AI時代のデータアナリストの立ち位置

これからのデータアナリストの主戦場は、分析結果を出すことだけではなく、チームや現場が考えるきっかけをつくることまで広がると思います。
AIが答えを出す時代だからこそ、自分の経験や視点を活かして“問い”を設計できる人が価値を生む。
今回は、そんなこれから求められるであろうAI時代のデータアナリストの立ち位置について、私自身の経験をもとにお話しします。

Transcript

1. CONFIDENTIAL 伊藤 一成 SmartHR データアナリスト ／ アナリスト組織マネージャー AI時代のデータアナリストの⽴ち位置 ― “分析する⼈” から、”問いを設計する⼈” へ 2025.12.17 第2回データ分析現場のリアルな知恵と工夫
2. 今⽇お話すること 1. 私のキャリアを通じたデータとの関わり⽅ 2. データ分析によくある「3つの壁」 3. AI時代のデータアナリストの⽴ち位置 4. 質疑応答
3. CONFIDENTIAL 経歴
 新卒で会計ソフトウェア会社に入社し、エンジニアとしてキャリアをスタート。 
 その後、システム管理者・ITコンサル・営業企画といったキャリアを経験し、2024年1月に データアナリストとして株式会社SmartHRへ入社。 
 主にフィールドセールス・カスタマーサクセス領域のデータ分析業務、全社KPIデータ基盤 の構築に従事。
 2025年1月からデータアナリスト組織のマネジメントを兼任。 
 伊藤 一成 株式会社SmartHR Bizデータアナリティクスユニット チーフ ⾃⼰紹介
4. 4 会計×エンジニア システム内で扱う“数ある情報の1つ” ⾦融×システム管理者 改変が許されない“重要情報の1つ” HR×コンサル 現状を定量的に把握できる“モノサシ” FinTech×営業企画 事業を伸ばすために使える“武器” SaaS×データアナリスト “誰もが⾒られる‧知っているべき情報” 1 3 5 2 4 私のキャリアを通じたデータとの関わり⽅
5. - データ分析によくある「3つの壁」
6. 「うん、それは⼤体知ってる。」 データ分析における「3つの壁」：① 響かない分析の壁 正しい分析なのに、⼈が動かない 6
7. データ分析における「3つの壁」：② 共通化できないデータの壁 7 同じ数値を⾒せても、 伝わり⽅が変わる
8. データ分析における「3つの壁」：③ 課題がないまま進める分析の壁 8 “とりあえず分析してみて ” “問い” の共通認識がない 課題が曖昧なまま分析を進めると、⽰唆も曖昧になる （誰にも刺さらない） 問いを共通認識として持てていない状態では、 分析の価値は最⼤化されない ‧‧‧ ？
9. - AI時代のデータアナリストの⽴ち位置
10. データアナリストの価値は「集計」や「分析」だけではない 10 答えを出す分析 ⼈の思考を動かす分析 • 仮説(イシュー)があるデータ分析 • 仮説に対する答えを出すのが⽬的 • 答えを出すのはデータアナリスト • 仮説(イシュー)がないデータ分析 • データを使って“問い”を作るのが⽬的 • 問いを作るのはアナリストとデータを⾒る⼈
11. AI時代のアナリストの⽴ち位置 11 データの抽出‧集計 2者の “間” に⽴ち、 組織全体の思考を動かす 「問い」を⽴てる ⾏動‧意思決定 AI アナリスト 現場
12. まとめ 12 “分析する⼈”から “問いを設計する⼈”へ 正しいデータや⽰唆を出すことだけではなく、 ⾃分の視点を信じて、組織に新しい問いを届けていく。
13. ご清聴ありがとうございました! 13