データサイエンス、800万以下の転職求人

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業務概要:金融機関向けに培ってきた知見（広義のファイナンス知見として、データアナリティクス、ファイナンス、マーケティング、金融工学等）を他のインダストリーや金融の応用的な分野に拡大していくことを狙ったチームです。
社会的に影響の大きな事業活動や公益活動に携わる、金融機関や行政
・地方公共団体、その他事業会社に向けて、統計やデータアナリティクス、マーケティングの知見を活用し、その事業の経済的
・社会的価値（インパクト）を評価し、事業の高度化にむけた提案等を行うアドバイザリーサービスを提供します。
具体的な業務:事業のリターンである経済的価値や社会的価値はクライアントやステークホルダーにとって様々であり、その相違を意識しながら、領域横断的に統計やマーケティング知見を活用し、インパクトを評価する応用力が求められます。
また、インパクトをどのように定義し訴求するかについては、クライアントの事業理念が強く反映されるため、それらの考えを丁寧に理解し、ロジックモデル等として可視化するコミュニケーション力も必要となります。
さらに、インパクトの評価で終わらず、それを高度化や新しい施策の実施に向けた提言まで検討することが求められ、ロジカルな思考力と発想力が問われます。
インパクト評価を行う事業の例としては、半導体まちづくりの経済波及効果や技術人材育成事業の社会的インパクト、税制の事業効果、保育施策の経済波及効果等、実績として多岐にわたりますが、今後はもっと多くの分野でサービスを展開していきたいと考えています。
いずれにおいても、1)受益者やステークホルダーに対するデプスインタビュー等の定性調査を行い、納得感あるロジックモデルを構築したうえで、2)ミクロデータをアンケートその他で収集し、3)データに対して統計的な分析等を行うというフローに沿って進めており、定量
・定性いずれの分析スキルも重要となります。
具体的な働き方としては、常時1 数個のプロジェクトにアサインされ、そのプロジェクト内で適宜役割
・タスクを実行します。
典型的なタスクとしては以下が挙げられます。
なお、チームメンバーによって定性
・定量スキルに差異があり、得意な領域
・タスクを割り振るようにしており、すべてのタスクをひとりで実施する能力を求めるものではありません。
1. クライアント事業の現状や想定されるインパクトについての調査と資料化2. ステークホルダーや顧客、その他受益者へのインタビュー、その内容を踏まえたインサイトの抽出3. ワークショップ等を通じたインパクト評価に係るロジックモデルの検討
・構築4. Webアンケートの調査設計、ミクロデータの収集5. データの統計的解析（因果推論、例えば傾向スコアマッチ等）、経済効果のモデリング6. 調査結果からのインサイトの抽出と施策の検討、それらのクライアントにおけるマネジメント層へのプレゼンテーションの実施

【業務概要}
・当社のビジネスにおける幅広いビジネス課題の解決に向けたデータ活用支援（データ抽出・加工・可視化・分析・分析結果に基づく提案など）を行っています。
・当社全社のデータ分析を支援する立場で、関連する様々なビジネス課題に取り組むことで、他社にはない大量のデータを活用した経験を積むことが可能です。

【具体的な業務}
私たちの部門で対応している複数PJのいずれかで業務を実施していただきます。担当PJはPJ状況に合わせて変更が発生する可能性があります。
1. A-PJでメンバーとして当社データ活用スキルを得たあとにB-PJでPLとしてメンバー3人管理にステップアップ
2. C-PJでのPL経験が注目PJのD-PJで活用できるため担務変更
いずれのPJにおいても業務内容は当社データ活用に関わる業務となります。機械学習などの業務よりマーケティングへのデータ活用業務が多くなっています。また、データを扱う業務だけでなく、提案資料作成、顧客へのプレゼン、意思決定のための社内調整や稟議、調達に関する事務作業など担当PJの価値の最大化に繋がる付帯業務も実施いただきます。

PJ例
・関係法人企業様にマーケティング高度化提案のためデータ分析
- 自社サービス加盟店様への提案用データ分析
・当社のサービス利用向上のためのデータ分析
- 自社サービス利用向上のための提案用分析
・依頼にもとづいた各種データ抽出作業
- 個別キャンペーンのターゲティングリスト作成やポイント付与リスト作成
・分析や可視化の基盤開発
- Snowflake上でのデータマート整備やTableauによる可視化の開発運用等

※本募集について原則フルリモートでの業務はありません（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、プロジェクトによってはフル出社もあります）

【業務概要】
当社の格付制度・格付モデルの企画、管理、運用（主にシステム開発、データ分析業務）を担っていただきます。当社の信用リスク管理の根幹をなす格付制度・格付モデルについて、制度要件を踏まえたシステム企画・開発推進、データ分析・検証業務を中心に担当していただきます。

【具体的な業務】
1. 格付制度／格付モデルに関するシステム企画、要件定義、開発案件の推進（海外向けシステムを含む）
2. 格付関連データ（財務データ、実績データ等）を用いた分析・検証業務
3. IT/システム部門、グループ会社（システム子会社等）との調整・システム関連プロジェクトの対応
4. 制度運営に係る各種データのモニタリング対応、BPRの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループで信用リスク管理を担う部署に身を置き、信用リスク管理の基礎をなす格付制度をシステム・データの側面から企画運営する業務にチャレンジできます。
2. グローバルな金融機関ならではの、大規模システム開発や多くの海外拠点を含むグローバルなシステム開発を要件定義からリリースまで一貫して主導いただきます。
3. 統計モデルやデータマネジメント、システム開発等の領域におけるスキル・専門性を、グローバルな金融機関のリスク管理の第一線で高めることができます。
4. 在宅勤務や時差勤務、育児・介護の支援制度等、多様な働き方を実現できる職場環境で働くことができます。

どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）

【職務内容例】
●ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
●機械学習による予測モデル構築と評価
●KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
●LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
●LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など

【ポジション例】
●AIエンジニア
●データサイエンティスト

（本ポジションの魅力）
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

役割
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・ AI 実
装を通じてビジネス成果を創出する役割。
主たる業務
データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
LLM/RAG/ 生成AI の実装・最適化
データ基盤の要件定義・設計支援
PoC 本番運用までの一連のプロセス推進
クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
AI/ データ活用に関する技術リード

この仕事の魅力
生成AI ・ LLM 領域の最前線でプロジェクトをリードできる
技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい

データガバナンスの推進・データポリシーの策定支援
モデル学習に利用するデータの取り扱いに関するポリシーやガイドラインの策定支援。
各データの権利関係（著作権、個人情報の有無、二次利用の可否等）を整理・可視化し、開発現場が正しく、安全にデータを利用できる状態を構築・維持する。
法務・セキュリティ部門と密に連携してコンプライアンスリスクを抽出し、「どうすれば安全にデータを利用できるか」の解決策を開発現場に提示する。

