事業会社のデータサイエンティスト 求人・転職特集

＜ミッション＞
顧客のDX推進を「人材」と「実務」の両面から支援し、内製化（自走）を実現することがミッションです。当社は、これまで経済産業省の「マナビDXクエスト」で培ってきたPBL（課題解決型学習）教材開発の知見や、国内最大規模のデータ分析コンペティション運営から得られたゲーミフィケーションのノウハウを強みとしています。これらを武器に、より実践的かつ現場で活躍できる人材育成を目指しています。そのためには、教える側自身にも実際のプロジェクト推進経験が必要不可欠です。教材開発・講師のみならず、顧客のDX推進プロジェクト（実務）にも参画し、現場で得た課題解決のナレッジを教育へ還元していただきます。

＜職務詳細＞
1. PBLやゲーミフィケーションを用いた、実践的な人材育成・教材開発
　● 企業の実際の課題や、現場を模した架空課題に基づく、より実践的なPBL教材の開発
　● 企業のDX内製化を目的に、AI・データ分析の研修から生成AIのビジネス活用ワークショップまで、顧客ニーズに合わせた企画・開発
　● 多くのDX支援実績を持つプロフェッショナルとして研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成

2. AI開発/生成AIプロジェクトのコンサルティングおよびプロジェクトマネジメント
　● 顧客の経営課題に対し、AI・生成AIを活用したソリューションを提案し、企業の業務変革を推進
　● 要件定義から戦略策定、AI開発、システム実装、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理

＜将来的なキャリアパス＞
ご本人の適性や志向に合わせ、将来的には以下のような業務にも挑戦いただけます。
・国内最大のAI開発コンペティションの企画・設計・運営（クライアントの課題に対し、最高精度のAIモデルを調達する仕組みづくり）
・コンペティションの仕組みを活用した採用・組織開発支援

＜この仕事の魅力＞
・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる
・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる
・「実務家 x 教育者」のデュアルキャリアで、市場価値の高い人材になれる
・DX推進という社会的にも意義がある業務に携わることができる
・組織変革にダイレクトに貢献できる手ごたえを感じることができる

＜開発環境/ツール＞
・開発言語：Python
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

＜ミッション＞
顧客の課題解決をリードする「技術的司令塔」として、プロジェクトを成功に導くことがミッションです。
AI・データサイエンスの深い知見を武器に、コンサルタントと共にお客様の課題解決に向けたプロジェクトを推進します。
当社独自のAI人材基盤やコンペティションといったアセットを最大限に活用し、最高精度のAIモデルを追求するだけでなく、自ら講師として実践型研修やワークショップに登壇し、顧客のDX人材育成にも深く関わることで、課題発見からソリューション導入、そして内製化支援まで、一気通貫で企業の変革を力強く支援します。

＜職務詳細＞
1.当社コンペティションのリード
　● 国内最大のAI開発コンペティションを企画・設計・運営し、クライアントの課題に対するソリューションを調達
　● コンペティションの仕組みを人材育成や採用にも活用し、企業の組織開発を支援

2. AI開発プロジェクトの技術リードおよびプロジェクトマネジメント
　● 顧客の業務課題に対し、AI・データサイエンスを活用したソリューションを提案し、業務変革に向けた開発プロジェクトを推進
　● 要件定義、戦略策定から、データ分析、AI開発、効果検証まで、プロジェクト全体を一気通貫でリード・管理し、開発・デリバリーの責任を担う

3. AI研修/生成AIビジネス活用ワークショップの研修講師など人材育成
　● 企業のDX内製化を支援するため、生成AI活用やデータ分析などをテーマとした実践型ハンズオン研修を企画・開発
　● 多くの企業のDX支援実績を持つプロフェッショナルとして、研修に登壇し、次世代のDXリーダー人材を育成

＜この仕事の魅力＞
・IPO準備フェーズにおいて、コアメンバーとして参画できる
・経営陣/役員直下で、スピード感をもって事業を推進できる
・最新の生成AIモデルを日常的に活用し、開発に組み込める環境がある
・オンライン実践型学習サービスを利用し、効率的に学習できる
・コンペのノウハウ（トップ層の知見など）が集積しており、技術を深掘りできる

＜開発環境/ツール＞
・開発言語：Python
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

業務概要
データ戦略による「事業成長の最大化」と「意思決定プロセスの変革」をミッションとします。単なる手法としてのデータ分析に留まらず、マーケティングを起点に営業・プロダクト・経営をデータで繋ぎ、事業全体の最適化をリードしていただきます。オンライン・オフラインの全タッチポイントを統合的に可視化し、科学的な根拠に基づく戦略立案 実行を通じて、再現性のある成長モデルを構築することがミッションです。

具体的な業務
・マーケティング戦略および事業グロース戦略（データマーケティング）（変更の範囲：開発業務を除く当社業務全般）
・全社横断のデータパイプライン構築：GA4、Salesforce、MA、基幹システムのデータを統合し、LTVやROIを最大化するためのデータ基盤・分析モデルの設計。
・フルチャネルの施策最適化：広告・イベント・コンテンツ等のオフライン・オンライン施策を包括的に分析し、投資対効果の最大化に向けた予算配分・戦略の再構築。
・経営・事業戦略へのフィードバック：BIツール（Looker Studio等）を用いた経営ダッシュボードの構築と、データに基づく中長期的なマーケティング戦略の推進。
・組織全体のデータリテラシー底上げ：各部門（営業・カスタマーサクセス・プロダクト）との連携による、データに基づいたオペレーション改善とPDCAの仕組み化・定着。

ポジション・部門の魅力
1. 「事業の羅針盤」として、経営の意思決定にダイレクトに関与できる
マーケティングの枠を超え、データを通じて経営・営業・プロダクトの橋渡しを行い、会社全体の進むべき方向を指し示します。
2. 0→1、1→10のデータ基盤構築と、組織文化の変革をリードできる
既存の枠組みを疑い、最先端のテクノロジー（AI・BI）を取り入れながら、当社にふさわしい「勝てる組織」のインフラを構築できます。
3. マルチプロダクト戦略における複雑でダイナミックなデータに挑める
当社の多角的な自社サービス群と、膨大な顧客接点データを横断的に扱うことで、高度なデータマーケティングのキャリアを積むことが可能です。

【業務概要】
当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
当グループの自社共通ID・ポイントを軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。顧客データをもとに、マーケティング戦略の立案 実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。

【具体的な業務内容】
担当ライン（自社サービス経済圏拡大に関わる各種チーム）のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。
・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案
・経営・事業部への示唆出し／意思決定支援
・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成
・分析モデル構築
・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進

【ポジションの魅力】
1. 圧倒的な社会的影響力
ユーザー行動を変容させ、広域エリア全体の経済活性化に直結するプロジェクトに携われます。
2. 当グループが保有する膨大な1st Party Dataを活用したデータマーケティング：
鉄道・商業・EC・決済・ホテルが紐付くマルチドメインなデータを活用した、高度なデータマーケティングを推進できます。

【選考フロー】
書類選考の後、2回の面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定まで約1ヶ月前後を想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。

【業務概要】
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダーとして、コンサルティング、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダーとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決
・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！【具体的な業務】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
1. お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施2. 課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得3. データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引4. 開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用5. ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダーとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する

【概要】
データサイエンス技術をもとに、データマネジメント領域のプロジェクトマネージャ、プロジェクトリーダとして、コンサル、要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント領域構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！

【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。

・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、データサイエンス技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・データサイエンス技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・ITスペシャリスト人材やデータマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、リーダとして組織のスペシャリスト人材の拡大に寄与する

【業務概要】
全社のAI・データ活用推進部門において、各事業部門と連携し、業務課題の把握・整理から、データ活用テーマの企画構想、ユースケース具体化、プロジェクト化、実行推進、定着化までを一気通貫で担当します。また、個別テーマの推進にとどまらず、各ユースケースを通じて蓄積・整備したデータを、継続的に活用できる共通データとして整理し、部門横断で活用できる形で共有・展開していくことも推進します。

【具体的な業務】
DX企画推進リーダー (全社データ活用) として、事業部門に伴走しながらデータ活用ユースケースを実現します。
・事業部門の事業課題や中期で目指す姿に基づいたデータ活用テーマ(ユースケース)の具体化と展開
・社内外のデータを活用したユースケースの企画・プロジェクト推進
・業務現場へのデータ活用施策の適用推進・定着化
・共通データ整備と部門横断での活用促進・横展開
使用ツール: Databricks等

