【2026年最新】サプライチェーンデータアナリスト必須スキル5選とUdemy最短ロードマップ

藍人（あいと）

こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はサプライチェーンデータアナリストになるための学習ロードマップについて解説していきます。

本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。

サプライチェーンデータアナリストとは？将来性ある？

サプライチェーンデータアナリストとは？

サプライチェーンデータアナリストは、「モノが作られて、運ばれて、店頭に並ぶまで」の流れを、数字で見える化して良くする仕事です。
「どこで遅れている？」「在庫は多すぎない？」をデータで確かめ、ムダや欠品を減らします。

たとえば、Amazonで注文した商品が早く届く仕組みや、コンビニ（セブン-イレブンなど）でおにぎりが品切れしにくい工夫は、需要予測や在庫の調整が支えています。
ネット通販や物流が当たり前になった今、データで全体を整える人はますます必要で、将来性も高い分野です。

サプライチェーンデータアナリストの仕事内容

• 需要を予測する
  (例：天気や曜日、キャンペーンを見て「来週はお茶がどれだけ売れそうか」を推測)
• 在庫のムダ・欠品を減らす
  (例：売れない在庫を抱えないよう、店舗や倉庫の在庫量を調整)
• 配送や生産の遅れを見つける
  (例：「どの工場・どの配送ルートで遅れが多いか」を数字で特定)
• 関係者に伝わる資料を作る
  (例：上司や現場がすぐ判断できるよう、グラフや表で要点をまとめる)

あなたの会社でも「在庫が合わない」「納期が読めない」と感じることはありませんか？
そのモヤモヤを、データでスッキリ解決するのがこの仕事です。

サプライチェーンデータアナリストの年収と将来性

藍人（あいと）

勉強を始めるにあたって、まず気になるのは「需要があって、給料も伸びる職種かどうか」ではないでしょうか。

サプライチェーンデータアナリストは、SCM（サプライチェーン管理）の求人統計では平均年収約695万円とされ、日本の平均給与（約450万円）を大きく上回る水準です[1]。
数字で見ても“報われやすい”領域なので、目指す価値がある職種と言えます。

藍人（あいと）

2025〜2026年のSCM領域は、コスト高・地政学リスク・需要変動の大きさを背景に、意思決定の“速度と精度”が競争力になっています。
そのため、需要予測、在庫最適化、欠品/過剰在庫の要因分解、物流KPIの可視化などを担えるサプライチェーンデータアナリストは、企業内での重要度が上がりやすい状況です。

また生成AIの普及で、レポート作成や定型集計は効率化が進みますが、データ定義の設計、業務制約（調達リードタイム、製造能力、配送制約）を踏まえた分析設計、施策に落とし込む合意形成は人の価値が残ります。
「SCM×データ（SQL/BI/統計）×業務実装」の組み合わせを作れるほど、市場価値は中長期で伸びやすいでしょう。

どうやったらサプライチェーンデータアナリストになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する

まずは、サプライチェーンデータアナリストになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。

「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。

就職・転職活動を行う

サプライチェーンデータアナリストとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。

• 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
• 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。

藍人（あいと）

初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。

転職サイトは、リクルートエージェントや、エンジニア転職に特化したGeeklyなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。

フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。

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本気で年収アップを目指す人向け：データとプロとの面談で今の「現在地」を知る

「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。

無料診断・面談でわかる3つのこと

• 年収査定： 最新データに基づいた、あなたの現在の適正年収
• 学習戦略： あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
• 非公開求人： 一般には出回らない優良案件

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サプライチェーンデータアナリストになるために必要なスキルと学習ステップ

ここまで読んでいるということは、あなたはサプライチェーンデータアナリストという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。

実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。

まず、サプライチェーンデータアナリストに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。

効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？

結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。

書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。

独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。

藍人（あいと）

以降では本題に入っていきます！ サプライチェーンデータアナリストになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）

学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2026年1月時点)

サプライチェーンデータアナリストの必須知識を学べるおすすめUdemy

本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。

STEP1: サプライチェーンの全体像（調達・生産・在庫・物流・需要計画）と基本用語、代表的なKPI（欠品率、在庫回転率、OTIFなど）を理解する

まずはサプライチェーン全体の「地図」を頭に入れましょう。

調達→生産→在庫→物流→需要計画がどうつながり、どこで遅れやムダが起きるのかが分かると、データの見方が一気に変わります。

欠品率や在庫回転率、OTIFなどのKPIを理解できれば、会議で話が通じるだけでなく「どこを直すと成果が出るか」を数字で語れる人になれます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 調達・生産・在庫・物流・需要計画の役割とつながり
• 基本用語（リードタイム、ロット、SKU、バックオーダーなど）
• 代表KPI（欠品率、在庫回転率、OTIF、納期遵守率など）の意味
• KPIが悪化する典型パターン（需要急増、供給遅延、在庫偏り）
• 身近な例で理解（Amazonの配送、コンビニの品切れ、ユニクロの補充）

