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事業会社のデータサイエンティスト 求人・転職特集

外資系生命保険の保険請求領域のData & AIプロダクトオーナー、大手銀行グループのデータサイエンティスト・クオンツ（生成AIのモデル検証を含む）、銀行系コンシューマーファイナンスのデータ戦略、急成長するアプリ運営企業のデータ分析まで、事業会社の中でデータとAIを事業成果につなげるデータサイエンティストの求人を網羅します。

コトラの事業会社のデータサイエンティスト 転職支援サービス

  • 01

    経営幹部・管理部門の採用を熟知したコンサルタントによる最適マッチング
    コトラは経営幹部・管理部門の人材紹介で、長年にわたり実績を重ねてきました。データ・AI領域を担当するコンサルタントが、これまでの分析・モデル開発の経験と、事業部門とどう関わってきたかを具体的に把握したうえで、ポジションをご提案します。

  • 02

    分析経験を事業成果として伝える選考対策
    どの事業課題に対して、どのデータと手法を使い、どのような意思決定や成果につながったのかを整理し、技術面と事業面の両方が伝わる職務経歴書と面接対策に仕上げます。

  • 03

    経営陣・投資ファンドとのパイプ
    人事担当者だけでなくデータ部門・事業部門の責任者とも直接対話しているため、各社が求める人物像と選考のポイントを踏まえて、ご紹介と選考調整を行います。

主な事業会社のデータサイエンティスト募集領域一覧

  • データ分析・モデリング

    • データ分析：事業データの分析と施策の提案
    • モデル開発：予測モデル・機械学習モデルの開発

  • Data & AIプロダクト

    • プロダクトオーナー：データ・AI製品のライフサイクル管理
    • 業務変革：保険請求などの業務をデータドリブンに変革

  • 金融のデータサイエンス

    • クオンツ・モデル検証：金融モデル・生成AIモデルの検証
    • リスク管理：データを活用したリスク管理の高度化

  • データ戦略

    • データ戦略：全社のデータ活用体制の構築
    • イノベーション推進：データを基盤とした業務改善

主な事業会社のデータサイエンティスト求人企業一覧（対象企業タイプ）

  • 外資系生命保険会社

    Data & AI Product Owner / Data Business Partner 等

  • 大手銀行グループ

    データサイエンティスト・クオンツ 等

  • 銀行系コンシューマーファイナンス

    データ戦略スペシャリスト 等

  • アプリ・ネットサービス企業

    データサイエンティスト 等

求められる人物像・スキル

職種領域 求めるバックグラウンド・経験 重視されるポータブルスキル・人物像
分析・モデル データサイエンティスト
  • 事業会社・コンサルでのデータ分析・機械学習の経験
  • 統計・数理系の専攻・研究経験
  • 金融工学・クオンツの経験
  • 課題に応じて手法を選ぶ力
  • Python・SQLの実務スキル
  • 分析結果を事業の言葉で説明する力
プロダクト・戦略 データ活用推進
  • データ・AIプロダクトのマネジメント経験
  • 全社のデータ活用推進の経験
  • 業務部門と協働したプロジェクトの経験
  • 事業部門を巻き込む力
  • データガバナンスへの理解
  • 英語力（外資系企業）

転職市場データ

指標 / 項目 コトラ取扱データ（2026年10月時点） 特徴・ポイント
事業会社のデータサイエンティスト 求人数 約 220 件 金融機関・保険会社のデータ活用と、ネットサービス企業のデータ分析が中心です。
データサイエンティスト求人数（全企業） 約 300 件 コンサルティングファーム・IT企業のデータサイエンティストまで網羅。
非公開求人の割合 ハイクラス求人の約8割が非公開求人 経営体制の強化や後任の採用は公開を控えて進むことが多く、非公開でのご紹介が中心です。

事業会社のデータサイエンティスト関連の記事（KOTORA JOURNAL）

事業会社のデータサイエンティストの求人例・ポジションモデル

【有名外資系生命保険】Data & AI Product Owner
想定職位Data & AI Product Owner
主要職務保険請求領域のデータ・AI製品のライフサイクルを管理し、請求領域をデータドリブンに変革
【大手銀行グループ】データサイエンティスト・クオンツ（未経験歓迎）
想定職位担当者
主要職務金利のある世界でのサービス・リスク管理の強化に向けたデータサイエンス、生成AIを使ったサービスのモデル検証

事業会社のデータサイエンティストの最新求人

全223件 201-223件目を表示中

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5

データサイエンティスト（ミドル層）/独立系データ分析/システム開発会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜700万円
ポジション
データサイエンティスト（ミドル層）
仕事内容
ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

業務概要:
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

業務詳細:
* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
* A/Bテストの設計と効果検証分析
* リコメンデーションエンジンの開発と最適化
* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

