アナリストの転職求人

319 件

当社では、主に製薬企業クライアント向けに、医療経済分析、マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビッグデータ（RWD）解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています】

シニアデータサイエンティスト
・シニアコンサルタントとして、クライアントワーク、プロジェクトマネジメント、コンサルティング業務、解析実務、論文執筆実務を担っていただきます】

業務内容は多岐にわたりますが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験は必須です】

ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大していただきます】

また、労働集約的なコンサルティングだけでなく、プロダクト開発にも取り組んでおり、ご希望に応じてプロジェクトへの参画も可能です】

今後のキャリアパスとして、学会報告や学術論文を発信し、自ら顧客を開拓することも可能です】

よりアカデミア寄りに学者を目指し、研究論文を執筆することもできます】

また、当社でのプロダクト開発プロジェクトに参画し、ビジネス側のキャリアとしてプロダクトマネージャーやシニアコンサルタント、事業部長などのポジションを目指すことも可能です】

データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するデータ分析業務を担当していただきます。

当社のクライアントは、金融・製薬・外資系企業などの大手・グローバル企業が中心。
実務を通じて、ビジネスインパクトの大きいデータ活用に携わりながら、分析スキルと課題解決力の双方を高めていける環境です。

●業務内容の一例
・顧客企業の保有データを用いた分析業務（売上分析、顧客分析、業務改善分析など）
・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築
・統計手法や機械学習モデルの設計・構築
・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案
・AI技術を活用した解析支援（例：論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装）

ご入社後は2か月間の技術研修からスタートします
業界トップランナーである取締役の知見をもとに設計された独自カリキュラムにより、
データ分析の基礎から実務での活用方法まで体系的に習得可能です。

また、演習形式でのアウトプット機会も多く、
分析結果のプレゼンテーションなど、実務に直結するスキルも身につけられます。
文系・理系や経験を問わず、未経験からデータサイエンティストとしてのキャリアを築ける環境です。

●研修カリキュラム例
・データ分析業務の基礎理解
・統計学の基礎
・機械学習の基礎
・SQLの基本操作
・Pythonを用いたデータ処理
・分析実践演習 など

当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。
特に、LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化、本番運用を前提とした大規模データ要求、データ品質がモデル性能を直接左右する構造が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。
さらに現在は、有害データの混入、バイアスの増幅、誤学習によるリスク、評価指標と実運用性能の乖離といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。
当社では現在、データ設計や評価が属人的に行われている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない、安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

このポジションの本質:
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。
扱う対象は単なる学習データではなく、モデルの挙動を規定する訓練信号、評価基準を形作るテストデータ、安全性を担保するガードレールデータといった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。
そのため本ポジションでは、どのデータがモデルの意思決定に影響するのか、どの評価が本番性能を適切に測定できるのか、どのようなデータ設計が安全性を担保するのかといった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

主な役割:
・LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

研究テーマとしての領域:
データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成
評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計
AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT, RLHFによるモデルの性能向上

主軸（最も期待する領域）:
・AIモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

扱う対象例:
・LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

このポジションで得られるもの:
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
・最新のLLM / VLM を実運用レベルで扱う希少な機会。
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験。
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア。

REIT投資顧問部はJ-REITの分析、投資助言に特化した部署です。
裏付けとなる現物不動産（各用途の賃貸市場、売買市場）、私募リート、海外リートは別部署で担当しており、そららの専門家が有する知見も活かして、J-REITの分析を多角的に行っています。
チームワークでJ-REIT全銘柄を対象に分析を行います（証券会社所属のセルサイドアナリストが1〜2名程度でJ-REITセクターの特定銘柄をカバーする体制とは異なります）。
J-REITについて知見豊富な部内メンバーとのやり取りを通じ、J-REIT全般について、より深い理解や知見向上が図れます。
2025年3月1日時点の部署構成は、部長を含むアナリスト6名と他部署との兼務1名を含むアシスタント3名の合計9名です。
アシスタントのデータ整備等のサポートを受け、性別・世代・キャリアも様々なアナリストがそれぞれの強みを活かしてJ-REITに関する多角的な分析を行い、顧客に投資助言を行っています。

顧客はグループ内外の複数の大手国内機関投資家です（個人投資家は対象外）。
投資顧問契約に基づく対価を受け取り、J-REITに関する投資助言を特定の機関投資家に行う特色あるビジネスモデルであり、特定少数の顧客との継続的な関係に基づき、腰を据えて、中立的な立場で分析業務に取り組むことができます（不特定多数の投資家に対する営業的な活動や分析対象への気兼ねは不要）。
レベルの高い顧客ニーズに応えることで、アナリストとしての自己成長も図れます。

●担っていただく業務
各アナリストには担当銘柄（10銘柄程度）の業績予想作成、定性評価レポート執筆をベースとして、本人の適性や希望も考慮し、部として提供する様々な各種データ、レポート作成を分担していただきます。

