アナリストの転職求人

376 件

●業務概要
光半導体製品の製造・検査データの可視化・統計解析による歩留まり低下や品質異常の要因分析を行い、関係部門と連携して品質・歩留まり・生産性の改善を推進します。あわせて、AI・機械学習を活用した製造・検査業務の高度化・効率化に取り組みます。

●具体的な業務
・製造・検査・品質データを活用したAI・機械学習モデルの開発、統計解析、データ可視化
・分析結果に基づく品質・歩留まり・生産性の向上や業務効率化の推進
・製造課題の解決および分析手法の他部署・他工程への横展開

●ポジション・部門の魅力
製造現場の実データを用いて、可視化、統計解析、機械学習、画像解析に取り組み、その成果を品質・歩留まり・生産性の改善に直接つなげられます。売上や現場改善への貢献が視覚化され、大きなやりがいを感じられる環境です。
また、製品・工程を横断した課題に携わり、開発した分析手法や仕組みを複数部門へ展開できるため、広く貢献を実感しながら成長できます。将来的には複数製品の分析テーマを主導するリーダーとしての活躍が期待されています。

【業務概要】
情報システム領域を横断的に動かしてきた経験を軸に、特にデータ連携・分析基盤・経営レポートをリードするポジションです。業務システム連携・データ出力・ETL等を実務として扱ってきた経験を生かし、業務側と連携してシステム間連携を設計・構築し、データを使える形にする業務を担います。

【具体的な業務】
＜メイン領域＞
・データ連携・パイプライン整備（ETL／ELT）
・DWH／データマートの設計・運用（Redshift／BigQuery／Snowflake等＋dbt）
・経営・業務レポート等の整備（パイプラインデータを活用）
・ROIモニタリング基盤

＜周辺領域＞
・データ統合分析基盤の構築
・データガバナンス
・AI／MLの基盤提供
・業務システム側との連携要件定義

【ポジションの魅力】
・電力データや各種顧客データなど活用余地が極めて大きいデータを扱えます。
・データ基盤の方向性をCTOや経営陣と直接議論できる環境です。
・エネルギー業界×データの最前線で、データドリブン経営の中核を担えます。
・構築したダッシュボード・データマートが経営判断やEBITDA改善に直結します。
・全社的にAI活用への意欲が高く、ツール導入や実験のコストが低い環境です。

【業務概要】
営業活動の効率化を目指すAIプロダクトを開発する企業でのポジションです。プロダクトにおけるLLMコール基盤、推論ルーティング、評価（ベンチマーク）基盤、ジョブオーケストレーションの設計・実装・運用を担当します。既製のマネージドサービスを繋ぐだけでなく、推論の経済性と品質を技術で支えるAIプラットフォームの中核を担います。

【具体的な業務】
・複数サービス・複数モデル（商用 API / セルフホスト OSS モデル）を統合的に扱う推論ゲートウェイの設計・実装
・vLLM 等の推論エンジンを用いたセルフホスト推論環境の構築、チューニング（KV キャッシュ / Prefix Caching、量子化、バッチング等）
・スキル・ツールごとのタスク性能特性の計測と、モデル タスクのルーティングポリシーの設計・実装
・推論クラス（リアルタイム / ニアリアルタイム / 長期間バッチ Job）の定義と割り当て設計
・上位モデルから小型モデルへの置き換え、蒸留を含むコスト最適化ループの実装と、可視化
・本番の実行ログから評価データセット（Golden Set）を継続的に生成するパイプラインの設計
・オフライン評価・オンライン評価の両輪設計（ルールベース評価、LLM-as-a-Judge、人手アノテーション、A/B・シャドー実行）
・リグレッションゲートの構築：モデル / プロンプト / スキル定義の変更を CI で自動評価し、昇格判断を仕組み化
・評価指標そのものの妥当性検証（指標のハッキング耐性、人手判断との相関の追跡）
・定期実行 Job / イベント駆動 Job を統一的に扱う宣言的なジョブ制御平面と、リコンシリエーション型の制御ループの実装
・障害検知・自動リトライ・部分再実行・冪等性設計・バックプレッシャ制御
・トレース・メトリクス・コスト・品質を同一の軸で追える可観測性の設計と、AI 推論コストの可視化・管理

【ポジション・部門の魅力】
・単なるマネージドサービスの組み合わせではなく、推論の経済性そのものを設計する経験が得られます。
・AI-Native プロダクトの基盤として、プロダクトの競争力に直結する重要なコア機能開発を担えます。

【業務概要】
データ利活用の推進および分析に基づく意思決定の高度化に向けて、データ分析から施策・戦略の提案までを一貫して推進するポジションです。顧客データの活用を通じた営業・マーケティング戦略の意思決定支援、自社課題に対する提案型分析、AI・生成AI等の最新技術の応用検討、データ活用人材の育成などを担当します。

【具体的な業務】
●関係部署からの分析依頼への対応
・データ抽出、定型レポートの作成、施策の効果検証
●自社課題に対する提案型の分析
・キャンペーン効果・ROI分析、顧客セグメンテーション、タッチポイント最適化、ウェブサイト内解析
・LTV分析・予測、解約防止、クロスセル・アップセル、メディア効率性分析
・顧客の属性・行動・取引データを用いた予測・分類モデルの設計、構築、評価
・A/Bテスト等による施策検証と、結果に基づく改善提案
●分析の高度化
・機械学習・AI、生成AI（LLM）等の調査と、金融業務への応用検討
●データ民主化・人材育成
・BIツールによる企業活動・顧客活動の可視化
・社員へのデータ分析支援、データ活用人材の育成
●グループ連携
・分析結果に基づくグループ連携施策の検討、企画、実施
※主な使用環境：Snowflake、Domo、Tableau、DataRobot、SAS

【ポジション・部門の魅力】
・事業計画や営業方針の策定に近い立場で、KGI・KPIを軸にしたビジネス感覚を身につけることができます。
・課題定義から分析、施策実装、効果検証までを一貫して経験でき、事業貢献の実感を直に得られます。
・AI・機械学習・LLM等の最新技術を金融サービスの実務に応用する経験を積むことができます。

業務概要:
同グループが展開する25以上のブランドについて、在庫・物流・原価のデータを読み解き、業務の仕組みそのものを再構築していくポジションです。物流の現場を自ら回しながら、そこで生まれるデータの構造を理解し、生成AIや自動化ツールで誰がやっても正しく回る仕組みに置き換えていくことを担います。

具体的な業務:
・在庫・物流データの分析と可視化：在庫回転・滞留在庫・欠品・入荷差異などをデータで把握し、ブランド担当や経営への報告・改善提案につなげる
・データ構造の整理と再設計：WMS・基幹システム・スプレッドシートに分散した在庫/原価データについて、マスタと取引データの関係を整理し、集計の仕組みを再設計する
・生成AI・自動化による業務改革（AX）：Claude Code・GAS・Python・SQL等を用いて、手作業や属人化が残る集計・突合・帳票作成を自動化し、手順を標準化する
・物流オペレーションの実務：自社倉庫・3PL（Amazon FBA・楽天RSL等）への納品手配、入荷確認と差異調整、倉庫間移動、発注データ作成と発注残管理
・月次締め・原価在庫の数値精度の担保：仕入・諸掛データの作成と基幹システムへの登録、月末月初の締め作業、期末の実地棚卸
・新規M&AブランドのPMI支援：新たにグループへ加わったブランドの購買〜配送フローとデータを把握し、同社の物流・在庫管理スキームへ統合する

