データアナリストは本当にAIに取って代わられる？データ分析業務の将来性を徹底解説
悩む女性ChatGPTとか出てきてるし、今からデータアナリストを目指すのってもう遅いのかしら…？
悩む男性AIの進化すごすぎ、、データアナリストって将来いらなくなるのかな…？
「AIに仕事を奪われる時代」と言われる中で、データアナリストも例外ではないのでは？と不安に感じている人も多いのではないでしょうか。
特に未経験から転職を考えている人にとって、「データアナリストに将来性があるのかどうか」は重要なポイントですよね。
ちるとも実は、AIの時代だからこそ“人間にしかできない分析”が強く求められているんです！
この記事では、データアナリストがAIに取って代わられると言われる背景や、AI時代に生き残るために必要なスキルについて丁寧に解説していきます。
この記事はこんな人におすすめ
- AIに仕事を奪われそうで将来が不安な人
- データアナリストを目指してみたいけど、今からでも遅くないか不安な人
- AI時代に生き残るための強いスキルを身につけたい人
ぜひ最後まで読んで、あなたのキャリア人生のヒントを見つけてくださいね。
データアナリスト転職の魅力
データアナリストは収入も高く、リモートワークやフレックス勤務など自由度も非常に高いので、みんなにおすすめしたい職種です。
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この記事を書いている人
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目次
データアナリストはAIに取って代わられるのか？現状を検証
結論から言うと、現時点ではデータアナリストが完全にAIに代替される可能性は非常に低いです。
その理由は、データ分析には人間ならではの論理的思考力や文脈理解が必要だからです。
確かにChatGPTをはじめとしたAI（生成AI）の進化により、データ集計やレポート作成の自動化は進んでいます。
ちるとも簡単なレポート作成（可視化）や要約であれば、AIに丸投げできてしまいますよね。
しかし、AIは指示がなければ動けないため、課題設定や分析の意図設計は人間の仕事です。
たとえば「売上が減少している理由を分析して」とAIに指示するには、
- どのデータを使うのか？
- どの期間を対象にするのか？
などといった「前提の整理」が欠かせません。
ちるともこの“問いを立てる力”（仮説思考）こそがデータアナリストの本質的な価値なんです！
つまり、AIはあくまで分析業務の一部を補助するツールであり、データアナリストが不要になるという考えは時期尚早です。
AIを脅威と見るのではなく、上手く使いこなせる人材こそがこれからの勝者です。
今後はAIと協働しながら、人にしかできない分析や提案がますます求められるでしょう。
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AI時代にデータアナリストが生き残るために必要なスキル3選
AIが進化してもデータアナリストとして価値を発揮し続けるためには、人間ならではのスキルが必要です。
ここでは、AI時代にデータアナリストが生き残るために必要なスキルを3つご紹介します。
AI時代にデータアナリストが生き残るために必要なスキル3選
- データ可視化スキル
- ビジネス課題を定義する力
- AIや機械学習を使いこなすリテラシー
ちるともこれからデータアナリストを目指す人は、この3つを必ず意識しておきましょう！
①データ可視化スキル
データを正しく可視化できるスキルは、AI時代においてもデータアナリストの強みとなります。
なぜなら、数字をグラフや図で“伝わる形”に変えることは、単純な技術以上に相手の思考を先回りする力が求められるからです。
AIが分析結果を出しても、それを誰にどう伝えるかは人の判断が必要です。
適切な可視化ができれば、専門知識のない相手にも直感的に理解してもらえるため、意思決定のスピードと質が大きく向上します。
ちるとも可視化スキルは、ツールの操作だけでなく“どの軸で見ると本質が伝わるか”を考える力が試される領域ですよ！
データアナリストにおすすめのデータ分析本も参考にしつつ、AIに代替されないデータ可視化スキルを磨いておきましょう。
②ビジネス課題を定義する力
データアナリストにとって、ビジネス課題を正しく定義する力は最も重要なスキルの一つです。
どんなに優れた分析をしても、問いがズレていれば意味のない結果になってしまうからです。
AIはデータの処理は得意ですが、一方で
- 何を分析すべきか
- どの視点がビジネスに有効か
といったところまでは判断できません。
そのため、データアナリストが現場の声や経営課題をヒアリングして本質的な課題を見つけ出す力が求められます。
ちるとも僕自身も、お客さんからデータを渡されて「分析してほしい」とあいまいに依頼されることがよくあります！
課題の再定義ができる人材は、AIに代替されにくくなります。
これからのデータアナリストには、技術よりも思考の質が求められていくでしょう。
③AIや機械学習を使いこなすリテラシー
AIや機械学習を使いこなすための基本的なリテラシーは、今後のデータアナリストにとって必須のスキルです。
なぜなら、AIは避けて通れない流れであり、むしろAIを使いこなせる人材が市場で求められているからです。
出典：日経新聞『AIウォーズ勃発、研究出遅れた日本 人材不足も深刻』
ちるとも実際、上図のように9割以上の企業が「AI人材が不足している」と回答しています。
