BIエンジニアとは？リモートワークで活躍するBI（ビジネスインテリジェンス）エンジニアになるための転職成功のポイントとスキルを解説

BIエンジニアとしてリモートワークで働くことは、現実的な選択肢としてその存在感を増しています。あらゆるビジネスでデータ活用が必須となった今、企業の意思決定を支える専門家の働き方も大きな変革期を迎えました。

この記事では、BIエンジニアの役割から、求められるスキル、そして転職を成功させるための戦略まで網羅的に解説していきます。

この記事でわかること

• BIエンジニアの仕事内容・将来性
• BIエンジニアに必要なスキル
• リモートワークで得られるBIエンジニアのメリット・デメリット
• BIエンジニアになるための必須スキルと転職戦略

場所に縛られず、データで未来を動かすプロフェッショナルへの道を、この記事から見つけ出してください。

BIエンジニアとは？

BI（Business Intelligence）とは、データを収集・分析し、その結果を経営や事業の意思決定に役立てる活動全般を指します。そして、その活動を技術面から支えるのがBIエンジニアです。

BIエンジニアは、データをただ集計して眺めるだけではありません。その本質は、データを活用してビジネス上の課題を解決に導くことです。いわば、データとビジネスの現場をつなぐ「データ活用の専門家」と言えるでしょう。

一般的なBIエンジニアの仕事内容は次のとおりです。

1. ビジネス部門からの要望ヒアリング
2. 分析用データベースの設計と構築
3. BIツールを使ったデータの可視化
4. 分析結果の報告と改善提案

まず営業やマーケティングといった事業部門と連携し、

「売上を伸ばすために何が知りたいか」
「業務を効率化するための課題は何か」

といったニーズを深く理解します。

次に、社内に点在する膨大なデータの中から必要な情報を集め、分析しやすい形に整理・加工して「データマート」と呼ばれるデータベースを構築します。

その後、専門ツールを駆使し、誰もが直感的に状況を把握できるグラフや表（ダッシュボード）を作成します。最終的に、分析から得られた洞察を関係者に伝え、次のアクションを促すまでが一連の役割です。

リモートワーク環境では、SlackやZoomといったコミュニケーションツールを活用しながら、業務を円滑に進めていきます。

BIエンジニアの年収・将来性・データサイエンティストとの違い

BIエンジニアというキャリアを選択する上で、気になるのが収入や将来性ではないでしょうか。よく比較されるデータサイエンティストとの違いを明確に理解しておくことも、後悔しない転職のためには欠かせません。

ここでは、BIエンジニアの年収相場から、将来性、そして混同されがちなデータサイエンティストとの役割の違いまで掘り下げていきます。

BIエンジニアの年収相場

専門性が求められるBIエンジニアは、他のITエンジニア職と比較して高い収入が期待できる職種であり、リモートワークの正社員求人でも同様の傾向が見られます。

データベースを操作するSQLのスキルはもちろん、Pythonを用いた高度なデータ処理能力や、AWS・GCPといったクラウドサービスの知識を併せ持っていると、市場での評価は一層高まります。

リモートワークが普及したことで、地方に暮らしながら都市部の企業が提示する高い給与水準の求人に応募できるようになった点は、大きな魅力といえるでしょう。

BIエンジニアの将来性

BIエンジニアの将来性は、客観的なデータにも裏付けられており、非常に高いと予測されます。たとえば、米国労働統計局の調査では「データサイエンティスト」の雇用が2024年から2034年の10年間で34%も増加すると予測しています。

BIエンジニアとデータサイエンティストは役割こそ異なりますが、扱うスキルやデータの流れにおいて密接に連携しています。多くの場合、BIエンジニアは分析を行うための高品質なデータ基盤を整備する重要な役割を担います。

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速し、データに基づいた意思決定が当たり前になった現代において、その傾向は今後も続くと考えられます。

【BIエンジニアの将来性が高い理由】

• 企業のDX推進に伴う需要の拡大
• 業界を問わない普遍的な活躍の場
• AIや機械学習との連携による役割の進化
• データサイエンティストなど多彩なキャリアパス
• 時代に左右されない強力な専門性

