金融フロント、1000〜1200万の転職求人

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●プロダクトの特徴
当社は発見型ソーシャルECアプリを運営しています。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。
特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいている点です。
作物育成ゲームや、投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

●プロダクトの目指す世界
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。
ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。
情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。

変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。
目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。
社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

●業務内容
プロダクト・ビジネス課題における定量分析を通じて、課題の特定から、意思決定に効く示唆の提示までを一気通貫で担っていただきます。
分析依頼を受けて処理する役割ではなく、「そもそも何を分析すべきか」を上流から定義していただくポジションです。

1. 課題の定義・仮説立案（上流からの関与）
PdM・エンジニア・マーケ・CSと同じチームの一員として、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。

2. AIを「一人のアナリスト」として育て上げる
Claude等のAIツールを前提に、分析業務そのものを設計します。
定型的な分析をAIに委ね、出力の妥当性を見極めて修正し、AIが正しく機能する状態へと育てていく これが重要な業務の一つです。
目指すのは、自身の分析業務が効率化されることに加えて、各チームが品質を担保した状態で分析を自動化できている状態です。

3. KPI設計・指標の運用
KGI・KPIを設定し、ダッシュボードの構築・運用を担います。
経営・PdM・マーケそれぞれが見るべき指標を整理し、意思決定の精度を上げる仕組みをつくります。

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、施策立案への活用までサポートします。

5. 関係者との連携・施策への接続
多様な部門と協力し、分析結果を具体的な施策へとつなげます。
分析で得た示唆を事業責任者・PdMに届け、リリース後の効果検証まで伴走します。

6. データ活用の組織浸透（経験に応じて）
以下の領域にも横断的に関与いただけます。

・社内のデータ活用教育の推進
・データ活用を促進する新しいプロジェクトの企画・実行
・BIツールを用いたデータ可視化環境の構築・メンテナンス
・より高度な分析ができるよう分析環境の改善

●このポジションで向き合う難題
EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルが絡み合う複合データの解釈
購買・行動・広告・ゲームKPIが相互に影響し合う、一般的なECにはないデータ構造を扱います。
単純な相関では説明できないパターンを読み解くには、ドメイン理解と分析設計の両方が必要です。
条件を丁寧に場合分けし、ノイズを切り分けて事象を構造化する 数学的な思考が効いてくる領域です。

AIを「使う」から「育てる」へ
AIの性能向上により、分析実務のあり方そのものが変わりつつあります。
どこまでをAIに任せ、どこを人が担保するのか。
出力の誤りに気づける細やかさを持ちながら、分析プロセス全体を再設計していく難しさがあります。

多様なステークホルダーへのデータコミュニケーション
PdM・マーケ・CS・経営陣と、異なる目的・リテラシーを持つ相手に分析結果を届けます。
「正しい分析」を「使われる分析」にするためのコミュニケーション設計が問われます。

●仕事の魅力
AIを育て、分析のあり方そのものを設計できる
多くの企業では、PdMがアナリストに分析を依頼し、アナリストがそれを裁く という業務フローが当たり前になっています。
当社はまだその型が固まっていないからこそ、最初からAIを前提とした分析体制をゼロベースで設計できます。
「AI時代のアナリストはどうあるべきか」を、実践しながら自分で定義できる環境です。

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、事業成長に直結する
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。分析を通じて事業を伸ばしたい方にとって、手触りのある環境です。

ほぼゼロから、分析の仕組みを立ち上げられる
専任アナリストがほぼいない状態だからこそ、既存の型に縛られず、分析環境・KPI体系・データ活用文化を自分の手でつくれます。
プロダクト・マーケ・EC・広告など複数領域を横断でき、事業全体を俯瞰するアナリストとしての視点が短期間で身につきます。

アナリスト出身のPdMと、分析の設計から一緒に組める
現在、データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っております。
そのため、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なく、上流から設計を一緒に組み立てていける環境です。