ガバナンス体制の社内浸透とプロセス化
策定した複雑なルールを、開発現場が日常業務の中で守れるよう、チェックリストや標準ワークフローに落とし込み、社内に定着させる。
適切にデータが運用されているかのモニタリングや監査体制を構築する。

データ調達事務局との連携
外部ベンダーとの契約雛形の整備や、ガバナンス要件を満たした上でのスピーディなデータ購入スキーム実行を支援する。

1．業務内容
本ポジションでは、電力・送配電領域における大規模データを活用し、業務判断の高度化や現場改善につながる分析を担います。【業務詳細】
・電力・送配電に関わる比較的大規模なデータの分析・可視化
・需要予測や設備状態把握などを目的とした分析モデルの設計・実装
・データに基づく判断材料の整理と意思決定支援
・現場・主管部門と連携した分析結果の業務反映サポート
・モデル改善や再分析による継続的な精度向上
データ理解から分析、示唆の整理、業務への落とし込みまでを一連のプロセスとして担当し、データ活用の成熟度向上に貢献いただく業務です。

2．職責
まずは既存の分析テーマやデータを理解し、進行中プロジェクトの中で分析・改善を担っていただきます。経験や状況に応じて、徐々に分析設計や仮説立案の比重を高めていきます。【詳細】
・既存データ・分析テーマの把握および再現分析
・進行中プロジェクトにおけるデータ分析・モデル改善
・分析結果の可視化および関係部署への説明
・業務主管部門と分析目的や活用方法のすり合わせ
・分析手法や仮説設定、示唆の整理に関する判断
分析の専門性を活かしつつ、関係部署と合意形成を行い、業務に役立つ形で成果を届けることが期待されるポジションです。

3．採用背景
これまで取り組んできたAI・データ活用施策は、実証段階を越え、事業や業務そのものを変えていくフェーズに移行しています。個別テーマ単位の分析から、再現性を持って複数部門へ展開できる体制づくりが求められています。一方で、全社からのデータ活用ニーズは急速に増加しており、需要予測や設備管理など複数テーマが同時並行で進む状況です。スピードと品質を両立させながら対応するため、データ分析を中核的に担う人材の増員が必要となり、今回の採用に至りました。

4．魅力・やりがい
電力という社会インフラ領域において、データ活用を通じて持続可能な社会の実現に貢献できる点が、この仕事の大きな魅力です。扱うテーマやデータのスケールも大きく、影響範囲の広さを実感できます。【詳細】
・再生可能エネルギー活用やレジリエンス強化に関わる分析テーマ
・需要予測や設備劣化予測など、多様な業務課題への挑戦
・スマートメーター等、大規模データを扱う経験
・分析結果が現場や業務判断に反映されやすい環境
・研修やOJTを通じた継続的なスキル向上の機会

5．キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：データ分析を経験頂きます。
中期（3 5年）：データ分析をリーダー的な立場で運営頂きます。
長期（5年以上）：リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。

●ミッション：
＜「データ」を武器に、企業のコンプライアンスを未然に防ぐ＞
Web上の膨大な情報から「レピュテーション」や「反社情報」を自動抽出し、高精度のリスク検知基盤を構築・運用する。
※「取って終わり」ではなく、情報の正確性にこだわり、法的リスクや風評
被害を防ぐ社会的意義の高い仕事です。

●業務内容：
1）データ収集基盤の構築・運用 ・自社ツール「RiskAnalyze」のデータ取得および、ニュース・SNS等からのクローリングツールの開発
・アンチスクレイピング対策（IP分散、ヘッドレスブラウザ最適化等）
2）データクレンジング・解析 ・収集した非構造化データのノイズ除去、名寄せ、構造化
・LLMを用いた重要度判定、リスク要約等のプロンプトチューニング
3）情報ソースの新規開拓 ・新たなリスク情報のソース選定、技術的なアクセス手法の検討
※単なる開発に留まらず、「どのサイトにどんな情報があるか」を探り当て
るリサーチ能力も発揮できます。

●技術スタック：
言語：Python

ウェルスマネジメント領域に関わるデータ収集・分析、企画全般のサポート業務

【募集背景】
事業拡大・DX推進に伴う増員です。
計数業務・データ分析業務に強みを持たれる方を募集しています。金融機関で計数・データ分析業務に従事した経験のある人材が理想ですが、金融機関以外でも、同様の業務経験がある方・スキルを保有されている方のご応募を歓迎いたします。

【魅力】
・当行の注力領域であるウェルスマネジメントビジネスの本部業務に携わることで、ダイナミックな事業成長を日々実感しながら、スキル・専門性を高めることができます。
・従来のofficeのスキルに加え、tableauやAIなど、最新のDXツールについてのスキルを高めることができます。
・ウェルスマネジメント領域の専門スキル・知見を高めることができます。

【働き方】
出社とリモートのハイブリッド型となります。

・AI案件向けリスク評価（簡易ゲート／詳細審査／運用点検）の標準化と運用
・個別案件の論点整理、リスク低減策の提案、関係者調整、報告・根拠整理
・データガバナンス整備（分類／台帳／例外管理）とISMS／AIMS認証取得の推進

【具体的な業務】
・AI案件の意思決定を支える「共通ルール／審査基準」を整備し、審査品質の平準化と審査スピードの両立を実現（観点・判定基準・チェックリスト・台帳／証跡の継続改善）
・個別案件のリスクを早期に特定し、事業成長を止めない形での低減策を設計・提案（社内説明資料・報告書の作成を含む）
・データ分類／取扱ルールと、台帳・例外管理を整備し、監査・対外説明に耐える運用を全社に定着（教育・周知、現場の運用支援）
・法務／情報セキュリティ／開発／営業等と連携し、審査・統制の運営を最適化（論点整理、合意形成、運用への落とし込み）
・ISMS／AIMSの認証取得を推進し、取得後も改善サイクルが回る状態を構築（文書体系整備、内部点検・内部監査支援、審査対応、是正・改善）

仕事の魅力
・最先端のAI導入を「事業として成立させるガバナンス」を立ち上げから担える
・正解が定まっていない領域で、案件の現場に入り込みながら試行錯誤し、審査基準・運用・証跡の標準を自ら作れる（＝仕組みを作った実績が自分の価値になる）
・AIのリスク、データガバナンス、プライバシー、情報セキュリティ、規格（ISMS／AIMS）を横断し、経営・事業の意思決定に直結する経験が積める
・単なる“チェック担当”ではなく、事業スピードと統制の両立を実現する役割として、関係者（営業／企画／法務／開発）を巻き込みながら前に進められる
・認証取得や監査対応まで見据えた運用を構築することで、市場でも通用する「AIガバナンス人材」として希少性の高い専門性を獲得できる