データをビジネスの力に変える専門家は、もはや業界を問わず必要不可欠な存在です。世界経済フォーラムの報告書では、「ビッグデータ」や「テクノロジー・リテラシー」といった、まさにBIエンジニアと直結する能力が、最も成長するスキルとして明示されています。

これからは、AI（人工知能）と連携し、より高度な未来予測分析を担う役割も期待されるでしょう。BIエンジニアとしての経験を積むことで、データサイエンティストや企業のデータ戦略全体を統括するCDO（Chief Data Officer）のような、多彩なキャリアパスも拓けています。変化の速い時代でも価値を発揮し続けられる、強力な専門職なのです。

BIエンジニアとデータサイエンティストの違い

BIエンジニアとデータサイエンティストは、どちらもデータを扱う専門職ですが、役割と目的には違いがあります。

表：BIエンジニアとデータサイエンティストの比較

項目	BIエンジニア	データサイエンティスト
主な目的	過去から現在までのデータを可視化し、現状を把握する	過去のデータから未来の数値を予測し、新たな知見を発見する
主要スキル	SQL、DWH/ETL、BIツール（Tableauなど）	統計学、機械学習、Python/R、数学
時間軸	過去〜現在	現在〜未来
問い	「何が起きたのか？」「なぜ起きたのか？」	「次に何が起きるのか？」「どうすれば最適化できるか？」

BIエンジニアの主な役割は、「過去に何が起きたか」を正確に分析し、現在のビジネス状況を分かりやすく可視化することです。売上データや顧客データなどを分析基盤に統合し、経営層や事業部が迅速な意思決定を行えるようにダッシュボードやレポートを作成します。

一方、データサイエンティストは、データを活用して「未来に何が起こるか」を予測することに重点を置きます。統計学や機械学習といった高度な分析手法を用いて、需要予測モデルを構築したり、顧客の将来の行動を予測したりします。

BIエンジニアになるためのスキル5選

リモートワークでBIエンジニアとして働くためには、専門知識に加えて、リモート環境に適応するためのスキルが求められます。

ここでは、特に重要となる以下のスキルを紹介します。

• データ分析基盤の知識
• BIツールの習得
• クラウドとセキュリティの理解
• 論理的思考と課題解決能力
• コミュニケーション能力

【スキル1】データ分析基盤の知識

BIエンジニアの土台となるデータ分析基盤のスキルは、現在のビジネス環境の実態を反映して、クラウドの知識が前提となっています。

総務省の調査では、日本企業の約8割が何らかの形でクラウドサービスを利用しているという結果が出ており、データ基盤もクラウド上に構築されるのが一般的です。

出典：令和５年通信利用動向調査の結果

この動向に加えて、BIエンジニアには以下の技術や知識が求められます。

表：データ分析基盤に関する技術・ツール

分類	技術・サービス	目的・用途
データベース言語	SQL	データベースからのデータ抽出、集計、加工
データウェアハウス	Amazon Redshift Google BigQuery Snowflake	大規模データの保管、高速な集計・分析
ETL/ELTツール	trocco DataSpider Talend	データの抽出、変換、データベースへの書き出し
プログラミング言語	Python (Pandas, NumPy)	高度なデータ加工、統計処理、機械学習連携

BIエンジニアにとって、データを自在に扱う技術は全ての業務の土台です。特に、データベースから必要な情報を抽出する言語であるSQLは読み書きができて当然の必須スキルとされています。

それに加えて、大量のデータを保管・整理しておくための「データウェアハウス（DWH）」や、分析しやすいようにデータを格納する「データマート」を設計・構築する知識も欠かせません。

近年の求人では、Amazon RedshiftやGoogle BigQueryといったクラウドサービス上で、これらの環境を構築・運用できる能力が求められているようです。

【スキル2】BIツールの習得

BIエンジニアがデータを可視化し、インサイトを導き出すために習得すべき代表的なBIツールには、以下のようなものがあります。

表：代表的なBIツール

ツール名	特徴
Tableau	・ドラッグ＆ドロップの直感的な操作 ・表現力豊かなビジュアライゼーション ・大規模データでも高速に処理できる
Power BI	・Excel感覚で使えるわかりやすいUI ・Microsoft製品とのシームレスな連携 ・比較的安価なライセンス費用
Looker (Looker Studio)	・Google Cloudとの高い親和性 ・LookMLによるデータモデルの再利用性 ・Webベースで動作し共有が容易

