アナリストの転職求人

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

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

アナリスト経験がなくても、意欲やポテンシャルを重視して募集いたします。未経験の方も、ベテランアナリストによるOJTを通じて基礎から学び、将来的にはアナリストとして活躍いただける環境をご用意しています。まずは、レポート作成の補助や取材同行などの業務を経験し、着実にスキルを身につけながら、アナリストとしてのキャリアをスタートしましょう。

＜業務内容＞
ミッション：機関投資家向けに企業・業界の情報提供
具体業務：レポート作成、プレゼンテーションの実施、セミナー運営・開催

＜こんな人におすすめ＞
データを分析や事業会社の経営課題を解くことに興味がある方
証券市場で専門性を高め、アナリストとして活躍したい方

募集背景
同社は「一人ひとりの時間を豊かに」というVision、「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というMissionのもと、スキマバイトサービスを中心に、働き手と企業の新しい出会い方を社会に実装してきました。
物流・製造領域は、最低賃金の継続引き上げ・賃上げ圧力・人手不足の構造的深刻化など、外部環境の変化がスポットワークの需給（募集数・稼働率・マッチング）に直結しやすい領域です。「今週なぜ需給が動いたのか」「次に何が起きるのか」を継続的・構造的に捉え、先読みして手を打てる体制の重要性が増しています。
本ポジションは、物流・製造部に定常的に帰属し、スポットワークに影響を与える外部環境の変化を継続的にウォッチ・定量化し、執行役員・部長が先読み（Proactive）／即応（Reactive）に手を打てる状態を、単発ではなく「回り続ける仕組み」として実装する役割です。最終的には、部長・リーダー層が自ら戦略を描けるよう、判断材料と判断基準を移譲していくことまでを担っていただきます。

ミッション
このロールの成果は「単発の分析」ではなく「継続して回る仕組みと、その移譲」です。この仕組みの目的は、指標を淡々と並べる定点観測ではなく、「今、動くべき瞬間」（好機・危機の転換点）を見逃さずに検知し、意思決定につなげることにあります。
1. メカニズムの確立
毎週、必要な情報（経済・社会統計、労働需給、制度・政策動向、業界トピックス）を拾える仕組みづくり
スポットワーク全体の環境変数を起点に、物流・製造領域の需給が「なぜ増えたのか／減ったのか」を示唆できる週次ルーチンを、属人ではなく再現可能なメカニズムにする
2. 深さと広さの追求
メカニズムが回り始めたら、因子の深掘り（相関から寄与度・因果の仮説へ）と、対象範囲（統計指標・地域・セグメント・制度）の拡張を進める
「どの因子が効くか」の見立ての型と、危険シグナルの閾値を整備する
3. 戦略ハンドオフ
物流・製造部門の部長・リーダー層を巻き込み、部長たち自身が戦略を描ける状態をつくる
分析と判断基準を移譲し、執行役員・部長の意思決定を継続的に支える「共通言語」にしていく

業務内容
物流・製造部に帰属するアナリストとして、外部環境のモニタリングの週次運用から、示唆の抽出、意思決定支援までを一気通貫で担っていただきます。
1. 週次の環境スキャンの仕組み化
世界情勢・マクロ環境・国内トピックス・法改正/政策動向の継続的なウォッチと、拾うべき情報源・指標の定義
「毎週同じ品質で運営する」ための収集 集計 示唆化のフロー設計とテンプレート化
生成AI／LLMを活用して情報収集・要約・一次整理を自動化・効率化し、人が担うべき示唆づくりに時間を割ける運用にする
2. 環境変数と需給の関係の定量化
スポットワーク全体のマクロ指標（雇用・労働需給、消費・サービス産業動向、最低賃金、競合指標等）を、物流・製造領域の需給（募集数・稼働率・マッチング等）へ接続
「なぜ増減したのか」を、相関・季節性・寄与分解の観点から説明できる形にする
3. 社会的ニーズの提供（経済・社会統計視点）
どの因子がスポットワークに効いているか、どのような社会的ニーズが立ち上がっているかを整理し、営業・提案で使えるファクトをインサイトとして提供する
4. データ抽出・計算・Weekly Deckの作成（アナリスト機能）
必要な情報を自らDB（BigQuery等）から抽出し、SQL/BIで集計・可視化し、示唆まで落とす
週次でDeck（レポート）を作成し、執行役員・部長に届く粒度・抽象度に翻訳する
生成AI／AIツールを積極的に取り入れ、抽出・集計・可視化・ドラフト作成のスピードと質を高める
5. 先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲
先読みの打ち手と、環境変化への即応の論点を提示
戦略ハンドオフに向け、部長・リーダー層が自走で読み・判断できるよう、判断基準と見方を移譲していく

このポジションで期待すること
外部環境の変化とスポットワークの需給の関係を、継続的に読み解ける状態をつくる
その示唆を、執行役員・部長が先読み・即応の打ち手に使える形で届ける
分析を特定の個人に閉じさせず、組織が自ら読み・判断できる状態へ育てていく
依頼された集計を出すだけの分析担当ではありません。自ら問いを立て、環境変化がなぜ起きたのか、次に何をすべきかまで踏み込んで示します。
物流・製造領域に腰を据えて全体の傾向を継続的に読み解き、執行役員・部長の戦略判断を支え続けることに責任を持ちます。

想定配属部署
物流・製造領域を担当する事業部門
物流・製造領域の事業戦略・重点テーマ設計を担う機能として、営業・オペレーション・プロダクト等と連携しながら、意思決定に必要な材料を整備します。

ご経験・適性に応じて、ファンドの財務経理、ファンドアドミニストレーション、ストラクチャリング、投資家向けレポーティング、
グループ全体のファイナンス戦略などを幅広く担当いただきます。
【Fund Administration】
・ファンド決算業務:四半期決算書の作成、国内外の外部委託先への指示出し、監査対応、投資家向け報告
・投資先の四半期バリュエーション・レビューおよび監査対応
・キャピタルコール/分配の計算、キャッシュフローおよび出資残高の管理
・投資家からのリクエスト、質問対応
・税務ストラクチャリングに関する対応・税務ストラクチャリング
・海外投資家の税務サポート対応
・エンティティ管理全般:エンティティの新設・管理に係る国内外リーガルおよびアドミ対応など

【Finance & Accounting】
・コーポレート会計:ファンド-GP 間の会計処理、税務申告レビュー
・SPC 会計に係る外部委託先への指示出しおよびレビュー
・支払業務/資金管理
・銀行口座管理

高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。
クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。

※プロジェクトにより国内・海外出張有

高度な分析手法を活用し、価値あるインサイトを獲得するプロセスをサポートいたします。
クライアントのデータと既存のビジネス・プロセスを理解し、事業目標や成長計画を把握し、データ分析を通じて、ビジネスの成長を加速させます。
※プロジェクトにより国内・海外出張有

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

＜インフラ＞
・Snowflake
・TreasureData

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

＜タスク管理＞
・JIRA

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

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表する主力プロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した同社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。主力プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
本ポジションでは、アナリティクスエンジニアとして、蓄積されたデータをニーズに沿った形で活用するため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを利用する仕組みを作るアナリティクスエンジニア業務をお任せします。

【業務内容】
・データを利用する社外ユーザーや社内ユーザーに対するヒアリング、要件の設計、コンテキストエンジニアリング
・コンテキストを踏まえた最適なデータ提供経路の選定
・データ提供の実装、BIの構築、業務で利用するためのAgent Skillsの実装と提供
・テーブルの作成、テストの実施、ドキュメンテーションの整備
・既存のTransform Layerの維持、機能拡張、トラブルシューティング