車両開発における各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたデータ活用やシステム化に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。

【業務詳細】
・要件定義・ヒアリング：車両開発に関するヒアリングを通じて、データ活用や分析、その他の手段で解決可能な課題を抽出し、要件に落とし込んだ上で顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：要件に基づき、期待される効果の妥当性を検証するためのトライアルサービスを開発します。
自ら開発を行う場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は原則として子会社に委託し、進捗確認や品質管理など、開発窓口としてのマネジメントを担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務活用まで支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：上記業務全体をチームで遂行するために、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。

法人決済は、今、金融業界で最も注目されている""市場""です。従来の金融機関やFinTech企業が次々と新たなサービスを展開し、活気に満ちた競争環境が広がっています。
本ポジションでは、このダイナミックな市場で、中小企業・個人事業主向け事業のグロースを、データ分析の側面から強力に推進し戦略をともに描いていただきます。市場競争を勝ち抜くための、あらゆる意思決定の根幹を担う重要なポジションをご担当いただきます。

【職務詳細】
1. マーケティング課題の発見・定義:
・競合サービスや市場データを活用し、事業課題をデータ分析の視点から明確化・構造化します。
2. 仮説構築と検証:
・顧客データや行動データを分析し、事業成長の鍵となるインサイトを抽出。仮説を構築し、それを検証するための分析設計と実行をリードします。
3. 施策効果の可視化と改善提案:
・実施された施策の効果を多角的に分析し、次のアクションに繋がる具体的な改善提案を行います。
4. データ分析基盤への貢献:
・高度な分析を可能にするための環境整備や指標設計に携わり、データ活用の幅を広げる基盤を構築します。

【本ポジションの魅力】
・金融の未来を切り拓く情報戦の最前線:
あなたの分析が、競争が激化する市場における当グループの戦略を形作ります。金融業界の未来をデータで動かす、スケールの大きな挑戦が待っています。
・事業と一体となる“参謀”としての役割:
マーケターと密接に連携し、事業の意思決定に深く関与するビジネスパートナーとして活躍できます。分析結果が事業の成長に直結する実感を得られる、やりがいのあるポジションです。
・国内金融機関トップクラスのデータ環境:
国内金融機関有数の規模と質を誇る決済データを扱える環境で、アナリストとしてのスキルを磨き、市場価値を大きく向上させることができます。

【業務概要】
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

【具体的な業務】
1. 予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整
・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成（SQL/SAS）
・モデル構築（Dataiku/Python等）および効果検証の設計・実行
・モデルデプロイ・運用支援・実績検証
2. 生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験
・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討
・簡易的なプロトタイプ開発
・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み
3. 自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育
・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動
・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ

【ポジション・部門の魅力】
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。

【業務概要】
当グループは、様々な事業を運営している企業グループです。時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、当グループ一体となって取り組んでいます。その中でも当社は、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。
当グループの経営層と対話し、国内屈指の大規模データを武器に企業変革をリードするコンサルタントを募集します。ミッションは、データサイエンティスト等とチームを組み、戦略策定から組織改革、実装支援までを一気通貫で担うことです。対象は自社サービス経済圏を軸に、鉄道・決済・ホテル・不動産など多角的な事業領域に及びます。これまでも、自社サービスの収益最大化や自社サービスの活性化戦略、コンビニの購買分析による単価向上など、リアルな顧客接点に紐づく高度な分析事例が多数あります。各事業の進化と横断的連携を推進し、グループシナジーを最大化させる変革のリーダーとして、顧客体験をアップデートしていただきます。

【具体的な業務】
データサイエンティストやエンジニアと強固なタッグを組み、当グループの膨大なデータを武器に、戦略策定から現場実装までをリードしていただきます。
1. データドリブン・コンサルティング
戦略策定、新規サービス検討、組織・人材開発、業務プロセス改革（BPR）の遂行。
2. プロジェクトリード（リーダー候補）
チームを牽引し、各種プロジェクトを推進するマネジメント業務。
3. 主な事業領域（自社サービス経済圏）
決済・ポイント： 電子マネー、カード、バーコード決済、会員プログラム。
非鉄道事業： コンビニ、ホテル、ショッピングセンター、不動産。
プロダクト： 自社アプリ、自社ポータル、自社サービス等。
グループシナジー： 各事業を横断的に連携させた新たな価値創出。

【ポジション・部門の魅力】
1. 国内屈指の「リアル×大規模データ」：
鉄道・流通・不動産など、良質かつ膨大なアセットを活用し、社会に与える影響力の大きな事業成長に貢献できます。
2. 「分析」を「本質的な解決」へ昇華させる：
単なるアナリティクスに留まりません。現実のビジネス課題に対し、あるべき姿を提言し、データ活用の意義を定義する最上流から関われます。
3. 「勝ち筋」を自ら作るフェーズ：
既に完成された仕組みを運用するのではなく、会員プログラムやポイント事業の「勝ち筋」を見つけ出す戦略企画フェーズから参画可能です。
4. 実装・変革まで見届ける伴走スタイル：
提案して終わりではなく、実際に現場へ落とし込まれ、事業が変革する瞬間までを自身のミッションとしてやり遂げることができます。

業務概要:
当グループが展開する自社決済サービス（自社製品、自社サービス等）のデータ分析を担う「データサイエンティスト（メンバークラス）」を募集します。大規模なトランザクションデータを活用し、マーケティング施策の最適化から不正検知・ガバナンス強化まで、決済事業の成長と信頼性を支える一翼を担っていただきます。

具体的な業務:
各プロダクトライン（自社決済サービス等）の主担当として、以下の業務を遂行いただきます。
1. プロダクトグロース支援: SQL/Pythonを用いた大規模データの集計・分析、PoCから運用への自動化・最適化
2. 施策効果検証: 施策の設計から、因果推論等を用いた効果検証の実行
3. ダッシュボード構築: Tableau等を用いた、ビジネスサイドが意思決定を行うための可視化基盤の整備・運用
4. ガバナンス・不正検知: 不正対策等の分析支援、不正アクセス対策等のデータ抽出・分析支援
5. ビジネスサイドとの連携: ビジネスコンサルタントや事業部門と連携し、分析結果から具体的なネクストアクションを提案

ポジション・部門の魅力:
1. 社会インフラ級のビッグデータ: 大規模な移動・購買が紐付く圧倒的な情報量のトランザクションデータを扱うことで、エンジニアリング力が鍛えられます
2. 「決済×生活」の最前線: 決済単体ではなく、鉄道や商業施設と連動した「移動と生活」を支えるフィンテックの進化に直接関与できます
3. 意思決定に近い環境: 分析して終わりではなく、当社の事業チームへの報告・提案を通じて、事業を動かす手応えを感じることができます

