データアナリスト転職求人

218 件

最良の顧客体験をもたらすため、保険金支払業務のプロセス変革、デジタル化、モダナイゼーションの推進に携わっていただきます。

＜具体的な業務＞
◎複数のビジネス部門と協働し、ビジネスプロセスを定義、最適化していく
・ビジネスプロセスやワークフロー、ユースケースについての知識を維持する
・コアとなるケイパビリティや機能、また制限事項について理解する
・ビジネスプロセスの自動化や最適化をサポートする
・新しいニーズを引き出し、ユーザーストーリー作成をおこなう
・新たなテクノロジーや機能を探求し、ビジネス目標やIT戦略にアラインすることを評価し提案する
◎システム開発やメンテナンスの調整を行い、開発チーム内のオペレーションが円滑に行われること確実にする
・プロダクトオーナーや開発チームと連携し、バックログの優先順位付けとプランニングを推進する。
・ビジネス部門と開発チームの架け橋として、実装を成功に導く。
・ビジネス要件が徹底的に検証されるよう取り計らい、サービスの中断を積極的に最小化する。
・システムリリース計画の立案および調整、リリース作業の陣頭指揮を行う。
・バックログ管理、ユーザーストーリー作成、継続的改善のベストプラクティスを組織内で提唱する。

【業務概要】
社内の人材育成を担う部署にて、ITスキルの研修業務（研修企画/教材作成〜実施）を担当します。

【具体的な業務】
・研修企画（新卒研修の設計など）
・研修実施（登壇、指導、評価など）
・研修教材の開発や選定
・自己学習用ハンズオン演習の教材作成

[想定される研修領域]
・IT全般領域：基礎研修（生成AI活用、アルゴリズム、Git）
・DA領域：クラウド研修（AWS）、SQL研修（Snowflake）、プログラミング研修（Python）

【ポジションの魅力】
・社員一人ひとりの成長を一番近くで支え、組織の技術底上げに貢献している実感を強く得られます。
・最新技術（クラウド・生成AI）に触れ続け、自身の市場価値を引き上げられる環境です。
・物事を論理的に捉えてカリキュラムを組み立てる力や、伝わる言葉にするファシリテーション能力が身につきます。

【業務概要】
社内の人材育成を担う部署にて、ITスキルの研修業務（研修企画、教材作成、研修実施等）を担当します。

【具体的な業務】
・研修企画（新卒研修の設計など）
・研修実施（登壇、指導、評価など）
・研修教材の開発や選定、自己学習用ハンズオン演習の教材作成

＜想定される研修領域＞
・IT全般領域：生成AI活用、アルゴリズム、Gitなどの基礎研修
・データアナリスト（DA）領域：クラウド研修（AWS）、SQL研修（Snowflake）、プログラミング研修（Python）

【ポジション・部門の魅力】
・社員一人ひとりの成長を一番近くで支えるため、組織全体の技術力底上げに貢献している実感を強く得られます。
・最新技術（クラウド・生成AI）に触れ続け、自身の市場価値を引き上げられる環境です。
・フルフレックス制で自律的に働ける環境であり、情報共有や相談が活発に行われています。

【業務概要】
クライアントのマーケティング領域における定量・定性データの分析を行い、マーケティング上の意思決定への支援を行うポジションです。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせたコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を担当します。また、顧客への提案活動も担当する想定です。
小売・消費財・自動車業界をはじめとする大手企業のマーケティング戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを、少人数チームで出していく重要な職務です。
マーケティング領域のドメイン知識・問題解決力・顧客折衝力などのビジネススキルと、データ・AIに関するテクニカルスキルの両者を武器としたキャリアを築いていただけるポジションです。志向・適性に合わせて、案件のプロジェクトリードやチームのマネジメントなども担当します。

【具体的な業務】
・課題ヒアリング・仮説立案：
クライアント企業のマーケティング課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築します。
・マーケティングデータ分析：
購買データ・顧客データ・広告データ等の収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客のマーケティング戦略・施策に対するインサイトを抽出します。
分析テーマの例：顧客・商品セグメンテーション、カスタマージャーニー分析、価格弾力性の推計、品揃え最適化、広告・販促施策のプランニング・効果測定、需要予測、SNS・レビュー等のテキストデータ分析（ソーシャルリスニング）など
分析手法は、統計的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータの処理まで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用します。
・可視化・レポーティング：
分析結果をBIツール・Python・パワーポイントなどで可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします。
・提案活動：
新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します。
※案件の状況に応じて、マーケティング領域以外のデータ分析・生成AI活用案件（LLMを活用した業務支援・テキスト分析等）を担当する可能性があります。

【ポジション・部門の魅力】
在籍するデータサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など、少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なメンバーと切磋琢磨しながら、高度なデータ分析・AI活用スキルを磨くことができる環境です。

【業務概要】
各企業の財務諸表監査におけるデータ分析スペシャリストとして、データ分析やDX支援、AI技術を用いたソリューション開発などを行います。

【具体的な業務】
1. 監査におけるデータ分析（結果の解釈と洞察の提供）
2. 監査業務のDX支援
3. AI技術を用いた監査ソリューション開発（生成AI含む）
4. データ分析に関連するプログラム開発
5. 先進的な監査手法の研究開発

【ポジション・部門の魅力】
監査上の分析要件をくみ取り、分析シナリオの構築や、データのチェック・加工、データ分析、報告を実施します。データ分析や機械学習の技術を利用して監査業務を支援する、先進的で影響力の大きいポジションです。必要な知識や技術は幅広く支援する体制が整っています。

【業務概要】
会計監査においてクライアントのERPシステム等のデータ分析を行うため、BIツールを使用した分析ダッシュボードの開発・導入と分析のサポートを担当します。

【具体的な業務】
・ERPシステムを利用している様々な監査クライアントの会計、販売、在庫、購買、その他多岐にわたるデータの分析
・BIツール（QlikView、Qlik Sense等）を使用した分析ダッシュボードの開発および導入
・データ分析のサポート業務

【ポジション・部門の魅力】
同法人のデジタル戦略に基づき、最先端のデータ活用に携わることができます。ERPシステムや業務知識を身につけ、データ分析者としてステップアップしたい方に適した環境です。

【業務概要】
同社は英語コーチングサービスに加え、複数の英語学習アプリを展開しています。各プロダクトのデータ基盤とKPIダッシュボードが整い、データをもとに継続率・有料転換率を改善していくフェーズに入りました。データで事業を動かす経験を積んでいただける方を募集します。

【期待する役割・ミッション】
分析依頼やKPI算出に正確な集計を素早く返し、チームの分析処理能力を向上させること。まずは「出した数字が信頼できる」状態をつくる役割を担い、段階的に要件定義・示唆出しまで領域を広げていただきます。

【具体的な業務】
・クラウドデータ倉庫でのSQL作成・集計（分析依頼への対応、KPI算出、データ抽出）
・集計結果の検算と、定義ずれ・データ欠損の検出
・BIツールのダッシュボード・定期KPIレポートの構築と保守
・施策・キャンペーンの効果検証の集計と結果整理
・指標定義・SQLのドキュメント整備

【入社後の活躍イメージ】
・入社 3ヶ月：既存のSQL・指標定義・ダッシュボードを理解し、定型の集計依頼とKPIレポートの運用を担当
・半年：1プロダクトの集計依頼の窓口として、要件の確認から集計・解釈まで1人で完結
・1年：効果検証の設計や示唆出しまで担い、担当プロダクトのメインアナリストに

【ポジションの魅力】
・少人数のため、入社直後から事業KPIに直結する分析を担当できる
・既存アナリストのSQLレビューを受けながら、正確な集計の型を身につけられる
・コーチング事業と複数の学習アプリのデータを横断して扱える
・クラウドデータ倉庫やBIツール、AIを活用した分析環境

【業務概要】
グループ横断のHuman Capital Analytics（人的資本アナリティクス）機能を新たに立ち上げるポジションです。HRIS担当と連携しながら、人的資本データの定義・可視化・分析を進め、経営・事業責任者・HRBPが意思決定に活用できるHuman Capital Analytics基盤を構築していただきます。人的資本データを整備・分析し、事業KGIと人材KPIを接続することで、将来的には各事業の中期計画と人材ポートフォリオを一体で経営管理できる状態を目指します。

【具体的な業務】
1. グループ人的資本データ基盤の設計・整備
HRIS担当と連携し、グループ各社に分散している人的資本データ（人員、所属、職種、役割、グレード、評価、報酬、採用、異動、退職、スキル、キャリア、重要ポジション、後継者等）を整理・統合します。経営判断に必要なデータの粒度や定義、取得方法、算出ロジックを設計します。

2. Human Capital KPI・経営ダッシュボードの設計
CHRO、経営陣、各事業HRBPが共通のデータを見ながら議論できるよう、グループ共通の人的資本KPI体系（必要人材充足率、スキル充足率、重要ポジション充足率、定着率、エンゲージメント、一人当たり売上・生産性など）を構築します。

3. People / Human Capital Analyticsの企画・実行
人的資本データを用いて、人・組織に関する課題の仮説構築、分析、示唆出しを行います（例：若手社員の戦力化要因、採用チャネル別の活躍度、人的資本投資と生産性向上の相関など）。

4. 経営・事業課題からの分析テーマ設定
経営アジェンダや各事業HRBP・事業責任者との対話から課題を自ら発見し、「何が起きているのか」「なぜ起きているのか」「どこに介入すべきなのか」を構造化します。

5. 事業KGIと人的資本KPIの接続
不動産、デジタルインテグレーション、顔認証プラットフォームなど、異なる事業モデルを持つ各事業の特性に合わせ、それぞれの事業KGIに人的資本KPIを接続します。