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas,Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードしていただきます。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わっていただくポジションです。
- 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

今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

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。独自の機能内行動やアプリ内行動など、同社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。

仕事の魅力:
「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る
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし同社では、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、レコメンド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る
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。

レコメンドにとどまらずデータ活用の今後を自分で描ける
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、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。

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
同社では、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
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。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。

開発スタイル:
- 1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
- 要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。
「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。

一緒に働く「人」と「技術文化」:
直属上司：執行役員 CTO 池松 恭平
東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。
2020年から複業として参画していた同社に翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。

技術文化:
- 業界トップクラスのエンジニアが集結
- 正社員・業務委託メンバー共に、メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍しています。
- グループ会社との技術連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。
- AI Nativeな開発スタイル
- コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。
- 事業とお客様に近い距離で開発する文化
- PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。
- 定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

キャリアパス:
同社のData Scientistポジションは、「分析だけ」でも「実装だけ」でもなく、データ起点で事業全体を動かす希少なポジションです。
実績を積んだ後は、Data Science・ML領域のテックリード・チームビルディングを担うマネージャー、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるCDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した経験は、市場における希少価値に直結します。

●プロダクトの特徴
当社は発見型ソーシャルECアプリを運営しています。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。
特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいている点です。
作物育成ゲームや、投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

●プロダクトの目指す世界
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。
ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。
情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。

変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。
目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。
社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

●業務内容
プロダクト・ビジネス課題における定量分析を通じて、課題の特定から、意思決定に効く示唆の提示までを一気通貫で担っていただきます。
分析依頼を受けて処理する役割ではなく、「そもそも何を分析すべきか」を上流から定義していただくポジションです。

1. 課題の定義・仮説立案（上流からの関与）
PdM・エンジニア・マーケ・CSと同じチームの一員として、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。
「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。

2. AIを「一人のアナリスト」として育て上げる
Claude等のAIツールを前提に、分析業務そのものを設計します。
定型的な分析をAIに委ね、出力の妥当性を見極めて修正し、AIが正しく機能する状態へと育てていく これが重要な業務の一つです。
目指すのは、自身の分析業務が効率化されることに加えて、各チームが品質を担保した状態で分析を自動化できている状態です。

3. KPI設計・指標の運用
KGI・KPIを設定し、ダッシュボードの構築・運用を担います。
経営・PdM・マーケそれぞれが見るべき指標を整理し、意思決定の精度を上げる仕組みをつくります。

4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。
分析結果をわかりやすくレポートし、施策立案への活用までサポートします。

5. 関係者との連携・施策への接続
多様な部門と協力し、分析結果を具体的な施策へとつなげます。
分析で得た示唆を事業責任者・PdMに届け、リリース後の効果検証まで伴走します。

6. データ活用の組織浸透（経験に応じて）
以下の領域にも横断的に関与いただけます。

・社内のデータ活用教育の推進
・データ活用を促進する新しいプロジェクトの企画・実行
・BIツールを用いたデータ可視化環境の構築・メンテナンス
・より高度な分析ができるよう分析環境の改善

●このポジションで向き合う難題
EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルが絡み合う複合データの解釈
購買・行動・広告・ゲームKPIが相互に影響し合う、一般的なECにはないデータ構造を扱います。
単純な相関では説明できないパターンを読み解くには、ドメイン理解と分析設計の両方が必要です。
条件を丁寧に場合分けし、ノイズを切り分けて事象を構造化する 数学的な思考が効いてくる領域です。

AIを「使う」から「育てる」へ
AIの性能向上により、分析実務のあり方そのものが変わりつつあります。
どこまでをAIに任せ、どこを人が担保するのか。
出力の誤りに気づける細やかさを持ちながら、分析プロセス全体を再設計していく難しさがあります。

多様なステークホルダーへのデータコミュニケーション
PdM・マーケ・CS・経営陣と、異なる目的・リテラシーを持つ相手に分析結果を届けます。
「正しい分析」を「使われる分析」にするためのコミュニケーション設計が問われます。

●仕事の魅力
AIを育て、分析のあり方そのものを設計できる
多くの企業では、PdMがアナリストに分析を依頼し、アナリストがそれを裁く という業務フローが当たり前になっています。
当社はまだその型が固まっていないからこそ、最初からAIを前提とした分析体制をゼロベースで設計できます。
「AI時代のアナリストはどうあるべきか」を、実践しながら自分で定義できる環境です。

EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。
1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。
データアナリストとして希少な経験値が積めます。

分析が確実に意思決定に使われ、事業成長に直結する
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。
「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。分析を通じて事業を伸ばしたい方にとって、手触りのある環境です。

ほぼゼロから、分析の仕組みを立ち上げられる
専任アナリストがほぼいない状態だからこそ、既存の型に縛られず、分析環境・KPI体系・データ活用文化を自分の手でつくれます。
プロダクト・マーケ・EC・広告など複数領域を横断でき、事業全体を俯瞰するアナリストとしての視点が短期間で身につきます。

アナリスト出身のPdMと、分析の設計から一緒に組める
現在、データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っております。
そのため、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。
分析の前提や意図を一から説明する必要がなく、上流から設計を一緒に組み立てていける環境です。

データサイエンスとAIに強みを持つ企業にて、クライアントの経営課題・事業課題に対し、データサイエンスの専門知識を駆使した分析設計から高度なモデリング、実装・運用までを一貫して担当します。

【具体的な業務】
1. 解析・モデル構築: 統計解析や機械学習、深層学習を用いたモデルの設計・実装・運用。
2. 先端技術の応用: 自然言語処理や画像認識等の研究開発とビジネスへの実装。
3. 基盤構築: MLOps環境やデータパイプラインの設計、データ品質の管理。
4. 提案・報告: インサイトを抽出し、コンサルタントと協業してクライアントへ提案。

【ミッション】
全国の薬局、および本部社員が活用するデータ分析プラットフォームの進化をリードするポジションです。AI活用や重要指標の可視化を通じて、業界の成長と次世代の薬局スタイルをITの力で実現します。

【業務内容】
データ分析システムのプロジェクト管理・企画・要件定義・ベンダーコントロールが中心業務です。設計書の作成やプログラミングの実務は行わず、上流のプロジェクト管理・企画に特化します。具体的には、以下の業務を担当します。
1. プラットフォームの企画・運用: KPI可視化のためのUI/UX設計、システムの安定稼働。
2. AI活用による生産性向上: 店舗向けAI診断書や、安全性向上のための見守り検知などの導入。
3. 課題解決の提案: 業界特有の要件を整理し、IT観点からの解決策を形にします。

【ポジションの魅力】
最先端プロジェクトに挑戦: AI活用など、業界をリードするDXプロジェクトに関われます。
多様なバックグラウンドを持つメンバーが多数活躍: SIer、コンサル、メーカーなど様々な出身者が在籍しており、異業種の知見を歓迎する文化です。
将来のキャリアパス: 本領域で知見を積んだ後は、同グループ内の他IT領域へ挑戦することも可能です。
働きやすい環境: 残業は平均月20時間以内、長期休暇の取得、転勤なし。ワークライフバランスを大切にしながら、長くキャリアを築けます。

