社内にデータが蓄積されていても、目的が曖昧なまま分析ツールを導入したり、分析結果を業務へ反映する体制がなかったりすると、投資を成果につなげるのは困難です。データ活用コンサルティング会社は、経営・業務課題の整理から、データ基盤や分析環境の整備、ユースケースの実装、人材育成までを支援します。

この記事では、データ活用コンサルティング会社9社の特徴と、自社に合う会社の選び方、主な支援内容、相談前に整理すべき事項を解説します。単に知名度で選ぶのではなく、自社が必要とする支援範囲と到達点を明確にして比較することが大切です。

データ活用コンサルティング会社おすすめ9選

データ活用支援といっても、経営戦略や組織設計に強い会社、データ基盤・AIの実装に強い会社、内製化を重視する会社など得意領域は異なります。まずは各社の主な支援範囲を把握し、自社の課題と合う候補を絞り込みましょう。

会社名	主な支援範囲	特徴
NOB DATA株式会社	コンサル、分析、人材育成	自走化を重視する伴走支援
株式会社NTTデータビジネスシステムズ	企画、基盤、分析、PDCA	課題抽出から継続運用まで一貫
アビームコンサルティング株式会社	戦略、業務、組織、基盤	データドリブン経営を全社支援
株式会社野村総合研究所（NRI）	課題特定、基盤、分析、定着	業務知見とシステム構築力を融合
PwCコンサルティング合同会社	ユースケース、ロードマップ、実装	ビジネス価値起点で全社変革
KPMGコンサルティング株式会社	戦略、組織、ガバナンス、内製化	成熟度に合わせた包括支援
株式会社ブレインパッド	分析、基盤、人材育成	高度分析と内製化を並行
DATUM STUDIO株式会社	企画、PoC、基盤、AI実装	データ・AIの実装力
日本電気株式会社（NEC）	経営基盤、データ管理、AI、BI	大規模環境を幅広く支援

NOB DATA株式会社

出典：NOB DATA株式会社

会社名	NOB DATA株式会社
本社所在地	福岡県福岡市博多区博多駅中央街8-1 JRJP博多ビル3階
設立	2018年9月
主な支援範囲	データ活用コンサルティング、受託分析、人材育成、AI活用支援

NOB DATAは、データ活用に関するコンサルティング、受託分析、人材育成、AI活用支援などを提供する会社です。データ活用コンサルティング／伴走支援では、社内に知見がない、外部ベンダーの提案を評価できない、新規事業で何から始めるべきか分からないといった課題に対し、専門家がプロジェクトをリードします。分析そのものに加え、基盤構築や人材育成メニュー、外部発注の妥当性まで助言を受けられる点が特徴です。

支援の最終地点を「顧客だけで運用できる体制」に置き、ノウハウを共有しながら実践を支える方針を掲げています。専門人材を恒常的に外注するのではなく、社内チームの立ち上げや既存担当者のスキル向上を同時に進めたい企業に適しています。

株式会社NTTデータビジネスシステムズ

出典：株式会社NTTデータビジネスシステムズ

会社名	株式会社NTTデータビジネスシステムズ
本社所在地	東京都豊島区東池袋1-18-1 Hareza Tower 32階
設立	2011年4月1日
主な支援範囲	課題整理、データ基盤構築、データ分析、PDCA確立

NTTデータビジネスシステムズは、事業課題の把握と解決方針の検討から、データ収集・分析の基盤づくり、分析、継続的なPDCAの確立までを一貫して支援します。データは蓄積されているものの活用方法が定まらない企業や、社内に分析の専門家がいない企業、部門ごとに散在するデータを統合したい企業を主な対象としています。

企画だけで終わらず、必要なデータの把握、収集・整理、分析可能な状態への整備まで相談できるため、構想とシステム実装の間にある断絶を減らしやすい点が特徴です。NTTデータおよびグループ各社の方法論やリソースを活用し、実行後の改善サイクルまで伴走します。