サプライチェーンの全体像とKPIの基礎を学べる動画教材

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、「KPI以前に会議で飛び交う言葉が分からない」が最大のつまずき。この講座はSAP/ERPの基本用語100個を、1語1レクチャーで辞書のように引ける“現場用”入門です。

たとえば**MRP（必要量の自動計算）**やBOM（部品表）は、需要計画→生産→在庫→物流の数字がどうつながるかの土台。ここが分かると、欠品率や在庫回転率、OTIFを「なぜ悪化したか」まで説明しやすくなります。Amazonの配達遅延やコンビニの欠品を、社内データで言語化できる感覚です。

講師はSAP/ECC・S/4HANA導入の実務家で、受講生1.7万人・レビュー7700件が信頼の根拠。生成AIで調べても用語の“社内文脈”はズレがちなので、最短で共通言語を揃える一手になります。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。前提知識なしでOKで、まず「用語の壁」を壊すための入門コースです。

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、まず現場のど真ん中で効くのが**「購買（調達）の意思決定」**です。安く買うだけではなく、QCD（品質・コスト・納期）をぶつけず両立させる考え方が、欠品率・OTIF・在庫回転率の改善に直結します。

本講座は、購買先の「力の見える化」、価格の妥当性チェック、在庫を増やさずタイムリーに発注する段取り、突合作業などのムダ削減、トラブルの未然防止までを一気通貫で学べます。会議で「なぜこの発注量？なぜこのサプライヤ？」を数字と言葉で説明できるようになります。

講師は200超の改善PJ×育成3万人の実績、レビュー3,279件・受講10,675人が信頼の根拠。2026年なら、学んだ評価軸をもとに生成AIで見積比較・交渉メモ作成も加速できます。

藍人（あいと）難易度は【普通】。前提知識なしでも進めますが、QCDや在庫の感覚を「自社の例」に当てはめて考える必要があり、手を動かす人ほど伸びます。

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、いきなり欠品率・在庫回転率・OTIFを追う前に、**「数字で状況を説明し、次の一手を決める型」**が必要です。
この講座は、統計なしでもOKで、Excelで“現場で使える分析”の土台を作れます。

後半は実データ演習つき。たとえば「売上が落ちた原因はどこ？」「どの施策が効いた？」を、会議で説明できる形に落とし込む練習になります。これは需要計画の精度改善や在庫の持ち方を議論する時にも、そのまま効きます。
さらにAIレクチャー追加＆XLOOKUP対応（2024年更新）で、2026年の生成AI×分析の入口にも◎。

講師は受講生5.5万人・レビュー1.7万件、評価4.1。コンサル実務の事例ベースなのも信頼材料です。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。統計不要で、これから仕事でデータ分析が必要になる人向けの入門設計です。

STEP2: データ分析の基礎を学ぶ。Excel/Googleスプレッドシートで集計・可視化（ピボット、関数）を行い、データの前処理（欠損・外れ値・重複）を理解する

全体像が分かったら、次は「数字を扱う基本動作」を固めます。

Excel/スプレッドシートで集計やグラフ化ができると、まず現場の状況を素早く見える化できます。ピボットで拠点別・商品別に切り分けられるだけで、原因探しが一段ラクになります。

欠損や外れ値、重複を理解して前処理できる人は、分析の信頼性が上がり周りと差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• ピボットテーブル/ピボットグラフでの集計（SKU別、週別、倉庫別）
• 基本関数（IF、XLOOKUP/VLOOKUP、SUMIFS/COUNTIFS、TEXT、DATE系）
• データの整形（列の統一、単位の統一、日付形式の統一）
• 欠損・外れ値・重複の考え方と対処（削除/補完/確認ルール）
• 見やすい可視化（折れ線で需要推移、棒で拠点比較、散布図で偏り確認）

表計算での集計・可視化とデータ前処理の基礎を学べる動画教材

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、本講座は「まずExcelでミスなく集計→気づきを出す」力を最短で固められます。需要予測や在庫の会議では、結局「数字の根拠」をピボットと関数で素早く示せる人が強いからです。

