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「アナリティクスエンジニアって何？」
データ活用が進む現代では、企業が保有するデータを分析し、ビジネスに活かすことが重要になっています。しかし、データをただ集めるだけでは意味がなく、「分析できる形に整備する」プロセスが欠かせません。
そこで近年、急速に注目を集めている職種が「アナリティクスエンジニア」です。
この記事では、アナリティクスエンジニアの仕事内容や必要スキル、年収、将来性について、具体例を交えてわかりやすく解説します。
これからデータ系のキャリアを検討している方、アナリティクスエンジニアへの転職を考えている方にも役立つ内容になっています。ぜひ最後まで読んでみてください。
アナリティクスエンジニアとは
アナリティクスエンジニアとは、データ分析を行うために必要なデータを整備し、分析しやすい形に変換するエンジニアのことです。企業のデータを整理し、BIツールや分析ツールで活用できる形にする役割を担います。
単なるデータ処理にとどまらず、ビジネス要件を理解した上でデータを設計・管理する点が特徴です。
データ活用が進むにつれて、単にデータを集めるだけではなく「分析できる形に整える」ことが重要になりました。その役割を担うのがアナリティクスエンジニアです。
原石のような生データを磨き上げ、誰もが使いやすい分析データとして提供することで、企業全体のデータ活用レベルを底上げします。
アナリティクスエンジニアの定義
アナリティクスエンジニアは、データ分析に必要なデータを作るエンジニアです。具体的には、データウェアハウスに蓄積されたデータをSQLなどを使って加工し、分析しやすい形に変換します。
データの収集・転送を担うデータエンジニアの仕事を引き継ぎ、「分析に使えるデータ」へと仕上げる役割を果たします。dbt（data build tool）などのデータ変換ツールを活用することも多く、再現性の高いデータパイプラインを構築します。
データアナリストが分析を行うための「データの土台」を作るのが主な役割です。データエンジニアが構築したデータ基盤を活用し、ビジネス分析に適したデータモデルを作る仕事とも言えます。
アナリティクスエンジニアが高品質なデータを整備することで、データアナリストやビジネス担当者がより迅速・正確な意思決定を行えるようになります。
なぜアナリティクスエンジニアが必要なのか
多くの企業では、データは存在しているものの、分析に使える形になっていないという課題があります。データが複数のシステムに分散していたり、形式が統一されていなかったりすることが原因です。
さらに、同じ指標であっても部門によって定義が異なるケースも多く、「どのデータが正しいのかわからない」という状態に陥りやすいのです。
アナリティクスエンジニアは、こうしたデータを整理し、分析できる形に整備します。データの品質を保ちながら、ビジネス部門が使いやすいデータを提供することで、企業の意思決定を支える重要な役割を担っています。
指標定義の統一やデータドキュメントの整備も行い、組織全体のデータリテラシー向上にも貢献します。
海外で生まれた職種
アナリティクスエンジニアという職種は、海外のデータ企業を中心に広まりました。特に近年は、クラウド型データウェアハウス（SnowflakeやBigQueryなど）やデータ変換ツール（dbt）の普及により、この職種の重要性が急速に高まっています。
従来はデータエンジニアがすべてを担っていたデータ変換・整備の仕事が、専門職として独立した形です。
データ基盤を構築するデータエンジニアと、分析を行うデータアナリストの間に位置する職種として、モダンデータスタックの考え方の中で誕生しました。海外では「Analytics Engineer」として求人が多数掲載されており、日本でも2020年代以降、徐々にこの職種への注目が高まっています。
データ活用を本格的に進める企業では、今や欠かせないポジションとなっています。
アナリティクスエンジニアの仕事内容
アナリティクスエンジニアの主な仕事は、データを分析できる形に整備することです。データウェアハウスに蓄積されたデータを加工し、分析用のテーブルを作成します。
日々の業務では、SQLを駆使してデータを変換・集計し、ビジネスチームが必要とする指標（KPIなど）を正確に算出できるデータセットを構築します。
また、BIツールで可視化するためのデータモデルを設計したり、データ品質を管理したりすることも重要な業務の一つです。
加えて、データの変更履歴管理やドキュメント整備も担当し、チーム全体がデータを安心して使える環境を整えることも求められます。
データモデリング
データモデリングとは、分析しやすい形でデータ構造を設計することです。例えば、売上分析や顧客分析がしやすいようにテーブル構造を設計します。
生のトランザクションデータをそのまま扱うのではなく、分析目的に応じて集計・整形した「ファクトテーブル」や「ディメンションテーブル」を作成します。
スター・スキーマなどのデータモデルを設計することで、BIツールでの分析が効率的に行えるようになります。
