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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
✔ 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
✔ 目的に応じて内製・外注・ハイブリッドを選択する
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
✔ 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
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。