【ポジション・部門の魅力】
データ活用推進は全社戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担うことができます。入社後は社内におけるデータ活用の第一人者として戦略立案・推進をリードする醍醐味があります。海外売上高比率が80%を超える企業の本社組織として、グローバルで活躍する機会が多くあります。

この職種における強み:
・最上流の企画構想立案から、PoC、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
・海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断でデータ活用施策を推進できます。
・上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行が可能です。
・空調業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。

キャリアパス:
・企業全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。
・特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です。（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要です）
・全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。

クライアントのデータ分析結果に基づいたマーケティング施策の「企画・推進・実行」をフォロー。 膨大なデータを活用したマーケティング変革を牽引していただきます。データ解析の専門家ならではの観点で立案し、実効性の高い変革を形にする役割を期待しています。

【具体的な業務内容】
1. 課題抽出と戦略的グランドデザイン
　└クライアントのビジネス課題を特定し、データ活用の全体像（アーキテクチャ）を描画します。
　　　課題ヒアリング、テクニカル・プリセールス

2. マーケティング施策立案
　└分析結果を「打ち手」に変えるための具体的な施策立案をします。
　　施策プランニング、活用シナリオ作成

3. プロジェクトの推進・実行管理
　└描いた戦略を形にするため、社内外の専門家を巻き込みプロジェクトを牽引します。
　　　マルチステークホルダー管理、ディレクション、品質工程管理

4. 効果検証と継続的改善
　└実施した施策の結果をデータで評価し、次なる変革へと繋げます。
　　　PDCAサイクルの回走、次フェーズへの改善提案

◆本ポジションの魅力
・お客様のビジネス変革を主導し、その成果を直接体感でき達成感がある
・社内のデータサイエンティストと連携し、技術的裏付けのある「実現可能なシナリオ」を構築できる
・企画立案から定着まで一気通貫で伴走し、自らの設計が成果に繋がる過程を見届けられる
・大手インフラ企業等の大規模な実データを扱い、社会生活に直結する仕組みの再設計に携わることができる

従事すべき業務の変更の範囲
将来的に会社の定める業務へ変更となる場合があります。

業務概要
支援の幅を既存顧客のエンゲージメント向上だけでなく、新規顧客の獲得や販路拡大といった、より広範なマーケティング課題の解決へと広げています。
それに伴い、同社のプロダクトから得られるデータに留まらず、顧客が保有するWeb上の行動履歴、購買履歴、各種マーケティングツールなどの様々なデータを統合・可視化し、本質的な課題提起を行うニーズが高まっています。
このような顧客のニーズにさらに深く寄り添い、横断的なデータ環境の構築と活用を推進していくため、新たにマーケティングのためのデータ環境整備をリードするデータストラテジストを募集します。

業務内容
マーケティング領域におけるデータ環境整備の構想策定や、開発部門との連携／ディレクションをメインにお任せします。
1. 顧客の課題解決に向けた、データ統合および可視化の構想策定
2. 同社および顧客側の開発部門に対するデータ取得の連携および調整
例：「ユーザーがアクションを起こした時に、特定のイベントデータを取得してほしい」などの具体的な依頼や伝達
3. 分析結果の資料作成、および顧客への提案や説明
※プログラミング言語を用いた実装は開発部門が行う予定です。ビジネスサイドと開発サイドの橋渡し役を中心とした立ち回りをお願いしたいと考えております。

この仕事の魅力
1. 誰もが知る大手企業のデータ活用に、構想段階から携われる
大手小売・流通・鉄道など、数千万規模のユーザーを抱えるサービスのデータに触れられます。
同社のプロダクトのデータだけでなく、Web上の行動履歴や購買データなど、横断的なデータ環境の構築に初期フェーズから関わることができます。
2. 単なる作業者ではなく、ビジネスを動かす実感を得られる
顧客のマーケティング課題を解決するために、「どのデータを取得して活用すべきか」を自ら構想します。
ビジネスサイドと開発部門の中心に立ち、頼られる橋渡し役として大きな手応えを得られます。
3. 新設ポジションにおける裁量と成長環境
事業のシフトに伴い新設されたポジションです。
決まった枠組みやマニュアルの中で動くのではなく、データを活用したビジネスの土台づくりに直接貢献できる面白さがあります。

得られる経験／キャリアイメージ
入社後は、今までの経験を活かしながら、まずは先輩社員のもとでデータ集計や取りまとめの方法から学んでいただきます。経験の浅い若手の方も、安心してスタートできる環境です。
入社時点で経験が部分的であっても、実務を通じて「マーケティング×データ」領域のプロフェッショナルへとスキルを拡張していくことが可能です。
将来的には、データストラテジストとしての専門性を極めるエキスパート路線はもちろん、データ起点の新規事業企画や、事業全体を牽引するポジションへのステップアップなど、ご自身の志向性に合わせた柔軟なキャリアを描くことができます。

＜ソリューションモデルの創出＞
グループ各社や社内組織のアセットを横断的に活用し、顧客のマーケティング活動や意思決定プロセスをデータ起点で構造化・再設計するAI・データ利活用ソリューションモデルを企画・推進・事業化
※単なる分析・基盤導入に留まらず、現場で“使われ”、意思決定や業務の質が継続的に向上する状態の実現までを責任範囲とする。

【業務概要】
国内最大規模のヘルステック（Health Tech）カンパニーである同社は、「人類の健康に最も貢献する企業」の実現に向けて、データ・テクノロジー人材を募集しています。主力サービスはブランド開始後わずか約1年で会員数を突破し、国内フィットネスジム会員数No.1へと成長しました。会員基盤が爆発的に拡大するなか、次の経営テーマは「獲得」から「継続・育成（リテンション）」へと移っています。
膨大な会員データを活かし、一人ひとりに最適なコミュニケーションを届けることで、継続率の向上・LTVの最大化を実現する その中核を担うのがCRMチームです。今回、CRM施策を企画から制作・配信・分析まで自走して推進いただけるスペシャリストを増員募集いたします。

【ミッション】
数百万規模の会員基盤に対し、メール・アプリPush・LINE・アプリ内通知などのチャネルを通じて、データドリブンなCRM施策を設計・実行いただきます。NPS向上・解約率の改善・クロスセル／アップセルの促進・ARPU／ARPAの向上・LTVの最大化を、施策の企画から効果検証まで一貫して担っていただくポジションです。リアル店舗とデジタルの双方を持つ企業ならではの、OMO視点でのCRM設計に挑戦できます。
本ポジションはジュニアではなく、CRM施策を一人称で完結できる即戦力を想定しています。施策の戦略設計からツール上の配信設定、分析・改善までを自走いただける裁量の大きいポジションです。

【具体的な業務内容】
担当領域において、CRM施策を以下の通り一気通貫で推進いただきます。

＜企画・戦略立案＞
カスタマージャーニーに基づくCRM全体戦略・コミュニケーション設計
会員データを用いたセグメント設計、ターゲティング
継続率向上・LTV最大化に向けた施策（オンボーディング／休眠復帰／解約抑止／アップセル等）の企画・優先順位付け
KPI設計と施策ロードマップの策定

＜制作＞
配信コンテンツ（メール／Push／LINE／アプリ内通知等）の原稿・構成作成
簡易的なクリエイティブディレクション、デザイナー・制作担当への指示・外注管理
メールHTMLの作成・調整（基礎的なHTML/CSSの編集）

＜配信設定＞
MA／CRMツール上でのセグメント抽出、配信設定、シナリオ（ステップ配信／トリガー配信）構築
A/Bテストの設計・実装
配信オペレーションの構築・改善

＜分析・改善＞
施策の効果測定（開封率・CTR・CVR・継続率・LTV等）とレポーティング
SQL／GA／BIツールを用いたデータ抽出・可視化・示唆出し
PDCAサイクルによる継続的な改善
※データ分析実務は専門の部署と連携し推進いたします

＜連携＞
事業部・データ／分析チーム・プロダクト開発・デザイナー等との連携・調整

【ポジションの魅力】
圧倒的な母数：会員データを対象に、施策インパクトを大規模に検証できる
大きな裁量：企画から実行・分析まで一人称で完結でき、自分の打ち手が継続率・LTVに直結する
OMOならではの面白さ：リアル店舗×デジタルを横断したCRM設計に挑戦できる
潤沢な投資環境：グループ全体に大規模な投資が行われており、ツール・体制の整備に前向き