当グループの豊富なデータ資産を活かし、AI・データサイエンスの力で新たな事業価値を創出する。研究だけでなく実装までを担い、リアルビジネスに直接インパクトを与える──そんな“AI・データ活用で事業を成長させる”挑戦を、一緒に進めていきませんか？

【ミッション1：AI・データソリューションの開発】
・自社サービス、店舗データなど多様なデータを活用した分析・モデル開発
・機械学習・統計的手法による予測モデル・スコアリングロジックの設計
・データパイプライン構築やETL設計など、分析基盤の整備

【ミッション2：データドリブンな意思決定支援】
・経営・事業部・パートナー企業への分析結果報告と示唆提供
・新たなデータ利活用テーマの探索とPoC設計・検証
・プロダクトマネージャーやエンジニアと協働した実装・改善

【得られる経験・キャリア機会】
・自社サービス事業等のデータを横断活用し、実ビジネスにAIを適用する実践経験
・ビジネスと連携し、分析を“事業成果”に変える実践的スキルの獲得
・生成AI・信用モデル・グラフ解析など最新技術の研究・適用
・当グループ横断プロジェクトを通じた高い裁量とキャリアの拡張

◆担っていただきたい具体的な仕事内容
1.新サービス改善に向けたプロダクトに蓄積されるデータ分析
・新規プロダクトに蓄積される企業がもつ従業員の健康データとサービス利用履歴の分析と、プロダクトの改善提案・反映の推進
・新サービスの進化に向けた新たなデータ活用の検討・データサイエンティストの観点からの新サービス開発への提案
2.プロダクトに実装するモデルの設計・構築
・新規プロダクトに搭載する機械学習モデルを、ビジネス要件を踏まえながら構築（必要データの整形〜評価/デプロイ）
・既存モデルのブラッシュアップ（データ拡張/再学習、特徴量エンジニアリング など）
3.ビジネス要件の実現性に関する検討・実証
・ビジネス側で構想した分析ロジック/フローについて、数理的アプローチから見ても問題ないかの点検
・検証経験について、ビジネス側へのフィードバック/議論

募集概要 - 具体的な業務内容:
小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクト(※)における設計、分析、意思決定の支援。
データ活用プロジェクト(※)：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む

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

募集概要
当社はデータ活用を軸に事業を展開しています。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。
具体的な業務内容
・小売,メーカー,金融,エンターテインメント,IT事業会社など広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ活用プロジェクトにおける設計、分析、意思決定の支援。
・データ活用プロジェクト：典型的には、課題整理、成果物の要件定義、設計、実装、提供のプロセスを含み、成果物を作成する際の要素技術として集計・可視化、数理統計学、機械学習や深層学習などを含むプロジェクト。
キャリレベルによって下記含みます
リード：プロジェクトのマネジメントも含む
シニア：プロジェクトのマネジメント、プリセールス、組織マネジメントも含む
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

【具体的な業務内容】

Visa・Mastercardなどの国際ブランド領域において、各種データ分析・可視化・レポーティング業務を中心に担当いただきます。

国際ブランド関連の売上・コスト・利用実績データの集計、分析、可視化
利用動向や取引データをもとにした課題分析、仮説立案、施策検討
ブランド提供ツールを活用したデータ抽出、影響分析、レポーティング
事業判断や施策検討に向けた定量データ分析、および分析結果の資料化
国際ブランド向け各種申請・報告業務に伴うデータ集計・分析

▼本ポジションの魅力
事業成長に直結するデータ分析：
クレジットカード事業の根幹である国際ブランド領域のデータを扱い、利用促進や収益改善に向けた分析を通じて、事業成長へダイレクトに貢献できます。
キャリアの広がり：
国際ブランドとの交渉や新サービス・最新ソリューション導入の検討に関わるデータ分析・分析支援を通じて、クレジットカードビジネスや国際ブランド領域の専門性を高められる環境です。

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

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

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

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

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

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

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

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

募集背景
患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
当社では、自社サービスを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データや自社サービスを通じて蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、自社サービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。

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

チーム構成
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチームと協業し、ビジネス視点と自社サービス視点の両軸からサービス開発を推進しています。

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

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

開発環境
●利用技術
・SQL
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
●LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)
●AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

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【事業説明】
当グループは、西日本を中心に様々な事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。

【募集概要】
・経営視点で当グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます。
・当グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。
・当グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・当グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。
・当グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。

【具体的な業務内容】
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行

▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab

【ポジションの魅力】
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、当グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点

具体的な業務
ビジネスアナリストとして以下の業務をお任せします。

【組織の業務】
当事業における経営・事業判断のためのデータ基盤構築
事業部の経営レイヤー、マネジメントレイヤーへの各種事業状況のレポーティング
各重点指標ごとのモニタリング体制構築および予実管理
事業状況を利益の観点からセグメント設計し分析

【お任せしたい業務】
担当領域のデータ構造やアウトプットの設計
各種アウトプットの分析を通じて、事業状況を利益・成長の観点でセグメント・示唆抽出
経営層・事業部マネジャーに向けたレポーティング、意思決定支援