また、dbtを用いたレイヤー構造（Staging → Intermediate → Mart）でデータを管理するアプローチも一般的で、再利用性と保守性の高いデータパイプラインを実現します。
SQLによるデータ変換
アナリティクスエンジニアの仕事の中心はSQLです。データウェアハウスにあるデータをSQLで加工し、分析用のデータセットを作成します。
SELECT文やJOIN、集計関数（SUM・COUNT・AVGなど）はもちろん、ウィンドウ関数やCTEを使った複雑なクエリを日常的に書きこなすことが求められます。
データを結合したり、集計したりすることで、ビジネス分析に使える形のデータを作ります。また、dbtなどのツールと組み合わせることで、SQLをバージョン管理し、テスト・ドキュメント生成まで一元的に扱えます。
これにより、データ変換の品質と再現性を担保しながら、スピーディーな開発が可能になります。
BIツール用データ作成
BIツールでデータを可視化するためには、分析しやすい形のデータが必要です。アナリティクスエンジニアは、BIツールで扱いやすいデータテーブルを作成します。
TableauやLooker、Power BIなど主要BIツールの仕様を理解した上で、ダッシュボードが高速・正確に動作するよう最適化したデータマートを設計します。
これにより、データアナリストやビジネス担当者がスムーズにデータ分析を行えるようになります。
ビジネス側が「見たいデータを自分で探す」のではなく、「すぐに使える状態でデータが揃っている」環境を提供することが、アナリティクスエンジニアの大きな価値の一つです。
データ品質管理
データ分析では、データの正確性が非常に重要です。アナリティクスエンジニアは、データの品質を保つためにテストや監視を行います。
dbtのテスト機能などを活用し、「NULLが入ってはいけないカラムにNULLがないか」「外部キーの整合性が取れているか」といったチェックを自動化します。
例えば、データの欠損や異常値がないかを確認し、分析に使えるデータの信頼性を確保します。データ品質に問題があれば、アラートを発報して即座に検知できる仕組みも整備します。
こうした取り組みにより、ビジネス担当者が常に安心してデータを使える状態を維持します。
データエンジニアとの違い
アナリティクスエンジニアとよく比較される職種がデータエンジニアです。どちらもデータを扱う職種ですが、担当する領域が明確に異なります。
役割の違いを理解することで、自分が目指すキャリアをより具体的にイメージできるでしょう。
データエンジニアはデータ基盤の構築を担当し、アナリティクスエンジニアは分析用データの整備を担当します。
簡単に言えば、データエンジニアが「データを運ぶパイプ」を作り、アナリティクスエンジニアが「そのパイプから届いたデータを使いやすく整える」イメージです。
データエンジニア
データエンジニアは、データ収集やデータパイプラインの構築を行うエンジニアです。データ基盤の設計やインフラ構築など、より技術的な領域を担当します。
PythonやScalaといったプログラミング言語を駆使し、AirflowやSpark、Kafkaなどのツールを使いこなします。
大量のデータを処理するためのシステムを構築することが主な役割です。
データエンジニアのスコープはインフラ・基盤寄りで、SQLよりもシステム設計や分散処理の知識が重視されます。
アナリティクスエンジニア
アナリティクスエンジニアは、データ基盤に蓄積されたデータを分析用に整形します。SQLを中心にデータを加工し、分析に適したデータモデルを作成します。
dbtなどのツールを使ったデータ変換・テスト・ドキュメント管理が主な実務です。
ビジネス部門との連携が多いことも特徴です。「この指標の定義を統一したい」「このダッシュボードにこのデータを追加したい」といったビジネス側の要望を理解し、データとして実装する橋渡し役でもあります。
データアナリスト
データアナリストは、データを分析してビジネスの意思決定に役立つインサイトを導き出す役割です。売上トレンドの把握、施策効果の検証、予測分析など、ビジネス課題をデータで解決します。
一方、アナリティクスエンジニアは分析に必要なデータを準備する役割を担います。つまり、アナリストが分析するための土台を作る職種と言えます。
3者の関係を整理すると、「データエンジニア→（データを届ける）→アナリティクスエンジニア→（データを整備する）→データアナリスト→（データを分析する）」という流れになります。
3つのデータ職種の役割を一目で理解する
「データエンジニア」「アナリティクスエンジニア」「データアナリスト」の3職種は混同されがちです。以下の表で役割の違いを整理しましょう。
| 職種 | 一言で言うと | 主な仕事 | 主なツール・技術 | 年収目安 |
|---|---|---|---|---|
| データエンジニア | データのパイプを作る人 | ETL設計・データ基盤構築・クラウド基盤運用 | Python / Spark / Airflow / AWS / GCP | 600〜900万円 |
