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に、国内株式または外国株式の企業調査アナリスト業務を担当します。
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、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。企業価値評価を算定し、議決権行使における意思決定にも関与します。

【主な業務内容】
◆ 生成AI・大規模言語モデルを活用した業務システム、AIエージェント、ナレッジ検索機能の設計・実装
◆ 検索拡張生成（RAG）基盤の設計・構築、精度評価、改善
◆ クライアントの現場業務や利用者課題のヒアリング、要件整理、技術的な実現方法の検討
◆ クラウド（AWS／Azure／Google Cloud）環境でのAPI設計、アプリケーション開発、運用改善
◆ 既存の仕組みがない領域での新規立ち上げ（業務データの取得方法から、評価の自動測定、バージョン管理の設計まで）
◆ 自社プロダクト「GISHO（技承）」「PERKS」の機能開発・改善
◆ 稼働管理・タレントマネジメント・1on1・日報など、社内オペレーションを支えるシステムの開発・自動化
◆ コンサルタント・ビジネス職と連携した仕様調整、リリース後の改善、品質改善

【この仕事で得られる経験・成長】
◆ 生成AI・検索拡張生成（RAG）・AIエージェントを実際の業務システムに組み込み、運用改善まで担う経験
◆ AIエンジニアとしての実績を、基幹産業のプロジェクトで積み上げる経験
◆ 既存の仕組みがない領域をゼロから設計する経験（ある大手製造業では、既存サービスも社内の開発体制もない状態から、
業務データの取得と評価の仕組みまで設計しました）
◆ 顧客や社内利用者と直接対話し、課題を整理してプロダクトや仕組みに落とし込む経験
◆ 社内で検証した仕組みを、顧客向けの機能や自社プロダクトへ展開する開発経験
◆ AIや特定技術の使い方だけでなく、課題発見・要件設計・品質判断まで担うエンジニアリングの経験

【AIについて】
※ 生成AIやAI・機械学習そのものの実務経験は問いません。重視するのは、エンジニアとしての開発力を土台に、生成AIを実
際の業務へ組み込み、使われ続ける仕組みにする力です。入社後に生成AIを使うプロジェクトの主担当を担っていただく前提
で、必要な知識は社内のAI基盤と実務の中で身につけていただけます。
※ 実際の業務に組み込み、利用者の反応を見ながら運用改善まで関わります。

【主な業務内容】
◆ クライアントの業務課題・制約・運用現場を踏まえた技術方針と開発計画の策定
◆ 生成AI・大規模言語モデル・検索拡張生成（RAG）・AIエージェントを含む全体アーキテクチャの設計
◆ Python・TypeScript・クラウド環境を用いた業務システム、API、データ連携基盤の設計・実装リード
◆ 自社プロダクトの機能設計、開発方針の策定、品質改善
◆ 稼働管理・タレントマネジメント・1on1・日報など、社内基盤の開発テーマの設計と推進
◆ 複数名のエンジニアチームにおけるタスク設計、設計レビュー、コードレビュー、品質管理
◆ クライアント・事業責任者・コンサルタントとの技術面・業務面での合意形成
◆ 社内で検証した仕組みを顧客向けに再利用するための標準化、再利用設計、実装推進

【この仕事で得られる経験・成長】
◆ AI×BPRのプロジェクトにおいて、課題整理から実装・運用改善まで技術責任を持つ経験
◆ 生成AIを組み込む業務システムのアーキテクチャ・品質・運用を判断する経験
◆ 社内基盤を実験環境として活用し、検証した仕組みを顧客向けに展開する経験
◆ コンサルタント・ビジネス職・エンジニアをつなぎ、開発チームとして成果を出す経験
◆ 技術選定だけでなく、顧客価値・運用定着・チーム育成まで含めて意思決定する経験
◆ 特定の技術やプロダクトに閉じず、複数の業界・業務にまたがるAI実装をリードする経験

同社の未来をつくる新規光学技術の開発を担当します。

●組織について
同部署は2025年4月に発足したRD＆E（Research,Development＆Engineering)戦略本部において、技術開発及び試作開発を担う「テクノロジー創生部」です。同戦略本部の発足以前は、各統括本部ごとで必要な技術開発をそれぞれが行っていましたが、それらを統合し、横ぐしで同社全体に対して新しいコア技術を創生・製品開発に繋げる役割を担います。技術開発については、社内(戦略や設計・製造部門等を含む)、グループ会社に加えて、国内や海外の大学、コンソーシアム、企業と連携し、最先端の技術に触れながら業務を行います。

●業務内容
5 10年先を見据えた基礎的な新規技術の検討・開発から、それら技術を用いた製品化を視野に入れた試作開発・評価までを担当します。市場規模および市場成長性の観点から分光技術に着目し、「分析技術（光源・光学回路）」「検出技術（センシング）」「顕微技術（イメージング）」の技術開発を進めており、将来的な製品化も見据えた上で、現在はその手前の基礎的な技術の検討・開発を実施している段階です。入社後は希望・経験も考慮し上記いずれかのテーマに関わる予定です。

【具体的な業務内容】
IRやラマンなどの分光分析実験を行うための光学定盤への光学回路設計・試作と実験、解析

【ポジション・部門の魅力】
技術の潮流を俯瞰し、顧客課題解決につながる「技術の目利きの力」で、「見る・測る・分析する」ための将来コア技術を探索/創生/検証/獲得します。このコア技術を起点とした新たな柱事業を創る活動をともに牽引する技術者を募集します。
1. 分光技術は非侵襲かつ高速に試料の性状を観察するための有用なツールです。物性物理や材料科学、バイオなどの基礎研究分野にとどまらず、産業分野においては開発から品質管理まで幅広い検査に活用されています。
2. 「見えないものを見る、測れないものを測る、分析できないものを分析する」を実現するために、より高性能で、より高機能で、より使い勝手のよい分光製品を開発して世の中に提供することで、世界の人々の幸福に貢献します。
3. コア技術の獲得、そして事業の立ち上げを進める過程で、最先端技術および社会実装に携わることができます。
4. 分光技術は光学だけではなく、物質と光の相互作用といった物理的な知見と深い洞察力が要求される分野です。また、製造(生産技術)までを念頭においての開発となるため非常に難易度が高く、チャレンジングな業務です。
5. 基礎的な技術検討から製品化を視野に入れた試作開発・評価まで自分で手を動かしながら経験ができます。
6. 光学に関するエキスパートで構成された組織となるため、切磋琢磨しながら技術を磨くことが可能です。

クライアントの事業成長の実現に向けて、同社ならではの戦略立案/設計/実行支援を行うプロフェッショナルサービスの一貫として、クライアント企業に伴走し、各種データの分析や活用を始めとしたプロジェクト業務を担っていただきます。
「顧客中心の体験の向上」を第一に捉え、「企業コンテキストを理解」したうえで、クライアント企業のビジネス上の課題を解くプロジェクトの設計/実行を行います。

具体的な業務:
- クライアント企業の事業貢献を目的としたデータ活用プロジェクトの設計 / 実行
- マーケティング戦略立案のための顧客データ分析 / 戦略設計書の作成
- ターゲット・セグメントの策定をはじめとした施策設計のための顧客データ分析、コミュニケーション施策の立案
- マーケティング上の現状数値把握及びKGI・KPIの設計 / レポーティング
- マーケティングへの活用を見据えたデータマート要件定義 / 分析基盤の構築 / ダッシュボード設計

ポジションの魅力:
- 同社製品が有するコミュニケーション基盤・データ基盤を基にした実行性の高いプロジェクトの設計/推進が可能
- プロダクトを持つ企業の特性を活かし、分析・施策提案にとどまらず、顧客に伴走するパートナーとして施策の実装・振り返りまでトータルで支援可能
- クライアントのパートナーとして、顧客が有する課題に向き合い解決に向けてチームで取り組める経験が積める
- 型にはまった手法や形式に囚われず、メンバー個人が有する経験や知識を活かした挑戦が可能
- 事例共有や勉強会の場を通じたチームとしての学習と経験知を大切にしており、深い知識や経験を得られる点

募集概要
データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくることをパーパスに、多くの企業の「DX・データ活用」を支援しています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
【事業内容】
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

配属部門：アナリティクスコンサルティングユニット
ご経験やご意向に応じて、流通・小売・製造業・金融等、各事業部に配属いたします。
担当いただくプロジェクトにおいては、事業部関係なく、様々な業界へのアサインが可能です。
構想策定から実装までEnd to Endでお客様のデータ活用を支援するプロフェッショナルサービスの部署です。
ビジネスと技術を融合させるため、コンサルタントとデータサイエンティストが同じ部署に所属し、一体となってプロジェクトを推進しています。
現在は多くのコンサルタントが在籍。
外資コンサル、大手IT、シンクタンク、デジタルエージェンシー、AIベンチャーなど多様な出身者が活躍しています。

