非公開求人
Data Analyst(業務委託)/お買い物アプリ運営企業の求人
求人ID:1546488
更新日:2026/08/20
転職求人情報
職種
Data Analyst(業務委託)
ポジション
担当者
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収イメージ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
仕事内容
ご自身で分析を行いながら、AIが分析しやすいデータ環境を整えていただきます。同社では、AI活用を積極的に行っています。そのため、AIが正しい分析を実行できるよう、データ・ナレッジを整備することが欠かせません。分析の実務を通じて課題を見つけ、AIが正しく解釈できる形にデータを整え、AIのアウトプットの質を上げていく。この両輪を担うポジションです。
1. データウェアハウス・データマートの設計・構築(重点領域)
データエンジニアと連携し、BigQuery・Dataformを用いてデータウェアハウスとデータマートを設計・構築します。データエンジニアが担うのは、データの収集・パイプライン・基盤の非機能要件です。本ポジションでは、その上に載る分析層を担います。どの粒度でテーブルを持つべきか、どの指標をどう定義するか、どこまでを共通のマートとして持つか 分析要件を起点に設計し、繰り返し使える形へ整えていきます。整備の目的は、人が分析しやすくすることだけではありません。AIが正しくデータを解釈し、精度の高いアウトプットを返せる状態を作ることを目指します。
2. 指標定義の統一とデータ品質の担保
KGI・KPIの定義を整理し、経営・PdM・マーケが同じ数字を見て議論できる状態をつくります。定義のばらつきや数値の不整合を発見し、マート側で解消していきます。
3. 課題の定義・仮説立案
PdM・エンジニア・マーケ・CSと連携し、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。
4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析(SQL / BigQuery / Looker Studio等)を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、意思決定に活かせる形で届けます。
5. ダッシュボードの構築・運用
整備したデータマートを土台に、各部署が自律的に数字を見られるダッシュボードを構築・運用します。
6. AIを活用した分析の高速化
Claude等のAIツールを前提に業務を設計します。定型的な分析やクエリ作成をAIに委ね、出力の妥当性を見極めながら、分析のスループットを上げていきます。
【ポジション・部門の魅力】
* AIが分析できる環境を、自分の手で設計できる
すでに整ったDWHを使う仕事ではありません。何をウェアハウスに持ち、どこをマートとして切り出すか。設計判断から関われます。分析と基盤の両方に手を入れられる環境は多くありません。
* EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。
* 分析が確実に意思決定に使われる
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。
* アナリスト出身のPdMと、設計から一緒に組める
データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っており、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がありません。
* AIをフル活用できる環境
全社でAIフル活用を前提とし、AIツールの利用環境も整っています。分析やクエリ作成をAIで効率化しながら、人が判断すべきところに時間を使えます。
1. データウェアハウス・データマートの設計・構築(重点領域)
データエンジニアと連携し、BigQuery・Dataformを用いてデータウェアハウスとデータマートを設計・構築します。データエンジニアが担うのは、データの収集・パイプライン・基盤の非機能要件です。本ポジションでは、その上に載る分析層を担います。どの粒度でテーブルを持つべきか、どの指標をどう定義するか、どこまでを共通のマートとして持つか 分析要件を起点に設計し、繰り返し使える形へ整えていきます。整備の目的は、人が分析しやすくすることだけではありません。AIが正しくデータを解釈し、精度の高いアウトプットを返せる状態を作ることを目指します。
2. 指標定義の統一とデータ品質の担保
KGI・KPIの定義を整理し、経営・PdM・マーケが同じ数字を見て議論できる状態をつくります。定義のばらつきや数値の不整合を発見し、マート側で解消していきます。
3. 課題の定義・仮説立案
PdM・エンジニア・マーケ・CSと連携し、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。
4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析(SQL / BigQuery / Looker Studio等)を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、意思決定に活かせる形で届けます。
