データアナリスト転職求人

201 件

【業務概要】
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。
当社のBizOpsチームは、Salesforceなどの営業系ツールを活用したデータドリブンなビジネスオペレーションの実現を責務としてビジネスサイド全体の業務オペレーション改善と関連システムの導入/整備を進めてきました。事業の急成長に伴い、マーケティング・IS・FS・CSといった「The Model」型組織全体の連携強化と、データドリブンな意思決定の重要性が高まっています。今後は「全社最適視点での業務プロセス標準化」と「予実管理・フォーキャスト精度の向上に資するデータ基盤構築」をリードするフェーズへ移行します。単なるツール管理者ではなく、事業成長を加速させるための収益基盤（Revenue Operations）を構築・牽引していただける方を募集します。特に直近では、業務の中心となるSalesforceの環境/運用体制を確固たるものにする必要があると考えています。ビジネスサイド全体の成長を、Salesforceを中心とした業務システム、及び、オペレーション高度化の面からを支えられる盤石なチーム作りを目指しています。

【具体的な業務】
ビジネスサイド全体の生産性向上と、正確なデータに基づく経営判断を支援するための業務設計・システム構築を担当します。
1. 各種ツールを用いた、ビジネスサイド全体の業務効率化とデータ集約基盤の構築
　（参考）当社BizOpsチームで取り扱っているサービス例：Salesforce（SalesCloud）、Account Engagement、Zoom Phone、スピーダ、Sansan 等
2. ビジネスプロセスの設計・改善 (BPR)
　各部門（MKT/IS/FS/CS）への課題ヒアリングと要件定義
　KPIモニタリング環境の整備と、ボトルネックの特定・改善提案
3. Salesforceおよび周辺ツールの設計・運用・保守
　Salesforce (Sales Cloud) のフロー構築、権限管理、オブジェクト設計
　周辺ツール（Account Engagement, Zoom Phone, 企業DB等）とのAPI連携およびデータ整合性の担保
4. データマネジメント・利活用推進
　ダッシュボード作成による可視化（予実管理、パイプライン分析等）
　入力負荷軽減のためのUI/UX改善と、現場への定着化支援（マニュアル作成・勉強会実施）

ご入社後は、既存メンバーとともに、まずはSalesforceを中心としたSales領域におけるシステム環境構築とそれに紐づくオペレーション設計を担っていただく予定です。その後は、組織全体の状況やご自身の希望に合わせて、担う領域を広げていただきます。
例）蓄積された活動データの分析を通じて、ビジネスサイドの各部門や経営陣に対して、行動改善・経営戦略更新に貢献する示唆を出すデータアナリスト
例）セールスのみならず、マーケティング、インサイドセールス、カスタマーサクセスなど、特定部署に入り込んだオペレーション改善/システム環境構築の担当者（SalesOps、MKTOps、CSOps、…）

【ポジション・部門の魅力】
1. 組織拡大期のオペレーション設計
急拡大する組織において、部門を横断した業務フローの設計から実装までを一気通貫で担当。Sales・CSプロセスの「型化」を通じて、事業数値（受注率・リードタイム等）にダイレクトに貢献できる環境です。
2. 最新技術への計画的な投資の提案
Salesforceを中心として、Account Engagement、BIツール、企業DBなどを連携させた高度なデータ基盤構築に携われます。
3. キャリアの拡張性
入社後はBizOpsのスペシャリストとしての深化はもちろん、事業開発やPMM、各部門の責任者など、オペレーション構築力を武器に多様なキャリアパスが描かれています（実績：IS→人事、CS→新規事業開発 等）。

業務概要
当グループの非鉄道事業（ホテル・不動産・物販飲食等）におけるデータ活用を牽引する「データアナリスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。
具体的な業務
1. 案件組成・上流コンサルティング: 当グループ各社（ホテル・不動産・物販飲食等）へのヒアリングを通じた課題発見・分析PJの要件定義
2. プロジェクトマネジメント: 分析実務のリード、および経営層（社長・役員）への分析報告・戦略的議論への参加
3. アセット化の推進: 領域横断で共通利用できる分析テンプレートや需要予測モデル等の「共通武器」の企画・検証
4. 組織マネジメント: メンバーの育成・レビュー、およびナレッジシェア文化の醸成
ポジション・部門の魅力
1. 多角的な事業ドメイン: 鉄道以外の多様なBtoC事業に深く関わり、実社会に変化を与える手応えを感じることができます。
2. 経営層への直接提言: クライアント企業の社長・役員クラスと直接対話し、経営判断に直結する分析に携われます。

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。

業務概要:現在、当社ではAIを活用したマッチングサービスの最適化に注力しています。
これまではAIの実装
・開発に重きを置いてきましたが、今後は蓄積されたデータをより深く分析し、ユーザーアクションに基づいた具体的な改善施策（マッチング率の向上など）を導き出すフェーズへと移行します。
そのため、データからビジネスの仮説を立て、プロダクトの成長を牽引いただけるデータアナリストを新たに募集することになりました。
当社が展開する自社AIサービス事業における、マッチングロジックの最適化およびプロダクト改善。
AWS/GCP上の膨大なログデータを活用し、労働市場の不一致を解消する次世代のプラットフォーム開発を行っています。
具体的な業務:担当するプロジェクト
・プロダクト:新規事業「自社AIサービス」本ポジションでは、AIを活用したHRプロダクトにおいて、データ分析を通じてプロダクトの成長を牽引していただきます。
単なるレポーティングに留まらず、ユーザー行動データをもとに仮説を導き出し、プロダクトの意思決定に直接関与する役割です。
具体的な業務内容:1. KPI設計およびモニタリング環境の構築2. 求職者／企業の行動データ分析3. マッチング数向上に向けた課題特定および因子分析4. 分析結果に基づく仮説整理および改善方向の提案5. PdMや事業責任者とのディスカッションを通じた意思決定支援※施策の実装
・ディレクションは別担当が行いますポジション
・部門の魅力:仕事の魅力:
・数百万規模のユーザーデータを活用した分析に携われる
・プロダクトKPIに直接影響する分析を担当
・分析テーマの設定 仮説提案まで一気通貫で関与
・PdMと同じ目線で事業成長に関わることが可能プロダクト:最新のAI技術を実ビジネスに落とし込む過程で、膨大なリアルデータに触れることができます。
環境:データの民主化が進んでおり、AWS/GCPなどのモダンな環境で分析に専念できる体制が整っています。
一緒に働くヒト:精鋭メンバーと共に、フラットに議論しながらプロダクトを作っていける環境です。

業務概要
自社サービスに関するデータ分析に携わっていただきます。
当社ではエンドユーザーとタクシー事業者の双方から大量のデータを収集し、プロダクト改善や事業の意思決定に関わる分析を日々行っています。大量のデータを扱うことができる環境です。
社内ではデータの生成・収集・加工をデータエンジニアと分業する体制が敷かれており、アナリストが本来の分析業務に集中できる環境が整っています。
プロダクトと事業に深く寄り添い、交通・社会課題の解決にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。

具体的な業務
- 自社サービス事業に関するデータ分析
- 定量的な意思決定サポートおよび施策評価
- 課題の発見から提案までを主体的に行うプロダクト分析
- データの定量モニタリング
- SQL（BigQuery）、Python、R、Lookerなどのツールを使用してデータ分析を実施

ポジション・部門の魅力
- 本ポジションのミッションは「データから得られる様々なインサイトを発信することでプロダクトや事業を正しい方向に導く」です。単なるデータ分析ではなく、プロダクトや事業を”根幹から”見つめていくポジションで、組織からのプレゼンスも非常に高いです。
- 日本有数の動体データを扱っていただきます。

所属組織
データインテリジェンス部では、データアナリストが活躍しています。プロダクトマネージャーや開発チームと連携し、自社サービス事業のデータ分析を担当。データ分析を通じて意思決定をサポートし、施策評価やプロダクトの改善に貢献します。データドリブンなアプローチを重視し、俯瞰的な視点とコミュニケーションを大切にします。プロジェクトごとにチームを編成し、関連部署と緊密に連携。企画・設計から効果分析まで担当し、定期的なミーティングで進捗確認を行い、データチェックや分析結果のレビューを実施します。

【業務概要】
マネーローンダリング（資金洗浄）およびテロ資金供与に関する情勢は絶えず変化しており、国内外の金融機関等はその対策を強力に推進していく必要があります。当グループにおいても、犯罪者やテロリストに当グループの商品・サービスを使わせない様に、また、お客さまが特殊詐欺など金融犯罪の被害に遭わない様に様々な対策に取り組んでいます。こうした対策を進める上で、社内外における多種多様のデータを分析し、分析結果を活用した不審取引を検知する仕組等を構築・管理していくことは極めて重要であり、データ利活用に関する業務経験をお持ちの人財を必要としております。
マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ITシステムのデータ利活用について、企画立案・実行を行っていただきます。なお、当グループでは、当該分野では共通のITシステム及びポリシーを構築しているため、当社だけでなく、当グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。

【具体的な業務】
1. AMLに関する各種モデルの新規構築（AI・機械学習等統計数理モデルなど）
2. AML業務の既存モデルの管理（データ調査・リスクファクター分析・パラメーターチューニング・業務影響確認など）
3. 「厳格な顧客管理（EDD）」に関するリスク評価・低減策の実行（ネットワーク分析・ハイリスク先のデータ収集など）
4. AMLに関する各種リスク分析・レポート、経営層への課題提言 等
※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。
※このポジションで活用している「AIスコアリング」について
AIスコアリングはこの業務の高度化・効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。外部ベンダーのAML/金融犯罪ソリューションを利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！