業務内容
データ分析のプロフェッショナルとして、技術とビジネスの架け橋となり分析の設計・実行から現場での活用支援までを担います。

【具体的な支援領域（例）】
a. マーケティング領域（売上・顧客体験の最大化）
購買データ、Web・アプリの利用データ等を分析し、マーケティング戦略策定や施策最適化を支援。
b. オペレーション領域（業務効率化・コスト最適化）
調達、在庫、物流、人・設備の稼働データ等を可視化し、業務プロセス改革や現場の最適化を支援。
c. 全社・その他領域（経営課題の定量化・新規事業など）
上記に限らず、全社戦略の定量化、新規事業の実現可能性調査（Feasibility Study）、組織横断のデータ基盤活用など、幅広いテーマに対応します。

【具体的な業務例】
・課題定義・分析設計：クライアントへのヒアリングやデータ構造調査を通じた、ビジネス課題の特定および分析アプローチ（仮説設定・データ設計）の策定
・分析実行：クライアントデータの抽出・集計・分析（PoC / Feasibility Study含む）の実行と、分析結果に基づくビジネス施策・改善案の導出
・ダッシュボード・KPI構築：意思決定や業務運用のためのKPI定義、およびデータ可視化スキーム（BIダッシュボード等）の設計・構築
・ビジネス実装・現場定着支援：分析結果や施策案をクライアントの意思決定・現場運用に落とし込むための伴走支援（レポーティング、クライアントコミュニケーション）
・データサイエンティスト・エンジニアとの協働推進：高度な解析やシステム化が必要なプロジェクトにおける、データサイエンティスト／エンジニアとの連携

【案件事例】
・大手企業：グループ全体のデータアセスメントおよび各事業会社における経営・事業課題の定量化支援
・大手企業：購買・Web行動データの集計・分析に基づくデジタルマーケティング施策の立案およびPDCA運用体制の構築
・大手企業：調達・配送データの可視化（BIダッシュボード構築）による業務プロセス改革および現場への定着支援

働く魅力
・大手クライアントの変革に直結
各業界を代表する大手企業が中心。幅広い業界・テーマのコンサルティングを通じて、大企業のビジネスモデル変革に直結する手応えを得られます。
・多くのスペシャリストとの協働環境
多様な強みを持つデータサイエンティストやエンジニアが多数在籍。プロジェクトごとに柔軟なチームを組み、技術面も強固に推進できます。
・最上流から実装・定着まで一気通貫で推進
DX戦略・構想策定から、システム実装・現場定着までを一貫してリード。新業務設計や技術選定など、大きな裁量を持ってプロジェクトをデザインできます。
・新規サービス・ソリューションの企画にも挑戦可能
クライアント支援で得た知見を活かし、新規サービスやソリューションの企画・立案にも積極的にチャレンジできる環境です。
・1人1プロジェクト集中＆丁寧なフィードバック体制
メンバー層は基本的に1人1プロジェクト担当とし、深くコミット可能。レビューアー制度により属人化を防ぎ、日常的にフィードバックを得て成長できます。
・最先端技術・ナレッジを学べる豊富な育成環境
社内勉強会や研修が活発で、最先端のAI・データサイエンス技術やコンサルナレッジを継続的にキャッチアップし、互いに高め合える文化です。

★視聴データ・顧客データ・行動ログを活用したデータ分析
#データアナリスト #データ分析 #要件定義 #生成AI
◎リモート/出社併用 ◎標準就業時間：7時間15分 ◎フレックスタイム制
◎厚生労働省 女性活躍推進認定 プラチナくるみん認定/えるぼし認定（3つ星）取得

●仕事内容
・各事業部門および外部クライアントとの対話を通じた課題整理、分析テーマの企画・要件定義
・保有する視聴データ、顧客データ、行動ログ等を活用したデータ抽出・加工・分析
・SQL、Python、BIツール、統計解析・機械学習を活用した分析モデルの構築・評価
・分析結果に基づく施策提言、効果検証および意思決定支援
・生成AIを活用した業務変革・データ活用推進

●この仕事の魅力
お客さまに設置したSTB（Set Top Box）を経由して、承諾をいただいたお客さまからテレビの視聴データの取得を行っているほか、多角的に展開するその他サービスのご利用データやデジタルチャネル・コールセンター等のお客さま応対のデータ等を保有しております。これらの1st partyデータを、マーケティングや商品開発・カスタマーサポート・新規事業等、既に様々な用途で分析・活用していますが、今後も重要な経営資源と位置付けられております。分析できるデータが多いこと、データ活用の機会が多いこと、社内からの期待が高いこと等、データ分析者が活躍できる条件が整っている点が魅力です。

●キャリアパス
社員の成長を全力でサポートしています。全社共通の研修プログラムのほか、データアナリティクスに関わる専門スキルを高めキャリアパスを明確に描ける環境が整っています。データ分析実務とビジネス部署との議論を通じて事業に関わる広範な知識・経験を積んでいただく中で、ご本人のご志向や適性により管理職へのキャリアアップやビジネス部門へのキャリアチェンジ等も相談可能です。

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する同社生成AI PFの適用とその効果検証を実施します。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施します。さらに顧客業務に合わせた独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施します。

【具体的な業務】
・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案
・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備
・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築
・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション
・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施
・上記業務のドキュメンテーションなど
・エグゼクティブへのレポーティングの実施

【ポジション・部門の魅力】
下記のような知識、経験を積むことが可能です。
・実践的、かつ高難易度の業務課題に対して深層学習・機械学習・自然言語処理・データサイエンスなど自身の専門性を存分に発揮いただけます。
・海外の高スキルエンジニアとの共同プロジェクトの実施
・海外で先行して導入検討されている生成AI/データ活用に関する先進知識
・国内外のトップ企業への課題解決策の提案
・パートナー企業の最新ソリューション、ベータサービスの検証などを行い、最新技術に触れる。
・海外のハイパースケーラーエンジニアとの交流機会など

同社の品質保証部食品分析グループにて、食品中の危害物質（残留農薬、動物用医薬品、重金属など）に関する、分析技術開発・分析業務・品質管理を主担当として担当します。

・新規分析技術開発プロジェクトの企画・推進
・分析法の開発、改良、効率化
・製品・原材料・資材の分析、および結果の妥当性評価
・分析結果に基づく課題抽出、改善提案
・QA／QCの観点での分析管理、業務フロー整備、進捗管理
・関係部署と連携した業務推進

使用する機器はLC-MS/MS、GC-MS/MS、ICP-MS、HPLCなどです。

若手メンバーが多いチームで、リーダーシップを発揮し、新しい分析手法の確立に前向きに取り組むことが期待されます。

安全研究所の品質保証部は、グループ全体の製品に関する品質保証の役割を担っています。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。
＜職務内容＞
・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（DNA配列分析、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がアサインされます。

＜補足＞
お客様相談室や工場（主に国内）からの鑑定依頼に対応します。1日約20件の依頼があり、チームで分担して対応します。様々な分析対象に対応するため、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。

本ポジションでは、指摘品（クレーム品）や生産工程における異物混入に対し、対象物の分析・同定を主に担当します。異物例としては、虫、植物、有機物、金属、プラスチック、セラミックなどがあります。特に虫、植物、有機物に関する専門性を持つ方を求めています。

ウェルス・マネジメントIT部は、ウェルス・マネジメント部門におけるシステム及びビジネスプロセスの企画・開発において、ビジネスとテクノロジーを繋ぐ重要な役割を担っており、ビジネスと一体となって、ウェルス・マネジメント部門のビジネス拡大に貢献しています。
現在、ウェルス・マネジメント部門のシステムを取り巻く環境は、大きな変換点を迎えております。これまで、ビジネス領域ごとに個別最適化されてきたシステムを、今後、グローバル基準に標準化していきます。また、ベンダー・マネジメント・モデルから内製化へ開発モデルをシフトしていきます。標準化することで、レガシー・固有技術からの脱却によるコスト削減、グループ会社におけるノウハウを活用することで運用効率化を目指します。更に、内製化を進めることで、品質・コストをコントロール可能とし、ビジネススピードの向上に寄与します。
部内において必要となる人員も多様化することから、このたび人材募集を行っております。

データ分析エンジニアとして、データ基盤の運用保守業務を含むデータ分析プロジェクトに参画し、ビジネス部署やシステムパートナー等と連携の上、データモデリング、エンジニアリング、開発等のデータ分析業務（運用保守業務を含む）を担当いただきます。

