データ分析の外注・代行サービスおすすめ22選を比較｜業務範囲・費用相場・失敗しない選び方

社内にデータは貯まっているのに、それを分析して施策や意思決定に活かせていない。そう感じていても、専任のデータ分析人材を採用・育成するのは簡単ではありません。そこで選択肢になるのが、集計・可視化から統計解析、AI・予測モデルの構築、さらにはデータ活用の内製化支援までを外部に任せられる「データ分析外注・代行サービス」です。

ただ、ひとくちにデータ分析の外注といっても、単発の集計を安価に頼めるサービスから、事業に伴走してマーケティング施策まで踏み込むサービス、AI基盤をゼロから構築する専門会社まで幅は広く、費用も数万円から数千万円規模までばらつきます。「どこまでを・いくらで頼めるのか」がつかみにくいのが実情です。

本記事では、データ分析の外注・代行サービス22社を目的・課題別のタイプに整理して比較します。依頼できる業務範囲や費用相場に加えて、契約形態による責任範囲の違いや、機密データを外部に預けるときのセキュリティ実務といった、発注前に押さえておきたい実務の観点まで解説します。自社に合う委託先を判断する材料としてご活用ください。

データ分析の外注・代行は、集計・可視化のスポット依頼型、施策・マーケ改善の伴走型、AI・データ基盤の構築型、内製化・全社DXの支援型に大きく分けられます。本記事ではこの4タイプに沿って、主要なサービスを横断的に比較します。

また、自社の目的に合うタイプとサービスを最短で見つけられるよう、「30秒で終わる選定診断ツール」をご用意しています。あわせてご活用ください。すぐに一覧を見たい場合は、22サービスの比較表からご覧いただけます。

データ分析の外注・代行とは

ここでは、データ分析の外注・代行がどんなサービスなのか、そして混同されがちな隣接サービスとの違いを整理します。

データ分析の外注・代行とは何か

データ分析外注・代行サービスとは、社内にデータ分析の専門人材やリソースが足りない企業に代わって、保有データの分析を外部委託できるサービスの総称です。単発の集計・レポート作成から、施策改善への伴走、AI・予測モデルやBI（ビジネスインテリジェンス）基盤の構築、データ活用の内製化支援まで、任せられる範囲は依頼先によって大きく異なります。

データ入力代行やデータ収集代行が「入力する・集める」ことを担うのに対して、データ分析外注・代行は集めた後の「分析して示唆を出す」ところまでを担う点に特徴があります。分析結果をどう施策や経営判断につなげるかまで踏み込むサービスも多く、単なる作業の代行にとどまらない使い方ができます。

データ収集代行・データ入力代行・アクセス解析代行との違い

データ活用の周辺には、似た名前のサービスがいくつもあります。混同すると「頼んだのに分析結果が出てこない」といったミスマッチが起きるため、担う工程の違いを押さえておきましょう。

サービスの種類	主に担う工程	成果物のイメージ
データ収集代行	Webスクレイピング・調査実査などでデータを集める	収集済みのローデータ
データ入力代行	紙・音声・画像などをデータ化・転記する	入力済みのデータファイル
アクセス解析代行	Webサイトのアクセスログ（GA4等）に絞った解析・改善提案	Web施策のレポート・改善案
データ分析外注・代行	集めたデータの集計・統計解析・モデリングと示唆の提示	分析レポート・予測モデル・意思決定の材料

アクセス解析はデータ分析の一領域ですが、Web解析に特化した代行サービスは扱う範囲がWebサイトのログ中心に絞られます。売上・顧客・業務データなど社内に蓄積した幅広いデータを分析したい場合は、本記事で扱うデータ分析外注・代行が対象になります。

データ分析の外注で依頼できる業務範囲

ここからは、データ分析の外注で具体的にどこからどこまで頼めるのかを、工程に沿って見ていきます。委託先によって対応する工程の幅が違うため、自社が任せたい範囲と照らし合わせてみてください。

工程	依頼できる内容
データの前処理	複数システムに散らばったデータの収集・名寄せ・クレンジング・加工。分析に使える状態に整える工程です。
集計・分析・モデリング	クロス集計や統計的な検定、多変量解析、機械学習による予測モデルの構築まで。依頼先の専門性に応じて深さが変わります。
可視化・レポーティング	分析結果をグラフやBIダッシュボードに落とし込み、読み手に伝わる形で報告する工程です。
活用支援・内製化支援	分析結果をもとにした施策提案への伴走や、社内の人材育成・分析基盤の構築による内製化の支援まで踏み込むサービスもあります。

前処理だけ、あるいは可視化だけといった部分的な依頼を受けるサービスもあれば、前処理から活用支援まで一気通貫で伴走するサービスもあります。まずは「自社の手が回らない工程はどこか」を切り分けると、依頼先の候補を絞りやすくなります。

データ分析外注の費用相場（支援内容・契約形態別）

費用は「何を・どこまで・どんな契約で頼むか」で大きく変わります。ここでは支援内容別のおおまかな目安と、費用と責任範囲を左右する契約形態・委託先タイプの違いを整理します。

支援内容別の費用目安

データ分析の外注費用は、単発の集計であれば数万円から、分析基盤の構築やAI開発になると数百万円以上になることもあり、支援内容による差が大きいのが特徴です。以下は公開されている料金や一般的な相場をもとにした目安で、多くのサービスは業務内容に応じた個別見積もりが基本となります。