【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: データ分析基盤のデータ活用全般をデータアナリストの立場から提案するポジションです。
具体的な業務: 自社サービス会員（自社サービスポイント会員、非会員を含んだ全体の売上情報）を中心に、分析を行います。構築したデータ基盤をこれから展開していくフェーズにおいて、活用の提案をするだけではなく、導入した事業会社側が自らデータ基盤を活用できるように従業員教育プログラムを設計、実施します。また、各種問い合わせに対しても、必要に応じて機能追加などの対応をします。
業務例:
・データ分析結果を元にした活用提案を行い、ビジネスの意思決定をサポート
・新規サービス・データ活用の導入検証
・社内を含む当グループ各社のサポートや教育
・分析基盤の構築のためのデータの加工や整理、統合
・CDP・BIなどのデータ基盤上でのプロダクトの展開、機能追加、サポート
ポジション・部門の魅力: データアナリストチームは構成されています。当グループのデータドリブンな事業推進のため、データ分析領域を強化しています。

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。

【業務概要】
「地方競馬」「競輪」「オートレース」「LOTO」の投票を、入会金・年会費無料で楽しめるプラットフォーム「自社サービス」を運営しています。
地方公共団体から、公営競技投票券の販売業務を受託する形を取っており、売上はそのまま自治体の収益となるため、自治体の収益向上にダイレクトに貢献しています。
「自社サービス」はサービス開始後、インターネットでの会員数を順調に増加させ、着実に売上・利益を伸ばし続けています。
「エンターテインメント」「楽しいプロスポーツ」へと業界の印象が変わりつつあり、若手ユーザーの増加・新たな競合参入など、公営競技業界全体が変化を迎えています。
そんななか、高額投票ユーザー向けロイヤリティサービスの強化を進めています。
従来のポイント還元に依存しない顧客体験の設計とともに、高額ユーザーの行動・嗜好理解（解像度向上）を起点としたサービス最適化を推進するため、新たなメンバーを募集します。

【組織役割】
高額ユーザーの行動・嗜好データの分析を基盤とし、ロイヤリティサービスの運用・改善を担います。
ユーザー理解を深めながら、施策の企画・実行・改善を一貫して推進します。

【具体的な業務】
・高額ユーザーの投票データ・行動データの分析および傾向把握
・ユーザーごとの嗜好・行動特性の整理および可視化（解像度向上）
・メンバーシッププログラムの運用および改善
・ユーザー特性に応じた特別オファーや施策の企画・実行
・イベント・体験施策（オフライン施策）の企画・運営
・外部委託先および関係部署との調整・進行管理
・業務フローの整理、標準化、改善推進
・トラブル対応および再発防止
※データ分析→施策実行までの一連業務をご担当いただきます。
イベント対応のため、月に1~2回休日出勤が発生する予定です。（代休取得可能）

【ポジションの魅力】
・高LTVユーザーに対する施策に携わり、事業へのインパクトを実感できる
・高額ユーザーの行動分析に携われる
・データ分析と施策実行を一体で経験できる
・未整備領域が多く、自ら仕組みを構築・改善できる裁量がある
・オンライン／オフラインを横断した顧客体験設計に関われる

＜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

### 職務内容
具体的にはクライアントの事業課題・経営課題を深く理解し、それを起点としたデータ基盤の設計・構築を推進していただきます。
主なミッションは、顧客事業の成長を支える「データの棚卸し」から「アーキテクチャ設計」、そして「実装のディレクション」までを完遂することです。当社だからこそ提供できる、自社サービスやAIソリューションを軸とした高度なデータ活用案件をリードしていただきます。

### 業務内容
- データ活用グランドデザインの策定
- 顧客が保有するデータの棚卸し、データアーキテクチャ、データパイプライン、データマートの設計
- プロジェクト推進・実装支援
- 自社サービスやデータウェアハウス製品を用いたデータ基盤の全体設計、および構築のディレクション
- クライアント事業成長のためのデータマネジメント・コンサルティング
- ステークホルダーとの合意形成
- クライアントのビジネスサイド・エンジニアサイド双方と連携し、目的達成のための柔軟な要件定義・調整

### ポジションの魅力
- プロフェッショナルサービス事業領域における新規立ち上げサービスであり、案件の推進だけでなくコアメンバーとして組織立ち上げフェーズならではの業務に携わることができます。
- 大手企業との多様なプロジェクトを通じて、業界の最先端で働く経験を積むことができ、キャリアを大きく向上させることができます。幅広い業種の顧客のご支援をしているため、多くの企業のマーケティング活動・データ基盤構築に携わることができます。
- コンサルティングサービスのみを提供する企業とは違い、自社サービスプロダクト群や当グループ企業のプロダクト提供も含む総合的な収益の向上を目指します。そのため、必ずしも人的リソースの提供を前提にした提案ではなく、お客様の自走やマーケティング活動のROIの最大化に向けた本質的なプロジェクトの提案と実施が可能となります。
- 消費者向けのビジネスを展開されている大手の企業様も多く、構築したデータ基盤をもとにしたマーケティング施策はビジネスインパクトやリーチするユーザー数が非常に多いです。そのため、業務を通じて社会に対してもたらす影響も大きく、業務の意義を感じやすい役割です。

業務概要:
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。当社が目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable（実行可能）」なデータエコシステムの構築です。
自社サービスを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。

具体的な業務:
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。
1. 施策PDCA・統計的効果検証
- マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
- BIツール（Looker Studio, Tableau, Codatum等）を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備
2. 多様な手法を用いたモデリング・実装
- Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
- 機械学習モデル（予測、クラスタリング、レコメンデーション等）の構築と、自社サービスへの推論結果の実装
- 生成AI（LLM）を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入
3. データパイプライン設計・基盤構築支援
- クライアントのDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）と自社サービスの連携設計・実装
- SQLを用いた高度なデータ加工（ETL/ELT）、分析用データマートの構築
- データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化

ポジション・部門の魅力:
Actionable AIの実践
- 自分の作った予測モデルが、自社サービスを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。
Modern Data Stackへの深い関与
- Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。
多様な業界のドメイン知識とデータ
- EC、金融、人材、メディアなど、様々な企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。
「自走支援」という視座
- 単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。

業務概要:機械学習・統計解析を用いたデータ分析／モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
具体的な業務:お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、データ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
ポジション・部門の魅力:
・ビジネス課題に基づくデータ分析/モデル構築は重要な注力分野の一つと位置付けており、自身の成長とともに事業拡大を実感しながら業務に取り組むことができます。
・お客様の課題整理から施策提案まで深く関わることで、ビジネス成果に直結する価値提供を実感できます。
・データの収集・蓄積から分析、システム化まで、データ活用に関する幅広い領域をカバーする組織のため、各分野のエキスパートと連携しながらプロジェクトを推進することが可能です。
・システム開発のPMや開発者など、異なるバックグラウンドからキャリアチェンジしたメンバーも在籍しており、現時点で不足している知識や経験については、組織としてフォロー・支援する体制があります。