【具体的な業務】
1. データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
2. データ基盤のフレームワーク構築（運用保守業務を含む）
3. ビジネス部署との協業によるAI活用基盤の構築・保守
4. 同社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
5. 社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業

業務概要:
社債運用におけるクレジット分析・銘柄選択助言を行います。

業務内容:
・債券発行企業のクレジットファンダメンタル及びESGの分析
・セミマクロ・業界分析、並びにクレジット市場分析
・発行体、証券会社、格付会社等とのミーティング・情報収集
・信用格付け・投資推奨の付与、ファンドマネージャーへの銘柄選択助言・情報提供
・顧客・運用コンサルタント等に対する資料作成・プレゼンテーション

キャリアパス:
国内外の社債分析を通じて、財務分析力や市場を見極める力を高度化し、将来はグローバルな視点を持ち、国内外の債券運用をリードする人材として活躍することを期待されています。

業務概要

社債運用におけるクレジット分析・銘柄選択助言

業務内容

債券発行企業のクレジットファンダメンタル及びESGの分析
セミマクロ・業界分析、並びにクレジット市場分析
発行体、証券会社、格付会社等とのミーティング・情報収集
信用格付け・投資推奨の付与、ファンドマネージャーへの銘柄選択助言・情報提供
顧客・運用コンサルタント等に対する資料作成・プレゼンテーション

キャリアパス

国内外の社債分析を通じて、財務分析力や市場の見極める力を高度化し、将来はグローバルな視点を持ち、国内外の債券運用をリードする人材として活躍することを期待しています。

業務概要:
グループ会社のデジタル戦略部門とパートナーシップを組み、新しいデジタルサービスや価値の発掘および検証（プロトタイピング）、ビジネス化の意思決定支援、プロダクトの具体化（PRD、BRD、SRD精緻化）をアジャイル開発手法（スクラム）で推進します。プロジェクト/プロダクト開発の要求管理、要件の整理と精緻化をグループ会社のプロダクトオーナーとともに推進します。

具体的な業務:
* AWSを活用したモバイルアプリ向けAPI開発の各種システム企画、開発プロジェクト推進
* 温室効果ガス排出量の可視化クラウドサービスの企画・開発・運用
* 成年後見制度サポートサービスの企画・開発・運用
* ファミリーネットワークサービスの企画・開発・運用

ポジション・部門の魅力:
* グループ会社に対して対等な発言ができ、ビジネスサイドと一体となって攻めのシステム開発を行います。
* パブリッククラウド、コンテナ、マイクロサービス、API連携、DevSecOpsなどを積極的に活用し、常にトレンドをキャッチアップし続けています。
* 比較的若い人中心の組織で、フラットな環境かつ、お互い切磋琢磨できる環境です。新しいことにも積極的にトライできます。
* 多国籍のバイリンガルな社員が在籍しており、多様性に富む組織です。
* グループ会社のデジタル戦略部門とパートナーシップを組み、新しいデジタルサービスや価値の発掘および検証（プロトタイピング）、ビジネス化の意思決定支援、クラウドネイティブアプリの本番開発および運用を内製主導で推進しています。
* 上流工程のビジネス企画、システムソリューションの提案、UX/UIデザインをはじめ、アジャイル開発手法を用いて下流工程のビルド（コーディング）、テスト、リリースおよびシステム運用を一気通貫で対応しています。
* 多様な職種（ビジネスアナリスト、UX・UIデザイナー、スクラムマスター、ソリューションリード、ソフトウェアエンジニア、テストエンジニア、QAエンジニア、Opsエンジニア）およびキャリアプランがあります。
* 週3回程度の在宅勤務が可能です。
* スキル向上、チームビルディング、イノベーションを推進するためDXハッカソン、アウトドア研修・ワークショップを企画・開催しています。
* 開発端末はMacbookを利用しています。

【業務概要】
取引先の開発現場でデータサイエンティストとして開発業務に従事します。

【想定業務】
仕様書や半導体デバイスエンジニアの指示に従い、下記のプログラム作成、デバッグを行います。
・半導体テストプログラム (パラメトリックテスト)
・テスト結果を仕様に従い出力するプログラム
・テスト結果を仕様に従い計算、分析、グラフ表示を行うプログラム
・テスト結果を仕様に従い演算などを行い、ネットワークへ送信するプログラム
・プログラミング(Python, MATLAB, SQL)作業
・統計ソフト(JMP, Spotfire)を用いた作業
取引先は全国の大手企業など800社以上あり、プライム契約を結んでいる大手メーカーやSIerにて、ソフトウェア開発（AI、 IoT、アプリ、画像処理、クラウド、WEB、組込）業務を担当します。
AI、IoT、画像処理の案件も多く、最先端の技術領域の業務を担当します。
経験や希望に応じて案件を決定します。
ユニットと呼ばれるチーム単位で取り組みます。同社のエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもあります。
経験・スキルにより、PL、PMとして活躍することも想定しています。

【業務内容事例】
・鉄道会社向け運行管理システム
・防衛相向けWEBシステム
・製鉄所向け管理システムの開発

【ポジション・部門の魅力】
1. 話題性の高いモノづくりに携わることができます。
2. プロジェクトによっては、白紙の段階から構想をもとに要件設定ができます。
3. 様々な技術を試せる環境で働くことができます。
4. 各々の技術力の成長ができる環境です。
5. ライフワークバランスが取りやすいです。
リーディングカンパニーとして業界価値を高めるため、そしてエンジニアの選択肢が多い働きやすい職場環境をつくるために、様々な取り組みを行っています。例えば、技術コンサルティング業務のさらなる強化。これにより抜本的な収益構造改善による給与水準の向上や、エンジニアが安定的に強みを磨き続ける環境づくりができるのです。現役エンジニアとしてプロジェクトを統括する社員などからも「人生を通して徹底的に技術を磨くことができる環境」との声が上がっています。また、社員の夢を実現まで応援する「自己実現委員会」などの独自の研修制度や、そもそもの生き方から共に考え、悩み、最適なキャリアを描く風土があり、人がいます。技術を育てる技術が、同社には溢れています。

【豊富な研修制度】
自社研修以外にもUdemyやAidemyなどの外部e-Learningのコンテンツも会社負担で利用できます。
技術研修数：1,092研修
ヒューマン&ビジネス系研修：155研修
これまでに研修を受講したエンジニアは97,492名。
階層別、職能別、目的・課題別の研修プログラムを200種以上用意しており、いつでも学ぶことができます。
さらに、技術研修事業を手がけるグループ会社が運営する、全国60校以上の外部スクールも活用可能です。多様なニーズに対応しています。
その他にもさまざまなプログラムを用意しています。
変更の範囲：会社の定める業務

【業務概要】
市場戦略リサーチ部門には4つのグループ(マクロ・ストラテジー、金利ストラテジー、為替ストラテジー、クレジット・ストラテジー）があり、各チームはアナリスト（ストラテジスト、エコノミスト）、アシスタントから構成されています。クレジット・ストラテジー・グループのアナリストは、国内外の社債等発行体（海外はソブリンも含む）を業種・国ごとに担当し、業界や担当企業・担当国のレポートを作成し、国内外の機関投資家をはじめ、様々なユーザーに情報発信をしています。主な顧客はグローバル・マーケッツ（GM）となりますが、20年新設のコンテンツ・カンパニーの一員として、ウェビナーやモバイルアプリなどの多様なツールを通じ、ウェルス・マネジメント部門やインベストメント・バンキング（IB）など幅広い顧客に貢献しています。

【具体的な業務】
国内外の社債等発行体の分析や投資戦略の作成などを行います。また、業種担当アナリストとして、分析や市場の状況などを踏まえ、レポートの作成や投資家外交を実施し、クレジットアナリストとしての責任を担い、社内外に向けた情報発信を遂行します。主要顧客のGMに加え、ウェルス・マネジメント部門やIB向けにもサービスを提供します。同社のブランディング向上のため、内外メディアからの問い合わせにも積極的に対応します。

【ポジション・部門の魅力】
国内での強力な顧客基盤とリサーチへの評判の高さに加え、ビジネス拡大に伴い増加している情報提供ニーズに対応するための、積極的な採用です。グループとしては、国内外業種・国を幅広くカバーしていますが、実際の担当などは、これまでの経験や希望を伺いながら、決定される予定です。