ポジション・部門の魅力:
・SCM×データ×AXという、希少な組み合わせの専門性が身につきます。
・多数のM&Aで加わったブランドの物流とデータを、一つの仕組みに束ねていく過程に立ち会えます。
・原価と在庫という決算に直結する数値を扱い、物流の手配から会計への反映までを一気通貫で理解できます。
・成果に応じて、SCM・物流領域の業務設計やマネジメント、グループ会社のサプライチェーン管理へと役割を広げていく道があります。

【業務概要】
AI・Data PdMとして、AI・データプロダクトの企画からリリース後の改善までを一貫して推進します。事業・顧客・現場の課題とAI・データの可能性をつなぎ、課題設定、仮説検証、要件定義、実装、運用、効果検証までを一貫してリードします。

【具体的な業務】
・事業・顧客・現場との対話やデータ分析を通じた課題の特定
・機械学習・生成AI・ダッシュボードなどを活用したAI・データプロダクトの企画と仮説検証
・モデル、データ、推論基盤の特性や制約を踏まえた、機能・データ・品質・運用要件の定義
・プロダクト戦略、ロードマップ、KPI、品質・公平性・利用者体験などのガードレール指標、成功基準・中止条件の設計
・事業担当者、エンジニア、データ専門職などと連携した、リリースに向けた開発推進
・リリース後の業務定着、品質監視、例外対応、保守・運用、効果検証、継続的な改善の推進

想定テーマ例：
・マッチング / レコメンド体験の改善
・ワーカー / 事業者双方の意思決定を支援するAI・データ機能
・営業・CS領域におけるAI / データプロダクトの企画・実装
・マーケティング領域でのML/AI活用と意思決定支援
・AIを活用した業務プロセスの再設計、オペレーションの高度化
・外部ツール・外部データと連携したデータプロダクト・基盤の企画・実装

【ポジションの魅力】
・大規模なデータを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい価値を届けられます。
・AI・データを技術導入で終わらせず、課題探索から検証、実装、現場定着、成果改善までを一気通貫で推進できます。
・プラットフォーム型プロダクトにおいて、稼働完了・就業機会・採用機会など複数の価値を両立させるプロダクトづくりに携われます。
・モデルの予測性能と施策による事業効果を分けて捉え、KPI・品質・利用者保護の条件を統合して意思決定する経験を積めます。
・事業、Product、開発、営業、法務等を横断し、AI・データプロダクトの評価・運用・ガバナンス・GTMの型をつくれます。

【業務概要】
物流・製造領域における外部環境の変化を継続的にモニタリング・定量化し、スポットワークに与える影響の先読み（Proactive）および即応（Reactive）を推進する役割です。単発の分析にとどまらず、意思決定を支える仕組みの確立と事業部門長・リーダー層へのノウハウ移譲までを担当します。

【具体的な業務】
・週次の環境スキャンの仕組み化（経済・社会統計、労働需給、政策動向等のウォッチと収集 集計 示唆化のテンプレート構築、生成AI/LLMを活用した業務効率化）
・環境変数と需給の関係の定量化（マクロ指標と物流・製造領域の需給を接続し、相関・季節性・寄与分解による増減理由の説明）
・社会的ニーズの提供（営業・提案活動に活用できるファクトやインサイトの提供）
・データ抽出・分析・Weekly Deckの作成（BigQuery等のDB抽出、SQL/BIでの可視化、役員・部門長向けレポートの作成）
・先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲（部門長やリーダー層が自律的に判断できるよう判断基準や見方を移譲）

【ポジション・部門の魅力】
・依頼された集計だけでなく、自ら問いを立てて意思決定の深部まで踏み込む分析業務に携われます。
・外部環境変化の構造化を通じて、事業部門の戦略判断を支える重要ポジションです。
・データ分析のみならず、運用プロセスの仕組み化やAIツールの積極活用など幅広いスキルを磨くことができます。

●業務概要
データに基づく意思決定を重視する企業において、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。既存のデータ基盤運用からデータで事業を動かす組織への転換を推進するため、共通基盤の構築やセルフサービス化、AIエージェント連携などを自ら定義して主導するポジションです。

●具体的な業務
・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
・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
・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
・Data Contractの設計と、変更影響の検知を含む運用への組み込み
・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
・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
・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
・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

●ポジションの魅力
・大規模組織の意思決定を、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。
・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、大きな設計の裁量を持って取り組めます。
・AIエージェントによるデータアクセスを前提とした先進的な基盤設計に、実運用の要件として関われます。
・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。

国内株式アクティブ運用に係る、アナリスト・ファンドマネジャー業務
【入社後】
　スキルに応じてプロダクトの投資哲学・運用プロセスの理解からOJTでフォロー・育成しながら
　・アナリスト業務（個別銘柄の調査、分析、評価）
　・ファンドマネジメント業務
　・売買オペレーション業務
　・お客様や社内向け資料の作成業務
　等を担当

【業務概要】
海外株式戦略部における、主に海外企業の調査分析やポートフォリオマネジメント、および営業支援業務を担当します。

【具体的な業務】
1. 主に海外の企業調査、ポートフォリオマネジメント
2. 直接販売向けや販売会社向けの運用報告・商品説明、開示資料作成等の営業支援業務
3. その他上記に付随する業務

【ポジション・部門の魅力】
海外企業の調査分析を通じてグローバルな知見を深めながら、資産運用業務に幅広く携わることができます。

ミッション：ファンド運営におけるバックオフィス業務全般
Job Description
・法務書類、契約書類の処理
・労務、人事関係の業務取り纏め
・給与支払い、有給休暇の管理
・税務申告、監査法人対応
・人材採用時の候補者とのコミュニケーション

【業務概要】
原価・売上・収益などの社内データをもとに、事業の現状と変化の要因を捉え、経営課題や収益改善の余地を明らかにします。定例の確認や上位者からの依頼に加え、自ら課題を見つけて検証し、根拠となる数値とともに対応策を経営層へ提言します。

【具体的な業務】
・事業部門と課題・仮説・評価指標を整理し、分析テーマと優先順位を設定
・原価・売上・収益・在庫・需要などの社内データを収集・整理し、データの定義や整合性を確認
・データの比較・集計や、テーマに応じた分析手法を用いて、数値の変動要因、事業課題、収益改善の余地や成長機会を可視化
・分析結果をダッシュボードや報告資料にまとめ、前提・根拠・留意点とともに経営層（CEO・CFO・COOなど）へ説明し、対応策を提言
・分析手順や成果物を共有・レビューし、分析の再現性と品質を確保するとともに、業務の標準化やメンバーへの知見共有を推進

【ポジション・部門の魅力】
・ビジネス上の問いを自ら整理し、複数のデータから新たな示唆を導き、施策と成果まで見届けられるポジションです。
・製品・財務・販売・需給を横断して事業への理解を深めながら、分析の専門性とチームを率いる力を磨けます。
・分析手法の標準化や人財育成を通じて組織のデータ活用を広げ、将来の分析組織のマネジメントやデータを軸とした事業変革につながる経験が得られます。
・配属部門は約20名の組織で、財務、開発、製品企画、営業、サプライチェーンなど専門性の異なる関係者と協働しながら、事実とデータに基づいて課題解決を進める環境です。

【業務概要】
マーケティング、不正検知、与信審査、業務効率化などの各種業務に直結する統計・機械学習モデルを内製構築し、本番実装してビジネス成果を生み出すポジションです。

【具体的な業務】
・主要施策（マーケティング高度化等）における統計・機械学習モデルの設計および内製開発
・モデル精度を最大化するための仮説構築、特徴量設計、データ加工、評価サイクルの構築
・本番デプロイ後のモデル精度モニタリングおよびMLOps環境と連携した運用改善
・組織内における分析コードの標準化、再現性を確保するための開発プロセスの確立

【ポジション・部門の魅力】
・数百万件規模のデータ（顧客属性・購買・金融取引データ）を分析し、構築したアルゴリズムで金融サービスを高度化するやりがいがあります。
・ビジネスの最前線で自身の構築したモデルが意思決定や収益に与える影響をダイレクトに実感できます。

職務内容：人事・採用部長として、全社の採用・定着を一気通貫で統括
採用戦略：中途・新卒・パートの年間採用計画の策定、エリア別の必要人数と出店計画
との接続、採用基準の設定
中途採用：求人媒体（美容系媒体・ホットペッパービューティー等）の運用と費用対効
果の管理、応募者管理（応募ストックの再接触を含む）、面接の型の整備と本部主導の
面接体制の構築
新卒採用：美容専門学校との関係構築、選考スキームの見直し、内定者フォローと入社
までの歩留まり改善
定着：入社直後（研修期間）の離職の要因分析と対策、研修所・現場との連携、従業員
サーベイの導入と運用
数値管理：エリア別・段階別の採用ファネルの継続的な追跡、採用KPIの定義整備、
経営会議への報告
組織：採用機能の立上げ（相談窓口業務からの分離）、要員計画、担当者の育成

経営企画部長として、経営陣（社長・副社長）直下で全社の経営計画・数値管理・重要プロジェクトを統括

・ 経営計画：年度予算の策定、予実管理、経営会議・取締役会の運営と資料作成
・ 管理会計：店舗別・法人別の収益管理、出店基準・投資判断の枠組みの整備、 KPI の設
計と経営ダッシュボードの整備
・ M&A・事業開発：同業の M&A の検討・実行と統合、新業態・新規事業の検討
・ ステークホルダー対応：株主への報告、金融機関・監査法人・外部アドバイザーとの窓口
・ その他：経営陣の特命事項全般

【業務概要】
コンシューマーファイナンスの督促・回収領域において、データやデジタル技術を活用し、お客さまの利便性向上と業務生産性の向上を両立させるポジションです。
SASやPython等を活用したデータ分析から課題や改善機会を見つけ、督促・回収施策の企画、実行、効果検証、改善までを一貫して推進します。データ分析にとどまらず、関係部署を巻き込みながら実際の施策や業務改善につなげていきます。将来的には、これらの経験を活かし管理職としてチームやプロジェクトを牽引することが期待されています。

【具体的な業務】
・SAS、Python等を用いた督促・回収データの集計、可視化、分析
・回収実績、顧客属性、行動データ等の分析による課題・改善機会の発見
・分析結果に基づく督促・回収施策の企画、提案、効果試算
・SMS、プッシュ通知等の顧客コミュニケーション施策の改善
・データ分析を活用した対象顧客・アプローチ方法の最適化
・業務効率化、自動化につながる施策の企画・推進
・施策の実行計画策定、進捗管理、効果検証および改善
・業務部門、システム部門、リスク管理部門等との調整・合意形成
・プロジェクトにおけるタスク、課題、リスク等の管理

【ポジションの魅力】
・データと事実をもとに率直に意見を出し合い、より良い方法をチームで考える職場です。
・担当者の提案を大切にし、分析にとどまらず、施策の実行と効果検証まで主体的に関われます。
・経験や役職にかかわらず相談しやすく、互いの知識を共有しながら成長できる環境です。
・将来の管理職を目指し、プロジェクト推進やチーム運営の経験を段階的に積むことができます。

●業務概要
営業や開発などの現場に入り込み、機械学習や生成AI、データサイエンスを活用して、ビジネス部門の課題を解決し、ビジネスに貢献する業務です。
シニアデータサイエンティスト／テックリードの立場で、データサイエンスプロジェクトを牽引します。

●具体的な業務
＜データサイエンスプロジェクトのリード＞
・ビジネス部門と連携した課題設定・要件整理
・機械学習・統計解析・生成AI等を用いた分析設計、モデル構築、検証
・プロトタイプ開発から実装・業務適用までの推進
・技術的な意思決定およびレビュー
・進捗管理、優先度調整、関係部門との調整
※プロジェクトの規模は5 10名程度のものが多く、技術的な意思決定・設計を主軸としたリード役を担います。

＜若手データサイエンティストの育成・技術支援＞
・分析・設計レビュー、技術的な壁打ち
・知見やノウハウのチーム内共有
・組織全体の分析力向上を目的とした仕組みづくり
※育成・技術リードの取り組みは評価制度にも反映されます。

＜プロジェクトの例＞
・製品開発における試作データを活用した設計開発期間の短縮
・工程データを活用した量産品の不良率の削減
・LLM、生成AIを活用した各種業務の効率化

＜連携部門＞
主に営業部門や事業部の企画・開発部門、国内外の関連事業所と関係会社（工場や販売会社）

＜使用言語/ツール＞
Python、GitLab/GitHub、Confluence、Docker、クラウドサービス(AWS, Azure)など

●ポジション・部門の魅力
・単なるデータ分析やアルゴリズム構築にとどまらず、現場での業務実装までを一緒に取り組み、達成感を味わうことができます。
・事業活動を通じて発生する膨大で多様なクローズドデータを扱うことができます。
・技術的専門性を活かしつつ、マネジメントスキルを段階的に習得することができます。

【業務概要】
企業におけるAIのビジネス適用が進む中、スケーラブルかつ高信頼なシステム基盤の構築、およびデータ収集蓄積・データ分析・機械学習モデル開発・デプロイメント・運用というサイクルを回すためのAI・ビッグデータ分析基盤の構築を担当します。

【具体的な業務】
・クライアントのビジネス課題に対するAI・ビッグデータ分析基盤の設計・構築・適用
・ログデータや顧客データ等の多種多様なビッグデータを高速処理する基盤（リアルタイム処理基盤含む）の構築・運用
・課題解決に向けた提案からデータ分析の実施、基盤構築までのワンストップ支援

【ポジション・部門の魅力】
・コンサルティング、分析、基盤構築のスペシャリストがチームワークで課題解決にあたる環境で知識・スキルを深めることができます。
・Hadoop、Spark、Kafkaをはじめ、Snowflakeなどのクラウドネイティブなデータレイク/データウェアハウス、DockerやKubernetesといったコンテナ技術など、最先端の技術基盤スキルを磨くことが可能です。
・将来的には志向に応じて部門リーダーや技術スペシャリストなどのキャリアパスを築くことができます。

【業務概要】
グローバル金融グループにおける、デリバティブ・先物・オプションITチームでのテクニカルビジネスアナリスト兼プロジェクトマネージャーのポジションです。日本およびアジア太平洋地域（AeJ）のオペレーションに対し、自己売買および顧客ビジネス双方の決済・清算機能を支えるソリューションの開発、改善、運用サポートを推進します。

【具体的な業務】
・ITチームおよびビジネスステークホルダーと連携し、デリバティブ、株式、オペレーション部門との強固なパートナーシップを構築した上で、執行・清算システムのシームレスな統合を推進
・外部ベンダーやテクノロジープロバイダーとの戦略的パートナーシップの構築、要件交渉、進捗・品質管理
・既存システムのナレッジ習得およびレガシーシステムの機能拡張（新規プロダクト導入、クライアントオンボーディング対応）
・日本における先物システムのレベル2サポート対応
・ビジネスアナリスト業務（国内外のユーザー対応、要件定義・ドキュメント作成、ステークホルダー会議の実施、SDLC全体の管理およびテスト推進等）

【ポジション・部門の魅力】
グローバルな金融IT環境において、先端技術や各種取引プラットフォームに携わりながら、プロジェクトマネジメントおよびビジネス分析の双方でキャリアを深めることができます。

【業務概要】
データ分析を通じたサービス改善やプロダクト開発の意思決定を支援し、施策の実行まで伴走します。
データアナリティクスチームは事業部門に属し、各チームと近い距離で施策の効果検証や改善案・ネクストアクションの議論を行います。経営陣への報告や提案の機会も多く、分析が事業判断に直結する手応えを感じられる環境です。顧客視点に基づいた本質的なサービス改善に取り組んでいます。

【具体的な業務】
●データ分析・インサイト抽出
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築（データエンジニアチームと連携）
・顧客セグメンテーションや行動パターンの分析
・外部環境変化による影響測定

●施策支援・効果検証
・キャンペーンやCRM施策の効果検証・改善提案
・A/Bテストの設計・分析
・KPIの設計・モニタリング体制の構築

●担当領域（一部）
・新規事業（KPI設計・調査・データマート構築・分析等）
・マーケティング（TVCM・デジタル広告戦略等）
・CRM（運用継続施策、資産形成促進等）
・プロダクト開発（新機能の検証、UI/UX改善等）
・事業戦略、カスタマーサービス、パートナー企業連携、データ関連業務の業務効率化

●分析環境
・分析基盤：BigQuery
・使用言語：SQL, Python, Google App Script 等
・マーケティングツール：Marketo, KARTE 等
・その他：Tableau, Googleアナリティクス 等
・AIツール：Claude, Gemini, Notion AI 等

【ポジション・部門の魅力】
事業部門直下のチームであるため、分析がそのまま施策や事業判断に繋がります。新サービスの立ち上げやデータ基盤の刷新に伴い、扱えるデータの幅や問いの数が増加しており、事業成長をデータ面から牽引する役割を担えます。

【業務概要】
データセンターや通信インフラを支える光ファイバ・光機器・金属材料の分析業務を担当します。EPMA（電子線マイクロアナライザ）やSEM（走査型電子顕微鏡）を用いた材料評価・解析を中心に、分析結果の整理やレポート作成まで幅広く対応します。経験豊富な場合は、若手技術者への技術指導や育成支援にも携わり、チームの技術力向上に貢献します。

【具体的な業務】
・EPMAを用いた元素分析および評価
・SEMを用いた観察・解析業務
・分析データの整理、評価
・解析結果のレポート作成
・Microsoft Officeを使用した資料作成
・関係部署との調整・報告
・解析手法の改善検討
・技術レビュー対応
・若手技術者への技術支援・育成
※業務上、アセトンを使用する可能性があります。

【使用ツール】
EPMA、SEM、Microsoft Office

【ポジション・部門の魅力】
EPMAやSEMを活用した高度な材料分析業務に携わることができるポジションです。光ファイバや光通信機器など、社会インフラを支える先端技術分野に関わりながら、材料分析の専門性を高めることができます。また、技術指導や育成にも携われるため、分析技術だけでなくマネジメントやリーダーシップの経験も積むことが可能です。

職務内容：営業管理部長として、営業管理機能全般を管掌
数値管理：KPI のデータ収集・進捗管理、店舗別・エリア別の収益と施策効果の整理
店舗支援：店舗・エリアマネージャーに対する本部支援
集客・販促：ホットペッパービューティー、minimo 等の掲載運用と効果の最大化、リ
クルート社掲載担当者とのコミュニケーション、MEO 等の新規チャネルの立上げ
採用サポート：中途・新卒・パートの採用実務における本部採用部隊のサポート
FC・店舗開発：フランチャイズ加盟店への本部サポート、新規出店に伴う各種事務・
行政手続の統括・進捗管理
組織：部内の業務分掌の定義、要員計画、育成・採用、業務の標準化・省人化（AI 活
用を含む）の推進

【業務概要】
大手電力会社向けの高度なAIおよびデジタルツインプロジェクトに従事します。
産業オペレーションにおける予測モデルや最適化モデルの強化、実プラントでの検証、将来の展開に向けた再利用可能なフレームワークの開発を推進します。
【具体的な業務】

・Pythonを用いた機械学習および予測モデルの開発
・改善
・EDA、特徴量エンジニアリング、モデルチューニング、検証、感度分析の実施
・最適化フレームワークの強化および最適化結果の評価
・運用上の要件を実用的なAI/アナリティクスソリューションに翻訳
・実プラントでの検証、根本原因分析、継続的なモデル改善のサポート
・顧客とのディスカッションへの参加および技術的ソリューションの明確な説明
・コードレビューおよび標準化
・再利用可能なソリューション開発のサポート【ポジション
・部門の魅力】

・データサイエンス、AI、最適化、デジタルツイン技術を実際の産業オペレーションと組み合わせる機会があります。

・ソリューション設計やモデル改善から実検証までのライフサイクル全体に携わり、将来のデータサイエンス
・テクニカルリード、AI/MLアーキテクト、アナリティクス
・プロジェクトマネージャー等のキャリアに向けた専門性を磨くことができます。

【業務概要】
顧客の会話ログや業務システム等の実データをもとに、同社が開発するAIモデルの学習データおよび評価データをエンドツーエンドで設計・構築するポジションです。プロジェクトごとに属人化・分散していたデータ構築プロセスを標準化し、スケール可能な再現性のあるシステム・運用フローへと刷新する役割を担います。

【具体的な業務】
1. 実データの調査・設計・前処理
- プロジェクトごとの業務システムやデータを調査し、学習・評価データをエンドツーエンドで設計
- 通話ログなどのリアルワールドデータをクレンジング、匿名化、構造化

2. 学習データおよび評価データの構築
- SFTおよびRL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複排除、混合調整）
- 報酬関数や評価セットの実装、各プロジェクトのベンチマーク運用

3. データフライホイールの運用
- 学習結果のエラー分析をデータ改善に繋げるループの設計・運用
- 再現性とバージョン管理を備えたデータパイプラインの構築

【ポジション・部門の魅力】
- モデル性能の限界値を決めるデータと報酬の質に直接関与し、AIの知能の根幹を設計できます。
- 個別の対応に留まっていたデータ構築プロセスをゼロから標準化し、基盤化する経験が得られます。
- 金融・通信・製造など大企業の本番環境で運用されるリアルな音声会話データや業務システムを扱い、実社会で動くAIプロダクトの進化を支えることができます。

【業務概要】
プランニング＆アナリシス（P&A）チームにて、計画・予測モデルの開発、保守および高度化を主導するポジションです。レポーティング、AIを活用したソリューション、業務プロセスの自動化、計画・分析機能のモダナイゼーションなど、広範なファイナンストランスフォーメーション施策にも参画します。

【具体的な業務】
1. 計画・予測モデルの開発・管理（主担当）
・計画・予測プロセスで使用するモデルの設計、開発、保守およびガバナンス
・ビジネス要件の拡張性および持続可能性の高いソリューションへの落とし込み
・モジュール、リスト、計算ロジック、ダッシュボードおよびデータ連携機能の開発・保守
・モデルのパフォーマンス、操作性および拡張性の最適化
・フォーキャスト、予算策定、中期計画（MYP）およびマネジメントレポーティングプロセスの支援
・財務、アクチュアリーおよび各事業部門の関係者と連携したモデルの改善機会の特定・実装
・ユーザーサポート、トラブルシューティングおよびトレーニングの提供

2. レポーティング変革
・経営層向けダッシュボードおよびマネジメントレポーティングソリューションの開発支援
・データ可視化および分析機能の高度化による事業パフォーマンスの見える化向上
・定期的なレポーティング業務の自動化と手作業によるスプレッドシートへの依存低減

3. AI・デジタル活用の推進
・財務部門におけるAIおよびアシスタント機能の導入・活用支援
・AIを活用したツールによるレポーティング、分析および計画業務の自動化機会の特定
・生成AIおよび高度なアナリティクスに関するパイロット施策への参画

4. ファイナンストランスフォーメーションおよび継続的改善
・P&A領域における幅広い変革施策への貢献
・計画・レポーティングプロセスの簡素化、標準化および自動化の推進
・財務部門における新たなツール、テクノロジーおよびオペレーティングモデルの導入支援

【ポジション・部門の魅力】
計画・予測モデルのオーナーシップおよび開発を中心に担当した後、BIツール、AIを活用したアナリティクス、業務プロセスのモダナイゼーションを含むファイナンストランスフォーメーション全般へと、段階的に役割を広げていくことが可能です。

【業務概要】
企業が顧客理解に活用できる多様なデータ（アンケート、購買・行動履歴、お問い合わせ内容など）から具体的な改善施策やアクションへとつなげるデータ分析業務です。同社グループ独自の各種顧客データ基盤や調査プロダクト、AI基盤を活用し、顧客体験（CX）および従業員体験（EX）の課題抽出から改善策の特定までを支援します。本ポジションではコンサルタントと協働し、クライアントの顧客や従業員への深い理解に基づき、課題の整理からインサイトの抽出まで分析業務全般を担います。

【具体的な業務】
1. 課題の構造化と分析設計
- クライアントとの対話を通じて、コンサルタントとともに課題を構造化
- 「何を明らかにすべきか」から逆算した分析方針の設計・提案
2. 多様なデータを掛け合わせた顧客・従業員の分析
- 同社グループの各種プロダクトを活用し、アンケート・行動データ・問い合わせなどを掛け合わせ、意識と行動の両面から顧客を理解
- 従業員サーベイなどのEXデータも分析し、顧客体験を支える従業員側の課題を明確化
- 目的（統計解析・多変量解析・自由記述分析など）に応じた手法の選定と実行
- 同社グループ独自のデータAI基盤を用いた高度な顧客理解
3. 意思決定と実行への接続
- 分析結果をクライアントの意思決定や施策につながるストーリーとして提示
- 報告会での議論や、実行支援チームと連携した施策化に伴走

＜社内の分析基盤づくり＞
- 生成AIを活用した分析フローの設計・改善
- AIの出力品質を検証し、分析の再現性を高める仕組みづくり

＜使用ツール＞
Excel、Python、PowerPoint、生成AI（Claude中心）など

【ポジションの魅力】
- 顧客体験（CX）だけでなく従業員体験（EX）も含め、両面から企業の体験改善を支援するプロジェクトに携われます。
- 意識データと行動データを掛け合わせた環境で、顧客の行動理由と実践内容の両面から分析できるスキルが身につきます。
- 社内の実行支援チームと連携し、分析が施策になり成果につながるところまで見届けられます。
- 分析方針の提案から関わり、主導的な働き方が可能です。
- 生成AIを分析実務に組み込む仕組みづくりに関わり、価値の高いアナリストとしてキャリアを築けます。

投資先企業のバリューアップに資する AI 施策策定・実行
投資先企業の企業価値向上に資する AI を用いた戦略・成長施策立案と、短期/中
期実行計画の策定・具体的なアクション定義を投資先経営陣や外部エキスパート
と一体で推進いただきます。また、各施策の実行状況や KPI のモニタリング、課
題解決にも対応いただきます。

Job Description
Our mission is to execute settlement operations accurately and efficiently for our electricity portfolio and related financial and physical transactions, including power, LNG, coal, crude oil, and foreign exchange. Specifically, we support our trading activities through the preparation and coordination of trade confirmations and signature processes with counterparties following trade execution, verifying and preparing invoices, and carrying out timely settlement operations, while ensuring the accuracy of transaction data and driving continuous improvement of business processes.

Key Role Responsibilities

・Verification, approval, and correction of transaction details in internal systems
・Preparation and management of trade confirmations and signature process with counterparties at the time of trade execution
・Validation of invoices from counterparties and preparation of invoices for our company
・Analysis of discrepancies in invoiced amounts, identification of root causes, corrective actions, and proposal of preventive measures
・Execution of settlement operations for power market transactions and OTC trades
・Reconciliation of clearing broker daily statements against internal trading systems for exchangetraded power futures, including investigation and resolution of discrepancies
・Support for monthly, quarterly, and annual closing processes
・Development of tools and process improvements to enhance settlement efficiency
・Compliance with market rules and regulations and staying updated on changes
・Collaboration with other departments (Trading, Risk Management, Finance, IT)

The Power Originator is responsible for the marketing, origination and execution of physical and financial power transactions in the Japanese electricity market. Acting as a bridge between clients, Trading and Structuring, the Power Originator identifies clients’ business challenges and risk-management needs and develops and executes appropriate transaction solutions. The Power Originator analyses market developments and the activities of market participants to develop new client relationships and identify new trading opportunities. The role works closely with internal Trading, Structuring, Risk, Credit, Legal and Operations teams to drive transactions from pricing and hedging through contract execution and trade execution.

Key Responsibilities

・Act as a commercial and business development representative of JERA Global Markets, building and strengthening relationships with utilities, electricity retailers, generators, renewable energy developers, large electricity consumers and other relevant market participants.
・Understand clients’ power price and supply-demand exposures, business objectives, and procurement and sales requirements, and translate these needs into actionable transaction opportunities.
・Develop and structure physical and financial power products using forwards, swaps, options and other instruments, and lead the internal coordination required to introduce new products and transaction structures.
・Work closely with Trading and Structuring/Quantitative teams to develop transaction pricing, valuation methodologies and hedging strategies.
・Structure products including fixed- and floating-price power supply/offtake, shaped and profile products, PPAs, renewable energy-related products, optionality/flexibility products and other tailored solutions.
・Prepare commercial proposals and term sheets, including indicative pricing, and clearly explain the transaction structure, economics and risks to clients.
・Lead negotiations on key commercial terms, including credit, tenor, volume, optionality and price.
・Manage transactions throughout the full lifecycle, from client development and onboarding through structuring, internal approvals, contract negotiation, trade execution and ETRM booking to handover to Operations.
・Work collaboratively with Trading, Risk, Legal & Compliance, Finance & Treasury and Operations to ensure transactions are appropriately valued, hedged, documented and managed.
・Maintain an active transaction pipeline and identify new opportunities arising from changes in market design, regulation, supply and demand, fuel prices, competitor activity and client behaviour.
・Gather and analyse market participants’ activities and market views, including price expectations, and share relevant market intelligence with the Trading desk.
・Monitor changes in laws, regulations and market rules applicable to the Japanese power market and assess their implications for transactions and potential business opportunities.

ミッション：ファンド運営におけるファンドレイズ、LP対応、レポーティングを行い、投
資先の業績管理やファンドの運営状況を正確にLPにコミュニケーションするための仕事
Job Description
・投資会社の財務実績管理（PL/BS、KPI分析、戦略分析）、事業報告書作成
・四半期減損対応
・投資候補会社の財務DD
・GP/ファンド財務諸表予算作成と実績差異分析
・税務申告対応
・ファンドポートフォリオ、パフォーマンス分析
・新規ファンド設立/ファンド解散
・監督官庁/規制当局対応、監査法人対応
・LPへのキャピタルコール・分配対応
・LPへのレポーティング業務全般

Job Description
We are seeking a highly motivated Senior Analyst / Analyst to join our front-office Japanese Power Trading Analytics team. The successful candidate will support short-term power trading through market analysis, price forecasting, bidding curve modelling, and real-time market intelligence. Depending on experience, the successful candidate will either independently lead analytical initiatives (Senior Analyst) or contribute to model development and market analysis under guidance while progressively expanding ownership (Analyst). Level will be determined based on experience, technical capability, and demonstrated commercial impact.

Key Role Responsabilites

1, Market Analysis

Monitor and interpret short-term movements in Japan’s power market
Analyse key market drivers including demand, supply, weather, fuel, outages and transmission constraints
Produce day-ahead and intraday market commentary
If you would like to apply for the Senior Analyst,

Independently develop market views and communicate actionable insights to trader

2, Forecasting

Produce Week-ahead, day-ahead and intraday price forecasts
Perform scenario and sensitivity analysis to identify risk in the forecasts
Participate and present analysis to the traders at the daily meetings
If you would like to apply for the Senior Analyst postition

Own forecasting methodology and continuously improve forecast performance

3, Model development

Contribute to the continual improvement of the price forecasting models within GMJ
Present ideas for new analysis
Collaborate with Data Engineering and Bespoke development team to improve processes and data quality
If you would like to apply for the Senior Analyst postition

Direct development requirements and identify new modelling opportunities

4, Collaboration

Work closely with traders, operational teams and overseas colleagues
Present analytical findings clearly to stakeholders
If you would like to apply for the Senior Analyst postition

Provide technical guidance and mentor junior analysts where appropriate

【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
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する大学発のスタートアップ企業における、アナリティクスエンジニア向けの採用Meetup（オンライン説明会）です。
同社は、クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

●具体的な業務（イベント内容）
「分析とAIで事業を動かす」をテーマに、単なる分析業務に留まらず、最先端のデータ活用で直接的な事業インパクトを生み出すアナリティクスエンジニアの実態について、同社の取締役CTOよりお話しいたします。

【タイムテーブル】
- 19:00：オープニング・登壇者紹介
- 19:05：会社概要説明
- 19:10：アナリティクスエンジニアの業務内容/特徴の紹介
- 19:20：募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25：QA
- 19:30：終了

●ポジション・部門の魅力
- データ分析結果を単なるレポートで終わらせず、プロダクトや事業の成果に直接つなげたい方
- オルタナティブデータや生成AIを活用した先進的なプロダクト開発に興味がある方
- 分析業務にとどまらず、エンジニアリングやデータ基盤整備へとスキルの幅を広げたい方
- 同社の働き方やチームの雰囲気を知ることができます。

【業務概要】
金融機関に対するリスク管理や収益管理に関連するアドバイザリー業務です。想定される顧客の業態は銀行、証券、保険、ノンバンク、商社など多岐にわたります。

【具体的な業務】
以下のいずれかの業務に従事することを想定しています。

・モデル・リスクガバナンス関連：モデルリスク管理の枠組み構築・高度化支援、モデル検証・開発支援等（デリバティブ等金融商品の時価算定モデル、信用リスク・市場リスクに係る計測モデル、AIモデル等）
・予想信用損失会計（日本版ECL、IFRS9、CECL）：データ分析、ECLの試算、PD/LGD等のパラメータ推計、モデル開発及び検証等
・再生・破綻処理計画（RRP）：訓練に係る支援、手順書の作成支援、業務プレイブックの作成支援等
・バーゼル規制対応：バーゼル規制高度化対応（信用・市場）、内部モデル・IRB承認申請支援、バーゼル対応に係る各種数値検証・内部監査支援等
・信用リスク管理：格付制度・格付モデルの高度化支援、リスクパラメータの推計・検証、信用リスク計測態勢高度化支援（含むモデル開発及び検証）
・市場・流動性リスク管理態勢：市場リスク・流動性リスク管理の態勢整備・高度化支援、市場コンダクトリスク管理の態勢整備・高度化支援、規制対応（FRTB、デリバティブ規制、流動性規制等）、市場リスク計測態勢高度化支援（含むモデル開発及び検証）
・統合的リスク管理態勢：リスク資本配賦・RAF（リスクアペタイト・フレームワーク）運営高度化支援、ストレステスト・シナリオ分析支援（含むモデル開発及び検証）、リスク・収益に係る各種指標の計測・シミュレーション支援

【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】
新しい監査技術を研究・開発する部門において、データ処理アシスタントとして業務を行います。長期的に安定感のある就業環境で、先端技術に携わりながらスキルアップが可能です。

【具体的な業務】
・入手したデータの処理（クレンジング）
・データ分析ツールを利用した、リスクシナリオや分析方法に応じたデータ抽出・加工作業
・データプロセスチームに関連する事務作業
・他のプロジェクトや、関連チームの支援（主にデータ処理の領域）
・データ処理アシスタント（契約職員）の指導・とりまとめ

【ポジション・部門の魅力】
・残業を希望しない場合は残業なしでの就業が可能であり、プライベートや子育てとの両立がしやすい環境です。
・先端技術に触れながら、データ処理のスキルを磨くことができます。

【業務概要】
主に企業の内部不正調査におけるフォレンジック調査・レビュー業務を担当するマネジャーのポジションです。

【具体的な業務】
・内部不正調査におけるメール・オフィスファイル調査支援
・レビュープラットフォームを用いたレビュー環境の設計・構築・運用管理
・データの取り込み、重複排除、スレッド化、検索設計
・キーワード検索・分析条件の設計および精度検証
・タグ設計、レビュー手順書の作成、レビュー進捗・品質管理
・レビュアー（弁護士・調査補助者等）への操作説明・問い合わせ対応
・レビュー結果の集計、調査委員会向け資料作成支援
・調査委員会、弁護士、クライアントとの技術的な調整・折衝
・守秘性の高い案件におけるデータ管理・証拠保全

【ポジション・部門の魅力】
・自律的に業務を遂行できる方は、リモート中心の働き方も柔軟に相談可能です。

【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】
各種データを用いて事業の課題・成長機会を可視化する分析活動をリードします。課長として、分析テーマと優先順位の設定、分析品質の確保、事業部門への提言、チーム運営・育成を担います。

【具体的な業務】
1. 事業部門と課題・仮説・評価指標を定義し、分析テーマと優先順位を設定します。
2. 販売・原価・在庫・需要などのデータを収集・統合し、定義や品質を確認します。
3. 統計解析や予測手法を用い、収益改善余地、需要変化、業務上の課題を可視化します。
4. ダッシュボードや分析報告を通じ、結果・前提・限界を説明して施策を提言し、効果を検証します。
5. 分析の再現性と運用を整備し、チームの進捗・品質管理、技術レビュー、育成を行います。

【ポジション・部門の魅力】
ビジネス上の問いを自ら整理し、複数のデータから新たな示唆を導き、施策と成果まで見届けられる仕事です。可視化やモデル構築の先にある「どの判断に役立ったか」を追求できます。
製品・財務・販売・需給を横断して事業への理解を深めながら、分析の専門性とチームを率いる力を磨けます。分析手法の標準化や人財育成を通じて組織のデータ活用を広げ、将来の分析組織のマネジメントやデータを軸とした事業変革につながる経験が得られます。
配属組織は、データストレージ製品の企画・開発・生産・販売を担い、米国のグループ会社との一体経営のもと、グローバルに事業を展開している企業です。グローバルビジネス推進部は、財務、サプライチェーン、製品企画、営業などを横断して情報を結び付け、事業の成長と収益性向上に向けた意思決定・実行を支える組織です。

【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

グループ全体の製品に関する品質保証の役割を担う部門でのポジションです。品質保証部の鑑定グループにて以下の業務を担当します。
・観察業務（観察対象の撮影および測長、表面詳細観察等）
・材質および組成分析業務（樹脂の材質分析、金属の元素組成分析 等）
・におい成分の分析業務（官能試験、成分比較分析等）
・分析法の導入および開発
・新規知見の学会発表
入社後は得意分野やスキルに合わせて業務をアサインします。

依頼の流れ：顧客や工場（主に国内）からの鑑定依頼が届きます。チームで分担して対応します。様々な分析対象の案件があるため、多様な分析機器や手法を駆使し、幅広い技術を活かすことができます。

【ポジションの魅力】
・外部委託されがちな分析も内製化しており、幅広いテーマ・技術に挑戦できる環境です。
・新技術・新手法の導入に前向きで、自ら提案し、形にしやすい風土があります。
・仕組みを高度化できる余地があり、ゼロからルールや仕組みをつくる面白さがあります。
・安定運用にとどまらず、「より良く変える」ことを楽しめるポジションです。
・分析して終わりではなく、工場現場の品質保証の向上につなげることができます。

【業務概要】
グローバル金融サービス・グループとして、世界約30の国や地域にネットワークを有しています。日本のインフォメーション・テクノロジー部門は、25以上の国籍のメンバーが在籍する多様な環境であり、日本のリテール・ウェルスマネジメントビジネス、グローバルホールセール（グローバルマーケッツとインベストメントバンキング）において、テクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更などの業務に従事しています。同グループは、充実した福利厚生、トレーニングやスキルアップの機会を提供し、ダイバーシティー、エクイティとインクルージョンの推進、従業員の健康とウェルビーイングを重視しています。
担当部門は、グループ会社のコーポレート部門で、特に法務・コンプライアンス部門と人事部門のシステムを担当しています。業務部門と密に協力しながら、新しい業務のデザインを模索し、それを実現する職務です。また、多くのシステムは内製で、パブリッククラウドやプライベートクラウドを利用しています。IT全体ではDevOpsやAgileも積極的に推進中です。金融規制の複雑化にスピーディーに対応するため、引き続きシステムの内製化を進めています。

【具体的な業務】
本ポジションでは、AML/CFTシステム構築プロジェクトを円滑に遂行するために重要なビジネスアナリストを募集しています。ユーザーとの折衝および開発チームを牽引するプロジェクトマネージャー兼ビジネスアナリストとして、課題整理、進捗管理を通じてプロジェクトを推進します。

責務：コンプライアンス部門のプラットフォームを進化させるためのプロジェクトで、プロジェクトマネージャー兼ビジネスアナリストとして以下のような業務を担当します。
1. 開発標準に基づく設計書・ソースコード・テスト成果物等のレビュー
2. 都度発生する要件変更に対して柔軟に計画を見直し、チームマネジメント
3. 日々金融機関のコンプライアンス部門に求められる制度改正や当局のガイドライン等をキャッチアップし業務部門と並走しながら的確なシステム対応を計画し導入
4. ユーザー部門に要件ヒアリングを行い、システム開発のための具体的な要件を把握
5. 日々発生するインシデントへの対応を行い、システムの正常稼働を維持
6. 全社のデジタル、IT戦略への適合性を評価し的確な対応計画を策定
7. ベンダー管理、システム品質管理を統括

## 募集背景
同社は累計ダウンロード数を突破し、事業転換以降、急成長を達成しています。お客様の多くが「買いたいもの」を決めて来店するのではなく、同社のゲーム機能などを起点として偶然商品に出会い購入に至る、という従来のECとは根本的に異なる行動が生まれており、この独自のデータを活用したレコメンデーションを中心としたデータ施策が事業成長を大きく牽引してきました。
一方で、データ分析から仮説構築・特徴量設計・精度改善・効果検証までを一気通貫でリードできるデータサイエンティストが不足しています。
これまでの主な成果は商品レコメンドですが、直近ではUGCとお客様とのマッチングや商品出品者への改善提案にも取り組み始めています。今後は広告配信の最適化、ダイナミックプライシング、UI自体の出し分けなど、この領域でのやりたいことは大きく広がっています。分析・仮説構築から実装・効果検証まで一気通貫でリードいただけるデータサイエンティストを募集します。

## プロダクトの特徴
発見型ソーシャルECアプリです。
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。
累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない層に多く利用いただいている点です。
同社の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、高い頻度で利用し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
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくることを目指しています。
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。
事業転換以降、急成長を達成しています。
変化を力に変えてきた企業です。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、生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を切り拓きます。

## 業務概要
データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードします。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わるポジションです。

## 具体的な業務
- ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化
- 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計
- 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング
- オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証
- 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定

## このポジションで向き合う難題
### ユーザー行動の構造化と施策設計
お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する 曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。

### レコメンド精度の改善
カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。

### コールドスタート問題
新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。ゲーム内行動やアプリ内行動など、固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。

### 短期CVR vs 長期LTV
レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどう設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。

### 新たなML活用領域の探索
UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。

## ポジションの魅力
- 「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合えます。
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンデーションに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。
- ECとしては異例の高密度データが武器になります。
一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。同社はゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高い特徴量設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
- レコメンデーションにとどまらずデータ活用の今後を自分で描けます。
現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位からご自身で設計できます。
- 分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境です。
データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。
- AIフル活用が前提の職場です。
DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。特定のAIツールを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

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

技術研究開発を牽引する部門のデジタルソリューション部門への配属です。
製造業向けデータソリューション事業における、社内・顧客製造現場のデータ分析やプロトタイピング、およびそれらを通じたAI・データ分析アプリケーションの設計・実装をデータサイエンティストとして担当いただきます。本ポジションでは、新たなデータビジネスの立ち上げフェーズにおいて、AI・データ分析アプリケーションの要件定義から設計・実装、価値検証まで一気通貫で関わることが可能です。

＜主な業務内容＞
以下いずれも含む業務を担当いただきます。
・製造現場データを活用したAI・データ分析アプリケーションの設計・構築（要件定義〜実装まで主体的に推進）
・事業企画部門や顧客との協働による、社内・顧客の製造現場課題に対するAI技術を活用した解決アプローチの設計・提案
・最新AI技術の動向調査・選定および活用

＜主な役割＞
ご経験、ご志向に応じて以下のいずれかの役割を担当いただきます。
・テーマの企画・実行を率いるチームリーダー
・チームリーダーとともに企画・開発を実行する技術者

【技術領域】
データサイエンス(統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI)に関するEDA(探索的データ分析)・システム設計・機能実装

スピーディーな開発体制：データソリューション事業の立上げ・成長におけるスピーディーな事業検証・開発サイクルに携わることができます。
経営に近い技術活用：経営層や顧客に対する直接的な価値伝達を担うため、技術を起点とした意思決定に深く関わることができます。
事業と研究開発の両立：短期の直接的な事業インパクトと、中長期の技術開発の両方に関わることができます。
全社横断での技術貢献：将来的にFAのみならず、ヘルスケアやソーシャルソリューションなど多様な事業に貢献する機会があります。

募集概要
組織全体の意思決定を支援するデータ分析および機械学習を活用したプロジェクトを率いるシニアデータサイエンティストを募集しています。
本ポジションは、プロダクトチーム、エンジニアリングチームおよびビジネスチームと連携し、実行可能なインサイトを提供し、スケーラブルな分析ソリューションの開発を行うほか、分析・機械学習・データ管理におけるベストプラクティスの確立を支援します。

業務内容
分析・意思決定支援
ビジネスや製品に関する意思決定を支援する分析プロジェクトを主導する
施策やパフォーマンスを評価する指標や分析フレームワークを設計する
セグメンテーション、トレンド分析、実験、その他の高度な分析を実施する
ステークホルダー向けのダッシュボード、レポート、プレゼンテーションを作成する
技術者および非技術者双方に向けて分析結果や提言を分かりやすく伝える

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
予測モデルおよびセグメンテーションモデルの開発・展開
モデルのモニタリングプロセス(パフォーマンス、ドリフト、データ品質)を構築し維持する
プロンプト設計、オーケストレーション、評価を通じてLLMをビジネスワークフローに適用する
RAGやファインチューニングなどのLLM適応アプローチへの貢献
モデルの品質、堅牢性およびビジネスインパクトの評価方法を定義する
他のチームメンバーに機械学習のベストプラクティスを指導する

データ統合・分析基盤の整備
複数のデータソースから分析データセットを設計・維持する
指標の定義と報告基準を確立し文書化する
データエンジニアと協力して、データ構造、トラッキング、データ品質を改善する
再現可能な分析、文書化、データガバナンスの実践を促進する
チーム横断的な分析機能・基盤の構築に貢献する

The responsibilities of this role include, but not limited to:

・Ensuring an appropriate and tailored Internal Control framework is in place for the various business activities;
・Ensuring consistency of Internal Control approach
・Ensuring an optimised and current set of process narratives, process flowcharts, Risk and Control Matrices (RCMs), policies and approval paths are in place to reflect the agreed control framework and actual operations;
・Coordinating and ensuring key our company policies and procedures are updated annually;
・Providing internal control guidance and hands-on support to commercial and functional teams in managing operational risks, while respecting the expertise of process owners and helping them reach well-reasoned decisions on control design and process change;
・Leading the Operational Sign Off process for all new business activity/product, ensuring proper signed off by relevant functions and tracking action items;
・Leading the control gaps/incidents reviews, including root cause analysis, recommending mitigating controls, reporting and tracking the remediation actions to closure;
・Proactively challenge the status quo, identify control and process improvement opportunities, and take ownership for driving changes from issue identification through design, stakeholder agreement, implementation and measurable operational improvement;
・Compiling and preparing relevant Internal Control metrics and KPI reports on a monthly and ad-hoc basis;
・Conducting process reviews (including sample testing) to ensure compliance of our key policies and procedures;
・Ensuring identified risks, breaches and incidents are timely reported to both internal and external stakeholders;
・Leading the annual risk matrix review, working with risk and process owners to ensure relevant risks and mitigating controls are captured, clearly linked to business processes, and supported by appropriately designed and documented controls;
・Providing hands-on support to significant system change initiatives and business projects to ensure that sound controls, approval paths and process requirements are designed into solutions from the outset and successfully embedded in operations;
・Providing assistance to the Internal and External Auditing teams and ensuring on time delivery of all audit actions;
・Acting as the key contact for and coordinating the J-Sox reporting;Involvement in ad hoc projects;Managing and guiding the team.

生命保険をわかりやすく、安く、便利に提供するという理念の実現に向け、競合・顧客の分析に基づく課題抽出から、直販チャネルの販売戦略の企画・立案までを担うポジションです。事業を自ら推進できる面白さがあり、計画した目標数字や進捗に関しては経営層への説明責任を担う重要な役割です。分析だけでなく、目標達成に向けて実行を担う他部門を巻き込み、時には交渉や調整を粘り強く行いながら事業を推進していく泥臭さも求められます。

具体的な業務:
・市場調査設計（Webアンケートによる需要調査やNPS調査など）と実行
・業績モニタリングと数字・データを用いた分析
・競合の情報収集と分析
・予算策定や収益管理、計画実行のための企画および部門間調整

ポジションの魅力:
・上場企業の未来を構想するスケールの大きな業務に携われます。
・未経験からでも、他社でいう経営企画のような業務を経験できます。
・他部門ともコミュニケーションが多く必要なやりがいのある業務です。

【業務概要】
国内株式、あるいは外国株式の企業調査アナリスト業務（国内外の年金資金、投資信託資金の株式アクティブ運用向け）です。

【業務内容】
・上場企業の経営陣やIR担当者等との対話・取材を通じた投資判断に係る分析を行います。
・担当業種・銘柄を中心に企業調査・分析結果をファンドマネージャーに情報連携します。投資推奨レポートの発信や議論を通じて、ファンドマネージャーの投資判断をサポートします。
・長期視点での財務分析、非財務（ESG）分析、将来業績予想の作成、経営課題に関する建設的対話活動等を実施します。業績予想作成銘柄数は約30社です。統一化されたバリュエーションシステムを中心に、企業価値評価を算定します。議決権行使における意思決定にも関与します。

【ポジション・部門の魅力】
各アナリストがそれぞれ特定の業界を担当します。担当銘柄数は、経験者の場合30社前後、未経験者の場合、初年度は数社で、その後増えるイメージです。
人事評価においては、35歳頃迄は調査分析力、情報発信力、レポーティング力を重視します。それ以降は、運用パフォーマンスへの貢献度を重視します。
アナリスト業務を一定経験した後のキャリアアップのイメージは、各人の適正・能力に応じて、そのままアナリストとしての専門性を磨くケース、国内外のファンドマネジャー（他資産も含む）を目指すケース、ESG領域で新たな専門性を磨くケース等があります。