データを分析・可視化するためのBIツールを使いこなす能力は当然ながら重要です。単にグラフを作成できるだけでは不十分です。ビジネス上の課題に対し、「どのような見せ方をすれば、データが持つ意味を最も効果的に伝えられるか」を考え、それを形にするスキルがBIエンジニアの腕の見せ所と言えるでしょう。

• 代表的なBIツール（Tableau, Power BI）の習得
• 目的に応じたデータの可視化能力
• 示唆に富んだダッシュボードの設計・作成スキル

代表的なツールであるTableau、Power BI、Looker（現Looker Studio）などのうち、最低でも一つは実務レベルで扱えるようにしておく必要があります。多くの求人で、いずれかのツールの利用経験が応募条件に含まれています。

【スキル3】クラウドとセキュリティの理解

最近では社内サーバーではなく、AWS・GCP・Azureといったクラウドプラットフォーム上で業務を行うのが一般的です。

表：主要クラウドプラットフォーム

サービス名	特徴
Amazon Web Services (AWS)	世界シェアトップクラス。データ分析基盤に利用されるAmazon RedshiftやS3など、サービスが豊富で多くの企業で採用実績がある。
Microsoft Azure	Windows ServerやMicrosoft 365など、他のMicrosoft製品との親和性が高い。大企業での導入実績が豊富。
Google Cloud (GCP)	高速なデータ処理が可能なBigQueryや、Looker Studioとの連携など、データ分析と機械学習分野に強みを持つ。

これらのクラウドサービスに関する基本的な知識は、多くのリモートワーク求人で前提条件とされています。

また、企業の重要なデータを社外のネットワークから扱うため、セキュリティへの高い意識も同様に重要です。情報漏洩などのリスクを正しく理解し、安全にデータを扱うための知識は、リモート環境で働く上での信頼に直結します。

• 主要クラウドサービス（AWS, GCP, Azure）の基本知識
• ネットワークに関する基礎的な理解
• 情報セキュリティに関する高いリテラシー

【スキル4】論理的思考と課題解決能力

BIエンジニアには、目の前のデータから何が言えるのかを論理的に考え、ビジネス上の課題を解決に導く力が求められます。

• データに基づく原因の特定
• 仮説の構築と検証のサイクル
• ビジネス課題への深い洞察
• 自律的な問題解決の実行

特にリモートワークでは、上司や同僚にすぐに相談できない場面も増えるため、自律的に問題の原因を特定し、解決策を考えて実行する能力が一層重要になります。

「なぜ？」を繰り返し、データの裏側にある本質を見抜く探求心が、BIエンジニアとしての価値を高めるでしょう。

【スキル5】コミュニケーション能力

意外に思われるかもしれませんが、コミュニケーション能力は極めて重要です。特にBIエンジニアは、他部門の担当者から要望を正確に聞き出すヒアリング能力が、プロジェクトの成否を分けます。

分析結果を専門用語を使わずに、誰にでも分かりやすく説明する力も不可欠です。顔が見えないテキストでのやり取りが中心だからこそ、相手の意図を正確に汲み取り、自分の考えを誤解なく伝える丁寧なコミュニケーションが、プロジェクトを円滑に進める上で欠かせません。

• 他部門の要求を正確に引き出すヒアリング能力
• 専門知識をかみ砕いて説明する言語化能力
• テキストコミュニケーションにおける表現力
• 円滑な人間関係を築くための調整力
• 能動的な情報共有の姿勢

リモートワークでBIエンジニアとして働く5つのメリット

BIエンジニアがリモートワークで働くことには、多くのメリットがあります。それは単に「楽だから」という理由だけではありません。キャリアと人生を、より豊かにするための選択肢なのです。

ここでは、リモートワークで働くメリットを以下の内容で解説していきます。

• 働く場所の自由度が高い
• 通勤時間がない分プライベートが充実
• 集中しやすい環境を自分で作れる
• 全国・全世界の企業が転職先の候補になる
• スキル次第で高い収入を目指せる

【メリット1】働く場所の自由度が高い

リモートワークのメリットは、何と言っても働く場所を自分で選べる自由度の高さです。

テレリモ総研の調査では、テレワークのメリットとして68.9%の人が「通勤でのストレスがなくなった」ことを挙げており、多くの人が場所に縛られない働き方の恩恵を実感しています。