事業概要:
企業経営やマーケティング活動において、データの利活用は今後もますます重要な戦略テーマになっていきます。しかし、せっかく集めたデータをどう活用するのか、目的が明確に定まっていないケースもあります。これからの企業経営は「顧客」を中心としたバリューチェーンであり「顧客体験価値」を高めるためのビジネス設計が重要視されます。適切なデータの取り扱いにおける知識と技術を起点に、生活者に対してデータを基にした最適な顧客体験を提供することを目指します。

組織ミッション:
顧客企業が抱える様々な事業課題に対し、データを活用して本質的な理解を行い、改善に向けたコンサルティングを提供します。ビジネス課題の解決のために、顧客が保有する様々なビッグデータを解析し、課題の抽出と短期的、中長期的な事業戦略の構想支援を行います。データ利活用においては、顧客環境におけるデータ集積基盤の開発や分析、データの可視化を支援することで事業開発やマーケティング施策への活用を実現します。特定の商品を販売するのではなく、様々なソリューションパートナーとともに、顧客の環境や課題に合わせて最適なシステム環境や構成をその都度カスタマイズして提供するのが課題解決型コンサルティングである同社の特徴です。当組織のミッションは、顧客企業のデータ利活用を支援することで、顧客とサービス利用者とのコミュニケーションデザインの場を開発することです。

具体的な業務内容:
クライアントのデータ利活用やシステム刷新プロジェクトにおいて、単なる作業者に留まらず、プロジェクトメンバーとして最上流の要件定義から、データ・ツールの実務実装、プロジェクトの円滑なデリバリー（推進・実行）までを一気通貫で担当します。非エンジニアである顧客（経営層や業務部門）と開発チームの架け橋（翻訳者）となり、プロジェクトを着実に前に進めるコアメンバーとしての活躍が期待されます。

◎具体的な業務内容
* クライアント（非エンジニアの経営層や業務部門）に対する、データ利活用の要件定義・分析設計
* SQLやPythonを用いた大規模データの抽出・クレンジング、データマートの設計・運用
* TableauやPowerBIを用いた、経営・営業KPI、顧客ヘルススコア等のダッシュボード開発と現場への定着化
* 統計学、機械学習、因果推論等を用いた高度な施策の効果検証や予測モデルの構築
* 生成AI（LLM）を活用した業務自動化・データ分析高速化のPoC推進および社内データ民主化のリード

▼具体的な案件事例
大手カタログ通販企業のDX推進
* 課題
* 多くのデータを保有しているのに、顧客像が見えず、マーケティングの仕方が進化しない。
* データ活用を推進するための専門部隊もなく、ペルソナ像作りも進まない。
* 各部門のKPIがうまく連動していない。
* 実施施策
* データ活用戦略の大方針を策定し、実現に向けたパートナーとして同社を選定
* CDP（顧客データ基盤）によって会員データや外部データを活用し、より詳細な顧客プロファイルを可視化
* 顧客プロファイルに基づき、効果的な施策を展開
* 例）見込層には属性と購入意向を基に商品レコメンデーション型コミュニケーションを展開し購入促進
* データ分析ダッシュボードの導入により、社内の複数部署間での情報共有を促進し、分析結果に関する共通認識も得やすい環境を整備

エンターテイメント企業のデータ基盤刷新
* 課題
* データ基盤の経年劣化（レガシー化）：約10年前に構築した基盤がつぎはぎの状態で複雑化。新しい施策を試そうにも構造の解明から始めなければならず、スピード感が損なわれていた。
* データマネジメントの不在：中長期的な見通しやガバナンス意識が希薄なまま場当たり的に機能追加を繰り返した結果、誰も全体像を理解できない「ブラックボックス」になっていた。
* ツールと指標の乱立：社内に複数のBIツールが乱立。部門ごとにデータ活用が閉じ、全社的なKPIの連動や共通認識が得づらくなっていた。
* 実施施策
* データマネジメント起首の戦略策定：単なるシステム置換ではなく、事業貢献を目的としたデータ活用の大方針を策定。仮説に囚われず客観的な提言ができるパートナーとして同社を選定。
* Google Cloudを活用した次世代CDPの構築：
生成AI活用や保守効率を考慮し、最適なクラウド基盤を導入。
会員データと外部データを統合し、視聴履歴に基づくスコアリング（趣味趣向の可視化）など、詳細なプロファイルを生成。
* ユースケース起点の施策展開：
10以上の部門にヒアリングを行い、「何をしたいか」から逆算した基盤設計を実施。
例）見込層へのアプローチ：属性や視聴意向に基づいたパーソナライズなレコメンドを展開し、会員体験を向上。
* 三位一体（仕組み・ガバナンス・人）の環境整備：
共通ダッシュボードの導入により、部門を跨いだ情報共有と共通認識の形成を促進。
人材トレーニング：操作方法だけでなく、データ活用の業務プロセス自体を見直すための教育を並行して実施。
* 成果
* コストの大幅削減：クラウドコストをほぼ半減、BIツール関連コストも4 5割削減。
* 意思決定の迅速化：新サービスのデータ連携がスムーズになり、ダッシュボードへの生成AI実装（分析の自動要約など）により、データに詳しくない現場でもファクトベースの判断が可能に。
* 組織の変化：データが「一部の専門家のもの」から「全社の共通言語」へと変化し始めている。

このポジションの魅力:
事業戦略や事業課題に関わるデータを活用したコンサルティングからそれを実現・解決するための技術支援、具体的なマーケティング施策の実行と全方位的にクライアントをサポートします。少人数組織の為、必要とされる知識や技能はビジネス面から技術面まで幅広く、高度な専門性も身に付けることができる環境です。

募集部署紹介
グループ会社は、決済事業のリーディングカンパニーであり、東証プライム市場に上場するグループ会社の一員です。
グループ会社は、毎年25％以上の利益成長を目標とし、20期連続で増収増益を達成しているグループの中核企業です。

2013年の創業以来、BtoC向け後払い決済サービスを展開し、多くのEC事業者にご利用いただいています。
2020年11月からはBtoB向け後払い決済サービスの提供を開始し、企業間取引における請求・回収業務の効率化やキャッシュフロー改善を支援しています。

企業間決済（BtoB決済）の市場規模は、日本国内だけでも年間1,000兆円を超えると言われており、個人向けEC市場（BtoC）をはるかに上回る巨大なマーケットです。
その中でも、請求・回収業務の効率化や与信・資金繰りの課題解決につながる「掛け払い（後払い）」サービスのニーズが急速に高まっています。
同社の掛け払いサービスは、与信審査から請求書発行、入金確認、督促、回収、未回収リスク保証までを一貫して担うBtoB後払い決済サービスであり、導入企業数・取扱高ともに着実に拡大しています。

今回募集するのは、企業審査・与信判断を軸に、サービスの成長とリスクコントロールの両立を支えるポジションです。金融機関で培った「企業を見る目」「定量・定性の両面から判断する力」「リスクと成長のバランスを取る視点」を、FinTech・BtoB決済の成長領域で活かしていただけます。

（本ポジションは、グループ会社にて採用、別のグループ会社への出向にて業務いただきます。評価制度や処遇は、雇用元である東証プライム上場企業の水準が適用されます。一方で実際の業務においては、ベンチャー企業としてのスピード感を持った事業運営に携わることができる環境です。）

業務内容
同社は、後払い決済サービス、掛け払いサービス、BNPLサービスを主軸とした決済ソリューション企業です。中でも掛け払いサービスは、BtoB企業間取引に特化した急成長中のサービスであり、本ポジションはその企業審査・与信判断の中核を担う役割です。

単なる事務処理型の審査ではなく、企業情報や取引内容を踏まえて判断を行い、あわせて審査ルールや運営体制の改善にも関与いただきます。営業店での法人融資経験、本部審査経験、財務分析・稟議作成経験など、金融機関で培った実務を活かしやすいポジションです。

【職務内容】
1. 掛け払いサービスに関連する企業審査業務
・申込企業に対する与信審査
・与信判断、取引可否判断
・不正検知、リスク兆候の確認
・審査ルールの見直し、改善
・審査判断の標準化、運用品質向上