6. Strategic Workforce Planning／人材ポートフォリオ設計
事業戦略から、どの職種・スキル・レベルの人材が何人必要なのか、現在どれだけ不足しているのかを可視化し、採用・育成・配置・リスキリング等の人材投資計画へ落とし込みます。

7. 人的資本投資の効果検証
採用、育成、配置、評価、報酬、タレントマネジメント、AI・DX等への投資が、人材状態、生産性、事業成果にどう影響したのかを分析・検証します。

【ポジションの魅力】
・非連続な事業成長を、人・組織の側から設計できる
M&Aや事業再編、新規事業、AI・DXによって事業ポートフォリオが変化し続ける環境で、未来の事業に必要な人材ポートフォリオを先回りして設計する経験ができます。

・Human Capital Analytics CoEをゼロから構築できる
完成された仕組みの運用ではなく、KPI、データ、ダッシュボード、分析テーマ、経営レビューのあり方そのものを設計できます。

・経営に近い場所で仕事ができる
CHRO、HRBP、事業責任者、経営陣と連携し、採用・育成・配置・評価・報酬のどこに投資するのかという意思決定に関わることができます。

・データ基盤だけで終わらない上流の役割
HRIS担当がすでに在籍しているため、システム保守やデータ抽出だけでなく、「何を測り、何を分析し、経営は何を判断すべきか」という上流工程に集中できます。

財務部を中心としたコーポレート業務のDXを専任で推進するポジションです。業務変革推進の中核として、業務プロセス改革やデータ活用、AI・IT施策の企画から実装まで一貫して担います。定常業務に追われることなく、変革に集中できる環境で、財務×デジタルの専門性を高められます。

【業務内容】
当社の財務経理業務を担う財務部において、業務変革・DXを推進する専門組織（業務変革推進グループ）に所属し、財務・経理領域における業務プロセス改革、データ基盤整備、IT／AI活用の企画・推進を担当していただきます。

当社および当社グループでは、経営の高度化に向けてデータドリブン経営への転換を進めており、
全社の経営数値を担う財務部においても、業務プロセスの抜本的な見直し、定型・反復業務の自動化・AI活用、データの構造化・利活用の高度化を一体的に推進しています。

本ポジションでは、財務・経理の知見を軸に、グループ内のシステム担当者、情報システム部門、社外のITベンダーと連携しながら、現行業務・業務フローの整理・可視化や業務プロセスの再設計を進めていただきます。

あわせて、IT／AIソリューションの評価・導入・定着や、データ利活用を前提とした業務基盤の整備を、関係者と協働しつつ、企画から実行まで中心的な役割として推進していただきます。

【役割】

変革推進の中核メンバーとして、以下の業務を担当いただきます。

・デジタル技術を活用した、財務部を中心とするコーポレート業務のトランスフォーメーション推進

・経理・財務領域における業務プロセスの可視化、課題分析、再設計

・データドリブン経営に向けたデータ集約・利活用施策の企画・展開

・AIを活用した業務効率化・高度化の企画・実装

・ITソリューション（ERP、業務支援ツール等）の導入・刷新に関する検討、企画、推進

・財務・経理組織におけるIT／DX／AIリテラシー向上に向けた施策の企画・実行

・全社的なデータ利活用・業務変革施策との連携

【アピールポイント】

業務変革推進グループは、財務部内においてDX推進を専任で担う専門組織です。

財務経理の定常的なオペレーション業務を担わない体制としており、業務変革やDX施策の企画・推進に注力できる点が特徴です。

グループ内には、財務・経理の実務経験者とシステム担当者が在籍しており、業務とITの両面から検討・実行できる体制を整えています。

これにより、構想検討から実装・定着までをスピード感をもって進めることが可能です。

また、変革やデータ利活用の中心となる財務経理組織の内部に位置しているため、現場と密接に連携しながら合意形成を進めやすく、実行力のある現実的な改革を推進できる役割となっています。

本ポジションでは、財務経理人財として今後不可欠となるデジタルリテラシーおよびプロジェクトマネジメント能力を、実務を通じて着実に高めることができ、自身の専門性と市場価値の向上につなげることが可能です。

事業オーナー（PM / グロース / セールス / オペレーション）と一体となって課題を定義し、データ分析とレポーティングで意思決定を加速します。必要に応じて現場スクワッドに埋め込み、0→1 の仮説設計から 1→n の仕組み化までを推進。AI 支援を活用した再現可能な分析プロセス・可視化を構築し、経営との定点接続を通じて継続的に改善します。
日次/週次単位の短サイクルで仮説検証と展開を行い、time-to-insight / time-to-decision を継続的に短縮します。

【業務範囲】
・事業側と一体での課題定義・仮説設計・実験設計
・KPI 設計・可視化と運用（定点観測・レビュー）
・日次/週次の施策モニタリングと迅速な打ち手調整（アラート/運用 SLA 設計）
・指標と意思決定のリードタイム短縮（time-to-insight / time-to-decision 改善）
・BI ダッシュボードの情報設計・構築・運用
・データモデリング（スキーマ設計、命名規約、ドキュメント化）
・分析レポート作成と意思決定のためのインサイト抽出
・施策の効果検証デザイン（A/B 等）と改善サイクル運用
・現場データ収集の仕組み化（トラッキング設計、イベント定義）
・AI 協働による ETL・レポーティング自動化の設計・継続改善
・ステークホルダーとの要件定義・合意形成・ワークショップ設計/実施
・経営向けの定例レポート/事業レビュー資料の作成
・BI/アナリティクス機能の立ち上げ（標準化、カタログ、Runbook 整備）
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・SQL / BigQuery
・Google Workspace（スプレッドシート等）
・Claude / ChatGPT　※今後変更になる可能性がございます
・各種 MCP ツール
・Notion / Slack

【資質（自律性・構造化力・分析志向）】
・論理的思考と構造化力
・定量分析力と仮説検証志向
・課題解決力と実行力（自走できる）
・ステークホルダーマネジメントと合意形成力
・オーナーシップと現場への深いコミットメント

【具体スキル】
・SQL 高度利用（パフォーマンス/品質担保を含む）
・データモデリング（スター/スノーフレーク、命名規約、ドキュメント化）
・BI/ダッシュボードの情報設計・ナビゲーション設計
・実験デザインと効果検証（統計的有意性の理解）
・分析モデル構築と可視化設計

業務概要:
同社は、不確実な課題に立ち向かい、データや課題の泥臭い手触りを知る人材を求めています。完璧なAI知識よりも、不確実な課題に対して自力で解を導き出してきた探究心と粘り強さを重視しています。最先端のAI×データの社会実装というフィールドで、培ってきた経験を活かすことができます。

具体的な業務:
大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト／データエンジニアとして参画いただきます。AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務を担当します。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパスが用意されています。

● 具体的な業務内容
データ基盤の構築・運用： Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築
データ抽出・加工・可視化： 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築
その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せする可能性もあります。

● 描けるキャリアパス（AI領域へのステップアップ）
データエンジニアリングの現場経験を積んだ後は、計画的な案件ローテーションを実施し、以下のAI領域へステップアップできます。
生成AI／LLM領域： RAG（検索拡張生成）構築、AIエージェントの実装
AI運用・高度化： 精度評価設計、MLOps／LLMOps基盤の構築・運用

役割とプロジェクト推進体制:
キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインを行っています。上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。
ミスマッチを防ぐ事前共有として、内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。
計画的なスキルアップとして、意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。

課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画も可能です。クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。

事業部としてのバックアップ体制と働く環境:
助け合い、高め合える「チーム体制」が基本です。同社メンバーが複数名参画するチーム体制で、社内の専門家コミュニティも活発です。高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。
柔軟でメリハリのある「働き方」として、基本スタイルは週4日リモート・週1日出社です。プロジェクトの状況に応じて客先常駐の頻度が異なります。リモートの比率よりも、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。
成長を強力に後押しする「育成・学習環境」として、多数の資格取得支援制度をはじめ、同社オリジナルの学習システムや社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。

ポジションの魅力:
「AI未経験」はハンデではありません。データ×AIのハイブリッド人材へ導く、最短の越境ルートが用意されています。最前線のAI開発で本当に求められるのは、華やかなAI知識ではなく、泥臭い課題解決プロセスを完遂する力です。同社は、確かなエンジニアリングの足腰をベースに、AI領域へとスムーズに越境できる環境を提供します。エンタープライズの現場で「データ×AI」を自在に操る希少なハイブリッド人材として、市場価値を非連続に跳ね上げるための最短ルートがここにあります。

具体的なプロジェクト例:
現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。
1. データ・AIインフラ領域（モダンデータ・クラウド）
Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築： 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化
クラウドAI実行環境（AWS / Azure）の構築： Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計
※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。
2. 生成AI・LLM領域（最先端エンジニアリング）
グラフRAG（GraphRAG）／Advanced RAGの構築： 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装
AIエージェントの設計・実装： LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発
LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計： LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減
3. 機械学習・高度アナリティクス領域
需要予測・異常予兆検知モデルの設計： 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

●ミッション
業種・業界を問わずデータの利活用を推進する企業の動きが活発になっている中、データドリブン経営を推進するポジションです。豊富なITソリューション導入実績とデータマネジメントの視点により、データ分析基盤の企画/設計、構築まで行い、データの利活用を支援いたします。

●職務内容
1. 職務/役割
プライムベンダーとして、顧客のDX推進部門や情報システム部門、データ利活用を行うユーザ部門と技術的な折衝含め対話しながら、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の企画/設計、構築を担当します。
2. 業務内容
取り扱うデータはビッグデータとなり、分散処理やクラウドのPaaS,SaaSおよび各種パートナ製品を組み合わせてデータ分析基盤構築を行います。最新技術動向の調査/検証を行い、新技術や新サービスの提案もお任せいたします。