本ポジションの魅力
●事業の“中枢”にデータで関われる
B-AIは、当事業の経営・マネジメントレイヤーと近い距離で、事業判断に直結するデータを扱う組織です。
単に数値を報告するのではなく、事業状況を構造的に捉え、次に取るべき戦略や打ち手を示します。
自ら設計したデータやアウトプットを通して、事業の意思決定を後押ししている実感を得られます。

●「事業インフラ」をつくる経験
本ポジションは、単発の分析やレポーティングではなく、当事業の意思決定を支えるデータインフラそのものを構築する役割です。
SaaS事業として追うべき指標やデータ構造を定義し、誰が見ても理解でき、継続的に運用できる状態をつくります。
分析・事業理解・仕組み化を横断しながら、事業を前に進める基盤づくりに関われる点が特徴です。

・内外経済・金融市場に関するデータ分析。
・経済予測および市場予測の策定。（メイン・楽観・悲観シナリオの提供等）
・内外の株式、債券、為替市場における戦略の推奨。（内外株式のトップダウン戦略に強みがあることが望ましい）
・内外向けレポート（経済メモ・市場メモなど）・プレゼンテーション作成業務。
・社内運用部門向け、法人・投信営業向けプレゼンテーション業務。

キャリアパス
エコノミストまたは株式ストラテジストへのキャリアアップの道に繋がります。また、投資運用責任者への転向も可能です。

業務内容
FM/アナリスト業務の効率化・高度化に向けたAIアプリケーションの実装、データ基盤の構築

役割期待
FM/アナリストの具体的な要件を特定した上で、FI部やDXPI本部の開発担当と連携して、主にPythonを使用したAIアプリケーション開発やクラウドを活用した開発環境・データ基盤の設計・構築を担当します

・GC/MS等を用いた成分解析
・機能性素材の開発経験（リアクションフレーバー）
・報告書、プレゼン資料作成

【期待役割】
当組織には、受容体、有機合成、生理応答、香気分析、官能評価、調香、アプリケーションといった機能が備わっています。
今回募集する方には香気分析を中心にご担当いただく予定です。

当社では大テーマとして「おいしさ研究」を掲げており、香気分析の観点から研究開発を推進していただきます。具体的には、食品中からの未知香気成分の探索や、重要香気成分の探索に取り組んでいただきます。

また中長期的には、以下のようなテーマで幅広くご活躍いただくことを期待しています。
●加熱調理香における重要香気成分の探索・特定
●油脂感を向上させる香気成分の探索・特定
●減塩効果に寄与する香気成分の探索・特定 など

当社の立ち上げフェーズのAI活用コンサルティング事業において、アナリストとして、コンサルタントやマネージャーの支援、リサーチ・資料作成等の補助を担っていただきます。

・クライアント業務のヒアリング補助・要件整理
・利活用シナリオの作成補助
・プロジェクトの進行支援・ドキュメンテーション
・業務ヒアリング補助、資料作成、AIツール調査、プロジェクト進行支援

※ご経験・志向に応じて、ビジネス寄り・技術寄りいずれの領域でもご活躍いただけます。

●今後のキャリアパス
個人の適性・志向性にあわせたキャリア形成が可能であり、マネジメントを志向するManager/Leader Staffの道と、技術の専門性を追求するSpecialistの道があります。
・Manager/Leader Staff: Analystから始まり、Senior Consultantとしてプロジェクトの一部を主導し、Managerとしてプロジェクト全体を設計・管理する役割を担います。
・Specialist: 高度な専門性で複数プロジェクトに横断的に貢献し、プロダクトやサービスの価値創出を担います。最高位のPrinciple Specialistは、組織を越えて社会・業界に影響を与える知見保持者として位置づけられます。
・最新技術へのキャッチアップや個々人のスキルアップに向けた1on1、OJT、トレーニングプログラムの環境が整備されています。

募集部署（専門分析部門）について
当部門（専門分析部門）は、当企業グループの中でも新規事業として立ち上がった、先進的な組織です。従来当企業グループが主戦場としてきたマーケティング領域に留まらず、事業活動の中枢、すなわち経営の意思決定そのものの質を高めることを目的に生まれました。VUCAと言われて久しい現代における企業課題は、複雑化・相互依存化を前提とした構造的な問題が中心となっており、個別施策や単発分析、標準化された要件ありきの代行型コンサルティングでは解けません。当部門では、システムシンキング／システムダイナミクスという最先端の方法論を用い、事業成果を左右する因果構造（＝見えない""つながり""）を捉え、検証可能なモデルとして可視化し、成果最大化のための組織行動を現場に実装するところまで一気通貫で伴走します。経営パートナーとして、事業のメカニズムそのものを解き明かし、企業の意思決定の質を高め続ける。そのための、共創型・構造起点のコンサルティング組織です。