| アナリティクスエンジニア | 分析しやすいデータを整える人 | データモデリング・dbtでのSQL変換・BIツール用データ作成 | SQL / dbt / BigQuery / Looker / Tableau | 500〜800万円 |
| データアナリスト | データからビジネス洞察を出す人 | KPI分析・レポート作成・意思決定支援 | SQL / Excel / BIツール / 統計 | 400〜700万円 |
アナリティクスエンジニアはデータエンジニアとデータアナリストの橋渡し役として、データを「分析できる形」に変換することが主な役割です。
アナリティクスエンジニアに登場する専門用語の解説
アナリティクスエンジニアの記事を読んでいると、聞き慣れない技術用語が登場します。初心者向けに主要なキーワードを解説します。
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| dbt（data build tool） | SQLを使ってデータウェアハウス内のデータを変換・モデリングするオープンソースツール。アナリティクスエンジニアの必須ツール |
| データモデリング | データを分析しやすい構造（テーブル設計）に整理すること。スタースキーマやスノーフレークスキーマが代表的 |
| DWH（データウェアハウス） | 分析用に最適化されたデータベース。BigQuery（GCP）・Snowflake・Redshift（AWS）が主要サービス |
| BIツール | データを可視化するダッシュボードツール。Looker・Tableau・Metabaseなどがある |
| ELT | データを先に読み込み（Extract→Load）、DWH内で変換（Transform）する手法。dbtはこのTを担う |
アナリティクスエンジニアの必要スキル
アナリティクスエンジニアには、データ処理や分析基盤に関する幅広いスキルが求められます。特にSQLやデータモデリングのスキルが重要で、これらは業務の根幹を担います。
加えて、ビジネス課題を理解してデータに落とし込むコミュニケーション力も欠かせません。
また、BIツールやデータウェアハウスの知識も必要になります。クラウドサービス（AWS・GCP・Azureなど）の基礎知識があると、より実践的な活躍が期待できます。
SQL（最重要）
SQLはアナリティクスエンジニアにとって最も重要なスキルです。データ抽出や集計、テーブル結合などを行うために日常的に使用します。
基本的なSELECT・WHERE・GROUP BYに加え、ウィンドウ関数（ROW_NUMBER・LAG・LEADなど）やCTE（共通テーブル式）を使った複雑なデータ変換も求められます。
特にJOINやウィンドウ関数などの高度なSQLスキルが求められることもあります。
BigQueryやSnowflake、Redshiftなど、クラウド型データウェアハウスに対応したSQL方言の知識も持っておくと、実務で大きな強みになります。
データモデリング
分析用データを設計するためには、データモデリングの知識が必要です。データの構造を理解し、分析しやすいテーブル設計を行います。
スター・スキーマやスノーフレーク・スキーマなどのモデリング手法を理解し、用途に応じて使い分けることが重要です。
データウェアハウス設計の知識も重要です。
特にdbtを用いた開発では、Stagingレイヤー・Intermediateレイヤー・Martレイヤーの概念を理解し、保守性の高いデータパイプラインを構築できるスキルが求められます。
BIツール
BIツールはデータを可視化するためのツールです。アナリティクスエンジニアは、BIツールで利用するデータを作成します。
代表的なBIツールにはTableau・Looker・Power BI・Redash・Metabaseなどがあり、それぞれの特性に合わせたデータ設計が必要です。
そのため、BIツールの仕組みを理解しておくことが重要です。
BIツール側でどのようなクエリが発行されるかを把握し、パフォーマンスを考慮したテーブル設計・インデックス設計ができると、現場での評価が高まります。
アナリティクスエンジニアの年収
アナリティクスエンジニアは、データ人材の中でも比較的高い年収が期待できる職種です。データ活用の需要が高まっていることもあり、企業からの需要が年々増えています。
特に、データ活用を経営の中核に据えるIT企業やスタートアップ、メガバンクなどの金融機関での募集が目立ちます。
日本でもデータエンジニアやアナリティクスエンジニアの求人は増加しています。即戦力となる経験者はとりわけ引く手あまたで、複数のオファーが重なるケースも珍しくありません。
日本の年収
日本におけるアナリティクスエンジニアの年収は、500万円〜900万円程度が目安です。経験やスキルによっては1000万円以上になるケースもあります。
特にデータ基盤やSQLに強い人材は高く評価される傾向があります。未経験からスタートすると年収400万円台からになることもありますが、dbtやSnowflakeの実務経験、データモデリングのスキルを積み上げることで、数年以内に700〜800万円台に到達するケースも多くあります。
