【2025年最新】データ分析会社おすすめ13選！失敗しない選び方5つのポイントを徹底解説

「データ分析を専門の会社に依頼したいけれど、どの会社がおすすめなのかわからない」「自社のビジネス課題を本当に解決してくれるパートナーを見つけたい」

このような悩みを抱えていませんか？データ分析会社の選定は、ビジネスの成果を大きく左右する非常に重要な決断です。

本記事では、20年以上にわたり企業のデータ活用を支援してきた専門家が、失敗しないデータ分析会社の選び方を5つの重要ポイントに絞って徹底解説します。さらに、2025年の最新情報に基づき、厳選したおすすめのデータ分析会社13社を比較し、貴社に最適な一社を見つけるお手伝いをします。

この記事を読めば、信頼できるパートナーを見極め、データ活用を成功に導くための具体的な方法が明確になります。

データ分析を外注する際に、会社の知名度や料金だけで選んでしまうと、「期待した成果が得られなかった」「レポートはもらったが、次の一手に繋がらない」といった失敗に陥りがちです。ここでは、データ分析会社の選定で絶対に外せない5つの超重要なポイントを解説します。

・課題解決の実績・専門性 ：自社の業界・課題に合っているか
・分析力と技術力 ：課題解決に必要な分析手法を扱えるか
・伴走力と支援体制 ：戦略から実行、内製化まで支援してくれるか
・コミュニケーション力 ：専門用語を避け、分かりやすく説明してくれるか
・セキュリティ体制 ：信頼できる情報管理体制が整っているか

これらの視点を持つことで、真にビジネスの成長に貢献してくれるパートナーを見極めることができるようになります。

データ分析会社を選ぶ上で最も重要なのは、自社の業界や課題に特化した実績と専門性を持っているかを確認することです。 業界特有の商習慣や顧客行動への理解がなければ、分析結果が表層的になり、真の課題解決には繋がりません。

例えば、製造業であれば生産管理や需要予測、小売業であれば顧客の購買行動やWebサイトのログ解析といった、それぞれの業界に特有のデータ分析ノウハウが存在します。会社のWebサイトで公開されている導入事例を確認し、自社と同じ業界、あるいは類似した課題を解決した実績が豊富にあるかを見極めることが重要です。

自社のビジネスに直結する課題解決の実績がある会社を選ぶことが、成功への最短ルートとなります。

課題を解決するためには、会社が適切な分析手法とそれを支える高い技術力を保有しているかを見極めることが不可欠です。 データ分析と一口に言っても、現状を可視化するレポート作成から、統計解析による需要予測、さらにはAI(人工知能)を用いた高度な機械学習モデルの構築まで、目的によって求められる技術レベルは大きく異なります。

分析レポートを提出して終わりではなく、戦略策定から施策の実行、さらには将来的なデータ活用の内製化まで一貫して支援してくれる「伴走力」が極めて重要です。 データ分析は、結果をビジネスアクションに繋げて初めて価値が生まれます。

そのためには、企業の現場に寄り添い、長期的な視点で課題解決をサポートしてくれるパートナーの存在が欠かせません。優れたパートナーは、分析結果から具体的な改善施策を提案し、その実行までをサポートします。

さらに、データ分析組織の立ち上げ支援や人材育成プログラムを提供し、最終的に企業が自走できる体制の構築までを見据えています。中長期的なパートナーとして企業のデータドリブン文化醸成までを視野に入れた支援体制が整っているかを確認しましょう。

データ分析の専門家でない担当者にも理解できるよう、専門用語を避け、平易な言葉で分かりやすく説明してくれる高いコミュニケーション能力を持つ会社を選ぶべきです。 分析結果がどれだけ高度で正確でも、その内容がビジネスサイドの意思決定者に伝わらなければ、具体的なアクションには繋がりません。

分析担当者と事業担当者の間に認識の齟齬が生まれると、プロジェクトが頓挫する原因にもなりかねません。契約前の打ち合わせの段階で、こちらの話を丁寧に傾聴し、図や具体例を用いて視覚的に説明してくれるかどうかが、信頼できるパートナーを見極める一つの判断基準となります。

担当者の説明が明快で、こちらの意図を正確に汲み取ってくれるかどうかを、実際の対話の中でしっかりと見極めることが大切です。

企業の機密情報や顧客の個人情報など、重要なデータを預ける以上、堅牢なセキュリティ体制が整備されていることは絶対条件です。 万が一、情報漏洩などのセキュリティインシデントが発生すれば、顧客からの信頼を失い、法的な責任を問われるなど、企業に計り知れない損害をもたらします。

データ分析会社の選定は、ビジネスの成果を大きく左右する重要な決断です。しかし、各社の強みや専門領域は多岐にわたるため、どの会社が自社に最適かを見極めるのは簡単ではありません。

