データ分析の業務委託できる内容と費用相場を解説！選び方や活用ポイントも

「データ分析業務を委託してみたいけれど、自社に合う委託先を見つけられるだろうか？」
「そもそもデータ分析の外部委託って本当に成果が出るの？」

このような疑問を持っている企業は少なくありません。データ活用の重要性が高まる中、専門的な知識やリソースが不足している企業では、業務の一部または全体を外部に委託するケースが増えています。しかし、どこまで委託できるのか、コストはどのくらいかかるのか、どのような委託先を選ぶべきかといった具体的な判断基準が分からず、導入をためらう企業も多いのが実情です。

本記事では、データ分析の業務委託について、委託できる範囲や費用相場、成果を最大化するポイントなどを詳しく解説します。適切な委託方法を知り、データ活用を効果的に進めるための参考にしてください。

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データ分析業務を委託できる範囲と主な業務内容

データ分析業務を外部に委託する際、業務範囲は大きく以下の4つに分けられます。

業務範囲	主な業務内容
データの前処理・環境整備	・データの収集・統合（各種システムやクラウド、API連携） ・データのクリーニング（欠損値補完、異常値処理、フォーマット統一） ・データの正規化・エンコーディング ・ツール導入支援
分析・予測	・相関分析、回帰分析、時系列分析 ・機械学習モデルの開発（分類・予測モデル） ・アルゴリズムの選定・チューニング
可視化・レポーティング	・ダッシュボードの作成（Tableau、Power BIなど） ・グラフやチャートを用いたデータの視覚化 ・KPIのモニタリングとレポート作成
活用支援	・データパイプラインの構築・自動化 ・定期的なデータ分析とパフォーマンス評価 ・業務改善のためのフィードバック提供

「データの前処理・環境整備」「分析・予測」「可視化・レポーティング」「活用支援」のステップで進めることで、データを有効活用し、ビジネスの意思決定に活かすことが可能となります。

それぞれのステップでどのような業務が発生し、外部委託がどのように活用できるのかを見ていきましょう。

（１）データの前処理・環境整備

データ分析業務の基盤となる「データの前処理・環境整備」は、専門知識を要する上に時間がかかるため、委託が適しています。データの前処理・環境整備がされる前は以下のような課題があることが多く、これらを統合し、分析に適した形へ整える必要があります。

• 社内にデータが分散している：営業・マーケティング・カスタマーサポートなど、異なるシステムにデータが蓄積されており、一元管理が難しい。
• データの品質に課題がある：欠損値や異常値が多く、そのままでは正しい分析ができない。
• 分析環境が整っていない：データの蓄積・処理に適したツールが導入されておらず、作業に手間がかかる。

このようなケースでは、データの収集・統合、クレンジング、フォーマット統一などの前処理だけでなく、データ基盤の整備やツール導入支援も重要になります。例えば、BIツールではグラフや表を用いてデータを視覚的に表現する前に、データの取り込み、データモデルの設計、ETL（抽出・変換・ロード）プロセスの構築、パフォーマンス最適化などのデータの整備や環境構築が必要になります。

BIツール（Tableau・Power BI）やクラウドデータウェアハウス（BigQuery・Snowflake）の導入支援は外部の専門家に委託することで、スムーズなデータ分析環境を整備することが可能となります。

（２）分析・予測

データの分析や予測を業務委託すれば、社内にデータサイエンティストがいなくても、統計分析や機械学習を駆使し、ビジネス課題に応じた最適な手法を選定できます。

また、データ分析の自動化により、人的リソースを戦略立案や意思決定に集中できるのも大きな利点です。例えば、売上予測モデルを導入することで、在庫管理の最適化やマーケティング施策の精度向上が可能になります。さらに、解約予測を活用すれば、顧客の離脱防止施策を強化し、LTVの最大化にもつながります。