クライアントのマーケティング施策・投資をデータで可視化し、事業成長につながる意思決定を支援する。それが私たちのミッションです。
マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）や消費者インサイトの分析等を駆使し、広告効果の検証から戦略提言までを担います。
単なる分析に留まらず、データを「経営の言葉」に翻訳してビジネスを動かす、真にインパクトのある仕事です。

業務内容
担当プロジェクトの分析オーナーとして、計画から実行、報告までを自律的に完遂し、データからビジネス価値を生み出していただきます。
将来的には、より大規模なプロジェクトの分析リーダーとしての役割を期待しています。

分析業務
マーケティング投資効果の最適化（MMM）
マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）などを用い、マーケティング投資の効果を統合的に分析。クライアントの予算配分の最適化と事業成長に貢献します。
消費者インサイトの解明（消費者調査分析）
消費者調査データなどの分析を通じてインサイトを定量的に解明し、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を支援します。
事業課題の特定と解決（アドホック分析）
上記の枠に収まらないクライアント固有の事業課題に対し、仮説構築から分析アプローチの設計、実行までを担い、オーダーメイドの解決策を提示します。
データに基づくコンサルティング
分析結果を分かりやすく説明し、データに基づいた戦略やアクションプランを提言します。

部門横断での協業
コンサルタントやデータサイエンティストと連携し、チーム全体の成果を最大化します。

チーム体制
コンサルタント：ビジネス課題をリード
データサイエンティスト：高度な分析モデルを開発
データアナリスト：分析実行と示唆出しを担う
多様な専門性を持つメンバーと協働してプロジェクトを推進します。
ポジションの魅力
経営の意思決定を動かすインパクト
あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。

市場価値の高い専門性を磨ける経験
国内でも先進的なMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や消費者インサイト分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。

柔軟で最先端な分析環境
分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。

明確なキャリアラダーと多様な成長機会
アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター（マネジメント）やプリンシパル（エキスパート）へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー（PM）など、多様なキャリアを築くことも可能です。

データ分析でビジネスの核心を捉え、事業成長をドライブする

クライアントのマーケティング課題に対し、データの力を用いてビジネスの構造を紐解き、意思決定の根拠を作り出す役割です。シニアアナリストと共にプロジェクトを推進しながら、確実な分析技術とビジネス視点を武器に、データから価値を生み出すプロフェッショナルとして活躍していただくことを期待しています。

業務内容
入社直後は、シニアアナリストやコンサルタントの設計に基づき、分析実務（データ抽出・加工、モデル実行、集計）を正確に遂行することからスタートします。経験を積みながら徐々に担当領域を広げ、顧客への報告や示唆出しなど、プロジェクトのメイン担当としての役割を担っていただきます。

分析業務
分析設計に基づいたデータ構築
ビジネス課題を解決するための分析アプローチを理解し、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行う（Excel, SQL, Python/R等を使用）。
仮説検証型モデリング
単にツールを操作するだけでなく、仮説に基づいたMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）等の分析モデルを構築・実行し、試行錯誤を通じて精度の高いモデルを作り上げる。
分析品質への責任（Quality & Logic Assurance）
数値的なミスがないことはもちろん、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的な整合性が取れているかまでを含めた品質に責任を持つ。
ビジネスインサイトの導出と提言
**ストーリーテリングと資料作成 **
分析結果を単なる「数値の報告」で終わらせず、クライアントの意思決定を促すための「ストーリー」として構成し、分かりやすい提案資料（PowerPoint等）を作成する。

インサイトの創出
データから「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次はどうすべきか」という深い示唆を導き出し、クライアントのネクストアクションを具体化する。

クライアントコミュニケーション
プロジェクトの報告会において、自身の分析パートに関する報告や質疑応答を主体的に行う。将来的には、分析結果に基づく施策提言のメインスピーカーを担う。

チーム体制
1つのプロジェクトに対し、ビジネス課題を整理するコンサルタント、高度な技術支援を行うデータサイエンティストなど、そして分析の実働を担うアナリスト（シニアおよびメンバー）でチームを組みます。オンボーディング期間はシニアアナリストの指導（レビュー）を受けながら業務を進めるため、分析手法に不安があるフェーズでも安心してスキルアップできる環境です。

ポジションの魅力
データサイエンスとビジネスのハイブリッド
コンサルタントとデータサイエンティストの両方と協業するため、ビジネス感覚と技術的知見の両方をバランスよく吸収でき、将来的にどちらのパス（エキスパート/マネジメント）へ進むかの選択肢が広がります。

経営の意思決定を動かすインパクト
あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。

市場価値の高い専門性を磨ける経験
国内でも先進的なMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や消費者インサイト分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。

柔軟で最先端な分析環境
分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。

明確なキャリアラダーと多様な成長機会
アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター（マネジメント）やプリンシパル（エキスパート）へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー（PM）など、多様なキャリアを築くことも可能です。

データ分析を行った経験をベースに持ちつつ、データ基盤構築、管理、運営を行っていた方がベストとなります。データ基盤系のキーワードは「データベース」「SQL」「DWH（データウェアハウス）」「データ基盤構築」「AWS」「Snowflake」などです。

当社の方針として、データ分析に基づく意思決定を進めて行きたいと考えています。そのために、当社顧客の属性・志向・取引などの多様なデータを効率的に収集・管理・処理し、マーケティング施策、社内業務の効率化に資するデータ分析を実施、関連データの提供を行います。また、社内のデータ利活用推進を目的とした仕組みや教育体制の構築も行っています。今後は当グループの関連会社とも顧客データを共有することで、当グループ独自の分析連携なども行い顧客への新たな価値提供を行っていきます。このために必要な安定的なデータ供給を実現するクラウドDWH(Data Ware House)の構築、およびDWHの管理、データパイプラインの開発・運用、データマネジメントなどの体制構築も進めています。