アビームコンサルティング株式会社

出典：アビームコンサルティング株式会社

会社名	アビームコンサルティング株式会社
本社所在地	東京都中央区八重洲2-2-1 東京ミッドタウン八重洲 八重洲セントラルタワー
設立	1981年4月1日
主な支援範囲	データ戦略、業務改革、基盤導入、組織・人材

アビームコンサルティングは、データドリブン経営の実現に向けて、戦略、経営高度化プロセス、人材・組織、データ活用基盤を包括的に支援します。経営課題と分析目的の明確化、業務プロセスの再設計、分析テーマの選定、基盤整備に加え、専門組織の設立・運用や人材育成も支援範囲です。

分析レポートを作るだけでなく、現場の業務プロセスで分析結果が使われる状態まで設計する点に強みがあります。経営管理、業務改革、システム導入の知見を組み合わせ、経営判断から現場オペレーションまで部門横断で変革したい企業に向いています。

株式会社野村総合研究所（NRI）

出典：株式会社野村総合研究所（NRI）

会社名	株式会社野村総合研究所（NRI）
本社所在地	東京都千代田区大手町1-9-2 大手町フィナンシャルシティ グランキューブ
設立	1965年4月1日
主な支援範囲	課題特定、データ基盤、アナリティクス、組織定着

NRIは、データ活用における目的の不在、データの分断、スキル不足といった課題に対し、課題特定からデータ基盤の構築、実践的なアナリティクスまで一気通貫で支援します。ビジネス部門とIT部門の双方に伴走し、データを継続的に価値へ変える仕組みを組織内へ根付かせることを重視しています。

コンサルティング力とシステム構築力を組み合わせられるため、経営・事業上のテーマを技術要件へ落とし込み、本番環境で運用するところまでつなげやすい点が特徴です。データ基盤をすでに整備したものの利用が一部の専門家に限られている企業や、部門横断で再設計したい企業にも適しています。

PwCコンサルティング合同会社

出典：PwCコンサルティング合同会社

会社名	PwCコンサルティング合同会社
本社所在地	東京都千代田区大手町1-2-1 Otemachi One タワー
設立	2016年2月29日
主な支援範囲	ユースケース創出、ロードマップ、分析、基盤構築、定着化

PwCコンサルティングは、技術ありきで進めるのではなく、データを使ってどのようなビジネス価値を生むかというユースケースの創出から支援します。ワークショップを通じて活用シナリオを具体化し、ロードマップを策定したうえで、分析、基盤構築、組織への定着化まで伴走するサービスです。

データ基盤や分析ツールを導入済みでも成果が見えない企業にとって、利用場面と意思決定プロセスから見直せる点がメリットです。事業部門、IT部門、経営層の合意形成を図りながら、個別施策ではなく全社的な変革につなげたい場合に検討しやすいでしょう。

KPMGコンサルティング株式会社

出典：KPMGコンサルティング株式会社

会社名	KPMGコンサルティング株式会社
本社所在地	東京都千代田区大手町1-9-7 大手町フィナンシャルシティ サウスタワー
設立	2014年7月1日
主な支援範囲	データ活用戦略、組織・ガバナンス、PoC、内製化

KPMGコンサルティングは、データ活用戦略と、それを実現する人・組織、ルール・プロセス、テクノロジーを総合的に設計します。全社・事業レベルの現状評価とロードマップ策定、バリューチェーンごとの活用支援、CoE支援、PoCを含む分析、内製化、自走化など、企業の成熟度に応じた支援メニューを用意しています。

分析プロジェクトが局所的な検証で終わるのを避け、継続的にデータドリブンな組織を運営できる状態を目指す点が特徴です。データガバナンスや組織設計を含めて全社ルールを整えたい企業、最初は外部支援を受けながら段階的に内製へ移行したい企業に適しています。

株式会社ブレインパッド

出典：株式会社ブレインパッド

会社名	株式会社ブレインパッド
本社所在地	東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ
設立	2004年3月18日
主な支援範囲	データ分析、基盤構築、人材育成、内製化支援