このように、外部パートナーと協力することで、データ分析の効果を最大限に引き出し、競争力の向上が期待できます。データを活用し、企業の意思決定をサポートするための分析・予測業務では、統計的な手法や機械学習を用いて、データから有益な示唆を得ることが求められます。

（３）可視化・レポーティング

データの可視化・レポーティングを業務委託することで、データを迅速かつ直感的に理解できる環境を整えられます。BIツール（Tableau、Power BI など）の専門知識を持つプロがダッシュボードを設計するため、経営層や現場担当者が必要な情報をリアルタイムで把握し、迅速な意思決定が可能になります。

また、分析結果を見やすく整理し、適切な指標を選定することで、ビジネスの課題を的確に把握できます。例えば、売上データのトレンドやKPIの達成状況をグラフやチャートで明確にすることで、施策の効果を客観的に評価できるようになります。

社内にデータ可視化のスキルがない場合でも、外部の専門家に委託することで、分かりやすく説得力のあるレポート作成が実現可能です。

（４） 活用支援

データ分析の結果を実際の業務に活かすためには、適切な運用体制の構築や定期的な評価が欠かせません。しかし、社内に十分な知見やリソースがない場合、データ活用の定着が難しくなります。

業務委託を活用すれば、データパイプラインの構築・自動化を専門家が支援し、データ活用の負担を軽減できます。また、定期的な分析レポートの提供や、施策の改善提案を受けることで、データ活用を継続的に最適化できます。

データ分析を委託する際の費用相場と予算の考え方

データ分析業務を外部に委託する際のコストと予算の考え方は、依頼する作業内容やプロジェクトの規模、データの複雑さなどによって大きく異なります。具体的な作業ごとの費用相場の目安は以下のようになります。

委託内容	作業内容	費用相場
データの前処理・環境整備	データの収集	3万～5万円
	データクレンジング	5万～50万円
	データベース構築	20万円以上
分析・予測	高度なAIモデル開発	数百万～数千万円
	小規模な分析業務、スポットのデータ解析	数万円から数十万円
視化・レポーティング	シンプルなレポート作成	数十万円前後
	人員工数や開発期間が多い統計分析やレポート作成	数百万円
活用支援	企業全体の包括的な支援	数百万～数千万円
	必要な能力・スキルを持った人材を紹介してもらう	30万円前後

しかし、これらの費用は、依頼する内容やプロジェクトの規模、データの複雑さなどによって変動します。​また、専門性の高い分析や大規模なプロジェクトの場合、費用が高額になることがあります。​そのため、具体的な作業内容や予算を明確にし、適切な委託先を選ぶことが重要です

データ分析の業務委託で成果を最大化するポイント

データ分析を委託する際には、単に外部に作業を依頼するだけでなく、成果を最大化するために以下のポイントを押さえておくことが重要です。

• 必要な業務範囲を明確にする
• 適切な外部パートナーを選定する
• データ分析のコスト削減の提案ができる会社に相談する
• 成果を最大化する契約・運用の工夫

それぞれ紹介します。

（１）必要な業務範囲を明確にする

データ分析業務を委託する際には、まず目的を明確にすることが重要です。そして、データ分析の成果をどのように活用するのかを整理し、そのために必要な業務範囲を定めることで、効率的な委託が可能になります。

例えば、市場分析を行うのか、顧客行動の予測をするのかによって、必要なデータや手法が異なります。また、社内で対応すべき業務と外部委託する業務の切り分けを明確にすることも必要です。データ収集や整理を社内で行い、分析のみを外部に委託するケースもあれば、すべての工程を一括で委託するケースもあります。

（２）適切な外部パートナーを選定する

データ分析業務の委託で成功するには、適切な外部パートナーの選定が欠かせません。経験豊富な企業と連携することで、質の高い分析結果を得ることができます。まず、パートナー選定時には、過去の実績や専門分野を確認することが重要です。

