目次
はじめに
「データ活用を進めたいのに、ビジネス側とエンジニア側の話が噛み合わない」「高度な分析人材を採ろうとしても、そもそもどんなスキルを持つ人を探せばいいのか分からない」——データ活用の推進を任された方から、こうした声をよくいただきます。この記事では、ビジネスと技術の“架け橋”となる人材「アナリティクスエンジニア（AE）」に本当に必要な3つのスキルを、意思決定者の視点で整理します。採用・育成・内製化の判断材料として、どんな人材像を目指せばよいのかが見えてくるはずです。
そもそもなぜ「架け橋」となる人材が必要なのか、その背景はこちらの記事で解説しています。
なぜ今「アナリティクスエンジニア」という人材が必要なのか
多くの企業でデータ活用が思うように進まない背景には、「企業のビジネスサイドとシステムエンジニアサイドをつなぐ架け橋の不在」という共通の構造課題があります。ビジネスサイドは「何をしたいか」を語り、エンジニアサイドは「どう実現するか」を担いますが、両者のあいだにはデータの定義や認識のズレ、相互不理解が生まれがちです。この溝を埋め、双方の負荷を軽減しながらデータ活用を前に進める役割こそが、アナリティクスエンジニア（Analytics Engineer、以下AE）です。
AEとは、データ活用を「取り持つ人」である
AEは、ビジネスと技術の両方を理解し、その間に立ってデータ活用プロセス全体を円滑に進める「取り持つ人」です。ビジネスサイドとは分析要件のすり合わせや可視化方法の検討を行い、エンジニアサイドとは使用データのすり合わせやデータ連携の確認を行います。単なる「分析ができる人」でも「システムが分かる人」でもなく、両者を結びつけてデータ活用を実際に前進させることが、AEの専門性です。
AEはクライアント先に常駐し、主に次の4つのプロセスを通じて、データ活用に必要な“お膳立て”を進めます。
- データ環境整備
データを使いやすく綺麗な状態にする（DWH/BIの整理、定義書やデータカタログの作成など）。 - 分析用データの作成
要望に沿って分析用データを作成する（データマート構築、再現可能なフロー構築など）。 - データの可視化
分析用データからグラフや表を作成し、考察や示唆を得やすくする（BIダッシュボード構築、レポート作成など）。 - ナレッジの共有
業務プロセスを企業にレクチャーし、内製化（自走化）を支援する（ドキュメント共有、権限設定支援、レクチャー実施）。
この4つのプロセスをやり切るために、AEには次に挙げる3つのスキルが求められます。
AEに必要な3つのスキル
AEに求められるコアスキルは、大きく「技術力」「ビジネス課題解決力」「プロセス構築・連携力」の3つに整理できます。どれか一つが突出していればよいのではなく、3つがバランスよく噛み合ってはじめて“架け橋”として機能します。順に見ていきましょう。
① 技術力：データを自在に扱う基礎体力
1つ目は、データ基盤を理解し、データを自在に構築・操作する力です。データベースやDWHの仕組みを理解し、SQLなどを用いてデータを抽出・加工・構築できる、データエンジニアリングに近い技術的な基礎体力と応用力を指します。“原材料”であるデータと、その“保管庫”の仕組みを扱えることが、後続のすべての工程の土台になります。
意思決定者の視点
ここでいう技術力は、特定ツールの操作テクニックそのものではなく、「使えるデータを自分の手で用意できる」再現性のある力です。この土台があるかどうかが、外部依存を減らし内製化へ近づけるかの分かれ目になります。
② ビジネス課題解決力：データで価値を生む力
2つ目は、ビジネス課題を捉え、データで価値を創出する力です。ビジネス側の課題や要望を正しく理解し、それをデータ分析の要件に落とし込み、分析結果から示唆を得て、分かりやすく伝え、解決策につなげる——この一連の流れを回せる力を指します。技術力が「データを扱える力」なら、こちらは「何のためにデータを扱うのかを定義する力」です。
意思決定者の視点
「分析はできるが、事業の意思決定に効かない」という状態は、このスキルの不足から生まれます。ビジネス課題を構造的に捉える力があってはじめて、データは事業成果に結びつきます。
③ プロセス構築・連携力：組織を動かし自走化を支える力
3つ目は、データ活用の流れ（プロセス）を設計・標準化し、必要なドキュメントを作成・維持管理する力、そしてビジネスサイド・エンジニアサイドなど関係者と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進する力です。作った仕組みを“個人の成果”で終わらせず、“組織の資産”として残す。AEの「取り持つ人」としての側面が最も表れるスキルです。
意思決定者の視点
データ活用が“あの人しか分からない”属人的な状態に陥るか、組織で回り続けるかは、このスキルが握っています。内製化・自走化を本気で目指すなら、最も見落としてはいけない観点です。
3つのスキルは「後から育てられる」
ここまで読むと「そんな万能人材、採用市場のどこにいるのか」と感じるかもしれません。しかし重要なのは、これら3つのスキルは体系立てて育成できるということです。DXAでは「スキルは後から身につけられる」を基本方針とし、未経験者であっても独自の育成カリキュラムとサポート体制を通じて、短期間（最大3ヶ月目安）でプロフェッショナルなAEへと育成しています。
3つのスキルは、次の6つの学習領域に分解して育てられます。
- データ基盤・SQL基礎体力
- ビジネス理解と要件定義力
- データモデリングとマート構築実践
- データ可視化とストーリーテリング
- ドキュメンテーションとデータガバナンス
- コミュニケーションとプロジェクト推進
これを支えるのが、研修専任トレーナーによる指導、毎日の定例（朝・昼・夕）での進捗確認と疑問解消、トレーナーだけでなく経験豊富な先輩社員も加わるチームでのサポート文化、そして演習や模擬プロジェクトを重視した実践重視の育成体制です。「採れないなら育てる」を仕組みで実現している点が、内製化を検討する組織にとってのヒントになります。
まとめ
データ活用の“架け橋”となるアナリティクスエンジニアには、「技術力」「ビジネス課題解決力」「プロセス構築・連携力」という3つのスキルが求められます。技術力でデータを扱い、ビジネス課題解決力で価値の方向を定め、プロセス構築・連携力で組織に定着させる——この3つが揃ってはじめて、データ活用は特定の“あの人”に依存しない、組織で回り続ける営みになります。そしてこれらは、正しい育成の仕組みがあれば後からでも育てられるスキルです。自社の人材像を描くとき、まずはこの3つの観点を採用・育成の物差しにしてみてください。
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私たちDX-Accelerator事業では、データ活用についての様々なスキルを持った人材が常駐でデータ活用支援を行うサービスを提供しています。
当事業はローンチから約4年（26年7月時点）ですが、これまでに様々な業界・業種のお客さまのお手伝いをさせていただいております。
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