ブレインパッドは、データ分析・アルゴリズム開発、人材育成、基盤構築、データ活用コンサルティングを組み合わせたプロフェッショナルサービスを提供しています。データ活用の内製化支援では、戦略・施策の検討、組織形成、文化醸成を支え、現場が継続的にデータを使える状態を目指します。

分析担当者だけでなく、施策を実行する事業部門や意思決定者を含めた活用定着まで相談できるため、ツールや分析モデルが現場で使われない課題に対応しやすい点が特徴です。高度分析と人材育成を並行し、実際の業務データを使いながら社内能力を高めたい企業に向いています。

DATUM STUDIO株式会社

出典：DATUM STUDIO株式会社

会社名	DATUM STUDIO株式会社
本社所在地	東京都目黒区下目黒1-8-1 目黒アルコタワー16F
設立	2014年8月1日
主な支援範囲	データ・AIコンサルティング、分析、基盤・システム開発、定着支援

DATUM STUDIOは、データ・AI活用に関するコンサルティング、データ分析、機械学習モデル開発、データ基盤・システム開発、定着・活用支援を提供します。課題設定と解決プロセスの設計、ソリューション選定、運用体制・フローの構築までを一気通貫で支援し、構想を具体的な仕組みへ落とし込める体制が特徴です。なお、公式発表では2026年10月1日付で株式会社Eight Hundredと統合し、株式会社RONNABYTEへ社名変更する予定とされています。

PoCだけで終わらせず、インフラやAIモデルの構築、継続的な開発・学習まで対応できます。データエンジニアリングとAIの実装力を重視する企業や、マーケティング、需要予測、業務最適化などのテーマを実システムへ組み込みたい企業に向いています。

日本電気株式会社（NEC）

出典：日本電気株式会社（NEC）

会社名	日本電気株式会社（NEC）
本社所在地	東京都港区芝5-7-1
設立	1899年7月17日
主な支援範囲	データ戦略、データマネジメント、AI、BI、経営基盤

NECは、データドリブン経営を支えるサービスとして、目的を明確にするワークショップ、データマネジメント推進、AI活用、BIによる可視化、デジタル経営基盤などを提供しています。経営ダッシュボードやデータ管理組織の設計から、ハードウェア、アプリケーション、運用まで幅広く相談できます。

大規模な既存システムや基幹業務との連携を前提に、データ活用を全社の経営・業務基盤へ組み込みたい企業に適しています。複数の施策を一度に導入するのではなく、現状診断やワークショップから優先テーマを整理し、段階的に実装範囲を広げる進め方も検討できます。

データ活用コンサルティング会社の選び方

データ活用プロジェクトでは、分析技術の高さだけでなく、扱う業務、実装範囲、社内定着の方法が成果を左右します。提案内容を比較する前に、自社が解決したい課題と、外部へ任せる範囲を整理することが重要です。

自社の課題と会社の得意領域が合っているか

データ活用のテーマは、経営管理、マーケティング、需要予測、製造品質、営業効率化など多岐にわたります。同じ分析手法でも、業務プロセスや意思決定のタイミングを理解していなければ、現場で使える示唆にはなりません。候補会社の事例を確認するときは、業界名だけでなく、扱った課題、利用データ、成果を出した業務まで見る必要があります。

例えば、小売の需要予測と製造設備の故障予知では、必要なデータの粒度や評価方法、運用体制が異なります。自社に近いテーマの経験があるか、経験がない場合に業務理解を深める調査工程があるかを確認すると、提案の現実性を判断しやすくなります。

戦略策定から実装・運用まで必要な範囲を支援できるか

コンサルティング会社によって、戦略とロードマップの策定を中心とする会社、PoCや分析を得意とする会社、基盤構築や本番運用まで担う会社があります。自社が構想段階なのか、すでにデータ基盤があり活用定着に課題があるのかで、必要な支援範囲は変わります。