データクラウドの製品を積極的に活用し、データ基盤を素早く高品質に構築する独自ソリューションとともに、顧客のデータドリブン経営をスピーディーに支援しています。
このクラウドデータプラットフォームは、「データクラウド」をコンセプトに、企業で蓄積された多種多様・大量データのマネジメントや、社内外とのセキュアなデータ共有をワンプラットフォームで実現します。SaaS型(従量課金型)のため、従来のアーキテクチャで課題となっていた初期導入のコストやデータ量・ユーザ数の増加に伴う管理・運用負荷を軽減できます。

●当ポジションの強み、魅力
・豊富なITソリューション導入実績とスクラッチ開発実績をベースにした独自ソリューション開発力
・データエンジニアに限らず、データアナリスト/データサイエンティストの知識を兼ね備えたエンジニア集団です。課題解決に向けてデータをどのように活用するのかという視点から顧客と伴走し、データ分析基盤/データウェアハウス(DWH)の構築までを手がけており、顧客のデータ利活用の視点を持ってプロジェクトを進めます。
・自身の考えを提案に反映しやすい環境で、裁量を持ってプロジェクトを進めることが可能です。新技術や他社の新サービスにおいても検証を行ったうえで積極的な提案が可能です。

＜スキルアップのための支援＞
全社的な技術研修やビジネススキル研修だけではなく、担当する業務領域の社外研修や社外の交流を推奨しています。また、社内SNS等を通じて社内での自主的な勉強会、検討会を行っています。

●仕事概要
りんごの育成データの収集や分析、各種テスト
企業園地の育成コンサルと新規開園候補地の調査

1. りんごの生育データの分析および設備や作業への反映
2. 新樹形のテスト
3. 新品種のテスト
4. スマート農業の適用判断
5. 企業園地の生育コンサル
6. 新規開園候補地の調査
7. その他付随する業務

●ポジションの魅力
・日本の農業の変革をリードできる
最大規模のりんご園地を舞台に、研究開発の力で「輸出で稼ぐ農業」という構造改革に当事者として貢献できる、社会インパクトの大きな仕事です。

・裁量とスピード感
研究成果を即座に事業に反映できる、スタートアップならではのスピード感と、R&Dの広範な領域を担う大きな裁量権が魅力です。

・チーム全面でのサポート
部長からメンバーまで農業未経験者から活躍しています。チームとして先輩、上司が全面的にサポートします。
同じ目標を持って切磋琢磨できる環境で働けます。

【ミッション】
・コンシューマ事業における顧客・サービス利用データを、マーケティング上の意思決定や施策改善につなげる。
・自らデータ分析を実行するとともに、継続的かつ効率的にデータを活用できる分析環境・業務プロセスを整備する。


【主な業務】
・顧客／サービス利用データを用いたマーケティング分析および施策効果の検証
・分析テーマに応じたデータ抽出・加工・集計および分析設計
・Databricksなどを活用した分析用データマート／データパイプラインの設計／構築


【具体的な業務】
・関係部門との課題、KPI、分析方針の整理
・顧客分析、利用実態分析、施策効果の検証
・分析結果の可視化、レポーティング、施策への示唆提案
・SQLなどを用いたデータ抽出・加工・分析
・Databricks上での分析用データマート、データセットの設計・整備


●仕事の魅力
コンシューマ事業で蓄積される多様な顧客・契約・利用データを扱い、課題設定から分析、施策提案、仕組み化まで一連のプロセスに携われます。
分析とデータエンジニアリングの双方を経験し、Databricksや生成AIなどの新しい技術も取り入れながら、組織のデータ活用方法そのものを改善できるポジションです。

経営陣や事業責任者などとビジネス課題の解明からデータ活用戦略の立案、施策の推進までを一貫して担うポジションです。主力サービス事業を基軸に、国内外のグループ会社の事業において、単なる集計や分析にとどまらず、定性・定量の両面から課題を構造化し、データを事業成長や収益改善に結びつける意思決定をリードしていただきます。

具体的な業務内容:
- 経営・事業課題の構造化と戦略提案
- データに基づく事業成長シナリオ・KPI体系の設計および提案
- 高度なデータ分析（顧客行動分析、仮説検証、要因分析など）に基づく意思決定の主導
- 分析結果を現場のアクションに落とし込むためのプロジェクトマネジメント
- ビジネス部門（営業・マーケ・プロダクト等）とデータエンジニア／データサイエンティストの間に立ち、要件定義や優先順位付けを主導
- 全社のデータリテラシー向上およびデータ駆動型カルチャーの醸成

本ポジションの魅力:
- CDO直下組織で意思決定が早く、M&Aや新規事業に伴う多様なチャレンジ機会があり、裁量を持って事業推進することができます。
- 事業の意思決定に直結する分析を担うため、自身のアウトプットが経営方針を左右する手応えを感じていただけます。
- エウレカ,Salesforce,LINEヤフー出身のメンバーなどと分析基盤の整備から複雑な課題解決まで、技術と視座の両方を高められる環境があります。

業務内容
プロダクトマネージャーとして、国内オペレーションおよび輸出業務を支えるプロダクトの戦略策定から実行までを担います。エンジニア、デザイナー、データアナリスト、ビジネスメンバー等で構成されるクロスファンクショナルなチームをリードし、AIを活用した開発体制のもと、課題探索から事業成果まで一気通貫でオーナーシップを持って推進します。


主な業務詳細
1. ビジョン・戦略・ロードマップの策定
販売・買取・物流・在庫管理・輸出オペレーション等を支えるプロダクト／システムのあるべき姿を定義し、中長期のビジョンと実行可能なロードマップを策定
定量・定性データ、現場の一次情報、市場動向をもとに、経営陣や関連部門、パートナー企業と合意形成を行いながら、事業成長に直結する優先順位を決定

2. Discovery（課題探索）と高品質なバックログ生成
オペレーション現場に深く入り込み、一次情報を積極的に収集・活用して、構造的な課題と事業機会を特定
定量・定性・市場・競合などの多様なインプットを統合し、検証可能な仮説と成功条件を備えた高品質なプロダクトバックログを継続的に供給
生成AIを活用して調査・プロトタイピングを高速化し、検証サイクルを速く回す

3. プロダクト開発のリード
エンジニアが開発をE2Eで主導する体制のもと、仮説検証と重要な意思決定に集中し、DiscoveryからDelivery、継続的な改善までをリード
オペレーションの実現性、顧客体験、拡張性、事業インパクトのバランスを取りながら、重要なプロダクト判断を行う

4. Launch & Learning（届く・使われる・学べるの設計）
リリースして終わりにせず、関連部門とともに導入・展開・定着化を設計し、プロダクトがオペレーション現場で効果的に活用される状態を実現
リリース後のグロースと長期影響をモニタリングし、Next Actionを設計
5. ステークホルダーとの連携・合意形成
Sales / BizDev / CS・Trust&Safety / 法務 / リスク・コンプライアンス、マーケティング・CRM、グループ各社との要件調整・優先度判断、ならびに経営層へのレポーティングと合意形成

### 業務概要
Marketing Growth Architect（MGA）は、1st Party Dataを活用し顧客のLTV最大化にコミットするCRMスペシャリストです。構造的な分断に縛られることなく、本質的な支援を実現するために存在します。経営層が描く「戦略」と、現場が抱える「実行」との間にある深い溝を埋め、事業成長を構造から作り上げることがミッションです。従来の同社の強みであるデータと主力プロダクトという武器に加え、「ヒト（MGA）」がクライアント組織の内部に入り込み、戦略を描くだけでなく、その場で施策を形にし、成果が出るまでやり抜きます。テクノロジーと人間味のある伴走を融合させ、顧客企業に本質的なグロースをもたらすことを目指します。

### 具体的な業務
- 事業やサービスの「KGI・KPI設計」や「CRMグロース戦略」の策定
- 主力プロダクト内ユーザ行動・購買データやインタビューなどの定量・定性分析を駆使した顧客理解や課題発見
- Web・App接客や、LINE・メール・Push通知等を組み合わせた、クロスチャネルでのシナリオ設計・実装
- 商材やサービスの検討 購入 活用までの、一貫したUI・UX改善
- 施策の企画 設計/実装 効果測定を含む、PDCAサイクルの推進
- クライアントの内製化実現に向けた、人材育成や組織体制構築

### ポジションの魅力
**独自の事業環境により短期間で成長できること**
- 各業界を代表する大手クライアントとのプロジェクト機会
- クライアント企業のKPIや組織に入り込んだ伴走支援で関係を深め、様々な確度から価値提供ができる機会
- 同社プロダクトやデータ、体験創出ナレッジをフル活用した支援が行えること(1st party customer dataに基づく分析・企画提案による顧客起点での支援)
- 多様な職種（PM、データアナリスト、エンジニアなど）との協働を通じた相互学習
- キャリアパス（職種・マネジメント/エキスパート）の多様さと自由度の高さ
- 年次に関係なく経験・スキルに応じた裁量ある機会と役割の提供
- 事業立ち上げ期であり、全メンバーが組織作り自体に関われること
**同社プロダクトがあることで、幅広く・顧客課題に対して本質的な支援ができること**
- WEBやApp上でのコミュニケーションからMA・広告まで、チャネルを横断した顧客体験の創造を同社ツールを活用しながら顧客と伴走できること
- 打ち手の提案 実行 成果の可視化までのPDCAにスピード感を持って伴走できるため、顧客の反応からクイックに改善し、成果を創出する（結果にコミットする）経験ができること
- データというファクトを元に顧客への理解を深め、事業者目線とエンドユーザー目線の双方から、意思決定のサポートを行えること

★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。

業務概要:
同グループは、営業基盤、顧客基盤を有する一方、中期経営計画でも成長目標を掲げています。大規模な組織でその成長を実現するために、グループ横断での必要な変革を企画する仕事になります。営業企画部に所属し、グループ各社の経営層・事業責任者と連携しながら、営業組織の生産性向上やセールスイネーブルメント、グループ全体での営業支援を目的とした横断プロジェクトをリードしていただきます。単なる企画立案や運用支援ではなく、「営業のあり方そのものを変える」ことがミッションです。新たな営業施策や営業基盤の企画立案から、各社との合意形成、実行推進、組織への定着まで一貫して担っていただきます。