【ポジション・部門の魅力】
・マネーローンダリングおよびテロ資金供与に関する対策を講じる上で必要不可欠なポジションとなります。全社的にも注目度が高く、かつ社会貢献性の高い業務を担うため非常にやりがいのある業務を一から担当することができます。
・AML各種モデルの新規構築、再構築や最適化の業務にあたり、常に社会情勢の変化やお客様動向の変化などをキャッチアップしながら全社のAML対策に貢献することができます。
・データ分析経験がない方でも分析ツールの使用経験や一定の知識がある方であれば、大歓迎です！社内にて分析方法などの教育体制も整っております。

【平均残業時間／テレワーク】
・残業：繁閑によって異なりますが、平均2時間程度です。
・テレワーク：週1〜2回程度可（柔軟に対応）

業務概要:
本ポジションでは、自社サービスにとどまらず、クライアントが導入している各種HRツールやサーベイから得られるデータ、業績および生産性関連データを活用し、組織課題の可視化から改善施策の提案までを担っていただきます。人事コンサル・データアナリストの現場経験を持つ方であれば、これまでの知見を活かしつつ、データを根拠にしたアプローチを磨いていくことが可能です。エンジニアやチームメンバーと協働しながら、クライアントにとって実効性のある施策を形にし、組織変革を伴走支援する役割を期待しています。「人事経験を次のキャリアで広げたい」「HRデータを使って組織を変える提案をしたい」そんな方にフィットするポジションです。意欲があれば、クライアントとの共同事業責任者や新規事業の立ち上げなど、キャリアの広がりも見込めるチャレンジングなポジションです。

具体的な業務:
以下のようなプロジェクトにおいて、構想・企画立案・設計・推進までをご担当いただきます。
1. HRツール（人事業務システム、HRD、ATS、タレントマネジメントシステムなど）から得られるデータの集計分析
2. データドリブンなアプローチで、採用・育成・エンゲージメント・生産性改革・チーム能力の開発などの施策立案を支援
3. 既存のHRシステムやサーベイ結果を活用し、実行可能性の高い改善提案
4. 人事部門や経営層と連携し、データに基づいた人材戦略の意思決定の推進
5. クライアントが自走できるよう、ツールの活用定着や運用の伴走支援

ポジション・部門の魅力:
1. 最前線での生成AI活用・HRデータ活用に携われる環境
2. 業務マニュアル自動化、業務変革、HRアナリティクスなど、経営・組織変革に直結するAIプロジェクトを推進可能
3. 「コンサル × エンジニア」のハイブリッド体制
4. エンジニアやアナリストと一体となり、要件定義から実装までワンチームで推進。技術とビジネスの融合を体現。
6. 多様なキャリアパス
7. ユニット責任者、クライアントとのJV事業のリード、新規事業の立ち上げなど、意志次第で幅広い展開が可能

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。
もし、案件規模は大きいがクライアントと直接マーケティング課題を協議する場が少ない、施策実行に時間がかかり成果にコミットできない、担当領域や責任範囲が限定的で本質的な支援ができない、といったジレンマを感じている方に向けたポジションです。
私たちMGAが担うのは、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です。従来の当社の強みであるデータと自社製品という武器に加え、「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したいと考えています。

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
- 自社製品内ユーザ行動・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・部門の魅力
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
- 自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
自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自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

得られる経験やスキル
- CXやマーケティングに関する専門性と経験
- プロダクト・データ活用に関する専門性と経験
- チャネル横断型の顧客体験設計の専門性と経験
- プロジェクトマネジメントスキル
- スタートアップマインド など

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

【業務内容】
1) データ基盤（AWS / Databricks）の設計・実装リード
AWS（S3/Glue/Athena/Redshift/Lake Formation）＋Databricksで、データレイク〜DWH〜Lakehouseを設計。IAM/KMS等を踏まえたセキュリティ・監査・可観測性、取り込み 提供（SLA/責任分界、データプロダクト化）まで統合して推進。

2) 顧客接点データ統合（Salesforce連携）
Salesforce（Data Cloud等）／周辺SaaSとの連携方式を設計し、ID統合・同意/権限・準リアルタイム・品質担保を実現。顧客接点DX（CC、Web/アプリ、会員・購買）のユースケース設計も支援。

3) データマネジメント（ガバナンス・品質・プライバシー）
モデリング、メタデータ/カタログ、品質管理の運用設計と、分類・権限・監査・規程を含むガバナンスを策定。個人情報・機微情報を前提に匿名化/仮名化・最小化・同意管理まで設計。

4) “AI Ready” 設計（SageMaker／GenAI・ML）
SageMakerで学習・評価・デプロイ・推論を含むML基盤とMLOps（実験管理、再学習、監査）を設計し、ファインチューニングやRAG前提のデータ整備（評価、ガードレール、コスト管理）を本番導入・定着までリード。

【このポジションの魅力】
AWS×Databricks×Salesforceを“顧客接点価値”から逆算して統合設計できる
　単なる基盤構築ではなく、データの流れ・ガバナンス・運用まで含めた“使われる仕組み”を設計し、成果につなげられる

SageMakerで学習・ファインチューニングまで踏み込み、ML/GenAIを本番運用できる
　モデルを作るだけでなく、データ品質とガバナンスを前提に、継続運用（評価・再学習・監査）まで設計するため、市場価値の高い経験となる

公共／金融の厳格な要件（説明責任・監査・セキュリティ）への対応力
　“難しい現場で成立させる”アーキテクトとしての実力が最速で鍛えらられる

領域リードとしての裁量
　プロジェクト単位ではなく、データマネジメント領域の標準化・資産化・チーム牽引に踏み込める

◆ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。
これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。
これからはヒトに対する""""データの民主化""""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""""AI-Readyなデータ基盤""""の実現も必要になってきます。
その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。

◆業務詳細
データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行
・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出
・データの整備、再モデリング、品質管理
・IaCを用いたインフラ構成管理
・データガバナンス整備

また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供

業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。

◆データ活用の事例
・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析
・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供
・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定
・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成

【仕事のやりがい・働く魅力】
◆得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤開発からデータ活用推進まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダンな開発環境内でのデータ基盤開発の経験

◆やりがい
1.BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

2.「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。

3.目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。

4.技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。

【将来のキャリアパス】
当社全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。

＜キャリア例＞
・マネジメントを目指すキャリア
・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア

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します。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
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決します。実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程 座学研修を実施し、データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。微経験からスタートした社員も多く、今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。

＜入社後の流れ＞
ご入社
1日目｜人事オリエンテーション
2日目｜データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月)
PJ・業務アサイン

＜研修内容＞
座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
・Big Query (SQL) 研修: アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
・Tableau研修: 実務を想定した、ダッシュボードの作成
・Python研修: データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
・統計研修: 基本的な統計知識の理解
・データ分析研修: コンサル型データ分析のロールプレイ学習、CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析、KPIの可視化とデータ分析
※上記研修は2024年度実績の一部です。ご入社時期によって研修内容は異なります。

＜実務/業務内容 ※代表的な一部を記載＞
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備

＜詳細PJT 一部＞
●例1：スマホアプリ利用促進施策の分析業務、施策立案をサポートする示唆出し
1. 基礎分析（データを可視化）: RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況、遷移ルートを可視化し傾向を把握。使用ツール：BigQuery、Looker Studio。
2. 予測モデル: ロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める。時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測。使用ツール：Python（scikit-learnなど）。
3. レコメンドアルゴリズム: 協調フィルタリング、バンディット等。使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）。

●例2：ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
1. カスタマーデータ統合: Google Analytics、Adjust、EC Orangeのデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築。
2. BI分析環境構築: BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る。
3. CRM施策最適化: データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援。獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施。

●例3：数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている。
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出。

▼この仕事の魅力
◎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、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。
◎どこでも通用する基礎能力: お客様は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【最高レベル】で身に付けられます。

▼使用言語・ツールなど
・言語：SQL, Python, R ほか
・OS：Windows, Mac OS, Linux ほか
・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure
・DB・DP例：BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks, TreasureData ほか
・BIツール例：Tableau, Looker Studio, PowerBI, Domo ほか
・ETLツール例：Amazon Glue, Dataflow, Azure Data Factory, Informatica, DataSpider, dbt ほか
・MLツール例：Amazon SageMaker, Vertex AI, Azure ML, DataRobot ほか
・その他ツール例：Google Analytics (GA4), Adobe Analytics, SAS, SPSS, MATLAB, Streamlit, Looker, GitHub, Docker, Tableau Server ほか

当社は、富裕層向けの仲介事業を展開しています。

Supply（仕入れセールス）のディレクターとして、DD手法、数理モデル構築力、リスク管理をアート市場に応用し、データドリブンな調達戦略を牽引いただきます。

具体的な業務内容
1. データドリブン調達戦略の立案と実行 (40%)
- HQS作品(500万円以上)の調達戦略設計：市場データ分析、価格予測モデルの構築
- アート版DDフレームワークの確立：真贋判定、来歴調査、市場評価、法的リスク評価の標準化
- DCV法を応用した価格評価モデル開発：作品の将来キャッシュフロー予測、割引率設定、適正価格算出
- 数理モデルによるポートフォリオ最適化：作品ジャンル・価格帯・時代の分散投資戦略
- 市場リスク指標の設計：VaR (Value at Risk)、流動性リスク、カウンターパーティリスクの定量化
- オークションデータの統計分析：落札価格予測、市場トレンド分析、異常値検知
- 国際的なアートフェア (Art Basel、Frieze等)での調達活動

2. 組織構築とマネジメント(30%)
- メンバーの採用と育成（体制を強化）
- 金融手法とアート専門知識の融合教育プログラム設計
- 調達チームのKPI設計と進捗管理：ROI、回転率、調達コスト率等の指標管理
- Research部門との連携体制構築：DD結果の統合、評価精度の継続的改善
- データアナリストチームとの協働：機械学習モデルの精度向上、予測アルゴリズムの改善