具体的な業務:
1. 【社内における戦略的課題解決のためのビジネス分析支援】
マーケティング・営業・社内業務の効率化に関連するビジネス分析の支援。キャンペーン分析、顧客セグメンテーション、タッチポイント最適化、ウェブサイト内解析、業務効率化分析、クロスセル・アップセル分析、メディア効率性分析、LTV分析、マーケティングミックスモデル構築など。
2. 【ビジネス分析の高度化支援】
AI等最新技術の調査、ノウハウ社内共有、予測技術等を用いたビジネス分析の高度化支援。AI活用ルールの構築など。
3. 【分析システムの構築・管理】
ビジネス分析を実現するための分析システムの検証、構築、管理。データ収集、ETLプロセスの設計・実装、バッチデータ処理のためのパイプライン設計・実装、データフローの最適化と自動化。データ品質管理等のデータマネジメント・データガバナンスの実施など。
4. 【データ民主化の促進】
BIツール（Google Analytics, Business Object, Tableau, Domo, etc.）を活用した企業および顧客活動の見える化。PDCAサイクルの強化、BIツールの管理。社員へのデータ分析支援、人材育成。
5. 【当グループ連携】
当グループの関連会社とのデータ共同利用等を実現するデータ分析基盤の構築、分析結果に基づいた当グループ連携施策の検討、企画、実施など。

ポジション・部門の魅力:
・自身が行った分析結果がトップマネジメントに伝わり、その結果が会社の方針にそのまま繋がります。
・当グループの関連会社と顧客データを連携するため、より大きなデータの分析ができます。
・当グループ、他社との協業もあり、自身の分析スキルを高めていただける環境です。
・データ提供だけではなく、新規プロジェクトにメンバーとして参加することも可能です。

1.データサイエンスGr：データ分析の実働部隊（モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発やBIツールを活用したデータのビジュアル化等）
データ分析の実働部隊として、銀行のビッグデータを用いたビジネスモデルの高度化や多様なビジネスに資する分析モデルやアプリケーションの開発、多角的なダッシュボード構築を行います。

2.データガバナンスGr：分析基盤の強化・統制

データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。

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

●以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます
・金融機関におけるデータ・AI活用による業務高度化支援
・ビジネス課題に基づく分析テーマ設計、PoCの企画・実行
・機械学習・生成AI等を用いたモデル構築、評価、業務適用支援
・マーケティング、営業高度化、リスク管理等のユースケース推進
・業務部門・IT部門・コンサルタントと連携したプロジェクト推進

【業務概要】データ分析チームとして、自社サービスへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応を自社サービス企画開発チームと協働しながら実施する
【具体的な業務】社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成する自社サービス企画開発チームで、販売チャネル営業と自社サービス適用に関する検討を顧客と実施する。その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。具体的には、1. 課題解決に有効なデータ分析に関する提案 2. 環境構築 3. 受領すべきデータの要件の提示 4. 分析に必要なツールの選定 5. 受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証 6. 検証結果によるアセスメントと再検証の実施 7. 検証結果の顧客説明 8. 商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施 などを実施する。※扱う自社サービスについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内の自社サービスについてを中心に検討しています。

業務概要
・データ分析による顧客のニーズ発掘やマーケティング施策の企画、課題解決
・Eメールやアプリによるデジタルマーケティングの企画立案、遂行
・当社のデータ利活用高度化に向けた支援、基盤整備

ポジション・部門の魅力
1. 注目度や今後の発展性が高い分野の仕事に携わることができる
2. 自ら企画、実行する中でビジネス成果や新たな知見を獲得する喜びを得られることができる
3. やりたいことがあれば積極的にチャレンジできる環境があること

【業務概要】
金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、当グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。

【具体的な業務】
1)デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
2)リスク計測モデルの構築・システム開発
3)与信審査モデルの構築
4)不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築。
取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、また当グループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。

お任せしたい職務内容：
・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
・リスク計測システムの開発及び検証
・生成AI等のモデル検証業務。

入社後の働き方：
ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。

【ポジション・部門の魅力】
リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、当社としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等に携わっていただきます。全社の経営視点を持ちたい方にはマネジメント・管理側業務にやりがいを感じていただけるでしょう。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。専門家として自身で企画提案して案件を進めることができるやりがいを感じられると考えます。

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

当社について
当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。
私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことに取り組んでいます。
この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における重要企画を担当いただき、戦略立案、企画、実務設計、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. 法人部門横断KPI設計・運営
・収益、LTV、与信リスク、獲得効率等の統合指標設計
・データ基盤と連動したモニタリング体制構築
2. 部門統括機能の高度化
・営業・与信・プロダクト横断での戦略整合
・数値に基づく意思決定プロセスの標準化
3. 与信企画・ポートフォリオ戦略設計
・法人セグメント別リスク／リターン設計
・データ活用による審査高度化・回転率向上
4. 新規施策の企画・推進
・プロダクト連動型法人戦略立案
・アライアンスを活用した非連続成長施策の設計
5. 経営レポーティング・戦略資料作成
・事業インパクトを可視化するストーリー設計
・意思決定を加速させる論点整理

本ポジションの魅力
・従来型銀行との違い
・属人的営業管理ではなく、リアルタイムデータに基づくバンキング
・プロダクト・テクノロジー部門と一体で法人戦略を設計
・意思決定のスピードが早く、施策実装までの距離が短い
・裁量・スピード
・部門横断KPIの設計権限を持つ中核ポジション
・経営直結テーマを主導
・企画に留まらず実行・高度化まで担う
・データ×フィンテック環境での挑戦
・大量のトランザクションデータを活用した法人金融高度化
・従来の銀行モデルを再構築する変革フェーズ
・事業成長の加速に直接貢献可能

データ分析によるサービス企画・提案：当社内のデータ、当社グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

<ステークホルダー>

営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また、グループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

No.1モバイルカンパニーへの進化を目指す当社にて、重要なサービスとして位置づけられる家庭内インフラサービスの利用拡大を牽引する人材を募集します。

・家庭内インフラサービス内のサービス、また当社の様々なサービスとのシナジー発揮に関してのデータアナリティクス
・事業データから収益拡大の示唆を導き出す顧客データ分析
・様々なデータを利用しての新規施策の立案、検証

【業務概要】
日本が直面する医療・健康・介護領域の社会課題に対し、デジタル技術を核に新たな社会基盤を創出することが私たちのミッションです。医療ビッグデータ、AI、クラウド技術を駆使し、国民一人ひとりの健康で豊かな未来を支える“社会インフラ”を形にしていきます。
医療情報を対象としたデータ分析、分析結果の検証・考察、研究成果の創出を担います。さらに、AI技術を活用したサービスの調査・技術検証・提案を通じ、顧客業務の高度化を実現します。
1. 医療情報基盤に関する業務：国の医療情報の収集・蓄積・分析を担う基盤の受注に向け、事前PoCの実施や提案書作成を推進します。データサイエンティストとして、多様な医療情報を扱った分析やAIサービス検討にも取り組みます。
2. レセプト等を用いた分析業務：レセプトをはじめとする医療情報を用いたデータ分析・検証・考察を実施します。さらに、AI技術を活用したユースケースの企画・提案や技術検証を行い、実業務への適用を目指します。