2. 審査運営・業務改善業務
・審査業務の効率化施策の立案、実行
・業務フロー、手順書、審査ナレッジの整備
・RPA、特定のAIツールを活用した業務改善
・審査運営に関するKPI改善、体制高度化

3. 関連部署との連携・調整
・営業部門との連携、案件相談対応
・システム部門との要件整理、運用改善
・既存サービス改善提案
・トラブル発生時の関係部署との調整

4. 審査に付随するサポート・チーム運営業務
・購入企業様・加盟店様からの問い合わせ対応
・二次対応、エスカレーション対応
・派遣社員・契約社員のフォロー、品質管理
・安定運営に向けた業務分担・進捗管理

当ポジションの魅力
1. 銀行・信用金庫などの金融機関で培った法人審査の知見を、成長市場で活かせる
融資審査や企業分析で培った経験を、BtoB決済・掛け払いという成長領域でダイレクトに発揮できます。
2. 審査実務に加え、審査体制そのものを進化させられる
案件を判断するだけでなく、審査ルールの見直しや運営改善、他部署との連携を通じて、より良い審査体制づくりに関われます。
3. 上場グループの安定性のもと、AI活用・業務高度化に挑戦できる
AI電話自動応答、特定のAIツール、RPA活用など、審査・運営の高度化に向けた取り組みが進んでおり、金融実務にテクノロジーを掛け合わせた新しいキャリアを築けます。

【業務概要】
AIとヒューマニティーで、この国の潜在能力を解き放つことを目指す企業でのポジションです。
IT業界の多重下請け構造を改革し、大手一流企業と直接連携し、ビジネス最上流から伴走するDX共創パートナーとしての役割です。
従来のSI/SESとは異なり、独自のDX手法を軸に、最上流のコンサルティングから次世代AI実装まで多様なサービスを一気通貫で提供しています。上場を果たした企業です。
最先端のAI技術と、現場の暗黙知を汲み取るヒューマニティーを掛け合わせ、大企業の潜在能力を最速で解き放ちます。主役はあくまで人間。テクノロジーを自在に操り、予測を超える価値を創出し続ける集団です。

ラボにおけるデータ活用サービスのプロジェクトリーダーを募集しています。大手企業の顧客を相手に、直接契約で内製支援を行います。
リーダーとして数名のチームを率い、データ利活用プロジェクトを成功へ導く役割を期待します。本募集ではデータサイエンティストとデータエンジニアの募集を行います。

【ラボとは】
トレンド技術×アジャイルを駆使したプロフェッショナル集団です。Webアプリやネイティブアプリ、生成AIなど多様な分野の専門家が在籍しており、プロジェクトごとのニーズに合わせた最適なチームで開発をリードします。
顧客と密に連携しながら、柔軟なアジャイル開発を進め、仕様変更にもスムーズに対応。短期間のスプリントで成果を積み重ね、プロジェクトのたびに生産性を向上させています。
ラボでは「高速で、スモールに、イメージ通りに」を掲げ、技術力を最大限に発揮できる環境が整っています。トレンド技術に挑戦し、自らのスキルを高めたいエンジニアにとって、これ以上なく成長できる環境です！

【具体的な業務】
エンタープライズ企業のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、急増するデータ活用プロジェクトのプロジェクトマネージャーを担います。単なる基盤構築に留まらず、顧客のビジネスアクションに繋がる「気の利いたデータ活用」を企画・リードすることがミッションです。

### データエンジニア
* 顧客課題に基づいたソリューション提供
* データ基盤設計： DWH、データレイク、データパイプラインにおける技術指針を策定。スケーラブルかつ信頼性の高いアーキテクチャ設計と品質管理を主導します。
* モダン開発推進： クラウドネイティブな基盤への移行や、生成AI（LLM等）を活用した基盤構築など、最新技術を用いたPoCや新規立ち上げを牽引します。
* データガバナンス： DMBOKに準拠した品質・メタデータ管理、セキュリティ設計を主導し、信頼性の高い基盤を整備します。
* データ移行： システム移行に伴うデータ移行を安全かつ確実に完遂します。

### データサイエンティスト
* 顧客課題に基づいた分析ソリューションの提供
* 分析・モデル開発： ビジネス課題をデータ課題に変換し、統計解析や機械学習（予測モデル、最適化、LLM活用等）を用いたアルゴリズム開発を主導します。
* ビジネス実装・定着化： モデルを作って終わりではなく、顧客の現場業務に組み込み、ROIを創出するためのプロセス設計を主導します。
* データガバナンス・品質管理： データ利活用における品質基準を策定し、信頼性の高いAIモデル・分析環境を構築します。

### 共通
* プロジェクトマネジメント： チームの計画立案および進捗管理を行い、プロジェクトを完遂に導きます。
* 顧客折衝・提案： ビジネス課題を技術的視点で分析し、データ基盤の観点から実現可能な解決策を提案・実装します。
* 若手育成： 技術責任者として若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の技術力向上に貢献します。

【ポジションの魅力】
* 専門性の深化： データのスペシャリストとして顧客から信頼される環境で、技術とビジネススキルの双方を磨けます。
* 案件の多様性と先進性： 大手企業の案件を中心に、エンタメ、証券、SaaS、不動産等、多種多様なドメインにおけるAI活用の先端案件に従事できます。
* 独自のDX手法の推進： 顧客と対等なパートナーとして、要件定義のウソをなくし、本当に価値のあるシステムをアジャイルに共創できます。
* 対応領域の拡大： 得意な領域を核としながら、エンジニアリング、アナリティクスサイエンス領域への挑戦も可能です。

【ミッション】プロフェッショナルなチームでセカイを変えることを目指します。テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指すポジションです。

【事業内容】日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強める同社の中核であるデジタルパートナー事業部でのポジションです。デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが仕事である”という考えのもと、事業責任者／サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。

【職務内容】デジタルパートナー事業部のデータサイエンティストとして、ビジネス課題の解決と新たな価値創造に向けたデータ活用・AI技術の社会実装を推進します。従来のデータ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の領域まで幅広く担うポジションです。ビジネスサイドと密接に連携しながら、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを一気通貫で担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードします。※変更範囲：全ての業務への配置転換あり

【仕事内容の例】以下のような業務を想定しています：
・ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定
・データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出
・機械学習／ディープラーニングを用いた予測モデル
・推論モデルの構築、評価、チューニング
・機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築
・クラウドリソース（GCP／AWS／Azure等）を活用したインフラ構築・管理（IaC）、およびシステム監視
・モデルの精度監視や運用改善を通じたMLOpsの実践

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開し、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業でのポジションです。オルタナティブデータを活用した企業の意思決定サポートや、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じて、意思決定を円滑にする事業を展開しています。

業務の概要:
POSデータ、クレジットカードデータ、位置情報データなど、同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

具体的な業務内容:
・オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
・機関投資家とのMTG
・機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
・セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

本ポジションの魅力:
・マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行える
・単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能
・Snowflake等最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができる
・エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことができる
・個人としての国内外のヘッジファンドとのリレーションがとれる
・若いうちから裁量権をもって働ける環境
・自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用される機会もあります

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）と論点を握りながら、課題に応じた手法で分析を設計し、データで事実として証明します。
・現状の可視化（セグメント別・時系列やコホートでの分析）
・構造の解明（原因と結果の関係を見極める分析や、システム思考で因果関係・影響度を分析し、合意形成する）
・中期のシミュレーション（システムダイナミクス等で、数年後を数値で示す）
・効果検証（ABテスト等）と、指標・仕組みの設計
・「前提を疑い直す」議論をデータで裏づけ、意思決定の場に踏み込む
（特定の手法に縛られず、幅広いモデリングを実践できます）

●得られる経験
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

アナリティクスコンサルタントは、自らデータを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。同社は、主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)。

プロジェクトマネージャー（PM）とともに、データを分析し、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「次に何をすべきか」を明らかにする業務を担当します。
・事業課題・分析目的の整理
・成功状態の定義と、指標・分析設計への落とし込み
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定
・クライアント保有のデータ（購買・Web行動・広告接触・顧客管理データ等）に加え、3rdパーティデータや調査データを用いた要因分析・効果検証
・分析結果の整理、レポーティング、提案資料の作成
・定例会議での報告、クライアントとの対話を通じた事業理解・信頼構築
クラスが上がるにつれ、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）へと役割が広がります。