SUMIFS/COUNTIFS、SUBTOTAL、フィルターでの外れ値発見、文字ゆらぎなどの**データの整え方（クレンジング）**まで扱うので、欠損・重複の“前処理感覚”も身につきます。Amazonの注文データや社内の出荷実績のような表でも、そのまま使える型です。

講師は受講生41万人・レビュー16万件超、評価4.3と信頼の母数が大きいのも安心。さらに2026年視点では、集計設計やチェック観点をChatGPTに壁打ちして、作業を一気に短縮できます。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。Excel中心で始められ、PC操作ができれば段階的に上達できます（後半は演習で手を動かすと伸びます）。

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、この講座は「集計で消耗する毎日」から抜け出す近道です。
ピボットは難しい関数を積み上げるのではなく、誰が見ても崩れない集計の型を作る方法。たとえば在庫・出荷・不良の月次レポートも、データを足して更新ボタンを押すだけにできます。

本講座はダッシュボード（複数グラフを連動）やテーブル同士のつなぎ込みまで扱い、会議用の数字を「すぐ出せる状態」に。Amazonの配達状況のように、現場は常に変化するので条件変更に強いのが武器になります。
講師は受講生2.6万人・レビュー4,234件（評価4.3）。製造業で業務改善をしてきた実務目線も信頼材料です。2026年は生成AIで要約はできても、元データの整え方は人間の必須スキル。ここで土台を固めましょう。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。PCでExcelを触れる人ならOKで、関数地獄から抜けて「更新できる集計」を最短で作れる入門〜実務直結コースです。

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、まずは**「大量データを速く集計し、意思決定に耐える形で見せる力」**が必須。SKU別の売上・欠品・在庫回転を、関数で手作業集計していると“締切に間に合う分析”になりません。

本コースはピボットを最短で実戦投入できる設計。Section1で「トップ/ワースト10」を5分でダッシュボード化→Section2で必要最低限→Section3で課題演習、なので会議用の集計表・週次レポートの自動化に直結します。データソース（重複・欠損が混じる表）を扱う勘所も学べるのが強み。

講師は受講生15.8万人・レビュー6.6万（評価4.3）と信頼の根拠も十分。2026年はCopilot等で下書きは速く作れても、最後に数字を正しく固めるのはピボットです。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。前提はExcelの基本操作レベルでOK。ピボット未経験でも、手を動かせばすぐ業務に持ち込めます。

STEP3: SQLの基礎を習得し、データベースから必要なデータを抽出できるようにする（SELECT、JOIN、集計、日付処理）。分析に使うテーブルの見方（受注・出荷・在庫など）も学ぶ

表計算でできることを押さえたら、次は「必要なデータを自分で取りに行く力」です。

SQLを覚えると、受注・出荷・在庫などのデータベースから、分析に必要な期間・商品・拠点のデータを素早く抜き出せます。

JOINや日付処理ができると、バラバラの情報をつないで“使える数字”にできます。ここまで来ると、分析のスピードと再現性で大きく差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• SELECT/WHERE/ORDER BY/LIMITでの抽出の基本
• JOIN（受注×出荷×在庫など）でのデータ結合の考え方
• 集計（GROUP BY、SUM/COUNT/AVG）でKPIの土台を作る
• 日付処理（期間抽出、週/月の切り分け、リードタイム算出の基礎）
• 代表テーブルの見方（受注、出荷、入荷、在庫、マスタ：商品・拠点）

SQL基礎とサプライチェーンの代表テーブル理解を学べる動画教材

サプライチェーンデータアナリストなら、受注・出荷・在庫の数字を「勘」ではなく、SQLで根拠ある数字に変える力が必須です。
本講座はMySQL8をDockerで動かし、SELECT／JOIN／集計／日付処理を土台に、現場で効くCASE・サブクエリ・WITH句・WINDOW関数まで一気通貫。月次の欠品率集計やリードタイム分析など、会議で“突っ込まれない”集計が組めます。
さらに正規化や遅いSQLの見直しも扱うので、**「抽出できる」→「速く安定して回せる」**へ。生成AIにSQLを書かせる時も、良し悪しを判断できる軸が手に入ります。※講師の評価・レビュー数は情報未掲載のため、体験レクチャーで相性確認がおすすめ。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。入門から入れますが、Docker環境構築と発展内容（WINDOW関数・性能改善）まで扱うため、手を動かす前提で“歯応え”があります。

サプライチェーンデータアナリストを目指すなら、まずは「欲しい数字を自分で取りに行ける力」が必須。受注・出荷・在庫のようなデータは、たいてい社内DBに眠っています。
この講座は、SELECT／JOIN／集計（GROUP BY）／日付処理までを、Google BigQueryでハンズオン学習。会議前に「地域別の欠品率」「納期遅延の増加週」などをサッと作れれば、Excel職人から一段上の人材になれます。

