データ分析会社一覧！新卒におすすめ優良企業ランキングを紹介

1.データ分析会社とは？定義を解説

データ分析会社という呼び方には、法律で決められた定義がない。同じ「データ分析」を掲げていても、会社によって業務の中身は大きく異なる。

事前にこの違いを理解しておくと、志望動機を作るときにも業界研究の深さとして表れやすい。

ここでは、業務内容の違いから2つのタイプに分けて紹介したうえで、本記事のランキングに含めない企業の範囲について整理していく。

1-1.データ分析を受託するコンサル会社

1つ目は、企業から依頼を受けてデータの分析業務そのものを請け負うコンサル会社だ。

売上データや顧客データを預かり、統計解析や機械学習を用いて課題の原因をさぐり、改善策まで提案する。

分析の切り口や得意な業界は会社によって違うため、就活の段階で各社の実績を比べておくと、入社後のミスマッチを防ぎやすい。

コンサル型は上流の課題設定から関われる分、クライアントとの折衝力も同時に求められる仕事になる。案件ごとに業界知識をゼロから学び直す場面も多く、好奇心の強さが評価されやすい仕事だといえる。

1-2.データ分析システムの開発会社

2つ目は、データを分析するためのシステムそのものを開発する会社だ。

BIシステムや人流分析システムのように、企業が自分たちで分析を続けられる仕組みを提供する点が、コンサル会社との違いになる。

開発したシステムを継続的に使ってもらうビジネスモデルのため、一度きりの受託分析よりも顧客と長く付き合う流れになりやすい。

エンジニアとしてプロダクトを磨き続けたい人には、開発会社のほうが向いているといえる。導入後のサポートやアップデートを担当する機会も多く、リリースして終わりにならない仕事のやりがいを感じやすい環境になる。

1-3.大手のデータ分析業務は含めない

本記事のランキングには、総合商社やメーカーの社内データ分析部門のような、大手企業内の一部門は含めていない。

あくまでデータ分析やAI活用を主力事業として掲げる専業の会社にしぼって紹介する。大手企業の社内SEやDX推進部門でもデータ分析に携わる機会はあるが、業務の中心はあくまで本業側にとどまることが多い。

就活の軸を考えるうえでの参考にしてほしいところだ。両方の働き方を比べたうえで、自分がどちらに近いイメージを持てるか、早めに考えておくと企業選びがスムーズになる。

データ分析会社と一口にいっても、コンサル型と開発型では働き方が大きく異なる。次の章では、実際に活躍する主要15社の事業内容や強みを具体的に紹介していく。

2.データ分析会社一覧【主要15社】

上場企業から非上場のスタートアップまで幅広く含めており、事業内容や強み、採用職種を1社ずつ紹介していく。

会社ごとの違いを比べながら、自分に合いそうな会社をしぼり込んでいく際の材料にするといい。ここでは、事業規模や独自性の観点から、就活生に知っておいてほしい主要15社を選んだ。

2-1.ブレインパッド

項目	詳細
社名	ブレインパッド
事業内容	BI・AI活用支援を軸としたデータ分析コンサルティング
強み	国内独立系データ分析のパイオニアで、分析基盤構築からAI実装まで一気通貫で対応
採用職種	データサイエンティスト、機械学習エンジニア、Webエンジニア、アプリケーションエンジニア

ブレインパッドは2004年に設立され、東証プライムに上場している。独立系のデータ分析会社として長い歴史を持ち、大手企業のDX案件を数多く手がけてきた実績を積んでいる。

老舗らしい取引先の幅広さが特徴で、若手のうちから業種の異なる複数の分析案件に触れながら経験を積みやすい。

長年の案件を通じて培われた分析ノウハウは、社内の勉強会や先輩社員との日常的なやり取りを通じて若手にも継続的に共有されていく。

分析対象の業界を限定しない方針を掲げており、特定の分野にこだわらず幅広い経験を積みたい学生には特に合っている。資格取得を後押しする制度も用意されており、入社後にスキルを体系的に伸ばしていける。

2-2.ALBERT

項目	詳細
社名	ALBERT
事業内容	統計解析・機械学習を用いた受託データ分析
強み	2018年にトヨタ自動車グループ入りし、自動運転領域の高度な分析案件に強みを持つ
採用職種	データアナリスト、データサイエンティスト

ALBERTは統計解析と機械学習を軸に受託分析サービスを展開してきた老舗の分析専業会社だ。

大手グループの一員となったことで案件供給が安定しており、若手のうちから規模の大きい案件に関わる機会を得やすい。

技術要求の高い業界の案件を任される機会が多いため、若手のうちから専門性の高い分析に触れられる点も特徴といえる。

自動車をはじめとする製造業界の案件が多く、ものづくりの現場に関心がある学生には特に相性が合いやすい。面接では技術力に加えて、地道な検証作業への向き合い方も見られやすい。