例えば、特定の業界に精通している企業であれば、業界特有のデータの特性や課題を深く理解しているため、より精度の高い分析が期待できます。

（３）データ分析のコスト削減の提案ができる会社に相談する

データ分析を外部に委託する際、単なる業務の遂行だけでなく、コスト削減の提案ができる企業に依頼することで、より大きな成果を得ることができます。コスト削減に強い企業は、業務の効率化や最適なツールの活用を通じて、無駄なコストを排除し、投資対効果を最大化するサポートを提供します。

例えば、適切なデータ管理手法を提案できる企業は、不要なデータの処理や保管にかかるコストを削減し、分析に必要な情報を迅速に抽出する仕組みを構築できます。そうすることで、分析のスピードが向上し、意思決定の迅速化につながります。

（４）成果を最大化する契約・運用の工夫

契約の際には、成果物の納品形態やスケジュール、フィードバックの仕組みなどを明確に定めることが重要です。特に、成果物の仕様や品質基準を詳細に定義し、双方の認識のズレを防ぐことが、プロジェクトの円滑な進行につながります。

また、定期的なミーティングを設定することで、分析の方向性や改善点を適宜調整し、期待する成果に近づきます。データ分析のプロセスを透明化し、プロジェクトの進捗を可視化することで、成果の最大化を図ることができます。

データ分析業務の外部委託と自社運用の選択基準

データ分析業務の外部委託と自社運用の選択基準は、コストやスキル、業務の柔軟性など、多くの要因を考慮する必要があります。それぞれの選択肢の特徴と、どのような場合に適しているのかを解説します。

（１）外部委託が有利なケース

データ分析業務を外部委託する企業は、以下のような問題を抱えているケースが多い傾向にあります。

外部委託が有利なケース	有利な理由
社内に専門的なデータ分析スキルがない	機械学習や高度な統計解析が必要な場合、専門企業の技術力を活用することで高精度な分析が可能。
業務負担を減らし、コア業務に集中したい	データ収集・前処理・レポート作成などの時間を削減し、意思決定に集中できる。
最新の分析手法やツールを活用したい	外部の専門家は最先端のツールや技術を熟知しており、自社で導入するよりもスムーズに活用できる。

（２）自社運用が有利なケース

データ分析業務を自社運用する企業は、以下のように外部委託が難しいケースや人材育成を優先するケースとなります。

判断基準	有利な理由
データの機密性を維持する必要がある	顧客情報や機密データを外部に出さず、セキュリティリスクを最小限に抑えられる。
社内にデータ分析を行える人材がいる	データサイエンティストや分析担当者が社内にいる場合、外部委託のコストを削減できる。
継続的にデータ活用のノウハウを蓄積したい	長期的な視点でデータ分析のノウハウを社内に蓄積し、事業戦略に活かせる。

（３）外部委託と自社運用のハイブリッド戦略

外部委託と自社運用のどちらか一方に限定するのではなく、状況に応じて両者を組み合わせる「ハイブリッド運用」も有効な戦略です。例えば、基礎的なデータ収集や定型的なレポート作成は外部に委託し、戦略的なデータ活用や意思決定に関わる分析は自社で行うといった方法が考えられます。

また、特定のプロジェクトにおいてのみ専門的なデータ分析を外部に委託することで、必要なスキルやリソースを適切に活用できます。このように、業務の特性や社内のリソースに応じて柔軟に外部委託と自社運用を組み合わせることで、効率的かつ効果的なデータ活用が可能になります。

データ分析業務の委託先の選び方

データ分析業務を外部に委託する際には、適切なパートナー選びが重要になります。以下が最適な委託先を選定するためのポイントです。

• 専門性と実績の確認
• 対応範囲とサービス内容の比較
• コストと契約形態の検討

それぞれ解説します。

（１）専門性と実績の確認

データ分析を委託する際には、パートナーの専門性と実績を十分に確認することが不可欠です。過去のプロジェクト実績を調査し、自社の業務内容と合致する経験を持つ企業を選定することで、より適切な分析が期待できます。