AIリテラシーとは、AIがどのように動くのかを理解し、その結果を正しく読み取って判断できる力のことです。
「AIが間違える場面」や「なぜその結果になったのか」を説明できる人が、これからの時代に求められます。
ちるとも今後のキャリアを考えるなら、AIを“使われる側”でなく“使う側”になりましょう！
【Q&A】データアナリストの将来性に関するよくある質問（FAQ）
AIの進化によって、「データアナリストの仕事は将来どうなるのか？」と不安を感じている人も多いと思います。
ここでは、AI時代におけるデータアナリストの将来性や仕事の変化について、多くのデータアナリスト希望者が気になりそうな質問を5つピックアップしました。
- データアナリスト未経験でも今から目指す価値はある？
- ChatGPTなどの生成AIの登場で仕事の役割はどう変わる？
- データアナリストとAIエンジニアの違いは？
- AI時代に将来性が高い業界や分野は？
- 今後なくなる可能性のある分析業務はある？
データアナリスト未経験でも今から目指す価値はある？
未経験でもデータアナリストを目指す価値は十分にあります！
理由は、データ活用を推進する企業が増えており、データアナリスト人材の需要が高まり続けているからです。
AIやITツールの普及によって以前よりも分析のハードルが下がっているため、文系出身や異業種からでも学びながら成長できる環境が整っています。
実際にも僕自身も、転職エージェントを使いながら転職活動をしたことで、異業種（人材業界）からデータアナリスト転職に成功できましたよ。
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ちるともまずは転職エージェントに登録して、未経験OKの求人を紹介してもらいましょう！
ChatGPTなどの生成AIの登場で仕事の役割はどう変わる？
生成AIの登場によって、データアナリストの仕事は「手を動かす」から「考える」仕事に変化しています。
AIはレポート作成や集計を自動化できますが、問いの設定や解釈は人にしかできません。
つまり、生成AIはデータアナリストの補助的なツールであり、正しく使えばむしろ仕事の質を高められます。
ちるとも今後はAIを“使いこなせる人”が高く評価される時代になりそうですね！
データアナリストとAIエンジニアの違いは？
データアナリストとAIエンジニアは、以下▼のとおり役割も目的も異なる職種です。
データアナリストとAIエンジニアの違い
- データアナリスト：データを活用してビジネス課題を解決する人
- AIエンジニア：AIや機械学習モデルを開発・運用する人
データアナリストはSQLやBIツールを使い、分析や可視化を通じて意思決定をサポートします。
一方でAIエンジニアは、PythonやTensorFlowなどの技術を用いてモデル構築に特化します。
両者の連携が求められる場面も多いため、自分がどの業務に向いているかを見極めることが大切です。
ちるともデータアナリストについて詳しく知りたい人は、上記の記事▲もあわせて読んでみてください！
AI時代に将来性が高い業界や分野は？
AI時代においても、データアナリストの需要が高い業界・分野は存在します！
特にIT・マーケティング・金融・医療などは、データの活用が業績に直結するため、今後も成長が期待できるでしょう。
実際に、僕が勤めているIT業界でも、プロダクト改善やABテストにデータアナリストが関わることが当たり前になっています。
“データを武器にできる業界”を選ぶことが、データアナリストの将来性を左右するカギになりますよ。
今後なくなる可能性のある分析業務はある？
単純作業に近い集計業務や定型レポート作成は、今後AIに代替される可能性が高いです。
なぜなら、これらはルールに従って繰り返す処理が多く、自動化との相性が良いためです。
ちるとも「毎月の売上レポート」「定期的なKPI報告」といった簡単な分析業務は、AIやBIツールなどによって自動化されていますね。
今後は“人にしかできない仕事”を意識してスキルアップすることが重要になるでしょう。
まとめ：AIを上手く活用し、市場価値の高いデータアナリストを目指そう！
AIの進化によってデータアナリストの役割も変化していますが、完全に代替されるわけではありません。
むしろ、AIを活用できるデータアナリストこそが市場価値を高めるチャンスを手にしています。
AI時代にデータアナリストが生き残るために必要なスキル
- データ可視化スキル
- ビジネス課題を定義する力
- AIや機械学習を使いこなすリテラシー
これらのスキルを磨けば、AIと競合するのではなくAIを味方につけて働くことが可能です。
まずは転職エージェントに相談して、自分に合った企業やキャリアパスを見つけてみましょう。
市場価値の高いデータアナリストになる第一歩は、“行動する”ことから始まります。
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内定獲得まで完全無料で利用できます。
ちるとも登録は完全無料ですし、一度キャリア相談してみるだけでも情報収集になりますよ！
「AIに仕事を奪われるのではないか…？」と将来に不安を感じる今だからこそ、一歩踏み出してみましょう。
データアナリストでキャリアに輝きを！
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
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