【業務概要】
「一人ひとりの時間を豊かに」というVision、「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というMissionのもと、スキマバイトサービスを中心に、働き手と企業の新しい出会い方を社会に実装してきました。
物流・製造領域は、最低賃金の継続引き上げ・賃上げ圧力・人手不足の構造的深刻化など、外部環境の変化がスポットワークの需給（募集数・稼働率・マッチング）に直結しやすい領域です。「今週なぜ需給が動いたのか」「次に何が起きるのか」を継続的・構造的に捉え、先読みして手を打てる体制の重要性が増しています。
本ポジションは、物流・製造部に定常的に帰属し、スポットワークに影響を与える外部環境の変化を継続的にウォッチ・定量化し、執行役員・部長が先読み（Proactive）／即応（Reactive）に手を打てる状態を、単発ではなく「回り続ける仕組み」として実装する役割です。最終的には、部長・リーダー層が自ら戦略を描けるよう、判断材料と判断基準を移譲していくことまでを担っていただきます。

【ミッション】
このロールの成果は「単発の分析」ではなく「継続して回る仕組みと、その移譲」です。この仕組みの目的は、指標を淡々と並べる定点観測ではなく、「今、動くべき瞬間」（好機・危機の転換点）を見逃さずに検知し、意思決定につなげることにあります。
1. メカニズムの確立
* 毎週、必要な情報（経済・社会統計、労働需給、制度・政策動向、業界トピックス）を拾える仕組みづくり
* スポットワーク全体の環境変数を起点に、物流・製造領域の需給が「なぜ増えたのか／減ったのか」を示唆できる週次ルーチンを、属人ではなく再現可能なメカニズムにする
2. 深さと広さの追求
* メカニズムが回り始めたら、因子の深掘り（相関から寄与度・因果の仮説へ）と、対象範囲（統計指標・地域・セグメント・制度）の拡張を進める
* 「どの因子が効くか」の見立ての型と、危険シグナルの閾値を整備する
3. 戦略ハンドオフ
* 物流・製造部門の部長・リーダー層を巻き込み、部長たち自身が戦略を描ける状態をつくる
* 分析と判断基準を移譲し、執行役員・部長の意思決定を継続的に支える「共通言語」にしていく

【具体的な業務】
物流・製造部に帰属するアナリストとして、外部環境のモニタリングの週次運用から、示唆の抽出、意思決定支援までを一気通貫で担っていただきます。
1. 週次の環境スキャンの仕組み化
* 世界情勢・マクロ環境・国内トピックス・法改正/政策動向の継続的なウォッチと、拾うべき情報源・指標の定義
* 「毎週同じ品質で運営する」ための収集 集計 示唆化のフロー設計とテンプレート化
* 生成AI／LLMを活用して情報収集・要約・一次整理を自動化・効率化し、人が担うべき示唆づくりに時間を割ける運用にする
2. 環境変数と需給の関係の定量化
* スポットワーク全体のマクロ指標（雇用・労働需給、消費・サービス産業動向、最低賃金、競合指標等）を、物流・製造領域の需給（募集数・稼働率・マッチング等）へ接続
* 「なぜ増減したのか」を、相関・季節性・寄与分解の観点から説明できる形にする
3. 社会的ニーズの提供（経済・社会統計視点）
* どの因子がスポットワークに効いているか、どのような社会的ニーズが立ち上がっているかを整理し、営業・提案で使えるファクトをインサイトとして提供する
4. データ抽出・計算・Weekly Deckの作成（アナリスト機能）
* 必要な情報を自らDB（BigQuery等）から抽出し、SQL/BIで集計・可視化し、示唆まで落とす
* 週次でDeck（レポート）を作成し、執行役員・部長に届く粒度・抽象度に翻訳する
* 生成AI／AIツールを積極的に取り入れ、抽出・集計・可視化・ドラフト作成のスピードと質を高める
5. 先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲
* 先読みの打ち手と、環境変化への即応の論点を提示
* 戦略ハンドオフに向け、部長・リーダー層が自走で読み・判断できるよう、判断基準と見方を移譲していく

【ポジション・部門の魅力】
* 外部環境の変化とスポットワークの需給の関係を、継続的に読み解ける状態をつくる
* その示唆を、執行役員・部長が先読み・即応の打ち手に使える形で届ける
* 分析を特定の個人に閉じさせず、組織が自ら読み・判断できる状態へ育てていく
* 依頼された集計を出すだけの分析担当ではありません。自ら問いを立て、環境変化がなぜ起きたのか、次に何をすべきかまで踏み込んで示します。
* 物流・製造領域に腰を据えて全体の傾向を継続的に読み解き、執行役員・部長の戦略判断を支え続けることに責任を持ちます。

【想定配属部署】
物流・製造領域を担当する事業部門。物流・製造領域の事業戦略・重点テーマ設計を担う機能として、営業・オペレーション・プロダクト等と連携しながら、意思決定に必要な材料を整備します。

【募集職種】
●内外株式のファンドマネージャー／アナリスト
・運用資産の拡大および運用体制強化のため、投資調査・運用業務を担うプロフェッショナル人材を募集します。経験や専門性に応じて、ファンドマネージャーまたはアナリストとしてご活躍いただきます。

【具体的な業務内容】
●内外株式のファンドマネージャー：
・企業リサーチ活動
・株式アクティブファンドにかかる売買の意思決定、投資ウエイトの決定
・株式アクティブファンドのパフォーマンス要因分析、リスク分析
・お客さま向けの運用説明

●内外株式のアナリスト：　
・企業リサーチ活動
・投資先企業の企業価値分析並びに株式の投資魅力度の判定
・投資先企業への長期目線でのエンゲージメント活動
・リサーチレポート（ビジネスモデル、市場動向、業績動向、強み・弱みの分析を含む）の作成
・新規投資候補銘柄の発掘
・上記を遂行するための、企業マネジメント層やIR担当者等への取材や企業説明会を通じた情報収集

【ポジション概要】
先端半導体製造企業において、製造・開発・設備領域でのデータ活用が重要視される中、分析基盤の高度化や機械学習活用が急速に進展しています。北海道エリアでも生産ライン立ち上げや品質改善が進んでおり、データ分析に基づく課題抽出・改善提案を担うデータサイエンティストを募集します。
Python／SQLを用いたデータ分析・モデル構築・可視化・ダッシュボード作成を担当し、現場で活用できる実践的なアウトプットを求められるポジションです。

【業務内容（概要）】
製造・開発データの分析、可視化、機械学習モデル構築を通じて、現場課題の可視化・改善に貢献します。

【業務内容（具体的に）】
先端半導体製造企業にて、製造データ・品質データ・設備データなどを対象に一連の分析業務を担当します。
Python／SQLを用いたデータ抽出・加工
モデリング（回帰／分類など）、特徴量設計、評価
工程・設備データの可視化、品質指標分析
歩留まり改善、予兆検知モデル構築、相関分析など
BIツール（Tableau／Power BI）でのダッシュボード作成
分析結果の報告・改善提案、関係部門との連携

【仕事の魅力】
1. 役割・裁量：分析方針の提案など、一定の裁量を持ちながら活動できる
2. 成長機会：半導体領域の大量・時系列データなど、実務ならではの分析経験を積める
3. 業務魅力：技術と業務理解の両面が鍛えられ、成果が現場活用される実感を得やすい

【ポジションで求めること】
課題に適した分析手法の選定・提案ができること
前処理〜モデリング〜評価までを主体的に遂行できること
分析結果を実務で活用できる形でアウトプットし改善提案までつなげる姿勢