2-3.データセクション

項目	詳細
社名	データセクション
事業内容	AI・ビッグデータ分析とAIインフラ事業
強み	2000年創業の老舗データ分析会社で、2025年開始のAIインフラ事業が急成長中
採用職種	データサイエンティスト、AIエンジニア

データセクションは2000年創業で、東証プライムに上場している。ビッグデータ分析業界のなかでも歴史が長く、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んできた会社だ。

伸び盛りの事業に携わりたい学生には注目しておきたい一社になる。上場企業らしく経営の安定を保ちながらも、新しい領域への挑戦を続けている社風のため、変化のスピードに対応できる柔軟さを持った学生にも合う。

若手の意見が事業に反映されやすい雰囲気があり、部門をまたいだプロジェクトに若手のうちから参加しやすい風通しのよさも特徴の一つといえる。新規事業と既存事業の両方に触れられる機会もある。

2-4.ARISE Analytics

項目	詳細
社名	ARISE Analytics
事業内容	通信ビッグデータを活用したデータ分析・DXコンサルティング
強み	KDDIとアクセンチュアの共同出資会社で、大手通信キャリアの実データを扱える
採用職種	データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア、ITコンサルタント

ARISE Analyticsは、KDDIとアクセンチュアが共同で出資して設立された会社だ。

設立から日が浅い分、社内制度や評価の仕組みが新しく、若手の意見が反映されやすい社風だと見られている。

通信業界という巨大な市場を舞台にしているため、事業のインパクトの大きさを実感しながら働ける。若手のうちから顧客企業との折衝を任される場面も多く、対人スキルを早期に鍛えたい学生にも合っている。

2-5.HEROZ

項目	詳細
社名	HEROZ
事業内容	将棋AI由来の技術を核にしたAIプロダクト開発
強み	将棋AIで人間の名人に勝利した実績を持つ技術力が源流
採用職種	AIエンジニア、機械学習エンジニア

HEROZは将棋AI「Ponanza」の開発を源流に持つAIプロダクト企業だ。

将棋のプロ棋士に勝利した実績が国内外で広く知られており、わかりやすい実績があるぶん、面接でも技術への熱意を語りやすい。

若手のうちから複数のプロダクトに関わるチャンスがある点も、この会社ならではの魅力といえる。社内の勉強会も充実しており、最新のAI技術を扱う現場で継続的に学び続けたい学生にとって刺激を得やすい。

ゲームAIという専門領域から出発した会社ならではの独自の発想を大切にする社風も特徴だ。

2-6.クラスメソッド

項目	詳細
社名	クラスメソッド
事業内容	AWSクラウド導入支援とデータ分析・AI開発
強み	AWS活用で国内トップクラスの実績を持ち、技術情報の発信力でも知られる
採用職種	専門エンジニアリング職、総合エンジニアリング職（2026年8月時点、新卒募集は停止中と見られる）

クラスメソッドは、AWSを軸としたクラウド導入支援からデータ分析・AI開発まで幅広く手がける会社だ。技術情報発信メディア「DevelopersIO」を運営していることでも知られ、エンジニア主体の技術力の高さが強みになっている。

ただし、調査時点では新卒採用ページに新規募集を行っていない旨の記載があり、募集職種などの最新情報は確認できなかった。

技術者としての発信力を評価する文化があり、学習した内容をブログにまとめる習慣がある学生にとっては、自分の発信スタイルと社風の相性を確かめやすい。

2-7.システムズ・デザイン

項目	詳細
社名	システムズ・デザイン
事業内容	情報システムの企画・開発・運用、ITアウトソーシング
強み	システム開発とアウトソーシングを軸に総合情報サービスを提供する上場企業
採用職種	エンジニア職、システムコンサルタント職

システムズ・デザインは、情報システムの企画から開発・運用までを手がける東証上場の会社だ。

データ分析そのものだけでなく、ITアウトソーシング事業を軸に据えている点が、専業のデータ分析会社とは異なる特徴といえる。上場企業として経営の安定を保ってきた歴史があり、腰を据えて長く働きやすい環境が想像できる。

長年培ってきたシステム開発の知見を持つ社員が多く在籍しており、実務を通じて基礎から学べる環境が整っている。幅広い業務領域に触れられる分、将来のキャリアの選択肢を広げやすい会社になる。

2-8.データアーティスト

項目	詳細
社名	データアーティスト
事業内容	マーケティング領域のAI開発・ビッグデータ分析
強み	AI構築からビッグデータ解析まで一貫対応し、マーケティングDX分野に強みを持つ
採用職種	データサイエンティスト、AIエンジニア、AIプロジェクトマネージャー