具体的な業務:
1. グループ横断の営業改革プロジェクト推進
・営業組織、営業戦略の課題特定および改善テーマの企画立案
・営業戦略、営業プロセス、営業制度改革の企画設計
2. セールスイネーブルメント施策の企画・推進（営業力強化・育成基盤構築）
・営業スキル標準化およびスキルマップ設計
・営業育成施策の企画
・営業組織の成果創出に向けた仕組みづくり
・グループ各社/各事業の営業企画担当や現場責任者との連携による展開支援
3. 営業戦略立案およびデータドリブンな意思決定支援
・営業戦略策定に必要な論点設計
・営業KPIの設計およびモニタリング
・売上、生産性、顧客データ等の分析を踏まえた課題抽出
・経営層への提案資料作成および意思決定支援
※データ加工そのものではなく、「何を見るべきか」「何を判断すべきか」を設計する役割
4. 経営層との合意形成・推進
・執行役員、事業責任者、各社営業企画/事業企画責任者との協議
・グループ横断施策の実行合意形成
・関係者間の利害調整
・施策を実行可能な状態まで導くファシリテーション

ポジション・部門の魅力:
1. グループ全体の営業変革を担える
グループ全体を対象とした営業改革に携わることができます。営業戦略、組織課題、人材育成、生産性向上など、営業に関する重要テーマを横断的に推進いただきます。
2. 経営層と近い距離で仕事ができる
執行役員や各事業責任者、グループ会社の経営層と直接議論しながら施策を推進します。経営レベルの意思決定に関与しながら、大きなインパクトを生み出せる環境があります。
3. 「営業企画」の枠を超えた仕事
営業資料作成や運用管理といった支援業務ではなく、セールスイネーブルメント、営業改革、AI活用による営業変革、営業戦略立案など、営業変革そのものを創り出す役割です。
4. 裁量を持ってテーマを推進できる
新規施策の企画立案から実行、定着までを一気通貫で担当いただきます。プロジェクトオーナーとして、自らテーマを推進し成果創出まで担うことができます。

組織について:
営業変革・営業戦略推進機能を担う組織です。現在は既存エキスパートメンバーが中心となり、グループ横断の営業改革テーマを推進していますが、中期経営計画策定後に新たなミッションやプロジェクトが増加しており、推進体制の強化を進めています。今回ご入社いただく方には、既存メンバーと並ぶエキスパートとして、複数の重要プロジェクトのオーナーまたはプロジェクトマネージャーとして活躍いただくことを期待しています。

当社ソーシャル経済メディアの約1200万人のアプリユーザーに対して価値のあるニュースのキュレーションやPushニュースの選定やトレンド選定を担っていただきます。
ニュースを通してユーザーに新たな価値を届ける仕事です。

＜具体的な業務＞
・国内外のニュースの価値判断をし、キュレーションを行う
幅広いテーマのニュースに対して、デイリーで重要ニュースを選定し、アプリ/ウェブトップに配置します
・プッシュ通知で届けるニュースの選定（速報含む）
定時プッシュ・速報プッシュで届けるニュースを選定します。国内メディアだけでなく海外メディアが大きく取り扱っているものや、今後の話題性を見越して判断していきます
・「話題をまとめ読み」欄のコンテンツ作成
「話題をまとめよみ」に掲載するニューストレンドの選定や、ニュースの理解を深めるための関連記事をのピックアップします

●やりがい
1．ユーザーの「反応」や「コメント」を通じて、ニュース選定が社会的な議論や理解の深化につながる実感を得られる
従来のメディアのキュレーション業務では、記事やニュースの配置を一方向で提供することが多いですが、当メディアではユーザーやプロピッカーのコメントという「双方向のコミュニケーション」が大きな特徴です。
選定したニュースやそのコメント欄がきっかけとなり議論が生まれることもあります。

2．スタートアップらしいスピード感と柔軟性、オープンなカルチャー
当メディアはスタートアップの文化を持ちながらも、経済メディアとして独自のポジションを確立しています。また、意思決定のスピードが速く、裁量権を持ちながら仕事ができます。
フラットでオープンな組織文化の中で、自由な発想や率直な意見交換が尊重されるため、自分らしさを存分に発揮できます。裁量権を持ちながらスピーディーに成果を生み出し、既存の枠にとらわれない働き方を実現したい方に最適な職場です。

3．多様なプロフェッショナル人材と一緒に働くことができる
当メディアには多様なバックグラウンドを持つ人材が集結しています。編集者や記者、エンジニア、データアナリスト、マーケター、法律家など、各分野でスペシャリストとして活躍するメンバーと共に連携しながら、自身の成長を加速させることができます。

【ミッション】
「御用聞き」ではなく、統合型プロダクト（PDP）とデータ（ヘルススコア・利用状況等）を武器に、顧客自身も気づいていない本質的な課題を特定し、解決へ導く 「人事データアナリスト型CS」として、既存顧客（従業員501 1,000名規模）のLTVを最大化します。適性に応じて下記いずれかをお任せします。

マルチプロダクト横断の活用提案（CAM／CSM共通）
・人事・労務・勤怠・給与 タレントマネジメントまで複数プロダクトを横断し、裁量を持って機能・活用提案
・ヘルススコア等の利用状況データを起点にしたアカウントプランの作成・提案

契約継続・拡大への提案【CAM／カスタマーアカウントマネージャー】
・契約更新の商談、追加導入・利用範囲拡大の提案
・長期目線でジンジャーを活用し続ける価値の提供
・Onb／CSM担当と連携した顧客状況の把握と継続施策の実行

活用定着・解約防止【CSM／カスタマーサクセスマネージャー】
・運用設計支援・サービス継続支援（定期コミュニケーション・新機能案内）
・データに基づくサクセスプランの作成と実施
・利用率低下／解約リスクの早期把握と改善施策の実行

データドリブンなCS運営・プロダクトフィードバック
・顧客の声（機能改善要望・新機能ニーズ）を収集し、開発／プロダクトチームへ還元（Customer Zeroの実践）
・CAM／CSM／プロダクト部門など社内関係者との連携
※担当テーマ（CAM／CSM）は経験・志向に応じてアサインします。

【スコープの境界】

・新規導入時の初期設定・オンボーディング専任（導入支援）とは異なり、本ポジションは「運用が始まった既存顧客」の活用促進・継続・拡大に責任を持ちます。
・フィールドセールス（新規受注）とも異なり、契約更新・追加提案（CAM）／活用定着・解約防止（CSM）という既存顧客のLTV最大化が主戦場です。
・適性に応じてCAM（カスタマーアカウントマネージャー）／CSM（カスタマーサクセスマネージャー）いずれかをお任せします。

業務内容
プロダクトマネージャーとして、当社が提供する全てのアプリやWeb上でのCRMプラットフォームの戦略策定から実行までを担い、エンジニア・デザイナー・データアナリスト等で構成されるクロスファンクショナルなチームをリードしていただきます。AIを活用した開発体制のもと、課題探索から事業成果までを一気通貫でオーナーシップを持って推進します。


　
主な業務詳細
1. ビジョン・戦略・ロードマップの策定
当社が提供する全てのアプリやWeb上でのCRMプラットフォームのあるべき姿を定義し、中長期のビジョンと実行可能なロードマップを策定
定量/定性データ・市場/競合動向に基づき、経営陣や関連部門と合意形成を行いながら、事業成長に直結する優先順位を決定

2. Discovery（課題探索）と高品質なバックログ生成
定量・定性・市場・競合などの多様なインプットを統合し、検証可能な仮説と成功条件を備えた高品質なプロダクトバックログを継続的に供給
生成AIを活用して調査・プロトタイピングを高速化し、検証サイクルを速く回す

3. プロダクト開発のリード
エンジニアが開発をE2Eで主導する体制のもと、PdMは仮説検証と重要な意思決定に集中
当社が提供する全アプリ・全Web上で使われるよう、横の部署と連携しながらAPI仕様を策定

4. Launch & Learning（届く・使われる・学べるの設計）
リリースして終わりにせず、Push/プロモーション/PRを含むGTM設計、関連部門（マーケティング/CS等）との連携を主導
リリース後のグロースと長期影響をモニタリングし、Next Actionを設計

5. ステークホルダーとの連携
マーケティングチームとの要件調整・優先度判断、経営層へのレポーティングと合意形成


業務内での利用ツール例
汎用チャット/生成AI: Gemini、Claude
ナレッジQA/リサーチ支援: Notion AI、NotebookLM（資料アップロード＋Q&A）
開発支援（コード補完・コーディングエージェント/IDE）: Cursor、GitHub Copilot、Claude Code、Devin、Codex、Gemini Code Assist
ワークフロー自動化/AIアプリ開発（ノーコード/ローコード）: n8n、Dify

業務内容
プロダクトマネージャーとして、C2Cマーケットプレイスにおける商品探索体験の戦略策定から実行までを担い、エンジニア・デザイナー・データアナリスト等で構成されるクロスファンクショナルなチームをリードしていただきます。AIを活用した開発体制のもと、課題探索から事業成果までを一気通貫でオーナーシップを持って推進します。

　

主な業務詳細
1. ビジョン・戦略・ロードマップの策定
検索、推薦機能におけるプロダクトビジョン策定/戦略立案
定量/定性データ・市場/競合動向にもとづき、経営陣や関連部門と合意形成を行いながら、事業成長に直結する優先順位を決定

2. Discovery（課題探索）と高品質なバックログ生成
定量・定性・市場・競合などの多様なインプットを統合し、検証可能な仮説と成功条件を備えた高品質なプロダクトバックログを継続的に供給
生成AIを活用して調査・プロトタイピングを高速化し、検証サイクルを速く回す