出典：【2024年度版】テレワークのメリット・デメリットとは？ | テレリモ総研

BIエンジニアの業務には、ダッシュボードの改修やデータモデリングなど、深く集中して取り組むべき作業が多くあります。通勤がなくなることで生まれた時間を、こうしたまとまった時間が必要なタスクに再配分できるため、生産性の向上にも直結するのです。

地元での暮らしを続けながら、あるいは好きな街に移住しながらでも、都市部の企業の求人に応募できます。キャリアを諦めることなくライフスタイルを追求できる点は、大きな魅力と言えるでしょう。

【メリット2】通勤時間がない分プライベートが充実

毎日の通勤にかけていた時間を、自分のために使えるようになるのも大きなメリットです。

例えば、往復で2時間の通勤時間がなくなれば、1年間で約500時間もの時間が生まれます。その時間を使って、新しいスキルの学習に励んだり、趣味に没頭したり、家族と過ごす時間を増やしたりと、人生の質を大きく向上させることが可能です。

仕事とプライベートの両方を大切にしたい人にとっても、リモートワークは最適な選択肢でしょう。

【メリット3】集中しやすい環境を自分で作れる

データ分析やダッシュボードの設計といったBIエンジニアの業務は、深い思考を要する「ディープワーク」の比率が高い職種です。オフィスでは、周囲の話し声や不意な割り込みで集中が途切れてしまいがちですが、リモートワークならその心配がありません。

テレリモ総研の調査では、特に30代のリモートワーカーにおいて「自分の仕事に集中できるようになった」という声がメリットの上位に挙がりました。

出典：リモートワークで上司と部下の関係はどのように変化した！？ | テレリモ総研

通知や雑談といったノイズが減ることで、ETL処理の検証や複雑な集計ロジックの整合性確認といった精密な作業に没頭しやすくなります。

自宅や近所のカフェなど、自分が最も生産性を高められる環境を自由に構築できるのは、質の高いアウトプットを求められるBIエンジニアにとって大きなアドバンテージです。

【メリット4】全国・全世界の企業が転職先の候補になる

これまでの転職活動では、どうしても通える範囲にある企業しか選択肢に入りませんでした。しかし、リモートワークが前提となれば、その制約は一気になくなります。

日本全国、さらには時差の問題さえクリアできれば海外の企業まで、あなたのスキルを求めている全ての求人が転職先の候補となります。物理的な距離に縛られず、自分のキャリアにとって最も魅力的な環境を選べることは、計り知れない可能性を秘めているんです。

【メリット5】スキル次第で高い収入を目指せる

エンジニアの報酬は、スキルや実績によって決まることが多いです。リモートワーク求人では、企業側も候補者の居住地ではなく、純粋な能力で評価する傾向が強いです。

つまり、地方在住であっても、高いスキルを持っていれば都市部のエンジニアと同じ、あるいはそれ以上の高い報酬を得ることが可能です。

場所という制約がなくなることで、市場価値が正当に評価され、スキルを磨く努力が収入に直結しやすくなります。

リモートワークでBIエンジニアとして働く2つのデメリット

もちろん、リモートワークは良いことばかりではありません。メリットを最大限に活かすためには、いくつかの課題を理解し、対策を講じる心構えが必要です。

【デメリット1】高い自己管理能力が求められる

リモートワークは自由度が高い一方で、オフィス勤務以上にシビアな自己管理能力が求められます。

テレリモ総研の調査では、リモートワークで必要とされるスキルとして「スケジュール管理力（41.7%）」や「自己管理力（30.2%）」が上位に挙げられており、多くの人がその重要性を認識しています。

出典：リモートワークとフル出社でこんなに違う！？「求められる能力」を比較調査！ | テレリモ総研

BIエンジニアの仕事は、さまざまな部署の利害が絡むプロジェクトを進める場面が少なくありません。リモート環境では、そうした業務の進捗が見えにくくなるため、自ら計画を立てて遂行し、周囲に状況を的確に伝える責任が一層重くなります。