職種定義
当部門におけるデータサイエンティスト職は、成果を左右する事業のメカニズムを解き明かし、経営の意思決定と実行を前に進める役割を担います。コンサルタントや企画職から頼まれたモデル作成やデータ分析を進めるだけの存在ではありません。コンサルタントと対等な立場で顧客の事業課題に向き合いながら必要な問いを立て、課題設定→構造把握→モデル化→検証・示唆抽出→意思決定→実行の一連のプロセスをリードしていただきます。

業務内容
・問いの設計への関与 　事業課題に対する問いや仮説設計を、コンサルタントと共に行う。
・構造仮説のモデル化 　事業の因果構造をストック&フロー等で表現し、検証可能なモデルに変換する。
・データによる検証・シミュレーション 　モデルを用いて、施策や意思決定がもたらす影響を定量的に検証する。
・意思決定に向けた示唆構築 　分析結果ではなく、意思決定に必要な論点・選択肢・根拠を構造から提示する。
・実行フェーズへの伴走 　モデルと現実のズレを捉えながら、意思決定と行動が前に進むよう支援する。

業務から得られる経験／魅力
1. 経営の意思決定そのものを、構造から変える
主要企業の経営ボードに近い距離で、事業全体の方向性を左右する意思決定に向き合い、実際に変えていく経験が得られます。
2. データ担当に留まらず、意思決定プロセスの中枢に立つ
要件を渡されて分析モデルを設計/実行する立場ではなく、コンサルや経営層と対等な立場で議論し、判断の前提を一緒につくる経験が得られます。
3. システムダイナミクスという“因果を扱う技術”を実務で使える
相関分析や予測では扱いきれない従来の認知の外側にある因果関係を、システムダイナミクスでモデル化し、実際の意思決定を変える経験が得られます。

自社D2C睡眠ブランドおよび休息ブランドの成長を目的に、マーケティング領域を中心としたデータ分析・仮説構築を担うデータサイエンティスト（メンバー）を募集します。本ポジションでは、各種マーケティングデータの取得・蓄積・分析を通じて顧客理解を深め、マーケティング戦略や施策改善に活かせる示唆を導き出す役割を担っていただきます。
高度な研究志向のデータサイエンスではなく、事業・マーケティングと近い距離で、実際の意思決定や成果創出につながる分析を行うポジションです。

【具体的な仕事内容】
1. マーケティング・ブランド戦略を支えるデータ分析業務をお任せします。
2. 各種ツールや消費者調査を用いたデータの収集、分析、加工
3. マーケティングデータを活用した消費者インサイトの抽出および仮説構築
4. 既存ブランド／新規ブランドに関するマーケティング施策の効果分析・改善示唆の提供
5. 継続的なROI改善を目的とした効果測定の設計・運用および改善仮説の立案
6. マーケティング部門や関係部署と連携した分析結果の共有・活用支援
※戦略の最終意思決定やマネジメント責任は持たず、分析・示唆出し・改善提案を通じて事業を支える役割です。

【本ポジションの魅力】
・事業・マーケティングに直結するデータ分析に携われる：研究や分析のための分析ではなく、マーケティング施策やブランド戦略の意思決定に活かされるデータ分析を担えます。
・複数ブランドを横断した分析経験が積める：自社D2Cブランドなど複数のD2Cブランドに関わり、異なるフェーズ・特性のデータを扱うことで、分析スキルの幅を広げられます。
・分析 示唆出しまで一貫して関われる：データの集計や可視化に留まらず、仮説構築・示唆出し・改善提案まで関われるため、分析の価値を実感しやすい環境です。
・事業部側として主体的に動ける環境：マーケティングチームや関係部署と密に連携し、現場の課題感を理解した上で分析を行えるため、実務に活きるアウトプットが求められます。

【選考フロー】
1. 書類選考
2. 1次面接
3. 適性検査
4. 2次面接
5. 最終面接
6. オファー面談

【当社の魅力】
事業拡大フェーズのど真ん中
自社D2Cブランドの拡大・海外事業推進・新規ブランド立ち上げなど、経営インパクトのある大きなチャレンジがたくさん転がっています。
様々な業界から集まったプロ人材が集まる組織
多種多様な業界で活躍してきたプロ人材が集まるため、高いレベルの中で自分の実力を試したり、さらなる自己成長をしていくための環境が備わっています。
少数組織だからこそ自らカルチャーを作れる

魅力的な展示会設計を通じて、最適なビジネスマッチングの場を提供し、事業拡大中の企業にて、チャンネルごとの施策効果の可視化やセグメント分析を通じて、データに基づく戦略立案と意思決定をサポートし、事業成長を牽引頂きます。
【業務内容】
1. チャネル別のCPA・CVR・来場者分析の可視化
2. 来場者の属性・行動・LTVに関する中長期トレンド分析
3. 企画立案フェーズでの仮説支援および施策評価
4. 各チームとの定例レビュー/レポーティング
5. Looker StudioやExcel等でのダッシュボード整備等
★将来的にはLTV分析などの高度な分析や組織全体のデータ活用基盤の整備もお任せいたします！
【魅力】
データドリブンにマーケティングやプロダクトを動かすことができる/感覚に頼らない組織を作り、経営の意思決定へ深く関与、接続できる
【事業の特徴】この企業は独自のプロモーションによって来場者の質と量ともに高い水準を実現しています。その結果、業界トップクラスの顧客満足度を得ており、年々イベントの規模・出展者数ともに急拡大しています。

