2026年1月9日
データ分析のプロはどこで輝くか：学術とビジネスを繋ぐキャリア
株式会社ビジネスリサーチラボでは、データ分析を専門とするフェローが活躍しています。彼らは学術的な知見をビジネスの現場に応用し、クライアントの課題解決に貢献しています。しかし、データ分析のスキルを持つ人材にとって、そのキャリアパスは必ずしも明確ではありません。
本対談では、当社マネージャーの藤井貴之とチーフフェローの能渡真澄が「データ分析の専門家にとっての、ビジネスリサーチラボという環境」をテーマに対談を行いました。学術研究の世界とビジネスの現場では、データ分析に求められる役割やスキルがどのように異なるのか。そして、その違いの中に、どのようなキャリアの可能性や仕事の面白さがあるのか。日々の業務から得られたリアルな視点で語り合います。
対談では、扱うデータの種類や規模の違いから、クライアントへの伝え方、さらには専門家として持つべきマインドセットまで、具体的なエピソードを交えながら掘り下げています。データ分析をキャリアとして考えている研究者や学生の方々、また、ご自身の専門性を今後のキャリアでどう活かすべきか模索している方々にとって、一つのヒントとなるかもしれません。「専門スキルを価値に変える」ための思考法について、ぜひお読みください。
学術研究とビジネスの現場、データ分析の決定的な違い
藤井：
本日のテーマは「データ分析」です。特に、データ分析を専門とする人材にとって、ビジネスリサーチラボがどのような点で魅力的な環境なのか、という点についてお話しできればと思います。早速ですが能渡さんは、ビジネスリサーチラボで行うデータ分析と、大学などの学術領域で行う分析とを比べた場合、どのような違いが最も大きいと感じますか。
能渡：
学術研究との最も大きな違いは、依頼されるテーマ、つまり検証すべき課題や扱うデータの種類が非常に多岐にわたる点だと思います。
学術研究では、通常、自分自身の研究領域で用いられる特定の手法に深く依存する傾向があります。例えば、社会調査が専門であれば質問紙調査、カウンセリングが専門であれば事例検討や面接調査といったように、扱う手法は領域ごとにいくらか偏りがあります。そこで研究を続けていると、その特定手法やデータ様式に慣れていきますが、そこから外れるものにはあまり着手しないことが多いです。
それに対して、ビジネスリサーチラボにいただくクライアントからの依頼は、アンケートデータの分析が多いものの、それだけではありません。クライアント企業が独自に収集している業績データや、毎年の人事評価データなど、内容は様々です。また、「360度評価」のように、一人の人物を上司・同僚・部下といった様々な立場の人が評価した、複雑なデータ群を扱うこともあります。このようなデータは、通常の研究ではなかなかお目にかかれません。
藤井：
学術研究の場合、基本的には「自分がこれを研究したい」という興味が起点となります。一方で、ビジネスリサーチラボの仕事はクライアントを支援することです。手元にあるデータを使って、クライアントが求める目的に沿って、「どう分析すれば物事の本質が分かるか」「どう伝えれば役立つ知見になるか」を考える必要があります。自分の専門分野だけではない、多種多様なデータに触れられるのは、大学で研究しているだけでは得難い貴重な機会だと感じます。
能渡：
そういったありとあらゆるデータを共有いただき分析する機会に恵まれることは、データ分析を得意とする人にとっては非常に魅力的な環境だと感じています。逆に、分析に自信がないと、「このデータを渡されても、どう分析すればいいのか」と途方に暮れてしまうかもしれませんね。
研究では出会えない「宝の山」：大規模・特殊データへの挑戦
藤井：
データ分析のスキルを磨きたいと考えている人にとって、様々な種類のデータに触れたり、多様な分析手法を試したりする機会は非常に重要だと思います。その点で、企業を対象とした組織サーベイのような案件では、扱うデータの数が非常に多くなることがあります。そうした経験ができることも、ビジネスリサーチラボでデータ分析を行う魅力の一つだと感じますが、いかがですか。
能渡：