特徴は、実務でそのまま使える“読みやすいSQL”を、実データで学べる点。Pythonに渡す前の前処理（重いデータを軽くする）ができるので、分析のスピードが上がります。講師は受講生6.2万人・レビュー1.2万件・評価4.3と信頼の根拠も十分。2026年は生成AIにSQL下書きを作らせ、あなたが検証・改善する働き方が最短です。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。前提条件なしでゼロから始め、明日から使えるSQLを目指す入門設計です。

「SQLで受注・出荷・在庫などの数字を必要な形で抜き出し、分析用の表に整える」まで一気に進めたい人向け。
この講座はSQL（SELECT/JOIN/集計/日付）を入口に、dbtで**“誰がやっても同じ手順でデータを整形できる仕組み”**を作ります。飲食店データ題材なので、サプライチェーンの「受注→出荷→在庫」の流れにも置き換えて理解しやすい。

さらにテストで数字のミスを防ぐ（会議前の集計ズレ対策）や、増分更新で処理を速くするなど実務寄り。受講9.4万人・レビュー1.8万（評価4.2）が信頼材料。2026年なら生成AIにSQLの叩き台を作らせ、dbtで品質担保が鉄板です。

藍人（あいと）難易度は【難しい】。SQLだけ学びたい人には範囲が広く、dbt（変換の自動化）や設定ファイル・テンプレ理解が前提になりやすい上級寄りコースです。

STEP4: 統計と予測の基礎を学び、需要予測や在庫分析に活用する（時系列の考え方、誤差指標、ABC分析、安全在庫の考え方）。BIツールでダッシュボード化する方法も理解する

データを取り出せるようになったら、「予測と意思決定」に踏み込みます。

需要は波があるので、時系列の考え方と誤差指標を知ると、予測の良し悪しを数字で比較できます。さらにABC分析や安全在庫の考え方を学ぶと、どの商品に力を入れるべきかがはっきりします。

BIツールでダッシュボード化できれば、会議で一発で伝わり、改善が進む人になれます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 時系列の基本（トレンド、季節性、曜日要因、販促影響）
• 誤差指標（MAE、MAPEなど）と予測の評価の考え方
• ABC分析で重要SKUを見極める（売上・出荷量・利益など軸）
• 安全在庫の考え方（需要のブレ、供給の遅れ、サービス水準の発想）
• BIツールでの可視化（在庫日数、欠品推移、OTIF、拠点別ボトルネック）

統計・予測の基礎と在庫/需要分析、ダッシュボード化を学べる動画教材

「需要予測や在庫のムダ削減に統計を使いたい。でも数式で挫折しそう…」というサプライチェーン志望に刺さる講座です。
アニメーションで統計の全体像→現場で使うポイントだけを先に掴めるので、会議で「この数字は信じていい？」を説明できる土台が作れます。

さらにPython実践編つき。Amazon/コンビニのような“売れ方の波”を想像しながら、平均・ばらつき・相関などを「業務の言葉」に変換して学べるのが強み。
講師は受講生9.4万人・レビュー1.8万件（評価4.2）で、独学の迷子になりにくいのも安心材料です。
※ただしABC分析・安全在庫・BIでのダッシュボード化は本講座の主題外になりやすいので、次に専門講座で繋ぐと最短です。生成AIに式の意味を質問しながら進めると効率UP。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。入口はやさしい一方、後半にPython実装があるため、手を動かす前提で取り組むと伸びます。

需要予測や在庫分析は、まず**「データを整えて、同じ切り口で集計できる状態」**にしないと始まりません。たとえばPOS（取引）×会員データのように、現場でよくある“ぐちゃぐちゃデータ”を扱えるかが勝負です。

本コースは加工・集計・可視化を100問の実戦形式で反復。会議前に「在庫過多の原因は？」「売れ筋は？」を即答できる集計力が鍛えられます。BIでのダッシュボード化に進む前の最短の土台作りとして強力。講師は受講生9.4万人・レビュー1.8万件（評価4.2）で信頼材料も十分です。2026年なら、生成AIに“解き方のヒント”を出させて詰まりを最速で潰すのも有効です。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。Pythonの基本操作が分かると一気に進みますが、手を動かす量で確実に実務力に直結します。