データアーティストは、マーケティング領域に特化してAI開発とビッグデータ分析を手がける会社だ。

広告やプロモーション領域のクライアントを多く抱えており、案件を通じて業界のトレンドに触れやすい環境にある。

応募を考える場合は、説明会や個別の問い合わせを通じて、最新の採用状況や働き方について確かめておこう。

マーケティング業界に関心がある学生にとって、事業内容との親和性は高い。少人数のプロジェクトを任される機会もあり、若手のうちから幅広い業務に関わりたい学生には刺激が多い。

2-9.データワイズ

項目	詳細
社名	データワイズ
事業内容	人流ビッグデータ分析サービスの開発・提供
強み	独自AIアルゴリズムを用いた人流分析サービスを主力に、非専門企業でも導入しやすいUIを持つ
採用職種	データアナリスト、エンジニア職

データワイズは、人の移動データをもとにした人流ビッグデータ分析サービスを手がける会社だ。

独自に開発したAIアルゴリズムを使い、専門知識がない担当者でも扱いやすい直感的な操作画面を用意している点が特徴になる。

人流データという専門性の高い分野に関心があるなら、直接問い合わせて最新の採用状況を確かめておきたい。

小規模な会社ならではの、経営陣との距離の近さも魅力の一つといえる。少数精鋭ならではのスピード感で意思決定が進む点も特徴といえる。

2-10.シナモン

項目	詳細
社名	シナモン
事業内容	LLMを活用したAIプロダクト・コンサルティング
強み	大規模言語モデルを核にしたAI変革支援を掲げ、大手企業から出資を受けるAIスタートアップ
採用職種	AIエンジニア、AIコンサルタント

シナモンは、大規模言語モデルを核にした業務変革支援を掲げるAIスタートアップだ。

大手商社や金融機関からの出資を受けながら事業を拡大してきており、資金面の後ろ盾がある成長段階の会社といえる。

非上場のため財務情報は非公開で、新卒向けの募集職種についても公式サイト上では詳細を確認できなかった。

グローバル採用や中途採用が中心とみられるため、新卒での応募を考えている場合は個別に問い合わせておくと安心といえる。海外拠点とのやり取りが日常的にあり、多様な文化のなかで働く経験を積みやすい。

2-11.ABEJA

項目	詳細
社名	ABEJA
事業内容	機械学習・生成AIを用いたDX/AI導入支援
強み	300社以上への実装実績を持つ東証グロース上場企業
採用職種	データサイエンティスト、フルスタックエンジニア、DX・AIコンサルタント

ABEJAは、機械学習や生成AIを活用した企業のDX支援を手がける東証グロース上場の会社だ。画像解析や自然言語処理、ロボティクスまで幅広い技術領域で実績を積み重ねてきた。

上場企業らしく情報開示が比較的丁寧なため、入社前に社風や働き方を確認しやすい会社の一つといえる。

技術と提案の両方に関わりたい学生にとって、選択肢に入れやすい会社になる。上場から日が浅く、成長段階の勢いを社内で感じやすい点も魅力になる。

社内でも研究と実装の距離が近く、最新の技術トレンドに触れながら手を動かしたい学生には刺激が多い。

2-12.澪標アナリティクス

項目	詳細
社名	澪標アナリティクス
事業内容	TISグループのデータ分析・アナリティクス支援
強み	未経験からアナリストを育成する研修制度に定評があり、TISグループの案件基盤を持つ
採用職種	データアナリスト、データサイエンティスト

澪標アナリティクスは、大手ITグループであるTISの一員として、データ分析・アナリティクス支援を手がける会社だ。

未経験からデータアナリストやデータサイエンティストを育てる研修制度に定評があり、文系出身者でも挑戦しやすい環境が整っている。

入社後は集合研修と実務を組み合わせた育成フローが用意されており、段階を踏みながら着実に力をつけられる。

データ分析未経験からキャリアをスタートしたい学生にとって候補にしたい会社といえる。研修担当の社員との距離が近く、疑問点をこまめに相談しながら業務を少しずつ覚えていきやすい。

2-13.プラスアルファ・コンサルティング

項目	詳細
社名	プラスアルファ・コンサルティング
事業内容	タレントマネジメント等データ分析基盤のSaaS提供
強み	人事・顧客データを見える化するSaaSを展開する東証プライム上場企業
採用職種	エンジニア職、セールスコンサルタント職、コンサルタント職

プラスアルファ・コンサルティングは、タレントマネジメントSaaS「タレントパレット」を中心に、人事データや顧客データを見える化するサービスを展開する東証プライム上場企業だ。

データ分析システムの開発会社という立場のため、統計分析そのものよりもプロダクトを磨く仕事が中心になる。

上場企業としての安定感と、SaaS事業ならではの成長性を両立している点が特徴といえる。

プロダクトを軸にした事業のため、開発した機能が顧客の反応としてすぐに返ってくるスピード感を体験できる。成長中のSaaS事業に携わりたい学生に向いており、顧客企業と直接やり取りする機会も多い。

2-14.分析屋

項目	詳細
社名	分析屋
事業内容	ライフサイエンス・マーケティング領域のデータ分析
強み	治験統計解析に強みを持つ専業データ分析会社で、SHIFTグループ入りにより経営基盤を強化
採用職種	データ分析エンジニア、データサイエンティスト

分析屋は、ライフサイエンス分野の治験統計解析やマーケティング領域のデータ分析を手がける専業会社だ。

医薬品開発に関わる統計解析という専門性の高い領域で実績を積んでおり、他のデータ分析会社とは違う切り口の案件に携われる。

専門特化型の会社だからこそ、特定の業界に関する深い知識を若手のうちから吸収できる点が魅力になる。腰を据えて一つの分野を極めたい学生に向いている環境といえる。

医療や製薬に興味があり、統計の専門性を極めたい学生にとって魅力が大きい。少人数のチームで案件を進める場面が多く、若手のうちから責任のある役割を任されやすい。

2-15.Preferred Networks

項目	詳細
社名	Preferred Networks
事業内容	深層学習・生成AI基盤モデルの開発
強み	国内トップクラスの研究開発力を持つAI企業で、高水準の年収体系で知られる
採用職種	エンジニア、リサーチャー

Preferred Networksは、深層学習と生成AIの基盤モデル開発において国内トップクラスの研究力を持つ会社だ。

「日本最強のユニコーン」とも評され、製造業や素材、製薬、エネルギーといった幅広い業界にAIソリューションを提供している。

倍率の高さから選考対策には時間がかかるが、世界水準の研究環境に身を置きたい学生には特に注目してほしい一社になる。

統計解析よりもAI研究そのものを極めたい学生にとって、志望度が高くなりやすい。論文執筆やカンファレンス登壇を後押しする文化もあり、研究者を志す学生には刺激になる。

15社を見比べても、自分に合う会社をひとりで絞り込むのは簡単ではない。ユニゾンキャリアなら、就活のプロが希望や適性に合わせて会社選びのサポートを行う。

3.条件別おすすめデータ分析会社ランキング

データ分析会社と一口にいっても、規模や待遇の差は大きい。各ランキングとも10社をそろえて紹介する。数字を比べることで、会社ごとの特徴がより具体的に見えてくるはずだ。

ここでは、公表データと編集部の分析をもとに5つの条件でランキングを作成した。

3-1.売上高ランキング

順位	社名	売上高
1位	クラスメソッド	950億円
2位	データセクション	336億円
3位	プラスアルファ・コンサルティング	170.8億円
4位	ブレインパッド	117.7億円
5位	システムズ・デザイン	104.2億円
6位	ARISE Analytics	90億円
7位	Preferred Networks	80億円
8位	HEROZ	64.2億円
9位	ALBERT	45億円
10位	ABEJA	34.7億円

データ分析会社は事業の種類によって売上規模の差が大きく、専業型よりも周辺事業を併せ持つ会社のほうが規模は大きくなりやすい。

上位には、クラウド支援やSaaS開発など複数の事業を持つ会社が目立つ傾向がある。

売上規模が大きい会社ほど案件のスケールも大きくなりやすく、大型プロジェクトに関わりたい学生には参考になる指標になる。

採用状況は変わりやすいため、志望する場合は公式サイトで最新情報を確認しておこう。

3-2.平均年収ランキング

順位	社名	平均年収
1位	Preferred Networks	1,129万円
2位	クラスメソッド	964万円
3位	ABEJA	906万円
4位	データセクション	793万円
5位	HEROZ	776万円
6位	ブレインパッド	761万円
7位	ARISE Analytics	757万円
8位	ALBERT	650万円
9位	プラスアルファ・コンサルティング	620万円
10位	シナモン	600万円

平均年収は会社によって差が大きく、研究開発型のAI企業ほど高い水準を公表している傾向がある。上位には、独自技術やブランド力で高い評価を得ている会社が並ぶ。

非上場企業は開示情報が限られるため、面接や説明会で直接質問して実態を確かめる必要がある。数字の裏側にある働き方まで含めて比較しておくと、入社後のギャップを防ぎやすい。

3-3.初任給ランキング

順位	社名	初任給
1位	ブレインパッド	月給35.5万円
2位	Preferred Networks	月給35.0万円
3位	ABEJA	月給33.0万円
4位	クラスメソッド	月給30.0万円
5位	HEROZ	月給28.0万円
6位	ARISE Analytics	月給27.0万円
7位	ALBERT	月給26.0万円
8位	データセクション	月給25.0万円
9位	シナモン	月給25.0万円
10位	プラスアルファ・コンサルティング	月給24.5万円

初任給は会社によって差が大きく、独立系の老舗企業や研究開発力の高い会社ほど高水準を公表する傾向がある。中位には、案件規模と待遇のバランスが取れた会社が並ぶ。

初任給の高さは入社直後の生活の安定につながるが、非開示の会社は業界に多い。

選考倍率も待遇と比例しやすいため、対策には十分な時間をかけたい。金額だけでなく、昇給のペースまで質問しておくと安心といえる。

3-4.残業時間ランキング

順位	社名	平均残業時間
1位	分析屋	11.5時間
2位	クラスメソッド	12.0時間
3位	澪標アナリティクス	17.3時間
4位	データワイズ	19.0時間
5位	ブレインパッド	20.0時間
6位	Preferred Networks	21.0時間
7位	ALBERT	22.0時間
8位	HEROZ	23.0時間
9位	データセクション	24.0時間
10位	シナモン	24.5時間

残業時間の長さは、案件の性質やスケジュールの立て方によって会社ごとに差が出やすい。

上位には、専門性の高い受託分析を手がける会社や、案件のスケジュールが計画的に組まれやすい会社が並ぶ傾向がある。

残業時間の数字だけでなく、有給消化率や離職率といった他の指標も合わせて確認したうえで、自分に合った働き方ができる会社を選ぼう。

プロジェクトの繁閑差も事前に聞いておくと安心だ。説明会では実際の勤務実態も質問しておきたい。

3-5.就職偏差値ランキング

順位	社名	就活偏差値
1位	Preferred Networks	70
2位	ABEJA	67
3位	ARISE Analytics	64
4位	HEROZ	63
5位	ブレインパッド	62
6位	クラスメソッド	61
7位	プラスアルファ・コンサルティング	59
8位	データセクション	58
9位	シナモン	56
10位	ALBERT	55

データ分析会社の多くは非上場で採用データを公表していないため、本記事の就職偏差値は、知名度や出資元、上場の有無、公表されている待遇をもとにした編集部独自の評価であることを先に断っておきたい。

ランキングの上位には、大手企業からの出資を受けている会社や、研究力・知名度の高い会社が並ぶ傾向がある。

就職偏差値はあくまで目安として活用しておきたい。応募先を決める際は複数の指標を組み合わせて確認する姿勢が大切になる。

ここまで読んで自分に合う企業が分からない場合は、IT業界専門の就活エージェント「ユニゾンキャリア」を使ってみよう。希望条件のヒアリングを丁寧に行った上で、君にぴったりの企業の紹介を行う。

4.職種別おすすめデータ分析会社ランキング

データ分析業界では、同じ「データ分析」でも職種によって求められるスキルが異なる。志望する職種が定まっている学生は、ここから逆算して企業を探す方法も選択肢に入れたい。

ここでは、職種ごとに新卒採用の実績がある会社を、待遇データとあわせて紹介していく。

4-1.データサイエンティスト採用企業ランキング

順位	社名	データ
1位	Preferred Networks	平均年収：1,129万円 初任給：35.0万円 残業時間：21.0時間
2位	ABEJA	平均年収：906万円 初任給：33.0万円 残業時間：31.0時間
3位	データセクション	平均年収：793万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.0時間
4位	ブレインパッド	平均年収：761万円 初任給：35.5万円 残業時間：20.0時間
5位	ARISE Analytics	平均年収：757万円 初任給：27.0万円 残業時間：28.1時間
6位	ALBERT	平均年収：650万円 初任給：26.0万円 残業時間：22.0時間
7位	データアーティスト	平均年収：550万円 初任給：24.0万円 残業時間：26.0時間
8位	澪標アナリティクス	平均年収：500万円 初任給：23.0万円 残業時間：17.3時間
9位	分析屋	平均年収：391万円 初任給：21.0万円 残業時間：11.5時間
10位	データワイズ	平均年収：480万円 初任給：22.0万円 残業時間：19.0時間

データサイエンティストは、データ分析会社のなかで最も求人数が多い職種だ。統計解析や機械学習の知識をもとに、経営課題の原因を数字で示す役割を担う。

上位には待遇の水準が高い会社が並ぶ傾向があるが、独立系からグループ系まで幅広いタイプの会社が名を連ねている。

同じ職種名でも会社によって業務範囲が変わるため、募集要項をよく読み込んでおきたい。専門分野の近さも会社選びの判断材料になる。

4-2.データアナリスト採用企業ランキング

順位	社名	データ
1位	ABEJA	平均年収：906万円 初任給：33.0万円 残業時間：31.0時間
2位	データセクション	平均年収：793万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.0時間
3位	ブレインパッド	平均年収：761万円 初任給：35.5万円 残業時間：20.0時間
4位	ARISE Analytics	平均年収：757万円 初任給：27.0万円 残業時間：28.1時間
5位	ALBERT	平均年収：650万円 初任給：26.0万円 残業時間：22.0時間
6位	システムズ・デザイン	平均年収：531万円 初任給：23.0万円 残業時間：25.0時間
7位	澪標アナリティクス	平均年収：500万円 初任給：23.0万円 残業時間：17.3時間
8位	データワイズ	平均年収：480万円 初任給：22.0万円 残業時間：19.0時間
9位	分析屋	平均年収：391万円 初任給：21.0万円 残業時間：11.5時間
10位	データアーティスト	平均年収：550万円 初任給：24.0万円 残業時間：26.0時間

データアナリストは、収集したデータをビジネスの視点で読み解き、施策につなげる職種だ。

データサイエンティストほど高度な統計知識を求められない場合が多く、文系出身者でも挑戦しやすい入り口になっている。

ランキング中位には、特定の業界に強みを持つ会社が並び、業界知識とあわせて分析スキルを磨ける機会が多い。

数字の分析だけでなく、現場への提案力も評価される職種のため、対人スキルも意識して選考対策を進めておこう。業界研究を深めておくと、面接での説得力も増しやすい。

4-3.データエンジニア採用企業ランキング

順位	社名	データ
1位	Preferred Networks	平均年収：1,129万円 初任給：35.0万円 残業時間：21.0時間
2位	ABEJA	平均年収：906万円 初任給：33.0万円 残業時間：31.0時間
3位	クラスメソッド	平均年収：964万円 初任給：30.0万円 残業時間：12.0時間
4位	データセクション	平均年収：793万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.0時間
5位	ブレインパッド	平均年収：761万円 初任給：35.5万円 残業時間：20.0時間
6位	ARISE Analytics	平均年収：757万円 初任給：27.0万円 残業時間：28.1時間
7位	システムズ・デザイン	平均年収：531万円 初任給：23.0万円 残業時間：25.0時間
8位	データアーティスト	平均年収：550万円 初任給：24.0万円 残業時間：26.0時間
9位	シナモン	平均年収：600万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.5時間
10位	データワイズ	平均年収：480万円 初任給：22.0万円 残業時間：19.0時間

データエンジニアは、分析の前提となるデータ基盤の構築やクラウドインフラの整備を担う職種だ。上位には、分析しやすい環境そのものをつくる技術力に定評がある会社が並ぶ傾向がある。

他の職種と比べてエンジニアリングの比重が大きいため、プログラミングやクラウドの基礎知識を身につけておくと選考で有利に働きやすい。

実務での技術スタックも事前に調べておくと役立つ。クラウド関連の資格を取得しておくと、選考でのアピール材料になりやすい。

4-4.ITコンサルタント採用企業ランキング

順位	社名	データ
1位	ABEJA	平均年収：906万円 初任給：33.0万円 残業時間：31.0時間
2位	ARISE Analytics	平均年収：757万円 初任給：27.0万円 残業時間：28.1時間
3位	データセクション	平均年収：793万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.0時間
4位	プラスアルファ・コンサルティング	平均年収：620万円 初任給：24.5万円 残業時間：28.0時間
5位	ブレインパッド	平均年収：761万円 初任給：35.5万円 残業時間：20.0時間
6位	システムズ・デザイン	平均年収：531万円 初任給：23.0万円 残業時間：25.0時間
7位	ALBERT	平均年収：650万円 初任給：26.0万円 残業時間：22.0時間
8位	澪標アナリティクス	平均年収：500万円 初任給：23.0万円 残業時間：17.3時間
9位	シナモン	平均年収：600万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.5時間
10位	データアーティスト	平均年収：550万円 初任給：24.0万円 残業時間：26.0時間

データ分析会社のITコンサルタントは、技術面の提案とビジネス視点の両方を求められる職種だ。

上位には、通信キャリアのデータをもとにしたコンサルティングやSaaS型のプロダクトを軸にした会社が並び、文系・理系を問わず活躍しやすい。

クライアントとの折衝経験は、将来のキャリアの幅も広げてくれる。提案の背景にあるデータの意味を理解しておくと、選考でも説得力のある受け答えがしやすい。

4-5.機械学習エンジニア採用企業ランキング

順位	社名	データ
1位	Preferred Networks	平均年収：1,129万円 初任給：35.0万円 残業時間：21.0時間
2位	HEROZ	平均年収：776万円 初任給：28.0万円 残業時間：23.0時間
3位	ABEJA	平均年収：906万円 初任給：33.0万円 残業時間：31.0時間
4位	ブレインパッド	平均年収：761万円 初任給：35.5万円 残業時間：20.0時間
5位	ARISE Analytics	平均年収：757万円 初任給：27.0万円 残業時間：28.1時間
6位	シナモン	平均年収：600万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.5時間
7位	データアーティスト	平均年収：550万円 初任給：24.0万円 残業時間：26.0時間
8位	データセクション	平均年収：793万円 初任給：25.0万円 残業時間：24.0時間
9位	ALBERT	平均年収：650万円 初任給：26.0万円 残業時間：22.0時間
10位	クラスメソッド	平均年収：964万円 初任給：30.0万円 残業時間：12.0時間

機械学習エンジニアは、モデルの設計や実装そのものを担う、技術志向の強い職種だ。

上位には、自社でAIモデルを開発する体制を持つ会社が並ぶ傾向があり、受託分析だけでなくプロダクト開発の経験も積みやすい。

学生のうちからKaggle等のコンペで実装力を磨いておくと、選考でのアピール材料になりやすい。

技術力を重視する会社が多いため、面接ではポートフォリオを見せられるよう準備しておきたい。実装経験の幅広さも評価されやすいポイントになる。

職種によって求められるスキルは大きく異なるため、自分に合う職種選びに迷う人も多い。ユニゾンキャリアに相談すれば、適性を踏まえた職種・企業選びのサポートを受けられる。

5.新卒でデータ分析会社を目指す際のポイント

データ分析会社は、事業内容や規模が会社ごとに大きく異なる業界だ。複数の視点を組み合わせて比較すると、自分に合った会社をしぼり込みやすくなる。

1つの基準だけで判断せず、多角的な視点を持っておきたい。ここでは、企業選びで押さえておきたい4つの視点について解説していく。

5-1.事業領域が自分の興味と合うかで選ぶ

データ分析会社は、マーケティングや医療、通信、人事などさまざまな業界のデータを扱っており、会社ごとに得意とする領域が異なる。

自分がどの業界の課題に興味を持てるかで、日々のモチベーションは大きく変わる。

単に「データを扱う仕事がしたい」という理由だけで選ぶと、実際の案件が自分の関心と合わずに苦労する場合がある。

説明会や採用ページで、扱っているデータの種類や業界を具体的に確認しておこう。過去のプロジェクト事例を見ておくと、入社後のイメージがより具体的になる。

5-2.年収水準とキャリアパスの広さで選ぶ

本記事のランキングからもわかるように、データ分析会社の年収水準の差は大きい。Preferred NetworksやABEJAのように高水準の会社もあれば、非開示の会社も目立つ。

年収だけで判断するのではなく、入社後にどのようなキャリアパスが用意されているかも合わせて確認したい。

長期的なキャリアを考えるなら、目先の初任給よりも、数年後にどんな役割を任されているかをイメージして企業を選ぼう。昇給のペースや評価制度も、事前に確認しておきたいポイントの一つだ。

5-3.自分のスキル・経験との親和性で選ぶ

データ分析会社の職種は、統計解析が中心のデータサイエンティストから、ビジネス視点が求められるデータアナリスト、プログラミング力を問われる機械学習エンジニアまで幅がある。

大学で統計学やプログラミングを学んだ経験がある学生は、その専門性を生かせる職種から探すと選考でも強みを伝えやすい。

自分の得意分野と職種の求めるスキルを照らし合わせて、無理のない企業選びをすることが大切だ。得意なことと伸ばしたいことのバランスを意識して選ぶと、後悔しにくい。

5-4.未経験者は研修・育成体制で選ぶ

データ分析は専門性の高い分野に見えるが、新卒であれば未経験からでも挑戦できる会社が多い。

むしろ入社後の研修や育成体制がどれだけ整っているかのほうが、未経験者にとっては重要な判断材料になる。

統計学やプログラミングの基礎から教育してくれる会社であれば、文系出身でも着実にスキルを積み上げていける。説明会や口コミサイトを通じて、新卒向けの研修期間の長さや、先輩社員によるOJTの手厚さを確認しておくと安心だ。

上記の4つの視点をすべて自分だけで比較するのは簡単ではない。ユニゾンキャリアを活用すれば、専門のアドバイザーと一緒に自分に合った企業を効率よく絞り込める。

6.分析・未経験から目指すならプロに相談を！

データ分析会社は非上場企業が多く、給与や働き方に関する情報があまり公開されていない。

自分で1社ずつ調べていては時間がかかるうえ、実態とのギャップに気づけないまま応募してしまう恐れもある。

そこで頼りになるのが、IT業界に詳しい就活エージェントの存在だ。統計やプログラミングの経験がなくても、次のようなサポートを受けられる。

自分だけで判断がつかない部分を専門家に相談できると、企業選びの精度は大きく上がる。

IT業界に強い就活エージェント「ユニゾンキャリア」を使えば、未経験からでも自分に合ったデータ分析会社を見つけやすくなる。

各社の人事から採用基準や仕事内容を確認しているため、君の情報収集を一気にショートカットが可能だ。

7.新卒でデータ分析会社に入るための対策

データ分析会社の選考を突破するには、事前の準備が欠かせない。基礎学習から情報収集、相談先の確保まで、段階を踏んで取り組むと効果を実感できる。

今日から着手できるものも多いため、早い段階から動き出したい。ここでは、内定に近づくための具体的な対策を7つ紹介していく。

7-1.統計・プログラミングの基礎を固める

データ分析会社の選考では、統計学の基礎知識やプログラミングの経験を問われる場面が多い。

特にPythonは、データ分析の現場で標準的に使われている言語のため、基礎文法だけでも学んでおくと選考で有利に働く。

完璧に使いこなせる必要はないが、学ぼうとする姿勢そのものが、面接で意欲として伝わりやすい。学んだ内容をアウトプットする場を持っておくと、面接での説明にも説得力が増す。

7-2.資格取得でデータ分析の知識を示す

資格を持っていると、独学の成果を客観的に証明できるため、選考で説得力を持たせやすい。文系出身で実務経験がない学生ほど、資格の取得が学習意欲のアピールにつながる。

データ分析の就活で評価されやすい資格には、統計検定やG検定、Python 3エンジニア認定データ分析試験などがある。

取得までの過程で学んだ苦労や工夫を語れるようにしておくと、資格そのもの以上に評価される場合がある。学習計画を立てて、無理のないペースでコツコツ進めていくことが大切だ。焦らず、着実に知識を積み上げていこう。

7-3.志望動機にデータ活用への理解を盛る

データ分析会社の志望動機では、単に「データを扱う仕事がしたい」と伝えるだけでは弱い。なぜその会社でなければならないのかを、事業内容と結びつけて語る必要がある。

加えて、データ分析が企業の意思決定にどう影響するのかという理解を示すと、業界研究の深さが伝わりやすくなる。

表面的な言葉ではなく、自分なりの考察を交えて説明することが評価につながる。企業のIR資料やプレスリリースにも目を通しておくと、説得力のある動機を作りやすい。

7-4.インターンやコンペで実務経験を積む

データ分析の実務経験は、選考で他の学生と差をつける材料になる。企業が開催する長期インターンに参加すれば、実際のデータを扱いながら分析の一連の流れを一通り経験できるはずだ。

もう一つの方法として、KaggleやSIGNATEといったデータ分析コンペティションに挑戦するやり方もある。

授業やアルバイトの合間でも取り組みやすいため、早い段階から挑戦しておきたい。結果が振るわなくても、取り組んだ過程そのものが評価されるケースは多い。

7-5.就活サイトで求人・業界研究を深める

データ分析会社は知名度が高くない会社も多いため、大手の求人サイトだけでは見つけにくい場合がある。

業界研究を深めるには、複数の就活サイトを使い分けて、口コミや選考体験談を集めることが役立つ。データ分析業界の求人・研究に役立つサイトには、以下のようなものがある。

サイトごとに掲載されている口コミの傾向が異なるため、複数を見比べることで会社ごとの実態を多角的に把握できる。気になる会社が見つかったら、必ず公式の採用ページで最新情報を確認したい。

7-6.就活エージェントで選考対策を進める

データ分析会社は選考基準が会社ごとに異なり、一般的な就活対策だけでは通用しない場面もある。

IT・データ分析業界に詳しい就活エージェントを利用すれば、企業ごとの選考傾向を踏まえた対策を立てやすい。データ分析業界の就活で頼りになる就活エージェントには、以下のようなものがある。

いずれも新卒のIT・データ分析業界の就活に力を入れており、専門のアドバイザーに相談しながら選考を進めやすい。

一人で抱え込まず、早い段階から相談しておくことで、効率よく対策を進めやすくなる。企業ごとのクセを知っているアドバイザーの存在は、独学では得にくい強みになる。

7-7.IT企業を経由し転職でデータ分析会社へ

新卒でデータ分析会社に入るのが難しいと感じた場合、まずSIerやIT企業に就職してから、実務経験を積んで転職する道もある。

基本的なプログラミングスキルやデータベースの知識は、SIerなどのIT企業でも習得しやすい。

新卒の時点で完璧な準備ができていなくても、キャリアの選択肢は一つではない。焦らず、自分に合ったペースでデータ分析業界への道を目指したい。回り道に見えても、着実に力をつけた経験はいずれ評価される。

このようにデータ分析会社に入るためには、さまざまな準備が必要だ。業界に精通した就活エージェント「ユニゾンキャリア」の無料相談を使えば、業界説明から就職方法の説明まで行う。

8.IT業界の就活はユニゾンキャリアにお任せ

データ分析会社は非上場企業が多く、情報収集そのものが難しい業界だ。一人で対策を進めるよりも、専門知識を持つアドバイザーの力を借りたほうが、効率よく内定に近づける。

実際にユニゾンキャリアを活用して内定を獲得した先輩2名のインタビューを紹介するので、自分の状況と重ねながら読み進めてみたい。

8-1.IT業界の就活成功者インタビュー①

8-2.IT業界の就活成功者インタビュー②

書類の作成から面接の練習まで一貫してサポートしてもらえるため、選考を通過する確率を高められる。

自分に合った企業を見つけて就活を成功させるためにも、無料相談からユニゾンキャリアを利用してみてはどうだろうか。