【具体的な業務】
ヘルスケア事業部のデータサイエンティストは、国の政策立案支援から企業の新薬開発支援まで、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる点が特徴です。
1. データ基盤構築・提案リード：AWS／Databricks／Snowflake を活用したデータ基盤アーキテクチャの検討、PoC による実現性検証・評価、成果を踏まえた提案書作成と案件獲得活動。単なる分析者ではなく、技術×ビジネスの双方を動かす“提案リード人材”として活躍できます。
2. データ分析・AI活用の推進：分析・技術調査に基づく顧客課題の可視化、データ分析やAI適用領域の特定、課題設定 実現性検証 提案までの一連の推進。顧客の事業変革に直結する、ビジネスドリブンなデータ活用プロジェクトを担います。
ご経験・志向をお伺いした上で、最適なプロジェクトへアサインします。国家的プロジェクトから企業の新規事業まで、あなたの専門性が最大限活かせるフィールドをご用意します。

【ポジション・部門の魅力】
《伸ばすことができるスキル》
・医療ビッグデータ分析スキル：全国民レベルのレセプトなど、国内最大規模・世界的にも希少な医療データを扱うことで、他では得られない高度な分析スキルを獲得できます。
・AI／Gen-AIの社会実装力：最先端技術のPoCから制度設計・実装まで、技術検証とビジネス適用の全プロセスをリードできる実践力を身につけられます。
・事業・政策へのインパクト創出力：分析にとどまらず、国の施策や顧客企業の事業に直接影響するインサイトを生み出す力が養われます。“机上の分析”ではなく、社会を動かす分析者として成長できる環境です。

【チームの魅力】
私たちのチームは、知的好奇心と挑戦を心から歓迎する組織です。国内最大級の医療データを前に「もっと深く分析できる」「新しい手法を試したい」という探究心こそが、次の価値創出に繋がります。論文を読み、最先端の知を吸収する、新しい分析手法やAI技術を試す、得られた成果を実際の業務や社会へ実装する、これらすべてが“推奨されるカルチャー”として根づいています。専門性を磨きながら、新たな挑戦にどんどん手を挙げられる成長環境がここにあります。

【やりがい・働きがい】
・我が国の社会保障の根幹を担う基幹業務システム、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。

【プロフェッショナルとしての成長】
・トップレベルのデジタル企業の中で、様々な専門性を持つプロフェッショナルとともに切磋琢磨・研鑽を通じ、マネージャ・技術者としての市場価値を高めることができます。

【組織を超えたチームワーク】
・様々な技術専門性、多様な事業領域を持つ当社だからこそ、組織間での協業を通じ、助け合い・支え合いながら職務に取り組むことができます。

【柔軟なキャリアパス】
・当ポジション以外にも、当社の専門性評価・育成制度の中で、異なるスペシャリティへの転身、上位マネージャへのキャリアアップ、等柔軟なキャリアプランを実現できます。

募集概要
当社では、大規模データの分析、自社プロダクトおよびプログラムのパフォーマンス評価、そして組織全体のデータドリブンな意思決定を支援する データサイエンティスト を募集しています。
本ポジションでは、自社プロダクト、エンジニアリング、ビジネス各チームと密に連携し、洞察に基づいた提案を行うとともに、信頼性の高い内部データ基盤の構築にも貢献していただきます。

業務内容
プロダクト・ユーザー分析
1. ユーザー行動やエンゲージメントのトレンドを探索・分析
2. 機能の効果測定のための指標や分析フレームワークを構築
3. ユーザーのセグメント化による行動比較と意思決定の支援
4. ダッシュボード、レポート、簡潔なプレゼンテーション資料の作成・提供

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
1. 予測やセグメンテーションを目的としたモデルの開発・デプロイ
2. 特徴量パイプラインの構築およびモデルモニタリング（性能、ドリフト、データ整合性）の実装
3. LLMの実ワークフローへの適用（プロンプト設計、ツール利用、オーケストレーション）
4. LLM の適応（ファインチューニング／RAG／命令調整）および評価（精度、堅牢性、バイアス／安全性）の推進
5. 前提条件、制約、結果をステークホルダーへの明確な説明

データ統合・アナリティクス
1. 複数ソースから統合された分析用データセットの構築とドキュメンテーション
2. 一貫した指標定義およびレポーティングの整備（ドキュメントやデータカタログ構築に重点）
3. データエンジニアとの連携（データ構造、トラッキング、標準化）
4. データガバナンスおよび再現性の高い分析におけるベストプラクティスの推進

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）

業務概要
顧客企業のデータ活用ニーズは、単発分析から意思決定に組み込む運用へと進化しています。とくにプライム案件では、要件化〜PoC〜本番化〜運用定着までの一気通貫支援が必須です。現在、当社にはデータサイエンスの専門職が少なく、顧客要望に応える品質・スピード・再現性を高めるべく、データサイエンティストをコア人材として採用し、価値創出の標準プロセスを確立していただく人材を募集します。

具体的な業務
事業課題に対し、仮説立案 → データ収集・前処理 → 探索・分析 → モデル化 → 示唆抽出 → 意思決定支援までを一気通貫でリードいただきます。各工程で成果物・評価KPI・Go/No-Go基準を設定し、事業・現場・IT/データ基盤・法務など関係者と合意形成しながら、PoCでの価値検証から本番導入・運用定着（監視・ドリフト検知・再学習・SLA整備）まで推進します。業界横断のSIerとして、既存システム連携やデータガバナンスにも配慮した設計・実装・改善を担っていただきます。
併せて、個人の知見を組織知として体系化・展開する施策（標準化、ナレッジ整備、育成 等）も担っていただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力
【プライム案件】
顧客ターゲットはプライムが基本で、最上流からプロジェクトに関与します。顧客の課題を可視化・明確化し、要件化するところから着手し、必要に応じてPoC（概念実証）を実施して効果を検証しながら進めます。また、多様な業界の顧客や社内の専門家と協働する機会が豊富で、専門性の幅を広げられる環境が整っています。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。
【案件のバリエーションが豊富】
Global Bridge部ではWebシステム開発、モバイルアプリ開発、ローコード/ノーコード開発、AWS上でのAI活用案件、技術検証（PoC）案件など様々な種類の案件があります。また、案件規模も1人でこなす小規模案件から10名以上の体制を引いて行う大規模案件まで幅広く行っているので、技術・工程共に幅広く経験できる機会があります。
【裁量の大きさ】
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、「経験がないのでできない」ではなく、「経験がないからこそ挑戦しよう」という風土があります。PLのご経験であればPMの役割を与える等、一段上のミッションを担っていただくことで、個々の成長に繋げていきます。誰かに指示を受けるのではなく、メンバー一人ひとりが自身で考え行動するからこそ、裁量の大きさを実感いただけます。経験がないことから不安に感じることもあると思いますが、失敗を恐れず、ぜひ挑戦してください。