【業務概要】
サーマル設計部門が手掛ける空冷技術に関する解析業務です。

【具体的な業務】
空冷技術の設計検討に必要な各種解析を通じて、製品に生じる熱や負荷の影響を検証し、設計の妥当性や信頼性を確認する業務です。解析後は、得られたデータをもとに結果を評価・考察し、報告書として取りまとめます。さらに、解析結果や考察内容を設計部門へ共有し、設計内容の改善や検討に活かす業務です。

詳細:
・熱応力解析、熱変形解析、疲労解析、破壊解析等の専門解析
・解析結果の評価、報告書の作成、および設計部門へのフィードバック

【ポジションの魅力】
・データセンターの半導体の冷却という、成長が見込まれる技術・市場に関する業務に携われます。
・世界的企業のエンジニアと直接やり取りが可能です。
・様々な部材の製造方法に精通し、実際のものづくりに携わることができます。
・会社都合での転勤はほとんどなく、腰を据えて長期的に就業できる環境です。
・住宅補助や資格取得支援など福利厚生が手厚く、働きやすい環境です（別途規定有）。
・業務習得後はフレックス制度にも対応しており、柔軟な働き方が可能です。

【働き方】
・勤務形態：日勤
・休日：土日祝休み
・出張：無
※繁忙期は月2回ほど休日出勤の可能性あり

【研修制度】
業務は現場での丁寧なOJTを通じて学べます。それぞれのスキルや経験に応じて事前研修も用意されており、自信を持って実務に入れます。

グループのサービスの根幹を支える「企業情報データ」を扱うポジションです。世の中に公開されている企業情報を集めてデータベースに登録・更新し、正確な状態に保つ仕事です。具体的には、企業HP・各種WEB媒体などの公開情報から企業情報を収集し、決められたルールに沿ってデータベースへ登録・更新・管理していただきます。業務レクチャーがあるため、未経験の方でも段階的に業務を覚えていける環境です。

＜具体的な内容＞
日々の業務は、大きく「情報を集めて登録する作業」と「登録済みデータをチェック・更新する作業」が中心です。
企業情報の収集・登録・更新・管理（官報・登記簿・有価証券報告書・企業HP・WEB媒体などから
・企業の人物・人物異動情報の収集・登録・更新・管理
・クラウドワーカーなど外部関係者へのメール対応

●慣れてきたら広げられる業務
ご経験やスキル、ご志向に応じて、下記のような業務にも挑戦いただけます（入社後すぐに求めるものではありません）。
・オペレーションの構築や効率化などの改善業務
・組織運営に関連する業務（派遣会社との調整、社内ミーティングの運営　など）

●あるチームにおける1日の流れ（イメージ）
9:00-9:30 　 バーチャルオフィスに出社。朝会で当日の連絡事項を確認し、業務開始
9:30-12:00 メンバーとコミュニケーションを取りながら業務（企業の開示情報の取得、業務委託先や派遣スタッフへの指示出し・フィードバックなど）
12:00-13:00 休憩
13:00-14:00 業務（午前中に確認したデータをプロダクト画面に反映する作業）
14:00-15:00 残りのタスクを確認し優先度が高い業務に入る
15:00-16:00 ミーティング（1on1や業務ふりかえりなど）
16:00-18:00 業務の続き行い、チャットツールにて日報共有後退勤退

●本ポジションの魅力
・多種多様な情報データを、より速く正確にグループ各サービスへ届けるための、貢献性の高い業務です
・業務改善に関するアイデアを積極的に提案し、実現しやすい環境です
・3か月に一度の評価があり、習熟度に応じてステップアップできます
・社員ごとの雇用形態等を前提としないフルフラットな組織
・フルリモート勤務可能（必要に応じてオフィスへの出社を求められる場合もあります）
・毎日バーチャルオフィスに出社し、チームでMTGやレクチャーを行うため、質問や相談がしやすい環境です
・電話対応・対面での顧客対応などはほぼありません

●私たちが用意しているサポート・合理的配慮について
安心して長く働いていただけるよう、以下のサポート・配慮を行っています。
・相談しやすい環境：チームでは口頭コミュニケーションが主。毎日朝会が30分 60分あり、タスクの優先順位や共有、相談がしやすいです。また、1:1のレクチャーを実施しています。
・合理的配慮について、入社後速やかにHR担当者よりヒアリングをさせていただき、ご本人、上司、HRの3者で目線を合わせて働きやすい環境作りを目指しています。
・入社後3ヶ月程度は、HRとの面談を隔週で実施し仕事、人間関係、体調管理などについて環境への適応をサポートしています。
・通院への配慮：入社日から6ヶ月間、月1回の通院休暇を有給で取得可能（7か月目からは有給を付与）

情報プラットフォームを提供する企業でのポジションです。同社では、業界の第一線で活躍する有識者（エキスパート）へのインタビューを通じて得られた一次情報・示唆を、構造化されたコンテンツとして提供する新規事業を立ち上げます。金融機関・事業会社の経営企画やM&A部門など、一次情報を求めるプロフェッショナルに対し、「その業界を最もよく知る人の生の声」を届ける事業です。その中核として、事業のコンテンツ設計から立ち上げをリードいただくシニアアナリストを募集します。ゼロから事業と仕組みをつくり上げるフェーズであり、自らの手で新しい産業情報インフラを形にしていく手応えのあるポジションです。

本ポジションは、エキスパートインタビュー起点のコンテンツ事業において、どのテーマ・業界で、どのような有識者に、何を聞き、どう価値あるコンテンツに仕上げるかという一連のプロセスを設計・実行いただきます。顧客（投資家・事業会社等）が本当に知りたい論点を見極め、適切なエキスパートを見つけ出し、鋭いインタビューで示唆を引き出し、それを再利用可能なコンテンツ資産へと編集する この一気通貫の価値創出を担っていただきます。同社では、リーダー軸とプロフェッショナル軸のどちらで成長するかを自身で選択でき、専門性を極める道も、事業成長を牽引する組織リーダーの道も選べます。

具体的な業務内容：
1. コンテンツ／リサーチ戦略
- 顧客ニーズと市場動向を踏まえた、注力業界・テーマ・論点の設計
- コンテンツラインナップ（カバレッジ）とロードマップの企画
2. エキスパート選定・インタビュー
- テーマに最適な有識者（元経営層、業界実務家、専門家等）の探索・見極め・アサイン
- インタビューガイド／質問設計と、示唆を引き出すインタビューの実施
- インタビュー内容の編集・要約・構造化による、販売可能なコンテンツへの仕上げ
3. 品質・事業運営
- コンテンツ品質基準の策定と、レビュー・品質管理プロセスの構築
- 営業・エンジニアなどの他職種と連携した、プロダクト／オペレーションの構築

魅力・やりがい：
- 競合に先んじて、日本発のエキスパートインサイト事業をゼロから立ち上げる中核メンバーになれる
- エキスパートの探索・インタビュー設計・コンテンツ化まで、一気通貫で事業をデザインできる
- 自身が生み出すコンテンツが、投資家や経営層の重要な意思決定に直接影響を与えられる
- 専門性を活かしながら、事業の成長そのものをリードする立場としても活躍できる

・M&Aアドバイザリー（国内M&A、クロスボーダーM&Aの案件組成・執行）

・M&Aアドバイザリー（国内M&A、クロスボーダーM&Aの案件組成・執行）

マーケティングコミュニケーション領域（主に広告領域）において統計分析、データ・テクノロジーを活用した課題解決の専門家として広告主のmROI改善（もしくはビジネス課題の改善）を目的とした業務に従事します。市場ニーズを捉えた新規ソリューションの企画、同社が保有するソリューションを用いた課題解決提案、実分析業務、分析結果の読み解きからレポート・示唆出しまで一気通貫で対応できます。

＜業務概要＞
マーケティングコミュニケーション領域におけるデータを活用した分析/コンサルティング業務

＜具体的には＞
・顧客課題(分析課題)の把握
・課題に対して最適な解決方法（分析設計含む）を提案
　・利用データ、分析環境、ソリューション、ツールなどの選定
　・分析手法の選定
・データ分析実施（課題解決の一例）
　・SQLを駆使した大規模ログデータ集計
　・Python/Rによる基礎的な統計分析
・分析結果の読み解き
　・分析結果からの示唆出し
・業務への活用方法の提示

＜本ポジションの魅力＞
・データ分析を通じてクライアントの意思決定に資するコンサルティングができる。ビジネスに落とし込まれた分析実務能力を磨くことができる。
・データをいかに利活用できるかが会社としての差別優位性に直結する。そのため、重要度/注目度の高い仕事に関わっているという実感が得られる。
・AIや機械学習も手段の1つであり、先端テクノロジーへのキャッチアップはグループ内で歓迎される。自身の成長意欲次第で、データ系人材としての市場価値を飛躍的に高めることが可能。