5. ダッシュボードの構築・運用
整備したデータマートを土台に、各部署が自律的に数字を見られるダッシュボードを構築・運用します。
6. AIを活用した分析の高速化
Claude等のAIツールを前提に業務を設計します。定型的な分析やクエリ作成をAIに委ね、出力の妥当性を見極めながら、分析のスループットを上げていきます。
【ポジション・部門の魅力】
* AIが分析できる環境を、自分の手で設計できる
すでに整ったDWHを使う仕事ではありません。何をウェアハウスに持ち、どこをマートとして切り出すか。設計判断から関われます。分析と基盤の両方に手を入れられる環境は多くありません。
* EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。
* 分析が確実に意思決定に使われる
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。
* アナリスト出身のPdMと、設計から一緒に組める
データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っており、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がありません。
* AIをフル活用できる環境
全社でAIフル活用を前提とし、AIツールの利用環境も整っています。分析やクエリ作成をAIで効率化しながら、人が判断すべきところに時間を使えます。
必要スキル
【必須スキル】
* データアナリストとしての実務経験3年以上
* SQLの高度な運用能力
* データウェアハウス・データマートの設計・構築経験
* 用意されたテーブルを使うだけでなく、分析要件からテーブル設計を行った経験を重視します
* 事業やプロダクトをグロースさせるための仮説化力、分析力
* ダッシュボード構築能力
* プロダクトマネージャーやエンジニアなどのステークホルダーとのコミュニケーション、提案、合意形成、推進能力
* 基礎的な統計的知識と運用能力
* AIツール(Claude等)を活用した分析業務の効率化への関心と実践
【歓迎スキル】
* Dataform・dbt等を用いたデータ変換・モデリングの実務経験
* BigQueryを用いた大規模データの分析・基盤運用経験
* データエンジニアと協働し、データ基盤の改善を進めた経験
* 分析組織やデータ活用が確立された環境で、体系的な分析手法を学んできた経験
* 複雑で関係者の多いプロジェクトにおいて、アナリストとしてオーナーシップを持って分析を推進した経験
* 一定以上の規模・トラフィックを持つサービスでの分析経験
* PythonやRなどのプログラミングを用いた分析経験
* 経営層、PdMなどのステークホルダーへの提案・合意形成の経験
【求める人物像】
* 分析だけでなく、分析しやすい状態を自らつくることに面白さを感じる方
* 分析を通じて事業を伸ばすことに関心がある方
* AIを積極的に活用し、分析の進め方を更新し続けられる方
* 細部まで丁寧にデータを見る一方で、全体を構造化して捉えられる方
* 部門を超えて人を巻き込み、分析を意思決定・施策につなげられる方
* ECの体験には可能性があると少しでも感じる方
* データアナリストとしての実務経験3年以上
* SQLの高度な運用能力
* データウェアハウス・データマートの設計・構築経験
* 用意されたテーブルを使うだけでなく、分析要件からテーブル設計を行った経験を重視します
* 事業やプロダクトをグロースさせるための仮説化力、分析力
* ダッシュボード構築能力
* プロダクトマネージャーやエンジニアなどのステークホルダーとのコミュニケーション、提案、合意形成、推進能力
* 基礎的な統計的知識と運用能力
* AIツール(Claude等)を活用した分析業務の効率化への関心と実践
【歓迎スキル】
* Dataform・dbt等を用いたデータ変換・モデリングの実務経験
* BigQueryを用いた大規模データの分析・基盤運用経験
* データエンジニアと協働し、データ基盤の改善を進めた経験
* 分析組織やデータ活用が確立された環境で、体系的な分析手法を学んできた経験
* 複雑で関係者の多いプロジェクトにおいて、アナリストとしてオーナーシップを持って分析を推進した経験
* 一定以上の規模・トラフィックを持つサービスでの分析経験
* PythonやRなどのプログラミングを用いた分析経験
* 経営層、PdMなどのステークホルダーへの提案・合意形成の経験
【求める人物像】
* 分析だけでなく、分析しやすい状態を自らつくることに面白さを感じる方
* 分析を通じて事業を伸ばすことに関心がある方
* AIを積極的に活用し、分析の進め方を更新し続けられる方
* 細部まで丁寧にデータを見る一方で、全体を構造化して捉えられる方
* 部門を超えて人を巻き込み、分析を意思決定・施策につなげられる方
* ECの体験には可能性があると少しでも感じる方
就業場所
就業形態
業務委託
企業名
お買い物アプリ運営企業
企業概要
お買い物アプリ運営企業
企業PR
業務カテゴリ
組織カテゴリ
備考
応募ありがとうございました。コンサルタントからご連絡します
応募出来ませんでした。恐れ入りますがもう一度やり直してください
気になるに登録しました
気になるに登録出来ませんでした。恐れ入りますがもう一度やり直してください