開発環境／使用ツール:
クラウド： AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール： Tableau、PowerBI
データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など

案件例:
* 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案
* 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化
* 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発
* 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築
* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装

本ポジションの魅力:
1. 多様なデータへのアクセス: 様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。
2. ビジネスインパクトの実感: 分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。
3. 最新の分析技術の適用: 常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。
4. エンドツーエンドのプロジェクト経験: データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。
5. クロスファンクショナルな協業: ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。
6. 継続的な学習環境: 社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。
7. 社会課題解決への貢献: データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。
8. キャリアパスの多様性: プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。
9. 最新のデータ分析環境: 高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

想定されるキャリアパス:
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。
1. スペシャリスト キャリアパス:
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータサイエンティスト
　　↓
・プリンシパルデータサイエンティスト
高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。
2. マネジメント キャリアパス:
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・データサイエンスチームリーダー
　　↓
・データアナリティクス部門マネージャー
チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。
これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

スキルアップへのサポートも充実:
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

個人の働き方に合わせたキャリアパス:
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例:
＜2019年入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成

＜2019年入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成

＜2019年入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウ...
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Senior Data Scientist/フリマアプリ運営企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
Senior Data Scientist
仕事内容
業務内容
・データ駆動型でパーソナライズされたCRM戦略を構築するための、インパクトの大きい機会を特定し、革新的なソリューションを提唱して、ビジョンを現実のものにするためのクロスファンクショナルな機運を高める。
・高度な統計モデル、機械学習モデル、堅牢な評価フレームワーク、および包括的なモニタリングを備えた推論パイプライン（バッチ/ストリーム）の設計、開発、デプロイを行う。
・複雑なビジネスのボトルネックを解消し、プラットフォームのパフォーマンスを最適化するために、エンドツーエンドのデータ探索とモデリングを実行する。
・複雑な技術的知見を実行可能なインサイトに変換し、ステークホルダーと密接に協力して、開発ライフサイクルのあらゆる段階でモデルを洗練させる。
・リーダーシップ層と連携し、当社のデータサイエンスおよびエンジニアリング能力を最大限に引き出す戦略的な提案を行う。
・分析、モデリング、コードの品質管理におけるベストプラクティスの適用を推進する。


組織・チームのミッション
・データサイエンスチームのミッションは、ユーザーエンゲージメントと長期的価値（LTV）を最大化することです 。私たちは、パーソナライズされたCRM（顧客関係管理）のための洗練されたモデルやシステムを設計・開発し、最終的に当社のユーザー体験全体を向上させることを目指しています。
・これを実現するために、以下の2つの戦略的柱を軸に活動しています：
プロダクトおよびエンジニアリングチームとの横断的な連携による、マーケットプレイスのあらゆる側面へのデータ駆動型インテリジェンスの統合
チームが直接主導する、独立したインパクトの大きいイニシアチブの推進
・シニアデータサイエンティストとして、バックエンドチーム、インフラ専門家、デザイナー、マーケター、プロダクトマネージャーと密接に連携しながら、複雑なプロダクトおよび技術的なイニシアチブをリードしていただきます 。アーキテクチャ設計を推進し、プラットフォーム全体の技術的卓越性を確保し、チーム横断的な意思決定に影響を与えることで、当社の次世代AI駆動型プロダクト体験を形作っていただきます。
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データサイエンティスト・コンサルタント/メディカルプラットフォーム事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜800万円
ポジション
コンサルタント（プロジェクトリード）
仕事内容
【業務内容】
当社は、共同出資会社であり、主に製薬企業向けに医療ビッグデータ解析、論文執筆、コンサルティングなどの業務を行っています。
現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、医薬品マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。
今回募集する方には、データサイエンティスト・マーケティングコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトリード、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。

【ポジションの魅力・キャリアパス】
まずはデータサイエンティストとして、学術論文の整理、研究計画書の策定、医療ビッグデータの解析、学術論文の執筆に取り組んで頂きたいと考えています。
また、コンサルタントとして自ら顧客を開拓して頂くことも出来ますし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。ビジネス側のキャリアとしてシニアコンサルタントなどのキャリアを目指して頂くことも可能です。
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データサイエンティスト職/データ分析に関わる実務支援企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するデータ分析業務を担当していただきます。

当社のクライアントは、金融・製薬・外資系企業などの大手・グローバル企業が中心。
実務を通じて、ビジネスインパクトの大きいデータ活用に携わりながら、分析スキルと課題解決力の双方を高めていける環境です。

●業務内容の一例
・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など）
・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築
・統計手法や機械学習モデルの設計・構築
・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案
・AI技術を活用した解析支援（例：論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装）

ご入社後は2か月間の技術研修からスタートします
業界トップランナーである取締役の知見をもとに設計された独自カリキュラムにより、
データ分析の基礎から実務での活用方法まで体系的に習得可能です。

