【2026年最新】データ分析研修おすすめ5選｜選び方と成功事例を解説

「データ活用の研修を任されたが、何から手をつければいいか分からない」
「Copilotのライセンスは配ったのに、現場で使われている実感がない」

このように感じているご担当者の方も多いのではないでしょうか。

実は、データ分析研修には大きく2つのタイプがあります。

• 専門人材を育てる研修

• 現場全員のデータ活用を底上げする研修

どちらを求めるかで、選ぶべき会社はまったく変わります。

なぜなら、前者はPythonや統計学が中心だからです。
一方、後者の中心は、日々使うExcelと生成AIの組み合わせになります。
ここを取り違えると、受講者が途中で脱落し、研修の成果が現場に表れません。

この記事では、次の内容を順番に解説します。

• データ分析研修を選ぶ際の5つのポイント
• データ分析研修おすすめ5選
• データ分析研修がなぜ企業に必要なのか
• ユースフルの研修を導入した企業の成功事例
• データ分析研修の効果を最大化する進め方
• データ分析研修に関するよくある質問

本記事を読み終えていただければ、自社の目的に合ったデータ分析研修を、比較軸を持って選べるようになります。

データ分析研修は「誰に、どこまでのスキルを持たせたいか」で選ぶべきです。

ここを決めずに研修会社を比較すると、カリキュラムの難易度が現場と合わず、受講者が離脱します。

この章では、研修ベンダーを選ぶ際に確認したい5つのポイントを、順番に解説します。

• 自社の課題と対象者に合った研修設計になっているか
• ツールの操作説明で終わらず、自社のデータを題材にできるか
• データの整形方法から教えてくれるか
• CopilotなどのAI活用まで踏み込んでいるか
• 研修前後で習熟度を測定し、定着支援があるか

まず、育てたい人材像を決めてから研修会社を選びましょう。

なぜなら、ひと口に「データ分析研修」と言っても、対象者によって必要な中身がまったく違うからです。

大きく分けると、次の2タイプになります。

どちらが正しいという話ではありません。
非エンジニアが大半を占める組織でいきなりPython研修を入れると、受講者の多くが初日で置いていかれます。

まずは自社がどちらを求めているのかを言語化し、そのタイプを得意とする会社に絞り込みましょう。

研修内容が、機能説明ではなく自社の実務に直結しているかを確認しましょう。

理由は、「操作はできるが、自分の業務でどう使うか分からない」状態では成果につながらないからです。

たとえば、自社の売上データや在庫管理表をそのまま演習教材にできれば、学んだ内容を翌日の業務にそのまま転用できます。汎用的なサンプルデータだけの研修では、この転用が起こりにくくなります。

「自社の帳票をそのまま教材にできるか」を、選定の判断材料にしましょう。

分析の手法よりも先に、データを整える工程を教えてくれるかを確認しましょう。

なぜなら、日本企業の現場データの多くは、そもそも分析できる形になっていないからです。セル結合が散在し、1つの列に文字と数値が混在し、途中に「★ここから4月データ★」といったメモ書きが入っている。この状態では、ピボットテーブルもCopilotも正しく動きません。

ユースフルの研修では、理想のデータの形を7つの原則として整理しています。
演習で手を動かしながら、身につけていただく設計です。

• ワークシートの端にある または 空白行・空白列に囲まれて独立している
• 1行に1件のレコードが入っている
• 1つのセルに1つのデータだけが入っている
• 結合セルを含まない
• 見出しに重複がない
• セル内に改行を含まない
• 途中に空白行・空白列を含まない

整形を飛ばして集計だけを教える研修は、現場に戻った瞬間に手が止まります。
カリキュラムに整形の工程が含まれているかを確認しましょう。

Excelの関数やピボットテーブルだけでなく、生成AIの活用まで扱っているかを確認しましょう。

理由は、同じ分析作業でも、AIを使えるかどうかで所要時間が大きく変わるからです。

たとえばCopilotを使えば、次のような作業を自然言語の指示だけで進められます。

• 複合機でスキャンした紙のPDFを、Excelの表形式に書き起こす
• 区切り文字の規則性がない住所を、都道府県・市区町村・それ以降に分割する
• 日付から「年度」を取り出す関数を提案させる
• アンケートの自由記述を5つのカテゴリに分類し、件数を集計する

▼ 区切り文字の規則性がない住所を、都道府県・市区町村・それ以降に分割する

いずれも、従来は関数やVBAの知識がなければ手作業になっていた領域です。
Copilotを導入済みで活用が進んでいない組織ほど、AI活用まで踏み込んだ研修の効果が大きくなります。

実際にCopilotでExcelのデータをどう扱うのかは、動画で見るのが分かりやすいでしょう。ユースフルのYouTubeチャンネルでは、集計・分析を大幅に短縮するCopilotの実務テクニックを公開しています。

▶︎【Excel × Copilot】データ分析が爆速になる4つの神テクニック を見てみる

研修を検討する際は、こうした公開動画で講師の教え方を事前に確認できるかどうかも、判断材料になります。

研修を「やって終わり」にしない仕組みがあるかを確認しましょう。

効果を数値で示せれば、経営層や予算を司る部門に研修の価値を説明しやすくなるからです。

たとえば、研修前のスキルチェックで受講者のレベル差を把握できれば、当日のワークや時間配分を最適化できます。復習用の動画教材があれば、異動が多い組織でもスキルが残ります。

測定と定着支援の両方が用意されているかを、チェック項目に入れておきましょう。

この章では、データ分析研修を提供する特におすすめの5社を紹介します。
自社のニーズに合った研修を選ぶ参考にしてください。

対象の5社は以下の通りです。

1. ユースフル｜実務に直結するDX研修を抜群のコスパで
2. キカガク｜AI・データサイエンス人材を体系的に育成
3. インソース｜ビジネスデータ分析の研修実績が豊富な大手
4. リスキル｜オンライン中心・低コストの一律料金
5. トレノケート｜データサイエンティスト検定・Di-Lite対応の老舗

まずは5社の全体像を、対象者・形式・費用感で整理しました。

なお、各社の情報は2026年8月時点の公式サイト・公開情報に基づいて整理しています。最新情報や料金は、必ず各社公式サイトでご確認ください。

ここからは、各社の特徴を順番に見ていきます。

ユースフルは、Microsoft MVPを保有する代表監修のもとMicrosoft 365 × 生成AI領域に特化した研修プログラムを提供する企業です。

単なるツールの使い方ではなく、業務フローに沿った実務帳票を用いたオーダーメイドの研修に対応可能です。

こんな企業におすすめです。

• 非エンジニアの営業・経理・人事部門のデータ活用を底上げしたい
• 自社の売上データや管理帳票を使った、実務直結の研修を受けたい
• Copilotを導入済みだが、分析業務で使いこなせていない

Python等のプログラミングを覚えずにデータ分析を進めたいという企業にとって、ユースフルの研修は有力な選択肢です。

研修ご担当者・DX推進者の方は、実施が決まっていなくても構いません。
まずはお気軽に総合研修カタログをご確認ください。

【無料】ユースフルビジネスの総合研修カタログをみてみる

株式会社キカガクは、AI・データサイエンス領域の人材育成に特化した教育事業者です。2017年の設立以来、法人向けにカスタマイズ研修を提供してきました。

特徴は、育成計画の策定からアセスメント、研修、内製化支援までを一気通貫で伴走する点です。経済産業省の「デジタルスキル標準」に対応したカリキュラムを備え、DX人材の類型ごとに研修をロードマップ化しています。

Pythonを使ったデータ分析から、機械学習・ディープラーニングまで対応します。専門人材の育成を体系的に進めたい場合の、有力な選択肢です。

こんな企業におすすめです。

• データサイエンティストや分析専門人材を社内で育てたい
• 機械学習モデルの内製化まで視野に入れている
• アセスメントで現在地を可視化してから育成計画を立てたい

株式会社インソースは、官公庁・自治体から民間まで、幅広い研修を手がける大手の研修会社です。

受講形態は講師派遣・公開講座・動画／eラーニングの3つから選べます。
データ分析領域では、習熟度に応じた3つのレベルでコースが整理されているのが特徴です。

• レベル1：Excelで社内の売上・費用・利益を集計・整理できる
• レベル2：意図をもってデータを分析し、数字がもつビジネス上の意味を把握できる
• レベル3：ローデータをSQLやPythonで抽出・加工したうえで分析できる