そこで、ここでは2025年の最新情報に基づき、実績や専門性、支援体制などの観点から厳選した13社を徹底的に比較・解説します。各社の特徴を理解し、自社の課題解決に最も貢献してくれるパートナーを見つけましょう。

会社名	得意領域	特徴	こんな会社におすすめ
メンバーズ データアドベンチャーカンパニー	戦略策定、データ活用・分析実行支援、内製化	専門家が常駐し、伴走型で支援	戦略から実行まで一気通貫で支援してほしい
ブレインパッド	業界横断的なデータ活用支援	1,300社以上の豊富な支援実績	幅広い業界で実績のある会社に依頼したい
ARISE analytics	AI・機械学習、通信データ活用	KDDIとアクセンチュアの知見を融合	高度な分析技術や通信データを活用したい
マクロミル	マーケティングリサーチ	国内最大級の消費者パネルデータを保有	消費者インサイトに基づいた分析をしたい
データフォーシーズ	統計解析、医療・ヘルスケア	統計モデル構築と医療データ分析に定評	統計的根拠の強い専門的な分析をしたい
インテージテクノスフィア	リサーチテクノロジー、システム開発	国内最大手リサーチ会社の技術基盤	大規模な調査データの収集・分析基盤が必要
AVILEN	AI人材育成、AI開発	AI人材育成から開発まで一気通貫で支援	AI開発と同時に社内のAIスキルを向上させたい
pluszero	自然言語処理、数理最適化	独自開発のAIエンジンに強み	自然言語処理や数理最適化の課題がある
データビークル	データサイエンスツール提供	専門家でなくても使える分析ツールが特徴	ツールを活用して分析業務を効率化したい
unerry	OMO支援、リアル行動データ	GPS等を用いたリアルな人流データを活用	店舗への集客などオフライン施策を強化したい
True Data	購買データ分析	全国のスーパーやドラッグストアの購買データ	小売向けのデータに基づいた商品開発や販促がしたい
サイカ	広告効果測定	統計分析で広告の貢献度を可視化	テレビCMなどオフライン広告の効果を測定したい
アクセンチュア	総合コンサルティング、DX推進	戦略から実行までグローバルな知見を提供	全社的なDX推進や大規模プロジェクトを相談したい

画像出典「 株式会社メンバーズ データアドベンチャーカンパニー 」

株式会社メンバーズの社内カンパニーであるデータアドベンチャーは、データ活用戦略の策定から施策の実行、さらには組織への内製化支援までを一気通貫で伴走するデータ活用コンサルティング・内製化支援パートナーです。 データサイエンティストやアナリスト、エンジニアといった専門家が顧客のチームに常駐する形で参画し、ビジネス課題の解決に直接コミットします。

この手法により、単に分析レポートを納品するだけでなく、現場の状況を深く理解し、ビジネス成果に直結する実用的な施策を共に推進することが可能です。データ活用を始めたいが何から手をつければ良いかわからない企業や、分析を次のアクションに繋げられずに悩んでいる企業にとって、心強い味方となるでしょう。

画像出典「株式会社ブレインパッド」

株式会社ブレインパッドは、2004年の創業以来、データ活用の支援に特化してきた業界のパイオニアです。 特筆すべきは、業界を問わず1,300社を超える圧倒的な支援実績に裏打ちされた、課題解決能力の高さです。

長年の経験で培われた分析ノウハウと、最新のAI技術を組み合わせ、企業の経営課題に的確なソリューションを提供します。金融、製造、通信、小売など、あらゆる業界のトップ企業を支援してきた実績は、その実力の証左と言えるでしょう。

データ分析の専門企業として初めて東証一部に上場した信頼性もあり、大規模で複雑な課題を抱える企業や、業界のベストプラクティスを参考にしたい企業におすすめです。

画像出典「株式会社ARISE analytics」

株式会社ARISE analyticsは、KDDIが保有する国内最大規模のデータと、世界的なコンサルティングファームであるアクセンチュアの高度な分析ノウハウを融合させて誕生したデータサイエンティスト集団です。 通信キャリアならではの膨大な顧客接点データと、最先端のAI技術を掛け合わせることで、高精度な未来予測や顧客インサイトの抽出を得意としています。

例えば、通信サービスの解約予測モデルや、顧客一人ひとりに最適なサービスを提案するマーケティング支援などで豊富な実績があります。通信データというユニークなアセットを活用したい企業や、AIを用いた高度な分析で競合との差別化を図りたい企業にとって、唯一無二の価値を提供してくれる会社です。