また、演習形式でのアウトプット機会も多く、
分析結果のプレゼンテーションなど、実務に直結するスキルも身につけられます。
文系・理系や経験を問わず、未経験からデータサイエンティストとしてのキャリアを築ける環境です。

●研修カリキュラム例
・データ分析業務の基礎理解
・統計学の基礎
・機械学習の基礎
・SQLの基本操作
・Pythonを用いたデータ処理
・分析実践演習 など
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データサイエンティスト/上場大手ネット広告祖業の総合IT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格
・顧客値引価格を最適化する「自社サービス」を提供しています】

昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています】

また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています】

実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています】

上記問題を解決するために「自社サービス」を立ち上げました】

当社が持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します】

商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています】

因果推論
・機械学習
・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています】

顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します】

全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル
・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います】

クライアントの持つ購買データに対して因果推論
・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています】

すでに本サービスは、大手アパレルチェーン
・ドラッグストア
・ファストフード
・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます】

案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります】

本ポジションの役割:
・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証】

本ポジションの魅力:AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です】

よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります】

そのためにAI
・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです】

単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善
・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります】

そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです】

※入社時に因果推論の実務経験
・知見は必要ございません】

（入社後にキャッチアップいただける環境があります】

）
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機械学習エンジニア/上場大手ネット広告祖業の総合IT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
【事業概要】
AIと経済学を組み合わせ、企業の価格・クーポン配信を最適化する自社サービスを開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。

【ミッション】
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。

【本ポジションの役割】
自社サービスのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。

PHASE 2｜モデル開発（主担当）
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す

PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

プロジェクトの進め方：
データサイエンティストがアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。

【本ポジションの魅力】
1. 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

2. トップクラスの研究者との協業
複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

3. 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（大幅な削減）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
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PdM/データサイエンティスト/上場大手ネット広告祖業の総合IT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
リードデータサイエンティスト
仕事内容
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化する自社製品を開発・提供しています。因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を大幅に削減した実績もあります。
ミッション: 現場の課題に深く入り込みながら、技術的な方法論を体系化し、より多くの企業に価値を届けられるスケーラブルなプロダクトへと成長させることが本ポジションのミッションです。要件定義からモデル開発・検証・改善までを一気通貫で担い、その繰り返しの中で分析手法やアルゴリズムそのものを深化させ、プロダクトとしての完成度を高めていただきます。
本ポジションの役割: 自社製品のコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。受注後のプロジェクト全フェーズに関与し、以下の業務を横断的に担当します。
PHASE 1｜要件定義・課題設計: クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する。使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する。提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、営業アポイントに同席することもある。
PHASE 2｜モデル開発: 価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装。顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング。既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める。
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証: 最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算。本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証。検証結果をクライアントにレポーティングし、モデル改善サイクルを回す。
PHASE 4｜プロダクト化・横展開: プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する。新たな差別化要素の研究開発。知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与。
プロジェクトの進め方: ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティストがアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。
本ポジションの魅力:
世界的にも新しい「AI × 経済学」領域: 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
トップクラスの研究者との協業: 複数の大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
経営インパクトに直結: 分析やモデルの成果が、クーポン原資の大幅な削減や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
プロダクト化を通じた技術的成長: 目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。
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ヘルスケア業界向け データサイエンティスト（臨床統計解析：リーダー候補）/東証プライム上場 大手プライムＳＩｅｒ

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
リーダー（候補）
仕事内容
ご自身の経験、技術、ノウハウを活かしていただき、ヘルスケアに関する社会課題を解決するという高い意欲をお持ちの方とともに成長していきたいと考えております。

業務概要:
担当業務
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）

ポジション・部門の魅力:
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
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データ分析コンサルタント（案件推進メンバー）/東証プライム上場 大手プライムＳＩｅｒ

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
サブリーダーまたはメンバー
仕事内容
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。当社では、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
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、体験型アプリの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）

ポジション・部門の魅力
1.国内有数のデータサイエンティストを誇る組織で、且つ会社としては、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.大学、公官庁での共同研究を通じ共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、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事ができるサービスを保持しています。

