AIによってSQLの作成やグラフ化、データ分析そのものが高速化する中、データアナリストに求められる役割も変わりつつある。自然言語で質問するだけで分析が実行される時代には、単に分析ツールを操作してレポートを作るだけでは、十分な価値を発揮できない。重要になるのは、AIの出した答えを正しく評価し、企業の意思決定につなげる力だ。

AIは統計や一般的なビジネス知識を持っていても、その企業固有のデータ定義やビジネスルール、現場の暗黙知までは把握していない。売り上げの定義や比較条件が異なれば、AIが計算した数字が正しくても、経営判断としては誤った結論につながる可能性がある。本資料では、こうしたAI分析の落とし穴を具体例とともに示し、回答を分解し、複数の視点や前提条件から検証するための考え方を解説している。

その上で、AI時代のアナリストに必要な条件として、「懐疑心」、「企業言語の理解」、「ビジネス判断力」の三つを提示。部門ごとに異なる定義や暗黙知を言語化し、AIが参照できる形に体系化すること、そしてデータを単なる事実として報告するのではなく、経営課題と結び付けて次の行動につなげることが重要になる。セマンティックレイヤーによって、企業固有の定義や用語、データ間の関係性をAIが理解できるようにする考え方についても紹介している。

さらに、個人のスキルだけでなく、定義の全社共有や部門横断での認識合わせ、懐疑的な問いを歓迎する風土、継続的なデータ基盤への投資、経営層の関与といった、組織側に求められる条件にも触れている。AIに仕事を奪われるのではなく、AIを信頼できる「組織の戦力」に育て、分析を経営判断やアクションにつなげる。そのために、これからのデータアナリストが身に着けるべきスキルと組織の在り方を考えるためのヒントを得られる内容だ。