3. プロダクト開発のリード
エンジニアが開発をE2Eで主導する体制のもと、PdMは仮説検証と重要な意思決定に集中

4. Launch & Learning（届く・使われる・学べるの設計）
リリースして終わりにせず、Push/プロモーション/PRを含むGTM設計、関連部門（マーケティング/CRM/CS等）との連携を主導
リリース後のグロースと長期影響をモニタリングし、Next Actionを設計

5. ステークホルダーとの連携・合意形成
複数事業のプロダクトマネージャーやエンジニアと、検索・推薦機能の要件定義や実装での連携

DRE 1Gの一員として、事業とプロダクトが意思決定に使えるデータプロダクトの設計と提供を担います。担当領域は本人の強みと志向に応じて調整しますが、いずれの場合も要件の言語化から運用の定着までを一貫して担います。

具体的な業務内容:
1. BigQuery上のDWH / データマートの設計、dbtによるモデリングと共通レイヤーの整理
2. 指標、ディメンション、イベント、マスタの定義とセマンティックレイヤーの拡充
3. 新規事業向けデータ基盤の立ち上げと、再利用可能な共通パターンへの一般化
4. Data Contractの設計と、変更影響の検知を含む運用への組み込み
5. Looker、Reverse ETLなど利用者向けデータ提供経路の設計とセルフサービス化
6. データ品質要件の定義と、鮮度や網羅性を含む監視方針の策定
7. AIエージェントや自然言語インターフェースからデータを使えるようにするための開発
8. 事業部門、データアナリスト、プロダクトマネージャーとの要件調整とドキュメンテーション

シニアメンバーに期待する役割:
1. 依頼を処理するのではなく、事業課題からデータ側の打ち手を定義し、優先順位を提案できること
2. 単発の実装で終わらせず、次の類似案件が速くなる型として設計を残せること
3. チーム内のレビューや設計議論をリードし、判断基準を言語化して共有できること
4. 他部門との境界にある曖昧な論点を、関係者を巻き込んで合意まで進められること

このポジションの魅力:
事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
1. 1,000名を超える組織の意思決定を、データモデルとデータインターフェースの設計から変えられます。
2. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
3. AIエージェントによるデータアクセスを前提とした基盤設計に、実運用の要件として取り組めます。
4. 経営陣含め、会社としてデータに対する理解度が深く、データの分析や活用に関してのニーズがかなり多いです。そのため、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。
5. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
6. 会社やDREチームの未来について考えるのが好きな社員が多く、普段はリモートで働いているメンバーが多いですが、未来について語る時はオフィスに集まってディスカッションを行なっています。
7. フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。

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】
・当グループ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。

グループ内外のESG・サステナビリティ関連データを収集し、国内外のサステナビリティ情報に係る開示要件を踏まえた定量・定性分析を実施し、サステナブルファイナンス推進に資するデータアナリスト業務

【職務内容】
1. ESG・サステナビリティデータ管理
ESGデータの収集・集計・検証、データベンダーとの連携（S&P、Bloomberg）、データ品質管理および改善
2. 分析・レポーティング
温室効果ガス（GHG）排出量分析、Scope1・2・3排出量管理、脱炭素目標進捗分析、気候シナリオ分析支援、ネイチャー関連データ分析、サステナビリティ経営指標の分析
3. 開示・規制対応
ISSB・SSBJ・TCFD・TNFD開示支援、CSRD等海外規制への対応支援、統合報告書・サステナビリティレポート作成支援

プロダクトマネージャーとして、担当領域のプロダクト戦略の策定から実行までを担い、エンジニア・デザイナー・データアナリストなどで構成されるクロスファンクショナルなチームをリードしていただきます。AIを前提した開発体制のもと、課題探索から事業成果までを一気通貫でオーナーシップを持って推進します。

担当領域は、お客さま向けサービス、加盟店向けサービス、決済プラットフォームなど、メルペイの顧客価値と事業成長に直結する領域の中から、ご経験や志向、事業状況に応じて決定します。


主な業務詳細
1. ビジョン・戦略・ロードマップの策定
担当領域のあるべき姿を定義し、中長期のビジョンと実行可能なロードマップを策定
定量・定性データや市場・競合動向にもとづき、経営陣や関連部門と合意形成しながら、事業成長に直結する優先順位を決定
2. Discoveryとプロダクトコンセプトの具体化
定量・定性・市場・競合など多様なインプットを統合し、解くべき課題と価値提供領域を定義
AIを活用して調査・仮説検証・プロトタイピングを高速化し、顧客価値と事業成果につながるプロダクトコンセプトを具体化
検証可能な仮説・成功条件・優先順位を備えた高品質なプロダクトバックログへ落とし込み、継続的に学習サイクルを回す
3. プロダクト開発のリード
エンジニアが開発をエンドツーエンドで主導する体制のもと、仮説検証と重要な意思決定に集中
顧客体験・事業成果・信頼性のバランスを取りながら、エンジニアや関連部門と協働して検証すべき仮説と成功条件を明確にし、実行状況を踏まえて重要な意思決定をリード
4. Launch & Learning（届く・使われる・学べるの設計）
リリースで終わりにせず、マーケティング・広報と連動したGTM設計や、関連部門（マーケティング/CRM/CS等）との連携を主導
リリース後のグロースと長期的な影響をモニタリングし、Next Actionを設計
5. ステークホルダーとの連携
対外事業者との折衝、社内のCS、リーガル・コンプライアンスチームとの要件調整・優先度判断
経営層へのレポーティングと合意形成

業務内での利用ツール例
汎用チャット/生成AI: Gemini、Claude
ナレッジマネジメント/リサーチ支援: Notion AI、NotebookLM（資料アップロード＋Q&A）
開発支援（コーディングエージェント）: Claude Code、Codex
ワークフロー自動化/AIアプリ開発（ノーコード/ローコード）: n8n、Dify

ユニークなチャレンジ
金融の複雑さを、なめらかな顧客体験に変える機会
当サービスのプロダクトづくりでは、利便性や事業成長だけでなく、金融サービスとしての信頼性・安全性、法規制、リスク管理を高い水準で満たす必要があります。正解が一つではない複雑なテーマに対して、顧客理解・事業視点・リスク観点を統合しながら意思決定し、プロダクトを前進させることが求められます。
多くのお客さまへの価値提供機会
月間利用者数2,300万人以上、本人確認済み1,700万人以上という当社の大規模なお客さま基盤を活用し、単独の金融サービスに閉じない体験設計が可能です。お客さま向けサービス、加盟店向けサービス、決済プラットフォームなどを横断し、日常の購買・決済体験をよりなめらかで安心できるものへ進化させながら、グループ全体の顧客体験や事業成長に大きなインパクトを生み出せる点が、このポジションならではの面白さです。
AIを前提とした開発体制のもと、動くプロトタイプを起点にチームの議論と意思決定の解像度を高めながら、PdMが本来集中すべきDiscoveryとOutcomeに注力できる環境の整備を進めています。データ基盤やプロダクト開発にとどまらず、新たな顧客体験の企画・推進まで、幅広い裁量を持ってプロダクトを前進させられます。

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。

本ポジションでは、BtoB企業の事業・顧客理解に基づく課題設定と、マーケティング・営業プロセスの高度化を担当します。マーケティング戦略や営業戦略の策定、リード獲得・育成、商談化プロセスの設計、CRM・SFA・MAの導入・活用支援などを通じて、クライアントの売上向上を支援します。特にHubSpotを活用し、マーケティング部門と営業部門を横断した業務改革をリードすることが期待されます。支援対象はグループ会社の多様な事業会社を含む、幅広い業界・ビジネスモデルのBtoB企業です。特定業界に閉じず、さまざまな事業の商流・顧客構造・営業プロセスに触れながら、BtoBマーケティング・営業DXの知見を広げられる環境です。
具体的には、以下の業務を行います。
・BtoBマーケティング戦略、営業高度化戦略の策定
　- ターゲット企業、顧客像、カスタマージャーニーの設計
　- リード獲得、ナーチャリング、商談化施策の立案・実行
　- MQL、SQL、商談、受注までのプロセス・KPI設計
　- インサイドセールス、フィールドセールスを含む営業プロセスの再構築
　- 営業パイプラインの可視化、予実管理、営業生産性向上の支援
・HubSpotを中心としたCRM・SFA・MAの選定、導入、活用支援
・クライアントへの伴走支援（プロジェクトマネジメント、PDCA）
・新規案件の提案、サービス開発、メンバーの育成
入社後は、経験に応じてBtoBマーケティング・営業DX案件を担当します。その後は、プロジェクトリードに加え、BtoB領域の案件拡大、サービス開発、チーム育成を担います。
取り扱う主要なマーケティング・営業製品は以下の通りです。
・CRM／MA／SFA：HubSpot、Salesforce Sales Cloud、Salesforce Marketing Cloud Account Engagement
・BIツール：Tableau、Looker Studio、Power BI
【当該ポジションの魅力】
・マーケティングと営業を横断した支援: マーケティング施策だけでなく、営業プロセス、組織、KPI、データ活用まで含め、クライアントの売上創出プロセス全体を支援できます。
・戦略から導入・運用までのワンストップ支援: 戦略策定、業務設計、ソリューション導入、施策実行、運用定着まで一気貫通で担当できます。
・多様な業界・事業領域への支援: グループ会社の幅広い事業領域を背景に、グループ内外のさまざまな業界・ビジネスモデルのクライアントを支援します。特定ドメインに閉じることなく、業界ごとの商流や顧客構造を学びながら、BtoBマーケティング・営業DXの知見を横展開し、コンサルタントとしての引き出しを広げることができます。
・BtoB領域の中核メンバー: HubSpotを軸としたBtoBマーケティング・営業DX領域の拡大に向け、案件リード、サービス開発、メンバー育成など、チームの中核として活躍できます。
・多様な専門人材との連携: マーケティングコンサルタント、データアナリスト、エンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーと連携しながらプロジェクトを推進します。