3. 高額案件のストラクチャリング(30%)
- 富裕層コレクターへのデータドリブンな提案：市場データに基づく価格根拠の提示
- 1億円以上の作品案件の財務分析とリスク評価
- 複雑な取引ストラクチャーの設計：分割払い、担保設定、デリバティブ活用等
- 国際取引におけるクロスボーダーリスク管理：為替リスク、税務リスク、法規制対応

仕事の魅力
- アート市場に、データドリブンな評価基準と透明性の高い取引インフラを構築できる
- データと数字で語る世界と、文化的価値を持つアートの世界を橋渡しする唯一無二のキャリア
- アート市場のデータ化・透明化を牽引し、次世代マーケットの第一人者として影響力を確立
- アートファンド、データプロダクト、国際展開等、革新的なビジネスモデル開発に関与し、新規事業創出の機会があります
- 世界中のコレクター・ギャラリー・オークションハウスとの直接取引を通じた国際的な人脈構築
- アート史、市場動向、評価手法という新しい知識領域を習得しながら、専門性をさらに深化
- アート市場の民主化と透明化を通じて、文化資産の適正な価値評価と流通に貢献

選考フロー
1. 書類選考
2. カジュアル面談（希望者のみ）
3. 一次面接
4. 資質検査・二次面接
5. 最終面談
6. 内定
応募から内定までは約2 3週間。スピード感をもって進めつつ、相互理解を大切にしています。

募集背景: 日本最大級の不動産・住宅情報サイト「自社サービス」が運営する『自社サービス』は、住宅購入を検討するユーザーに対し、中立的な立場で最適な住まい選びを無料でサポートするサービスです。現在、店舗や組織の拡大とさらなる顧客体験の向上で事業成長を目指しています。自社サービスの中でも特に成長領域である「自社サービス」においては、2024年10月から集客ならびにサイト改善の専属組織が発足し、集客数を最大化させることが目前の課題であり、マーケティング施策からユーザーが来店するまでのサイトを含めた体験設計をリードいただける方を募集します。

お任せしたいこと: 配属となるのは、自社サービス事業本部の「自社サービス」の集客・サイト改善を担うプロダクト部門です。Webサイトの企画・開発ディレクションに加え、対面相談というオフラインの強みを活かした「オンライン×オフライン」のハイブリッドな集客施策の立案・推進を担っていただきます。具体的には、以下のような業務をお任せいたします。
1. ユーザー体験の設計・改善（UX/UI改善）
* EFO（フォーム最適化）・LPO（LP最適化）等によるサイト改善
* ユーザーインタビューやデータ分析をもとにした体験設計、改善
* エンジニア・デザイナーと連携し、改善施策の実装
2. オンライン・オフラインを融合させたマーケティング施策の企画・仮説検証
* Web広告やSNS、オフライン媒体など、チャネルに縛られない多角的な集客アプローチの実行
* 顧客の定性データとWebの定量データを組み合わせたハイブリッドな仮説検証と意思決定
* 集客から来店までを一気通貫で捉えた体験設計および施策の企画立案
* 社内外問わずステークホルダーを巻き込みながらの施策実行
3. サービス戦略・集客施策の立案・推進
* 事業のKPIを達成するための戦略戦術策定、推進
* 市場動向や競合分析を基にしたサービスの方向性の検討
* サービス拡大のための新規施策の立案、推進
4. データ分析・効果検証
* BIツール等を活用した、Web行動データと来店・成約データの統合的な分析
* 施策ごとの効果測定とPDCAサイクルの推進
* 売上やユーザー行動データを基にした意思決定
※変更の範囲：会社の定める業務に変更の可能性があります。

配属部門: 「自社サービス事業本部」の戸建・自社サービスプロダクト部門への配属となります。少数精鋭チームとなります。同ミッションの隣接グループ（エンジニア・デザイナー・事業戦略・デジタルマーケティング・ハウジングアドバイザー）と連携して業務を推進いただきます。

やりがい:
1. サービス成長に直結する施策を自ら企画/推進し、KPI達成や成果をダイレクトに実感できる
企画立案から実行、効果測定までの全てを一気通貫で行っていただくため、施策のインパクトがダイレクトに実感でき、KPI/売上への達成・貢献ならびに成長事業の拡大の中心を担うことができます
2. 住宅購入という人生の重要な局面に関わることができる
Webサービスでは完全に解決できない不を“人”が介在することで、住宅購入を考えているユーザーの不安や心配事に寄り添い、理想の住まいを実現をサポートする温かみのあるサービスをより多くの人に届けていくことに大きなやりがいがあります
3. 急成長領域での挑戦
自社サービスの中でも急成長をしている事業であり、事業をスケールさせる醍醐味を味わえます
4. 多様なスキルを身につけられる
CRO・広告運用・UX改善・オフライン集客など、マーケティングからプロダクト企画まで幅広く関わることができます。特定領域に縛られず、ビジネス全体を見ながら課題解決を進めるスキルが磨かれます
5. ユーザーとの圧倒的な距離の近さ
自身の企画した施策がどのようにユーザーに届いているか、Web上で見られる反応や数字だけでなく、窓口に来店されるお客様を通じてダイレクトに実感できる環境です

長期的なキャリア形成: ご経験/ご志向に合わせたキャリア形成の選択肢があります。
* 事業部長
* リードマーケター
* セールスイネーブルメント
* 新規事業プロデューサー
* 経営企画
* データアナリストなどの関連職種

自社サービスのデータ基盤では、全国47都道府県で使用されサービスアプリの中で生み出されるユーザーとタクシーを結ぶ大量データを収集し、活用しています。
データの主な活用方法は二つあります。一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発し自社サービスに機能として組み込んでいます。もう一つは意思決定支援であり、データアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。

仕事内容:
データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。
データ基盤:
- 大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集
- アプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集
- 地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集
- データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現
- StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング
- 利用者の管理、セキュリティコントロール
データプロダクト実行基盤:
- 自社サービスでAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用
- データサイエンティストの開発支援
- AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング
- 高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用
- オンコール体制（当番制）

本ポジションの魅力:
- 大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験がつめます
- 高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験がつめます
- 全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます

◇◆2カ月の研修でデータサイエンティストを目指せる◎／毎年200％増収を達成する20代中心の成長企業／グローバルな事業展開も計画中◆◇

東京大学・京都大学をはじめとする有名大学出身のアナリストも多数在籍。
論理的思考力の高いメンバーと日常的にディスカッションを重ねながら、未経験からでも圧倒的なスピードで成長できる環境です！

●業務内容：
〜企業のデータを集計・分析して、業績向上・企業成長の支援◎〜
当社のクライアントは、金融・製薬業界、外資系企業など、大手・グローバル企業が中心。企業が保有するビッグデータをもとに、集計・分析を実施。売上アップや市場ニーズの把握といった企業課題改善に向けた企画・提案を行います。

●データアナリストとは：
企業は購買データやホームページへのアクセスデータなど、膨大なデータを保有しています。でも、持っているだけでは活用できません。そこで各データを売上向上などの施策につながるように、集計・分析が必要となります。この分野を受け持つスペシャリストが「データアナリスト」で、ビッグデータやDX時代の到来とともにニーズが急速に高まっている専門職です。

●業務内容の一例：
◇クライアント先におけるデータ分析業務
◇分析用データの整備、データベースの構築
◇統計モデル、機械学習モデルの設計・構築
◇人工知能AIの開発による解析支援（例：プロダクト開発における先端論文のリサーチと実装）
◇データ分析によるビジネスサイドへの施策提案　など

●研修について：
〜取締役自ら2カ月の研修を担当〜
入社後は研修からスタート。業界トップ級ランナーの取締役から直接指導を受けた社員たちが講師として、データ分析・集計の基礎、データの活用方法、プレゼン方法といったビジネススキルも丁寧に教えます。ご経歴や文系・理系などは一切関係なく、一から学べる環境です。

＜研修カリキュラム例＞
◇データ分析業務の概要
◇統計学の基礎
◇SQLの基本操作
◇Pythonを使ったデータ処理　など

管理会計の視点からグループ全体の経営管理（業績管理、投資配分、予算/中計策定、経営課題解決に向けての提案・リード）に関する業務をリードしてくださる室長候補orエキスパートを募集いたします。

●業務詳細
当社グループの管理会計に関する業務全般に従事して頂きます。メインで担当いただく業務は、経歴・本人希望もふまえ、総合的に決定いたします。
《具体的には》
・マネジメント業務(部や室の予算の策定/KPIの設計・モニタリング/組織マネジメント/グループ経営ボードとの議論・折衝）
・業績管理…月/Q/半期/通期での実績分析および着地見通し、マクロ環境分析、グループALLでの予算達成に向けての業績オペレーション全般、経営会議でのレポーティング
・グループ予算編成…予算方針や水準感の決定、各事業との合意形成等を、経営層を巻き込みながら推進
・管理会計⇔財務会計のグループ連結調整、IR開示情報の作成
・プロジェクト推進…経営管理高度化、システム刷新、IFRS導入などグループ全体に影響のある中長期のプロジェクトの企画推進
・データアナリスト…社内の経営管理データおよび社外データを用いて経営判断に洞察を与えるような未来予測をアウトプットする
・グループ経営における課題解決…課題の可視化、解決に向けての提案・合意形成（グループ内の事業責任者の他、役員・経営陣等と密接に連携し業務を推進）

※適性やご志向性に応じてオーストラリアやシンガポール等、海外子会社の業績管理もお任せする可能性があります。

●魅力
・1事業会社とは異なり、グループ全体の情報が集約されるため、グループを俯瞰した広い視点での意思決定に携わることが可能です。
・経営層と日常的に接点があり、経営に近いポジションで関与・提言をすることができます。一方で、事業側やホールディングス内の他部署との関わりも多く、さまざまなカウンターパートを巻き込みながら主導をする非常に重要な役割です。
・M&Aや、グループ内再編等、毎年変化をしながら組織が成長をしているため、良い意味で安定せず経営管理としての役割や醍醐味を味わうことができます。
・リモート/出社の選択できるため、ご自身の状況に合わせたフレキシブルなはたらき方が可能です（部内はリモート勤務の社員が中心）。経営陣との会議も在宅参加で問題ありません。