支援内容	費用の目安	特徴
スポットの集計・統計解析	数万円〜数十万円（作業単位）	作業内容ごとの定価を公開する専門会社もあり、単発・小口で発注しやすい範囲です。
継続的な分析・施策伴走	月額数十万円〜	毎月の分析・レポートや施策提案に伴走する形態。関与度が高いほど費用も上がります。
BI・ダッシュボード構築	数十万円〜数百万円	データ基盤やダッシュボードの設計・構築。範囲やデータ量で変動します。
AI・機械学習・データ基盤開発	数百万円〜（規模により数千万円）	予測モデルの開発や全社的なデータ基盤の構築。要件定義から入る大型案件です。

たとえば統計解析を作業単位の定価で受託するサービスでは、単純集計が1万円弱から、多変量解析が数万円からといった料金を公開している例があります。一方でデータ活用を一括代行するサービスでは月額数十万円からの料金体系を示すものもあり、頼む範囲によって費用の桁が変わることがわかります。

ただし、扱うデータ量や要件で工数が大きく変わるため、多くの分析代行は定価を設けず個別見積もりで対応します。公開料金がある社は後述の比較表に起点額を記載しているので、まずは自社の依頼範囲に近い支援内容の目安をつかんだうえで、候補社に見積もりを依頼するとよいでしょう。

契約形態（請負・準委任・派遣）による費用・責任範囲の違い

データ分析を外部に委託するときの契約は、大きく請負・準委任・派遣の3つに分かれます。どの形態かによって、成果物への責任の有無や、依頼側が作業者に指示を出せるかどうかが変わります。成果物を明確に求めるスポット依頼なら請負、継続的な分析に伴走してもらうなら準委任、自社で指揮を執りながら進めたいなら派遣が、基本的な目安になります。

請負は、仕事を完成させること自体を目的とする契約です。民法では次のように定められています。

請負は、当事者の一方がある仕事を完成することを約し、相手方がその仕事の結果に対してその報酬を支払うことを約することによって、その効力を生ずる。

出典：民法 第632条｜e-Gov法令検索

請負では、完成した成果物（分析レポートや予測モデルなど）そのものに責任が生じ、品質に不備があれば修補などを求められます。成果物が明確なスポット依頼に向いた形態です。

準委任は、法律行為でない事務の遂行を委託する契約で（民法第656条）、受託者は善良な管理者としての注意義務を負って業務にあたります。継続的な分析支援や伴走型の依頼で使われる形態です。

「準委任は成果に責任を負わない」と説明されることもありますが、正確ではありません。2020年施行の民法改正で、事務の履行に応じて報酬を支払う「履行割合型」と、成果に対して報酬を支払う「成果完成型」（民法第648条の2）が明文化されており、成果への報酬の紐づけ方は契約で決まります。

派遣は、分析人材を自社に迎えて業務にあたってもらう形態です。ほかの2つと決定的に違うのは、指揮命令の所在です。

自己の雇用する労働者を、当該雇用関係の下に、かつ、他人の指揮命令を受けて、当該他人のために労働に従事させることをいい、当該他人に対し当該労働者を当該他人に雇用させることを約してするものを含まないものとする。

出典：労働者派遣事業の適正な運営の確保及び派遣労働者の保護等に関する法律 第2条第1号｜e-Gov法令検索

派遣では、依頼側（派遣先）が作業者に直接指示を出せます。一方で請負・準委任では、依頼側が受託先の担当者へ直接指揮命令を行うことはできません（行うと偽装請負として問題になります）。自社主導で細かく進めたいのか、成果物や事務の遂行そのものを任せたいのかで、適した形態は変わります。

出典・参考資料（2件）

• 参考資料：民法（第632条・第648条の2・第656条）｜e-Gov法令検索
• 参考資料：労働者派遣事業の適正な運営の確保及び派遣労働者の保護等に関する法律（第2条）｜e-Gov法令検索

委託先の種類（コンサル・システム開発会社・分析会社・フリーランス）による費用・関与度の違い

ここで言う「委託先の種類」は、後述の目的・課題別のタイプ（何を任せたいか）とは別の切り口で、依頼を受ける側の顔ぶれによる区分です。費用感と関与の深さは、この顔ぶれによっても変わります。大きく分けると、戦略から入るコンサルティング型、基盤構築を得意とするシステム開発型、分析そのものを専門とする分析会社、小回りの利くフリーランス・小規模事業者です。

戦略立案から伴走するコンサルティング型は関与度が高く費用も大きくなりやすい一方、単発の統計解析を専門会社やフリーランスに頼めば比較的安価に収まります。求める関与の深さと予算のバランスで、どのタイプに声をかけるかを決めるとよいでしょう。

失敗しないデータ分析外注先の選び方

「目的を決めないまま丸投げして、出てきた分析結果が意思決定に使えなかった」という失敗は珍しくありません。こうしたつまずきは、これから挙げる観点での見極めと、後述の依頼前の準備で防げます。すべての観点を満たす必要はなく、自社の目的に照らして重要なものから確認してください。

自社の課題領域での実績と専門性はあるか

データ分析は、扱う業界やデータの種類によって求められる知見が変わります。マーケティングデータに強い会社もあれば、医療・臨床データの統計解析を専門とする会社もあります。自社と同じ業界・同じ課題での実績があるかを、事例や得意領域から確認しましょう。特に専門領域が限定されるサービスは、その領域に自社の課題が当てはまるかが分かれ目になります。

