
GeeklyではIT業界や職種を熟知したキャリアアドバイザーがどんなお悩みでもお話を伺い、業界特化の47,000件*以上の豊富な求人情報から、あなたに合った求人をご提案いたします。
（*25年11月時点）
Geeklyを利用して転職成功された方の事例
- ご年齢：30代前半
- ご経歴：システムエンジニア⇒バックエンドエンジニア
- 転職期間：サービス登録から約2ヶ月でご転職
Sさんは”ものづくり”にご興味があり、業務改善Webアプリケーションの開発を手がける企業で、システムエンジニアとしてキャリアをスタートされました。
転職を考えたきっかけは、当時関わっていたサービスやプロダクトに共感できなくなっていった点、使用していた言語やフレームワークなどが古く、新しいものへのキャッチアップも困難だったという点でした。
SさんはGeeklyに登録してから約2か月で第一志望の企業から内定を獲得し、迷うことなく入社を決断しました。
また複数社から内定をいただいたのですが、現職の条件や環境が自分と一番合っていたので納得感があったそうです。
【あわせて読みたい】第一志望の企業への転職に成功した事例はこちら⇓
Geeklyのサービスご利用の流れ
STEP1：以下のボタンから転職支援サービスにご登録
STEP2：キャリアアドバイザーとのカウンセリング
STEP3：求人のご紹介
STEP4：書類選考／面接
STEP5：入社／入社後フォロー
IT特化の転職エージェントのGeekly（ギークリー）なら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！
転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。
\ エンジニアのキャリアに迷ったら！ /
データ分析企業への転職がキャリアアップに繋がる理由
データ分析企業は、高い将来性を持っており、転職することでキャリアアップに繋がることが見込まれます。
主な理由は以下の3つです。
- 将来性が高く市場価値が向上できる
- 年収アップが見込める
- 多様なキャリアパスを歩める
それぞれ解説します。
将来性が高く市場価値が向上できる
データ分析企業は、近頃のAIの普及やDXの推進により、需要が高まっています。
IT企業だけでなく、金融、製造、医療などあらゆる業界がデータ活用を中心としたDXを進めており、そこで活躍するのがデータ分析を事業とする企業です。
今後データ分析の需要が高まり、売り手市場となるため将来性が高い企業といえます。
さらに、そのようなDX推進が加速する中でデータ分野でのスキルや経験を積むことで市場価値の向上に繋がります。
【あわせて読みたい】自分の市場価値はこちら⇓
年収アップが見込める
データ分析企業で活躍する主な職種は、全体平均と比べると平均年収が500万円以上と比較的高い水準にあります。
正社員・正職員の平均賃金が348.6万円なのに対し、Geekly（ギークリー）の調査によるとデータサイエンティストの平均年収は650万円、データベースエンジニアの平均年収は537万円という結果になっています。
データを関連の職種は専門的な知識が必要で、希少価値の高い職種でもあるため給与水準が高い傾向にあります。
さらに、データサイエンティストは50代以降の平均年収が1,000万円以上と、年収1,000万円を目指せる職種でもあります。
■【年代別】データサイエンティストの平均年収
| 20代 | 30代 | 40代 | 50代～ |
| 534万円 | 704万円 | 757万円 | 1,032万円 |
■【年代別】データベースエンジニアの平均年収
| 20代 | 30代 | 40代 | 50代～ |
| 446万円 | 558万円 | 760万円 | 698万円 |
他業界・他職種からのキャリアチェンジで年収アップを図ることも可能です。
【あわせて読みたい】転職で年収アップする時の相場はこちら⇓
\ 簡単3分で適正年収が分かる! /
多様なキャリアパスを歩める
データ分析企業で経験を積むことで、様々なキャリアパスを歩むことも可能です。
社内ではデータ分析の手法や特定の業界やジャンルの分析を極めたスペシャリストや、チームマネージャーやプロジェクトマネージャー等の管理職などの選択肢があります。
さらに、分析スキルや経験を活かして課題解決を行うデータコンサルタントなどの別職種へのキャリアパスも可能です。
データ分析のノウハウを蓄積することで、様々なキャリアパスを実現することができます。
【あわせて読みたい】エンジニアのキャリアパス例はこちら⇓
\ キャリアのお悩みを解決! /
データ分析の活用事例
データ分析の活用は、近年さまざまな領域に広がっています。
- ・小売業
- ・飲食業
- ・防災