●キャリアパス
財務本部は、社員の自律的なキャリア形成を重視しています。会社都合での異動打診もありますが、基本的にはご本人の意思を尊重し、その支援をしています。そのため、経営管理領域の専門性を磨くキャリアはもちろん、財務会計やIR、ファイナンス領域など連結経理以外へのキャリア形成も可能です。

当社は、不動産売買領域のDXを行い、家を買う人、売る人、働く人等すべての不動産に関わる人をエンパワーメントするスタートアップ企業です】

● 募集背景 当社には、業務委託として参画し全国で不動産売買仲介営業を行う「自社サービス」が在籍しており、その方々のマネジメントやサポートを行う「エージェントアドバイザー」という職種があります】

現在、このエージェントアドバイザー組織では、自社サービスの増加に伴い、データ管理や業務フローが複雑化しています】

これまでは現場のエージェントアドバイザーが兼務でITツールの設定やデータ集計を行ってきましたが、本来の「顧客への価値提供」や「意思決定」に100%集中できる体制を作りたいと考えています】

そこで、エージェントアドバイザー組織専属で、テクノロジーを活用したオペレーション構築と、継続的な業務改善に貢献いただける方を募集します】

● 業務内容 エージェントアドバイザー組織の生産性を最大化させるため、現状の課題抽出からITツールを用いた仕組み化、運用の定着までを幅広く担っていただきます】


・データ基盤の整備
・可視化 -営業活動の予実やKPIをリアルタイムに把握するため、データの抽出
・集計フローを構築し、BIツール等を用いて「意思決定に直結するレポート」の仕組み化を行う
・業務プロセスの自動化
・効率化 -Salesforce、Google Workspace、Slack、ZapierなどのSaaS間を連携し、スクリプトやSQLも活用しながら、複数のツールにまたがる煩雑な業務を自動化
・省力化する
・業務フローの標準化
・ドキュメント化 -属人化している業務を洗い出し、誰もが再現可能な運用ルールの策定およびマニュアル整備を通じて組織の「型」を作る ● ポジションの魅力
・「技術」で組織を変えるだけでなく、ビジネスの最前線で売上や現場貢献に直結する成果をダイレクトに感じられる手触り感
・「Sales Ops × データアナリスト」の希少なキャリア構築
・IPOを目指す組織の「仕組み」をゼロベースで創る経験

【期待する役割】
当グループ 採用チームに所属いただき、まずは外部パートナー（派遣社員・業務委託社員）の採用実務からスタートし、リクルーティングの全体像をキャッチアップいただきます。その後、人員管理の適正化や採用オペレーションの改善など、より良い組織を作るための企画領域まで幅を広げていただくことを期待しています。

【本ポジションの魅力】
1. 「契約事務」から、組織を動かす「リソースマネジメント」へ
契約書作成・管理に留まらず、多数の外部パートナー組織における「コスト・稼働状況・採用進捗」をデータ化し、可視化する役割を担います。関数やツールを駆使して構築したダッシュボードは、経営層や現場リーダーが意思決定を行うための重要な指針となります。数値に基づき、組織全体のパフォーマンスを最適化する「攻めの管理能力」が身につきます。
2. キャリアの広がり
決まったルーティンをこなすだけではなく、採用オペレーション企画や、新規サービス立ち上げ採用など、ご志向に合わせて複数の業務へ染み出していくことができます。
3. 現場との距離の近さ
外部パートナー採用時には対峙する部門のリーダー陣と密にコミュニケーションを取りながら、組織を一緒に作っていく実感を持つことができます。

【業務内容】
事務スタッフ、Webディレクター、データアナリスト、エンジニア等、多数の外部パートナーが活躍する組織で、リクルーティングや契約管理などをお任せします。
入社後はキャッチアップ状況に合わせて、段階的に業務をお任せしていきます。

1. 入社後まずお任せする業務（採用・運用実務）
・外部パートナーのリクルーティング
・現場ヒアリング、要件定義、JD作成、派遣会社への発注・調整
・契約・事務管理
・初回契約の締結、個別契約確認、契約更新・条件変更管理
・ジョブカンを用いた社内稟議、e-staffingの管理・運用
・勤怠管理、請求処理、現場からの各種問い合わせ対応
・入社手続き対応

2. 上記業務キャッチアップ後にお任せしたい業務（改善・企画）
・採用オペレーション構築・企画
・業務フローの見直し、よりスピーディでミスのない体制への改善
・新規サービス立ち上げ支援
・新規サービス体制構築のための外部パートナー採用企画
・データマネジメント
・採用データの管理・更新、資料作成など（主に正社員採用データ）

使用ツール： GoogleWorkspace、Slack、HRMOS、ジョブカン、e-staffing

本ポストはAI関連ソリューション活用によりお客様の課題解決を支援するポジションです。
ソリューションの発掘／立ち上げ、マーケティング／プロモーション活動、全インダストリーへの営業等、先進技術を活用したビジネス企画、コンサルティングなどの営業活動を行います。

具体的には、以下のような業務を行っていただきます。
・営業／コンサルティング：お客様のビジネス課題を明確化した上で最適なソリューションの導入支援
・ビジネス企画：パートナー企業との連携／ソリューション企画や、海外グループ会社等との連携推進
・マーケティング：リード獲得のためのイベント／セミナー企画

本ポストでは、BIツール「Tableau」を活用し、企業のデータ活用促進や意思決定の高度化を支援しています。
クライアントの業務課題や分析ニーズに対して、Tableauを中心とした最適なデータ可視化ソリューションを提案・導入支援する営業ポジションです。
特定の大手IT企業社とのアライアンス推進、マーケティング／プロモーション活動、全インダストリーへの営業等、先進技術を活用したビジネス企画、コンサルティングなどの営業活動を行います。

以下のような業務に従事いただきます。
【調達企画担当】
〇アクセス系・ネットワーク系機器の調達戦略策定・推進
・通信事業、データセンタ事業、IOWN構想に対応した調達戦略の立案・実行
・国内外メーカー・サプライヤーとの交渉を通じたコスト競争力の確保
・設備部門、開発部門、営業部門と連携し、開発・調達・構築・販売を一体化した戦略検討

【第1調達担当】
〇主にアクセス系の調達・購買業務
・価格交渉、契約締結、納期管理、在庫管理
・国内外メーカーとの調達戦略策定、調達条件交渉、為替・市況変動を踏まえたコスト最適化
・サプライチェーンの安定化に向けたリスク管理・調達計画策定

【第2調達担当】
〇主にネットワーク系機器の調達・購買業務
・価格交渉、契約締結、納期管理、在庫管理
・国内外メーカーとの調達戦略策定、調達条件交渉、為替・市況変動を踏まえたコスト最適化
・サプライチェーンの安定化に向けたリスク管理・調達計画策定

【共通】
〇品質管理・コスト削減施策の推進
・調達品の品質基準策定・検証、故障・不具合対応
・コスト分析に基づく削減施策の立案・実行
・サプライチェーン最適化、リードタイム短縮、安定供給の確保

入社後に成長できる点
・国内外の大手メーカーとのDeal経験を通した高度化な交渉スキル
・国内外サプライヤおよび販社の経営層との人脈
・光アクセス系、IPネットワーク系、データセンタ関連機器などの通信インフラの最新技術や、次世代ネットワークの業界最先端の技術動向に関する知見
・社内外の多種多様な組織と協業による、交渉力・プレゼンテーション力・論理的思考力・部下育成力等のビジネススキルの向上

【職務概要】
パブリッククラウド(AWS、Azure、Google Cloud)、パブリッククラウドとプライベートクラウドを組み合わせたハイブリッドクラウド、複数のクラウド環境が混在するマルチクラウド関連プロジェクトのチームリーダとして、案件獲得に向けたプレ活動から案件獲得後のチームの取り纏めを担当いただきます。
ときには経験を踏まえて、自社サービスを開発する様なプロジェクトにアサインされることもあります。
プロジェクト推進では、リーダとしてプロジェクト管理、アプリケーションを考慮したクラウドの専門知識に基づくアカウントSE・お客様との調整を期待しています。
プロジェクトはその規模や役割により、複数のプロジェクトに対応することもあります。
プロジェクト計画は、セキュリティ・安全性、品質、納期(スケジュール)、予算・コストといった観点をはじめとする項目をステークホルダと合意します。
プロジェクト推進においては、計画に沿った推進とGap管理、進捗や課題・懸案の管理と解決策の検討やメンバーへの指示、その状況やプロジェクトの規模によっては自ら行動することもあります。
その結果として、弊社のビジネスに貢献いただける活動を担っていただきます。

