リサーチャーとは｜仕事内容・求められるスキルとキャリアの広がり

リサーチャーとは、マーケットのデータを収集・加工・分析を通じて、発注者の課題に対して解決策を提案する仕事です。主にメーカーなどの商品開発などに利用されることが多く、自分の調査結果が課題解決の材料となり、また新しい商品の開発に反映されることや大きなやりがいの一つです。ここではリサーチャーの仕事内容や求められるスキル、求人情報をまとめています。

リサーチャーとは商品開発のための材料を集める仕事

リサーチャーとは、マーケットのデータを収集・加工・分析をする仕事です。またこれを通じて、発注者の課題に対して解決策を提案する場合もあります。発注者の課題を適切に捉え、調査内容・回答形式・集計方法・分析手法を検討し明らかにするのがリサーチャーの仕事です。主にメーカーなどの商品開発などに利用されることが多く、自分の調査結果が課題解決の材料となり、また新しい商品の開発に反映されることや大きなやりがいの一つです。

過去の供給不足の時代には新しい商品を打ち出せばある程度の売りを担保することができましたが、現代の供給過多の時代にはそうは行きません。あらゆる商品やサービスが既にマーケットにある中で、多くの企業は次にどんな商品・サービスが消費者に受け入れられるのか？を見極めて開発をする必要があります。ヒット商品を生み出すためにどんな消費者がどんなものを欲しているのか？を性格に捉えて次の開発に繋げるために必要なデータを集め提供するのがリサーチャーの仕事なのです。

リサーチャーには大きく二つあり、メーカーなどの社内部署で自社製品開発のためのデータ収集・分析をする場合と、リサーチ会社やコンサルティング会社、シンクタンクなどで、クライアントから調査依頼を受けて仕事をする場合があります。

リサーチャーの仕事内容

実査前・実査・実査後と大きく3段階に分けられます。調査によってこの段階が変わることもありますし、会社によって分業制を引いているところもあります。

課題設定・調査設計

当該調査は、事実把握のために行うのか？すでにある仮説の検証のために行うのか？など調査目的を整理した上で、調査の仮説立てをした上で課題を設定します。目的を達成すべく、仮説を検証でき、課題を解決するために必要な情報を得るには、どのような調査が必要かを検討し、具体的な設計をします。どのような層に対し、どんな手法を用いて、何を聞くのかを具体的に検討します。

実査

対象となる層の選定をし、インターネット調査やインタビューなどを通して調査することが一般的です。調査内容によっては専門の調査員を雇うこともあります。

集計・分析・報告

得られたデータを、集計・分析し、課題に対しての結論をまとめ発注者に報告します。

リサーチャーに転職するには？

リサーチャーに求められるスキル

リサーチャーになるために、特に必要な資格はありません。統計や調査手法、経済・流通についての知識があることはリサーチャーになるには有益だと考えられます。また、課題を正しく捉え調査設計するためには高い理解力・課題設定力が、収集したデータ集計・分析・報告のためには論理的思考やＰCスキル（エクセル・パワーポイントなど）、資料作成能力が求められます。

中途採用でリサーチャーに転職する場合、前職においてのリサーチャー経験が重視される傾向にあるようですが、コンサルティング会社での勤務や、メーカーなどで商品企画・マーケティング業務への従事、リサーチを利用していた（リサーチャーに業務を発注していた）という場合は実務未経験でもニーズがあるようです。

特にリサーチ会社ではリサーチャー実務未経験での採用難易度は高いため、転職時は営業職などリサーチ会社の中の他のポジションで入社し、リサーチャーになるためのステップとするなど、企業と相談してみましょう。

リサーチャーの求人

リサーチャー職の求人情報は下記のようなサイトを参考にしてみてください。

• マイナビ転職
• indeed
• DODA
• enミドルの転職
• リクナビNEXT

リサーチャーを意識するだけで、結果は変わります。お伝えした内容を、次の商談や日々の行動に落とし込んでいきましょう。

どんな人が向いているか──「なぜ?」が止まらない人

仕事内容とスキルを押さえたら、次は「自分に向いているか」でしょう。リサーチャーの適性は、必要スキルの裏側にあります。

軸になるのは、二つの資質を併せ持てるかどうかです。一つは、数字やデータを几帳面に、正確に扱える緻密さ。集計や分析には、地道で根気のいる作業がついて回り、ここを面倒がる人はつらいものです。もう一つは、人の行動の裏側を知りたいという、尽きない好奇心です。「なぜこの層はこの商品を選ぶのか」「なぜあの世代には響かないのか」――この「なぜ?」が自然に湧いてくる人は、データの向こうにいる人間を想像でき、数字を血の通った洞察に変えられます。緻密さだけなら作業者で終わり、好奇心だけなら思いつきで終わります。両方を行き来できる人が伸びます。そしてもう一つ、地味ですが決定的に大事なのが、結論を急がない誠実さです。自分の見立てに合うデータだけを拾いたくなる誘惑に抗い、事実が示す方向を、たとえ意に沿わなくても受け入れられるか。データを都合よく解釈しない実直さが、リサーチャーの信頼の土台になります。