【キャリアパス】
データサイエンス特化のスキル深化、リーダー職へのステップアップなど複数のキャリアパスがあります。

AIトランスフォーメーションを主戦場とした、ビジネスアナリティクス（事業戦略×AI・アナリティクス）を中核能力とするプラクティスでのポジションです。AIやデータアナリティクス、IoTなどの先端テクノロジーの導入や利活用を支援するだけでなく、経営やビジネスデザインにおけるAI時代に即したナラティブを描き、AI投資のROIを最大化することで、クライアントのビジネス価値を飛躍的に向上させることをミッションとしています。
プロセス製造（化学・金属・食品、他）やエネルギー/インフラ（電力・ガス、鉄道、他）、小売・フランチャイズビジネス、ヘルスケアなどの産業分野を中心に、事業戦略・新規事業開発、DX/AI戦略の立案・推進、AI・アナリティクス/IoT技術を活用した事業変革などをテーマとしたコンサルティングサービスを提供します。
また、グループ会社と連携した、DX・AX領域における新規サービス、新規事業の開発にも取り組みます。

●主に製造業、エネルギー事業のプラントや工場を対象とした、サイバーフィジカルシステム分野のプロジェクトに従事します。
●操業・保全等のオペレーションに対するAI・アナリティクス、IoTなどのデジタル技術の活用推進の他、AI・IoTネイティブな新規事業/エコシステム開発の構想策定やパートナーシップ開発などに関わる機会もあります。

AIトランスフォーメーションを主戦場とした、ビジネスアナリティクス（事業戦略×AI・アナリティクス）を中核能力とするプラクティスでのポジションです。AIやデータアナリティクス、IoTなどの先端テクノロジーの導入や利活用を支援するだけでなく、経営やビジネスデザインにおけるAI時代に即したナラティブを描き、AI投資のROIを最大化することで、クライアントのビジネス価値を飛躍的に向上させることをミッションとしています。プロセス製造（化学・金属・食品、他）やエネルギー/インフラ（電力・ガス、鉄道、他）、小売・フランチャイズビジネス、ヘルスケアなどの産業分野を中心に、事業戦略・新規事業開発、DX/AI戦略の立案・推進、AI・アナリティクス/IoT技術を活用した事業変革などをテーマとしたコンサルティングサービスを提供します。また、グループ会社と連携した、DX・AX領域における新規サービス、新規事業の開発にも取り組みます。

入社後の一定期間は専門領域を定めず、同プラクティスが対象としている業種（製造業、エネルギー/インフラ、小売・フランチャイズビジネス、ヘルスケアなど）における様々な領域のプロジェクトに参画することを想定しています。担当するプロジェクトテーマは、事業戦略・新規事業開発からAI・アナリティクス、IoT活用、オペレーション変革など多岐に及びます。

想定職位はシニアコンサルタント、コンサルタント、ビジネスアナリストです。

AIトランスフォーメーションを主戦場とした、ビジネスアナリティクス（事業戦略×AI・アナリティクス）を中核能力とするプラクティスでのポジションです。AIやデータアナリティクス、IoTなどの先端テクノロジーの導入や利活用を支援するだけでなく、経営やビジネスデザインにおけるAI時代に即したナラティブを描き、AI投資のROIを最大化することで、クライアントのビジネス価値を飛躍的に向上させることをミッションとしています。プロセス製造（化学・金属・食品、他）やエネルギー/インフラ（電力・ガス、鉄道、他）、小売・フランチャイズビジネス、ヘルスケアなどの産業分野を中心に、事業戦略・新規事業開発、DX/AI戦略の立案・推進、AI・アナリティクス/IoT技術を活用した事業変革などをテーマとしたコンサルティングサービスを提供しています。また、グループ会社と連携した、DX・AX領域における新規サービス、新規事業の開発にも取り組んでいます。

具体的な業務:
入社後の一定期間は専門領域を定めず、同プラクティスが対象としている業種（製造業、エネルギー/インフラ、小売・フランチャイズビジネス、ヘルスケアなど）における様々な領域のプロジェクトに参画いただきます。担当いただくプロジェクトテーマは、事業戦略・新規事業開発からAI・アナリティクス、IoT活用、オペレーション変革など多岐に及びますが、特にAIやデータサイエンスの技術的な知見を活用してチームをリードしたり、メンバーとして貢献していただくことを期待しています。

●会員の購買データ分析
●会員の購買データによる定型分析帳票の作成
●顧客理解に向けた新たな分析アプローチの設計

【仕事のやりがい・面白さ】
●データドリブン経営というグループ経営方針の中核となる業務
●購買データという膨大なデータの中から購買行動に影響を与える規則性の発見
●業務を進める中で継続的に新しい知識を学ぶ事が出来る

【他社との違い(差別化ポイント)】
●グループの膨大な顧客データにアクセスすることが出来る
●デジタル領域と連携した横断的な業務が出来る
●34期連続増収増益という安定した基盤がある

【入社後のキャリアステップ】
●入社〜3ヶ月：統計、数理、マーケティング、分析ツールなどの研修プログラム
●3ヶ月後〜：先輩からのOJTを通して定型業務からお任せします
●1年後〜：独り立ちレベル(分析設計 レポーティング)のデータアナリストを目指します

売上1兆円超、海外売上比率90％以上の最先端工場が舞台。
「工場の生産管理経験」×「データ分析」で、市場価値の高いDX人材へ。

AI、5G、自動運転、クラウド化の進展に伴い、世界中で爆発的に需要が拡大している半導体メモリ。
本ポジションは、工場にて、製造スケジュールの進捗管理や生産データの集計・分析を行う非常に重要な役割です。

単なるスケジュールの調整や、一般的なデータ入力・事務職ではありません。
工程ごとの進捗状況を細かく確認・報告し、メーカーの生命線である「歩留まり（製品の完成率）の改善」をデータと管理の力でサポートします。
データ解析のスペシャリスト集団である当社の一員として、世界市場を動かすモノづくりの最前線でキャリアを一段上に引き上げませんか？

仕事内容：
世界市場向けの半導体メモリ製造プロジェクトにおいて、製造スケジュールの管理と、生産データの集計・分析を通じて、製造工程の最適化と歩留まり（製品完成率）向上をサポートする業務をお任せします。
単なる数値の取りまとめにとどまらず、データから課題を見つけ出し、現場の生産性向上に貢献できるやりがいのあるポジションです。

【具体的な業務内容】
・製造スケジュールの進捗管理
・世界市場向けの生産データの集計や分析
・工程ごとの進捗状況の確認、報告
・歩留まり（製品の完成率）改善サポート

【本ポジションの魅力】
・圧倒的なスケール感：売上1兆円超、世界最大級の最先端工場が勤務地。自分が関わった製品が世界中の5G、AI、自動運転を支える充実感があります。

市場価値の高いキャリア：工場の生産管理経験を活かしながら、世界市場向けの膨大な「生産データの集計・分析」の実務を積むことで、ものづくりDXのプロフェッショナルへと成長できます。

データ解析のプロ集団：データサイエンスのスペシャリスト集団であるグループの知見やバックボーンを活かしながら、安定した最先端環境で業務に取り組めます。


プロジェクト例
◆プロジェクト例
【最先端半導体メモリ製造におけるデータアナリティクス・生産管理プロジェクト】
● プロジェクト概要
5GやAI、自動運転を支える世界トップクラスの半導体メモリ（フラッシュメモリ）生産工場にて、数十億 数百億円規模の設備投資が動く最先端ラインの生産効率を最大化するプロジェクトです。

● 具体的な業務内容

世界各国のクライアント向け出荷スケジュールに合わせた、製造工程全体の進捗管理および調整

日々蓄積される膨大な生産データ（工程ごとの処理時間、稼働率、エラーログなど）の集計・分析

歩留まり（製品の完成率）低下のボトルネックを特定するためのデータサポートおよび現場への報告

1.企業年金などの機関投資家向け運用商品（伝統資産・オルタナティブ資産）の調査及び定性評価業務
2.個人投資家向け投資信託（伝統資産・オルタナティブ資産）の調査及び評価業務
※ご本人の希望・適性などを考慮のうえ、上記1・2いずれかの業務をご担当いただきます。

長期分散投資に適した運用商品（ファンド）を、運用体制・運用哲学・運用手法等などの観点から分析・評価するファンドアナリスト業務です。
当社は、特定の金融グループに属さない独立系の資産運用コンサルティング会社であるため、中立・公平な立場で運用商品を評価できることが強みです。幅広いアセットクラスにわたる多様な運用商品を調査し、数多くの運用会社と直接面談する機会があることから、ファンドアナリストとしてスペシャリストを目指す方にとって大きな成長機会がある環境です。

国内外の企業や業界の調査・分析を通じて投資家に価値ある情報を提供するアナリストのポジションです。
本ポジションは、上場企業の財務・業績分析や市場動向の調査を行い、担当企業や業界に関するアナリストレポートを作成する業務が中心です。経営層やIR担当者とのミーティング、国内外の投資家とのディスカッションも行い、グローバルな視点で質の高いリサーチを発信します。

将来的には、海外のアナリストと連携してグローバル市場のトレンドや企業動向の調査、クロスボーダーリサーチ活動にも積極的に取り組んでいただきます。さらに、AIなどの先端テクノロジーを活用し、分析業務の高度化・効率化も推進していただきます。

部内外のメンバーと協力しながら、チームとして課題解決や成果達成に取り組むことを重視しています。ジュニアレベルの方も歓迎しており、OJTや研修制度を通じて専門知識や実務スキルの習得をサポートします。成長意欲や新たな分野にチャレンジしたい方も歓迎です。

その後の変更の範囲：会社の定める業務

【ポジションの魅力】
・数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かすことができます。顧客が保有する国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。
・提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能です。専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。
・最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付けます。業務では最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。

【業務概要】
顧客の各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。

【具体的な業務】
・顧客の課題整理・要求定義: 顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリングし、データで解決可能な形（分析要件）へと翻訳・定義します。（例：特定料金プランのユーザー動向調査など）
・分析設計・データ抽出（SQL）: 課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。
・チーム連携・ディレクション: 高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。
・資料作成・提案: 分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

【想定されるキャリアパス】
・1年後: フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。
・3年後: 重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。

【組織構成・ワークスタイル】
・配属先: ビジネス局 データコンサルティング部 ※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。
・チーム体制と役割分担: フロントチーム（配属予定）： 顧客折衝、要求定義、全体ディレクション。バックエンドチーム： データ処理、高度な分析（機械学習/統計など）。シングルミッションチーム： 特定プロジェクト専属での一気通貫対応。
・組織環境: 20代 30代（最若手は新卒3年目）が中心のフラットな組織です。IT業界に限らず、事業会社（アパレル等）からの転職者など、多様な中途メンバーが活躍しています。
・ワークスタイル: ハイブリッドワーク（週3日出社・週2日リモート）

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当するポジションです。小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待されています。
個社最適化にとどまらず、産業全体最適化まで視野に入れて解決を目指す組織です。ミッションは「UPGRADE JAPAN」。個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦しています。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な、腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験できます。

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当します。小規模から中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待されています。

同社は「個社最適化」にとどまらず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。個々のクライアントの課題解決と、社会・産業全体の進化を両立させることに挑戦しています。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師の募集です。AI技術の進歩により、多くの企業でデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されています。同社では、かねてより企業向けに人材育成や組織改革を支援しており、事業拡大に伴いこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集しています。

▼主な業務内容
1. データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
2. 受講生の学習進捗管理、サポート
3. 受講生による応用プロジェクトの伴走支援

スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
1. 仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
2. モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
3. 分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
4. PoC成果のシステム化に向けた技術サポート

▼本ポジションの魅力
1. 専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
2. 顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
3. 分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

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。

## なぜ今、同社のデータサイエンティストなのか
精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった経験はありませんか。

可視化・集計で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。

製造・小売・流通・金融をはじめ、高度な分析やAI活用はほとんど手つかずの企業が多く、価値の源泉となるテーマが数多く眠っています。

同社の自社プロダクトがデータ整備の負荷を軽減するからこそ、与えられたテーマをこなすのではなく、自ら課題を定義し、最も価値ある問いから解き始めることができます。

求めているのは、データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへと還元できる人材です。そんなエコシステムを、ともにつくっていける仲間を歓迎します。

## お任せしたいミッション
顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、その知見をAIソリューションやプロダクトへと昇華させることがミッションです。
コンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携しながら、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持っていただきます。

1. 顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出
顧客の業務や意思決定プロセスを深く理解し、データとAIを活用してビジネス成果につながる課題解決をリードします。
- 本質的な課題の特定から、ML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫
- 「この課題は他の300社でも起きている」というマクロ視点での知見の構造化

2. 現場知見を元にした、新AIソリューション・新プロダクトに繋げる
顧客現場で得た発見をもとに、再現可能なAIソリューションやプロダクトの企画・開発に携わります。
- 複数顧客の課題を横断的に捉え、共通パターンをソリューションへ昇華
- RAG・エージェント設計など次世代AIの研究開発から、PoC・事業化まで

3. データサイエンス組織・文化の立ち上げ
データサイエンス領域を牽引する初の専任メンバーとして、技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計します。

## 本ポジションの魅力

1. あなたの仕事が、多くの企業に届く
顧客現場で得た知見や成功パターンは、同社プロダクトやAIソリューションへと昇華され、多くの企業へ価値として届けられる可能性があります。一社の課題解決で終わらず、業界全体へのインパクトを生み出せる環境です。

2. 「データがない」「品質が悪い」に悩まされない
同社のデータ基盤製品で培った知見とアセットがあるからこそ、データ収集・品質改善に時間を奪われることなく、価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できます。

3. AIコモディティ化の時代に、本質的な競争優位の場所で戦える
生成AIの進化により、モデルやアルゴリズム自体の差別化は急速に難しくなっています。
競争優位の源泉となるのは、「何を解くか」という課題設定と「データの質」ーーその両方が同社にはあります。技術の希少性が下がる今、本当に価値ある領域を見極める力を、実践のなかで身につけられる環境です。

4. 事業の「次の柱」を創る、データサイエンス組織の立ち上げを担える
FDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チームの文化など、データサイエンス組織の土台づくりに深く関わることができます。拡大フェーズだからこそ、自らの意思や専門性が組織と事業の未来を形づくる。今このタイミングでしか得られない経験です。

データと生成AIを武器に、新規事業・プロダクト開発・事業化を推進するポジションです。

【業務概要】
AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担当します。また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援します。

【具体的な業務】
* 膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析
* SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析
* 分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案
* データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援
* 分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化
* 分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計
* 生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化
* Codex、Claude Code、ChatGPTなどの生成AIツールを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発
* AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討
* データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援

【ポジションの魅力】
* プログラミング経験が浅い・無い方でも、生成AIを活用しながらSQL/Pythonなどの実践スキルを高められます。
* 膨大なデータを活用し、抽出・集計・分析・可視化・施策提案まで一気通貫で経験できます。
* データ分析だけでなく、分析設計やKPI設計、事業課題の整理にも関わることができます。
* 生成AIを活用したコード生成、分析効率化、自動化、AIエージェント化など、今の時代ならではの開発・分析経験を積むことができます。
* データドリブンな発想をもとに、事業改善・新規事業・プロダクト開発に挑戦できます。
* 将来的に、プロダクトマネージャー、事業責任者、CTO、起業家のような役割を目指せる環境です。