セキュリティ体制は十分か

分析のためには、売上や顧客情報など機密性の高いデータを社外に預けることになります。個人情報を扱うならプライバシーマーク（Pマーク）、情報セキュリティ全般の管理体制ならISO/IEC 27001（ISMS）といった第三者認証の有無が、体制を判断する目安になります。

認証に加えて、秘密保持契約（NDA）の締結可否や、データの取り扱い・削除の運用まで確認できると安心です。詳しくは後述のセキュリティ実務で解説します。

コミュニケーションは円滑に取れるか

データ分析の外注は、依頼側の課題を正しく汲み取れるかどうかで成果が大きく変わります。専門用語をかみ砕いて説明してくれるか、分析結果を意思決定につながる形で報告してくれるか、レスポンスの速さや報告の頻度は自社の期待に合うか。契約前の打ち合わせでのやり取りは、この見極めの材料になります。

費用対効果に見合うか

費用の絶対額だけでなく、その分析が自社にどれだけの価値をもたらすかで判断します。単発の集計なら安価な専門会社で十分な一方、施策の精度を継続的に高めたいなら、多少費用がかかっても伴走型のほうが結果的に投資対効果は高くなることがあります。見積もりを取るときは、成果物と費用の内訳を明確にしてもらいましょう。

内製化まで支援してくれるか

将来的に社内でデータ分析を回せるようにしたいなら、分析を代行するだけでなく、人材育成や分析基盤の構築まで支援してくれる委託先を選ぶ視点が有効です。外注に頼りきりだと社内にノウハウが蓄積しにくいため、どこまで内製化を見据えるかを最初に決めておくと、依頼先の選び方も定まります。

目的・課題別に見るデータ分析外注・代行サービスのタイプ

データ分析外注・代行サービスは、任せたい目的・課題によって向き不向きが分かれます。自社が実現したいことに近いタイプから候補を探すと、比較がしやすくなります。

タイプ	こんな企業に向く	該当する主なサービス（例）
①集計・可視化・レポート作成を任せたい（スポット依頼）	手元のデータの集計や統計解析を、必要なときに単発で頼みたい	スタットエージェント、アイスタット、スマート・アナリティクス（医療・臨床特化のサティスタ・データシード、価格データ特化のPricewalkerも含む）
②分析から施策・マーケ改善まで伴走してほしい	分析にとどまらず、マーケティングや事業の施策改善まで一緒に進めてほしい	インテージ、サイカ（XICA）、マインドシェア
③AI・機械学習・予測モデルやデータ基盤を構築したい	予測モデルの開発や、全社で使えるデータ基盤の構築まで踏み込みたい	ブレインパッド、ARISE analytics、INCUDATA
④データ活用を内製化・全社DXまで進めたい	外注に頼りきらず、社内にデータ分析の体制やノウハウを根づかせたい	データ活用まるなげくん、メンバーズデータアドベンチャー、データビズラボ

①のタイプには、医療・臨床研究など専門領域に特化したサービスも含まれます。汎用の事業データを分析したい場合は、各社の得意領域もあわせて確認してください。それぞれのタイプに該当する具体的なサービスは、このあとの比較表と個別紹介でくわしく確認できます。まずは次の診断ツールで、自社の目的に近いタイプと候補を確かめてみてください。

自社に合うタイプがわかる｜データ分析外注サービス診断

いくつかの質問に答えるだけで、自社の目的・課題に合うサービスのタイプと候補が絞り込めます。

【比較表】データ分析外注・代行サービス22社を比較

各サービスの対応範囲・得意領域・費用感・契約形態・セキュリティ認証を一覧で比較します。表は前掲の目的・課題別タイプ（①〜④）の順に並んでいます。気になるサービスは、表のサービス名から個別紹介に移動できます。

※対応範囲・料金体系・セキュリティ認証は2026年9月時点の各社公式サイトの公表情報にもとづきます。「個別見積もり」は料金が公開されておらず問い合わせで提示される項目です。セキュリティ認証欄の「—」は公式で保有を確認できなかったことを示すもので、不保有を意味するものではありません（大手を含め認証を取得している社もあります。取得状況は各社の公式情報や見積もり時にご確認ください）。最新の情報は各社の公式情報でご確認ください。

データ分析外注・代行サービスの個別紹介

ここからは、各サービスを目的・課題別のタイプに分けて紹介します。対応範囲や得意領域、料金体系はサービスごとに異なるため、自社の課題に照らして読み進めてください。

集計・可視化・レポート作成を任せたい（スポット依頼）

手元のデータの集計や統計解析を、必要なときに単発で頼みたい企業に向くサービスです。作業単位で明朗な料金を示すものが多く、小口から発注しやすいのが特徴です。医療・臨床など専門領域に特化したサービスも含むため、自社の対象データに合うかをあわせて確認してください。

1. Pricewalker（株式会社キーウォーカー）

競合サイトやECモールに載る価格・商品情報の収集から、データの整形、分析・可視化までを一括で代行するのがPricewalkerです。汎用のデータ分析ではなく、価格調査・価格戦略の支援に対象を絞っている点が特徴で、EC・小売の競合価格モニタリングやダイナミックプライシング支援が主な用途になります。

取得先のサイトを指定するだけで、商品カテゴリ・名称・価格・在庫数といった項目ごとにデータを自動で分類・整理し、Tableauなどでの可視化まで対応します。運営元の株式会社キーウォーカーはWebクローリング・スクレイピングの技術基盤を持ち、最短2週間での納品を示しています。

2. スタットエージェント（株式会社E-LINE）

株式会社E-LINEが運営するスタットエージェントは、アンケート集計や統計解析を作業単位で受託する分析代行サービスです。基礎統計（集計）が9,800円から、検定が19,800円から、多変量解析が25,800円から（いずれも税抜）と、作業ごとの料金を公開しているため、単発・小口でも発注する範囲を見積もりやすいのが特徴です。

集計・グラフ化から検定、多変量解析、共分散構造分析（SEM）、KJ法（自由記述などの定性データを整理する手法）などの質的分析までをメニュー化し、数値を出すだけでなく結果の解釈支援まで料金に含めます。多くのメニューが2〜3日、一部は即日仕上げに対応します。

3. アイスタット（株式会社アイスタット）

アイスタットは、アンケートデータや調査データ、業務データを預かり、集計から多変量解析、可視化、報告書作成までを代行する統計解析の受託サービスです。統計に関する書籍を多数手がける専門家を責任者に据え、学術論文への投稿を前提とした解析にも対応します。

クロス集計や単純集計に加え、重回帰分析・因子分析・共分散構造分析（SEM）といった多変量解析まで手法をそろえます。秘密保持契約（NDA）の締結にも応じる一方、テキストマイニングは対応範囲外と明記しています。料金は解析手法やデータ量に応じた個別見積もりです。

4. スタッツギルド（スタッツギルド株式会社）

スタッツギルドは、2012年設立のスタッツギルド株式会社が運営する分析サービスです。統計解析ソフト「IBM SPSS」のライセンス販売・導入支援を基盤に、受託分析と研修を組み合わせて提供します。

アンケートデータや顧客データに加え、臨床医療データの受託分析にも対応し、データの加工・前処理から集計・分析・モデリングまでを一貫して代行します。受託分析だけでなくSPSSの研修まで手がけるため、分析を外注しつつ社内での内製化にもつなげたい企業に向いています。

5. スマート・アナリティクス（スマート・アナリティクス株式会社）

IBM SPSSのプラチナパートナー（最上位資格）として製品の正規販売を行いながら、統計解析やAI活用による分析代行を提供するのがスマート・アナリティクスです。企業向けと研究者向けの両方に支援の窓口を持ちます。

企業向けにはRFM分析（顧客を最終購入日・購入頻度・購入金額で分類する手法）やデシル分析で顧客行動を分析し、施策の最適化やROI改善につなげます。研究者向けには研究デザインや統計解析のアドバイス、調査設計からデータ入力・分析までを代行し、マーケティングと研究支援のどちらの依頼にも対応できるのが特徴です。

6. サティスタ（Satista）

サティスタは、医療業界の臨床研究や論文投稿に向けた統計解析代行サービスです。対象を医療・臨床研究に特化しており、統計手法や研究デザインの相談から、アンケート結果のデータ化・入力、統計解析、図表やPowerPointの作成までを引き受けます。

論文内で統計解析にあたる項目の草案作成や、学会発表資料の支援まで含める点が特徴で、研究者が担う準備から成果物づくりまでの周辺工程を幅広く肩代わりします。料金は依頼するテーマやデータの粒度、工程数に応じて変わるため、個別見積もりで提示されます。

7. データシード（株式会社データシード）

データシードは、「データサイエンスの民主化」を掲げ、医療・製薬・学術の現場に特化した統計解析代行を手がける株式会社データシードのサービスです。臨床研究専用の解析代行を軸に、統計設計から解析、論文化までを一貫して支援します。

投稿前の論文や学会発表資料の統計校正、Zoomでの個別スポット相談といったメニューも用意し、研究者が論文投稿まで進めやすい設計です。大学研究者との統計解析ツールの共同開発など、学術との連携にも取り組んでいます。料金は解析設計や論文化の範囲に応じた個別見積もりです。

分析から施策・マーケ改善まで伴走してほしい

分析結果を出すだけでなく、マーケティングや事業の施策改善まで一緒に進めてほしい企業に向くサービスです。市場調査や広告効果測定の知見を持ち、施策の立案・検証まで伴走します。

8. マインドシェア（株式会社マインドシェア）

株式会社マインドシェアは、1989年設立の調査・マーケティング支援会社で、商業マーケティングと地域マーケティングを得意とします。マーケティングリサーチの調査設計から実査・集計・分析までを担い、そこで得た生活者インサイトをもとに、戦略・戦術の立案まで踏み込みます。

リサーチのデータ分析にとどまらず、コンサルティング・プロモーション・クリエイティブ・Webソリューションまでを一気通貫で手がける点が特徴です。民間企業の課題解決に携わった実績を2,400社と公式サイトで示しており、地方創生や公民連携といった地域マーケティングの相談にも対応します。費用は調査・分析の範囲に応じた個別見積もりです。

9. インテージ（株式会社インテージ）

1960年創業の株式会社インテージは、マーケティングリサーチを手がける調査会社です。ネットリサーチなどの調査に加え、データ解析やデジタルマーケティング支援まで手がけ、分析結果をマーケティング戦略や施策につなげる支援を提供します。