＜組織の目指す姿＞
マーケット課題に立脚した本質的課題を解決する広告ソリューションの立案から構築、提案、実行までをミッションとし、同社の広告領域の競争力をデータやテクノロジーの側面から支えるプロフェッショナル集団です。

1) 業務概要:
規制資本、レバレッジエクスポージャー、大口エクスポージャーに関連するプロジェクトを支援します。これらの取り組みには、規制および製品範囲の変更、計算方法の更新、ユーザープロセス変更、上流および下流システム修正、プラットフォームアップグレードによって推進されるシステム強化が含まれます。
シニアビジネスアナリストとして、以下の業務を担当します。
1. ビジネス要件の理解と分析、およびBRDのレビュー
2. 上流データ、既存機能、必要な強化、および新機能の評価
3. FSDの作成とレビュー
4. FSDに対するビジネス承認の取得
5. 開発者への機能要件の詳細な説明
6. テストデータの準備とIT品質保証テストの実施
7. UAT中のユーザーサポートと回帰テストの実施
8. 本番環境の問題に対するSMEサポートの提供

日常のプロジェクトコミュニケーションと分析には、ネイティブレベルの日本語とビジネスレベルの英語能力が求められます。ビジネスユーザーと開発者は日本とインドに拠点を置いています。

2) 責任範囲:
・ビジネス分析と品質保証
・規制資本、レバレッジエクスポージャー、大口エクスポージャーをカバーする規制システムをサポートします。システムにはETL、計算およびレポート作成、GUIコンポーネントが含まれます。
・主な責任
・ビジネス要件定義書（BRD）のレビュー
　- ユーザー要件の明確化と検証。
　- BRDがFSD作成に十分な情報を含んでいることを確認。
　- 開発チームに予想される変更を早期に可視化。
・機能仕様書（FSD）の作成
　- BRDを分析し、その完全性を評価。
　- 関連する規制、製品範囲、および周辺システムの変更を理解。
　- データソース、プロセス、計算、機能、およびインターフェースに必要な変更を特定。
　- ソリューションを提案し、開発チームと技術的実現可能性を確認。
　- ユーザーと詳細な要件を検証し、FSDの承認を取得。
・IT品質保証テストの実施
　- 上流の変更、機能要件、およびエンドツーエンドのデータフローに基づいてテストデータを準備。
　- QAテストを実行し、結果を文書化。
　- 開発者に欠陥を伝え、修正後に再テストを実施。
・他のBAの成果物のレビュー
　- FSDをレビューし、建設的なフィードバックを提供。
　- テストデータの適合性、完全性、およびカバレッジを評価。
　- 要件との整合性および適切なシナリオカバレッジについてテストケースをレビュー。
・ユーザー受け入れテスト（UAT）のサポート
　- テスト準備、実行、問題の明確化、および欠陥解決についてユーザーをサポート。
・開発チームとの回帰テストの実施
　- 回帰テスト結果をレビュー。
　- 差異を調査および分析。
　- 変更が既存の機能に悪影響を与えていないことを確認。

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

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

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

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

当社の経理担当として、会社の成長を支えてくださる方を募集しています。IPO準備段階における経理の経験はなかなかできるものではなく、『経理のスペシャリスト』として成長できる環境がございます。

【詳細】
・日次業務(買掛金・売掛金管理/仕訳/現金出納等)
・月次、年次決算業務(会計事務所とやり取り)
・有価証券報告書の作成もしくは、?の部の作成の補助業務

【ミッション】
・全社成長戦略に基づき、業態を問わない出店戦略の立案から物件開発
・不動産免許を活用した事業拡張の推進
・多岐にわたる企業の「出店」を、物件開発のプロフェッショナルとして推進

※「立地が勝敗を決める」当社において、あなたの意思決定が、売上・ブランド価値・企業成長を左右します。


【業務内容】
・用地取得・仕入れ戦略の立案および実行
・商業デベロッパー・不動産会社とのアライアンス強化
・店舗開発・出店交渉
・多種多様な業種・企業の立地開発・店舗開発
・不動産事業の事業化推進

1．募集の背景と部門のミッション
証券ビジネスを支えるシステム基盤の高度化、サイバーセキュリティ強化、データ利活用、DX推進、リテール向けデジタルサービスの拡充、グローバルマーケッツ領域のシステム化など、複数のテーマでIT・デジタル部門の体制拡大を進めています。本募集は、システム企画関連部門、セキュリティ統括関連部門、データマネジメント関連部門、デジタル戦略関連部門、リテールIT関連部門、グローバルマーケッツ関連部門を対象とした、6部門・24職種の部門横断募集です。

2．組織体制
システム企画関連部門は全社的なITアーキテクチャ戦略の策定とインフラ最適化を推進。セキュリティ統括関連部門はクラウドセキュリティや外部委託先管理などのセキュリティガバナンスを担当。データマネジメント関連部門はデータエンジニアリング・データガバナンス・データサイエンス等を通じたデータ利活用基盤の構築を推進。デジタル戦略関連部門はDX推進のコンサルティング機能を担い、リテールIT関連部門は個人のお客さま向けデジタルサービスのアプリ開発を推進。グローバルマーケッツ関連部門は、マーケッツビジネスを支えるシステム企画・開発・データ分析・PMO機能を担っています。各部門が連携し、企画から開発、導入・定着化までを推進しています。

3．募集ポジション（6部門・24職種）
●システム企画関連部門（7職種）
社内インフラシステムに関する企画・導入業務（OAインフラ／クラウド・ネットワーク基盤／ITアーキテクト）／社内情報系システムに関する企画・導入推進担当（データ利活用・データガバナンス）／証券リテールビジネスに関するシステム企画・導入推進担当／海外拠点のITガバナンス／マネジメント業務／IT戦略企画・ガバナンス（全社・グローバルIT戦略統括）／ITアーキテクチャ戦略策定と全社インフラ最適化／コンプライアンス関連システムにかかる企画・導入推進担当

●セキュリティ統括関連部門（3職種）
システムリスクに関する企画立案・推進業務／クラウド管理業務（クラウドサービスのリスク評価・ガバナンス強化）／サイバーセキュリティ業務（戦略企画・技術対策導入・関連部署/対外機関との折衝）

●データマネジメント関連部門（2職種）
戦略企画・ガバナンス（全社データ戦略企画、AI・データガバナンス体制強化）／データエンジニア（データ利活用推進、データ基盤の企画・開発・運用）

●デジタル戦略関連部門（3職種）
AIエンジニア・データサイエンティスト（DX戦略・企画・推進、デジタル人材育成）／DXコンサルタント（業務課題整理からソリューション企画・導入・運用改善までの一気通貫推進）／インフラエンジニア（クラウド基盤構築・運用、生成AIアプリ開発支援）

●リテールIT関連部門（4職種）
ビジネスアナリスト（スクラムチーム）／ビジネスアナリスト（スクラムチーム／テックリード候補）／Opsエンジニア（アジャイル開発チーム／クラウド・運用基盤）／UI/UXデザイナー（アジャイル開発チーム）

●グローバルマーケッツ関連部門（5職種）
システム企画・開発（株式・債券領域のフロント・ミドル・バック）／AI開発（生成AI・LLM/SLM活用による業務効率化）／デリバティブ・資金（円・外貨）システム企画／グローバルマーケッツ関連システムのアプリ・インフラ導入支援・運用（国内外）／PM・BA（グローバルプロジェクト・アプリケーション保守）

4．応募について
本求人は部門単位での合同募集です。応募時点における、ご希望の部門・職種をご教示ください。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記24職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いています。
・証券ビジネスを支えるIT・データ・セキュリティ領域で、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・企画から開発、導入・定着化まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、事業と技術の両面から意思決定を行いたい方

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の募集です。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

【業務概要】
配属予定組織では、通信ネットワークをはじめとする多様なデータを分析し、サービス品質の向上や業務効率化、事業課題の解決を担うポジションです。
データ分析においては、関係部署と連携し、課題設定から施策提案、効果検証までを一貫して推進します。
あわせて、各部門へのデータ分析活用の伴走支援やデータ活用人財育成、BIツールの活用促進を通じて、各部門が自律的にデータを活用し、意思決定や業務改善につなげられる組織への変革をリードします。

【具体的な業務】
1. データ分析による課題解決
・関係部署へのヒアリングを通じた課題の構造化、分析テーマおよびKPIの設計
・サービス品質向上、業務効率化等に向けたデータ分析
・分析結果に基づく施策の提案、関係部署との合意形成および意思決定支援