業務概要:
同社では、SaaS事業の対象となる建設セクター（ドメイン）の多様化が進み、多様化する顧客ペインを解決するべく、プロダクトのマイクロサービス化も進んでいます。また、SaaS事業で築いた顧客基盤・データアセットを活用し、SaaS以外の新規事業による顧客への価値提供も次々に立ち上がっています。引き続き高い事業成長を実現するには、フラグメントなマーケット・事業ごとに戦略立案、実行、モニタリングを重ねていくこと、あらたな打ち手を次々に展開することが非常に重要です。事業戦略本部に所属し中長期に描く全社戦略達成に向けて、事業戦略観点からリードする企画メンバーや事業部側のマネジメント層、経営層とともに、事業成長をデータ面から力強くリードいただくデータアナリストを募集します。

具体的な業務:
クラウド上（GCP等）へのデータ基盤構築、事業戦略遂行に関連するデータの加工・分析をメインに行い、事業企画やマネジメント層、経営層と対話しながら、データドリブンな経営の実現に貢献いただきます。
主な業務内容は以下の通りです。
1. 経営や事業に関するデータの加工・分析・可視化
2. BIツールを用いた、経営層向けの事業指標レポート・プレゼンテーション作成
3. GCPやAWSのクラウドプラットフォームを用いたデータ基盤の構築・運用
4. データ活用による経営戦略の策定支援
5. データやクラウドインフラに関する社内外のコミュニケーション

ポジション・部門の魅力:
* ビジネスとテクノロジーの両側面の知見を併用し、可視化しきれていない全ての工程において手触り感を持ちながら改善していく経験を積むことができます。
* 事業戦略部門に所属し、事業戦略方針の決定に関わるデータ分析業務に携わることができます。
* 事業企画や事業部のマネジメント層、経営層と直接連携を取りながら、事業戦略に関わるあらゆるデータを取り扱うため、高い倫理観をもって機密性の高い情報に触れるポジションです。
* データアナリスト経験を持ちながらも、事業方針の意思決定に直接関わるビジネス経験を積みたい方を歓迎いたします。

[職務内容]
●投資先企業のEXITに関する一連の業務
●投資チーム・バリューアップチームと連携し、投資先のEXITに係る一連の業務を対応いただきます。具体的には、投資実行以後のEXITに向けたモニタリング、将来的なEXIT候補先とのリレーションシップの構築、EXIT実行時のエクセキューション、ファンド全体のEXIT戦略に関する関与、を想定しています

【業務概要】
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出するポジションです。

【具体的な業務】
1. データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
2. LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
3. データ基盤の要件定義・設計支援
4. PoC〜本番運用までの一連のプロセス推進
5. クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
6. AI/データ活用に関する技術リード

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

同社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。

【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

データ分析・機械学習プロジェクトにおける設計・実行のリードを担当いただきます。
小規模 中規模のプロジェクトでは、プロジェクトリーダーまたはサブリーダーとして、顧客課題の整理から仮説構築、分析推進、成果報告まで一貫してリードする役割を期待しています。


当社は「個社最適化」にとどめず、「産業全体最適化」まで視野に入れて解決を目指す組織です。
ミッションは日本の産業をアップグレードすること会・産業全体の進化を両立させることに挑戦します。


▼主な業務内容
・プロジェクト進行管理・小規模チームリード
・クライアント折衝・提案活動支援
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート
・社内ナレッジ共有・標準化推進活動

▼キャリアの特徴
・分析スペシャリスト・プロジェクトリーダー・ビジネス企画支援など多様なキャリアパス
・案件設計・要件定義・提案活動にも関与できるチャンス
・個人のキャリアプランに応じたマネジメント／エキスパートコース選択可能
・大企業とのコラボレーションだからこそ可能な腰を据えた新しい価値創出の取り組みを経験可能

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

顧客企業におけるDX組織開発と人材育成を推進する法人向けデータサイエンス研修講師を募集します。

昨今のAI技術の進歩を受けて、数多くの企業においてデータ分析・AI活用を担う社内組織の必要性が認識されるようになりました。当社では、かねてよりそうした企業様向けに人材育成や組織改革のお手伝いをしてきましたが、事業拡大にあたりこの活動をともに進めるデータサイエンティストを募集します。

▼主な業務内容
・データ分析・機械学習の基礎知識・スキル習得のための研修プログラムの企画・開発・実施
・受講生の学習進捗管理、サポート
・受講生による応用プロジェクトの伴走支援

スキルやご指向性に合わせて、講師研修業務以外に、以下のようなクライアント向けのデータサイエンティスト業務もお任せする予定です。
・仮説構築とデータ分析計画策定、データ収集・加工・前処理
・モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
・分析結果の可視化・レポーティング（社内外向け）
・PoC成果のシステム化に向けた技術サポート

▼開発環境
・言語：SQL, Python, 案件によってR
・クラウド環境：GCP, AWS, Azure
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Jira
・情報共有ツール：Slack, Confluence

▼求める人物像
・データサイエンティストとしての実務経験もしくは関連領域の学位
・機械学習、深層学習、統計モデリングなどの専門知識
・Python、R、SQL などを用いた開発経験
・専門技術を正確にかつわかりやすく説明するコミュニケーション能力
・組織運営や育成活動に対する関心

▼本ポジションの魅力
・専門知識を活かして、他者を育成し顧客企業の成長に貢献できます
・顧客企業における生きたプロジェクト支援を通じて、様々な応用例を経験することができます
・分析組織の開発を通じてデータ分析・AI技術のビジネス活用を進めることで、実社会にインパクトを与える仕事に携わることができます

具体的な業務内容は下記です。

当社定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案
分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援

本ポジションでは、当社のコア事業であるマーケットプレイス事業の意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、お使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。

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】
　・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

ミッション
案件執行のエンジン。分析・モデリング・リサーチ・資料作成で執行を駆動する。

Job Description
・LBO / 財務モデルの構築
・業界・企業リサーチ、投資仮説の検証サポート
・DD実務サポート、アドバイザーとのコミュニケーション
・IC資料・投資メモの作成
・バリュエーション分析、投資先のモニタリング / レポーティング支援

日本上場企業を対象としたファンダメンタル分析を中心に、投資判断に直結するリサーチ 全般を担うポジションです。

●主な業務内容
・企業分析（PL/BS/CF、財務モデリング）
・投資メモ作成、投資委員会資料作成
・マクロ環境・市場動向分析 ・セルサイド・企業 IR とのミーティング、業界カンファレンス参加によるインサイト獲得
・AI・データツールを活用したリサーチ高度化

クライアントの経営課題・事業課題に対し、課題設定からビジネス実装まで、データ分析を軸に一貫して支援します。プロジェクトのゴールに応じ、社内のコンサルタントやエンジニアと協業チームを編成。クライアントと直接ディスカッションを重ねながら、データ活用による本質的な課題解決を推進します。

職務内容として、経験・適性、および担当プロジェクトに応じて下記いずれかの業務をお任せします。

●データ分析・モデル構築・AI開発
・顧客データや外部データを用いた要因分析・施策の効果検証
・統計モデル、機械学習モデル、数理最適化モデルの設計・構築
・LLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルLLMを活用したAIエージェントの設計・開発

●戦略策定・ビジネス活用支援
・分析結果・技術的知見に基づいた戦略策定・意思決定の提言
・DX／データ活用・デジタルマーケティング領域における戦略構想および仮説立案
・クライアント組織におけるデータ活用人材の育成、内製化支援