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
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CDP導入および活用コンサルタント/大手流通企業グループのデジタル部門を担う企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円〜800万円
ポジション
コンサルタント
仕事内容
業務概要: 当社のCDPは会員を中心に、分析とアプローチの機能を提供しています。CDPは4つの機能（ダッシュボード、タグ、ターゲットグループ、マーケティング）を用いて、顧客分析、ターゲットセグメントの選定、マーケティングキャンペーン実施、施策結果の参照を行うことができます。
事業フェーズとして、CDPの活用は売り上げベースで拡大しました。導入済みの事業会社への運用／活用サポートをしつつ、未導入の事業会社への活用提案を行い、更なる拡大を目指しています。
具体的な業務: 当グループへのCDPの導入および活用全般をデータ活用のコンサルタントとして推進していくポジションです。当グループの各事業会社の業務ニーズや課題を発掘し、解決を推進する伴走型サポート役として、データを軸にした解決策の立案と伝達力が求められます。当グループのデータドリブン経営の活性化に向けて活用事例を積み上げていくことを期待しています。
業務例:
1. ID-POSデータの分析および活用
2. 顧客分析、RFM、セグメントの定義、KPI設計、効果測定
3. 商品や販促施策に関するデータ分析を基にした仮説立て
4. マーケティングデータを活用した施策立案および効果検証
5. お客さまの購買行動や志向パターンの分析
6. データを活用したOne to Oneマーケティングの立案
ポジション・部門の魅力:
1. 最大級のデータ量と種類のデータプラットフォームを活用し、データ分析の視点で経営や事業の活性化に関われる。
2. 成長フェーズであり、自身の成長と成果が事業に反映されやすい。
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データサイエンティスト/データマイニングサービスのリーディングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円 - 800万円
ポジション
担当者
仕事内容
クライアントの経営課題・事業課題に対し、課題設定からビジネス実装まで、データ分析を軸に一貫して支援します。プロジェクトのゴールに応じ、社内のコンサルタントやエンジニアと協業チームを編成。クライアントと直接ディスカッションを重ねながら、データ活用による本質的な課題解決を推進します。

職務内容として、経験・適性、および担当プロジェクトに応じて下記いずれかの業務をお任せします。

●データ分析・モデル構築・AI開発
・顧客データや外部データを用いた要因分析・施策の効果検証
・統計モデル、機械学習モデル、数理最適化モデルの設計・構築
・LLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルLLMを活用したAIエージェントの設計・開発

●戦略策定・ビジネス活用支援
・分析結果・技術的知見に基づいた戦略策定・意思決定の提言
・DX／データ活用・デジタルマーケティング領域における戦略構想および仮説立案
・クライアント組織におけるデータ活用人材の育成、内製化支援

●データ基盤・環境構築
・データパイプラインの設計・構築
・ダッシュボードの設計・構築、および業務定着支援

プロジェクトテーマ例として、幅広い業界において、最先端の技術を活用した高度なプロジェクトが多数動いています。

●通信・メディア
・ABテストや因果推論を用いた施策効果検証、要因分析に基づく改善方針の提示

●エンターテインメント
・経営データ基盤構築・ダッシュボード開発、時系列予測等を組み合わせたIP経営の高度化
・マルチモーダルLLMを活用したクリエイティブチェック（倫理的懸念の自動判定）

●小売
・需要予測・数理最適化による店舗特性に応じた棚編成の最適化
・デジタルチャネルおよびダイレクトメールの施策立案・送付最適化

●メーカー
・新商品の需要予測に基づくマーケティング施策検討
・廃盤品の故障予測による交換部品の発注・在庫管理の精緻化
・生産管理・加工プロセスの最適化、会員プログラムを含むマーケティング戦略策定

●インフラ・物流
・倉庫から個別拠点・顧客への配送ルート最適化
・業務データを活用した自律型分析AIエージェント（LLMマルチエージェント）の開発

●金融
・AIエージェントを活用した融資稟議業務の高度化
・自然言語処理モデルによる契約書チェックおよびフィードバックAI開発
・折衝ログデータを活用した法人営業の高度化支援

●先端領域・その他
・大学との共同研究や学会発表
・センサーデータ解析等を活用した陸上養殖のプロセス最適化
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第二新卒 データサイエンティスト（統計・数理系出身歓迎）/データマイニングサービスのリーディングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜550万円
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
募集概要
データ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

事業内容
データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくることをパーパスに、1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
【事業内容】
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業