おっしゃる通りです。「長年、全社的に調査を実施してデータを蓄積してきたが、これまでの集計結果の変化を眺めるだけで限界を感じている。データ分析によって何か新しい視点や、施策に繋がるヒントを得られないか」というご相談は度々いただきます。
こうした経緯でご提供いただくデータは、例えば「千人規模の社員サーベイ結果が数年分ある」といった、非常に大規模なものになります。千人規模の対象者を何年にもわたって追跡した「パネルデータ」は、学術研究では滅多にお目にかかれません。こういったデータを拝見するたびに「とても貴重な、すごいデータだ」と感動します。データの件数が多いと、データ分析の自由度が高まります。その中で、自分たちのスキルをどう活かせるかを考えられるのは、他では得難い、非常に魅力的な機会だと感じています。
藤井：
多様な分析手法や技術を持っている人からすれば、大規模で多角的なデータはまさに「宝の山」のように見えるでしょうね。
能渡：
はい、そういった分析を仕事として担えるのは、本当に楽しいですね。
分析の先にある価値：クライアントに「使ってもらう」ための思考法
藤井：
クライアントが持つデータを用いて高度な分析を行う一方で、その結果を「どう伝えるか」という、分析とは別のスキルが求められます。これはデータの種類にもよると思いますが、能渡さんはどのようにお考えですか。
能渡：
伝え方を考える上では、分析後の展開まで見通すことが重要だと思っています。普段のお仕事では、データ測定や分析のタスクが始まるより前に、分析結果をどのようにクライアントに活用いただくか意識しています。
ご依頼をいただき、クライアントから関心や問題意識を伺った際や、データ測定も行うプロジェクトなら調査内容を詰めていく段階で、「このデータなら、こんな分析ができて、（ポジティブ・ネガティブデータにかかわらず）こんな分析結果が示せるだろう。その結果の解釈から、クライアントにはこのようにご活用いただけるだろう」と、最終的なアウトプットとその説明を先んじて考えながら、分析計画を立てることが多いです。
このアプローチは、クライアントワークならではの特徴だと思います。学術研究におけるデータ分析は、学術的に抽象的な問いに対する示唆を得ることで、分析結果を実践で活かす具体的な活用方針を強く意識することは多くないです。実践的示唆を考察する際、具体的な施策立案まで踏み込んで考えることはあまりないでしょう。
しかし、実務に活かすための分析で最も重要なのは、「分析結果から抽象的な示唆を得て終わりではいけない」ということです。単に「AとBに関連がありました」と分かって満足するのではなく、その結果をクライアントに使っていただかなければ意味がありません。分析結果を知ることで、クライアントが「自分たちの施策は、こういう意味を持っていたのか」と解釈を深めたり、新たな気づきを得たりすることが重要で、つまり、徹頭徹尾「クライアントのための結果」でなくてはならないのです。
藤井：
「相手に伝える」という明確な目的がある点が、学術研究との大きな違いだということがよく分かりました。たとえ高度で適切な分析ができたとしても、その結果が「それで、これを実務にどう活かせばいいのでしょうか」という疑問に繋がってしまっては、目的を果たせなくなりますね。
「一般化」か「個別最適化」か：研究とビジネスの目的の違い
能渡：
加えて、分析が仮定する「母集団」の違いも大きいと思います。研究で想定される母集団、つまり分析結果を適用・一般化したい対象は、「日本の若者」や「成人」のように、非常に広く設定されるのが一般的です。だからこそ、多くの人に当てはまる「平均的な傾向」を明らかにしようとする検証が多いです。
一方で、特にクライアント企業の人事データ分析において、クライアントワークのデータ分析における母集団は、その「クライアント企業の社員」と限定された集団です。この違いによって、一つ特殊な状況が生まれます。それは、「クライアント企業に独自な変数間の関連性が検証されやすい」点です。その企業の組織文化や、集まっている従業員の特性によって、サーベイで測っている概念の意味合いが違っているのが主な理由だと感じています。
藤井：
「母集団」という観点は、まさに核心ですね。学術研究は基本的に、目の前のデータからその背後にある、より大きな集団に共通する法則、つまり「一般化」を目指すものだと思います。それに対してクライアントワークは、その会社にいる具体的な個人から得たデータを扱い、分析から得られた結果も、そのデータをくれた人たち自身に還元していく、という側面が強いですね。