●データ基盤・環境構築
・データパイプラインの設計・構築
・ダッシュボードの設計・構築、および業務定着支援

プロジェクトテーマ例として、幅広い業界において、最先端の技術を活用した高度なプロジェクトが多数動いています。

●通信・メディア
・ABテストや因果推論を用いた施策効果検証、要因分析に基づく改善方針の提示

●エンターテインメント
・経営データ基盤構築・ダッシュボード開発、時系列予測等を組み合わせたIP経営の高度化
・マルチモーダルLLMを活用したクリエイティブチェック（倫理的懸念の自動判定）

●小売
・需要予測・数理最適化による店舗特性に応じた棚編成の最適化
・デジタルチャネルおよびダイレクトメールの施策立案・送付最適化

●メーカー
・新商品の需要予測に基づくマーケティング施策検討
・廃盤品の故障予測による交換部品の発注・在庫管理の精緻化
・生産管理・加工プロセスの最適化、会員プログラムを含むマーケティング戦略策定

●インフラ・物流
・倉庫から個別拠点・顧客への配送ルート最適化
・業務データを活用した自律型分析AIエージェント（LLMマルチエージェント）の開発

●金融
・AIエージェントを活用した融資稟議業務の高度化
・自然言語処理モデルによる契約書チェックおよびフィードバックAI開発
・折衝ログデータを活用した法人営業の高度化支援

●先端領域・その他
・大学との共同研究や学会発表
・センサーデータ解析等を活用した陸上養殖のプロセス最適化

大手企業の経営・事業課題に対し、課題設定・問いの定義からビジネス実装・定着まで、データサイエンスを軸に一貫してリードするポジションです。プロジェクトの責任者（またはテクニカルリード）として、社内のコンサルタントやエンジニア、データサイエンティストで構成されるチームを牽引し、クライアントの決裁者層と直接ディスカッションを重ね、データ・AI活用による高度な意志決定やイノベーション創出を推進します。スキルや志向性に応じ、プロジェクトリーダー（PL）または専門技術を極めるテクニカルリードとして、下記いずれかの業務を中心にリードしていただきます。

職務内容:
●プロジェクトディレクション・課題設定
・クライアントの経営・事業課題のヒアリングおよびデータサイエンス観点での「問い」の構造化・課題設定
・分析アプローチ・AI活用方針の策定、およびプロジェクト全体のロードマップ設計・推進
●高度分析・先進技術の実装リード
・機械学習、数理最適化、因果推論等を用いた高度な問題解決手法の設計・アルゴリズム選定
・LLM／マルチモーダルLLMを活用した自律型AIエージェント等の先端技術のアーキテクチャ設計・検証
・顧客データや外部高度データを活用したビジネス分析および施策のインパクト評価
●ビジネス提言・変革支援
・分析・開発結果に基づく経営層・事業責任者への戦略提言および意思決定支援
・クライアントのDX/データ活用戦略の構想策定、およびデータ活用組織の内製化・人材育成支援
・チームマネジメント・品質管理（※PL・PM領域）
●プロジェクトにおけるアウトプットのクオリティ管理およびクオリティレビューの実施
チームに所属するメンバー（若手DS等）の業務指導、技術的フォロー、成長支援

プロジェクトテーマ例:
大手企業を中心に、難易度の高い課題解決や先端技術の実装案件において、リードプレイヤーとして参画していただきます。
●通信・メディア
・因果推論やABテストを用いた高精度な効果検証フレームワークの設計、および顧客基盤全体のマーケティング最適化
●エンターテインメント
・経営データ基盤と時系列予測モデルを組みあわせたIP経営の高度化プロジェクト推進
・マルチモーダルLLMを活用したクリエイティブ判定システムのアーキテクチャ設計・実用化
●小売・EC
・大規模データに対する需要予測・数理最適化アルゴリズムを用いた店舗棚編成およびサプライチェーン最適化
・デジタル／リアル横断のデータ分析による顧客マーケティング施策の設計と最適化
●メーカー・製造
・複雑な制約条件下の生産管理・加工プロセスにおける数理最適化モデルの構築・導入
・故障予測技術を活用したサプライチェーン・在庫管理の精緻化および新規事業検討支援
●インフラ・物流
・配達ルート最適化等、ロジスティクス領域における高度なアルゴリズム構築と現場運用定着
・複雑な業務プロセスの自動化に向けたLLMマルチエージェントシステムの企画・開発リード
●金融
・法人営業ログの自然言語処理・解析による営業プロセスの高度化およびAI融資審査モデルの構築
・契約書チェックや業務フィードバックを自動化する対話型AIシステムの企画・実証
●先端技術・R&D
・大学との共同研究推進、学会発表、特許出願等を視野に入れた先端技術の社会実装
・センサー解析データを活用した一次産業（陸上養殖等）のデータ駆動型変革

募集概要
データ活用を軸に事業を展開し、データ活用領域のリーディングカンパニーとして先端的なプロジェクトに日々取り組んでいます。DX時代においてクライアントからの課題は抽象化/複雑化しており、単に分析をするだけではビジネスインパクトを出すことが難しくなってきています。これらのニーズに応えていくためには、より組織を強化していく必要があり、様々なバックグラウンドを持った方を採用していく必要があるため、募集を行っております。顧客へのヒアリングを重ねながら本当に解くべき課題は何か、それをデータサイエンスで問いにするにはどうしたら良いか、課題設定からビジネス活用を一貫して提供していきたい方を募集しております。

事業内容
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、1,400社を超える企業の「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


業務内容
● 概要
クライアントの経営課題・事業課題に対し、課題設定からビジネス実装まで、データ分析を軸に一貫して支援します。
まずはスタッフロールとして、先輩メンバーのサポートの元で基礎的な分析タスクをお任せします。
プロジェクトのゴールに応じて、社内のコンサルタントやエンジニアと協業チームを編成することもあり、クライアントとのディスカッションを重ねながら、データ活用による本質的な課題解決を推進します。
● 段階的なお仕事の流れ（職務内容）
ご自身の経験や適性、成長スピードに合わせて、できる業務から順にお任せしていきます。
STEP 1：基礎業務（入社初期 ）
・データの集計・加工・クレンジング（分析可能な状態への整理）
・ダッシュボードや集計レポートの作成・更新
STEP 2：実践的な分析・モデル構築（スキル向上に応じて）
・顧客データや外部データを用いた要因分析・効果検証
・統計モデル・機械学習モデル・数理最適化モデルの設計・構築
データパイプラインの設計・構築
STEP 3：高付加価値な提言・高度な技術開発（将来的にお任せする領域）
・LLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルLLMを活用したAIエージェントの開発
・分析結果に基づくクライアントへの戦略提言・仮説立案
・クライアントのDX推進やデータ活用人材の育成・内製化支援
【配属後に携われるプロジェクトテーマ例】
先輩のサポートのもとチームで参画するため、未経験からでもスケールの大きな高度な案件に触れながら成長できます。
●通信・メディア
・因果推論やABテストを用いた施策の効果検証・改善提案
●エンターテインメント
・経営データ基盤構築・ダッシュボード開発による経営高度化
・マルチモーダルLLMを活用したクリエイティブチェック（倫理的懸念の自動判定）
●小売
・需要予測や数理最適化を活用した店舗の棚編成・配送の最適化
・デジタルチャネルやダイレクトメールの施策立案・改善
●メーカー
・新商品の需要予測に基づくマーケティング施策検討
・故障予測による交換部品の発注・在庫管理の精緻化
●インフラ・物流
・最適化アルゴリズムを用いた配送ルートの効率化
・業務データを活用した自律型分析AIエージェントの開発
●金融
・自然言語処理モデルによる契約書チェックや営業ログ解析による営業支援
●先端領域・その他
・センサーデータ解析を活用した陸上養殖のプロセス最適化
・大学との共同研究や学会発表