強みは、全国70,000人以上の日々の買い物データ「SCI®」や、約6,000店舗の小売店販売データ「SRI+®」といった大規模な独自データ資産にあります。これらを自社データと掛け合わせた市場分析ができるため、消費財やヘルスケアなど業界に踏み込んだインサイトの提供に対応します。費用はプロジェクト単位の個別見積もりです。

10. サイカ（XICA）（株式会社サイカ）

広告や販促の効果を統計モデルで解き明かす「マーケティングミックスモデリング（MMM）」を中核に据えるデータ分析会社が、株式会社サイカです。プラットフォーム「AI Decision Engine（AIDE）」を通じて、広告投資の効果測定から予算配分の最適化までを支援します。

MMMによる投資効果の分析に加え、ブランド選択の要因分析や顧客データ分析、価格・販促の最適化、消費者トレンド分析まで対応します。分析結果を経営・マーケティングの意思決定に落とし込むことを重視する設計で、公式サイトでは伊藤園やKDDIなどの導入を掲載しています。費用は分析スコープに応じた個別見積もりです。

11. データフォーシーズ（株式会社データフォーシーズ）

データ解析のアウトソーシングを軸に、データを起点とした業務改善のコンサルティングやAI開発までを手がけるのが株式会社データフォーシーズです。マーケティング分析を起点に、金融ソリューションやライフサイエンスといった領域へ支援の幅を広げてきました。

受託分析だけでなく、解析モデルを業務システムに組み込む開発や、データサイエンティストの派遣、社内向けの教育まで組み合わせられる点が特徴です。分析して終わりにせず、その結果を業務オペレーションの最適化につなげたい企業に適しています。費用はプロジェクト単位の個別見積もりです。

12. インテージテクノスフィア（株式会社インテージテクノスフィア）

株式会社インテージテクノスフィアは、マーケティングリサーチ国内首位のインテージグループで、IT・データサイエンス事業を担う会社です。統計解析や機械学習、テキストマイニング、予測・最適化といった手法を使い、企業のビジネス課題に即した分析ソリューションを提供します。

グループが持つ大規模なマーケティングデータと調査業務の知見を背景に、大量データの収集・加工・集計を回すデータハンドリングの体制を強みとします。製薬・医療向けのデータヘルス支援など、業界に特化したソリューションも手がけます。費用は分析・システム開発の範囲に応じた個別見積もりです。

AI・機械学習・予測モデルやデータ基盤を構築したい

予測モデルの開発や、全社で使えるデータ基盤の構築まで踏み込みたい企業に向くサービスです。要件定義から実装・運用まで対応する専門性の高い会社が中心で、大型案件の実績を持ちます。

13. ブレインパッド（株式会社ブレインパッド）

株式会社ブレインパッドは、データ活用のプロフェッショナルサービスとSaaSプロダクトの2事業を展開する、データ分析・AIの専業大手です。受託分析からアルゴリズム開発、データ基盤構築、データ活用コンサルティング、人材育成までを一貫して手がけます。

受託分析だけでなく、レコメンドや生成AI、CDP（顧客データ基盤）といった自社SaaSプロダクトも持ち、分析から運用までを接続できる点が特徴です。ISO/IEC 27001（ISMS）とプライバシーマークの両方を取得しており、機密データを預ける際の体制も確認できます。料金はプロジェクト単位の個別見積もりです。

14. ARISE analytics（株式会社ARISE analytics）

株式会社ARISE analyticsは、KDDIが保有する大規模なユーザーデータと、アクセンチュアのアルゴリズム構築力を組み合わせるために、2017年に両社の共同出資で設立された会社です。この強みを生かし、予測モデリングや顧客インサイトの抽出を得意とします。

位置情報マーケティングやカスタマーサポートのAI化、生成AI活用支援、データ分析基盤の構築まで、幅広いメニューを展開します。データ・AI人材の育成支援もあり、分析の受託にとどまらず社内の内製化まで見据えられる点が強みです。料金はプロジェクト単位の個別見積もりです。

15. AVILEN（株式会社AVILEN）

AVILENは、AI・機械学習・データ分析を軸に、AI戦略コンサルティングから開発・導入、人材育成までを一気通貫で支援する株式会社AVILENのサービスです。2023年9月に東京証券取引所グロース市場へ上場しています。

データドリブン経営支援や新規事業の変革などのコンサルティングと、AIソリューションの受託開発・AI SaaSを組み合わせて提供します。DXリテラシー診断やデータサイエンス研修といった人材育成メニューも持ち、支援した企業は累計約1,000社（2026年2月末時点）に上ります。

16. INCUDATA（INCUDATA株式会社）

ソフトバンクと博報堂のジョイントベンチャーであるINCUDATA株式会社は、データ&AI戦略のコンサルティングを手がける企業です。通信・データ基盤とマーケティングの知見を併せ持ち、戦略策定からデータ基盤の構築、分析、AI活用推進までを支援します。

CDPやDWH（データウェアハウス）の構築ではTreasure Data・Databricks・Snowflakeなどと連携し、データ活用の上流から実装までを一貫して手がけます。日産自動車や住友重機械工業、阪急阪神ホールディングスなど大手企業での実装事例を公開しており、大規模なデータ活用を任せたい企業が候補にしやすいサービスです。