画像出典「株式会社マクロミル」

株式会社マクロミルは、マーケティングリサーチ業界のリーディングカンパニーであり、その強みは国内最大級の消費者パネルから得られる膨大なリサーチデータにあります。 アンケート調査で収集した意識データと、実際の購買履歴などの行動データを組み合わせることで、生活者のインサイトを多角的に深く掘り下げることができます。

新商品のコンセプト評価や広告効果測定、顧客満足度調査など、マーケティングに関わるあらゆる課題に対して、データに基づいた的確な意思決定を支援します。自社だけでは得られない客観的な市場データや、生活者のリアルな声を取り入れたデータ分析を行いたい企業にとって、最適なパートナーです。

画像出典「データフォーシーズ株式会社」

データフォーシーズ株式会社は、創業以来、科学的なアプローチに基づくデータ解析サービスを提供している専門家集団です。 特に、統計解析や数理最適化といった高度な分析手法を用いた予測モデルの構築に定評があり、医療・ヘルスケア分野で豊富な実績を誇ります。

例えば、レセプトデータ(診療報酬明細書)や健診データを解析し、疾病リスクを予測するモデルを開発するなど、社会貢献性の高いプロジェクトを数多く手掛けています。製薬会社や研究機関を主要取引先としており、その高い技術力と専門性がうかがえます。

統計的な信頼性の高い分析や、専門領域における高度な予測モデル開発を求める企業に適しています。

画像出典「株式会社インテージテクノスフィア」

株式会社インテージテクノスフィアは、アジアNo.1のマーケティングリサーチ企業であるインテージグループのIT・技術開発を担う中核企業です。 国内最大級のパネル調査を支える大規模なデータ収集・処理基盤の構築・運用ノウハウが最大の強みです。

SNSの普及やマルチデバイス化によって複雑化する現代の生活者の行動を360度理解するため、最新のテクノロジーを駆使して膨大なデータを迅速かつ正確に処理するシステムを開発しています。マーケティングリサーチにおけるデータ収集から集計、分析システムの開発まで、全ての工程をワンストップで実現できる技術力があります。

信頼性の高い大規模な調査システムやデータ基盤を構築したい企業にとって、これ以上ないパートナーと言えるでしょう。

画像出典「株式会社AVILEN」

株式会社AVILENは、AIソリューション開発とAI人材育成の2つの事業を柱とする企業です。 AIモデルの開発・導入支援に留まらず、クライアント企業内でAIを使いこなせる人材を育てるための研修プログラムまでを一気通貫で提供している点が最大の特徴です。

E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER)の合格者数トップクラスの実績が示すように、質の高い教育コンテンツに定評があります。この「開発」と「育成」の両輪を回すことで、外部パートナーに依存するだけでなく、将来的には企業が自走してDXを推進できる体制の構築を支援します。

AIプロジェクトを成功させたいと同時に、社内のAIリテラシー向上やデータ活用文化の醸成を目指す企業に強くおすすめします。

画像出典「株式会社pluszero」

株式会社pluszero(プラスゼロ)は、AIの中でも特に自然言語処理(NLP)や数理最適化といった領域に強みを持つ技術開発企業です。 人の言葉や意図を理解する独自開発のAIエンジン「AEI」を基盤に、企業の様々な課題を解決するソリューションを提供しています。

例えば、膨大な問い合わせログやアンケートの自由記述テキストを解析して業務改善のヒントを発見したり、複雑な条件の中から最適な組み合わせを見つけ出す生産計画の最適化などが得意分野です。人間の思考や感覚に近い判断が求められる高度な課題に対して、オーダーメイドのAIソリューションで応える技術力があります。

テキストデータの活用や、複雑なオペレーションの効率化といった課題を持つ企業にとって、非常に魅力的な選択肢です。

画像出典「株式会社データビークル」

株式会社データビークルは、「データサイエンスを全ての人に」というビジョンのもと、専門家でなくても使いこなせるデータ分析ツールを提供している会社です。 主力製品である「data-beagle」は、統計学やプログラミングの知識がなくても、マウス操作だけで高度なデータ分析や需要予測を行えるよう設計されています。

分析のプロセスが自動化されており、ユーザーはビジネス課題の探求に集中することができます。ツールの提供だけでなく、データ分析の専門家による導入・活用支援も充実しており、分析文化の組織への定着をサポートします。

データ分析の内製化を進めたいが、専門人材の採用や育成に課題を抱えている企業にとって、強力なソリューションとなるでしょう。

画像出典「株式会社unerry」

株式会社unerry(ウネリー)は、スマートフォンのGPSやビーコンなどから得られるリアルな人々の行動データを活用したマーケティング支援を得意とする会社です。 同社が提供する「Beacon Bank」は、国内最大級のリアル行動データプラットフォームであり、顧客が「いつ、どこにいたか」という情報を高精度に捉えることができます。