誰かの指示を待つのではなく、自ら始業から終業までの時間を管理し、タスクを計画的にこなす自律性が重要です。この自己管理能力がないと、リモートワークのメリットを活かせず、かえって成果が出しづらくなる可能性もあります。

【デメリット2】コミュニケーション不足と孤独感

テキストでのやり取りが中心となるリモートワークでは、対面での会話に比べて微妙なニュアンスが伝わりにくかったり、認識の齟齬が生まれたりすることがあります。また、オフィスでの何気ない雑談から新しいアイデアが生まれるような機会も減ってしまいます。

一人で黙々と作業を続ける時間が増えるため、人によっては孤独を感じやすいのも事実です。意識的に雑談の時間を設けたり、こまめにビデオ通話で顔を合わせたりと、能動的にコミュニケーションを取りにいく姿勢が重要になります。

リモートワークのBIエンジニアとして働くための転職戦略

ここでは、リモートワークで働くBIエンジニアとして転職するための戦略について解説します。

基礎知識を習得（SQLと統計学）しよう

まずは、BIエンジニアの公用語とも言えるSQLと、データ分析の考え方の土台となる統計学の学習から始めましょう。具体的な学習ステップを以下の表にまとめました。

表：基礎知識学習の3ステップ

ステップ	学習内容	ポイント
STEP1	・SQLの基本文法を覚える ・データの抽出（SELECT）など基本文法を習得	手を動かしてSQL文を書くことに慣れる
STEP2	・統計学の基礎を学ぶ ・平均値、中央値など基本用語と考え方を理解	数式の暗記より、データの特徴を捉える感覚を養う
STEP3	・簡単なデータで分析を試す ・公開サンプルデータなどを分析	・SQLと統計学の知識を実際に使う ・自ら問いを立て、仮説を検証する練習

知識のインプットには、学習サイトや動画教材、書籍の活用が効率的です。データと対話するための土台をしっかりと固めることが、その後のキャリアを大きく左右します。確実に習得しておきましょう。

BIツールを実際に使ってみよう

知識をインプットしたら、実際に手を動かしてアウトプットすることがスキル習得の一番の近道です。前述したTableauやPower BIといった代表的なBIツールには、無料で利用できる「Tableau Public」や「Power BI Desktop」が用意されています。まずはこれらを自身のPCにインストールすることから始めてみましょう。

具体的な学習手順は以下の通りです。

表：BIツール学習の3ステップ

ステップ	内容	ポイント
STEP1	無料版ツールをPCにインストールする	公式サイトから無料版のBIツールをダウンロードし、セットアップを完了させる
STEP2	サンプルデータを使って基本操作を覚える	Kaggleや政府統計の総合窓口（e-Stat）などで公開されているオープンデータ、あるいはツールに付属のサンプルデータを読み込む。 まずは売上データを棒グラフで表示する、地域別の顧客数を地図で可視化するなど、基本的なグラフ作成に挑戦してみる。
STEP3	自分なりのテーマで分析・可視化を試す	「年代別の人口構成比を円グラフで表現する」「気象データから気温と売上の相関関係を探る」など、自分なりの仮説やテーマを設定する。 試行錯誤しながらデータを加工し、複数のグラフを組み合わせたダッシュボード作成まで実践することで、より深いスキルが身につく

実際にツールを触ることで、「このデータを見せたい時は棒グラフが最適だな」「データを地図上に表示するには一手間かかるな」といった、マニュアルを読むだけでは得られない実践的な感覚が身につきます。操作の勘所を掴む絶好の機会ですので、恐れずに試行錯誤を楽しみましょう。

ポートフォリオを作成してスキルを証明しよう

学習の成果を転職活動でアピールするために、ポートフォリオを作成しましょう。「自分にはこれだけのことができます」と客観的にスキルレベルを示せるポートフォリオは、実務経験がない場合の強力な武器になります。

• 自身の興味に基づいた分析テーマの設定
• テーマに沿ったオープンデータの収集
• BIツールによるデータの可視化とダッシュボード作成
• 分析から得られた考察の言語化
• GitHubやnoteなどでの作品公開

例えば、自分で興味のあるテーマ（例：好きなスポーツチームの勝敗データ分析）を見つけ、データを収集し、BIツールで分析・可視化して、その結果と考察をブログ記事などにまとめるのが良いでしょう。