【職務詳細】
・パブリッククラウドにおけるサービスインテグレーション(SI)
　最新動向踏まえたパブリッククラウドの要件定義、設計(基本設計書・詳細設計書の作成。セキュリティや運用など非機能面含む)、実証検証、設定/構築、テスト
・ハイブリッドクラウド、マルチクラウドにおけるサービスインテグレーション(SI)
　オンプレミスや、他クラウドとのネットワーク接続に係る実証検証、要件定義、設計(基本設計書・詳細設計書の作成。セキュリティや運用など非機能面含む)、設定/構築、テスト
・マネージドサービスの開発・提供(SRE)
・パートナー会社メンバーへの指示や、他メンバーと連携した対応(トレーニング、コーチング、メンタリング、改善の特定)
・社内外のステークホルダとのコミュニケーション(会議、合意形成、プレゼンテーション)
・スコープの定義・合意
・AsIs ToBe の整理・分析
・要件定義・管理
・プロジェクト計画(セキュリティ・安全性、品質、納期(スケジュール)、予算・コストといった観点をはじめとする項目をステークホルダと合意)
・プロジェクト管理業務(WBS作成、計画管理、進捗管理・報告、リソース管理、懸案管理など)
・問題や課題を認識し、必要なメンバーを巻き込み、自分事として解決に向かう
・改善を提案し、必要なメンバーを巻き込み、合意形成を図り、改善施策を遂行・実現する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・進化し続ける最先端のパブリッククラウド(AWS、Azure、Google Cloud)の技術・アーキテクチャをサービスインテグレーション(SI)やサービス開発、マネージドサービス提供(SRE)の観点で経験できます。
・お客様・アカウントSEの課題をプロジェクト単位に解決し、価値を提供する仕事ですので、ユーザの要件を整理し、プロジェクトのゴールを合意、マイルストーンを意識したスケジュール管理でプロジェクトを推進していくというプロジェクトライフサイクルを一気通貫で経験することができるポジションです。ステークホルダやチームメンバーと連携しながら、ひとつひとつ積み重ねてチームとともに成長できます。
・ご経験を積んで頂きながら、スキルや適正に応じて、スペシャリストとしてはもちろん、ゆくゆくはチームを率いていくマネージャーにもステップアップも可能です。

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。当社では自社製品を中心に、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。

【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:
コミュニケーションプラットフォームである自社製品は、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。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. 当グループ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」: ビジネスチャット自社製品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」: 自社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。

【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。

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

当社では、「自社サービス」を中心に、BPaaS、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。シニアデータサイエンティスト／機械学習エンジニアは、これらのデータを活用し、予測モデルや分類モデルの構築、AI/LLMを用いた業務効率化、データマネタイズなどを通じて、事業に直接的なインパクトを与えます。当社におけるデータサイエンス領域の第一人者として、技術選定から分析基盤の整備、組織文化の醸成まで幅広くリードしていただきます。

＜主な役割＞
機械学習や統計的手法を駆使し、プロダクトの改善や業務効率化、新規価値の創出をリードする役割です。また、データサイエンス文化の啓蒙や、再現性のある分析プロセスの確立など、組織的なケイパビリティ向上にも貢献いただきます。

＜主な業務＞
機械学習モデル構築、予測分析、AI/LLM活用、データパイプライン構築、MLOps基盤の整備

＜具体的には＞
● 学習データと機械学習モデルの設計・構築
・データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
・ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発
・機械学習モデルのビジネス装着と効果測定

● AI/LLMを活用した業務効率化
・LLMを用いた業務自動化の検証と実装
・セールス活動の要約
・分析、業務プロセスの自動化支援・生成AIコーディングの活用推進

● データマネタイズ・新規価値創出
・データセリング・データマネタイズの企画と実行
・データアセットの棚卸しと価値評価
・外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進

● データパイプラインの設計・実装（MLOps）
・機械学習モデルの学習・推論パイプラインの設計・実装
・データ処理プロセスの最適化
・継続的なモデルモニタリングと改善サイクルの構築

● 組織づくりと文化醸成
・データサイエンス領域の立ち上げメンバーとして、標準プロセスの策定やナレッジマネジメントを主催
・社内勉強会の開催や情報発信を通じた、データ活用文化の醸成
・将来的なデータサイエンスチームの組成に向けた採用・育成基盤の整備

● チーム協業とステークホルダー連携
・データアナリスト、データエンジニア、BizOpsとの連携
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、AI/MLソリューションの提案と導入支援
・クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進

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

＜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
・超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「自社サービス」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/当グループなど
・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】当グループ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」
ビジネスチャット「自社サービス」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」
「自社サービス」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、当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

＜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
・データサイエン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

【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
超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「自社サービス」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. 当グループ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」
ビジネスチャット「自社サービス」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」
「自社サービス」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、当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】
当社では「自社サービス」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・構築にも携わっていただきます。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していただく役割です。

＜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】
部署異動等により当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

データドリブン経営の確立に向けて下記業務を実施いただきます。

●データ基盤の設計
・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知識を用いた社内外データのエンジニアリング・統合・管理
●データ分析・マイニング
・統合データの分析・マイニング（頻出パターン抽出、クラス分類、回帰分析等）
●データ利活用推進
・分析・マイニングにて得た結果に基づく営業戦略立案・展開
・分析結果に基づいた営業戦略の策定及び営業戦略チームへの展開
・分析結果に基づき抽出したお客様のニーズの具体化及び商材調達チーム等への展開
●データドリブン基盤の改善・高度化
・データ解析基盤の改善検討及び新たなデータ解析ツールの検討

募集部署について:
当部署は、当社の持続的な成長を牽引する「組織のエンジン」として新設されたセクションであり、領域をまたぐプロジェクト推進の要（かなめ）となる部署です。
当社が対峙する課題は、内部環境においては複数の部門やパートナーが複雑に絡み合い、かつ、外部環境変化の不確実性を前提とする意思決定をご支援するものが増えています。これらのプロジェクトを単に「進行管理」するのではなく、新規事業開発、ソリューション設計を通じて、「自社の提供価値の最大化」にコミットするのがセクションの役割です。
また、各事業部と連携しながら、提案活動からデリバリー体制の構築、さらには新規サービスの企画まで、当社のビジネスモデルそのものをアップデートし続ける、極めてダイナミックな組織です。

職種定義:
当部署におけるPMOコンサルタントは、「組織を横断し、最高難度のプロジェクトを成功へと動かす司令塔」です。
各事業部の垣根を越え、複数の専門家チームや外部パートナーが入り混じる複雑な環境下で、全体最適の視点からプロジェクトを設計・リードします。
不確実性をコントロールし、当社の多様なケイパビリティを一つの「うねり」に変え、組織としての提供価値を最大化させる役割を担います。

業務内容:
1. 組織横断プロジェクトのリード：複数の事業部、データアナリストチーム、外部パートナーが関わる大規模・複雑なプロジェクトの全体指揮を執る。
2. 提供体制の高度化支援：案件の特性に応じ、社内リソースの最適配置や外部パートナーとの共創スキームを構築し、勝てる体制をデザインする。
3. リスク・品質の統合管理：組織横断的な視点でプロジェクトの停滞要因を予見し、先回りして解決策を講じることで、プロジェクトの完遂を確かなものにする。
4. 組織ナレッジの開発：非定型なプロジェクトを成功させたプロセスを抽出し、社内の標準フローやフォーマットとして再定義することで、組織全体の推進力を底上げする。

業務から得られる経験／魅力:
・組織をアップデートする経験：個別のプロジェクトに閉じることなく、会社全体の提案精度や推進体制の基準を自ら作り上げる手応えがあります。
・多様なプロフェッショナルとの協働：データサイエンティスト、戦略コンサルタント、外部パートナーなど、多様な知性が交差する現場をコントロールする力が身につきます。
・事業を“つくる側”に立てる：顧客支援だけでなく、新規事業部の一員として、自ら事業やサービスをつくる当事者になる経験が得られます。

採用部署は、グローバル経営基盤強化のための最適なオペレーション実現に向けた、当社および当社グループにおける、SCMの企画・運営を担っています。
具体的な業務としては、全社的なグローバルSCM強化を実現すべく、国内外の製造拠点のPSI立案、グループ全体のSCM関連業務全般の改革、業務改善・改革に伴う情報インフラの整備を推進しております。SCM改革を実現する為の情報インフラの整備及びデータ分析をポジティブに進めることのできるメンバーを募集しています。

【職務詳細】
1）PSI計画立案をサポートする為の情報インフラの整備
　BIツール（ビジネスインテリジェンス用ソフトウェア）を活用し、PSI計画立案に必要な情報をリアルタイムで参照できる環境を構築
2）SCMに関連する各種データを分析し、SCMの最適化に向けた施策の企画立案
　全世界に広がる販売網を起点に工場での生産・部材発注までのグローバルなSCM全体についてのあらゆるデータを分析し、最適解を見つける
3）その他、SCMの運営に付随する業務
※具体的な担当領域やポジションは、応募者のスキルやご経験、今後のキャリアプラン等を考慮の上、検討させていただきます

【期待する目標と、本募集における責任・権限の範囲】
・グローバルなSCM全体を最適化するための基盤となる情報インフラを整備し、必要なデータがタイムリーに入手できる環境を構築する
・その情報インフラをベースにデータの分析を行い、全体最適の視点で、とるべき対応を明確化し、実現に向けた取り組みを遂行する

当社は当グループの商流によりクライアントからの分析案件が急増しており、コンサルティング業務を含む分析案件が増加しています。これに伴い、将来的にプロジェクトマネージャー（PM）やプロジェクトリーダー（PL）を目指す意欲のある方を募集しています。当社の案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。
プロジェクトは比較的小規模（10人未満）で、システムエンジニア（SE）やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることも可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。
社員の積極的な意見や提案を大切にしており、代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

【この求人にマッチする方】
・受動的なデータ分析（他部門からの依頼調査）ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

【仕事内容】
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

1. エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

2. ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント（顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出、顧客への提案活動および課題解決方針の策定、お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案、全体方針の検討／策定、タスク・スケジュール管理、稼働／コスト管理、進捗管理、品質管理）
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

【案件事例】
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）
＜上記以外の主要取引＞
当グループの商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

【使用ツール・開発環境】
・クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

【入社後の流れ】
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

【入社時研修について】
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
1. データ分析環境の理解: データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。（使用環境・ツール: SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database、習得スキル: データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル）
2. コーディングによるデータ加工: 必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。（使用環境・ツール: SQL / Python / SAS / R、習得スキル: データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎）
3. データの可視化・分析: データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。（使用環境・ツール: Google Analytics / Tableau / PowerBI、習得スキル: データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用）
4. レポーティング・報告提案: 分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供しま...