能渡：
その通りです。実際にあった例ですが、あるクライアントのエンゲージメント調査の分析で、「上司と部下の関係性」に関する項目が、想定以上に他の様々な結果に影響を与えていることが分かりました。これについて担当者の方にヒアリングしてみると、「昨年度から、上司と部下の関係構築に全社で力を入れているんです」という背景がありました。研究論文では、今後の展望などで主効果的な関連に対する調整要因を概念で挙げることが多いですが、それが企業の施策や風土の特徴が反映されて分析結果にわかりやすく表れてくるイメージです。
このように、組織の実態に即した結果がデータ分析で描かれることが多いのは、普段の研究ではなかなか味わえない、この仕事の奥深さだと思います。
藤井：
学術研究の世界では、そうした特徴的なデータは「偏り」と見なされ、「この結果は一般化できるのか？」という課題に直面することがあります。しかし、ビジネスの現場では、その「偏り」こそが「組織の実態」そのものである場合があります。
能渡：
クライアントワークにおける分析は、そもそも「他企業に一般化するつもりがない」とも言えます。対象となるクライアント企業ならではの特徴を明らかにすることが目的なので、その結果が他社に当てはまるかどうかは、関心の対象外なのです。
学術からビジネスへ：現場で求められるマインドセットの転換
藤井：
学術の世界から、こうしたクライアントワークの領域に足を踏み入れたとき、最初は「こんなやり方でいいのだろうか」と戸惑うことも多いのではないでしょうか。能渡さんご自身は、当初いかがでしたか。
能渡：
入社当時、私は「学術研究で使われている尺度による概念の捉え方と測定内容が、正確で正しい」と思い込んでいました。そのため当時は、その学術的な概念や理論背景を堅実に守り、できるだけそのままクライアントの調査にも適用しようと強く意識していました。
しかし、すぐに壁にぶつかりました。それは、「クライアントの実態を捉えきれない」という問題です。クライアントが「本当に知りたいこと、測りたいこと」が、既存の学術的な尺度そのままでは捉えきれないことがほとんどなのです。例えば「顧客志向」という言葉一つをとっても、その捉え方は企業によって様々です。単に同名の既存尺度を持ってきて適用するだけでは不十分で、そのクライアントが本当に大切にしている理念やありたい姿、あるいは組織の実態を反映できる項目を、自分たちで考え抜き作成する必要があるのだと気づきました。
しかし、深く考えずオリジナルな物を作るだけでは、今度は測定概念の意味合いや妥当性が損なわれてしまいます。そのため、学術理論や研究知見をよく読み解いて理解し、そのエッセンスを活かしながら、学術的な精度とクライアントの重視する事柄の両立をすることが不可欠なわけです。この調整こそ、クライアントワークにおけるアンケート作成のポイントであり、非常に応用的な研究スキルの発揮しどころだと感じています。
概念を正確に捉える項目調整に加えて、クライアントの問題意識や関心、実態、理念をうまく捉えるよう項目作成を掘り下げる観点は、通常の尺度構成では考えない論点を多分に含み、マインドセットが大きく変わるきっかけになりましたね。
データ分析人材のキャリア：企業ニーズとのギャップをどう埋めるか
藤井：
データ分析のスキルを持つ人が、研究者としてキャリアを築く以外の道を考えたとき、選択肢は意外と少ないように感じます。その中で、ビジネスリサーチラボのようにクライアントワークを通じて専門性を発揮するキャリアは、非常に貴重な選択肢ではないかと思いますが、どうお考えですか。
能渡： まず、感じていることとして、データ分析に対する社会的なニーズは確実に大きくなっています。しかし、ここで一つ、大きな「認識のギャップ」の存在も感じているところです。それは、企業側が考える「データ活用」と分析の専門家が考えるそれが、必ずしも一致していないという点です。
多くの企業は、「自社の施策決定のヒントを得たい」といった比較的漠然とした期待を持っていることが多い印象があります。一方で、分析スキルに自信を持つ人材は、「こんな高度な分析ができる」という技術面をアピールしがちです。分析の専門家が思う強みと多くの現場が抱えるニーズが、実はあまり噛み合っていないのです。