【ポジションの魅力】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

募集概要
組織全体の意思決定を支援するデータ分析および機械学習を活用したプロジェクトを率いるシニアデータサイエンティストの募集です。プロダクトチーム、エンジニアリングチームおよびビジネスチームと連携し、実行可能なインサイトを提供し、スケーラブルな分析ソリューションの開発を行うほか、分析・機械学習・データ管理におけるベストプラクティスの確立を支援します。

業務内容
分析・意思決定支援
ビジネスや製品に関する意思決定を支援する分析プロジェクトを主導する
施策やパフォーマンスを評価する指標や分析フレームワークを設計する
セグメンテーション、トレンド分析、実験、その他の高度な分析を実施する
ステークホルダー向けのダッシュボード、レポート、プレゼンテーションを作成する
技術者および非技術者双方に向けて分析結果や提言を分かりやすく伝える

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
予測モデルおよびセグメンテーションモデルの開発・展開
モデルのモニタリングプロセス(パフォーマンス、ドリフト、データ品質)を構築し維持する
プロンプト設計、オーケストレーション、評価を通じてLLMをビジネスワークフローに適用する
RAGやファインチューニングなどのLLM適応アプローチへの貢献
モデルの品質、堅牢性およびビジネスインパクトの評価方法を定義する
他のチームメンバーに機械学習のベストプラクティスを指導する

データ統合・分析基盤の整備
複数のデータソースから分析データセットを設計・維持する
指標の定義と報告基準を確立し文書化する
データエンジニアと協力して、データ構造、トラッキング、データ品質を改善する
再現可能な分析、文書化、データガバナンスの実践を促進する
チーム横断的な分析機能・基盤の構築に貢献する

★視聴データ・顧客データ・行動ログを活用したデータ分析
#データアナリスト #データ分析 #要件定義 #生成AI
◎リモート/出社併用 ◎標準就業時間：7時間15分 ◎フレックスタイム制
◎厚生労働省 女性活躍推進認定 プラチナくるみん認定/えるぼし認定（3つ星）取得

●仕事内容
・各事業部門および外部クライアントとの対話を通じた課題整理、分析テーマの企画・要件定義
・保有する視聴データ、顧客データ、行動ログ等を活用したデータ抽出・加工・分析
・SQL、Python、BIツール、統計解析・機械学習を活用した分析モデルの構築・評価
・分析結果に基づく施策提言、効果検証および意思決定支援
・生成AIを活用した業務変革・データ活用推進

●この仕事の魅力
お客さまに設置したSTB（Set Top Box）を経由して、承諾をいただいたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、多角的に展開するその他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。これらの1st partyデータを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用していますが、今後も重要な経営資源と位置付けられております。分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、データ分析者が活躍できる条件が整っている点が魅力です。

●キャリアパス
社員の成長を全力でサポートしています。全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、ご本人のご志向や適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

データ加工・分析・品質管理等のData Management業務を中心に、目的や背景を理解したうえで、自ら進め方を考えながら成果につなげていただきます。案件の特性に応じて、要件整理や関係者との調整、プロジェクト推進など、データ実務にとどまらない幅広い経験を積むことができます。チームメンバーとのレビューや知見共有を通じて、チーム全体の成果向上にも関わっていただきます。

製薬・ヘルスケア領域のデータを対象に、クレンジング・加工・分析・アウトカム分析から、成果物の品質確認、提供・納品までを担います。担当業務については目的・要件を理解し、タスク整理から進捗・課題管理まで自律的に遂行し、案件の特性に応じて関係者との要件整理や進行管理も担います。
チームメンバーとも連携し、相談対応やレビュー、問題整理・アドバイスを通じてチーム全体の案件遂行に協力するとともに、業務プロセスの改善や生成AI等を活用した効率化、ナレッジ共有にも取り組みます。

同事業は、製薬企業を含むヘルスケア領域の様々なステークホルダーの課題解決を軸としながら、医療機関との協業や、将来的にはさらに多様な医療関連プレイヤーを巻き込んだ事業モデルへと広がりを見せています。
案件ごとに異なるデータや関係者に向き合いながら、要件整理からアウトカム分析、成果物提供まで、その都度最適な進め方を自ら組み立てていく経験を積むことができます。医療・ヘルスケア領域のデータに数多く触れる中で、実践的に専門性を深めていけるポジションです。あわせて、チームメンバーとの知見共有やレビューを通じて、自分自身の成長がチーム全体の成果にもつながっていきます。

募集概要
組織全体の意思決定を支援するデータ分析および機械学習を活用したプロジェクトを率いるシニアデータサイエンティストを募集しています。
本ポジションは、プロダクトチーム、エンジニアリングチームおよびビジネスチームと連携し、実行可能なインサイトを提供し、スケーラブルな分析ソリューションの開発を行うほか、分析・機械学習・データ管理におけるベストプラクティスの確立を支援します。

業務内容
分析・意思決定支援
ビジネスや製品に関する意思決定を支援する分析プロジェクトを主導する
施策やパフォーマンスを評価する指標や分析フレームワークを設計する
セグメンテーション、トレンド分析、実験、その他の高度な分析を実施する
ステークホルダー向けのダッシュボード、レポート、プレゼンテーションを作成する
技術者および非技術者双方に向けて分析結果や提言を分かりやすく伝える

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
予測モデルおよびセグメンテーションモデルの開発・展開
モデルのモニタリングプロセス(パフォーマンス、ドリフト、データ品質)を構築し維持する
プロンプト設計、オーケストレーション、評価を通じてLLMをビジネスワークフローに適用する
RAGやファインチューニングなどのLLM適応アプローチへの貢献
モデルの品質、堅牢性およびビジネスインパクトの評価方法を定義する
他のチームメンバーに機械学習のベストプラクティスを指導する

データ統合・分析基盤の整備
複数のデータソースから分析データセットを設計・維持する
指標の定義と報告基準を確立し文書化する
データエンジニアと協力して、データ構造、トラッキング、データ品質を改善する
再現可能な分析、文書化、データガバナンスの実践を促進する
チーム横断的な分析機能・基盤の構築に貢献する

技術研究開発を牽引する部門のデジタルソリューション部門への配属です。
製造業向けデータソリューション事業における、社内・顧客製造現場のデータ分析やプロトタイピング、およびそれらを通じたAI・データ分析アプリケーションの設計・実装をデータサイエンティストとして担当いただきます。本ポジションでは、新たなデータビジネスの立ち上げフェーズにおいて、AI・データ分析アプリケーションの要件定義から設計・実装、価値検証まで一気通貫で関わることが可能です。

＜主な業務内容＞
以下いずれも含む業務を担当いただきます。
・製造現場データを活用したAI・データ分析アプリケーションの設計・構築（要件定義〜実装まで主体的に推進）
・事業企画部門や顧客との協働による、社内・顧客の製造現場課題に対するAI技術を活用した解決アプローチの設計・提案
・最新AI技術の動向調査・選定および活用

＜主な役割＞
ご経験、ご志向に応じて以下のいずれかの役割を担当いただきます。
・テーマの企画・実行を率いるチームリーダー
・チームリーダーとともに企画・開発を実行する技術者

【技術領域】
データサイエンス(統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI)に関するEDA(探索的データ分析)・システム設計・機能実装

スピーディーな開発体制：データソリューション事業の立上げ・成長におけるスピーディーな事業検証・開発サイクルに携わることができます。
経営に近い技術活用：経営層や顧客に対する直接的な価値伝達を担うため、技術を起点とした意思決定に深く関わることができます。
事業と研究開発の両立：短期の直接的な事業インパクトと、中長期の技術開発の両方に関わることができます。
全社横断での技術貢献：将来的にFAのみならず、ヘルスケアやソーシャルソリューションなど多様な事業に貢献する機会があります。

【企業や社会の課題を“データ”で解決する】
私たちは「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、クライアント企業の成長と成功を支援するスペシャリスト集団です。このミッションに共感し、実務未経験からプロのデータサイエンティストを目指したい方へ。最大5ヶ月間の充実した研修と手厚いサポート体制を通じて、あなたの挑戦をバックアップします。
実務未経験からでも、最大5ヶ月間の研修と手厚いサポート体制を通じて、プロのデータサイエンティストを目指せます。


●業務内容
【ビジネスを成功に導くデータ解析業務】
私たちは、データとテクノロジーを駆使して、お客様のビジネス課題を解決し、新たな価値を創出しています。
あなたには、データサイエンティストとして以下のような業務をお任せします。
・クライアントの課題をヒアリングし、分析の方向性や必要なデータの整理
・統計解析や機械学習を活用し、傾向やインサイトを把握しモデルの構築・評価
・分析結果をわかりやすくまとめ、提案資料やレポートとして報告・支援
など

将来的には要件定義や企画提案といった上流工程にも挑戦可能です。
最初未経験だったとしても、充実した研修サポートがあるのでご安心ください。


＜プロジェクト例＞
・大手飲料メーカー：飲料メーカーにおける新商品開発におけるコンセプト策定の事例
・大手ゲームソフトメーカー様：時系列予測モデルを構築し、客観的・科学的に販売本数を予測
・大手コンビニチェーン店様：コンビニ利用者実態をパブリックデータより解明し、クライアントの強み・弱みの解明から新たな商品販売戦略についてのご提案を行う
・外資系銀行様：一般会員からプラチナ会員に至るアクティビティ解明によりプラチナ会員化を加速　など

【開発環境】
・主要言語：Python、R、SAS、SQL
・クラウド：AWS、Azure、GCP
・BIツール：Tableau、Power BI

※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。
　
●環境について
【充実の研修制度と成長サポート】
統計やデータ分析の実務経験がない方でも安心してスタートできるよう、独自の研修、育成体制を整えています。

・研修期間はスキルに応じて最大5カ月
・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得
・グループ会社の専門教育機関による、少人数制の実践型カリキュラム
・質問しやすい環境で未経験でも安心

研修後は、OJTで実務に入りながら着実にステップアップできます。

▼業務概要
当チームのミッションは、データサイエンスを駆使してプロフェッショナルサービスの価値を向上させることです。
様々な業界出身の多様なデータサイエンティストで構成されるチームとなっており、社内の業界プロフェッショナルと連携しながらクライアントのビジネス課題をデータ分析にて解決します。
不正検知、商圏分析、顧客分析、将来予測、口コミ分析、デジタルマーケティングなど幅広い領域において、多様なデータに触れながら様々な分析手法を試し、新たな示唆を与える分析を提供します。
またデータ分析に留まらず、クライアントのビジネスプロセスを深く理解し、ヒアリングから業務設計、将来像の構想までを包括的に手がけるコンサルタントとしての役割も担います。

▼キャリア
・本ポジションでは、クライアントの抜本的な課題解決をするため、自分事してクライアントと伴走しながら、現場の責任者やマネージャーとして成長する機会を提供します。一人一人が大きな裁量権を持ち積極的に挑戦できる環境であるため、自らがリーダーシップを取って未経験領域にも果敢にチャレンジし、成長していくことが可能です。
・クライアント企業の全社ベースの課題を取り扱うことが多く、会社の経営判断に直結するデータ分析を経験できます。様々な業界のクライアントに対するデータ分析を経験することで、データサイエンティストとしてのテクニカルスキルを伸ばすことができ、さらにそのデータから新しい示唆を導きだしてビジネスにインパクトを与えるアドバイザリースキルも磨くことが可能です。
・経営層との距離が近いからこそ、経営者目線を身につけることが可能です。

▼各ランクの役割
SM相当
役割：DTFAデータアナリティクス推進リーダー
・データ分析プロジェクトの全体管理
・M&A（企業合併・買収）、クライシスマネジメント（企業危機対応管理）、フォレンジック（不正調査）、リストラクチャリング（企業再生）といった各プロジェクトへのアナリティクス適用の推進
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案

M相当
役割：データ分析プロジェクトマネージャ
・データ分析プロジェクトの推進、管理
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案

SC, C相当
役割：データサイエンティスト、データアナリスト
・ビジネス課題に対してデータアナリティクスを活用した解決策の提案
・データ分析プロジェクトのメンバー

●ミッション
医療×ITの分野で日本トップシェアを誇る当社のデータ基盤の設計・開発および、データを活用した施策の推進を通し、データを軸に医療現場を変革する


●担当業務
BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・運用をご担当いただきます。データの収集・集計加工・可視化までを一気通貫で担い、クライアント企業へのデータ関連サービスの提供、および社内でのデータドリブンな意思決定の支援をすることが業務の中軸です。具体的には、以下のようなチャレンジがあります。

・各種データマート及びデータパイプラインの設計・開発
・データ品質担保のための戦略検討やツール導入
・AI・機械学習チームなど他組織と協調しての新規プロダクトの開発

データを用いたビジネス価値の創出に向け、自ら手を動かしてデータパイプラインや各種アプリケーションを開発していきます。

●技術スタック
開発言語：LookML / Python / SQL / Bash
データパイプライン：Digdag / Embulk / Fluentd / Dataflow
DB・データウェアハウス： BigQuery / PostgreSQL / MySQL / Oracle
インフラ・IaC：AWS / GCP / Terraform / オンプレミス
BIツール：Looker / Redash / Tableau
その他： Slack / Figma / GitLab / GitHub / Confluence / Jira

●チーム体制
社員同士をお互いにプロとして尊重する文化。チーム内のシステム設計のプロとして、方針策定の議論から参加し、実際の開発、リリース、運用フェーズまで担当。

●働き方
エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。

●得られる経験・スキル
・ビジネスチームの要件ヒアリングを踏まえたデータモデリングの経験
・データ基盤のスケーラビリティを意識した技術選定およびアーキテクチャ策定の経験
・データ基盤の運用を通じたデータマネジメント、および継続改善の経験
・データ基盤を企画・開発・運営し、数億円規模のマネタイズを実現した経験と実績

解析業務
・データ処理プログラミング、集計、解析業務
・統計解析、多変量解析、モデリング
・解析結果のレポーティングや報告など
※業務経験、スキルを高めていただくことで、マーケティング系/金融系/医療・ヘルスケア系データサイエンティストへの昇格が可能です。

●顧客保有データの分析実施
●データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
●データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを実施します。ハイクラス案件(高額受注)が中心です。

【業務詳細】
モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かし、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援

【プロジェクト詳細】
一人当たり2〜3件ほどのプロジェクトに参加して頂きます。期間は3〜6ヶ月単位のものが基本となります。プレスリリースからの問い合わせや、当社役員の繋がりからリード獲得をしています。

データ分析基盤開発
グループ内のデータ資産を統合し、データの活用を促進するための基盤を構築・運用します
データ加工・分析業務
データ資産を活用し、業務の効率化やコストダウン、ビジネスの意思決定を支援します
社内Webアプリケーション開発
業務プロセスを改善し、生産性の向上を図るアプリケーションを開発します

ポジションの特徴
・データ資産を統合し、必要な情報をワンストップで提供します。
・DWHを利用し、膨大なデータを効率的に分析・活用します。
・社内システム部門なので、裁量権が大きく、自ら考え、行動を起こすことのできる環境です。
・アイデアから実現まで、一貫して責任を持って取り組むことのできる環境です。

サービスや周辺環境に関する事象をデータとして表現し、分析や機械学習などで活用できる状態にするための業務に取り組みます。

サービスや業務プロセスを正しく理解しそれをデータ化するためのソフトウェア開発の上流工程や、実際にデータを取り扱うための分散処理やデータベース・データウェアハウスに関するスキルが求められます。 分析や推薦・検索システムとの連携も必要となるため、統計学や機械学習などの知識も活かすことができます。

またデータマネージメント業務 - ドメインモデリングとデータ設計 - バッチ処理、ストリーム処理によるデータフローの設計、実装 - BIシステムの開発・運用、およびそのためのデータ整備 - 外部システムやオープンデータ活用のための開発、運用も行なっています。

主な利用技術
yaml / ytt / git-secret / docker / bash / Python / Java / json / javascript / jsx / html / css / Ruby / go / Fargate / Lambda / Aurora Serverless / SQS

開発環境・ツール
GitHub / GitHub Actions / Slack / Intellij IDEA / Ansible / Terraform / Mackerel / Grafana / Prometheus / vim / vscode / babel / npm / maven / sketch / zeplin / notion / jenkins / mysql / antlr /CircleCI / iterm2 / i2cssh / Joplin / v

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習を中心としたデータサイエンスの力で解決するために、プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。

【業務内容】
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。

・データ分析、モデル作成
　-データ要件の整理、技術スタック選定
　-データの前処理、EDA、可視化
　-最適な手法の調査、選定
　-モデルの作成、精度性能評価
　　ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
　　統計解析・因果推論などの統計モデリング
　　数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上
・プリセールス活動、提案内容レビュー
　-受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
　-整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
・技術の横展開・技術ブランディング
　-実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
　-技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

マーケティング部にて、自社の蓄積された膨大なマーケティングデータの分析を通した「徹底的な顧客の理解」や「最適なアプローチ手段」の検討・実施までを幅広くお任せします。ただデータを分析するだけではなく、マーケティング上の課題抽出や仮説立案、解決するための打ち手の検討、施策立案まで担当します。成長を続ける当社のマーケティングを支えるポジションとして活躍いただけます。

【具体的な業務内容】
（1）施策提案／効果検証…認知〜検討〜購入までの各ファネルを横断した施策分析、施策提案、効果検証など
（2）モニタリング整備…当社のオンプレやGCP（BigQuery）等を使用し、スプレッドシートやLoocker Studioなどでデータの可視化
（3）施策立案…データ分析で得た顧客の深い理解を使い、アドホックで素早い顧客理解および施策立案への応用
（4）生成AIの活用…業務の効率化に留まらず、データ分析結果の考察や仮説検証の示唆出しへの応用

【事例】
・リテンション広告の最適化
?顧客管理データとWEBの行動履歴のデータを結合させ、広告配信者リストを作成し、連携。顧客が関心を持つ広告を的確に配信することが可能に。
・パーソナライズなメッセージ配信の実現
?顧客管理データとWEBの行動履歴のデータを結合させ、LINEの配信リストとメッセージを作成し、配信。顧客のエンゲージメントを向上を実現。
・データ基盤の構築
?マーケ内で持っているKPIの進捗の確認、分析が一目で実現できるよう、Bigqueryを使ったダッシュボード作成。正確な分析結果を手軽に得ることができ、マーケティング施策の改善を実現

【導入環境】
・開発言語
SQL(BigQuery) / Google App Script(JavaScript) / Python(NumPy , pandas , SciPy , matplotlib)
・使用ツール
GCP(BigQuery) , Vertex AI Platform / TROCCO , Google Colab

【この仕事のポイント】
・データを単なる数字ではなく「顧客」として理解していくため、データ分析を通じてより顧客視点での施策立案が可能です。
・データ分析だけではなく、最後の契約まで意識した一気通貫の施策立案・実施まで携わるため、幅広い知見と経験を身に着けることができます。

◆業務内容
・Tableau / Qlik / Power BI / Looker Studio / QuickSight などを用いたアドホックなデータ分析業務。
・Tableau / Qlik / Power BI / Looker Studio / QuickSight などを用いた定型レポートの開発業務。
・顧客データおよび顧客ビジネスの可視化。
・上記に付随して発生する、データ集計・データ加工・データベース整備業務。

◆プロジェクト例
・IT：Tableau を用いたプロジェクト予実管理システムの構築。
・教育関連：Power BI を用いた顧客の動向分析。
・IoT：Looker Studio を用いた位置情報分析。

◆業務内容
AI / 機械学習技術を用いた以下の業務。
　・AIシステムの開発。
　・AIの活用方法を考え提案し実装する。
注力領域
　・動画 / 静止画 / 音 / 超音波 / 匂い / 味 / IoTなどのデータを活用したAIエンジニアリング。
対象業種
　・製造業・交通・農業・建設・マーケティングなど対象業務領域は多様。

●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。

●業務内容
金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを実施します。ハイクラス案件(高額受注)が中心です。

＜具体的には＞
モデリングの方法/特徴/使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かし、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援

農業領域における産地の課題を科学的知見を用いて解決していく、フィールドサイエンティストとしての業務を担当いただきます。

産地における課題は様々ある中で、科学的知見を用いて解決できるものは多くあります。
科学的には解決できることがわかっていても、産地で使われない知見のまま放置するのではなく、
産地で使われる知見にしてくため、生産者の方達とのコミュニケーションから始まり、提案、導入のサポート、プロジェクトの管理など
実際に産地に訪問しながら進めていく業務です。
具体的には近年注目を集めておりますバイオスティミュラント資材を活用し、高温などの非生物的ストレスの緩和や栄養吸収効率向上を中心に技術導入を支援しております。

▼具体的な業務内容
・産地の指導員、生産者との対話を通じた課題（具体：環境ストレスによる収量の低下、品質の低下、）の洗い出し
・バイオスティミュラント資材等の導入支援、販売
・圃場試験の計画、実行管理
・論文リサーチ、試験計画の事例を調査する業務

●データアナリスト
ソリューションサービスの一環として、顧客のデータ分析基盤導入を支援いただきます。

＜仕事内容＞
・顧客がデータ分析基盤を導入する際のKPI設計からダッシュボード構築までを実施
・自社プロダクトであるサービスを用いた基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装
・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施
・BIツールを用いたデータ可視化
・外部サービスとのデータ連携および活用の支援
・運用が回り始めた基盤に対してのデータ分析・機械学習の導入検討やPoCの実施

＜魅力＞
・データ分析基盤構築プロジェクトに従事し、お客様と適切なKPIの設計や分析について0から進めることが可能です。
・サービスは約100種のコネクタをもっております。
さまざまな業界やデータ種を持つお客様を対象に基盤構築を行い、業界・サービスにとらわれない多角的な視点を身に着けることが可能です。
・アナリストとしての経験を積んでいただいた先に、以下のようなキャリアにステップアップしていただくことも可能です。
――エンジニアリングに特化　→　「データエンジニア」
――サイエンス・スペシャリストに特化　→　「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」
――アーキテクトに特化　→　「ソリューションアーキテクト」
――マネジメントやビジネスに特化　→　「PM」「データビジネスコンサルタント」

業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、当社のインターネット投票サービスのビジネス課題解決に向けてコミットします。
主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。
また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

具体的な業務例1
新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進。
当社のインターネット投票サービスは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。
ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。
また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。
これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。

具体的な業務例2
チェックイン施策のレバー決定支援。
2024年にチェックイン機能がリリースされました。
チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。
また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

具体的な業務例3
競輪選手の体力計算ロジックの構築。
2024年にリリースされたサービスは、当社のインターネット投票サービスが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。
主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。
このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

仕事内容
1.リアルワールドデータ（リアルワールドエビデンス）を用いたお客様による薬剤疫学を活用したデータベース研究、マーケティング分析、医療技術評価、製品開発戦略、臨床試験デザイン、薬価算定などを支援する業務。
2.生物統計学の手法を用いて臨床試験・製造販売調査のデータを解析し、有効性および安全性を統計学的に検証する業務。
※単なる解析業務の実施だけでなくIT/AIを活用した効率化・自動化するツール作成も含む。
3.電子カルテ・レセプト・KDB・特定疾患レジストリなどの医療情報や、デジタルデバイスなどのヘルスケアデータのAI予測分析。
経験に応じて適切な業務を担当頂く。

キャリアパス
1年後：統計解析業務におけるプロジェクトマネジメントおよび利益管理、クライアントへの提案・問題解決を行う
5年後：統計解析部門のマネジメント（利益管理、施策の立案・実行、メンバーの育成など）

担当業務の特徴、魅力、市場における強み
健康社会の実現に向けた法制度改革やデータ標準化等により、今後ヘルスケアデータを活用する未来社会が見えてきており、それを先行して経験を積める業務領域となります。

業務内容
ビッグデータを利用したデータの収集・分析、活用に関する業務をお任せします。
・データ分析基盤の設計・構築・運用
・データ利活用における検討・POC検証等
・データ活用したリアルタイム処理のシステム設計、構築、運用
・データパイプライン（データ取り込み〜データ整形）の設計及び実装案件
・BIツール等を使ったデータの可視化とダッシュボードの生成

変更の範囲：入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

●使用技術
クラウド：AWS、Azure、Oracle Cloud
コンテナ：Docker、Kubernetes
構成管理：Terraform、Ansible
CI / CD　: GitLab、GitHub、Jenkins
スクリプト：Python,Shell、PowerShell、Ruby、Node.js
監視ツール：Datadog、Zabbix、Cloudwatch

・クライアントの課題ヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案

まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。
将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。