このデータを活用することで、特定エリアへの来訪者にターゲティング広告を配信したり、店舗への来店効果を可視化するなど、オンラインとオフラインを融合させたOMO(Online Merges with Offline)戦略を強力に推進します。実店舗への送客を増やしたい小売業や、イベントの効果を測定したい事業者など、オフラインでの成果を重視する企業におすすめです。

画像出典「株式会社True Data」

株式会社True Data(トゥルーデータ)は、全国のスーパーマーケットやドラッグストアなどから収集した年間1,000億規模の膨大な購買データ(ID-POSデータ)を保有・分析している会社です。 この実購買データを用いることで、「誰が」「いつ」「どこで」「何を」「いくつ」「いくらで」買ったかという消費者の購買行動を事実ベースで正確に捉えることができます。

メーカーの新商品開発における需要予測や、小売店の棚割り最適化、販促キャンペーンの効果測定など、データに基づいた精度の高いマーケティング施策の立案を支援します。消費者インサイトを事実データに基づいて深く理解し、商品開発やマーケティング戦略に活かしたい消費財メーカーや小売業にとって、欠かせないパートナーです。

画像出典「株式会社サイカ」

株式会社サイカは、統計分析を強みとし、特に広告効果測定の分野で高い評価を得ている会社です。 主力製品である「XICA magellan(サイカ マゼラン)」は、テレビCMや交通広告といったオフライン広告の効果を統計的に分析し、売上への貢献度を可視化することができるツールです。

従来は効果測定が難しいとされてきたオフライン広告と、Web広告の効果を統合的に分析することで、広告予算の最適な配分(メディアミックス)を支援します。多額の広告費を投下している企業にとって、データに基づいた客観的な根拠を持ってマーケティング投資の意思決定を行えるようになります。

広告宣伝費のROI(投資対効果)を最大化したいと考えるすべての企業におすすめです。

画像出典「アクセンチュア株式会社」

アクセンチュア株式会社は、世界最大級の総合コンサルティングファームであり、データとアナリティクスは同社が提供するサービスの中核をなしています。 最大の強みは、特定の分析手法やツールに留まらず、企業の経営戦略レベルからデジタルトランスフォーメーション(DX)全体の構想を描き、その実行までをエンドツーエンドで支援できる総合力にあります。

各業界に精通したコンサルタントと、データサイエンティスト、エンジニアが連携し、企業の最も困難な課題に対して、グローバルで培われた豊富な知見と方法論を駆使して解決策を導き出します。全社的なデータ活用戦略の策定や、大規模な基幹システムの刷新など、経営レベルの大きな変革を目指す企業にとって、最も信頼できるパートナーの一つです。

データ分析会社を選ぶ際は、自社の目的や課題を明確にし、それに合致した強みを持つパートナーを見つけることが成功の鍵です。ここでは、代表的な3つの目的に分類し、それぞれの課題解決に最適な会社を具体的に解説します。

・マーケティング成果を最大化したい
・高度なAIモデルを構築したい
・DX推進と内製化を実現したい

あなたの会社のニーズに最もマッチする一社を見極めましょう。

顧客の行動や市場のトレンドを正確に把握し、データに基づいたマーケティング施策を実行することは、ビジネス成長に不可欠です。ここでは、顧客データの分析から広告効果の最適化まで、マーケティング成果の向上に直結する強みを持つ3社を紹介します。

株式会社メンバーズ データアドベンチャーカンパニー

データ分析から施策の実行、改善までを一気通貫で支援し、マーケティングのPDCAサイクルを高速で回したい企業に最適です。同社は、専門家が顧客のチームに常駐して伴走するスタイルを特徴としており、分析結果を具体的なアクションに繋げる実行力に長けています。

株式会社ブレインパッド

業界を問わず1,300社以上の豊富な支援実績があり、多様なマーケティング課題に対応できるノウハウを求める企業におすすめです。顧客データの分析基盤構築から需要予測、デジタルマーケティング支援まで、幅広いサービスを提供しています。

株式会社サイカ

テレビCMなどオフライン広告を含めた、広告宣伝費全体の投資対効果(ROI)を最大化したい企業にとって最高のパートナーです。主力製品「XICA magellan」は、従来は効果測定が困難だった広告がどれだけ売上に貢献したかを科学的に可視化します。

AIや機械学習の技術は、需要予測の高度化、製品の異常検知、顧客へのレコメンドなど、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。ここでは、オーダーメイドのAIモデル開発や、特定の技術領域で高い専門性を持つ2社を紹介します。