当社は、各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。お客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っています。

仕事内容:
エンジニア領域
・目的のヒアリング＆抽出データの設計
・データ抽出/加工/集計
・データ分析/結果考察/改善方針提案
経験にもよりますが、まずはデータ分析領域を見越した、データ処理・集計・設計などを担当して頂きます。将来的にはマーケティング領域での「分析企画・設計・要件定義〜分析実施〜提案」の一連の業務をお任せします。
変更の範囲：会社が指定した業務

＜マーケティング領域例＞
・デジタルマーケティング
・地方自治体向け支援・調査・分析
・リサーチ
・POSデータ分析

<開発環境/使用ツール>
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL Server/MySQL/PostgreSQL/Google Analytics/SQL/Python/Rなど

マネジメント領域
現場での業務に取り組みながら、配下メンバーのフォローや成長をサポートするポジションです。数字的なノルマや負担を押し付けるのではなく、メンバーが安心して業務に取り組める環境を整え、チーム全体の成功を支える役割を担っていただきます。具体的な業務は以下のとおりです。
1. メンバーのサポート・育成
　*日常業務におけるアドバイスやフォロー
　*個々のスキルやキャリア目標に応じた成長支援
2. 現場業務の遂行
　*データ分析や課題解決に取り組み、現場での知見を活かした価値提供
　*チームメンバーと連携しながら成果を出すプロジェクト遂行
3.チームマネジメント
　*1on1ミーティングを定期的に行い、メンバーのキャリア形成を支援
　*チーム内でのコミュニケーション促進と関係構築

◆◆◆仕事の魅力◆◆◆
・ビジネスの企画から実装まで関わるチャンスに恵まれている
・最新のデータ分析技術に触れることができる
・クライアントの声を生で聞くことができる
・金融/エンタメ/通信/製造/製薬/地方自治/法人その他多種多様な業界のデータに触れることができる
・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い

〜〜〜マーケティング領域案件事例〜〜〜
1. 外資系メーカーでのCRM業務
外資系メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援。顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当。CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現。
2. 自治体サービス支援：病院での改善施策具体化支援
前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案。具体的なサービス改善のアクションプランの提供。
3. 飲食業における顧客分析
マーケティング戦略立案に対する支援。ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析。知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施。

≪ スキルアップの流れ ≫
Step1 データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど
Step2 コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど
Step3 データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど
Step4 レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

研修制度・スキルアップサポート
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜3ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。部内での勉強会・研修を月数回実施（個人に合わせた研修プランも組み立てます）。有志によってテーマアップされた様々な勉強会の開催。社内チャットルーム等による質問フォロー。ロールプレイング研修を行っていて、より実務に近い経験を行うことができます（例：観光協会向け提案資料作成＆発表など）。不定期ではありますが、外部セミナー情報を配信しています。

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

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例
＜入社Tさん＞
【前職／IT業界（交通関係PJ）にてSE】
・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工
・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート
【現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア】
・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工
・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携
・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）
・分析設計
・報告書作成
＜入社Aさん＞
【前職／医療関係にて医療技師】
病院での検体検査、及び生理学的検査業務
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア）
データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成
＜入社Iさん＞
【前職／自動車業界にて開発職】
車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発
【現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア】
・毎月の消費財市場規模や売上動向の推計
・レポート作成サポート
・使用する分析ツールの作成及び改修

当社の特長: 当グループ商流により大手クライアントからの分析案件が急増しており、PM/PL候補を募集しています。分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境です。プロジェクトは比較的小規模（10人未満）で、SEやコンサルティング経験を活かしつつ、無理なくマネジメント業務を学べます。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中できます。頑張り次第で1年を待たずに役職者へステップアップ可能。試用期間短縮や早期キャリアアップを実現する社風で、実力に応じたチャンスがあります。安定した基盤で安心してスキルを伸ばせます。社員の積極的な意見や提案を大切にし、代表や役員との距離が近く、先輩社員からのサポートも充実。横の繋がりも強く、勉強会やイベントも活発です。

この求人にマッチする方:
・受動的なデータ分析ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・経験豊富なデータサイエンティスト・データ分析エンジニア達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキルの両方を伸ばしたい方
・成長中の部署で様々な経験をしたい方
・組織やチームのビルディングに関わりたい方
上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

仕事内容:
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。ご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。
【エンジニア領域】
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
変更の範囲：会社が指定した業務
【ビジネス領域】
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。
・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉
変更の範囲：会社が指定した業務

案件事例:
・スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案
・テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案
・コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング
・食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援
・小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案

使用ツール・開発環境:
・クラウド環境：AWS、GCP、Azure
・分析ツール：Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース：Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・その他：Google Analytics、SQL、Python、R

入社後の流れ:
入社後の1〜2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。
2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。

入社時研修について:
SQL・Python・BIツールなど、入社後1〜2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
Step 1: データ分析環境の理解
データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール：SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル
Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL / Python / SAS / R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎
Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI
習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用
Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。デー...

業務内容
◎詳細
全社のAI活用の推進、もしくは必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進をお任せいたします。
データ戦略室に所属し、各部署やエンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながら業務を推進いただきます。
主な業務内容：
　- 全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
　- AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
　- 各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
　- 生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
　- サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
　- 簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
　- データ抽出・分析（BigQuery等を使用）
　- ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
　- 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
◎使用技術
・言語：Python、SQL、Google Apps Scriptなど
・データ基盤：BigQuery
・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet
・クラウド：GCP、AWS
・LLM：ChatGPT、Gemini、Claude
・その他ツール：Dataform、Cloud Composer、Dify、promptfoo、社内チャットAI
◎当ポジションの魅力
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能です
・全社的なDX推進の中核を担うポジションとして、大きなインパクトを創出できます
・多様な部署・職種との協働を通じて、幅広いビジネス知識を得られます
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験を積めます
・自身のアイデアを形にし、新たな価値を創造できるチャンスがあります
・業界最大手サービスの保有をしているからこその、ビッグデータを扱えます
・マネージャーや事業部長と共に意思決定に携わるため、ビジネスの最前線でデータ分析のスキルを高めることができます
・顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/音声データといった非構造化データを扱うことができます
・希望に応じて、データ基盤の開発や機械学習モデルの構築、事業やプロダクトの責任者など、インハウス組織の中でキャリアを柔軟に形成できます
◎キャリアパスについて
AI開発に特化したAIエンジニアやデータアナリスト/データサイエンティストとして専門性を高めることができます。
また、社内のAI戦略策定やDX推進、業務改善担当にも幅を広げることも可能です。
データ・AIの専門性向上以外にも、プロダクトや事業責任者など、インハウス組織の中でキャリアを柔軟に形成できます。

仕事内容
【AIで企業の課題を解く「コンサルティング営業」】
AI・データ分析を活用し、企業のDXを推進する営業をお任せします。単なる「人」の提案にとどまらず、受託開発や業務提携など、クライアントの課題に合わせて自由な解決策をプロデュースできるのが面白さです。

具体的な業務
求職者様のレベル感によって下記業務をお願いします。

・マーケット開拓： 新規顧客へのアプローチ、課題のヒアリング
・提案活動： 自社エンジニアと連携したAIソリューションや受託案件の提案
・リレーション構築： 既存顧客への深掘り提案（アップセル・クロスセル）
・マネジメント： プロジェクトに参画する技術者のフォロー・管理
・戦略立案： チームの目標（KPI）達成に向けた打ち手の検討

このポジションのポイント
未経験から「AIのプロ」へ：

専門知識は入社後に学べます。最先端のAI・データアナリスト集団を背負って立つ営業として、市場価値の高い「AIビジネスの知見」が自然と身につく環境です。

スピード感×決裁の速さ：

経営陣との距離が近く、良いアイデアは即採用。大手企業のような「社内調整で数週間」といった停滞がなく、スピーディーな営業活動に集中できます。

圧倒的な提案の幅：

「人材」から「受託開発」「提携」まで。扱う商材に縛りがないため、営業のアイデア次第で数千万、数億円規模のダイナミックなビジネスを創出できます。

AIによる食の変革を実現するため、まず広く深くビジネスプロセスを理解し、その中での課題を把握します。その上で、本来あるべきビジネスプロセスを再定義し、生成AIを含むAI/データ/エンジニアリングを用いて実現する方法を考案し、その実行をリードする役割を担っていただきます。当初は社内業務効率化をスコープとしながら、将来的には消費者の食の体験や生産者・メーカーのDXもスコープに食のDXを推進していただきます。

【ポジションの魅力】
食のDXを実現する本プロジェクトのスコープは、単なる販売企画、マーケティング、カスタマーサポートでの変革に留まりません。当グループのB2C事業以外にも、B2B事業も含めた幅広い領域でのサプライチェーン全体でのDXを目指しています。加えて、高齢かつ小規模な生産者が多い日本の農業では属人的かつ非効率が多いのが現状です。社内業務の変革を実現した先には、AIによる農家の匠の技の継承や未だにメールや電話で行われている生産者との取引の自動化等、生産者/メーカーのDXも含めた食の領域全体でのDXを目指します。

充実したチームとの協働: 本プロジェクトは執行役員の下で推進されています。一方でデザイン・HR・カスタマーサポート・調達・B2B、B2Cの複数事業部の現場担当者等の有志のメンバーと共に、ボトムアップでの活動も積極的に行われています。加えて技術面では、所属するData Management Officeのメンバーとデータ整備をデータエンジニアやアナリティクスエンジニアを共に進め、データアナリストからドメインナレッジを得ながら生成AI活用に重要なデータマネジメントも共に推進し、MLエンジニアと共にモデルチューニングや評価を行いながら進めていただけます。この様にボトムアップ＆トップダウンの両面で動くプロジェクトを、ビジネスドメイン＆エンジニアリング＆データ全てのメンバーを率いて推進いただきます。