2. データドリブン組織への変革
・各部署が自律的にデータを活用するためのプロセス、支援施策の企画
・各部門に対するデータ分析、BIツール活用の伴走支援
・データドリブン組織化に向けたワークショップの企画および開催、教育コンテンツの企画および作成

【ポジション・部門の魅力】
あらかじめ正解や進め方が決められた分析だけでなく、まだ明確になっていない課題を整理し、データによって解決の道筋を描くことが求められます。
通信ネットワークを中心とした多様なデータに、機械学習、統計解析、可視化などの手法を組み合わせ、新たな分析テーマや施策を提案できます。
分析結果を示すだけでなく、関係部署とともに施策の実行から業務への定着まで推進できます。
データ分析の専門性に加え、課題設定、プロジェクト推進、人財育成、組織変革の経験を積みながら、将来的にはデータ活用戦略をリードする存在として成長できる環境です。
技術部門横断でデータ分析とデータ活用を推進する専門組織でのポジションです。通信ネットワークをはじめとする多様なデータを分析し、各部門の意思決定や課題解決を支援するとともに、各部門を自律的にデータ活用できる組織に変革することが、この組織の使命です。

業務概要:
同部署はアナリストチーム、議決権行使チームの2つのチームから構成されています。アナリストチームは個別企業をボトムアップでリサーチするセクターアナリストと、非財務・ESGをリサーチするESGアナリストが在籍し、財務・非財務の知見を融合した企業リサーチと、企業との対話（エンゲージメント）を通じた企業価値向上に取組んでいます。議決権行使チームは、企業とのエンゲージメントを踏まえた議決権行使を行っています。
リサーチ・エンゲージメント部は国内有数規模のアナリスト等の専門家を擁していますが、バイサイド・セルサイドアナリスト経験者、M&A等の企業評価の実務経験者を新たにメンバーに招き、更なるリサーチ力の強化を図るものです。

具体的な業務:
主な業務は投資先企業（上場・非上場）の事業ポートフォリオ・財務データ（BS・PL・CF）の分析および将来予想、リスク評価を含む企業価値評価および投資判断、投資戦略の開発などに従事予定です。
チームメンバーと協力して、企業評価を踏まえた投資判断・投資推奨を行います。
業務割合としては、セクターアナリスト業務（企業取材、業績予想、レポート、FMとのディスカッション、企業とのエンゲージメント等）をメインとして、チーム運営（運用コンサル・顧客対応等）に貢献します。

ポジション・部門の魅力:
企業（上場・非上場）の事業ポートフォリオ・財務データを分析し、各種バリエーション手法を使用して企業価値を評価し、チームメンバーと協力して投資判断・推奨を行うことが期待されます。

全社のデータ活用をリードするアナリティクスエンジニアとして、膨大なキャッシュレス決済データにもとづき、データドリブン経営および事業部門の自律的なデータ活用（データの民主化）を実現するため、データエンジニアが構築したデータ基盤（DWH）上の生データを、ビジネス価値を生むデータモデルへと変換・管理するアナリティクスエンジニアのポジションです。
本ポジションは、事業のドメイン知識を深く理解し、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス（dbtなどを活用したバージョン管理やテスト）を用いて、データの信頼性と利便性を圧倒的に高める、データ組織の要となる役割です。

【職務詳細】
・ビジネス要件に基づき、各部門のニーズを的確に把握した上での、データのモデリングや効率的なデータ構造の設計・構築
・dbt（Data Build Tool）を活用した、DWH上のデータ変換（ELTの""T""の部分）の設計・開発
・複数のデータソースからのデータ収集、クレンジング、統合、およびユーザーが簡単に活用できるデータマートの構築
・データマートのクエリ応答速度向上やシステム全体のパフォーマンス維持のための最適化手法の実装
・データの正確性、一貫性、信頼性を確保するためのプロセス設計および品質管理
・データ活用ニーズのヒアリング、合意形成、およびデータ提供プロセスの改善の推進

【本ポジションの魅力】
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産（ファーストパーティデータ）に触れ、大規模なデータ処理スキルを身に着けることができます。
・国内最大級の会員・加盟店基盤を活かし、先進的な決済サービスや大手企業を含む様々な業界のビジネス課題に関わることができます。
・希少なデータエンジニアリングの旗手として、社内外の重要な案件に従事することが可能です。

【ポジションの魅力】
・大手エンタープライズ企業のデータ活用戦略策定など上流フェーズに携わることができます。
・DX知見が豊富なコンサルタントやエンジニアと共に実行支援まで伴走することができます。
・生成AI・LLMなどの最先端技術の活用にも挑戦できます。

【業務概要】
データサイエンティストとして、データ活用戦略策定から実行まで幅広く携わり、将来的にはデータエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

【具体的な業務】
大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進します。

業務イメージ:
・顧客の経営・事業・業務課題の整理
・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案
・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発
・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発
・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告
・施策実行後の効果検証・改善
・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働

主なプロジェクト事例:
・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援

組織内に点在するデータ（採算、マーケティング、顧客、オペレーション等）を統合し、経営陣および各事業部が意思決定に活用できるダッシュボード（BIツール等）の設計・構築・運用を担います。

具体的な業務:
* 既存ダッシュボードの修正・アップデート（フィルター/指標の追加、レイアウト改善等）および組織内データフローや事業構造の理解
* 営業・マーケティング等の各部署からの課題ヒアリング
* 課題に対するビジネス要望のデータ仕様・可視化イメージへの落とし込み
* 経営陣・事業責任者向けのサマリーダッシュボード構築
* 全社的なデータ活用推進案件の主導
* BIツール導入後の全社展開、定着化に向けたレクチャー、継続的な改善・メンテナンスの実施

働く魅力:
* データエンジニアリングの技術力と事業を動かすビジネス視点の双方が身につく環境です
* 上流の要件定義から構築・運用定着まで一気通貫で動かすプロジェクトマネジメント力が得られる環境です
* 意思決定者が直感的に数値を把握し行動に繋げられる実践的なデータUI/UXデザイン力や、AIを活用した最新のデータディレクション手法を実践的に習得できる環境です

グローバルマーケッツ関連システムにかかるプロジェクトに対するPM・BA要員および、ユーザ利用アプリケーション保守にかかるPM・BAの募集。


グローバルマーケッツ部門におけるシステム案件をPM・BＡとして推進。
・海外拠点と連携して実施するグローバルプロジェクトのPM・BA
・ユーザ利用アプリケーション保守にかかるPM・BA

その後の変更の範囲：会社の定める業務

【業務概要】
同社では業務改革を以下のフローで考えており、本ポジションは主に5 8の業務を主導しながら、1 4の上流工程（課題設定・要件定義）へも深く関与していただきます。
1. 現場ヒアリング
2. 業務可視化
3. 課題抽出
4. 課題の優先順位付け
5. ソリューションの検討
6. ソリューションの開発（ベンダーコントロール含む）
7. 現場への納入
8. フォローアップ、定着支援

本ポジションの醍醐味は、5 8の実装フェーズで強み（AI/データ領域）を発揮するだけでなく、1 4の「そもそも何を解決すべきか」というコンサルティング領域から参画し、技術的視点で事業をデザインできる点にあります。

【BXチームのミッション】
単なる業務改善に留まらず、事業そのものを変革する。現場に深く入り込み、データとテクノロジーを駆使して業務プロセスを再構築することで、全社の生産性を飛躍的に向上させ、新たな企業価値を創造することがミッションです。

（1）既存事業の変革（Optimization & Improvement）
全社業務プロセスの改革
各事業部に深く入り込み、業務の可視化・分析を実施。生成AI、RPA、ノーコードツール等を活用し、属人化している業務や非効率なプロセスを抜本的に改善します。

A.事業課題解決プロジェクトの推進
経営層はじめ、現場側やIT部門など、多種多様な組織と連携を取り、関係者を巻き込みつつ、ワンチームとなって、経営課題に直結する個別プロジェクトをリードします。なお、テクノロジーありきではなく、課題を起点とした課題解決型のアプローチを目指します。

B.先端技術の導入と社内浸透
生成AIなどの最新技術を積極的にリサーチし、事業活用の可能性を追求します。安全な活用を促進するためのガイドライン策定や、全社のデジタルリテラシー向上のための啓蒙活動も担います。

（2）新たな価値創造（Innovation & Incubation）
C.DXによる新規事業・サービスの企画立案
社内に蓄積されたデータを活用し、「不動産×テクノロジー」の領域で新たなビジネスモデルやサービスを企画・推進します。将来的には事業化も視野に入れた、未来への投資となる活動です。