業務内容
● 概要
クライアントの経営課題・事業課題に対し、課題設定からビジネス実装まで、データ分析を軸に一貫して支援します。
まずはスタッフロールとして、先輩メンバーのサポートの元で基礎的な分析タスクをお任せします。
プロジェクトのゴールに応じて、社内のコンサルタントやエンジニアと協業チームを編成することもあり、クライアントとのディスカッションを重ねながら、データ活用による本質的な課題解決を推進します。
● 段階的なお仕事の流れ（職務内容）
ご自身の経験や適性、成長スピードに合わせて、できる業務から順にお任せしていきます。
STEP 1：基礎業務（入社初期 ）
・データの集計・加工・クレンジング（分析可能な状態への整理）
・ダッシュボードや集計レポートの作成・更新
STEP 2：実践的な分析・モデル構築（スキル向上に応じて）
・顧客データや外部データを用いた要因分析・効果検証
・統計モデル・機械学習モデル・数理最適化モデルの設計・構築
データパイプラインの設計・構築
STEP 3：高付加価値な提言・高度な技術開発（将来的にお任せする領域）
・LLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルLLMを活用したAIエージェントの開発
・分析結果に基づくクライアントへの戦略提言・仮説立案
・クライアントのDX推進やデータ活用人材の育成・内製化支援
【配属後に携われるプロジェクトテーマ例】
先輩のサポートのもとチームで参画するため、未経験からでもスケールの大きな高度な案件に触れながら成長できます。
●通信・メディア
・因果推論やABテストを用いた施策の効果検証・改善提案
●エンターテインメント
・経営データ基盤構築・ダッシュボード開発による経営高度化
・マルチモーダルLLMを活用したクリエイティブチェック（倫理的懸念の自動判定）
●小売
・需要予測や数理最適化を活用した店舗の棚編成・配送の最適化
・デジタルチャネルやダイレクトメールの施策立案・改善
●メーカー
・新商品の需要予測に基づくマーケティング施策検討
・故障予測による交換部品の発注・在庫管理の精緻化
●インフラ・物流
・最適化アルゴリズムを用いた配送ルートの効率化
・業務データを活用した自律型分析AIエージェントの開発
●金融
・自然言語処理モデルによる契約書チェックや営業ログ解析による営業支援
●先端領域・その他
・センサーデータ解析を活用した陸上養殖のプロセス最適化
・大学との共同研究や学会発表

ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。
データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。
基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。

働く魅力
・他社のデータサイエンティスト育成研修も手掛ける同社だからこそ、実践的なトレーニング環境が整っています。
・新卒・未経験入社から3 4年でプロジェクトマネジャー（PM）として大手企業の課題特定から牽引するメンバーも多数活躍中。年次に関わらず、成長に応じたチャンスが得られる環境です。
・200名超のデータサイエンティストが在籍しており、業務上の悩みや分析手法の相談をSlack等で気軽に投げ合えるオープンな風土です。身近にロールモデルを見つけやすく、プロジェクト内における定期的なフィードバックにより、日々の業務の中で成長できる実感が持てる環境です。
・スタッフロールの場合、1人あたりの担当は1案件。複数案件に追われることなく、1つのプロジェクトに深く集中して知見を深めることができます。
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プロダクト開発本部　カスタマーサービス開発部：データサイエンティスト/大手ネット系金融サービス企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
FinTech系サービスにおけるAIの活用範囲は、行動予測、スコアリング、不正検知など多岐にわたります。データサイエンティストは、その様々な状況においてAutoMLなどのツールを活用しながら、最適なソリューションを提供しビジネス貢献する役割を担っています。

成長著しい当社のFinTechサービスにおいて、AIを活用した付加価値の創出やインパクトの大きさを実感することが可能です。


働く環境
プロジェクトマネージャーやデータ処理関連のシステム開発を主に担当するメンバー達と協業しながらプロジェクトを推進しています。

プロジェクト数
・2〜3件
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【東京都/神奈川県】データアナリスト（ジュニア）/独立系データ分析・システム開発会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
350万円〜600万円
ポジション
データアナリスト（ジュニア）
仕事内容
同社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。

【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。
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企画営業（顧客向けフロント職／データ活用）/デジタルマーケティング会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜800万円
ポジション
フロント担当者
仕事内容
【ポジションの魅力】
・数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かすことができます。顧客が保有する国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。
・提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能です。専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。
・最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付けます。業務では最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。

【業務概要】
顧客の各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。

【具体的な業務】
・顧客の課題整理・要求定義: 顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリングし、データで解決可能な形（分析要件）へと翻訳・定義します。（例：特定料金プランのユーザー動向調査など）
・分析設計・データ抽出（SQL）: 課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。
・チーム連携・ディレクション: 高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。
・資料作成・提案: 分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

【想定されるキャリアパス】
・1年後: フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。
・3年後: 重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。

【組織構成・ワークスタイル】
・配属先: ビジネス局 データコンサルティング部 ※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。
・チーム体制と役割分担: フロントチーム（配属予定）： 顧客折衝、要求定義、全体ディレクション。バックエンドチーム： データ処理、高度な分析（機械学習/統計など）。シングルミッションチーム： 特定プロジェクト専属での一気通貫対応。
・組織環境: 20代 30代（最若手は新卒3年目）が中心のフラットな組織です。IT業界に限らず、事業会社（アパレル等）からの転職者など、多様な中途メンバーが活躍しています。
・ワークスタイル: ハイブリッドワーク（週3日出社・週2日リモート）
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CDO Staff リード/大手総合インターネット企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
リード
仕事内容
【業務概要】
データ活用推進組織において、データ戦略責任者の方針や問題意識を全社横断の施策へと具体化し、データとAIの融合による事業変革を推進するポジションです。組織・ガバナンス・人材・技術の4つの領域を俯瞰しながら、重要テーマの推進、組織運営の高度化、意思決定支援、関係者との合意形成をリードし、データ活用とリスク管理の両立を実現します。