こんな企業におすすめです。

• 大手の安定した運営体制と豊富な実績を重視したい
• 階層別研修とデータ分析研修をまとめて発注したい
• 幅広いテーマから必要な研修を組み合わせたい

株式会社リスキルは、ビジネス研修とIT研修を幅広く手がける研修会社です。
2022年5月に株式会社リカレントの法人事業部を分社化して設立され、2024年12月に東証グロース市場へ上場しています。

特徴は、どの研修を何人で実施しても料金が一律である点です。
1,000種類以上のラインナップから選べるため、打ち合わせ前から費用感を把握でき、研修予算の策定がしやすくなります。

データ分析研修は、Zoomを使ったオンラインLIVE形式に対応しています。
初学者向けに、「ビジネスでデータを読み取る力」を身につける内容です。

こんな企業におすすめです。

• オンライン中心で、低コストに研修を実施したい
• 拠点が分散しており、一斉に受講させたい
• 体系立てたカリキュラムで段階的に育成したい

トレノケート株式会社は、長年IT技術者を育成してきたITトレーニングの老舗企業です。

データ分析領域では、「Di-Lite」対応コースを2023年から提供しています。
Di-Liteとは、経済産業省が推奨するデジタルリテラシーの標準です。
同コースはその全領域をカバーしています。

数理・データサイエンス領域には、データサイエンティスト検定に対応した入門コースがあります。データエンジニアリングまで体系的に学べる点も特徴です。

こんな企業におすすめです。

• 資格・検定の取得を、研修で後押ししたい
• データエンジニアリングなど専門領域まで学ばせたい
• 豊富なコースから、目的に合うものを選びたい

企業にデータ分析研修が必要な理由は、意思決定のスピードと精度が、そのまま競争力の差になるからです。

実際、IPAの「DX動向2025」によると、DX推進人材が不足していると回答した日本企業は85.1%※にのぼります。同じ調査で米国は23.8%、ドイツは44.6%でした。日本の不足感は、突出しています。

※「大幅に不足」と「やや不足」の合計
（出典：IPA「DX動向2025」）

この差は、日々の会議でも表れます。

「先月よりコストが上がってます。たぶん原材料費の値上げかと。
A社との取引が増えているのは恐らく新規案件なので、継続するかも……」

「先月比プラス24%、約2,446万円のコスト増です。
最大の要因はA社で、単価ではなく数量の増加によるものです。
詳細は確認のうえ報告します」

前者は「で、結局どうするの？」と聞き返され、後者は「分かった、進めて」で終わります。
同じデータを見ていても、扱えるかどうかで報告の説得力はここまで変わります。

データ分析研修は、この差を組織全体で埋めるための投資です。

この章では、ユースフルが実際に支援した事例を紹介します。
成果につながる進め方の参考にしてください。

墨田区様は、約28万人の区民が暮らす東京都の特別区です。
庁内の業務改善とデータ活用力の底上げを目的に、ユースフルの「公務Excelデータ活用研修」を導入いただきました。

研修前の課題

庁内のデータのやり取りは紙ベースが多く、Excelファイルも結合セルが多用され、集計や分析がしにくい状態でした。データを活用する以前の段階で非効率が生じていたのです。

研修後の成果

合計4時間のカリキュラムを午前と午後に分けて実施し、100名以上の職員が参加されました。受講後アンケートでは、理解度や講師説明などの全項目で、これまでの研修を大きく上回る評点を得ています。

成功のポイントは、次の3つです。

• 研修前のスキルチェックサーベイで、職員のレベル感を事前に把握した
• 当日は3名のサポートスタッフが、受講者を個別にフォローした
• 復習用の動画教材で、研修後の学習環境を整えた

詳しい取り組みは、墨田区様の導入事例でご確認いただけます。

この章では、データ活用を3ステップに整理します。
そのうえで、一貫して教えられるベンダーの見極め方まで掘り下げます。

データ分析は、次の3ステップで進めると迷いません。

可視化では、色の使い方が結論の伝わりやすさを左右します。
ベースをグレーにそろえ、注目させたい系列にだけアクセントカラーを使う。
この原則を守るだけで、同じグラフでも伝わり方が変わります。

可視化をさらに深めたい方は、Power BI研修おすすめ5選もご覧ください。

この3ステップを一貫して教えられるベンダーを選ぶほど、研修の効果は高まります。

なぜなら、多くの研修は②の集計から始まるからです。
整形を飛ばすと、受講者は現場に戻って自社の乱れたデータを前に手が止まります。
研修が定着しない最大の原因は、教わった手順が自社のデータで再現できないことにあります。

ユースフルは、各ステップに対応する仕組みを標準で備えています。

1. 整形：
   生成AIが読み取れるデータの7原則を、自社の実データを使った演習で習得します。データ分析研修（Excel・モダンExcel）で対応します。
   
   
2. 集計・可視化：
   ピボットテーブルからダッシュボード構築までを扱います。
   より高度な経営指標の可視化は経営可視化研修（Power BI・Power Query）でカバーします。
   
   
3. 定着：
   復習用の動画やeラーニングに加え、登録者47万人のYouTubeメディアという継続学習資産があります。研修後も社員が学び続けられるため、スキルが組織に残ります。

A. 大きく4つの要素で構成されます。

①データ分析の考え方とプロセス、②データの整形・前処理、③集計と可視化、④分析結果を意思決定につなげる伝え方です。会社によって重視するポイントが異なり、専門人材向けはここにPythonや統計解析が加わります。

A. 学ぶ範囲が異なります。

統計研修は、平均・分散・相関・検定といった数理的な手法そのものを学ぶ研修です。
データ分析研修はより広く、データの収集・整形からツール操作、可視化、業務での意思決定までを含みます。

手法を深めるのが統計、業務で成果を出すのが分析、と整理すると分かりやすいです。

A. 目的によります。

機械学習モデルの構築や大規模データの処理を内製したいなら、Pythonの習得が必要です。この場合はキカガクなど専門特化型の研修が適しています。

一方、売上や在庫の集計・可視化を現場で回したいだけなら、ExcelとCopilotで十分に対応できます。非エンジニアが大半の組織では、まず後者から始めるほうが定着します。

A. 受講できます。

むしろ、営業・経理・人事といった非エンジニア部門こそ、データ分析研修の効果が大きい領域です。ユースフルは非エンジニア層を主な対象に、Excelと生成AIを「業務でどう使うか」に絞って研修を行います。

A. 導入済みの組織ほど必要性が高いといえます。

理由は、Copilotが正しく動くかどうかがデータの形に大きく左右されるからです。
セル結合や空白行が散在する表を読ませても、期待した回答は返ってきません。

「ライセンスは配ったのに使われない」状態の多くは、ツールではなくデータ側に原因があります。

A. 内容・形式・人数で幅があります。

大きく分けると、eラーニングは1人あたり月数百円から、講師による集合研修は1回あたり数十万円規模が目安です。専門人材育成型の長期コースは、1人あたり数十万円になる場合もあります。

なお、ユースフルの集合研修は30万円／1時間から、eラーニングは月額350円／IDから提供しています。

A. 要件を満たせば、厚生労働省の人材開発支援助成金の対象になる場合があります。

たとえば「人への投資促進コース」では、サブスク型のeラーニングなど定額制訓練も助成対象に含まれます。

ただし、2026年4月に制度改正があり、eラーニング・通信制訓練の経費助成には上限が設けられました。また「人への投資促進コース」は2026年度（令和8年度）が最終年度とされています。利用を検討するなら、早めの準備が必要です。

対象範囲や申請手続きは年度や研修内容で変わるため、検討時に研修会社と、管轄の労働局・ハローワークへ確認するのが確実です。

出典：厚生労働省「人材開発支援助成金」

研修を選ぶ際のポイントは、以下の5つでした。

1. 自社の課題と対象者に合った研修設計になっているか
2. ツールの操作説明で終わらず、自社のデータを題材にできるか
3. データの整形手法から教えてくれるか
4. CopilotなどのAI活用まで踏み込んでいるか
5. 研修前後で習熟度を測定し、定着支援があるか

おすすめの研修会社5社は以下の通りです。

1. ユースフル｜実務に直結するDX研修を抜群のコスパで
2. キカガク｜AI・データサイエンス人材を体系的に育成
3. インソース｜ビジネスデータ分析の研修実績が豊富な大手
4. リスキル｜オンライン中心・低コストの一律料金
5. トレノケート｜データサイエンティスト検定・Di-Lite対応の老舗

データ分析は、特別な人だけの技能ではありません。
いまあるExcelとCopilotを正しく使えば十分に対応可能です。
現場の担当者が自分で数字を整え、読み解き、次の一手を語れるようになります。

本記事が、データ分析研修を探している方の一助になれば幸いです。

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