「測定したけど活かしきれない、大量のデータが眠っている」という企業も多いと聞きます。そうした状況でまず求められるのは、そういったデータを一括処理し、基礎集計や単相関分析など基本的な傾向を分かりやすく示すことだったりします。これだけでも、企業にとっては非常に価値のある「分析」なのです。高い分析スキルを持つ方ほど、「その程度のデータ分析に価値があるのか？」と疑問を感じがちですが、それを堅実・丁寧・正確にすばやく実行できることは、思いのほか価値を発揮でき、分析の有用性を示す最初のチャンスとなります。
藤井：
高いスキルを持つ人ほど、それを使いたいという気持ちになるのは自然なことだと思います。その中で、クライアントの理解度に合わせて、あえてシンプルな手法に留める、といったバランス感覚が必要になるのですね。
能渡：
そう思います。もちろん、「よりハイレベルな分析を実行し、さまざまな観点で組織の実態を把握したい。そのために、統計的な知識も学びたく、応用的な分析をしながらそのレクチャーもお願いしたい」と依頼を下さる企業もあります。しかし、そういったクライアントは多いわけでなく、常にニーズやご理解いただける内容水準を探り続ける必要があります。
その中では、「自分のスキルが十分に発揮しきれない」と欲求不満を感じることがあるかもしれません。しかし、クライアントワークはクライアントが持つ課題意識や関心を満たすことで報酬をいただくお仕事で、腕前を披露してその評価でお金をいただく仕事ではありません。この「クライアントのニーズに対して、自分のスキルをどのようにして最大限発揮できるか」を突き詰める、その中で自分のスキルと実行内容のギャップを埋めながら強みを生かす方法を考えるのが、この仕事だと言えるでしょう。
ビジネスリサーチラボだからこそ面白い：難易度の高い課題と、専門性を発揮できる環境
能渡：
そして、これはビジネスリサーチラボの大きな特徴なのですが、私たちがご依頼をいただくプロジェクトは、クライアントが「他社で断られてしまった」と述べるような、難易度の高いものが少なくありません。つまり、ビジネスリサーチラボに集まってくる依頼は、ある意味でスクリーニングされており、そもそも難易度の高い案件が集まりやすいと言えます。
藤井：
そもそも加工されていない「生データ」が手に入らない、といったケースもあります。すでに集計された形のデータしかなく、「ここから何とか分析できませんか」というようなご相談は、学術の世界ではほとんど経験しないことですよね。
能渡：
実際にありましたね。例えば、部署ごとの集計値しか手に入らないとか、サーベイのベンダー企業から提供されるのが、各種集計値に加えて、相関分析の結果をまとめた「相関行列」だけというケースもあります。しかし、ここがまさに分析スキルの見せ所です。実は、集計結果や相関行列さえあれば、そこからさらに統計解析を行うことが、一部可能な場合があるのです。ローデータがなくても分析する方法を身につけている、特殊な知識や技術を持っている人にとっては、その尖ったスキルを発揮できる非常に面白い職場だと思います。
高度なスキルを「手放す」勇気：プロフェッショナルが持つべき視点
藤井：
クライアントに「伝える」ということを考えたときに、分析手法のレベル感を使い分ける、というお話がありました。
能渡：
私たちの仕事は、「ハイレベルな分析で洗練された目覚ましい結果を出して終わり」ではありません 。繰り返しになりますが、その結果がクライアントの組織においてどのような意味を持ち、どう活用できるのか、その解釈や使い方まで含めて、しっかりとご理解いただけるよう提供する必要があります。
「高度な分析を展開しても、クライアントが求めるニーズや内容水準から見れば、あまり価値を提供できない」ケースも、往々にしてあります。そうした場合には、クライアントが理解し使いやすい分析の水準に調整することを考え、相関分析と散布図のような分かりやすい形に留めるという判断も考慮します。