事業部門におけるデータ利活用推進を担っていただきます。具体的には、事業部門と連携し、データ分析に基づいた課題抽出・設定、解決策の提案、実行までの一連のプロセスを担当します。既存事業の効率化や新規事業創出のためのデータ分析基盤構築に携わり、データに基づいた意思決定を促進することで、事業の成長に貢献することが期待されます。関係部署との密なコミュニケーションを取りながら、データ分析結果をわかりやすく伝え、ビジネス課題の解決に導く役割を担います。将来的には、データサイエンスチームの中核メンバーとして、データ利活用戦略の策定や推進にも関わっていただくことを期待しています。

具体的な仕事内容
事業部門の課題をヒアリングし、データ分析ニーズを明確化
データ分析計画の立案・実行、分析結果に基づいた施策提案
データ可視化ツールを用いた効果的な情報伝達
機械学習モデルの構築・評価、予測モデルの開発・運用
データ分析基盤の構築・運用、データ品質の維持・向上
関係部署との連携、データ利活用推進のための提案

自社保険契約の各種データ分析を行いビジネス課題の解決や意思決定を支援します。
・保険金請求情報を分析し保険商品の開発検討を支援
・契約データのステータス遷移の分析と改善施策の検討を支援（加入動機の分析・継続契約向上など）
・営業活動可視化や業績分析など各部門要請によるデータ抽出と分析（KPIなど）

＜補佐業務＞ご経験に応じてお任せします
基幹システム開発の要件定義や部門間調整
PCなどの環境設定と利用ユーザーの管理
その他、情報システム部門が担当する業務サポート

【業務・会社の魅力】
経営に近い組織で、個人の裁量権も大きく仕事を行える環境です。
また、上場企業グループの一員であるため、その視点を持ち、分析業務に携わることができます。

大手保険グループの中でペット関連の保険商品を扱う保険会社です。
幅広い種類のペットに対応した保険商品を提供しています。また、特定の流通チャネルや社会貢献活動に特化した独自の保険商品も展開しています。

少額短期保険市場は、ユニークで魅力的な商品が好評を博し、順調に拡大している市場です。
少額短期保険は商品開発の自由度が高く、小規模な組織による柔軟な事業運営が可能であるため、お客様の新しいニーズに素早く応えることに適しています。
業界をリードする独自の補償内容も提供しています。
特定の社会貢献活動に特化した保険商品は、業界内で高い評価を得ています。

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

●業務内容
・クライアント企業のWebサイトやアプリ、SNSからのアクセスやユーザー行動データの解析（Google Analytics、Adobe Analyticsなど）
・ダッシュボードを活用したデータ可視化と分析レポートの作成・報告
・クライアントのマーケティング施策やUI/UX改善施策の提案・実行・効果検証（KPI達成度、CVR改善）
・分析結果に基づいて仮説を立て、改善提案および新たな分析指標（KPI）の設計
・データドリブンな施策立案から実行・検証までのPDCA運用
・クライアントとの定期ミーティング、折衝、提案資料作成、改善施策のプレゼンテーション
・顧客とエンドユーザーのコミュニケーションポイント設計（Web導線、メール配信、アプリ通知など）

●キャリアパス
ナショナルクライアントを中心とした大手企業様の、データを活用した事業支援や課題解決を行っています。
戦略設計、施策立案から、オウンドメディアやSNSの運用、データ分析やレポーティングなど、顧客の抱えている課題に対して適切なソリューションを提供し、課題解決と顧客事業の発展に貢献する業務です。

データに関する知識やソリューションの知見が深まるのはもちろんのこと、ウェブマーケティングに関する幅広い知見が求められるため、スケールの大きい業務でスキルアップしていただけます。
また、リード役としてプロジェクトを推進したり、マネジメント業務への挑戦も可能です。

●魅力〜働きやすい職場環境
・東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

・リモートワークなど""今""にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる""今""にあった働き方を実現できる環境が整っています。

・2,700人の集合知により、さらにスキルを伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

※変更の範囲：会社が定める業務

●業務内容
・クライアント企業のWebサイトやアプリ、SNSからのアクセスやユーザー行動データの解析（Google Analytics、Adobe Analyticsなど）
・ダッシュボードを活用したデータ可視化と分析レポートの作成・報告
・クライアントのマーケティング施策やUI/UX改善施策の提案・実行・効果検証（KPI達成度、CVR改善）
・分析結果に基づいて仮説を立て、改善提案および新たな分析指標（KPI）の設計
・データドリブンな施策立案から実行・検証までのPDCA運用
・クライアントとの定期ミーティング、折衝、提案資料作成、改善施策のプレゼンテーション
・顧客とエンドユーザーのコミュニケーションポイント設計（Web導線、メール配信、アプリ通知など）