【ミッション・展望】
セキュリティ関連プロジェクトを横断的に推進し、組織全体のリスク低減とセキュリティレベル向上を実現します。

【主な業務内容】
1. データ戦略責任者の方針や課題認識に基づく重要テーマを特定し、構想策定から実行・定着までをリードします。
2. データ活用推進組織における組織運営を高度化し、経営・組織の意思決定を支える仕組みやプロセスの設計・改善を推進します。
3. AIエージェントの活用を前提とした業務プロセスの再設計を推進し、生産性向上と新たな価値創出の実現を担います。
4. データガバナンスとAIガバナンスを統合した「統合データ・AIガバナンス」の企画・構築を行います。
5. プライバシー保護強化技術（Privacy Enhancing Technologies）を活用したプライバシー保護とデータ連携の仕組みづくりを推進します。
6. データディレクター、法務、政策渉外、セキュリティ、内部監査、DPO、グループ会社など多様なステークホルダーと連携し、複雑な論点に対する合意形成と意思決定を推進します。
7. 全社横断のデータ・AI活用推進に向けたガバナンス体制および運営プロセスの設計・改善し、持続的に機能する組織基盤の構築を担います。
8. データ活用促進とリスク管理を両立する仕組みづくりを推進し、事業成長と社会的信頼の双方に貢献します。
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データサイエンティスト（メンバー）/DXソリューションサービスを提供する企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜750万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【ポジション概要】
先端半導体製造企業において、製造・開発・設備領域でのデータ活用が重要視される中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展しています。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。
Python／SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。

【業務内容（概要）】
製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。

【業務内容（具体的に）】
先端半導体製造企業にて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当します。
Python／SQLを用いたデータ抽出・加工
モデリング（回帰／分類など）、特徴量設計、評価
工程・設備データの可視化、品質指標分析
歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など
BIツール（Tableau／Power BI）でのダッシュボード作成
分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携

【仕事の魅力】
1. 役割・裁量：分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる
2. 成長機会：半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める
3. 業務魅力：技術と業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい

【ポジションで求めること】
課題に適した分析手法の選定・提案ができること
前処理〜モデリング〜評価までを主体的に遂行できること
分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢

【キャリアパス】
データサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスがあります。
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データサイエンティスト/Fintech系スタートアップ企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜700万円
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
同社は「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。

【募集背景】
日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創る仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、同社のコアとなる役割です。同社が独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

▼仕事の具体的内容
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

【入社後の役割 / チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
チームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

【事業について】
＜主力サービス＞
請求書を売却する新しい資金調達の選択肢。日本初のオンライン型ファクタリングサービスです。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は1,000億円を突破しています。

＜法人カード事業＞
同社独自の与信で多くのSMBへ利便性を届ける、2024年7月にリリースした法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、同社独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。
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シニアデータサイエンティスト/Fintech系スタートアップ企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
シニア
仕事内容
【業務概要】
あらゆる情報を信用に変え、新たな価値を創出することをミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指す企業でのポジションです。日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、同社のコアとなる役割です。同社が独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

【具体的な仕事内容】
データサイエンス領域のリードとして、ビジネス課題の特定からモデル開発、実装、効果検証までの一連のプロジェクトを主導していただきます。
・機械学習を用いた、信用スコアリングエンジンや不正検知エンジンの開発、運用、継続的な改善
・経営陣やビジネスサイドと密に連携し、データに基づいた事業戦略やプロダクトロードマップの策定に提言
・プロダクトや業務フローへのモデル実装における、Webエンジニアやプロダクトマネージャーとの協業推進
・リスクポートフォリオのモニタリング、分析、改善提案を通じたPDCAサイクルの推進

【入社後の役割 / チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
チームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

【事業について】
＜主力サービス＞
●請求書を売却する新しい資金調達の選択肢
日本初のオンライン型ファクタリングサービスです。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は突破しています。

＜法人カード事業＞
●独自与信で多くのSMBへ利便性を届ける
法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。
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データサイエンティスト（小売業・メーカー・官公庁向けデータコンサルティング担当）/大手電気通信事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
データコンサルティングリーダー
仕事内容
顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスを実現するポジションです。

具体的な業務:
・営業担当と連携した、決済サービスを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け
・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計
・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析
・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント

ポジション・部門の魅力:
配属予定組織は、日本有数のビッグデータを所管するデータ主管部門です。
位置情報などのデータを活用したBtoBtoCの商品開発に携わることができます。
BtoBtoCの商品開発には、AIを用いたビジネス企画もスコープに含まれており、ビッグデータを活用したAI開発に取り組む機会もあります。
また、メンバーにはビッグデータ解析や統計、ディープラーニング、AIに精通した人財がおり、OJTを通じてさまざまな高度技術ノウハウを習得することができます。
部門独自の研修も充実しており、OJTだけでなく研修を通じて新たな技術を学びながら、新規事業にチャレンジすることが可能です。
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AI Transformation Lead（ビジネス変革推進） ※メンバークラス/大手電力会社グループ

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
メンバークラス
仕事内容
小売事業領域において、AI・データ活用を前提とした業務変革を推進していただきます。

事業部門と連携しながら業務プロセスや意思決定構造を分析し、AI活用による価値創出機会を特定。そのうえで、AIを前提とした将来の業務プロセス（To-Be）の設計から、変革ロードマップの策定、プロジェクト推進、業務適用・定着までを一貫して担います。

AIサイエンティストやデータエンジニア、事業部門メンバーと協働し、構想立案にとどまらず、実運用・成果創出までリードいただくポジションです。


【主な業務】
- 事業・業務プロセスの分析および課題・価値創出機会の特定
- AI・データ活用を前提とした業務プロセス、オペレーションモデルの設計
- AI活用テーマの企画・具体化および変革ロードマップの策定
- 関係部門との合意形成、プロジェクト体制構築および推進
- 要件定義、課題整理、意思決定支援などのプロジェクトマネジメント
- PoCから本番導入、業務適用、現場定着までの一貫した推進
- KPI設計、効果測定、改善施策の立案・実行
- AI活用による売上向上、業務効率化、コスト削減等の成果創出


2．職責
1. 事業変革テーマの企画・推進
- 事業課題や業務課題を整理・構造化し、AI・データ活用による変革テーマの企画を推進していただきます。
- 関係者と連携しながら、価値創出につながるプロジェクトの立ち上げに取り組んでいただきます。


2. AI・データ活用プロジェクトの推進
- 事業部門や関連部署と協働し、論点整理や合意形成を行いながらプロジェクトを推進していただきます。
- 業務変革の実現に向けて、導入から業務適用・定着まで一貫して携わっていただきます。
- 売上向上や業務効率化など、事業成果の創出に貢献していただきます。


3. 新たな価値創出機会の探索
- 生成AIやAIエージェントなどの先端技術の動向を踏まえ、新たな活用可能性の検討を行っていただきます。
- データ・AIを活用した新サービスや新たな事業機会の創出に取り組んでいただきます。


【魅力・やりがい】
1.日本最大級のビジネス変革を自らリードできる

日本最大級の電力インフラを支える小売事業領域において、事業インパクトの大きいテーマに対し、ビジネスの根幹に踏み込んだ変革に携わることができます。


2.最先端のAI・データサイエンス技術を実務で活用できる環境

生成AI／LLMやAIエージェントなどの最先端技術を、GCPを中心とした基盤上で実業務に適用しながら活用できます。必要な技術に関して常にグループ内でディスカッションしており、今後も柔軟に環境を進化させ続ける予定です。


3.大きな裁量と外部発信を通じた影響力の獲得

経営層と近い距離で、自ら描いたTo-Beを起点にテーマを推進できる裁量があります。また、社内に閉じず、外部発信や各種イベント登壇にも積極的に取り組んでおり、Google主催の生成AIコンペティションのファイナリスト経験や、Business Insiderなど外部メディアでの発信実績もあります。自身の取り組みを対外的に発信しながら、業界全体への影響力を持てる点も大きな魅力です。
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データサイエンティスト（データドリブン組織変革推進）/大手電気通信事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）（イメージ年収：～800万円）
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
【業務概要】
配属予定組織では、通信ネットワークをはじめとする多様なデータを分析し、サービス品質の向上や業務効率化、事業課題の解決を担うポジションです。
データ分析においては、関係部署と連携し、課題設定から施策提案、効果検証までを一貫して推進します。
あわせて、各部門へのデータ分析活用の伴走支援やデータ活用人財育成、BIツールの活用促進を通じて、各部門が自律的にデータを活用し、意思決定や業務改善につなげられる組織への変革をリードします。

【具体的な業務】
1. データ分析による課題解決
・関係部署へのヒアリングを通じた課題の構造化、分析テーマおよびKPIの設計
・サービス品質向上、業務効率化等に向けたデータ分析
・分析結果に基づく施策の提案、関係部署との合意形成および意思決定支援

2. データドリブン組織への変革
・各部署が自律的にデータを活用するためのプロセス、支援施策の企画
・各部門に対するデータ分析、BIツール活用の伴走支援
・データドリブン組織化に向けたワークショップの企画および開催、教育コンテンツの企画および作成