17. ジール（株式会社ジール）

ジールは、BI（ビジネスインテリジェンス）とDWHを軸に、データ活用の全工程をカバーする株式会社ジールのサービスです。同社はアバントグループに属し、DX構想策定のコンサルティングからデータ基盤の構築、BIツールの活用支援までを一貫して提供します。

データ基盤の構築では、DWHやデータ連携（ETL）、クラウドデータプラットフォームに対応します。構築して終わりではなく、内製化のための伴走支援やDX人材の育成まで手がける点が特徴で、取引実績は1,000社を超え、AI導入は年間350件超としています。

データ活用を内製化・全社DXまで進めたい

外注に頼りきらず、社内にデータ分析の体制やノウハウを根づかせたい企業に向くサービスです。分析の代行に加えて、BI基盤の構築や人材育成、常駐による伴走で内製化を後押しします。

18. データ活用まるなげくん（株式会社Srush）

株式会社Srushが提供するデータ活用まるなげくんは、データの収集・集計から分析・可視化、レポート報告までの一連の工程を代行する、データ活用のアウトソーシングサービスです。デジタル人材の確保が難しい中堅・中小企業を主な対象としています。

kintoneやExcel、スプレッドシートなど既存のツールをそのまま使える設計で、データ連携・過去分の移行、要件定義、データ加工・集計、分析・可視化、レポート作成までの5工程を一貫して引き受けます。

代行にとどまらず、社内研修やデータ人材の派遣・紹介による人材育成・内製化支援まで支援範囲に含む点が、内製化を見据える企業に向く特徴です。料金は月額90万円〜の個別見積もりで、初期費用は業務内容・規模に応じて提案されます。

19. メンバーズデータアドベンチャー（株式会社メンバーズ）

データアドベンチャーカンパニーは、東証プライム上場のメンバーズグループ（株式会社メンバーズ）が展開するデータ活用の専門組織です。データサイエンティストやデータアナリストが顧客企業に常駐し、伴走しながら支援します。

分析を受託するだけでなく、顧客の社内で分析を進めながらノウハウを移し、データ活用を全社に定着させる内製化の伴走を強みとします。BI構築やダッシュボード整備からDX推進まで支援の幅が広く、料金は常駐する人材や支援範囲に応じた個別見積もりです。

20. データビズラボ（データビズラボ株式会社）

散在するデータの統合から、社内で活用できるBI環境づくりまでを支援するBI構築の専門企業が、データビズラボ株式会社です。株式会社QUICKの子会社として、データ活用基盤の設計・構築を手がけます。

データの現状調査・要件定義からETL設計・データマート構築、TableauやPower BIでのダッシュボード構築、権限設計、そしてスキル研修・活用定着支援まで同一チームで一気通貫に対応します。特定のツールに偏らない中立の立場で、社内にBIを根づかせたい企業に向きます。

21. パーソルビジネスプロセスデザイン（パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社）

パーソルグループでBPO（業務プロセスの外部委託）・アウトソーシングを手がけるパーソルビジネスプロセスデザイン株式会社が、セールスマーケティング領域で提供するデータ集計・分析代行サービスです。グループの運用体制と人員リソースを背景に持ちます。

データ集計にとどまらず、顧客のニーズに合わせた分析までをセットで担い、Microsoft Power BIの導入支援・ダッシュボード構築・研修による内製化支援まで一体で提供します。大規模かつ継続的な委託を任せたい企業におすすめの一社です。

22. エッジワーク（EDGE Technology株式会社）

データサイエンティストやデータアナリスト、データエンジニアといった専門人材を顧客企業に配置する、人材配置型のデータ活用アウトソーシングサービスです。運営元はEDGE Technology株式会社で、金融・小売・製造など幅広い業界に対応します。

分析を担う人材だけでなく、データ基盤を設計するアーキテクトやBIエンジニア、戦略を描くストラテジストまで職種をそろえて配置できるため、社内に不足する役割を補いながら内製体制を組み立てられる点が特徴です。データ活用コンサルティングや人材採用支援、急な欠員補充にも対応します。

データ分析を外注するメリット・デメリット

委託先を選ぶ前に、データ分析を外注することの利点と注意点を整理しておきましょう。両面を理解しておくと、外注と内製の判断もしやすくなります。

データ分析を外注するメリット

最大の利点は、採用・育成のコストと時間をかけずに、専門家の知見をすぐに活用できることです。統計や機械学習の高度な手法を、必要なときだけ取り入れられます。社内の担当者は本業に集中でき、分析にかかる工数を抱え込まずに済みます。分析基盤やツールを自前でそろえる初期投資を抑えられる点も、外注ならではの利点です。

データ分析を外注するデメリット・注意点

一方で、機密データを社外に預けることになるため、情報漏洩のリスク管理は避けて通れません。分析を外部に任せきりにすると、社内に知見やノウハウが蓄積しにくいという課題もあります。また、依頼側の課題を委託先が正しく理解していないと、期待した成果が得られないこともあります。継続的に依頼すれば費用も積み上がるため、内製化とのバランスを意識することが大切です。

内製と外注、どちらを選ぶべきか

データ分析は必ず外注すべきというものではありません。機密性・継続性・人材・コストの4つの観点から、内製と外注の線引きを考えてみましょう。

扱うデータの機密性が極めて高く社外に出しにくい場合や、分析が事業の中核で継続的に発生する場合は、内製に寄せる判断が合理的です。逆に、専門人材の採用が難しい、分析の頻度が高くない、あるいは高度な手法を単発で使いたいといった場合は、外注のほうが費用と成果のバランスがよくなります。まずは外注で成果を出しながら、並行して内製化支援を受けて社内に知見を移すという段階的な進め方も現実的です。