●キャリアパス
ナショナルクライアントを中心とした大手企業様の、データを活用した事業支援や課題解決を行っています。
戦略設計、施策立案から、オウンドメディアやSNSの運用、データ分析やレポーティングなど、顧客の抱えている課題に対して適切なソリューションを提供し、課題解決と顧客事業の発展に貢献する業務です。

データに関する知識やソリューションの知見が深まるのはもちろんのこと、ウェブマーケティングに関する幅広い知見が求められるため、スケールの大きい業務でスキルアップしていただけます。
また、リード役としてプロジェクトを推進したり、マネジメント業務への挑戦も可能です。

●魅力〜働きやすい職場環境
・東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

・リモートワークなど""今""にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる""今""にあった働き方を実現できる環境が整っています。

・2,700人の集合知により、さらにスキルを伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

※変更の範囲：会社が定める業務

＜職務概要＞
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

＜プロジェクト事例＞
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

募集背景
【高度なデータ分析・解析で、顧客価値を最大化する新しい仲間を募集します！】
当社は、製造業AIデータプラットフォームを展開しています。
2022年より本格提供を開始した当社プラットフォームは、図面・仕様書・見積・調達・設計変更など、製造業の意思決定を左右するデータを横断的に構造化・資産化することで、これまで属人化されてきた判断を組織知へと変革してきました。

現在、事業は第二創業期に突入しております。
今後は特に、課題難度の高い顧客に対し、より高度なデータ分析・解析を用いた価値提供を強化していく方針です。
そのため、カスタマーサクセス組織内において
・データを用いた顧客課題の解決
・当社プロダクトや、AI/新規ツールを活用した解析、分析、示唆抽出
を担う分析ケイパビリティ特化ロールを新設し、1 2名の採用を行います。

ミッション
データ分析・解析により、顧客への価値を非連続に高める
データに基づき、課題の深い顧客に対する価値提供を実現する
分析/AI活用のベストプラクティスを当社のアセットに転換する

具体的な職務内容
顧客データ/プロダクトデータを用いた非定型なデータ分析・示唆抽出
Python / SQL / BIツール等を用いた分析、可視化、ダッシュボード構築
AIツールを活用した分析効率化・業務改善の企画および実装
AIツールを用いた新規オペレーションの構築

仕事のやりがい・魅力
日本発SaaSとして、グローバル展開を見据えた事業の中核を担えるプロダクト・事業・組織づくりに深く関われる裁量の大きさ
分析・解析の専門性ダイレクトに顧客価値に創出する希少なロール
AI・新規ツール活用を前提とした裁量の大きい環境
製造業×データという難易度の高い領域での実践経験
SoAやプロダクト、CSとの連携を通じた横断的な学び

●業務内容
・クライアント企業のWebサイトやアプリ、SNSからのアクセスやユーザー行動データの解析（Google Analytics、Adobe Analyticsなど）
・ダッシュボードを活用したデータ可視化と分析レポートの作成・報告
・クライアントのマーケティング施策やUI/UX改善施策の提案・実行・効果検証（KPI達成度、CVR改善）
・分析結果に基づいて仮説を立て、改善提案および新たな分析指標（KPI）の設計
・データドリブンな施策立案から実行・検証までのPDCA運用
・クライアントとの定期ミーティング、折衝、提案資料作成、改善施策のプレゼンテーション
・顧客とエンドユーザーのコミュニケーションポイント設計（Web導線、メール配信、アプリ通知など）

●キャリアパス
ナショナルクライアントを中心とした大手企業様の、データを活用した事業支援や課題解決を行っています。
戦略設計、施策立案から、オウンドメディアやSNSの運用、データ分析やレポーティングなど、顧客の抱えている課題に対して適切なソリューションを提供し、課題解決と顧客事業の発展に貢献する業務です。

データに関する知識やソリューションの知見が深まるのはもちろんのこと、ウェブマーケティングに関する幅広い知見が求められるため、スケールの大きい業務でスキルアップしていただけます。
また、リード役としてプロジェクトを推進したり、マネジメント業務への挑戦も可能です。

●魅力〜働きやすい職場環境
・東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

・リモートワークなど""今""にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる""今""にあった働き方を実現できる環境が整っています。

・2,700人の集合知により、さらにスキルを伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

※変更の範囲：会社が定める業務

クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、オルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。

【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進

●ポジションの魅力
・クレジットカードデータやPOSデータなどのオルタナティブデータを活用し、企業や自治体の意思決定を支援
　実データに基づく分析を通じて、社会課題の解決に直接貢献できる
・金融、行政、不動産、観光・消費分析など、幅広い業界のデータ活用に関与可能
　特に、官公庁や地方自治体向けの経済分析を通じ、政策決定や地域活性化に貢献できる
・課題設定から分析、施策提案まで一貫して携われるため、データ活用の上流から下流までを経験できる
　単なるデータ分析にとどまらず、ビジネスの意思決定に直結する役割を担える
・急成長フェーズのスタートアップで、自らのアイデアを反映しやすく、大きな裁量を持てる環境