契約前には、調査・構想、データ整備、分析、システム実装、現場展開、運用改善のうち、どこまでが提案に含まれるかを確認します。複数会社が関与する場合は、要件変更や障害時の責任分界も明確にしなければ、工程間の引き継ぎで手戻りが生じやすくなります。

社内へのノウハウ移転と人材育成に対応しているか

外部の専門家だけが分析を理解している状態では、契約終了後に改善を続けられません。自社運用を目指す場合は、OJT、研修、分析レビュー、マニュアル整備、CoEやデータ活用組織の設計など、具体的な移管方法を確認することが重要です。

内製化の到達点も会社によって異なります。分析モデルの更新まで自社で行うのか、業務部門がダッシュボードを使って判断できればよいのかを先に決めると、必要なスキルと教育範囲が明確になります。担当者の異動を想定し、属人化を避ける仕組みが含まれるかも比較しましょう。

データガバナンスとセキュリティの支援まで相談できるか

データ活用を全社へ広げると、データの定義や品質、アクセス権、個人情報、ログ管理、外部提供のルールが課題になります。PoCでは少人数で扱えても、本番環境で利用者やデータ源が増えると、誤った数値による意思決定や情報漏えいのリスクが高まります。

候補会社には、データオーナーや承認フロー、品質基準、権限設計、匿名化・マスキング、監査ログなどの支援範囲を確認します。法務・セキュリティ部門をいつ巻き込むかも計画に含めることで、実装後の利用停止や追加改修を避けやすくなります。

データ活用コンサルティングの主な支援内容

一般的な支援は、目的と優先順位を定める戦略策定、データを使える状態へ整える基盤・分析の実装、継続利用を支える組織・人材づくりに分けられます。すべてを一度に進めるのではなく、現在地に応じて必要な工程を選ぶことが重要です。

データ活用戦略とロードマップの策定

最初に、売上向上、在庫削減、工数短縮、解約防止などの経営・業務課題を整理し、データで検証できるユースケースへ落とし込みます。期待効果、KPI、必要データ、実現難易度を比較して優先順位を決め、短期の検証と中長期の基盤整備を一つのロードマップにまとめます。

この工程が不十分だと、利用目的が曖昧なままツール選定が進み、完成後に使われない可能性があります。意思決定者、業務担当者、IT担当者が共通の評価基準を持ち、PoCの合否と次の投資判断を事前に決めることが重要です。

データ基盤・BI・AIの設計と導入

社内外のデータを収集・統合し、DWHやデータレイクへ蓄積したうえで、BIダッシュボードや予測モデルから利用できる状態を整えます。支援会社は、データ源の調査、データモデル、ETL・ELT、品質チェック、権限、可視化、AIモデルの設計・実装などを担います。

小規模なPoCで精度が出ても、本番では更新頻度、処理時間、例外データ、運用コストが問題になることがあります。そのため、検証環境と本番環境の差を把握し、監視、再学習、障害対応まで含めて設計する必要があります。既存システムとの連携方式も早い段階で確認しましょう。

分析業務の定着と組織・人材づくり

データ活用は、レポートを納品して終わるものではありません。会議で確認するKPI、異常時の対応、施策実行者、結果を再分析する周期まで業務プロセスへ組み込むことで、初めて継続的な改善につながります。コンサルティングでは、運用ルールや会議設計、データ活用組織、CoE、人材育成も支援対象になります。

経営層には意思決定の基準、業務部門にはデータの読み方と施策への反映方法、分析担当には品質管理や分析手法など、役割ごとに必要な能力が異なります。一律の研修ではなく、実データと実案件を使った演習や伴走レビューがあると、現場へ定着させやすくなります。

依頼前に整理しておきたいこと

初回相談の前に完璧な要件定義を作る必要はありません。ただし、目的、利用できるデータ、社内体制、予算・期間の前提を整理しておくと、各社から同じ条件で提案を受けやすくなり、比較の精度が上がります。