株式会社ARISE analytics

国内最大規模のデータを活用した高精度なAIモデルや、最先端の分析ノウハウを求める企業におすすめです。KDDIが持つ膨大な顧客データと、アクセンチュアのグローバルな分析知見を融合させた、国内有数のデータサイエンティスト集団です。

株式会社pluszero

自然言語処理(人の言葉を扱う技術)や数理最適化など、特定の専門領域で高度なAI開発を必要とする企業にとって頼れる存在です。独自に開発したAIエンジンを基盤に、人間の思考や意図を理解するAIソリューションを提供しています。

デジタルトランスフォーメーション(DX)を成功させるためには、外部パートナーに頼るだけでなく、最終的に社内にデータ活用の文化を根付かせ、自走できる体制(内製化)を構築することが不可欠です。ここでは、戦略立案から組織作り、人材育成までを視野に入れた支援を行う2社を紹介します。

株式会社メンバーズ データアドベンチャーカンパニー

専門家チームが顧客企業に常駐し、現場に伴走しながらデータ活用の文化醸成と内製化を推進したい企業に最適なパートナーです。単にシステムを導入するだけでなく、日々の業務の中でデータに基づいた意思決定プロセスを共に構築し、実践を通じて社員のスキルアップを支援します。

アクセンチュア株式会社

経営戦略レベルから全社的なDXを構想し、グローバルな知見を活かした大規模な変革を目指す企業におすすめです。世界最大級の総合コンサルティングファームとして、戦略策定からシステム導入、組織変革、実行支援までをエンドツーエンドで提供できる総合力が強みです。

データ分析の専門人材の確保が難しい、あるいは分析にまで手が回らないという企業にとって、外注は非常に有効な選択肢です。専門家の力を借りることで、自社だけでは得られなかった新たな価値を創出し、ビジネスを加速させることが可能になります。

ここでは、データ分析を外注することで得られる以下3つの主要なメリットを解説します。

1. 最新の専門知識と技術を活用できる
2. 客観的な視点から新たなインサイトを得られる
3. コア業務に集中し、迅速な意思決定が可能になる

データ分析を外注する最大のメリットは、社内に専門家がいなくても、データサイエンスの高度な専門知識と最新技術をすぐに活用できる点です。 データ分析の世界は、AIや機械学習などの技術が日々進化しており、そのすべてを自社でキャッチアップし続けるのは容易ではありません。

データ分析会社には、多様な分析手法に精通した専門家が在籍しており、常に最新の知識とツールを駆使して課題解決にあたります。これにより、自社で高額な人件費をかけて専門家を雇用・育成することなく、必要な時に最高の分析能力を活用することが可能になります。

社内の人間では気づきにくい「当たり前」や「思い込み」から解放され、第三者の客観的な視点によって新たなビジネスチャンスや課題を発見できることも大きなメリットです。 長く同じ事業に携わっていると、どうしても視野が狭くなったり、既存の成功体験に縛られたりしがちです。

外部の専門家は、そうした社内の常識にとらわれることなく、データそのものをフラットな目で分析します。その結果、これまで見過ごされていた顧客セグメントや、意外な相関関係といった、事業成長に繋がる貴重なインサイト(洞察)が得られることがあります。

データ収集や分析といった専門的で時間のかかる作業を専門家に任せることで、自社の従業員は本来注力すべきコア業務にリソースを集中させることができます。 データ分析は、データの準備から分析、レポーティングまで多くの工数を要します。

このプロセスを外注することで、例えばマーケティング担当者は施策の企画・実行に、営業担当者は顧客との関係構築に、より多くの時間を割けるようになります。また、専門家による迅速な分析結果は、ビジネス環境の変化に対応したスピーディな意思決定を可能にし、競争優位性の確保に繋がります。

データ分析の外注は多くのメリットがある一方で、ポイントを抑えずに進めると「期待した成果が出なかった」という結果に終わりかねません。外注を成功に導き、投資対効果を最大化するために、依頼前に必ず確認すべき以下3つの注意点を解説します。

1. 目的と課題を丸投げにせず、明確に共有する
2. 必要なデータが整備されているか事前に確認する
3. 委託範囲と責任の所在を明確にする

「とりあえずデータを分析してほしい」といった丸投げの依頼は、失敗の典型的なパターンです。 データ分析によって「何を明らかにしたいのか」「どんな課題を解決したいのか」という目的を、可能な限り具体的に共有することが最も重要です。

外注先のパートナーは、あなたの会社のビジネス背景を完全には理解していません。例えば「売上を伸ばしたい」という漠然とした要望ではなく、「どの顧客セグメントにアプローチすればLTV(顧客生涯価値)が最大化するか知りたい」というように具体化することで、分析の精度は格段に上がります。