集計や可視化・ダッシュボードを社内で運用する内製に寄せるなら、自社で使うBIツール選びが出発点になります。主要なBIツールをタイプ・料金・機能で比較したい場合は、以下の記事もあわせてご覧ください。

機密データを外部委託する際のセキュリティ実務

データ分析の外注では、顧客情報や売上データなど機密性の高いデータを社外に預けます。ここでは、委託先を選ぶときと契約を進めるときに押さえておきたいセキュリティの実務を整理します。

第三者認証（Pマーク・ISMS）を確認する

委託先の情報管理体制を客観的に判断する材料になるのが、第三者認証です。個人情報の保護体制を評価するプライバシーマーク（Pマーク）は、次のように説明されています。

プライバシーマーク制度は、日本産業規格「JIS Q 15001個人情報保護マネジメントシステム－要求事項」に準拠した「プライバシーマークにおける個人情報保護マネジメントシステム構築・運用指針」に基づいて、個人情報について適切な保護措置を講ずる体制を整備している事業者等を評価して、その旨を示すプライバシーマークを付与し、事業活動に関してプライバシーマークの使用を認める制度です。

出典：制度の概要｜プライバシーマーク制度｜一般財団法人日本情報経済社会推進協会（JIPDEC）

一方、情報セキュリティ全般を組織のマネジメントとして運用する仕組みがISMSで、その認証規格がISO/IEC 27001です。

ISMSは、情報セキュリティの個別の問題毎の技術対策の他に、組織のマネジメントとして、自らのリスクアセスメントにより必要なセキュリティレベルを決め、プランを持ち、資源配分して、システムを運用するものです。

出典：ISMS適合性評価制度｜一般社団法人情報マネジメントシステム認定センター（ISMS-AC）

Pマークは個人情報の保護に特化した認証、ISO/IEC 27001（ISMS）は情報セキュリティ全般を対象とした認証です。守備範囲が異なるため、自社が預けるデータの性質に合わせて、どちらの認証を重視するかを判断しましょう。

出典・参考資料（2件）

• 出典：制度の概要｜プライバシーマーク制度｜一般財団法人日本情報経済社会推進協会（JIPDEC）
• 出典：ISMS適合性評価制度｜一般社団法人情報マネジメントシステム認定センター（ISMS-AC）

NDA・データの取り扱いと契約終了後の扱いを取り決める

認証の有無に加えて、契約時の取り決めも重要です。秘密保持契約（NDA）を締結できるかはもちろん、預けるデータの受け渡し方法やアクセス範囲、個人が特定できないようにする匿名化・マスキングの可否も確認しましょう。あわせて、分析が終わった後にデータをどう削除・返却するかのフローまで契約に落とし込んでおくと、委託後の不安を減らせます。

データ分析の外注を成功させる進め方（依頼から納品までの流れ）

外注で成果を出せるかは、依頼の仕方に大きく左右されます。発注前の準備と、依頼から納品までの流れを押さえておきましょう。

依頼前に決めておくこと

まず、「何を明らかにしたいのか」という目的と、達成を測る指標（KPI）を言語化しておくことが重要です。目的があいまいなまま依頼すると、分析はできても意思決定に使えない結果になりがちです。あわせて、どんな成果物を・いつまでに受け取りたいのかを合意しておくと、認識のズレを防げます。手元にあるデータの種類や量、抱えている課題を整理して伝えられると、見積もりも提案も精度が上がります。

依頼から納品までの流れと納期の目安

一般的には、問い合わせ・ヒアリングで課題と目的をすり合わせ、見積もり・契約を経て、データの受け渡し、分析、報告という流れで進みます。納期は依頼内容によって幅があり、単純な集計であれば数日から、機械学習を用いた分析では1〜3ヶ月、全社的なデータ基盤の整備になると半年以上かかることもあります。途中で中間報告の機会を設けておくと、方向性のズレを早めに修正できます。

まとめ

データ分析外注・代行サービスは、集計・可視化のスポット依頼から、施策・マーケ改善への伴走、AI・データ基盤の構築、内製化・全社DXの支援まで、任せられる範囲が幅広いのが特徴です。まずは自社が任せたい業務範囲と目的を整理し、目的・課題に合うタイプから候補を絞り込むのが近道です。

候補を比較するときは、費用だけでなく、自社の課題領域での実績・専門性、セキュリティ体制、内製化まで見据えた支援の有無まで確認しましょう。機密データを預ける以上、第三者認証やNDA、契約終了後のデータの扱いも忘れずに取り決めておくことが、安心して外注を進めるための土台になります。

よくある質問（FAQ）

Q. データ分析外注・代行サービスとは何ですか？

A. データ分析外注・代行サービスとは、社内にデータ分析の人材やリソースが足りない企業に代わって、保有データの集計・可視化から統計解析、AI・予測モデルの構築、データ活用の内製化支援までを外部委託できるサービスです。単発の集計から施策改善への伴走、データ基盤の構築まで、任せられる範囲は依頼先によって大きく異なります。

データを「集める・入力する」のではなく、集めた後に「分析して示唆を出す」ところまでを担う点が特徴です。

Q. データ分析の外注では、どこからどこまで依頼できますか？

A. データ分析の外注では、データの前処理（収集・名寄せ・クレンジング）、集計・分析・モデリング、可視化・レポーティング、活用支援・内製化支援という4つの工程を依頼できます。前処理だけ・可視化だけといった部分的な依頼も、前処理から活用支援まで一気通貫の依頼も可能です。まずは自社の手が回らない工程を切り分けると、依頼先の候補を絞りやすくなります。

Q. データ分析の外注費用の相場はどのくらいですか？

A. データ分析の外注費用は、単発の集計・統計解析なら数万円〜数十万円、継続的な分析・施策伴走なら月額数十万円〜、AI・データ基盤の開発になると数百万円以上と、支援内容によって費用の桁が変わります。多くのサービスは業務内容に応じた個別見積もりが基本です。比較の際は、前処理やレポート説明会、追加修正が費用に含まれるかまでそろえて確認しましょう。

Q. データ分析外注・代行サービスはどのように選べばよいですか？

A. データ分析外注・代行サービスは、自社の課題領域での実績・専門性、セキュリティ体制、コミュニケーションの円滑さ、費用対効果、内製化支援の有無を軸に選ぶのが基本です。すべてを満たす必要はなく、自社の目的に照らして重要な観点から確認するとよいでしょう。まずは任せたい目的・課題（集計/施策改善/AI・基盤構築/内製化）に近いタイプから候補を絞ると、比較がしやすくなります。

Q. データ分析は内製と外注のどちらを選ぶべきですか？

A. データ分析を内製と外注のどちらにするかは、機密性・継続性・人材・コストの4つの観点で判断します。データの機密性が極めて高い場合や、分析が事業の中核で継続的に発生する場合は内製が、専門人材の採用が難しい場合や高度な手法を単発で使いたい場合は外注が向きます。まず外注で成果を出しながら内製化支援を受けて社内に知見を移す、段階的な進め方も現実的です。

Q. データ分析を外注する際、契約形態はどれを選べばよいですか？

A. データ分析の外注では、成果物が明確なスポット依頼なら請負契約、継続的な分析支援なら準委任契約が向きます。請負は仕事の完成に責任が生じる契約、準委任は事務の遂行を委託する契約で、成果への報酬の紐づけ方は契約で決まります。自社主導で細かく指示を出したい場合は派遣という形態もありますが、請負・準委任では依頼側が受託先の担当者へ直接指揮命令を行うことはできません。

Q. 機密データを外部に預けても情報漏洩の心配はありませんか？

A. 機密データの外部委託は、プライバシーマーク（Pマーク）やISO/IEC 27001（ISMS）などの第三者認証を取得した委託先を選び、秘密保持契約（NDA）を結ぶことでリスクを抑えられます。認証に加えて、データの受け渡し方法やアクセス範囲、個人が特定できないようにする匿名化・マスキングの可否、契約終了後の削除・返却フローまで契約に落とし込んでおくと、より安心して委託できます。

Q. データ分析の外注は依頼から納品までどのくらいかかりますか？

A. データ分析の外注の納期は、単純な集計なら数日から、機械学習を用いた分析では1〜3ヶ月、全社的なデータ基盤の整備では半年以上かかることもあります。データの前処理に時間がかかると全体も延びるため、事前にデータの棚卸しを済ませておくとスムーズです。途中に中間報告の機会を設けると、方向性のズレを早めに修正できます。

Q. 中小企業や少量のデータでもデータ分析を外注できますか？

A. 中小企業や少量のデータでも、データ分析の外注は可能です。基礎的な集計を1万円前後から受託する専門会社や、デジタル人材を確保しにくい中堅・中小企業を主な対象にしたアウトソーシングサービスもあります。まずはスポットの集計・統計解析など小さく始めて、効果を見ながら依頼範囲を広げていく進め方がおすすめです。

Q. データ分析を外注して成果を出すには、どう依頼すればよいですか？

A. データ分析の外注で成果を出すには、依頼前に「何を明らかにしたいのか」という目的と、達成を測る指標（KPI）を言語化しておくことが最も重要です。目的があいまいなまま依頼すると、分析はできても意思決定に使えない結果になりがちです。受け取りたい成果物と納期を合意し、手元のデータの種類・量・課題を整理して伝えると、見積もりも提案も精度が上がります。

Q. データ分析代行に依頼する前に、どんなデータを準備すればよいですか？

A. データ分析代行への依頼前には、分析目的に合わせた自社保有データ（CSVやExcelなど）を、種類・期間・形式を整理したうえで用意します。データが複数のシステムに散在している場合は、前処理・クレンジングの工程から依頼できるサービスを選ぶ選択肢もあります。あわせて機密情報の取り扱いルールを社内で確認しておくと、契約時のやり取りがスムーズです。

Q. データ分析代行と、データ入力代行・データ収集代行は何が違いますか？

A. データ分析代行は、集めたデータを分析して示唆を出すところまでを担う点で、データを「集める」データ収集代行や、紙・音声などをデータ化して「入力する」データ入力代行とは範囲が異なります。売上・顧客・業務データなど社内に蓄積した幅広いデータを分析したい場合はデータ分析代行が対象で、Webサイトのアクセスログに絞るならアクセス解析代行が該当します。

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