以下、それぞれの活用事例を解説します。
【小売業】顧客の購買データから売り上げ向上
小売業では、ビッグデータを活用することで、顧客ニーズをつかみ無駄のない発注を可能にします。
あるホームセンターでは、売り上げ状況や顧客と従業員の行動、商品の陳列といったビッグデータを分析しました。そこからビジネス課題を見出した結果、売り上げが15％アップしたというケースもあります。
この事例ではデータ分析をAIが行い、顧客単価の高い場所へ従業員を配置するようにしました。
ビッグデータとAIをかけあわせることで膨大なデータを解析し、売り上げアップにつながった事例です。
【飲食業】食品ロスを削減しビジネス課題を解決
回転すしで有名なスシローも、ビッグデータを活用しています。
レーンを回るお皿にICチップを取り付けることで、お店ごとにどのネタがどれくらい売れているのかを把握できるようにした事例です。
年間10億件以上という膨大なデータを蓄積し、分析した結果、お寿司を廃棄する数が大幅に減りました。
ビジネス課題を可視化し、問題解決に導いたケースです。
【防災】人流データや気象データで災害予測
ビッグデータは防災分野でも活用されます。日本では多くの火山があり、噴火の危険があるものも少なくありません。
火山が噴火したとき、どのような被害が出るかという想定をビッグデータから解析することができます。
従来の噴火のデータやシミュレーションといったデータを用いて、これからどのような被害が出るのかを予測する仕組みです。
これまで予測不能とされた自然災害も、ビッグデータを活用することで最悪の事態を防ぐことが期待されるようになりました。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
ビッグデータ分析手法の代表例6つ
ビッグデータ分析の代表的な手法は次の6つです。
- ・クロス集計
- ・決定木分析
- ・クラスター分析
- ・主成分分析
- ・アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）
- ・ロジスティック回帰分析
以下、それぞれ解説します。
クロス集計
データを属性で分類して集計し、傾向を把握する手法です。
例えばアンケートの回答から顧客を年齢・性別・居住地などの属性で分け、それぞれの習慣や好み、ニーズを把握し、プロモーション施策やマーケティングに役立てます。
複雑な計算などは不要で結果を一目見れば理解できるため、ビッグデータ分析手法のなかでは扱いやすいとされます。
決定木分析
クロス集計を繰り返した結果から複数の要因に基づいてデータを分類し、関連性を見出す手法です。
ある原因から「もしこうなったら」という予測を重ねる事で、複数の結末予測だけでなく発生確率の算出も出来るため、主にマーケティング分野でターゲットを絞り込む際やリスクマネジメントの分野で活用されます。
複数の要因を踏まえてデータを細かく分け、導き出される結果を図にするとたくさん枝分かれした樹木のようになるため、決定木と呼ばれます。
回帰木や分類木、ディシジョンツリーと呼ばれることもあります。
クラスター分析
「クラスター（Cluster）」という言葉が「集団」を意味する通り、グループごとに分類してそれぞれの特徴を分析する手法です。
明確な属性で分けるクロス集計とは違い、クラスター分析では似た特徴に基づいて分類します。
各グループの特徴を分析し、マーケティング施策やブランディングに活用する手法で、ECサイトのユーザーセグメンテーションなど役立ちます。
例えば価格を重視するグループにはセール情報を、流行への関心が強いグループには最新商品の情報を、高級志向が強いグループには高品質な製品をそれぞれ紹介するようなメルマガを配信するといった施策です。
主成分分析
クラスター分析と混同しやすいのが主成分分析です。
複数の似た要因を持つデータを、一部の要因を排除して1つに集約することで単純化する分析手法で、あくまでも集約されるのは要因（変数）でありデータそのものではない点がクラスター分析と異なります。
要因が多い方がより正確な分析結果を得る事が出来ますが、多すぎると分析が複雑化し扱いづらくなってしまいます。
また、データを単純化する事で切り捨てられる情報が出て来てしまうため、予測できないパターンが発生してしまうのが難点です。
アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）
アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）は、顧客の購買履歴やパターンを分析するデータ分析手法です。
有名な事例として「紙おむつとビールがよく同時購入される」というものがあります。