リサーチの質は、「調査設計」で九割決まる

仕事は実査の前・実査・実査後の三段階に分けられますが、成果の質を決定づけるのは、圧倒的に最初の「課題設定と調査設計」です。ここを外すと、その後どれだけ丁寧に集計・分析しても、使えない結果にしかなりません。順番としては地味な工程ですが、勝負はここでほぼ決まります。

失敗の典型は三つあります。一つは、目的が曖昧なまま実査に走ること。「とりあえず聞いてみよう」で集めたデータは、後で「で、何が言えるの?」に答えられません。二つは、対象を間違えること。本当に知りたい層ではない人に聞けば、どんなに答えが集まっても的外れです。三つは、誘導的な質問です。「この新機能は便利だと思いますか?」と聞けば、多くの人は「はい」と答えます。しかしそれは、こちらが欲しい答えを引き出しただけで、真実ではありません。集めるデータが歪んでいれば、そこから出る結論も歪みます。俗に言う「ゴミを入れればゴミしか出てこない」は、リサーチにこそ当てはまります。誰に、何を、どう聞くのか。この設計に時間をかけられる人が、質の高いリサーチャーです。分析の技術より前に、問いの設計の技術がものを言います。

キャリアの広がりと、「リサーチ思考」の汎用性

未経験からの入り方は先に触れられていましたが、その先のキャリアと将来性にも触れておきます。リサーチャーの経験は、次のキャリアへ幅広くつながります。マーケティング、商品企画、データアナリスト、コンサルタント――いずれも「データから意思決定を導く」点で地続きです。そして、あらゆる業務でデータ活用が当たり前になっていく時代に、「正しくデータを扱える人」の需要は、むしろ増えていきます。閉じた専門職ではなく、市場価値の上がっていく方向に開かれた職種です。

さらに強調したいのは、リサーチャーの核心にある「思い込みではなく、データで確かめる」という思考は、この職種の専売特許ではない、ということです。営業でも、企画でも、経営でも、私たちは驚くほど多くの判断を「たぶんこうだろう」という勘で下しています。その勘を、事実で検証する習慣――目の前の顧客の要望を思い込みで決めつけず、実際の行動やデータで確かめる姿勢は、どんな仕事でも強力な武器になります。リサーチャーを目指すかどうかにかかわらず、この「事実で確かめる思考」は、多くの人が学んで取り入れる価値があります。職種の名前ではなく、その中核にある考え方に目を向けると、この話は、はるかに広い読者にとって自分ごとになります。

そもそもリサーチは、「答え」を探す仕事なのか

ここまで、適性、調査設計、キャリアと汎用性を見てきました。最後に、リサーチという営みの、根っこにある逆説に触れておきたいと思います。

リサーチは、「知りたいことの答えを見つける仕事」だと思われています。データを集め、分析し、結論を出します。たしかにその通りです。しかし、優れたリサーチの本当の価値は、答えを出すことよりも、「正しい問いを立てる」ことのほうにあります。そして、ここに一つの根本的な難しさが潜んでいます。それは、人は自分が本当に欲しいものを、正確には言葉にできない、という事実です。有名な逸話に、こんなものがあります。もし顧客に「何が欲しいか」と聞いていたら、返ってきた答えは「もっと速い馬」だっただろう、と。人々は、まだ見ぬ自動車を想像することはできませんでした。消費者に「何が欲しいですか」と素直に尋ねても、たいてい出てくるのは、今あるものの延長線上の要望だけです。リサーチの最大の落とし穴は、この「表明された欲求」を鵜呑みにしてしまうことにあります。

だからこそ、優れたリサーチャーは、人が「言うこと」と「実際にすること」のあいだのズレを読みます。アンケートで「健康志向です」と答えた人が、実際のレシートでは甘いものを買っています。口では「品質重視」と言いながら、行動では価格で選んでいます。表明された選好と、行動に現れる選好は、しばしば食い違います。この食い違いの中にこそ、本人すら気づいていない真実が隠れています。つまりリサーチの本質は、データを集めて分析することそのものではなく、「人は自分のことを分かっていない」という前提に立って、言葉の裏にある本当の姿を推し量ることにあります。

そう考えると、データとの向き合い方も変わってきます。データは、真実そのものではありません。真実の在りかを指し示す、不完全な影のようなものです。数字は嘘をつきませんが、数字の解釈は、いくらでも間違えられます。だから、リサーチャーの成熟とは、データを無邪気に信じられるようになることではなく、むしろデータを疑いながら使いこなせるようになることです。この数字は、本当のことを映しているのでしょうか。それとも、質問の仕方が作り出した幻なのでしょうか。集めた事実を前にして、なお「これは本当か」と問い続けられる人が、思い込みの延長ではない、本物の洞察にたどり着きます。答えを出す前に、正しく問い、そして自らの答えを疑う——地味なデータ仕事の奥にあるのは、実はこの、きわめて知的で誠実な営みなのだと思います。

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