自分たちが分析結果を説明して満足するのではなく、クライアントが「自分たちで活用する/関係者を説得するためのアイテム」として使えるレベルにまで、情報提供のあり方をデザインする。そのために最適な分析手法や説明方法を考え抜く必要があるのです。
藤井：
ビジネスリサーチラボで活躍できる人材としては、どのようなスキルやマインドセットがあると良さそうでしょうか。
能渡：
私が強く思っていることは二つあります。一つは、当然ながら、「高いレベルの分析スキル」は必須です。そもそも自分たちがハイレベルな分析を実行できないなら、プロとは言えないと思っています。基本的な手法が一通りできるというレベルでは、正直なところ少し厳しいかもしれません。より応用的な、高度な分析手法まで網羅的に扱えるレベルまでスキルを高めていただけると、ビジネスリサーチラボで活躍できる可能性は格段に高まります。
そして二つ目は、「その高い分析スキルに固執せず、必要に応じて手放すこと」です。この精神的な柔軟性が、何よりも重要です。自分が「もっとできるのに」という気持ちを抑え、目の前の相手にとってのベストは何かを見極める冷静さが求められます。この、「自分にできる高度な分析実践を手放し、クライアントにとってのベストを追求する」という、ある種の前向きな諦めのマインドがなければ、この仕事は務まりません。
藤井：
学術の世界で、常に最適・最善の手法を追求してきた人にとって、「諦める」というのは、非常に難しいことだと思います。しかしその一方で、調整した結果がクライアントからの感謝の言葉に繋がったときには、この仕事ならではの楽しさを感じられるのかもしれませんね。
高度なスキルを「発揮する」自信：プロフェッショナルの腕の見せ所
能渡：
なお、ここまで述べてきた「クライアントのニーズに応じた調整」とは真逆の道を行くビジネスリサーチラボの魅力を最後に紹介します。当社には、クライアントの許可を得た上で、プロジェクトで得られた貴重なデータを使って「学術論文を執筆する」という機会が、契約の中に組み込まれることがあるという、面白い側面があります。仕事として執筆するので学術誌採択は強く期待されますが、仕事の中に学術論文の執筆が組み込まれており、そこでは自分が持つ最大限のスキルを発揮することができるのは面白いところです。
論文を執筆する際には、クライアントワークで見せたような調整や加減はまったくしません。自分に可能な水準で理論整理を突き詰めて分析レベルを高め、精度や質を高めた検証を広げられます。クライアントの課題解決に貢献するというクライアントワークの面白さと、純粋な知的好奇心に基づいて最先端の分析と研究を追求できる学術的な面白さ、この両方を満たすことができるのは、ビジネスリサーチラボの大きな魅力だと感じています。これを「面白そう」と感じられる強者は（苦笑）この仕事が向いており、ぜひ共に働きたい次第です。
藤井：
ビジネスリサーチラボは大学に所属する研究者がなかなか取得できないデータを扱う機会があります。そして、その中には先ほど述べたような大規模サンプルのパネルデータなど非常に希少なものも多く、学術的な価値も高いものです。こうしたデータを扱い、企業や社会を良くしていくことに貢献すること、それに加え、学術界に還元していくこともビジネスリサーチラボの目指すところであり、それを担う自信のある方はこの仕事に向いていると言えますね。
対談者
藤井 貴之 株式会社ビジネスリサーチラボ マネージャー
関西福祉科学大学社会福祉学部卒業、大阪教育大学大学院教育学研究科修士課程修了、玉川大学大学院脳情報研究科博士後期課程修了。修士（教育学）、博士（学術）。社会性の発達・個人差に関心をもち、向社会的行動の心理・生理学的基盤に関して、発達心理学、社会心理学、生理・神経科学などを含む学際的な研究を実施。組織・人事の課題に対して学際的な視点によるアプローチを探求している。
能渡 真澄 株式会社ビジネスリサーチラボ チーフフェロー
信州大学人文学部卒業、信州大学大学院人文科学研究科修士課程修了。修士（文学）。価値観の多様化が進む現代における個人のアイデンティティや自己意識の在り方を、他者との相互作用や対人関係の変容から明らかにする理論研究や実証研究を行っている。高いデータ解析技術を有しており、通常では捉えることが困難な、様々なデータの背後にある特徴や関係性を分析・可視化し、その実態を把握する支援を行っている。