また、特定の業界に強みを持つ企業もあるため、業界知識を持つ委託先を選ぶことで、スムーズな業務進行が可能になります。企業の公式サイトや公開されている事例、顧客のレビューを参考にしながら、信頼できるパートナーを見極める必要があります。

（２）対応範囲とサービス内容の比較

データ収集・分析・可視化など、どの範囲まで対応可能かを確認することが重要です。特に、データの前処理やクレンジング、機械学習モデルの構築など、求める分析レベルに対応できるかを事前に精査する必要があります。また、単発プロジェクトなのか、継続的な契約が可能なのかなど、支援内容に違いがあるため、自社のニーズに合った委託先を選ぶことが求められます。

（３）コストと契約形態の検討

データ分析業務を委託する際には、時間単価・プロジェクト単価など、契約形態を比較し、予算に応じた委託先を選ぶことが大切です。例えば、短期のデータ分析プロジェクトであれば時間単価制の契約が適している場合が多いですが、大規模な分析業務を継続的に行う場合はプロジェクト単価や成果報酬型の契約がコストパフォーマンスに優れることもあります。

データ分析の業務委託活用事例

データ分析の業務委託を活用することで、企業は専門的なスキルや高度な技術を持つ外部パートナーの力を借りながら、以下のような業務の効率化や精度向上を図ることができます。

• 顧客データを活用した施策で売上を1.5倍に伸ばした事例
• 広告データ分析を軸に運用コストの削減と売上150％を実現した事例

それぞれ紹介していきます。

（１）顧客データを活用した施策で売上を1.5倍に伸ばした事例

企業名	株式会社五十君商店
課題	時計業界全体の市場縮小やスマートウォッチの普及により、同社の売上が減少。BtoB中心の文化が根強く残り、BtoCマーケティングの知見が不足しており、有効な改善施策を実行できずにいた。
委託内容	蓄積された購買データを分析し、オーバーホール（定期的な分解掃除）サービスの利用スパンを短縮する施策を展開。また、楽天ECモールにおいては商品ページの改善やABテストを通じて、コンバージョン率（CVR）の向上を図った。
成果	オーバーホールの売上は前年同月比で約1.5倍に増加し、商品ページのコンバージョン率も約2倍に向上。さらに、BtoC事業の売上は2019年比で約1.8倍となり、楽天市場の時計ジャンルで1位を獲得。2024年3月には「ショップ・オブ・ザ・マンス」を受賞するなど、大きな成長を遂げた。

☑参考：創業90年の時計修理老舗が挑むマーケティングDX　～BtoBからBtoCへの転換と外部プロ人材活用～

（２）広告データ分析を軸に運用コストの削減と売上150％を実現した事例

企業名	フローバル株式会社
課題	コロナ禍で売上が急落し、売上回復のために広告コストの削減・運用の見直しが必須課題となっていた。広告代理店に委託し、データやレポートを日々確認しているも、社内に知見がないことから、適切な広告運用が行えているのか、不安に感じていた。
委託内容	専門的な立場から広告データを詳細に分析し、広告費や媒体、現状の成果などの包括的なディレクションを実施した。
成果	約6ヶ月間の取り組みにより、広告費を20%削減しながらも、広告経由の売上を前年対比150%に向上させることに成功。

☑参考：外部マーケターの参画で創業100年のBtoB EC広告運用を改善！ 広告費20％カットしながらも、売上 対比150％を実現

データ分析の業務委託なら「ミエルカコネクト」

この記事ではデータ分析業務を委託できる範囲と主な業務内容を中心に、費用相場や予算の考え方、データ分析を業務委託する上で成果を最大化するポイントについて解説しました。また、データ分析業務をそもそも外部委託するのか、それとも自社で運用するのかについての選択基準も解説し、外部委託すると決定した場合の委託先の選び方も紹介しました。

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