仕事のアウトプットに集中しスキルを伸ばせる環境: リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで仕事を行っていただけます。またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを出す事に集中して仕事いただけます。副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、スキルを伸ばす事が可能です。また社内ではデータサイエンスやデータエンジニアリングの勉強会なども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。

【Key Job Responsibilities】
1. 全社業務プロセスの棚卸しと優先度付け
2. 変革ロードマップ（Quick-Win → 中期ロードマップ）策定
3. ユースケース選定・ROI設計
4. 現行業務（As-Is）の詳細把握と To-Be プロセス再設計
5. PoC 計画策定・実行・評価

【選考方法】
面接回数：複数回

自社サービスの約1,000万人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、トレンド選定を担っていただきます。

＜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、自社サービス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
当社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
当社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。

各種ツールを用いた、ビジネスサイド全体のデータ集約基盤の構築と業務効率化/高度化
（参考）弊社BizOpsチームで取り扱っているサービス例
Salesforce
Account Engagement（旧Pardot）
Zoom Phone
FORCAS
Sansan
Amptalk　等

上記の実現のために、ビジネスサイドの業務効率に関わる課題ヒアリング
上記の課題を解消するための要件定義およびシステム/業務オペレーション設計（新たなシステムの新規導入検討を含む）
各部署（セールス、マーケティング、CS等）と連携した、各種行動データのモニタリング環境の構築
データ活用基盤の定期的なメンテナンス

ご入社後のキャリアイメージ
既存メンバーととともに、まずはSalesforceを中心としたSales領域におけるシステム環境構築とそれに紐づくオペレーション設計
その後は、組織全体の状況やご自身の希望に合わせて、担う領域を広げていく
例）蓄積された活動データの分析を通じて、ビジネスサイドの各部門や経営陣に対して、行動改善・経営戦略更新に貢献する示唆を出すデータアナリスト
例）セールスのみならず、マーケティング、インサイドセールス、カスタマーサクセスなど、特定部署に入り込んだオペレーション改善/システム環境構築の担当者（SalesOps、MKTOps、CSOps、…）

当社デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を創造することを行います。当事業部は、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、様々な機関と連携してプロジェクトを実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。
業務内容:
- 顧客保有データの分析実施
- データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
- データを活用したサービスの技術検証、システム化支援
当社の強み・魅力:
●技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客の内製化を支援することを最終ゴールとしており、質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
●働きやすい環境: 社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は少なく、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護をしている方も仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後からエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
事業部の風土:
事業部メンバー構成としては、若くて活気のある事業部となっています。多様な人材で構成されています。

事業概要:
当事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を創造することを行います。当事業部は、サイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様のITに関する経営課題や事業課題に向けたあらゆる支援を行います。

業務内容:
1. 顧客保有データの分析実施
2. データ利活用施策や新規サービス企画の提案に係る調査・分析
3. データを活用したサービスの技術検証、システム化支援

当社の強み・魅力:
●高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客のソフトウェア・ファースト＝内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
●働きやすい環境
社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
平均残業時間は少なく、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後からエンジニアとして自由な働き方ができます。
コンサルタント、エキスパート、マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土:
事業部メンバー構成としては、若手社員が多く活気のある事業部となっています。多様な人材で構成されています。

安心してデータが使えて、使いやすいデータプラットフォームの開発・運用を担っていただきます。プロダクト開発者や、データアナリスト、法務、SRE、個人情報保護管理事務局などの様々なステークホルダーと連携しながら、データプラットフォームの開発・運用を通じて、より良いプロダクト開発や迅速な意思決定を支えます。
* データメッシュを実現するためのデータプラットフォームの設計・開発・運用
* データの取り込みや加工のデータパイプラインの設計・開発・運用
* 運用業務の改善・自動化

チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
EM/PdM：
エンジニア（正社員）：
エンジニア（業務委託）：
チームの紹介については、こちらのブログ記事をご覧ください。

本ポジションの魅力
やりがい
* 医療DXの最前線で社会貢献：日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。
* 急成長フェーズでの挑戦：急速に事業が拡大する当社において、今後の事業の核となるデータプラットフォーム開発の中心メンバーとして事業に大きく貢献できます。
* 裁量と責任のある環境：様々なステークホルダーと連携しながら、横断的に影響力のあるデータプラットフォームの機能開発に、要件定義から開発、運用まで一貫して携わることができます。

身に付くスキル
* Databricksなどを活用した、最先端のデータプラットフォーム・パイプライン技術が身に付きます。
* 医療データという極めてセンシティブなデータを法や規制に則って適切に取り扱うためのデータガバナンスやその実装スキルが身に付きます。

上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
* 医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
* NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
* 分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援

チーム構成:
正社員数名
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム（数名）と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。

社内の生成AI利用状況:
当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

本ポジションの魅力:
* 医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなくより良い医療体験の創出に深く関わることができます
* 裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
* データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
* 成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます

開発環境:
●利用技術
・SQL
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks

●LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)

●AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

業務概要: データに基づいた意思決定を加速させるための分析基盤の構築と改善、および分析を担っていただきます。データアナリストやデータサイエンティスト、ビジネスサイドのメンバーと密接に連携し、時には自身でデータアナリストロールも担いながら、事業成長に貢献するデータマートの設計・開発・運用や分析を通じて、事業を推進します。
チーム構成: 社内の横断組織であるData & AI Domainの1チームとして、Analytics Engineerチームを立ち上げ、当該チームに配属予定です。Data & AI Domainの組織構成は以下の通りです。(兼務者含む) Head of Engineering SCMチーム: 医薬品流通の最適化に関わる自社製品、自社サービス企画開発 Engagementチーム: 患者体験の向上に向けた自社サービス企画開発 生成AI研究開発チーム: 生成AIを活用した自社製品企画開発 企画室: 上記以外に関わる企画、学会活動企画など
社内の生成AI利用状況: 当社では、生成AIを自社製品活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。) また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
本ポジションの魅力: 医療DXの最前線で社会貢献: 大型資金調達を背景に、日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。 急成長フェーズでの挑戦: 急速に事業が拡大する当社において、データ基盤の強化とデータ活用文化の構築という重要なフェーズに、中心メンバーとして貢献できます。 裁量と責任のある環境: データアナリストやビジネスサイドと密接に連携し、要件定義から構築、分析や意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです。
開発環境: ●利用技術 データソース AWS(RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams) その他(Kintone, Trello, GCS) データ分析基盤 Databricks クエリエンジン Databricks SQL Spark テーブルフォーマット DeltaLake ETLツール（ジョブオーケストレーター） Databricks Lakeflow Jobs データカタログ Databricks Unity Catalog CI/CD Databricks Data Asset Bundles GitHub Actions ●LLM OpenAI Gemini Claude (Amazon Bedrock) ●AI SaaS GitHub Copilot Dify Cursor Devin NotebookLM
参考記事: 技術ブログ

当社では、日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
資金調達を完了しました。この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
自社製品は、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が求められています。そこで今回、チームをリードいただけるエンジニアリングマネージャーを募集します。
本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。
・プロジェクトマネジメント、ソフトウェアエンジニアリングなどに関する技術的支援
・技術面・組織面での潜在的課題発見と課題解決の推進
・チームの強化計画(採用など)の立案と推進
・チーム、メンバーの目標設定と評価
・1on1などを通じたメンバー育成やキャリア設計支援、モチベーション向上支援
# チームについて
当ポジションは、自社製品チームのエンジニアリングマネージャーになります。
[チーム構成]
EM名(兼務), Eng名, PdM名, デザイナー名
[社内のカウンターパート]
PdM, CS, SRE, DRE, Data Scientist
[社内の生成AI利用状況]
当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
# 開発環境
●利用技術
データ分析基盤
・Databricks
データソース
・AWS(RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams)
Web アプリケーション
・Python
・React、Next.js
・TypeScript
・AWS(Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3)
Infrastructure as Code
・Terraform
・CI/CD
・GitHub Actions
監視・分析
・Datadog
・Google Analytics、GTM、KARTE
LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)
AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Claude Code
・Gemini
・Devin
・NotebookLM
開発ツール
・Slack
・Google Workspace
・Jira
・Confluence
・Figma
・Datadog
・Pager Duty

製薬企業向けサービスを提供するため、データ分析を通してフロントチームを支援いただきます。

主に、保有する診療データを用いた医薬品市場分析や医薬品の処方実態の分析、患者や医療従事者の行動変容について分析し、そこから得られる示唆を提案書や報告書にまとめていただきます。

DXソリューション事業本部にて、AIを中心とする最先端テクノロジーを用いて、クライアントのビジネス構造を抜本的に改革します。大手企業様を中心に顧客のDX/AIパートナーとしてコンサルティングから、オーダーメイドのシステム開発、保守運用までを一気通貫で実施しております。本ポジションではアソシエイトコンサルタントとして、シニアコンサルタント・コンサルタントのもとでのOJTを中心にオンボーディングを実施し、早期のキャッチアップのフォロー体制を構築しております。また、これまでの最先端の研究開発やプロジェクトにより、造ってきた自社開発AIアルゴリズムモジュールは多数あり、過去のソリューション事例もスライド化し社内のナレッジとして蓄積しております。ご入社直後は、社内ノウハウをもとに、顧客の課題に対して、ソリューション提案していただくことで知識・スキルのインプットを行います。

具体的業務内容
・日本を代表する企業のステークホルダーとのDX課題ヒアリング・議論
・多数のAIモジュールを組み合わせた、実現性の高いプロジェクト設計・提案
・開発チームと連携した、現場実装までのプロジェクトマネジメント
・継続的なパートナーシップ構築と、さらなるDX領域の開拓

プロジェクト事例
・公的機関からの受託事業に採択
・大手企業様：AIプランコンシェルジュ
・大手企業様：設計図書の構造化プロジェクト
・大手企業様：オフィスデータを活用した生成AIの共同開発

配属先
DX Solution事業本部

当社のDXコンサルタントとして働く「5つの魅力」
1. 世界トップレベルの「技術実装力」が武器になる
最先端技術の研究機関発のスタートアップとして、日本最高峰のAIアルゴリズム開発力を有しています。多数の自社開発AIアルゴリズムモジュール： 図面解析、文書解析、点群処理、シミュレーション、画像解析、物理解析など、多岐にわたるアルゴリズムを実装済み。アセットの活用： ゼロから作るだけでなく、これらの高度なモジュールを組み合わせることで、他社には不可能なスピードと精度で顧客価値を最大化できます。
2. 「現場」に入り込み、真の課題を解決する
私たちのコンサルティングは、きれいなスライドを作るだけではありません。現場主義の徹底： 大手企業の経営層との議論はもちろん、建設・製造の「現場」にまで深く入り込み、本当の課題解決の執着心を持って取り組みます。一気通貫の提供： 上流の戦略策定から、現場で実際に動くシステムの開発・実装、そして運用まで。現場の痛みを理解し、手触り感のある解決策を提供することが私たちの矜持です。
3. 日本の基幹産業をアップデートする使命感
建設・製造業は日本のGDPの多くを占める基幹産業です。業界の深層へ： 建設業で培ったドメイン知識を武器に、現在は製造・物流業界へと領域を拡大中。社会的インパクト： 「会社の未来はあなたたちにかかっている」――そんな言葉を顧客から直接いただける、責任と誇りに満ちた仕事です。
4. 優秀なエンジニアとの「共創」
社内には各技術分野のスペシャリストが集結しています。ワンチームの文化： コンサルタントとエンジニアが密に連携し、企画段階から技術的なフィジカリティを考慮した提案を行います。圧倒的な成長環境： 最先端テクノロジーの知見と、複雑な産業構造を解き明かすビジネススキルの両方を、国内最高峰の環境で磨くことができます。
5. 熱狂が生む「非連続な成長」
私たちは本気で「世界トップ企業と戦う」ことを目指しています。フル出社のこだわり： オフラインだからこそ生まれる熱量とスピード感。仲間と切磋琢磨し、一致団結して大きな夢を追う文化があります。若手が主役： 社歴や年齢に関わらず、大きな裁量を持ってプロジェクトをリードし、組織の成長をダイレクトに実感できます。

熱量の高いメンバーと、日本産業の発展を。そして日本一・世界一の企業へ
当社は、設立から間もない非常に若い会社ではありますが、確実に日本の産業へインパクトを出し始めています。経営陣を筆頭に、メンバー全員が、本気で日本一、世界のトップになれると信じアツい気持ちでお客様の課題に真剣に向き合い取り組んでいます。従業員数は増加しましたが、経営陣を含め全員密にコミュニケーションを取りながら業務に取り組んでいます。今ご入社いただく方には、当社の将来の中心メンバーとして組織を盛り上げる存在になっていただきたいと強く期待しております！

社員の声
当社は、生成AIなど特定の技術に固執せず、業界のDX化・業務効率改善に必要なものを提供する方針。生成AI以外でも、点群、CAD to BIM、シミュレーションなど、単体で個別の事業会社を運営できるほどの技術が複数あり、それらを組み合わせて課題を解決できる。市場にまだ存在しない、革新的なAIソリューションを考案し、今までは場当たり的な解決しかなかったものを、自由な発想で提案ができる。
本質的な課題解決。従来だったら何ヶ月もかかってしまっていたような作業を大きく短縮できており、提案後にお客様から「会社の未来はあなたたちにかかっている」と仰っていただいた。無形商材を売るコンサルなどと比べると、対岸を指し示して「こうすればうまくいく」とだけ指示するのではなく、そこに行くためのボートも提供し、その漕ぎ方もお伝えしているところが特徴。
一致団結、持ちつ持たれつ。同じDXコンサルタントの中でも助け合う、提案の共有や情報提供も盛んにある。コンサルタントとエンジニア同士でも、企画を立てるプロセスなどで助け合う事が多い。エンジニアがプロジェクトを進めていくときに、お客様との向き合い方をコンサルタントがフォローしたり、一致団結して助け合うスタンスが組織全体として根付いている。
みんなで熱中して、大きな夢を達成していく働き方ができる。常に会社の成長を実感でき、自分の業務がその成長に寄与しているという手触り感を得られる。社歴・年齢関係なく、誰もが何にでも挑戦できる環境がここにある。大きな目標の為に、熱い想いと共に全力で挑戦したい人にとってこれほど良い環境はないと思う。

当グループにて、AIを中心とする最先端テクノロジーを用いて、クライアントのビジネス構造を抜本的に改革します。大手企業様を中心に顧客のDX/AIパートナーとしてコンサルティングから、オーダーメイドのシステム開発、保守運用までを一気通貫で実施しております。
シニアコンサルタントの方には入社初期の段階から、クライアントの事業変革に関わる案件や、大規模な案件に参加いただきプロジェクトのリードをお任せしたいと考えております。入社後のご活躍次第では早期にマネジメントを任せする可能性もございます。

具体的業務内容
・日本を代表する企業のステークホルダーとのDX課題ヒアリング・議論
・多数のAIモジュールを組み合わせた、実現性の高いプロジェクト設計・提案
・開発チームと連携した、現場実装までのプロジェクトマネジメント
・継続的なパートナーシップ構築と、さらなるDX領域の開拓

プロジェクト事例
自社サービス開発プロジェクト事例がございます。

配属先
当グループ

2026年1月新設の立ち上げメンバーとして、当グループ全体の変革生産性向上を牽引する重要な役割を担っていただきます。各SBUにおける営業生産性向上の改革を推進し、部課長や営業員の日々の行動変容を促し、規格化された活動を定着させることがミッションです。
具体的には、コーチングを通じてSBU内のリーダー層の指導力・コーチングスキルを向上させ、自律的に改革を継続できるチェンジリーダーの育成と定着化を図ります。
また、変革の進め方をマニュアル化し、SBU内での指南書作成に加え、パーソル共通の変革手法として他BUへの展開可能な設計を担っていただきます。将来的には、グループ全体の「変革の型」を確立し、社内コンサルティング機能の中核として、コンサル事業の外販にも貢献する可能性を秘めたポジションです。

※各SBUでの改革において、診断や活動中に必要となる分析・数値計算、必要に応じてSBUメンバーへの算出方法の指導や改善項目別分析や算出方法のライブラリを作成する役割においては「分析担当」というポジションの方が担う予定です。


●生産性改革の進め方（イメージ）
当部の活動は、各個社の営業生産性を向上するため、以下の3ステップで進めます。
1.診断・分析設計、改革準備
売上推移、価格推移、顧客別売上・利益、営業員生産性などのデータを分析し、改善ポテンシャルを算出。
また営業メンバー・管理職が分析に基づいた施策判断を行うために必要な、分析設計等を実施
2.パイロット実行（変革フェーズ）
変革のパイロットを行う営業部・課を選定し、まずは小さく改革を試行し、変革の「型」を作成する。同時に、各個社での変革を中心となってリードするチェンジリーダー育成、営業員の交渉スキル強化、管理職トレーニングを実施し、現場の行動変容を促します。
3.全社展開（拡大フェーズ）
作成した「型」に沿って他の営業部・課へ展開。変革の体制構築、スキルビルディング、ツール開発を通じて、グループ全体に「変革の型」を定着させます。

●魅力
・戦略コンサルティング出身のリーダーと共に、トップレベルの変革アプローチを実践しながら、グループ全体の改革を牽引するポジションです。机上の理論にとどまらず、現場で成果を出す“実践型コンサルティング”を経験できる希少な機会です

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします。

募集ポジション:
・データ分析基盤エンジニア（SQL・DWH・ETL・BI基礎）
・BIエンジニア（Tableau / Power BI / Looker）
・データアナリスト（SQL / Python / BI）
・データエンジニア（GCP / AWS / Snowflake など）
・AI／機械学習エンジニア

募集部門:
・AIビジネス部
・ACR（Analytics Consulting Research）部
・基盤運用構築部
・BI推進部
・SAC（Strategic Anltics & Consulting）部

事業内容:
データ利活用部（一都三県勤務）
当社の「入り口」として、幅広い案件に対応する部門。SQLやExcelスキルからチャレンジでき、IT未経験からでもキャリアを築けるのが特徴です。
キャリア魅力：基礎から実務を経験し、分析領域へのステップアップが可能。

AIビジネス部（一都三県勤務）
最先端のAI技術を駆使し、ビジネス課題を解決に導く部門。SQL＋Pythonを武器に、機械学習やAIモデルを活用した提案・実装を行い、顧客の成果創出を直接支援します。
キャリア魅力：高度な分析スキルとビジネス視点を兼ね備えた“次世代リーダー人材”へ成長できる環境。

ACR部（一都三県勤務）
データアナリストに特化し、SQLを用いて幅広い分析・レポーティング・改善提案を行う部門。現場のデータを深掘りし、ビジネス課題を数値から解決に導きます。
キャリア魅力：データから価値を生み出し、企業変革を支える分析のプロへ成長可能。

基盤運用構築部（一都三県勤務）
データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門。SQLやクラウド経験を活かし、安定した分析環境を整備します。
キャリア魅力：インフラの専門性とデータ活用の最前線を掛け合わせたスキルが身につく。

BI推進部（一都三県勤務）
BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード構築を専門とする部門。SQLに加えてTableauやPowerBIなどの経験が活かせ、企業のデータ活用を加速させます。
キャリア魅力：“見える化”を通じて経営・現場にインパクトを与える実感を得られる。

SAC部（藤沢本社勤務）
上流工程・コンサルティングに特化した部門。SQL＋Pythonに加え、課題抽出・顧客折衝力を活かし、意思決定を支える提案型の仕事を担います。
キャリア魅力：単なる分析者ではなく「顧客課題を解決するパートナー」として活躍。