変更の範囲：会社が指定した業務

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・データ分析キャリアの“入り口”として、基礎から幅広く経験できる
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・メンバーの約7割が顧客と直接やり取りしており、自分の成果を身近に感じられる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な
　業界のデータに触れることができる・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い
・将来的に希望に応じて専門部門（AI・BI・基盤運用・コンサルティング等）への異動も可能

・やりたいことがまだ明確に定まっていない方でも、実務経験を積みながら将来の方向性を見極められる

●入社者の声●
・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）

〜〜〜案件事例〜〜〜
1.ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど

2.機械学習を用いたモデルの作成
　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
　使用ツール：Python

3.ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ


≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。
データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。
業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。

●エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。
実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。

主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

●ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。
プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。

主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート

当社で働く魅力
・「データとビジネスの橋渡し」として成果に直結する分析ができる
・エンジニアとビジネスの両視点を持つ人材へと成長できる
・業界横断で多様なデータ分析に携われる
・代表・役員との距離が近く、提案が通りやすいフラットな環境
・研修・勉強会・ナレッジ共有が活発で、成長を後押し

事業概要: 当社のデジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を創造することを行います。サイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

業務内容:
1. データ利活用施策や新規サービス企画の提案
2. 顧客保有データの分析実施
3. データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
4. 研究開発: 弊社保有技術の先鋭化・差別化、対外発表

当社の強み・魅力:
●高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客の内製化支援を最終ゴールとし、質の高いコンサルティングと教育サービスを提供しています。
●働きやすい環境: 社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土: 事業部メンバー構成としては、活気のある事業部となっています。また多様な人材で構成されています。

オープンポジションとは
AIデータ事業部 AICoEコンサルティング本部では、さまざまなポジションで募集をしております。どこのポジションに推薦したらいいのかわからないときは、オープンポジションにてご推薦ください。HRにてポジションの差配をいたします。
【AIデータ事業部_AICoEコンサルティング本部】
金融系の企業を中心にコンサルティング支援をする組織です。データ分析基盤構築支援、データ分析支援、AI人材育成支援、戦略策定など多岐にわたるプロジェクトがあります。
該当ポジションは、下記です。
・データサイエンティスト
・AIコンサルタント
・LLMサイエンティスト
・データアーキテクト
・データエンジニア
当社のAI・データ事業部詳細
当社は、金融業界に特化したDXコンサルティング企業です。当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。
なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価されました。

現在、AI・データ分析が試行から本格導入の段階にビジネスが変革しています。当社は、企画・構想から実装・定着まで、一気通貫でお客様をご支援しています。データ分析の結果が、実際にビジネスを変革する実感を積み重ねながら、AI・データ利活用・活用やデータ分析等の市場で希少なスキルを早期に習得できる環境です。この変革の最前線で一緒に挑戦いただける方を、ぜひお待ちしています。

担当業務:
当グループの当社に出向（本籍は当社）し、以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進
・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築
・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進

プロジェクト例:
生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、自社サービスにおけるレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）

キャリアパス:
・生成AI関連、データ分析（POC含む）、データマネジメント基盤、MLOps関連の案件にアナリスト／エンジニアとして従事
・その後、AIデータ分析関連の案件（AI活用アプリ開発、データ分析、データマネジメント基盤、MLOps関連）におけるプロジェクトマネージャー、コンサルタントとして従事
・当該領域おけるスペシャリストポジションへの昇格

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
1. 当社は、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2. 専門的な知見を持つメンバーが、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出すサービスを提供しています。

ミッション
データの利活用を通じて、意思決定支援と事業成長に貢献する
1. ERPマーケティング本部の成果最大化とコスト最適化への貢献
2. PDCAサイクルを回して数値を改善するためのインフラ構築
3. 自社サービス・顧客解像度が高く、データドリブンな組織・文化を醸成する

業務内容
データを起点に各部門と連携、PDCAサイクルを高速で回することで事業成長に貢献いただきます。

データ分析と戦略立案
- データの収集・分析・可視化による意思決定支援
- KPIやマーケティング施策における重要指標のモニタリングと改善提案
- 広告宣伝費の効果測定と最適な予算配分の提案
- 競合分析やマーケット動向の調査・分析

データ基盤の構築・運用
- マーケティング施策関連のデータの収集・統合・管理のためのシステム設計とオペレーション改善
- データの品質管理と分析環境の整備
- BI/分析ツールを活用したダッシュボード構築と運用
- MAツールの活用と運用保守
- AIを活用したツール開発、業務効率化、運用

このポジションの魅力
- 社会的意義のあるサービスの成長に貢献できる
- データを起点に、インサイドセールスやフィールドセールス、事業企画など他部門との連携して事業成長への貢献を実感できる
- 「事業成長には何が必要か？」を主体的・能動的に動ける環境で、指示されたデータ集計や分析をするだけではないので、自分で仕事を作る楽しさがある
- 自ら提供したデータ・インサイトが社内で活用され成果を実感できる
- メガトレンドであるAIは当社経営陣も注目・注力しており業務内で活用する機会が多くAIケイパビリティを磨くことができる
- 常識にとらわれずに新しい施策にチャレンジできる文化
- 前向きで成長志向の高いメンバー働ける環境
- 社内キャリアチャレンジ、当グループ内キャリアチャレンジの制度で、転職せずとも多くの経験を積めるので、長く腰を据えて働くことができる

●ミッション
当社は、ビジネスコンサルティング会社やAIベンダーとは異なり、「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」です。私たちは、高度なAI・統計知識やITリテラシーだけでなく、クライアントの課題を解決する力も求められます。単に技術を使うだけでなく、クライアントが本当に必要としていること、例えば業績向上やリスク低減など、本質的な課題解決に取り組み、プロフェッショナルとして実現していきます。

●業務内容
データ分析、AIを活用したコンサルティングサービスの専門企業の当社にて、様々な業界の課題（リスク管理／収益モデル構築）に対し、データ分析を用いたコンサルティングとAIモデル構築を行っていただきます。

●業務詳細
モデリングの方法／特徴／使用アルゴリズムを理解し、クレンジング・チューニングの知識を活かしてデータの最適化、目的に応じた統計解析を実施し、最新アナリティクスのビジネス転用で顧客の事業推進を支援していきます。※ハイクラス案件（高額受注）が中心です。

●案件事例
金融、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象としたプロジェクトがございます。主に金融系を中心に、様々な業界の大手企業との取引が順調に増加しています。

●当社の成長性
設立以来、顧客数・案件数が順調に拡大し、東証グロース市場での上場を達成。また、設立時から現在まで黒字経営を継続し、過去最高売上を記録、安定的な高成長を続けています。

●データから、新たな価値を。
データがあっても、活用の仕方がわからない。DXやPoCに取り組んでも、成果があがらない。そんな悩みや不満を抱える企業が増えています。
大事なのは、データをどう活用し、どう価値を創出するか。
私たちは、AIを始めとするデータサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、新たな価値創造や課題解決に導く「ビジネス価値創造企業」です。
企業が抱えるデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。さらには、データの力を社会変革に繋げます。データから価値創造へのプロセスを、ともに進めていく仲間を歓迎します。

当社は当グループの商流によりクライアントからの分析案件が急増しており、コンサルティング業務を含む分析案件が増加しています。これに伴い、将来的にプロジェクトマネージャー（PM）やプロジェクトリーダー（PL）を目指す意欲のある方を募集しています。当社の案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。
プロジェクトは比較的小規模（10人未満）で、システムエンジニア（SE）やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることも可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。
社員の積極的な意見や提案を大切にしており、代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

【この求人にマッチする方】
・受動的なデータ分析（他部門からの依頼調査）ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

【仕事内容】
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

1. エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

2. ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント（顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出、顧客への提案活動および課題解決方針の策定、お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案、全体方針の検討／策定、タスク・スケジュール管理、稼働／コスト管理、進捗管理、品質管理）
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

【案件事例】
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）
＜上記以外の主要取引＞
当グループの商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
1. データ分析環境の理解: データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。（使用環境・ツール: SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database、習得スキル: データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル）
2. コーディングによるデータ加工: 必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。（使用環境・ツール: SQL / Python / SAS / R、習得スキル: データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎）
3. データの可視化・分析: データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。（使用環境・ツール: Google Analytics / Tableau / PowerBI、習得スキル: データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用）
4. レポーティング・報告提案: 分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供しま...