需要予測や在庫分析を「作って終わり」にせず、会議で意思決定を動かすダッシュボードまで持っていきたいならこの講座。Tableauの操作を覚えるだけでなく、事例ベースで「どの指標を、どう見せれば課題が解けるか」をハンズオンで追体験できます。
UNION/JOIN、表計算、傾向線・予測、LOD（粒度を揃える集計）、ダッシュボードまで一気通貫。たとえば在庫の偏りを可視化し、ABC分析→重点管理の説明資料をそのまま作れるイメージです。

講師はJTUG運営にも関わるTableau JEDIで、評価4.4・レビュー476・受講生2771人と信頼材料も十分。2026年なら、作ったビューを生成AIで要約して「上司向け一枚」にする運用とも相性が良いです。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。Tableau未経験でも手を動かせば進めますが、データ加工（結合・計算）を実務レベルで使うため、初心者にはやや歯応えがあります。

STEP5: 実務を想定した分析プロジェクトを通して、課題設定→分析→改善提案まで行えるようにする（リードタイム短縮、在庫最適化、欠品削減など）。データ品質管理や関係者への説明資料作成も身につける

最後は、実務で成果を出すための「一連の流れ」を身につけます。

課題設定→必要データの整理→分析→打ち手の提案まで通せると、ただの集計担当ではなく改善を動かす人になれます。たとえば欠品削減なら、需要急増なのか補充遅れなのかを分けて対策を考えます。

データ品質の管理や説明資料ができると、上司や現場を納得させて実行につなげられます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 課題設定とゴール設計（例：欠品率を○%改善、在庫を○日分削減）
• 代表テーマの分析設計（リードタイム短縮、在庫最適化、欠品削減）
• 原因分解の型（どこで・何が・なぜ：拠点/商品/期間で切り分け）
• データ品質管理（定義の統一、更新頻度、監視指標、入力ルール）
• 関係者向けアウトプット（1枚資料、ダッシュボード、結論→根拠→打ち手）

実務型分析プロジェクト（課題設定〜提案）と伝える力を学べる動画教材

「サプライチェーンでリードタイム短縮・在庫最適化・欠品削減の提案をしたいのに、そもそも数字の見方が不安…」という人に刺さる“土台づくり”講座です。

平均・ばらつき・分布（ヒストグラム）などを、問題の特定→要因分析→解決策の型で整理。たとえば「倉庫別に出荷遅れが増えている」時、感覚ではなく比較できる数字で会議を通せるようになります。報告書が“所感”で終わらないのが強み。

講師は受講生17万人・レビュー4.5万件の現役経営者（評価4.1）。2026年なら、集計や下書きは生成AIに任せ、あなたは「何を比べるべきか」の設計に集中すると最短です。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。数式より「仕事で使える考え方」を丁寧に学ぶ入門で、前提知識なしでも進められます。

サプライチェーンで「リードタイム短縮・在庫最適化・欠品削減」をやりたいのに、まず課題設定と数字の読み方で止まる…そんな人の土台固めに最適です。
本講座は統計なしで、目的→必要なデータ→Excelで整理→結論→打ち手までを“現場の流れ”で体験。会議で「それで何が言えるの？」と詰まらない説明資料の作り方にも効きます。

後半は講師が実際に受けた相談事例で演習。店舗収益や売上のケースですが、考え方はそのまま「在庫が増えた原因は？」「欠品の前兆は？」の分析設計に転用できます。
講師は受講生5.5万人・レビュー1.7万件、AIレクチャーやXLOOKUP追加など更新も継続。2026年なら、下準備を本講座で固め、集計や文章化は生成AIで時短が最短ルートです。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。統計学の前提なしで、Excel中心に「ビジネスで使う分析の型」を身につける入門コースです。

サプライチェーンデータアナリストが最短で伸ばすべきは、まず**「購買で何がボトルネックになるか」**の解像度です。
本講座はQCD（品質・コスト・納期）を“トレードオフの調整”として捉え、在庫を増やさず欠品も減らす発注、価格の妥当性チェック、注文書と納品書の突合せ地獄の改善までを一気通貫で学べます。会議での改善提案資料も作りやすくなります。

講師は受講生10,675人／レビュー3,279／評価4.1、200超の改善PJ経験が信頼の根拠。生成AIで現状ヒアリング→論点整理して、本講座の型に当てはめると最速です。

藍人（あいと）難易度は【普通】。PC操作だけでも学べますが、製造業の購買・かんばん等の前提知識があると吸収が速いです。

まとめ：サプライチェーンデータアナリストへの第一歩を踏み出そう

本記事では、サプライチェーンデータアナリストになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、サプライチェーンデータアナリストとしてのスキルを身につけていくことができます。

ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。

藍人（あいと）

本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。

「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。