＜お任せする仕事内容＞
ウェルネス業界（フィットネス・スクール・公共施設等）向けのオールインワン管理システムを中心に、FitFitsをはじめとする新規toCプロダクト・事業に関する各種データを可視化・定量分析します。プロダクトや事業の立ち上げ・成長フェーズにおいて、データアナリストや各事業のステークホルダーと協力し、課題発見、KPI設計、分析、施策の仮説立案・検証を通じて、意思決定や事業成長に貢献する役割を担っていただきます。

データを活用した事業の開発・企画立案
分析基盤の全社展開、そのためのセキュリティ設計
ステークホルダーと連携した各種データ分析の推進
各種要件に必要なデータの分析・集約
分析モデルの構築・企画立案

現在進めていること
プロダクトグループと連携しプロダクトの各種 KPI や利用状況の抽出・分析
各事業部からのデータ基盤要望・活用方法の整理
社内向けデータ分析基盤のリアーキテクチャ
社外向けデータ提供機能の設計・検証・運用

・CDPを活用したデータ抽出、及び分析を担っていただきます。
└ファクトから課題の発見・分析。その他事例収集などのコンサルサポートまで行います。
・大手化粧品メーカー様に対して当社が保有するデータ（メディア・EC・店舗）を活用して包括的なソリューションの設計/提案、受注後のプロジェクト推進等をお任せ致します。
└既存サービスメニューの提案にとどまらず、戦略支援、商品企画、DX支援、マーケティングプラン策定までの包括的な支援を行います。
└課題解決に辺り、現在当社にはないサービスの検討、立ち上げを実施するケースも多くございます。
・ご担当頂くメーカー様は、単なる受発注の関係のみならず、協業型で双方の未来を描き推進するケースも多くございます。

●ポジション概要
東京コンタクトセンター部の業務設計×データ分析のポジション求人です。
クライアントの業務設計・データ分析・DX推進を通じて事業成長と業務変革を支援するポジションです。
新規案件では業務設計や立ち上げを、既存案件ではデータ分析をもとにした業務改善や高度化を担います。

AIやBIツールなどのデジタル技術を活用し、生産性向上と顧客体験の向上を実現。
また、課題分析から改善提案、プロジェクト推進まで一貫して担当し、運用に留まらない付加価値創出を目指します。
データと現場の両面から顧客の課題解決に挑戦できるポジションです。

●当社のコンタクトセンター事業について
生産性向上プロフェッショナルとして、顧客ビジネスにとって重要な顧客接点チャネルの安定運用マネジメントやデジタルツール活用による業務プロセス改善に貢献しています。札幌・仙台・東京の3拠点で約2,000ブースを保有し、今後も拠点を拡大していく予定です。
10年間で300以上のプロジェクト運営実績があり、「CMBOK」（コンタクトセンターマネジメントのフレームワーク）を使用し、品質向上および人材育成を実施しています。「AIコンタクトセンター」構想でRPAやAI、AI-OCRなど活用による効率化や、CRM構築、BIツール導入による業務の可視化を行い、お客様の課題に合わせた業務プロセスの最適化を提供します

●業務内容
※全てできる必要はございません。
必要なスキル等については弊社でフォローをさせていただきます。
あくまで面談や面接を通じて業務の解像度を上げていただければと思います。

1.新規プロジェクト立ち上げ（業務設計・構築）
・業務要件整理、現状分析（As-Is）
・業務フロー設計（To-Be設計）
・KPI設計、運用ルール策定
・システム/ツール選定・導入支援（CRM、FAQ、AI等）
・立ち上げ計画・WBS策定、進行管理

2.既存プロジェクト改善・高度化
・応対データ／業務データの分析
・応答率、処理時間、品質指標など
・課題抽出と改善施策の企画立案
・クライアント向け改善提案・レポーティング
・KPI改善活動の推進

3.デジタル化・DX推進AIチャット、音声認識、RPAなどの活用推進
・ナレッジ整備・自動化設計
・オムニチャネル化の検討・設計
・データ活用基盤（PowerBI等）による可視化

4.戦略提案・コンサルティング
・クライアントの事業課題に対する仮説構築
・改善・変革の戦略骨子作成
・提案書作成・プレゼンテーション
・継続的な価値創出（アップセル／改善案件化）

●キャリアパス：
業務設計・改善推進の実務経験を積みながら、プロジェクトマネージャーや業務改革コンサルタントへステップアップ可能です。将来的には、BPO・コンタクトセンター領域の事業責任者やDX推進リーダーとして、大規模な業務変革を牽引するキャリアを目指せます。

●魅力ポイント
・業務設計、データ分析、DX推進など上流工程で活躍できます
・AI、RPA、BIツールなど最新技術を活用した業務改革に挑戦できます
・クライアントの事業成長や顧客体験向上に直接貢献できます
・データ分析だけでなく、提案・コンサルティング経験も積むことができます
・多様な業界・案件に携わりながら市場価値の高いスキルを習得できます
・「運用」ではなく「価値創出」を担うため、大きな裁量と成長機会があります
・業務改善経験を活かし、より上流の課題解決へキャリアアップできます

担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

AI検索最適化（AEO）領域の新規事業において、「AI検索での露出・引用をどう測り、どう改善するか」を設計・実行するアナリストのポジションです。業界標準が未確立な効果測定の枠組みそのものを構築しながら、BizDev／コンサルティングチームと連携してクライアントの成果向上に貢献します。立ち上げ期のため、優先順位や前提が頻繁に変わる環境です。

具体的な業務は以下の通りです。
1. AI検索の測定と分析: ChatGPT / Perplexity / Gemini / Google AI Overviews等における露出・引用状況を測定し、示唆を抽出します。
2. 指標設計・分析手法の開発: 「何を・どう測るか」の枠組み自体を設計・構築します（業界標準が存在しない領域）。
3. 提案・レポートの根拠づくり: 顧客向けレポートや改善提案の土台となるデータ分析とインサイト抽出を行います。
4. BizDev／コンサルとの連携: 分析結果を共有し、提案を裏づけるデータを提供します。
5. プロダクトへのフィードバック: 分析から得た示唆をサービス設計・プロダクト開発に還元します。

国内オンラインリサーチ業界のリーディングカンパニーでのポジションです。豊富なリサーチ実績とノウハウ、90以上の国と地域で1.3億人へのリサーチが可能なグローバルネットワーク、独自に構築した消費者パネルから得られる多種多様なデータを活用し、クライアントのマーケティング課題の解決に向けて最適なソリューションを提供します。創業時から育んできたデータネイティブな発想で、クライアントのビジネスに成功をもたらすData Culture構築の原動力となることを目指すポジションです。
本ポジションは、クライアントのビジネス前進のためのマーケティングリサーチ事業をメインとしたコンサルティングセールスです。他職種との協業からプロジェクトを推進し、クライアントに伴走をしながら、マーケティング課題を解決に導いていただきます。
同社の持続的な成長に向けて、売上・利益を継続的に拡大すること、高いCSを実現し継続的なクライアントとの関係性を構築することに責任をもって、「同社のマーケティングを考え、実践する」立場として日々の営業活動に従事いただきます。

【具体的な業務内容】
◆第2事業本部＜大手FMCGメーカー／小売・流通業担当＞
食品/飲料/日用品/化粧品などの大手ナショナルクライアント、大手小売・流通業を中心に、「コンサルティングセールス Next Actionの示唆/提案」までを一気通貫して行います。
上記クライアントのビジネス・マーケティング課題に対して、同社の総合マーケティング支援としてのアセットを用いたソリューションセールスからプロジェクトマネジメントを行っていただきます。
加えて、注力個社に対してはアカウントプランニング・アカウントマネジメントを担当いただき、VIP企業の継続伸長とNext-VIPの創出・育成に対し、Ownershipを発揮頂きます。
1. 再現性のあるお取引拡大に向けた営業活動（リードの創出・管理・育成）
2. アカウントプランニング／マネジメント（戦略・戦術策定＆実行、持続的な売上・利益創出の仕組みづくり）
3. クライアントのビジネス課題整理・調査目的設定を通じたご支援内容の企画提案
4. ご支援内容のプロジェクトマネジメント
5. カスタマーサクセスを通じた再現性あるお取引への昇華

第2事業本部ではリサーチャー・ミドルオフィスと一体となってクライアントへの提供価値を最大化させることにチャレンジしています。
プロジェクトの内容によっては、多くの部門との協業を通じてクライアントにソリューションを提供します。
営業活動を通じて多くの大手企業担当者・ビジネス＆マーケティング課題・各種情報＆データに触れることで、更なる自己成長機会も獲得いただけます。

仕事のやりがい
1. 日本を代表する大手メーカーや小売流通企業のマーケティング戦略、その最上流工程に深く関与します。支援を通じて顧客に提供するインサイトが、数千億円規模のビジネスや、日本中の店頭に並ぶ新商品の行方を左右する意思決定の一助となる実感を「最前線」で味わうことができます。
2. 個人の営業力に留まらず、組織の多岐に渡るアセットを統合して顧客のビジネス・マーケティング課題に立ち向かう、ダイナミックな推進力を体感できます。
3. クライアントのビジネス成功（売上・利益拡大）に直結する提案を通じて、論理的思考力やプロジェクトマネジメント力など、市場価値の高いスキルが加速度的に身につく環境です。加えて、激戦区であるFMCG・小売業界におけるバリュープロポジション構築の実践を通じた成長プロセスを楽しめる環境です。
4. 年齢や社歴に関わらず、成果や意欲を正当に評価する環境です。まずはプレイヤーとして成果創出をいただき、将来的には組織を率いるプレイングマネージャーとしての活躍も期待されるポジションです。