小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。
＜業務内容＞
ご経験・キャリア志向にあわせて、1または2、1・2の両方をお任せします。また、上記にあわせて、PMO / PM / PLなどのプロジェクトマネジメントもお任せします。
1. データエンジニア・データ分析基盤構築エンジニア: 各種企業におけるデータ基盤構築・運用、データ利活用、データマネジメント、DX推進などに関する課題理解、要件定義、データパイプライン・データプラットフォーム・DWH・データマート・CDP・データベース (DB) などの設計／構築、機械学習などのモデル構築、BIツールにおけるダッシュボード設計／構築、効果測定・分析、施策立案・実施、顧客に向けての報告業務、生成AI活用におけるデータ整備、データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務、組織・プロジェクトにおける若手データエンジニアの育成・マネジメントなど。
2. データサイエンティスト: データ利活用プロジェクトにおける中核者として、クライアントとのディスカッションを通じてスコープを決め、データドリブンな意思決定の効率化支援を担います。プロジェクトに必要となる企業保有データ (ビッグデータ) の要件分析、製品・ソリューションを導入した際の効果検証 (PoC)、BIツールを用いたデータ可視化・ダッシュボードの利活用提案、データ分析における環境構築・データ処理フロー整備 (クラウド導入・データ収集・蓄積・データクレンジング)・機械学習などのモデル構築、データ分析結果に基づいたレポート作成やソリューションの提案、クライアントコミュニケーション、データ関連プロジェクトにおける PMO / PM / PL 業務、組織・プロジェクトにおける若手データサイエンティストの育成・マネジメントなど。
＜本ポジションの魅力＞
・多種多様な大手クライアント先からの直受け案件
・データ利活用基盤の構築、BI システムの構築、データ分析そして運用などワンストップでソリューションを提供することができる
・多様な業界のデータ分析に携わることで、AI・データ分析を活用した社会価値創造に携わることができる
・PMO / PM / PL などの経験を活かすことができる
・プロジェクトに加え、ラインマネジメントにも携わるチャンスがある
＜この仕事で得られるもの＞
◎技術的スキルやデータの洞察力: データベース設計やクエリの最適化、データベース管理など多くの技術的スキルを磨ける案件を担当。データベース内の情報を分析しパターンやトレンドを発見することで意思決定に根拠をもってアクションを起こすのに必要な洞察を得ることができます。データベース技術の進歩に追いつくために、常に学び続ける姿勢が必要になります。
◎お客様と共に創り上げる喜び: 当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。データベースエンジニアは他の技術者や組織内の他の部門と連携してプロジェクトを推進する機会が多い職種です。チームワークと効果的なコミュニケーションを行うことで、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる喜びが味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力: お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧（かつ迅速）に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が身に付けられます。
＜ステップアップ＞
当社では管理職へのステップアップを積極的におこなっています。そのため、マネジメントへチャレンジしたい方も歓迎します。
＜充実した資格取得制度＞
データサイエンティストとして成長し続ける環境がここにあります！当社では多数の資格が資格取得制度奨励金の対象となっており、自らの積極的なスキルアップのために多数のエンジニアたちが本制度を利用しています。エンジニアの成長を支えるサポート体制を整えているからこそ、スキルをさらに高めることが可能です！

当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことによって金融をより身近なものにし、お金の流れや意味、人々の意識や生活をより良いものに変えていきます。この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における審査企画を担当いただき、フィンテックに相応しい審査の再定義、体制、企画、実務設計、育成、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. データドリブン審査モデルの設計・実装
・財務データ、行動データ、外部データを統合し、新たな法人審査手法を構築
・ルールベースから高度化モデルへの進化を推進
2. 審査体制の高度化・仕組み化
・属人的判断から再現性ある審査プロセスへ移行
・スコアリング設計、モニタリング指標策定、PDCAの構築
3. 審査役育成・評価体系の再設計
・データリテラシーを前提とした審査人材の育成プログラム設計
・次世代型審査組織の構築
4. 与信コミッティーの設計・運営高度化
・経営判断に資するデータパッケージの整備
・ポートフォリオ視点での意思決定支援
5. 法人部門戦略との接続
・営業戦略・プロダクト戦略と連動し、成長領域に資本を最適配分する審査戦略を設計

本ポジションの魅力
・従来の銀行との違い
紙・対面・年次決算中心の審査ではなく、リアルタイムデータとテクノロジーを前提とした審査設計が可能。制度維持ではなく「仕組みを創る側」に立てます。
・裁量・スピード
企画から実装までの意思決定が速く、半年単位で審査モデルを進化させる環境。
審査基準そのものを設計する裁量有り。
・データ×フィンテック環境での挑戦
プロダクト、データサイエンス、エンジニアと協働し、金融機関でありながらテクノロジー企業のように審査を進化させられます。
・経営インパクト
審査モデルの進化は、承認率・貸出残高・リスクコストに直結。法人部門の成長曲線を左右する重要なポジションです。

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】

）

【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。

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。

・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。
・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。
・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。

【部署概要】グループデジタル戦略部では、当グループ全体のAI・デジタル戦略を推進しています。データサイエンティストのほか、エンジニア・コンサルタントが所属しており、多様な金融サービスを提供するグループ内の様々なビジネスユニットとともにAI活用を進め、業務効率化やビジネスのグロースに取り組んでいます。AI・アナリティクスプロジェクトは、生成AIを組み込んだ業務数です。
【ポジション概要】本ポジションでは、高い専門性を持つデータサイエンティストとして、当グループ各社のデータ戦略をリードしていただきます。データ戦略の立案から、外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げにおける企画支援まで、幅広い役割を担います。マーケティング支援、与信戦略、不正検知、業務改善などグループ各社が抱える多様な課題に対し、データサイエンスを活用した課題設定から解決策の提案・実行を推進します。データサイエンティストが在籍するチームの一員として、互いに知見を共有しながら成長できる環境です。また、グループ内データを統合したAI開発プラットフォームを整備しており、分析着手までのリードタイムが非常に短く、分析・施策検討に集中できる点も本ポジションの大きな魅力です。
【業務内容】
・グループ全体のデジタル化・データ利活用に関する戦略の企画および推進
・機械学習等の先端技術を活用したデータ分析によるビジネス課題解決支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計、ファシリテーションを通じた案件リード
・グループにおけるデジタル化・データ利活用に関する戦略の企画及び推進
・データサイエンティストをはじめとするデジタル人材の育成に関する企画および推進
働き方：出社主体ですが、在宅勤務制度も利用が可能です。フレックスタイム制の適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です（入社後、業務習得までの一定期間は出社勤務となります）。服装自由・副業可。

【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。