「売り上げが伸び悩んでいる」「マーケティングや営業力をもっと強化したい」など、自社システムの変革を考えている方には、データ分析を外注することを強くおすすめします。データ分析とは、膨大なデータからビジネスの目的に合わせた情報や数値などを収集および整理し、データを活用することで課題の解決策を導く手法です。
たとえば消費者のニーズや価値観から購買行動への影響を分析したり、新商品の売り上げを予測したりすることでこれまで属人化されてきた業務などを刷新し、効率的な業務改善に役立てることができます。
本記事では「データ分析に強い会社10選」とそれぞれの得意分野を紹介しながら、データ分析を外注するメリットや外注する際のポイントについて詳しく解説します。
データ分析に強い会社10選
データ分析にはビジネスの目的や課題に合わせた多種多様な分析方法があります。ここではデータ分析に強い会社10選とそれぞれの特色をご紹介します。
三菱総研DCS株式会社
引用:三菱総研DCS株式会社
三菱総研DCS株式会社は、三菱UFJフィナンシャル・グループのシステム開発企業です。コンサルティングから、データ分析、システム導入、DX・テクノロジー、ITインフラ・運用など、IT技術を活かしたサービスを提供。 グループ企業のシステム開発や企業資源計画などで金融機関向けに強みがある一方、累計50社以上の様々な業種業態へデータ利活用を通じた経営課題の解決や業務目標を達成してきた実績があります。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | 三菱総研DCS株式会社 |
本社所在地 | 〒140-8506 東京都品川区東品川4-12-2 品川シーサイドウエストタワー |
代表者名 | 亀田 浩樹 |
従業員数 | 連結:2,996名 単体:2,297名(2023年9月現在) |
設立年月日 | 1970年7月10日 |
資本金 | 60億5,935万円 |
サービス内容 | ソフトウェア開発とコンサルティング、各種事務計算等情報処理サービス、アウトソーシングサービス、情報通信サービス・データサービス |
実績・導入企業数 | 日本化薬 IT運用業務のDX推進 三菱UFJ銀行 AI技術とマネー・ローンダリング防止対策の予測モデル開発 SAYCO 従業員データの一元管理におけるDX推進、など |
株式会社Rist
引用:株式会社Rist
株式会社Ristは、京セラコミュニケーションシステム株式会社の子会社です。経営母体がしっかりしており全国に活動拠点を構えているため、保守やSI対応に幅広く対応可能。元々は京都大学の学生が在学中に創業したこともあって、AIベンチャー企業としての文化が残っているのも魅力です。Kaggleプラットフォームで高い実績を示したデータサイエンティストのみに与えられる「Kaggler」が多数所属。データ分析において世界最高レベルのメンバーが集結するデータ分析専門チームが課題解決を導き、バリエーション豊かなAIシステムの開発までをサポートしています。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | 株式会社Rist |
本社所在地 | 〒600-8102 京都府京都市下京区五条通河原町西入本覚寺前町830 京都エクセルヒューマンビル 7階 |
代表者名 | 長野 慶 |
従業員数 | 70人 |
設立年月日 | 2016年08月 |
資本金 | 非公開 |
サービス内容 | 画像AI事業、データ分析事業、Deep Learningを用いた画像・動画解析、非構造データの解析・開発、機械学習を活用した構造化データの解析 |
実績・導入企業数 | 製造業を中心に不動産、建設業など |
KUROCO株式会社
引用:KUROCO株式会社
KUROCO株式会社は、データ分析を活用して経営課題を解決することに特化した、中小企業向けのデータ分析専門企業です。統計学やAIなどを用いて分析するデータマイニングや、ビジネスにおける顧客インサイトを導き出すデータサイエンスなど、大量のデータを分析するアプローチはもちろんのこと、目的を達成するためのデータ運用を重視。実務支援にまで取り組んだデータマーケティングソリューションを提供しています。データコンサルティング事業の他にも、美容室や伝統工芸品販売などの実業運営も同時に展開しており、顧客にもデータ分析組織目線での経営改善に取り組んでいます。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | KUROCO株式会社 |