本ポジションは、単にデータを集計・分析する「分析特化型」の職種ではありません。社内の各現場（マーケティング、商品企画、顧客対応など）が抱えるリアルなビジネス課題を自ら聞き出し、データを強力な「ツール」として駆使しながら、課題解決とビジネス成長までを主導する「ビジネスコンサルティング」を担っていただきます。また、現場に正しいデータを届けるためのデータエンジニアリング領域（分析基盤の整備・連携）にも、適性に応じて幅広く携わっていただきます。

職務内容
1. 各業務部門の現場ヒアリングを通じた、ビジネス課題の特定および解決策の立案
2. ビジネス課題の解決（顧客体験改善、CVR向上、プロモーション費用最適化等）に寄与するKPIの設計と分析PDCAの推進
3. Excel等を駆使した高度な探索的データ分析、および非データ職のステークホルダーや経営層を納得させる資料作成・提案
4. 現場へ適切なデータを届けるための、サービスデータ分析基盤・API基盤の構築やデータマネジメント（データエンジニアリング領域のカバー）

ポジションの魅力
圧倒的なデータ環境: オンライン保険会社として、顧客の申込から契約、Web上の行動ログまで一気通貫した豊富なデータを保持しています。ダイレクトビジネスならではのダイナミックな面白さを実感できます。
最先端のAI領域へもキャリアを拡張可能: 生成AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる実績を持つ企業です。データ分析にとどまらず、AIに興味がある方は、意欲次第でAI関連プロジェクトへの参画など、専門領域をさらに広げていける先進的な環境です。

営業社員向け保険販売用システム開発に携わっていただきます。
＜具体的な業務内容＞
◎ビジネス部門と協働し、ビジネスプロセスを定義、最適化していく
・担当するプロダクトに関して、ビジネスプロセスやワークフロー、ユースケースについての知識を維持する
・担当するプロダクトについて、コアとなるケイパビリティや機能、また制限事項について理解する
・プロセスの自動化や標準化をサポートする
・新しいニーズを引き出し、業務及びシステム要件定義をおこなう
・新たなテクノロジーや機能を探求し、会社の戦略にアラインすることを評価し提案する
◎システム開発やメンテナンスの調整を行い、Squad 内のオペレーション が円滑に行われること確実にする
・リリース準備（例：Release Managementへの承認を得たドキュメントの提出、レビュー実施等）と夜間もしくは早朝リリース作業
・（ビジネスに対する窓口；Single Point of Contactとして）インシデント（障害）の優先順位付けを行い対応し、根本原因の特定および問題解決のためにデベロッパー（開発者）をサポートする
・テストチームと協業してテスト自動化を推進する



【ポジション魅力ポイント/Position Attractive Points 】

当社の重要基幹システムであり、毎年大規模なプロジェクトを担当可能です
AI等の先端技術を活用する場面もあります

オフショアや外国籍のテクノロジーメンバーと英語のコミュニケーションも経験可能

●業務内容
生命保険会社の契約管理システムの開発・保守に関する以下の業務
・社内ユーザー部門と折衝し、ビジネスプロセス改善も含めた要件の確定
・ビジネス要件をもとに、会社戦略に則した最適なソリューションの選択と確定
・ソリューションに沿ったシステム要件確定及び開発ベンダーを使用した製造工程の総合的なマネージメント
・開発ベンダーからの納品物に対し受入テストケースの作成、受入テストの実施
・インシデントに対する対応
・現作業について問題意識を常に持ち、改善提案及び実施



●開発環境
Mainframe（IBM)、Cobol、DB2

日本株投資に影響を及ぼすマクロ経済・金融ファクターを、データドリブンなアプローチで特定・分析し、中長期の投資判断に資するインサイトを導出していただくポジションです。
伝統的な定性マクロ分析にとどまらず、大量データの取得・処理を通じて、従来の枠組みでは捉えきれない新たな示唆を発見することを重視します。

＜主な業務内容＞
● 日本株のパフォーマンスに影響を与えるマクロ経済・金融ファクター（金利、為替、コモディティ、資金フロー、センチメント指標等）の特定および構造分析
● 中長期トレンドデータに基づく株式市場・セクター・個別銘柄への影響度分析、および株価予想モデルの構築
● 各種マクロデータ（公的統計、オルタナティブデータ、市場データ等）の大規模取得、クレンジング、加工および分析基盤の整備
● ファンダメンタルアナリストと連携した、マクロ視点からの投資仮説の検証および投資メモ・投資委員会向け資料の作成
● AI・機械学習・データ分析ツールを活用したリサーチ手法の高度化

コミュニケーションプラットフォームの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担います。

【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
導入社数、アカウント数ともに巨大な主力コミュニケーションプラットフォームは、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。

2. グループ会社の事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。

コミュニケーションプラットフォーム戦略
主力コミュニケーションプラットフォームのユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
BPaaS戦略
業務プロセス代行サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
インキュベーション戦略
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

【業務内容】
シニアデータアナリストは、ビジネスサイドと深く連携し、データの力によって意思決定を支援する役割を担います。同社では主力製品を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。これらのデータを活用し、事業KPIの可視化や分析、インサイトの提供を通じて、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードすることで、組織全体におけるデータ利活用の促進を目指していただきます。

＜具体的には＞
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築
- dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行
- 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
- 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道
- アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード
- 複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計
- 組織全体のデータ戦略策定への参画
- 若手メンバーの育成とメンタリング

●マネジメントへの道
- チーム構築、採用、組織運営
- 事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント

●事業リードへの道
- エンベッド配置による特定事業のデータ責任者
- 事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任
- 事業戦略とデータ戦略の統合リード

●クロスドメインへの拡張
- データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張
- MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦
- データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

「コミュニケーションプラットフォーム」の戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割です。

ポジションのミッション・魅力:
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持つ豊富な事業データ
巨大なコミュニケーションプラットフォームは、一般的なBtoB企業では持ち合わせない事業特性と、そこから多種多様なデータを保有しています。
（例）プロダクトデータ、ユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動、新規事業、オウンドメディア、グループ会社など。
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量に加え、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。

2. グループの事業戦略推進支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得られます。

コミュニケーションプラットフォーム戦略:
ビジネスチャットのユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支えます。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォーム確立に貢献できます。

BPaaS戦略:
業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化します。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できます。

インキュベーション戦略:
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援します。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られます。

3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

具体的な業務:
同社では主力サービスを中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。
また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わります。
ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進する役割です。

具体的には:
1. データマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築（シニアメンバーとの連携・協働）
- dbtを用いたデータモデリングの実装
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
- 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
- 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

今後のキャリアパス:
● スペシャリストへの道
- 特定領域（プロダクト分析、マーケティング分析など）の専門性を高める
- データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
- 新技術（AI/LLMなど）を活用した高度な分析スキルを習得する

● マネジメントへの道
- 小規模チームのリーダーシップ経験
- メンターとしての後輩育成
- プロジェクトマネジメントスキルの向上

● 事業への拡張
- 事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
- データ起点の施策立案から実行までをリードする

使用技術・ツール:
＜プログラミング言語＞
・SQL（Hive、Presto、など）
・Python

＜インフラ＞
・Snowflake
・TreasureData

＜ツール＞
・データエンジニアリング：dbt
・コード管理：GitHub
・BI：Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等

＜タスク管理＞
・JIRA

＜情報共有＞
・コミュニケーションプラットフォーム
・Confluence
・Miro
・Slack

教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開する企業でのポジションです。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が強みです。
1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を運営しており、コアとなる事業です。
2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様な顧客へ広く普及させています。

障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開する同社では、この5 6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、組織規模は拡大しています。このように事業が急成長を遂げ、周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つ企業でのポジションです。業界全体のさらなる進化に向けて、その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進するデータエンジニアを募集しています。

福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有する企業です。データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しています。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。

現在、多岐にわたる事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行います。また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担うことも想定されます。業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めます。

具体的な業務内容:
エンジニアリング
- AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
- 支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
- IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備

基盤整備
- データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
- 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
・データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
- コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
- テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張

アナリティクス、サイエンス
- データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
- 全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
- ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
- BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援

AI Ops
- AI / LLM 向けデータパイプライン構築
- AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発

本ポジションの魅力/やりがい:
現場と近い距離で、業界トップクラスのアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦ができます。データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界トップクラスを誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。

「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会があります。直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。

多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築ができます。スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。

組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透に貢献できます。技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。

●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。

クライアントのマーケティング課題解決のための、データ活用戦略・戦術の立案〜実行業務をお任せいたします。

＜具体的な業務内容＞
・クライアントのマーケティング課題のヒアリング、および、課題解決のための各種マーケティングテクノロジーの選定や活用方法の提案
・開発パートナー企業やツールベンダー企業と協業しながらの要件定義、設計、導入開発、運用保守などの上流〜下流工程
・導入したマーケティングテクノロジーによるデータ収集〜データ分析・解析〜施策立案〜施策実行〜レポート〜改善提案までのデータを活用したマーケティング業務支援

全国に200院以上のクリニックを展開する当クリニックグループにおいて、メディカル分野の事業拡大に向けた経営戦略を担う部署で、データ基盤の設計・構築から事業の意思決定支援までを一気通貫で担うデータアーキテクトを募集します。

経営層直下のポジションとして、散在するマーケティング・事業データを統合し、「広告投資のROIを正しく測り、経営判断を加速させる」データ基盤をゼロから設計いただきます。