ポジションの魅力
幅広い業界や分析のテーマに携われる機会がある。
DX/データ活用を推進したい大手企業の決済者と対峙しながら、ビジネスインパクトを出すプロジェクトを牽引する経験を積める。
データサイエンティストが多数在籍しているため切磋琢磨出来る面や様々なロールモデルが在籍している。
プロジェクトごとにレビューアーがいるため属人的な進め方にならず、業務の中でもFBを得られやすい環境である。
基本的に1人1プロジェクト担当となっているため、担当領域にコミットメントしやすい環境。

働く魅力
・他社のデータサイエンティスト育成研修も手掛ける同社だからこそ、実践的なトレーニング環境が整っています。
・新卒・未経験入社から3 4年でプロジェクトマネジャー（PM）として大手企業の課題特定から牽引するメンバーも多数活躍中。年次に関わらず、成長に応じたチャンスが得られる環境です。
・200名超のデータサイエンティストが在籍しており、業務上の悩みや分析手法の相談をSlack等で気軽に投げ合えるオープンな風土です。身近にロールモデルを見つけやすく、プロジェクト内における定期的なフィードバックにより、日々の業務の中で成長できる実感が持てる環境です。
・スタッフロールの場合、1人あたりの担当は1案件。複数案件に追われることなく、1つのプロジェクトに深く集中して知見を深めることができます。

業務概要
海外発行体クレジット分析

具体的な業務
1. 海外発行体のクレジット分析及びESG分析。（主に欧米企業）
2. ポートフォリオマネジャーへの情報提供。（既存銘柄のフォロー・新規銘柄調査）
3. 海外クレジット市場分析、セクター動向分析。
4. 年金・投信顧客向け運用・市場コメント、RFP対応、発注実務。
5. 顧客・運用コンサルタント等に対する社外向けプレゼンテーション。

ポジション・部門の魅力
海外クレジットアナリストを通じた運用経験を積むことで、ファンドマネージャーへの転換や債券運用を統括するCIOへの道も開かれています。

●OTA対応
商品登録業務全般
既存商品の販売数の調整確認
新規商品の登録
OTA管理業務全般
一元管理システムとの接続・在庫管理
掲載内容に関する各種調整（販売している商品の文言変更）
プロモーション等、条件確認・対応
会社情報に各種変更が起きた際の、情報更新など
OTAの運用・保全整備
社内マニュアルの整備
CS対応全般
OTAを通じた予約の登録
社内システムを活用したお客様の来店状況の確認
OTA・店舗とのメールやり取り（店舗との対面でのやりとりは発生しない。）

代理店予約手配業務
国内外の旅行代理店からの予約窓口をご担当いただくとともに、店舗のスケジューリングを正確に管理し、円滑な施設運営をサポートします
手配にかかり、請求を発行など附随業務もご対応いただきます
当社のサービスを、代理店、OTAなど法人向けに営業業務
当社が提供するサービスの営業をお任せします。提案先は、国内外の旅行代理店や外部販売プラットフォームといった、多くの海外旅行客を取り扱う企業です。日本の文化を世界中に広めていきます。
成長フェーズの企業のため、裁量高く勤務いただくことが可能です

＜業務概要＞
製品開発における課題に対し、分析結果に基づいて仮説および解決策を立案し、自ら検証を行います。計算シミュレーション、ポリマー合成、事業部など関係各部門と連携しながら、研究開発の方針立案まで担います。ご経験に応じて、チームリーダーとして分析テーマの方向性策定や開発部門との連携を主導していただくことを期待しています。製品群ごとにチームを編成し、リーダーに対してメンバーの体制を想定しています。お任せする製品群：感光性のレジスト、CMPスラリのいずれか。案件数は複数件を並行して担当します。1案件あたりの対応期間は数週間から数ヶ月、長期テーマは約1年かかる場合があります。

＜具体的な業務＞無機粒子や添加剤などの材料がCMPの研磨特性や、回路形成・保護・信頼性にどのように影響するかを、機器分析や検証実験を通じて明らかにし、仮説検証のサイクルを回します。例えば、CMPにおける除去特性や欠陥、フォテック・ソルダーレジストにおけるパターン形状や信頼性といった性能との関係を解析し、その結果をもとに開発部門へフィードバックします。その際、分析部門、計算シミュレーション部門、開発部門などを巻き込みながら、多角的な視点で現象を捉える体制を整えています。製品売上の多くは海外の大手半導体メーカー向けであり、開発が進むと世界的な半導体メーカーと関わることができます。

＜ポジション・部門の魅力＞
1. 自らの分析結果や仮説が開発方針に反映され、新材料や新プロセスの実現に直接つながるため、開発を推進している実感を得ることができます。開発部門と席が近く日常的にコミュニケーションを取れる環境です。依頼された分析を行うだけでなく、開発側とともに製品の課題解決に主体的に取り組み、改善策の立案から検証まで関わっていただきます。
2. 材料やプロセス中で起きている複雑な現象を分析により可視化し、「なぜその現象が起きるのか」を突き詰めることで、開発のボトルネックを解消していくことにやりがいがあります。
3. CMPスラリー、フォテック、ソルダーレジストといった複数の半導体材料に関わりながら、分析・シミュレーション・開発など多様な分野と連携することで、幅広い視点と技術力を身につけることができます。
4. 分析業務を経験した後は、希望があれば担当した製品の研究開発部などの関係部門で更に経験を積むことも可能です。
5. 非常にフラットな組織であり、節度を保ちつつも上下関係をあまり感じずに業務を進めることができます。産休・育休後は全ての女性社員が職場に復帰しており、男性社員も月単位で育休を取得する例が増えています。

＜キャリアパス＞
1. 入社後は、CMPスラリーやフォテック、ソルダーレジストといった半導体材料を対象に分析業務を担当し、材料やプロセスに対する理解を深めながら、開発課題に対して主体的に仮説設定から検証・フィードバックまでを一貫して推進できる人材を目指します。
2. その後は、チームリーダーとして、分析テーマの方向性設定や開発部門との連携を主導しながら、課題設定、方針立案、メンバーの育成を通じてチームを牽引していただくことを期待しています。
3. さらに、希望や適性に応じて研究開発部門へフィールドを広げ、材料設計やプロセス開発に携わるほか、複数材料・複数部門を横断しながら研究開発全体を推進する中核人材としての活躍を期待しています。

●自己勘定取引における運用戦略の立案および執行
●YouTubeメディアでの発信（演者として）
●アナリストとしてのデータ分析

●市場動向の分析
・経済指標や市場ニュースを収集・分析し、投資機会を見出すための情報提供を行います。
●YouTubeでの金融情報発信
・視聴者に向けて金融知識をわかりやすく解説する動画コンテンツを制作します。
・適性やご希望に応じて、まずは裏方のデータ分析専門としてのスタートも柔軟に相談可能です。
●データ分析業務
・膨大なデータを処理し、投資戦略に基づいたリサーチを行います。
・具体的には、Excelやデータ分析ツールを活用し、データの可視化やトレンド分析を行います。
●チームとの連携
・他のアナリストやマーケティングチームと協力し、データに基づいた戦略提案を行い、コンテンツの質を向上させるための意見交換を行います。

・このポジションは、金融知識を広めるメディア活動に参加し、自身のスキルを高める絶好の機会です。
・アナリストとして、自由な発想を持ち寄り、チームの成長に貢献できます。
・また、多様なバックグラウンドを持つ仲間と共に、金融メディアの新しい形を創造することが期待されます。