本社所在地 | 〒221-0052 神奈川県横浜市神奈川区栄町5-1 横浜クリエーションスクエア 14階 |
代表者名 | 齋藤 健太 |
従業員数 | 非公開 |
設立年月日 | 2012年1月 |
資本金 | 非公開 |
サービス内容 | データ分析、活用支援、 データ分析・可視化基盤の構築、実践的データ分析研修 |
実績・導入企業数 | 全国展開インテリア雑貨企業のEC-DashBoard導入 多モールECのデータを一元分析・可視化 物販小売企業の既存データとヒアリングによる分析・改善施策、など |
Sky株式会社
引用:Sky株式会社
Sky株式会社は家電のシステム開発を契機に、情報家電やデジタル複合機、カーエレクトロニクス、クライアント運用管理など、幅広い分野でのソフトウェア開発を展開している大手ソフトウェア企業です。親会社のない独立系のIT企業のため、特定の業種に限らず幅広い分野を扱い、1985年の創業以来成長し続けて事業領域を拡大。「データマネジメントコンサルティングサービス」「データエンジニアリングサービス」「伴走支援サービス」「データ分析アドバイザリーサービス」と4つのステップで分析したデータを効率的に活用できます。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | Sky株式会社 |
本社所在地 | 〒108-0075 東京都港区港南2-18-1 JR品川イーストビル 9階 |
代表者名 | 大浦 淳司 |
従業員数 | 3,738名 (2024年7月1日現在) |
設立年月日 | 1985年3月2日 |
資本金 | 10億円 |
サービス内容 | 自社パッケージ商品の開発・販売、業務系システム開発、各種コンピューター・ ネットワークのシステムインテグレーション事業など |
実績・導入企業数 | クライアント運用管理ソフトウェア、営業支援・名刺管理サービス、医療機関向けIT機器管理システム、DX・ IoT、AI・画像認識、開発効率化ソリューションなど |
株式会社ARISE analytic
株式会社ARISE analyticsはKDDIグループの一員で、アナリティクスによるデータ解析結果や人工知能(AI)を活用してDXを支援するデータサイエンティスト企業です。マーケティング、IoT領域のデータ分析に強みを持ち、分析設計、モデル構築・高度化、基盤構築の運用、分析人材育成などワンストップでサービスを提供。正確なデータ分析によって企業の課題を解決し、新たな価値創造を支援しています。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | 株式会社 ARISE analytics |
本社所在地 | 〒150-8510 東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ 31F |
代表者名 | 坂本 崇 |
従業員数 | 564名 |
設立年月日 | 2017年2月27日 |
資本金 | 2億円 |
サービス内容 | データ分析、マーケティング分析支援、アルゴリズム開発、DMP・AI・IoTソリューション導入支援などアナリティクスサービスの提供、AI・アナリティクスを活用したイノベーションの創出 |
実績・導入企業数 | auやUQ携帯電話事業でのデータドリブンマーケティング、機械学習を自動化するプラットフォームの開発、など |
株式会社ブレインパッド
引用:株式会社ブレインパッド
株式会社ブレインパッドは、人工知能(AI)を用いたデータ分析やデジタルマーケティングを提供する企業です。データ活用の専門人材が顧客の最適なデータ活用を実装する「プロフェッショナル・サービス」とSaaSプロダクトによる「プロダクトサービス」の2事業を展開。顧客企業が持つデータ分析の支援を中心に、データ分析プラットフォームの構築など、さまざまなビジネスインテリジェンス技術を活用するなど注目を集めており、テクノロジー企業成長率ランキング「日本テクノロジー Fast50」を9年連続で受賞しています。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | 株式会社ブレインパッド |