解決したい経営・業務課題とKPI

「AIを使いたい」「データを一元化したい」ではなく、どの意思決定を改善したいかを言語化します。例えば、欠品率を下げたい、営業担当者の提案準備時間を短縮したい、顧客ごとの解約兆候を早期に把握したい、といった業務上の変化まで具体化します。

そのうえで、成果を測るKPIと現状値、目標、評価期間を仮置きします。数値が未確定でも、誰がどの場面で何を判断できるようになれば成功かを示せれば、支援会社は必要データと実装範囲を提案しやすくなります。

利用できるデータと管理上の制約

データの所在、形式、粒度、更新頻度、保存期間、欠損、重複を棚卸しします。データカタログがなくても、主なシステム名、管理部門、抽出方法を一覧にするだけで、初期調査の見通しが立ちやすくなります。外部データの購入や連携が必要かも確認します。

個人情報や機密情報を含む場合は、外部環境への持ち出し可否、匿名化の必要性、アクセス可能な担当者を明確にします。PoCではサンプルデータを使い、本番では権限制約で同じ処理ができない事態を避けるため、管理条件も早期に共有することが重要です。

社内の責任者・実務担当者・IT部門の役割

データ活用は複数部門にまたがるため、経営判断を行う責任者、業務要件を説明する実務担当者、データとシステムを管理するIT部門の役割を決めます。支援会社への窓口だけでなく、優先順位や仕様変更を誰が承認するかも明確にします。

業務部門だけで進めると技術・セキュリティ上の制約が後から判明し、IT部門だけで進めると現場で使われない仕組みになりがちです。定例会の参加者、レビュー頻度、意思決定期限を設定し、必要に応じて法務や監査部門も早い段階で参加させます。

予算・期間と内製化の到達点

費用は、初期診断、PoC、基盤・システム実装、運用支援、人材育成に分けて考えます。安価なPoCでも、本番化に追加のデータ整備やセキュリティ対応が必要なら総額は大きくなります。見積もりでは、成果物、担当者の稼働、クラウド・ツール費、保守費、追加作業の条件を確認します。

期間についても、短期検証と本番展開を分け、各段階の判断基準を決めます。最終的に自社が担う業務と外部へ残す業務を定めると、教育やドキュメントに必要な工数を見積もりやすくなり、契約終了後の運用停止を防げます。

データ活用コンサルティング会社選びでお悩みならプロベルへご相談ください

データ活用コンサルティング会社は、経営・業務課題の整理に強い会社、データ基盤やAIの実装に強い会社、組織設計や内製化に強い会社など、それぞれ支援範囲が異なります。まずは、自社が改善したい意思決定や業務、利用できるデータ、必要な支援工程、社内で担える役割を整理することが重要です。

例えば、分析テーマを決められない企業と、テーマは明確でもデータが分散している企業、基盤はあるものの現場で使われていない企業では、選ぶべき会社が異なります。PoCの価格だけで決めず、本番化後の運用、ガバナンス、ノウハウ移転まで同じ条件で比較すると、支援終了後も成果を継続しやすくなります。

比較する際は、以下の点を確認すると判断しやすくなります。

• 自社の経営・業務課題と、支援会社の得意領域が合っているか
• 戦略策定、基盤構築、分析、運用定着のうち必要な範囲を担えるか
• プロジェクト責任者と専門人材の体制、類似課題の支援経験が明確か
• データ品質、権限、個人情報、セキュリティの支援を相談できるか
• 内製化の到達点に合わせた研修、OJT、ドキュメント整備があるか

データ活用では、保有データが多いほど成果が出るとは限りません。目的に合うデータを選び、業務へ反映する仕組みと責任体制まで整える必要があります。提案を受ける際は、実施内容だけでなく、成果の評価方法と自社側に求められる役割も確認してください。

複数社の支援範囲や得意領域を同じ条件で比較するのが難しい場合は、プロベルへご相談ください。専任のコンサルタントが、自社の課題、保有データ、必要な支援工程、内製化の方針をヒアリングし、条件に合う発注先を無料で選定します。依頼条件が固まっていない段階でも相談でき、必ず発注する必要はありません。

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