転職エージェントを活用してリモートワーク求人を探そう

基礎的なスキルとポートフォリオが準備できたら、いよいよ本格的な転職活動のスタートです。リモートワークの求人探しには、その分野に特化した転職エージェントの活用が最も効果的です。

なぜなら、BIエンジニアのような専門職のリモート求人は、求められるスキルや企業の文化が多様で、自分一人で最適な求人を見つけ出すのが難しいからです。専門のエージェントは、業界の動向や各企業の内情を深く理解しているため、スキルや希望に本当にマッチした、質の高い求人のみを厳選して紹介してくれます。

ミスマッチを防ぎ、効率的に転職活動を進める上で、プロの力は非常に頼りになります。

表：転職エージェントのサポート内容

サポート内容	メリット
キャリア相談	自分のスキルに合った求人の方向性が明確になる
求人紹介	非公開求人を含む、質の高いリモートワーク求人に出会える
書類添削	ポートフォリオの見せ方や職務経歴書の効果的な書き方がわかる
面接対策	企業ごとの傾向に合わせた実践的な練習ができる

専門のエージェントは、Webサイトには掲載されていない非公開の求人情報を多数保有しているほか、職務経歴書の添削や面接対策など、転職活動全体をサポートしてくれます。

一人で悩まず、リモートワーク転職のプロに伴走してもらうことで、理想のキャリアへの扉が大きく開きます。

リモートワークのBIエンジニアに関するよくある疑問

リモートワークのBIエンジニアという働き方に興味を持つ方が抱きがちな疑問をまとめました。

【Q1】未経験からでもリモートワークのBIエンジニアになれますか？

A.未経験から目指すのは可能ですが、そのためには計画的な学習が欠かせません。この記事で紹介したように、まずSQLでデータを扱える知識を身につけ、Tableauのようなデータを可視化するアプリケーションを一つ使いこなせるようになると、スキルの良い目安となるでしょう。実務経験を補うポートフォリオを用意することも、採用の可能性を高めます。

【Q2】リモートで働くBIエンジニアの一日は、どのような感じですか？

A.一日の流れは、集中して作業する時間と、チームで対話する時間の組み合わせが多いでしょう。朝はチャットで連絡事項を確認し、短いミーティングに参加します。その後は分析やダッシュボード作成に没頭する時間かもしれません。午後に分析結果を報告する打ち合わせが入ることも。自分のペースで仕事を進めやすい働き方です。

【Q3】リモートワークはチームでの意思疎通が難しくなりませんか？

A.確かに工夫は求められますが、円滑な意思疎通は可能です。普段のやり取りはチャットで行い、複雑な話はビデオ会議で顔を見て話します。文章で伝える際は、誤解が生まれないよう丁寧な表現を心がけること。進捗をこまめに共有する姿勢も、離れていても信頼関係を築く上で役立つでしょう。

【Q4】リモートワークはキャリアアップや評価が不利になりませんか？

A.評価は勤務場所で決まるわけではありません。成果をきちんと示すことが評価に繋がります。新しい分析案件に挑戦したり、オンライン会議で積極的に意見を発言したり、主体的な行動を意識しましょう。自主的に新しい技術を学ぶ姿勢も、自身の市場価値を高めることになります。行動次第でキャリアは拓けます。

【Q5】リモートワークで働けるBIエンジニアの求人は、実際どのくらいありますか？

A.データ活用の需要増に伴い、求人数は増加傾向です。求人を探す際は、リモートワーク前提の制度や文化が整っている会社かを見極めましょう。在宅勤務手当の有無や、普段の業務で使う連絡手段などを確認します。面接の場で、チームでの情報共有の仕方を聞いてみるのも、良い判断材料になるかもしれません。

まとめ

この記事では、リモートワークで働くBIエンジニアの仕事内容から、メリット・デメリット、必要なスキル、そして未経験からの目指し方までを解説しました。

• BIエンジニアはデータ活用の専門家であり、将来性も高い
• リモートワークは場所や時間に縛られず、専門性を高められる働き方
• メリットを活かしデメリットを克服するには、自律性とコミュニケーションが重要

データの力でビジネスを動かし、場所に縛られずに働く。そんな理想のキャリアを実現するチャンスは、すぐそこにあります。この記事が、あなたの新しい一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。