フリーランスとして活動すれば、さらに高い報酬も見込めます。
海外の年収
海外では、アナリティクスエンジニアの年収は1000万円以上になることも珍しくありません。データ人材の需要が非常に高く、企業間で人材獲得競争が激しいためです。米国のシリコンバレーを中心に、年収2000万円以上のポジションも存在します。
リモートワークの普及により、日本在住でも海外企業に採用されるチャンスが広がっており、グローバルな市場を視野に入れたキャリア形成も現実的な選択肢になってきています。
アナリティクスエンジニアの将来性
アナリティクスエンジニアは、今後ますます需要が高まると考えられています。企業のデータ活用が進むにつれて、データを整備する専門職の重要性が高まっているためです。
データ量の増加や分析ツールの高度化に伴い、「分析できる状態に整えるプロ」の存在感はますます大きくなっています。
データ活用企業の増加
多くの企業がデータドリブン経営を目指しています。そのため、データ分析を支える人材の需要が増えています。
経営判断にデータを活用する動きは、大企業だけでなく中小企業やスタートアップにも広がっており、業界・業種を問わずアナリティクスエンジニアの活躍の場が拡大しています。
AI時代に必要な職種
AIや機械学習を活用するためにも、質の高いデータが必要です。アナリティクスエンジニアは、AI活用を支える基盤を作る役割を担います。
どれほど高性能なAIモデルを導入しても、入力データの品質が低ければ正確な結果は得られません。「Garbage in, garbage out」という原則の通り、AIの精度はデータ品質に直結します。
アナリティクスエンジニアがデータを適切に整備することで、AIプロジェクトの成功率を高めることができます。
アナリティクスエンジニアに関するよくある質問（FAQ）
dbtはアナリティクスエンジニアに必須ですか？
実務ではdbt（data build tool）を使う現場が急増しており、アナリティクスエンジニアの求人でもdbtのスキルが必須または優遇条件になるケースが増えています。ただし必須ではなく、SQLとデータモデリングの概念を理解していれば、dbtは比較的短期間で習得できます。まずSQLを徹底的に習得し、その後dbtを学ぶ順序が効率的です。
データエンジニアとアナリティクスエンジニアはどちらが年収が高いですか？
全体的にはデータエンジニアの方が高い傾向にあります。データエンジニアは中央値で年収600〜800万円程度、アナリティクスエンジニアは500〜700万円程度です。ただしアナリティクスエンジニアはビジネス側との連携が強く、事業成果への貢献度が可視化しやすいため、ハイパフォーマーはデータエンジニア以上の年収を得るケースもあります。
未経験からアナリティクスエンジニアになれますか？
SQLとデータ分析の基礎を習得すれば未経験からでも目指せます。推奨学習順序は①SQL（SELECT/JOIN/ウィンドウ関数まで）→②dbt基礎→③BigQueryやSnowflakeなどのクラウドDWH→④BIツール（Looker/Tableau）です。ポートフォリオとして公開データを使った分析プロジェクトをGitHubに公開しておくと採用活動で有利になります。
アナリティクスエンジニアの求人数は多いですか？
データエンジニアやデータアナリストと比べると求人数はまだ少ない状況ですが、2023年以降急速に増加しています。特にスタートアップ・メガベンチャー・外資系企業での需要が高く、給与水準も高めです。求人検索時は「アナリティクスエンジニア」に加え「データモデリング」「dbt」「BIエンジニア」などのキーワードで検索すると求人が見つかりやすいです。
まとめ
アナリティクスエンジニアは、データ分析を支える重要な職種です。データを整備し、分析できる環境を作ることで、企業の意思決定を支えます。
データエンジニアとデータアナリストの橋渡し役として、ビジネスとテクノロジーの両面に精通したプロフェッショナルが求められます。
データ活用が進む現代では、今後ますます需要が高まると考えられています。SQLやデータモデリングを核にスキルを磨き、dbtやクラウドDWHの経験を積み上げることで、市場価値の高いエンジニアとして活躍できるでしょう。
これからデータエンジニアリングの世界に踏み込む方は、ぜひアナリティクスエンジニアというキャリアパスも選択肢に加えてみてください。
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アナリティクスエンジニアについて理解を深めた後は、関連するデータ職種も確認しておきましょう。
AI実装スキルを磨きたい人へ
これからのAI時代に 「市場価値の高い人材」 とは、「モデルを使える人」ではなく 「業務に組み込んで価値を出せる人」 です。AI実装＋エンジニアリング＋業務理解の三点セットを磨くことが、5年後・10年後のキャリアに直結します。
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