投稿者 global-ai-media 
米国デロイトをはじめとするグローバルファームの求人に見られる「AI & Data Analyst」という職種名は、データ分析の実務が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。単なる可視化やレポーティングにとどまらず、AI技術を実装し、ビジネス変革を牽引するこの新しい役割について、日本の実情を踏まえて解説します。
「分析」から「エンジニアリング」への重心移動
米国デロイト（Deloitte US）の採用情報に見られる「AI & Data Analyst」というタイトルは、近年グローバルなAI市場で起きている職能の変化を象徴しています。従来、データアナリストの主戦場は、過去のデータを整理し、BIツール（Business Intelligence）を用いて可視化を行い、意思決定を支援することでした。
しかし、生成AIや高度な機械学習モデルの普及に伴い、求められるスキルセットは大きく変化しています。今の「AI & Data Analyst」には、単にデータを見るだけでなく、AIモデルを業務プロセスに組み込み、継続的に価値を生み出すための「エンジニアリング（工学）」の視点が不可欠です。これには、データのパイプライン構築、モデルの精度監視、そしてLLM（大規模言語モデル）のプロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）の設計までが含まれます。
日本企業における「DX」と「AI実装」の乖離
日本国内に目を向けると、多くの企業で「DX推進室」や「データ分析チーム」が設置されていますが、その役割は依然として「レポート作成」や「PoC（概念実証）」に留まっているケースが散見されます。ここで課題となるのが、ビジネスサイドとエンジニアサイドの乖離です。
グローバルの潮流である「AI & Data Analyst」は、この両者の橋渡し役として機能します。彼らはPythonやSQLといった技術言語を操りながら、同時に「このAIモデルがどの業務KPIを改善するのか」というビジネス言語も理解します。日本の商習慣において、現場のオペレーションを変えることは容易ではありませんが、技術的な裏付けを持って業務フローの再設計（BPR）を提案できる人材が、今の日本企業には最も不足しています。
ガバナンスと品質管理の最前線として
AIを実務に導入する際、避けて通れないのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」やバイアスの問題です。特にコンプライアンス意識の高い日本企業において、AIの出力結果をそのまま顧客や経営層に提示することはリスクを伴います。
ここで重要になるのが、AIとデータの専門家による品質管理です。AIが出力した結果の妥当性を統計的に検証し、リスクを許容範囲内に収めるためのガードレールを設計することも、現代のデータアナリストの重要な責務です。単に「AIを使えば効率化できる」と推進するだけでなく、「どこに落とし穴があるか」を冷静に見極められる視点が、企業のブランド毀損を防ぐ防波堤となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルファームが求める「AI & Data Analyst」の役割から、日本企業は以下の3点を意識して組織づくりを進めるべきです。
1. 「分析」と「実装」を分断しない人材要件の定義
データサイエンティストを研究職のように扱うのではなく、実際のプロダクトや業務システムにAIを組み込む「エンジニアリング能力」を持った人材として定義し、評価制度を整える必要があります。
2. 現場主導の「小規模な成功」の積み重ね
全社的な巨大プラットフォームの刷新も重要ですが、まずは特定の部門や業務フローにおいて、AIとデータを用いて具体的な成果を出す「現場密着型」のアナリストを育成・配置することが、結果として組織全体のAIリテラシー向上につながります。
3. リスク管理を前提とした活用プロセスの確立
AI活用を推進するアクセルと、品質・倫理面を管理するブレーキの両方を理解できる人材をリーダーに据えることが重要です。特に著作権法や個人情報保護法など、日本の法規制に準拠した運用フローを設計できる実務家の価値は今後ますます高まるでしょう。