一見すると全く関係性のないように見える紙おむつとビールですが、この手法を用いると「紙おむつの購入を頼まれた父親が一緒にビールを購入している」という事が分かります。
ECサイトでよく見られる「この商品を買った人はこちらの商品もチェックしています」というレコメンドにも用いられる手法です。
ロジスティック回帰分析
ある問いに対し、YESとNOの二択で整理する手法の事で、事象の発生確率を予測する際に役立ちます。
例えば商品に対し「購入したのはどのような属性か」ではなく「購入者は男性か」といったYES・NOで分析します。
ロジスティック回帰分析で得られる答えは確立となり、1（YES）と2（NO）の間の数値となり、ターゲット層の商品購入率の把握などに活用できます。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
データ分析の企業への転職に関するよくある質問
データ分析の会社への転職を考える方に多いのは、次のような質問です。
- Q.業界未経験でもデータ分析企業に転職できる？
- Q.転職先の選び方は？
- Q.データ分析企業への転職が有利になるおすすめの資格は？
以下、それぞれ解説します。
Q.未経験でも転職できる？
A.未経験でも、必要な知識に関する学習をしていれば転職できる可能性があります。
「未経験可」とされていても、まったく知識がない人材よりも、自主的に学習している人材の方が企業に評価されやすい傾向です。
また、データ分析の会社への転職を希望する方は、研修制度などが充実した企業選びをおすすめします。
ただし、データサイエンティストは即戦力を求められることが多く、経験者が優遇される場合がある点に注意が必要です。
大企業では経験者のみの募集となっていることがあるため、未経験の方は中小企業の方が転職しやすいでしょう。
【あわせて読みたい】データサイエンティストに未経験から転職する方法はこちら⇓
Q.転職先の選び方は？
A.転職の軸を明確にしたうえで選びましょう。
データ分析企業に転職したいと思っても、企業が多くどのように転職先を選べばよいか迷う人も多いかと思います。
転職先を選ぶ際は、自分が転職先で何を叶えたいのかなど、転職の軸を明確にする必要があります。
転職の軸が明確になることで、自分の軸に合っている企業を見つけやすくなります。
企業選びに迷った場合は、自己分析を振り返るようにしましょう。
【あわせて読みたい】会社を選ぶ基準はこちら⇓
Q.データ分析企業への転職が有利になるおすすめの資格は？
A.データ分析スキルを証明する資格を保有していると、転職で評価してもらえる可能性があります。
データサイエンティストをはじめとしたビッグデータを扱う仕事では、即戦力やIoTに関する高い知識・能力を求められます。そのため、これらに関連した資格があれば転職に有利になる可能性が高まるでしょう。
「統計検定」は、統計に関する知識が求められる資格です。
ビッグデータ分析には、統計の知識も必要となるため、自分の能力アップのために役立ちます。転職の際にアピールするとしたら、実際にビッグデータ分析に役立つ準1級を目指しましょう。
また「データスペシャリスト検定」というデータ管理を行う人やエンジニアを目指す人向けの資格もあります。
データサイエンティストを目指すのなら、高度なデータ分析能力が必要です。難易度は高いですが、取得すると転職に有利になるでしょう。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
データ分析企業に転職してキャリアアップを叶えよう
IoTやAIなど、情報社会では様々な可能性のものでデータが活用されています。
ビッグデータ分析を行いビジネス課題を可視化することで、業務の効率化や顧客サービスの向上、売り上げアップにつながることから、データ分析スキルを保有する人材の需要は高まるでしょう。
「データ分析スキルを活かせる企業に転職したい！」
「IT・Web業界でキャリアアップしたい！」
「未経験でも挑戦できる具体的な求人が知りたい」
などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！
IT特化の転職エージェントのGeekly（ギークリー）なら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！
転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。
\ エンジニアのキャリアに迷ったら！ /
この記事の監修者
-
-
【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
あわせて読みたい関連記事
新着記事はこちら