本社所在地 | 〒106-0032 東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ |
代表者名 | 関口 朋宏 |
従業員数 | 590名(連結、2023年6月30日現在) |
設立年月日 | 2004年3月18日 |
資本金 | 5億9,700万円 |
サービス内容 | 企業の経営改善を支援するビッグデータ活用サービス、デジタルマーケティングサービス |
実績・導入企業数 | LINEヤフー株式会社、伊藤忠商事株式会社、トヨタ自動車株式会社、日本航空株式会社、株式会社高島屋、株式会社セブン&アイ・ネットメディア、株式会社ローソン、スターバックスコーヒージャパン株式会社、アスクル株式会社、など |
トランスコスモス・アナリティクス株式会社
トランスコスモス・アナリティクス株式会社はトランスコスモスグループの一員で、企業のさまざまなデータを収集し、調査・分析する専門企業です。顧客の心理や行動データを独自のリサーチやプラットフォームを用いて収集し、分析結果をもとにマーケティングコミュニケーションに活用。ターゲット予測モデルの開発やRFMセグメンテーション、デジタルプロモーションの効果測定、アクセスログ解析、EC/会員サイトの導線分析を得意としています。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | トランスコスモス・アナリティクス株式会社 |
本社所在地 | 〒170-6015 東京都豊島区東池袋3-1-1 サンシャイン60 15F |
代表者名 | 森田 寿 |
従業員数 | 69名 |
設立年月日 | 2012年5月2日 |
資本金 | 3,000万円(資本準備金含む) |
サービス内容 | データ解析業務、コンサルティング、ソフトウェア開、教育研修、など |
実績・導入企業数 | 日本直販のターゲットリスト生成自動化、銀行のWEBアクセスログ解析、健康食品通販社のDMP・BI構築実現、総合通販社のLINEメッセージ配信ターゲティングモデル構築とスコア活用の仕組みを構築、など |
データセクション株式会社
引用:データセクション株式会社
データセクション株式会社は、WEB上にある膨大な情報の収集・ソーシャルメディアデータ分析や画像解析技術を強みに、マーケティング支援ツールやAIの受託開発なども行う企業です。近年では小売業に高度なIT技術を導入し、店舗の売上アップや業務改善に注力。紙媒体の資料などを自動でデータ変換して業務を効率化したり、各商品の価値情報を集めて市場を効率的に把握したり、実用的かつ現場で使いやすいAIの活用を実現し、グローバルに展開しています。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | データセクション株式会社 |
本社所在地 | 〒141-0031 東京都品川区西五反田1-3-8 五反田PLACE 8階 |
代表者名 | 石原 紀彦 |
従業員数 | 38名 |
設立年月日 | 2000年7月11日 |
資本金 | 18億6,847万円(2024年3月31日現在) |
サービス内容 | データサイエンス、マーケティングソリューション、システムインテグレーション |
実績・導入企業数 | アパレルメーカー株式会社シップスにおけるIoTデバイスを用いた店舗への入店・販売状況の可視化、スーパーの商品発注需要予測、100万以上の文書から生成AIによる新聞記事作成、自動運転における物体・画像認識のアルゴリズム開発、など |
NTTアドバンステクノロジ株式会社
NTTアドバンステクノロジ株式会社はNTTの完全子会社で、NTTグループの技術的な中核を担い、光デバイス・電子デバイス、情報通信システムの設計開発、IOTなどのシステムインテグレーション事業を展開する企業です。データ分析をもとにビジネス課題の抽出やデータ活用など、コンサルティングからAI開発・運用までトータルで支援。AI受託開発に加え、データ分析パッケージなども提供しています。製造業で国内BIシェア3年連続トップのBI・BAツールや、通信、製造などで利用されるストリームデータ分析・処理プラットフォームなど、信頼と実績で付加価値の高いデータ活用が得られます。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | NTTアドバンステクノロジ株式会社 |
本社所在地 | 〒163-1436 東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー |
代表者名 | 伊東 匡 |
従業員数 | 2,113名(2024年3月31日現在) |
設立年月日 | 1976年12月17日 |
資本金 | 50億円 |
サービス内容 | アプリケーションビジネス、マテリアル&ナノテクノロジビジネス、ソーシャルプラットフォームビジネス、トータルソリューションビジネス |
実績・導入企業数 | IT企業、医療機関、製造業、通信サービス業、半導体製造会社、大規模小売店、など |
TIS株式会社
引用:TIS株式会社
TIS株式会社は独立系のシステムインテグレーター(Sler)で、クレジットカードの基幹システム開発やブランドデビットカードのサービス開発などを手掛ける、決済領域のリーディングカンパニーです。親会社を持たないため、カード、銀行、エネルギー、医療、流通・サービス、製造など幅広いビジネスフィールドで事業をグローバルに展開。キャッシュレス決済のようなインフラから、公共を支えるサービスまで社会基盤をITで支援し、これまでに3,000社以上のビジネスパートナーにサービスを提供しています。
・会社概要 | |
---|---|
会社名 | TIS株式会社 |
本社所在地 | 〒160-0023 東京都新宿区西新宿8-17-1 |
代表者名 | 岡本 安史 |
従業員数 | 連結:21,972名 単体:5,834名(2024年3月31日時点) |
設立年月日 | 2008年4月1日 |
資本金 | 100億円 |
サービス内容 | サービスIT、ビジネスプロセスアウトソーシングの提供、金融業界に特化した専門的な金融ITサービス、産業ITサービスなど |
実績・導入企業数 | 株式会社富士通ゼネラルの経費精算クラウド導入や伴走支援、H.U.グループホールディングス株式会社における医療情報のセキュリティ強化、大成建設株式会社の建設現場における年間60万件の申請をクラウド化、など |
データ分析を外注する3つのメリット
データ分析は収集した情報を整理や可視化することで、ビジネスの問題を解決するのに役立ちます。自社でデータ分析を行うことも可能なのに、なぜデータ分析を外注するべきなのか?
ここではデータ分析のメリットと必要性について詳しく解説していきます。データ分析を適切なベンダーに外注して、売上アップや業務の効率化につなげましょう。
正確なデータ分析を行える
データ分析を外注する一番のメリットは、正確な分析を基にしてマーケティングに活用できることです。たとえ自社でデータ分析を行ったとしても正しい分析でなければ、需要予測や売上アップなどにつなげることはできないでしょう。その点、プロにデータ分析を外注すれば、適切なデータを正確に分析してもらうことができます。
たとえば「小売店で炭酸飲料がよく売れる日は気温が高い」というデータがあったとします。このデータに加えて、客が使用するポイントカードから商品の嗜好や来店頻度などを調べて分析することで、今後はどのような商品が売れやすくなるかが分かるようになるのです。膨大なデータを分析してもらうことで、より適切で価値のある分析結果を得られます。
目的に沿ったデータ分析を行える
データ分析を外注するメリットは、専門的で自社の目的に沿ったデータ分析をしてもらえる点です。データ分析には実にさまざまな手法があります。
潜在的なニーズをひもとく因子分析、多数のなかから共通点を見出すクラスター分析、合わせ買いなどの傾向を導き出すアソシエーション分析、売上高・在庫・コストなどの指標の優先順位を決める重点分析など。自社の課題を解決できる適切な方法で分析を行ってもらうことが可能です。
意思決定を早く行える
データ分析を外注することによって、迅速な判断や意思決定ができるのもメリットの一つです。
プロにデータ分析を依頼すれば、自社が抱えている問題や課題に関連したデータを素早く提供してくれるため、意思決定は早く行うことができます。ビジネスにおいて迅速なジャッジは業務の効率化やコストカット、売上アップにつながります。
データ分析に強い会社を選ぶ際のポイント
いざデータ分析を外注したいと思っても、さまざまな種類の分析方法や企業があって、結局どこに頼めばいいのか悩んでしまうことでしょう。すべてを把握しようとすると途方もありません。
ここではデータ分析に強い会社を選ぶための具体的なポイントをしぼって、詳しく解説していきます。
データ分析を請け負う企業の種類
データ分析を請け負っている企業は主に3種類です。企業の課題解決をサポートする専門業者「コンサルティングファーム」、システムの構築や導入などシステム開発のすべてを請け負う企業「Sler(エスアイアー)」、ユーザーのニーズに沿ったソフトウェアを開発する「ソフトウェア企業」がこれに該当します。
データ分析業務だけを専門に引き受けている大手企業はほとんどなく、ほとんどがAIシステム業務の一貫としてデータ分析を行っています。
データ分析の実績
データ分析に強い会社を選ぶには、十分な実績がある信頼性の高い会社を選ぶことが重要です。
過去の実績に同業種との取引が豊富であれば、その分野のノウハウを持っていることが予測できますし、大手企業との取引実績があれば、ビッグデータの分析に慣れていることが期待できます。これまでにどのような企業と取引があったかを確認し、自社の目的や課題に適したデータ分析を提案してくれる企業を選択しましょう。
サポート内容
データ分析を外注する場合は、サポート内容にも注目しておくとよいでしょう。
サポート内容はベンダーによってさまざまで、データ分析だけでなくデータ分析に基づいた的確なアドバイスをくれたり、データ分析の手法をレクチャーしてくれたりするベンダーもいます。自社のニーズに合ったサポートが受けられるのか、サポート内容が充実しているかどうかを、あらかじめ確認しておくと安心です。
費用対効果
データ分析を外注する際は、費用対効果に優れているかにも着目しましょう。データ分析は一度限りではなく、継続して続けていくことが大切です。
たとえ一時的に売り上げがアップしたとしても、データ分析をやめてしまうと元に戻ってしまうことがあります。
また、継続していくことでシーズン及び年間を通しての動向や商品の傾向などが見えてくるため、より高い効果が期待できます。長期的な依頼を踏まえた予算も考えておきましょう。
データ分析の外注を失敗しないためのポイント
データ分析を外注する際は、次の2つのポイントをおさえておくことが必要です。データ分析を失敗に終わらせないためにもしっかり準備しておきましょう。
データの下処理を済ませる
プロジェクトに活用できそうなデータは、あらかじめ整理して下処理を済ませておくことが重要です。データが不揃いな場合は形式を整えて、分析に利用できるようクリーニングしておきます。どういう方法で集計された何のデータなのか、データの量や取得期間などが分かるといいでしょう。データ分析はデータの質と量がプロジェクトを成功させる鍵となります。
分析結果の目的を明確にする
データ分析を外注する際は、プロジェクトの目的を明確にすることが重要です。分析結果を活用して何を達成したいのか、両者の共通認識としてすり合わせる必要があります。
また、たとえば「クレームがあったので改善が急務」なのか「中長期的な展望として他社との差別化を図っている」のかなど、データ分析の背景をしっかり伝えることで、よりベンダー側の理解がスムーズになります。
まとめ
データ分析に強い会社10選と、データ分析を外注するメリットや外注時のポイントをみてきました。今回のポイントをふまえた上で、ベンダーと密にコミュニケーションをとることが重要です。まずは分析結果の目的を明確にすることから始めましょう。
データ分析の外注をご検討中の方は、プロフェッショナルが多数登録しているエッジワークに相談が可能です。高いスキルと豊かな経験を持ち合わせたプロ人材を、ご依頼の内容に合わせてマッチングします。正しいデータ分析を活用して売り上げアップを目指しましょう。
副業社員・フリーランスなどのスポットワーカーにプロジェクト単位でタスクを依頼・発注できるプロ人材活用サービス