【概要】
エンタープライズ顧客に対し、定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。

【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
　-クライアント企業の課題・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

・データ分析 :
　-必要なデータの収集・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、顧客の戦略・施策に対するインサイトを抽出します

　-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

　-可視化・レポーティング :
　　-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします

　　-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・生成AIを用いた技術検証：
-ChatGPT・Geminiなどを用いて生成AIの業務適応が可能かの技術的検証を担当します

【概要】
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。
適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。

【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
　-クライアント企業の人事課題・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

・HRデータ分析 :
　-必要な人事関連データの収集・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、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします
-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

【概要】
エンタープライズ顧客の人事領域における定性・定量データの分析を行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を行っていただきます。また、顧客への提案活動も担当いただく想定です。

エンタープライズ企業の人事・組織分野における戦略・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。

5名前後のチームメンバーを率いて、複数顧客向けで案件のプロジェクトリードを務めていただくことを期待します。また、志向・適正に合わせて、ピープルアナリティクス事業の事業開発の一部（分析手法を汎用化したパッケージの企画立案・開発、マーケティング施策立案・推進、…）なども担当いただきます。

【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
-クライアント企業の人事課題・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

・HRデータ分析 :
-必要な人事関連データの収集・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、顧客人事戦略・施策に対するインサイトを抽出します
-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理などまで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

・可視化・レポーティング :
-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします

-顧客の意思決定プロセスで日常的に活用するためのダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・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

【募集概要】
データソリューション部門の事業拡大に伴い、AI画像系（認識・分類・生成・予測、マルチモーダル含む）サイエンティスト・エンジニアを募集いたします。
本ポジションは、画像データとAI技術を組み合わせて顧客の多様な課題を解決する役割であり、特に生成AIやマルチモーダル領域の最先端技術に触れながら、社会や産業のイノベーションを推進できるポジションです。
顧客との技術的・ビジネス的なコミュニケーションを通じて、提案から開発、交渉まで幅広いスキルが求められますが、成長著しいAI画像分野で自らの専門性を高め、顧客のビジネス価値向上に貢献したい方に最適な環境となります。

【職務内容】
1. カメラや衛星等の画像データを中心に、対象物の学習・認識・分類・予測等の要素技術を活用したAI/CV分野の研究および開発業務
2. 顧客からのAI画像系プロジェクトのニーズ拡大に対応し、先端技術を用いたソリューションの提供
3. 生成AI領域では、image2text、text2image、video2sound、text2vidなど、マルチモーダルなアプローチを含む研究・開発業務
4. 顧客からの技術的な要件を短期間でブレークダウンし、提案スライドの作成、自社の技術特徴や他社との差別化の説明、スケジュールや見積書作成、交渉・折衝、Q&A対応等
5. CVPR、ECCV、ICCV、SIGGRAPHなど国際会議や、IEEE Transactions、ACM Transactions、Nature、Science等での論文投稿

AIエージェント時代を切り開くため、顧客の「意思決定プロセス」をデザインするアナリストを募集します。

本ポジションは、意思決定の質を高めるために、論点設計から分析、意思決定プロセスの構築までを自律的にリードするアナリストです。自社が強みとするデータ基盤整備の前後のフェーズで、次のミッションを主導いただきます。
* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の論点整理をリード
* 分析・仮説検証を通じた示唆・判断基準・アクション設計のリード
* 現場で使われるダッシュボード / レポート / 業務フローの設計
* AIエージェントと人が協調する前提での意思決定プロセスの設計・構築
* データ活用文化醸成に向けたワークショップや伴走支援のリード

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AI時代にふさわしいプロダクト改善にも関与していただきます。

具体的な案件・取り組み事例:
* クライアントX様: 不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* クライアントY様: 分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

本ポジションで得られる経験・スキル:
* AIエージェント時代の「新しいアナリスト像」を作る経験
* 経営・事業・現場の意思決定プロセスを再設計する経験
* エンジニア（技術）とコンサル（ビジネス）双方の専門家と協働し、価値を出す経験
* プロジェクトで得た示唆を自社プロダクトに還元し、ストック型の価値創出につなげる経験

組織の魅力:
* 組織全体で「AI Ready」なデータ基盤領域に挑戦しており、アナリストの「AI時代の意思決定をつくる」ミッションと直結
* クライアントワークだけでなく、プロダクト事業のエンジニア・PdM・BizDevなど多職種が並列で動く中で、事業と技術をつなぐ役割を担える
* シニア職として、組織の意思決定や仕組みづくりに踏み込める環境
* 高度な専門家が揃っており、常にレベルの高い議論に触れられる

利用技術例:
* DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
* BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
* AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
* その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