目的が明確であればあるほど、得られるアウトプットも価値あるものになります。

分析の質はデータの質に大きく左右されるため、分析に必要なデータがそもそも存在するのか、利用可能な状態で整備されているのかを事前に確認する必要があります。 どれほど優秀な分析会社でも、元となるデータが不十分であったり、項目がバラバラであったり(いわゆる「汚いデータ」)すれば、正確な分析は行えません。

場合によっては、分析作業の前に、データを整理・統合する「データクレンジング」の工程に多大な時間とコストがかかることもあります。外注先に相談する前に、自社でどのようなデータが、どのような形式で、どの程度の期間蓄積されているのかを棚卸ししておくことが重要です。

「どこからどこまでを依頼するのか」という委託範囲、成果物の定義、納期、そして双方の責任の所在を、契約前に書面で明確に合意しておくことがトラブル回避の鍵です。 例えば、「レポートの提出」がゴールなのか、「施策の提案」まで含むのか、あるいは「施策の実行支援」までを依頼するのかによって、費用や体制は大きく変わります。

また、個人情報などの機密データを扱う場合は、セキュリティポリシーの遵守や管理体制についても厳格に取り決めておく必要があります。曖昧な点をなくし、お互いの期待値をすり合わせることが、プロジェクトを円滑に進める上で不可欠です。

データ分析を外注する際に、最も気になるのが費用です。料金は、依頼する内容の難易度や期間、必要な専門家のスキルレベルによって大きく変動します。

ここでは、一般的な料金体系と、依頼内容別の費用相場について解説します。

データ分析の料金体系は、主に以下の3つに分類されます。

・プロジェクト型

特定の分析課題に対して、成果物と納期を定めて一括で見積もる形式です。単発の依頼に適しています。

・月額型（リテイナー契約）

コンサルティングや継続的なレポーティングなど、中長期的な伴走支援を依頼する場合に用いられ、毎月定額の費用が発生します。

・成果報酬型

分析によって得られた売上向上分の一部を報酬として支払う形式です。ただし、分析の貢献度を正確に測ることが難しいため、採用されるケースは限定的です。

依頼内容ごとの大まかな費用相場は以下の通りです。ただし、これらはあくまで目安であり、データの規模や複雑さ、求めるアウトプットのレベルによって変動します。

依頼内容	主な作業	料金相場（下限）
データ可視化・レポート作成	BIツールでのダッシュボード構築、定型レポート作成	50万円～
統計解析・需要予測	統計モデルを用いた要因分析、将来予測	100万円～
AI・機械学習モデル構築	レコメンドエンジン、画像認識などの独自AI開発	300万円～
データ活用コンサルティング・内製化支援	戦略立案、人材育成、組織構築の継続支援、ダッシュボード構築・運用、分析基盤構築・分析実行・運用	月額50万円～

データ可視化・レポート作成：50万円～

散在するデータをBIツールなどで統合し、現状を把握するためのダッシュボードや定型レポートを作成する作業は、比較的安価な価格帯から依頼可能です。売上実績やWebサイトのアクセス状況などを可視化するシンプルなものを単発で作成するのであれば50万円程度から、複数のデータソースを扱う複雑なダッシュボード構築では100万円以上になることもあります。複数のダッシュボードの構築や運用が発生する場合は、それに応じて費用が高くなります。このような場合は、内製化支援の枠内で、月額型で発注するのもおすすめです。

統計解析・需要予測：100万円～

過去のデータから将来の売上を予測したり、アンケート結果から顧客満足度に影響を与える要因を特定したりするなど、統計的な専門知識を要する分析は100万円程度からが相場となります。どのような分析手法を用いるか、どれだけ精緻なモデルを構築するかによって費用は大きく変動します。

AI・機械学習モデル構築：300万円～

顧客一人ひとりに合わせた商品を推薦するレコメンドエンジンや、製造ラインでの異常検知システムなど、独自のAI・機械学習モデルをオーダーメイドで開発する場合は、最も高額な価格帯となります。最低でも300万円から、複雑なものでは数千万円規模になることも珍しくありません。

データ活用コンサルティング・内製化支援：月額50万円～

特定の分析作業だけでなく、データ活用の戦略立案や組織体制の構築、人材育成など、中長期的に伴走してもらうコンサルティングは月額での契約が一般的です。専門家が週1回の定例会に参加してアドバイスを行うといった関わり方から、チームメンバーとして常駐してプロジェクトを推進する形まで、支援の深度によって月額50万円～数百万円と幅があります。チームメンバーとして常駐する形であれば、データ可視化・レポート作成、統計解析・需要予測、AI・機械学習モデル構築などデータに関わる業務を幅広く依頼できることがあります。

データ分析会社への依頼は、思いつきで進めると期待した成果を得られない可能性があります。目的を明確にし、適切なパートナーを体系的に選定していくことが成功の鍵です。

ここでは、問い合わせからプロジェクト開始までを、3つの具体的なステップに分けて解説します。

1. 問い合わせ・相談
2. 提案・すり合わせ
3. 契約・プロジェクト開始

プロジェクトの最初のステップは、自社の課題感を整理し、パートナー候補となる企業に問い合わせて初期的な相談を行うことです。 この段階では、漠然とした「業務を効率化したい」「データを活用したい」といった課題を、専門家との対話を通じて具体的に言語化していくことが重要です。

企業のWebサイトや実績を確認し、自社の課題と親和性の高い企業を選定します。その上で、担当者との面談を通じて、自社のビジネス課題やデータ分析で実現したいことを明確に伝えます。この対話の中で、相手企業の担当者が自社のビジネスを深く理解し、的確な質問を投げかけてくれるかどうかを見極めることが、良いパートナーシップを築くための第一歩となります。

課題と目的が明確になったら、パートナー企業は具体的な解決策を盛り込んだ提案を作成してくれることが多いです。この提案は、プロジェクトのゴールとその達成に向けた道筋を示すものです。

提案書には、プロジェクトの背景、解決すべき課題、具体的な分析手法、期待される効果、そしてプロジェクトの進め方などが記載されます。この内容について、双方が納得できるまで議論を重ね、すり合わせ を行います。このプロセスを通じて、プロジェクトの全体像を深く理解し、共通の認識を持つことができます。

提案内容と費用に納得がいけば、契約を締結し、プロジェクトを開始します。 この段階では、委託する業務の範囲、成果物の定義、役割分担、コミュニケーションのルールなどを書面で明確にしておくことが不可欠です。

特に、円滑なプロジェクト推進のためには、定例会の頻度や報告フォーマット、機密情報の取り扱いなど、細かなルールを取り決めておくことが重要です。契約が完了したら、プロジェクトチームのキックオフミーティングを開き、関係者全員で目標とスケジュールを再確認し、協業体制を構築します。

株式会社メンバーズの社内カンパニーであるデータアドベンチャーは、データ活用戦略の策定から施策の実行、さらには組織への内製化支援までを一気通貫で伴走するデータ活用コンサルティング・内製化支援パートナーです。 ここでは、同社がどのように企業の課題をデータと情熱で解決に導いているのか、実際の3つの事例を通して具体的に紹介します。

・顧客データ分析によるLTV(顧客生涯価値)の向上支援
・Webサイトの行動ログ解析によるUI/UX改善とCVR向上
・データ活用基盤の構築と分析組織の内製化支援

オンライン学習プラットフォーム「Udemy」を運営するベネッセコーポレーションでは、事業の急成長に伴い、新規顧客獲得から既存顧客のリピート購入を促し、LTVを高めるフェーズへと移行していました。そこで同社は、専門家を常駐させ、顧客インサイトの深掘りを支援しました。

特に、講座レビューの自由回答を自然言語処理技術で分析し、これまで把握できなかった顧客の声を可視化しました。さらに、行動データとの相関分析から「アプリなどを使い隙間時間に学習するユーザーはリピート購入に繋がりやすい」という重要な知見を発見しました。

このデータに基づく発見は、社内でのアプリ活用促進の優先度を高める明確な根拠となり、LTV向上に向けた具体的な戦略立案に貢献しました。

常駐メンバーの高度な技術が「Udemy」事業のさらなる成長に貢献

KDDI株式会社では「auでんき」のWebサイトにおいて、複数のドメインにまたがってサービスが提供されていたため、ユーザーがサイトに流入してから申し込みを完了するまでの一連の行動データを正確に追跡できていないという課題がありました。これに対し同社は、Google Analyticsのクロスドメイン設定を実施してユーザー行動の分断を解消しました。

さらに、Googleデータポータル(現Looker Studio)でダッシュボードを構築し、リアルタイムでのデータ分析と関係者間での共有を可能にしました。この取り組みにより、ユーザーの離脱ポイントなどが明確になり、データに基づいたWebサイト改善のPDCAサイクルを回す体制が整いました。

結果として、部署全体のデータへの意識が向上し、より顧客視点でのサービス改善が進みました。

コロナ後の「auでんき」のDXを推進

タクシーアプリ『GO』を提供するGO株式会社では、事業成長に伴いデータ活用のニーズが急増する一方、複雑なデータ基盤を扱える専門人材(データエンジニア)の不足が深刻な課題でした。特に、一部で使われていた内製ETLツールはドキュメントが不十分で、メンテナンス性が低い状態でした。

この課題に対し、同社の常駐エンジニアは、属人化していたETLツールをGCPの標準サービスである「Dataform」へ移行するプロジェクトを主導しました。元のコードを1つずつ再現・検証し、移行作業の一部をPythonで自動化するなど、正確性と迅速性を両立させて移行を完遂しました。

これにより、データ基盤の運用効率と安定性が大幅に向上し、組織全体のデータ活用能力の底上げに成功しました。

データ領域プロフェッショナル常駐サービスで人材不足を解消し、事業成長の礎をつくる。

詳細は弊社導入事例ページでご紹介しております https://www.dataadventure.co.jp/case_index/

データ分析会社への依頼を検討する際、多くの企業や担当者の方が抱く疑問について、信頼できるソースをもとに分かりやすく解説します。目的や規模、地域、セキュリティへの不安を払拭し、安心してパートナー選びができるよう参考情報をまとめました。

はい、中小企業でも十分にデータ分析会社へ依頼し、経営改善や売上向上の成果を得ることが可能です。 クラウド型BIツールやAI搭載サービスの普及により、近年は低コスト・高効率化が進み、特定分野に強い中小企業向けサービスも続々登場しています。

政府のDX支援策や補助金、専門家派遣も活用でき、社内リソースが限られている場合でも外部プロの力で課題解決や高度な分析を実現した事例が多数報告されています。小規模・中小企業であっても、低予算でExcelや無料BIツール、クラウド型AI分析などを活用することが可能です。

準備すべきは業務課題や分析目的に合わせた自社保有のデータ(例:売上、顧客、在庫、Webアクセス、アンケートなど)で、種類や形式(CSV、Excel等)は事前に整理しておくことが推奨されます。 調査やアンケートなど自分で収集するプライマリデータだけでなく、業務システムに蓄積済みのセカンダリデータ、公開統計や外部ベンチマーク情報も活用できます。

データの種類や形式、収集方法、前処理(不要項目削除や形式統一)、ソース特定まで計画的に準備することで、分析品質と成果が向上します。

データの種類	主な例	形式
数値データ	売上、コスト、アクセス数	CSV, Excel
カテゴリデータ	顧客属性、商品区分	Excel, データベース
テキストデータ	レビュー、アンケート回答	テキストファイル, データベース

はい、地方企業でもデータ分析会社への依頼は可能です。 全国対応・リモート支援型の企業が増えており、地域特有の課題解決にも対応するサービスがあります。

例えば、Looker Studio等のクラウド型BIツールを使った地方市場向け分析、全国拠点による地域密着サポート、自治体によるデータ分析/調査支援など、地方発のDX事例が多数存在します。オンライン面談やリモート伴走形式が主流となり、物理的距離に関係なく専門的支援を受けることができます。

業界標準のセキュリティ対策(PマークやISMS認証取得企業、データ暗号化・アクセス管理など)を実施する会社に委託すれば、安全な体制で個人情報や機密データを扱えます。 具体的には、取り扱いルールの明文化、物理的および電子的なセキュリティの強化(アクセス権管理、入退室管理、暗号化)、日々のログ監視や従業員教育など多角的な対策が求められます。

情報管理専門業者へ外部委託することで、徹底した安全管理が可能です。不安な場合は契約前に体制内容、責任分担、コンプライアンス遵守状況を必ず確認してください。

まとめ：最適なデータ分析会社と共に、データドリブンな未来を共創しよう

データ分析会社は、業種・規模・地域を問わず、最新技術と専門知識を駆使して貴社の課題解決パートナーになり得ます。 分析目的に合わせてデータを適切に準備し、セキュリティや対応範囲もしっかり確認することで、「データドリブンな経営＝データを根拠にした意思決定や課題解決」を誰でも始められる時代です。

中小企業・地方企業、初めての方でも安心のサポート体制やノウハウが蓄積されたプロ集団が多数活躍しています。今こそ、最適なデータ分析会社と共に、未来志向で競争力を高める経営の一歩を踏み出しましょう。

データ活用でお悩みですか？まずは専門家にご相談ください

本記事で紹介したように、データ分析会社の選定には多くのポイントがあり、自社だけで最適なパートナーを見つけるのは簡単ではありません。株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニーでは、30年以上にわたるデジタルマーケティングの豊富な支援実績と、データ活用戦略の策定から施策の実行、さらには組織への内製化支援までを一気通貫で伴走するデータ活用コンサルティング・内製化支援パートナーとして、多くの企業のDX推進を支援しています。

「何から始めればいいかわからない」「分析をビジネス成果に繋げたい」「データ活用を内製化したい」といったお悩みをお持ちでしたら、まずはお気軽にご相談ください。専門家が貴社の課題を丁寧にヒアリングし、最適な解決策をご提案します。

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