【この仕事の魅力】
・0→1の経験: 新設チームの立ち上げメンバーとして、組織のカルチャーや仕組みづくりから携わることができます。
・経営視点: 経営部門直轄のチームとして、経営課題にダイレクトに触れ、自身の仕事が事業成長に直結する手応えを感じられます。
・大きな裁量: ツールの選定からプロジェクトの進め方まで、大きな裁量権を持ってスピーディーに業務を推進できます。失敗を恐れず挑戦できる環境です。
・エンジニア×コンサルタントの二刀流: 開発だけに閉じこもりたい方には向きません。現場の一次情報を元に「どのデータをどう利活用すれば事業が変わるか」を定義し、それを自らの技術で実装まで繋げる「手触り感」のあるキャリアを構築できます。
・圧倒的な技術的裁量と投資スピード: 非上場化により、AIエージェントや高度なデータ基盤構築への大胆かつスピーディーな投資が可能です。「データ基盤の最適化」や「AIエージェント／RAG実装」のスキルを、事業を動かす最大の武器として活用できます。

グループ会社である企業調査部（日本株）にて、アナリスト業務に従事いただきます。
募集セクターは小売です。

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

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

理系・テクノロジー人材と企業の出会いを支援するオファー型サービスを主力として提供する企業でのポジションです。学生のスキルや志向性を可視化し、企業と高精度にマッチングすることで、理系人材の可能性が正しく評価される環境を実現しています。理系の就職活動における構造的な課題解決を目指し、教育と採用の接続を再設計しています。テクノロジーと仕組みの力で社会の未来を支える仲間が集まっています。プロダクトや事業におけるデータ活用をリードする役割です。分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担います。PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進します。

【具体的な業務について】
1. プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備
2. データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備
3. 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行
4. 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定
5. ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング
6. 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援
7. PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映
8. 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート

【ポジションの魅力】
1. 事業インパクトの大きさ
・オファー受諾率や契約継続率といった事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。
・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。
2. ゼロから仕組みをつくる経験
・専任のデータサイエンティスト第一号として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。
・既存の仕組みが未整備だからこそ、裁量と自由度の高い環境で試行錯誤しながら業務を進められます。
3. キャリア成長の可能性
・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。
・早期に参画することで、将来的にはデータチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。
・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。

【キャリアイメージ】
急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。
【業務変更の範囲】 その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式
【働き方について】 基本リモート勤務（業務の都合によっては出社いただく場合がございます。）
組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、エンジニア向けにまとめたご案内資料をご覧ください！

ご自身で分析を行いながら、AIが分析しやすいデータ環境を整えていただきます。同社では、AI活用を積極的に行っています。そのため、AIが正しい分析を実行できるよう、データ・ナレッジを整備することが欠かせません。分析の実務を通じて課題を見つけ、AIが正しく解釈できる形にデータを整え、AIのアウトプットの質を上げていく。この両輪を担うポジションです。

1. データウェアハウス・データマートの設計・構築（重点領域）
データエンジニアと連携し、BigQuery・Dataformを用いてデータウェアハウスとデータマートを設計・構築します。データエンジニアが担うのは、データの収集・パイプライン・基盤の非機能要件です。本ポジションでは、その上に載る分析層を担います。どの粒度でテーブルを持つべきか、どの指標をどう定義するか、どこまでを共通のマートとして持つか 分析要件を起点に設計し、繰り返し使える形へ整えていきます。整備の目的は、人が分析しやすくすることだけではありません。AIが正しくデータを解釈し、精度の高いアウトプットを返せる状態を作ることを目指します。

2. 指標定義の統一とデータ品質の担保
KGI・KPIの定義を整理し、経営・PdM・マーケが同じ数字を見て議論できる状態をつくります。定義のばらつきや数値の不整合を発見し、マート側で解消していきます。

3. 課題の定義・仮説立案
PdM・エンジニア・マーケ・CSと連携し、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。

4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、意思決定に活かせる形で届けます。

5. ダッシュボードの構築・運用
整備したデータマートを土台に、各部署が自律的に数字を見られるダッシュボードを構築・運用します。

6. AIを活用した分析の高速化
Claude等のAIツールを前提に業務を設計します。定型的な分析やクエリ作成をAIに委ね、出力の妥当性を見極めながら、分析のスループットを上げていきます。

【ポジション・部門の魅力】
* AIが分析できる環境を、自分の手で設計できる
すでに整ったDWHを使う仕事ではありません。何をウェアハウスに持ち、どこをマートとして切り出すか。設計判断から関われます。分析と基盤の両方に手を入れられる環境は多くありません。
* EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。
* 分析が確実に意思決定に使われる
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。
* アナリスト出身のPdMと、設計から一緒に組める
データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っており、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がありません。
* AIをフル活用できる環境
全社でAIフル活用を前提とし、AIツールの利用環境も整っています。分析やクエリ作成をAIで効率化しながら、人が判断すべきところに時間を使えます。

業務概要: グループ会社の豊富なデータを活用したデータ戦略の立案、データ分析に挑戦できるポジションです。同社カードのリアル店舗やネット上における購買履歴やユーザーデータだけでなく、グループ会社として得られるユーザー情報など、同社だからこそ得られる膨大なデータをもとに、データ活用を最大限に高めるデータ戦略の考案やデータの抽出から分析、さらにはビジネスへの理解をもとに有効となり得る示唆を出し、事業成長において重要な意思決定支援や課題解決支援を行います。

具体的な業務:
1. AIや機械学習といった最先端技術を活用したデータ戦略の考案・実行
2. 社内外データの分析環境・データマート構築企画
3. 各種施策ターゲットリスト作成・施策効果検証によるレポーティング業務

ポジション・部門の魅力:
1. 1000万人を超える同社カード会員データやグループ会社/グループ傘下会社の豊富なデータ・顧客基盤を活用したデータ分析環境を用意しております。また、データ分析環境の拡充に向け、ユーザー目線でのデータ分析ツール選定やデータ環境の戦略立案に携わることができます。
2. 事業運営上、数字を大事にする文化が根付いております。単に数字をまとめるだけではなく、データ分析担当としての意見を求められることもあり、意思決定に貢献ができる場面が多くあります。

同機関の業務推進にあたり、国内外のデジタル関連政策
・技術
・市場
・リスク動向を継続的に収集し、その収集
・分析を通じて、事業企画、国際連携、産業界への示唆を提供します。
またその成果の機関内外への情報発信を行います。
このため、国内外の最新動向の調査分析、情報発信、国際連携支援を担う担当者を募集します。
具体的な業務内容は、以下の通りです。

・国内外のデジタル政策、デジタル関連情報（産業
・社会動向、技術動向等）に関わるリサーチ
・レポーティング
・アンケート調査やインタビュー
・意見交換（海外現地
・オンライン形式）など目的に応じた適切な手法でのリサーチ
・分析の実施
・リサーチ会社やコンサルティング会社等との連携。
調査、集計
・分析、レポートなどの全体進行管理
・国内外有識者等が参画する検討会の運営
・その他、業務遂行のために必要な業務

テクノロジーを活用した業務変革やシステム導入において、要件整理から実行支援までを担うメンバーとして、顧客の業務とITの両面から課題に向き合い、成果創出を支えるポジションです。

具体的な業務:
* IT構想策定、および業務・システム要件定義の実施
* BPR（業務改革）に伴う現状業務の可視化とTo-Be業務設計
* プロジェクトマネージャー／PMOとしてのプロジェクト推進
* 進捗管理・課題管理
* ベンダー／関係者との各種調整・連携
* 各種成果物の作成
* 要件定義書、設計書、運用マニュアル 等

ポジション・部門の魅力:
同社はスキルトランスファー（ノウハウ移転）を重視しており、プロジェクトを通じてクライアントとメンバーの双方が成長することを目指しています。チームで支え合いながら、変化を生み出す現場に深く関わることができます。
入社後は、まず研修に専念していただきます。コンサルティングの基礎知識や業務推進スキル、資料作成・課題整理など、現場で必要とされるスキルを体系的に学ぶプログラムを実施しています。
研修終了後は、上長やプロジェクトマネジャーとのキャリア面談を行い、希望・適性・スキルを踏まえて配属先を決定します。
アサイン確定までの期間は、社内プロジェクトやナレッジ整理、提案資料の作成支援、勉強会の運営などに取り組みながら、業務理解を深めていただきます。プロジェクト配属後は、PMO、BPR推進などの主要フェーズを担当します。
最初は先輩社員と並走しながら進めていき、徐々に担当領域を広げ、リードポジションへステップアップしていくことが期待されます。
大手コンサルティングファーム出身の主要メンバーを中心に、未経験から入社した若手コンサルタントも多数在籍しています。若手も多く所属する組織ですが、経験や年次を問わず意見を交わしながらプロジェクトを推進しています。大手ファーム出身メンバーの知見を惜しみなく共有し、未経験者も早期に成長できる環境が整っています。