＜具体的な業務＞
-・データアナリスト：データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案
事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。
　‐　事業課題に即したデータ分析の設計
　‐　データの抽出・可視化・分析
　‐　分析結果の報告及び施策提案
　‐　その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行
-・データアーキテクト：データ分析環境の構築・改善
事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。
　‐　KPI設計及びデータの定義
　‐　DWHの構築及び改善 (BigQuery)
　‐　データ活用を促進するための社内教育
　‐　その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行
　‐　BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet)
-・データアナリスト/データアーキテクト共通
　-　事業責任者に対するデータ活用施策の提案および施策ディレクション
　-　要件定義から施策実行までのプロジェクト計画、品質管理、工数管理、進捗管理
　-　事業成長につながるデータ戦略の立案及び実行

【扱うデータ】
-・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動（電子カルテなど）データ
・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）
・音声データ（通話）

【使用技術】
-データ基盤：BigQuery など
-言語：SQL／Python
-可視化：Tableau／Looker Studio など
-クラウド：Google Cloud

【求人の魅力】
-CEO・経営層直下で、200院規模グループのデータ戦略をゼロから設計できる、極めて裁量の大きいポジションです。
-既存の仕組みを引き継ぐのではなく、広告ROI計測やKPIモニタリング基盤を自ら構想・構築でき、事業成長へのインパクトを直接実感できます。
-データ基盤構築から経営の意思決定支援まで、上流から下流まで一気通貫で経験を積めます。

【業務概要】
当社のマーケティングソリューション領域の進化に向けて、当社が保有する会員情報や位置情報データ、さらにクライアント企業が持つ購買データなどを掛け合わせたプロダクト企画、開発、運営業務を担当していただきます。

【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

●各ビジネス組織又はグループ会社のクライアント企業に対するプロダクト創出
・データを活用したクライアント（小売・流通・メーカーなど）の課題抽出
・課題を解決するための広告・販促プランニング等に必要な
　プロダクト企画開発、データ活用
・IDPOSなどのデータ獲得支援、適切な管理手法の設計、データマート構築、
　データハンドリング効率化

※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）

現在、外部パートナーの協力によりデータ基盤の基礎は整いつつありますが、ユースケースを想定し自走して設計・実装できる内部エンジニアが不足しています。グローバルにおける事業成長を踏まえて、事業別・販路別・国別の損益や在庫状況といった重要テーマのデータ化を加速させるため、データ基盤を自社で整備〜運用・改善し、ビジネス現場と直接対話しながら「自走」するデータ組織の基盤を作ることがミッションです。

【具体的な業務】
・データソースの精通と品質管理： 自社の複雑なデータソースを解読し、データの信頼性を担保するガバナンス体制の構築。
・データパイプラインの内製開発・運用： 現行の外部移譲環境を理解し、自社で保守・拡張が可能なETL/ELTプロセスの構築。
・データマートの設計・実装（集計軸の設計）：現場のビジネスニーズを汲み取り、分析しやすいデータ構造（モデリング）を自ら定義。

この仕事（ポジション）の魅力
私たちのデータエンジニアリングは、単なる数値管理ではありません。
当社のお客さまに届けるコンテンツや商品、そしてECサイトを通じて生まれるお客様との対話を、データという側面からより深く、よりよい時間へとつなげることを目指しています。

1. 当社ならではのリアルとデジタルの融合体験を、エンジニアリングで解く経験ができる
私たちの事業は、ECサイトからコンテンツ、Web・モバイルアプリケーション、リアルイベントまで多岐にわたります。
多様なタッチポイントで生まれるデータは、お客様の想いそのものです。その複雑に絡み合うデータを整理・統合し、当社のコンテンツの魅力をより豊かに届けるためのデータモデリングや基盤構築を行います。
「ビジネスとクリエイティブがどう結びついているか」を深く理解した上で、技術者として事業の「解」を導き出す経験が得られます。

2. 「データドリブン」を、人の想いを届ける力に変換する
当社では、数値だけでなく「お客様の声（定性データ）」も大切にしています。
本ポジションのミッションは、当社でコンテンツを生み出す現場の乗組員だれもがそのデータにアクセスし、自信を持って企画や改善に取り組める環境を作ることです。
設計した基盤が、事業の意思決定を支え、より多くのお客様へ当社らしさを届けるためのアクセルとなります。
エンジニアの視点で、当社のビジネス成長に直接貢献できるインパクトの大きなポジションです。

3. 外部パートナーから「自社内製」へ。未来のデータ組織を設計する
現状のデータ構造を解読し、未来を見据えたデータパイプラインやガバナンス体制をゼロベースで設計・運用できるのは、データ領域の内製化に取り組むこのタイミングでジョインするからこそできるチャレンジです。
単なる保守運用にとどまらず、社内の多様なメンバーと対話し、「どうすればメンバーが自律的にデータを使えるか？」という理想を描き、実現できるエンジニアへと成長できます。

「データは整備されているが、使い方がわからない」「現場の要望がタイムリーに反映されない」という課題を解決するためのポジションです。データカタログの整備やダッシュボードの改善、ユーザーサポートを通じて、社内のデータ活用文化を現場目線で醸成します。

【具体的な業務内容】
・メタデータ | データカタログ | セマンティックレイヤーの整備（データの定義・所在の可視化と管理）
・BIツール（Tableau/Looker等）を用いた、各部門向けダッシュボードの開発と継続的改善
・ユーザーからの問い合わせ対応、データ活用の支援
・現場の潜在的なリクエストを汲み取り、エンジニアへ要件を繋ぐブリッジ業務

この仕事（ポジション）の魅力
1. 経営の意思決定をデータで支える、戦略の中核ポジション
私たちの仕事は、単にデータを集計することではありません。当社が次の新しいなにかを進めるために、「いま、現場では何が起きているのか？」という事業の現在地を、数字という言葉で明快に紐解くことがミッションです。
経営層の視点に立ち、事業の動きをデータで捉え、未来への判断を支える。「数字の裏側にあることがら」を経営へ届け、お客様に届けるコンテンツがより良く変わっていく瞬間に立ち会えることが、このポジションのおもしろさです。

2. 「現場×データ」を繋ぎ、組織のデータ活用文化を醸成する
データはあっても、現場で活用されなければ意味がありません。現場のニーズを汲み取り、BIツールを用いたダッシュボード開発やユーザーサポートを通じて、現場が自走してデータを活用できるよう支援する架け橋となります。現場の業務フローとデータの意味を理解し、社内にデータ活用文化を根付かせる立役者として、組織の変化を肌で感じられます。

3. ドメイン知識とデータスキルの両輪で成長する環境
経理、物流、販売管理など、当社の多岐にわたる事業ドメインの深い知識を習得しながら、SQLやBIツールといったデータ利活用の専門スキルを磨くことができます。エンジニアと密に連携し、現場のリクエストを要件に落とし込むブリッジ能力も養うことで、データ分析のスペシャリストやプロジェクトマネジメントなど、将来的に幅広いキャリアパスを描ける環境です。""

●職務目的（Job Purpose）
・引受権限および上司の管理・監督のもと、コーポレート（大企業・中堅企業）セグメントのアンダーライターとして、企業賠償保険にかかる推進、トレーニングおよび引受を行い、、収益性を伴った成長を実現する。
・担当範囲には、担当営業店・チャネルにおける引受、営業推進、トレーニング、予算やKPIのモニタリング・リポート、コンプライアンス施策の実行、その他商品開発や効率化取組み等本社プロジェクトへの参画が含まれる。
・各商品部門や営業部門、損害サービス部門とも連携し、セグメントを横断した企業賠償保険のビジネス構築に貢献する。

●職責（Job Responsibilities）
・営業店より提出された新規および継続契約の見積依頼について、リスク選択、引受条件、リミット管理を含むレビューを行い、継続的な収益性およびボラティリティの回避を確保する。必要に応じて上長の承認を取得する。
・大企業案件やリスクが複雑な案件をハンドルし、マルチナショナルアカウントについては海外関係者との調整も必要に応じて行う。また必要に応じて可能な代替案の提案を行う。
・営業推進、トレーニングに関する戦略を立て、担当営業店・チャネルにおける実行を担う。各種資料の作成、営業店に対するトレーニングの実施、各種照会に対する適切なアドバイスの提供を行う。
営業社員と協業し、ブローカー、代理店、顧客を訪問し、リスクに対する顧客の課題解決を実践する。
・一部商品においては、オペレーション部門に対する指示を含む引受案件に掛かる計上や証券作成にかかる業務を行う。
・必要に応じて適切なUW承認を得るとともに、その他問題があれば上位管理者へ報告し、適切な解決が行われるよう徹底する。

●主要な関係先（Key Relationships）
(1)部関係先 (当社組織内)
・インターナショナルCUOオフィス
・直販チャネルを含むディストリビューションおよびマーケティング部門
・損害サービス、オペレーション、保険数理、データアナリスト、リスク・エンジニアリング、再保険、海外当社オフィス
・大企業・中堅企業セグメントおよび中小企業保険セグメントの各ライン担当アンダーライター

(2)外部関係先 (当社組織外）
・般代理店、機関代理店、ブローカー、顧客

【概要】
コンサルティングプロジェクトにおいて、データを収集・整理・可視化し、現状把握、課題特定、改善点の発見を支援する専門家です。
ビジネスサイドに近い立ち位置で示唆出しやレポーティングも担当します。

【誰に】
BtoC企業（業界特化型/主に伝統通販・アパレル・銀行・旅行・ショッピングモールなど）

【何を】
マーケティングオートメーションツールやAIソリューション・コンサルティングの提供を通じ、グロース支援を実施しています。
BtoC企業にとっての顧客である生活者（会員・消費者）とのエンゲージメントの最適化を目指しています。

【どのようなサービスで】
BtoC事業の戦略構築/施策実行/効果検証まで一貫して成果伴走するコンサルティングサービスを提供しています。
KGI/KPI設計
経営DB構築、運用改善
マーケティング戦略構築、体制整備
AI PoCのROI設定、連続実装
シナリオ/コンテンツ作成/配信/検証