【ポジション・部門の魅力】
あらかじめ正解や進め方が決められた分析だけでなく、まだ明確になっていない課題を整理し、データによって解決の道筋を描くことが求められます。
通信ネットワークを中心とした多様なデータに、機械学習、統計解析、可視化などの手法を組み合わせ、新たな分析テーマや施策を提案できます。
分析結果を示すだけでなく、関係部署とともに施策の実行から業務への定着まで推進できます。
データ分析の専門性に加え、課題設定、プロジェクト推進、人財育成、組織変革の経験を積みながら、将来的にはデータ活用戦略をリードする存在として成長できる環境です。
技術部門横断でデータ分析とデータ活用を推進する専門組織でのポジションです。通信ネットワークをはじめとする多様なデータを分析し、各部門の意思決定や課題解決を支援するとともに、各部門を自律的にデータ活用できる組織に変革することが、この組織の使命です。
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アナリティクスコンサルタント（ポテンシャル）/データマイニングサービスのリーディングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者
仕事内容
募集概要
データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくることをパーパスに、多くの企業の「DX・データ活用」を支援しています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
【事業内容】
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

配属部門：アナリティクスコンサルティングユニット
ご経験やご意向に応じて、流通・小売・製造業・金融等、各事業部に配属いたします。
担当いただくプロジェクトにおいては、事業部関係なく、様々な業界へのアサインが可能です。
構想策定から実装までEnd to Endでお客様のデータ活用を支援するプロフェッショナルサービスの部署です。
ビジネスと技術を融合させるため、コンサルタントとデータサイエンティストが同じ部署に所属し、一体となってプロジェクトを推進しています。
現在は多くのコンサルタントが在籍。
外資コンサル、大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャーなど多様な出身者が活躍しています。

業務内容
データ分析のプロフェッショナルとして、技術とビジネスの架け橋となり分析の設計・実行から現場での活用支援までを担います。

【具体的な支援領域（例）】
a. マーケティング領域（売上・顧客体験の最大化）
購買データ、Web・アプリの利用データ等を分析し、マーケティング戦略策定や施策最適化を支援。
b. オペレーション領域（業務効率化・コスト最適化）
調達、在庫、物流、人・設備の稼働データ等を可視化し、業務プロセス改革や現場の最適化を支援。
c. 全社・その他領域（経営課題の定量化・新規事業など）
上記に限らず、全社戦略の定量化、新規事業の実現可能性調査（Feasibility Study）、組織横断のデータ基盤活用など、幅広いテーマに対応します。

【具体的な業務例】
・課題定義・分析設計：クライアントへのヒアリングやデータ構造調査を通じた、ビジネス課題の特定および分析アプローチ（仮説設定・データ設計）の策定
・分析実行：クライアントデータの抽出・集計・分析（PoC / Feasibility Study含む）の実行と、分析結果に基づくビジネス施策・改善案の導出
・ダッシュボード・KPI構築：意思決定や業務運用のためのKPI定義、およびデータ可視化スキーム（BIダッシュボード等）の設計・構築
・ビジネス実装・現場定着支援：分析結果や施策案をクライアントの意思決定・現場運用に落とし込むための伴走支援（レポーティング、クライアントコミュニケーション）
・データサイエンティスト・エンジニアとの協働推進：高度な解析やシステム化が必要なプロジェクトにおける、データサイエンティスト／エンジニアとの連携

【案件事例】
・大手企業：グループ全体のデータアセスメントおよび各事業会社における経営・事業課題の定量化支援
・大手企業：購買・Web行動データの集計・分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案およびPDCA運用体制の構築
・大手企業：調達・配送データの可視化（BIダッシュボード構築）による業務プロセス改革および現場への定着支援

働く魅力
・大手クライアントの変革に直結
各業界を代表する大手企業が中心。幅広い業界・テーマのコンサルティングを通じて、大企業のビジネスモデル変革に直結する手応えを得られます。
・多くのスペシャリストとの協働環境
多様な強みを持つデータサイエンティストやエンジニアが多数在籍。プロジェクトごとに柔軟なチームを組み、技術面も強固に推進できます。
・最上流から実装・定着まで一気通貫で推進
DX戦略・構想策定から、システム実装・現場定着までを一貫してリード。新業務設計や技術選定など、大きな裁量を持ってプロジェクトをデザインできます。
・新規サービス・ソリューションの企画にも挑戦可能
クライアント支援で得た知見を活かし、新規サービスやソリューションの企画・立案にも積極的にチャレンジできる環境です。
・1人1プロジェクト集中＆丁寧なフィードバック体制
メンバー層は基本的に1人1プロジェクト担当とし、深くコミット可能。レビューアー制度により属人化を防ぎ、日常的にフィードバックを得て成長できます。
・最先端技術・ナレッジを学べる豊富な育成環境
社内勉強会や研修が活発で、最先端のAI・データサイエンス技術やコンサルナレッジを継続的にキャッチアップし、互いに高め合える文化です。
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