●業務概要
行内外に分散するデータを安全・迅速に活用できるデータ分析基盤の運用・保守メンバーの募集です。システムの運用・保守業務の内製化を進めており、内製による対応スピードの向上やコスト削減、更なる運用の高度化・自動化を目指しています。

●具体的な業務
・データ分析基盤の設計／実装／テスト／リリース／運用の一連
・データ入出力（バッチ／ストリーム）の要件整理・設計・実装、データマート整備、品質担保（スキーマ、件数・欠損・重複・遅延等の監視）
・権限・セキュリティ・監査ログ・メタデータ／リネージ管理などガバナンス運用
・運用・可観測性（監視/アラート、性能・コスト最適化、障害対応の標準化）の要件整理・設計・実装
・業務委託先との協業（作業調整、コスト・品質・進捗管理、成果物受入・検証）
・業務の効率化、形式知化

●ポジション・部門の魅力
同社は、新しい銀行として開業しました。いつでも簡単に、誰でも安心して、やりたいことがすぐできる、「お客さまにいちばん近い銀行」になるというビジョンを掲げています。同社の強みは、全国に広がるATMネットワークとそれを利用する顧客、ATM提携を中心とした提携金融機関の顧客とのネットワーク、グループの店舗やオーナーと顧客、金融と流通の業際というユニークなポジション、グループのブランド力です。これらの強みを活かし、着実に利益を積み上げてきました。開業からの数年間で銀行としての基盤を構築したのち、さらなる成長に向けて、ATMを時代の変化に合わせて進化させるとともに、そのネットワークの拡大を進め、コンビニエンスストア事業の発想で、必要な時に必要な金融サービスを顧客に提供することを目指しています。
金融やさまざまな事業会社などで知識・経験を積んだ、少人数ながら極めて多様性に富んだ社員の集団です。新しい銀行をつくりたいという熱い想いを持った社員が集まっています。組織がフラットで、風通しがよく、経営陣や事業部署との距離が非常に近いこと、少人数の組織のため、全社横断的なプロジェクトを頻繁に組成していることも大きな特徴で、経営陣や事業部署と密接に連携して業務を進めることができます。中途入社の方にも中核メンバーとして活躍いただけるフィールドが多数あります。

日本上場企業を対象としたファンダメンタル分析に基づき、ポートフォリオ構築・銘柄選定を含む運用業務全般を担っていただきます。
シニア PM と協働し、投資判断の立案を推進いただくポジションです。
主な業務内容
● ポートフォリオ構築・銘柄選定
● 企業分析（損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー計算書の分析、財務モデリング）
● 投資メモおよび投資委員会向け資料の作成
● マクロ環境・市場動向の分析
● セルサイドアナリスト・企業 IR 担当者との面談、業界カンファレンスへの参加を通じた情報収集
● AI・データ分析ツールを活用したリサーチ業務の高度化

データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。データサイエンティストは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。
※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

データサイエンス組織の責任者として、高度なモデリングと研究開発で、同社の技術的な強みを確立します。
・研究開発戦略の設計と、新たな分析手法・モデルの開発の主導
・複数チームの統括、人材育成
・経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）、部門戦略の策定
・経営層との対話（必要に応じて大学・研究機関との連携）

【業務概要】
アナリティクスコンサルタントは、データを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を提供するポジションです。数字やレポートを提示するだけでなく、「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるまでクライアントと伴走します。売上変動の理由や顧客行動の兆しなど、企業が持つデータから課題を見極めます。主に「顧客：誰に効いているか」「施策：本当にその施策が成果につながっているか」「土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか」の3つの視点から分析を行います。SQL、Python、Rなどを用いて数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込み、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によってクライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることが醍醐味です。クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築、データを起点としたマーケティング課題の解決、クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります（案件によりクライアント先に常駐することがあります）。

【具体的な業務】
プロジェクトマネージャー（PM）として、分析プロジェクト全体を統括します。
- 事業課題を踏まえた課題設定・要件定義
- 分析方針、プロジェクト計画、推進体制の設計
- プロジェクト品質・スケジュール・収支・リスクの管理
- チームマネジメント、メンバー育成
- 複数プロジェクトの並行管理
- クライアントとの議論、合意形成のリード
- 分析結果を事業判断や施策につなげる提案・推進

【ポジション・部門の魅力】
- クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
- 1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
- 多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
- 幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
- SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

●職種定義
データサイエンティストは、「なぜ、事業はそう動くのか」を、高度な数理モデルで解き明かす仕事です。
数字の集計にとどまらず、その先にある因果の構造そのものをモデル化し、中長期の未来がどう分岐するかまでを数字で描きます。
クライアントから持ち込まれる相談は、それ自体としては正しいものです。
ただ、事業全体を俯瞰してみると、その相談は、成果を左右する数ある論点の一つでしかないことが多くあります。
そこに全力で答えても、他の要因の影響の方が大きく、根本的な課題は解決されないままです。
だから私たちは、相談に答える一方で、事業の構造そのものをデータで解剖し、本当に成果を左右している要因はどこかを突き止めます。機械学習、因果推論、シミュレーションなど、課題に応じて最適な手法を選び、事業の複雑な因果関係を解きほぐしていきます。
そのうえで、そこに手を入れたら未来がどう変わるのかを、数字で描き出す。意思決定の場に持ち込める判断材料をつくります。
分析はゴールではなく、意思決定を変えるための出発点です。
この仕事の醍醐味は、複雑にからみ合った事業の構造を、数理モデルという武器で解きほぐし、「なぜそうなるのか」を、動かしがたい事実として示せることです。
経験や勘だけに頼るのではなく、データで裏づける。それが、この職種のアプローチです。

※クラスが上がると、メンバーやプロジェクトリーダー（PL）から、プロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先は、事業が動く仕組みや因果構造をデータで解き明かすチームです。
　 案件に応じて、システムダイナミクス（時間の経過による構造変化をモデル化する手法）を主軸とする進め方と、特定の手法にこだわらず最適なものを選ぶ進め方があり、どちらでも活躍できます。

●業務内容
プロジェクトマネージャー（PM）と論点を握りながら、課題に応じた手法で分析を設計し、データで事実として証明します。
・現状の可視化（セグメント別・時系列やコホートでの分析）
・構造の解明（原因と結果の関係を見極める分析や、システム思考で因果関係・影響度を分析し、合意形成する）
・中期のシミュレーション（システムダイナミクス等で、数年後を数値で示す）
・効果検証（ABテスト等）と、指標・仕組みの設計
・「前提を疑い直す」議論をデータで裏づけ、意思決定の場に踏み込む
（特定の手法に縛られず、幅広いモデリングを実践できます）

●得られる経験
・数理モデルで事業の因果構造を解き明かし、経営の意思決定を動かせる（経営ボードに近い距離で働ける）
・データ担当にとどまらず、意思決定プロセスの中枢に立てる
・システムダイナミクス（時間の経過による事業構造の変化をモデル化する手法）という、因果を扱う技術を実務で使える（案件やチームにより、扱わない場合もあります）
・高度な数理モデル開発の実務経験を積める
・型が固まりきっていない領域が多く、仕組みや進め方そのものを自らつくれる成長機会

アナリティクスコンサルタントは、自らデータを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。同社は、主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)。

プロジェクトマネージャー（PM）とともに、データを分析し、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「次に何をすべきか」を明らかにする業務を担当します。
・事業課題・分析目的の整理
・成功状態の定義と、指標・分析設計への落とし込み
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定
・クライアント保有のデータ（購買・Web行動・広告接触・顧客管理データ等）に加え、3rdパーティデータや調査データを用いた要因分析・効果検証
・分析結果の整理、レポーティング、提案資料の作成
・定例会議での報告、クライアントとの対話を通じた事業理解・信頼構築
クラスが上がるにつれ、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）へと役割が広がります。

【ポジションの魅力】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

アナリティクスコンサルタントは、データを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。
SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。
この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
※クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。
※配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)

分析組織の責任者として、高品質な分析とクライアント支援を、組織として継続的に提供できる体制をつくります。
・分析品質とクライアントへの伴走力の標準化・向上
・複数チームの統括、人材育成
・新規案件の創出、提案・受注活動
・成功事例やノウハウの体系化・横展開
・新たなサービスやソリューションの企画・立ち上げ
・経営層との対話、部門戦略の策定

【得られる経験】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける