［案内資料］BIツール運用・定着サポートパック
利用部門への伴走支援、運用マニュアル整備、操作トレーニングまでをカバーし、担当者交代や業務変化にも対応できる仕組みづくりを支援します。
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解決策：
属人化を防ぐために、ドキュメント整備やナレッジ共有の仕組みを整備することが重要です。
社内キャリアパスを用意し「分析人材として成長できる環境」を作ることで離職防止につながります。
更新日：2025.09.30
データ活用の重要性は、今やすべての企業にとって避けられないテーマです。
営業やマーケティング、製造、バックオフィスなど、あらゆる部門が「データに基づく意思決定」を求められています。市場の変化が速い現代において、経験や勘に頼った経営は限界を迎えつつあるのです。
しかし「データ分析を強化したい」と思ったとき、企業が直面するのが 「内製化すべきか？外注すべきか？」 という選択です。人材不足やコスト、スピード感といった要素が絡み合い、最適な体制を判断するのは容易ではありません。
本記事では、内製化と外注それぞれのメリット・デメリットを整理し、自社に合ったデータ分析体制を構築するためのポイントを解説します。
なぜ今「データ分析体制の見直し」が必要なのか？
近年、データ分析を取り巻く環境は大きく変わっています。
こうした状況下で、既存の分析体制を見直し「どのように体制を構築すべきか」を考えることは、今後の競争力を大きく左右します。
内製化と外注、それぞれの特徴
データ分析体制を検討する際、多くの企業が直面するのが「自社で育成・運用するか（内製化）」それとも「外部の専門家に委託するか（外注）」という選択です。
どちらも一長一短があり、企業規模やリソース状況によって最適解は異なります。
ここでは、それぞれのメリットとデメリットを整理し、自社に合った判断材料を見つけていきましょう。
内製化のメリット
社内にノウハウが蓄積
データ分析を社内で担うことで、知見や手法が組織に残ります。過去の分析プロセスを資産化できるため、同じような課題が出たときに再現性のある対応が可能になります。
スピーディーに分析可能
外注のように契約や依頼プロセスを待つ必要がなく、現場が求めるタイミングで即座に分析を実施できます。特にマーケティング施策の効果検証や営業データの速報値確認など、スピード感が求められる場面では大きな強みになります。
現場に即した課題解決ができる
自社の事業や顧客を深く理解した社員が分析するため、「数字の意味」を正しく解釈しやすい点も魅力です。内製化のデメリット
人材の採用が難しい
データサイエンティストやBI人材は市場で引く手あまた。
特に中小企業では採用競争に勝つのが難しいのが実情です。
育成に時間とコストがかかる
分析スキルを持つ社員をゼロから育てる場合、数年単位での投資が必要。
育成期間中は即戦力にならないため、経営層の理解が求められます。
担当者に依存しやすい（属人化リスク）
一人の分析担当者に頼りすぎると、その人が異動・退職した際にノウハウが失われ、分析体制が機能不全に陥る危険があります。
外注のメリット
専門的なスキルを即利用できる
統計解析、機械学習、BIダッシュボード構築など、高度なスキルを持つ外部人材にすぐ依頼できるのは大きな利点です。特に「社内にノウハウがない領域」で力を発揮します。
短期間で成果が出やすい
外注はプロジェクト単位で動けるため、短期的な施策検証やスポット分析などでも成果を得やすいです。
経営層へのレポーティングなど、スピードが重視されるシーンでも頼りになります。
必要なスキルを必要な分だけ調達可能
「数か月だけ」「BIツール導入だけ」といった柔軟な依頼が可能。
リソース不足を補う手段として効果的です。
外注のデメリット
コストが膨らみやすい
短期プロジェクトなら良いのですが、長期的に外注を続けると費用がかさみます。
月単価100万〜200万円程度かかるケースも珍しくありません。
社内にノウハウが残らない
外注先が成果物を納品して終わり、という契約だと知見が社内に蓄積されず「依存体質」になってしまうリスクがあります。
外部との調整に工数がかかる
要件のすり合わせや成果物の確認など、コミュニケーションのために社内の工数が増える可能性もあります。
内製化か外注かを判断するチェックポイント
次の観点を確認すると、自社にとって最適な体制が見えてきます。
例えば「新規事業の立ち上げ」や「短期間での成果」が必要なら外注が向きます。
一方で「継続的な改善」や「社内に知見を残す」ことを重視するなら内製化が適しています。
ハイブリッド型という選択肢
近年増えているのが、内製と外注を組み合わせた ハイブリッド型 です。
このスタイルなら、リスクを抑えながら社内にノウハウを蓄積できます。
よくある課題と解決のヒント
データ分析体制を強化しようとしても、実際には多くの企業がつまずくポイントがあります。
ここでは、よくある課題とその解決のヒントを整理します。
内製化でよくある課題
内製化は社内にノウハウを蓄積できる一方で、人材採用や育成、体制づくりに大きな負担がかかります。
そのため「人が育たない」「属人化する」といった問題が起こりやすく、体制を整えきれずに形骸化してしまうケースも少なくありません。
人材が定着しない
せっかく採用や育成に投資しても、分析人材が退職してしまい体制が崩れるケースがあります。
スキル不足で分析が形骸化
分析ツールを導入しても、活用しきれず「レポートを作るだけ」になりがちです。
外注でよくある課題
外注は即戦力を確保できる反面、「コスト」「コミュニケーション」「ノウハウが社内に残らない」といった悩みがつきまといます。短期的な成果は出やすいものの、長期的に見ると依存度が高まり、コスト増や内部活用の停滞を招くリスクがあります。
コミュニケーションが大変
外部に依頼したものの、自社の業務理解が浅く、分析が的外れになることがあります。
コストが膨らむ
プロジェクトが長期化したり、追加要件が増えたりして、当初の想定を超えてコストが増加することがあります。
データ分析体制を見直すステップ
では、実際に体制を見直す際にはどのような手順を踏めばよいのでしょうか。
ここでは、段階的に進めるためのステップを紹介します。
ステップ1：現状分析
✔ 自社のデータ活用状況を棚卸しする
✔ 「何を目的に分析しているか」「どの部門が関わっているか」を洗い出す
✔ ツールの利用状況、人材スキル、プロセスの課題を明確にする
ステップ2：体制方針の決定
✔ 目的に応じて内製・外注・ハイブリッドを選択する
ステップ3：ロードマップの策定
短期（0〜6か月）：外注を活用しつつ、成果を素早く出す
中期（6か月〜2年）：社内人材の育成、仕組みづくりを進める
長期（2年以上）：分析業務の大部分を内製化し、自走体制を確立する
ステップ4：定期的な見直し
✔ 市場環境やツールの進化に応じて、体制は常に見直す必要があります
✔ 年に一度は「人材」「ツール」「成果」の3点でレビューを行い、改善を続けることが大切です
まとめ
データ分析体制は「内製か外注か」の二択ではなく、 自社の課題やリソースに応じて最適解を選ぶこと が成功の鍵です。
2025年はAIやBIツールの進化により、データ活用のハードルが下がっています。
小さな一歩から体制を整え、継続的に改善を重ねることが、将来の競争力につながるでしょう。
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