AIエージェント時代に求められる、新しいアナリスト像を身につけたい方を募集します。分析に加えて、顧客の意思決定プロセスにも向き合う役割に挑戦できます。

本ポジションは、アナリストとしての分析実務を軸にしながら、AI時代に求められる意思決定プロセスづくりに段階的に関わっていただくロールです。

* 事業KPI（LTV・稼働率・獲得率など）の把握と課題整理
* SQLやBIツールを用いたデータ分析、仮説検証、示唆の作成
* ダッシュボード / レポートの要件整理や可視化設計
* PM / 上位アナリストと協働しながら、意思決定プロセスの改善に関与
* データ活用文化の定着に向けたワークショップや伴走支援の補佐

プロジェクトで得た知見は自社サービスにも還元し、AIエージェント時代にふさわしいアナリストへステップアップしていける環境です。

● 利用技術例
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
AI: Dify / OpenAI / Gemini / Claude
その他: Slack / Teams / Backlog / Confluence / GitHub

● 具体的な案件・取り組み事例
* 【某リゾート様】不安定だったデータ基盤を、意思決定に耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
* 【某ラジオ局様】分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得 94% の成果につなげました。

● 本ポジションで得られる経験・スキル
* AIエージェント時代に求められる、次世代アナリストとしての基礎スキルを習得できる
* 事業課題の理解からデータ分析、示唆の言語化まで、一連のプロセスを経験できる
* PM・シニアアナリストと協働しながら、意思決定プロセス設計の上流に段階的に関与できる
* SQL・BIなどの実務技術に加え、AI/LLMを活用した分析効率化にも触れられる
* プロジェクトで得た知見を、プロダクト（自社サービス）に還元する経験（クライアントワークとプロダクト双方に関わる、独自性の高いキャリア形成が可能）

● 組織の魅力
* 自社全体で「AI Ready」なデータ基盤づくりに取り組んでおり、そうした環境の中でAIと協調する次世代アナリストとして成長できる
* 自社サービスとクライアントワークが並走する組織のため、分析だけでなく、データ基盤・AI活用の知見も自然と広がる
* エンジニア、PM、シニアアナリストなど、専門性の高いメンバーと協働できる
* 勉強会などの学習環境が充実しており、部署横断で知見を共有する文化がある
* 資格取得支援により、AI・データ領域で市場価値を高めやすい

● 上流設計（自治体課題の設定、分析指標の設計、年間計画の策定 等）
カスタマーサクセスチームと連携してお客様とディスカッションし、データ分析で解くべき課題を策定します。

● データ分析（データ抽出、加工、分析、統計情報化）
自身の手で分析作業を実施します。
　・分析作業は、PythonやRなどのプログラミング言語やBIツール（PowerBIなど）を利用予定です。
　・AWS上に分析環境を用意し、そこで分析作業を行えるよう準備中です。

● コンサルティング（レポーティング・報告会・納品対応）
分析結果をもとにお客様の課題解決に向けたコンサルティングを行います。
（提供形態は自治体の要望に応じて、対応します。データ分析コンサルタント1名あたり、年間10市町村程度のプロジェクトを予定）

● 政策形成・実装支援
カスタマーサクセスチームと連携して、データ分析で明らかになった課題解決に向け、政策形成の支援を行います。

◆使用する開発言語・ソフト・装置/機器等
・PC、タブレット端末、スマートフォン
・Microsoft 365を中心としたオフィスアプリケーション、コミュニケーションツール
・クラウドサービス（AWS）
・分析用のツール（BIツール（PowerBIなど）、プログラミング言語（Python、Rなど））

データサイエンティストとして、データ処理、キュレーション、キャプションを含むデータ関連の業務に従事します。研究者やエンジニアと協力し、大規模な基盤モデルの学習を支える効率的なデータ基盤およびコードベースの開発を推進していただきます。

【ポジションの魅力】
- 大規模マルチモーダル生成モデルの学習と開発プロジェクトに携わることができます。
- 研究成果を実世界のアプリケーションに適用し、ビジネスに測定可能なインパクトをもたらすことができます。
- 拠点の多様かつ国際色豊かなチームで連携して研究開発ができます。
- 国内最大の計算リソースを使った研究開発ができます。

自社はマーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。本ポジションでは、単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→「技術的実行（モデリング・コーディング）」→「レポーティング・示唆提言」といった一連のプロセスをビジネス起点でリードいただける方を求めています。
入社後はコンサルタントとしてデータ分析設計〜実行・データ解釈・提言まで幅広くお任せします。ご経験やスキルに応じてプロジェクトマネージャーと連携をしながら、分析リーダーを担っていただくなども考えております。

自社のマーケティングの課題を「顧客視点」で捉え、戦略から実行までを一貫して支援しています。特徴的なのは、戦略策定だけで終わらせず、分析や施策実行に至るまで伴走する体制。組織横断でプロジェクトが組成されるため、専門家の力を掛け合わせながら、クライアントにとって本質的な成果創出にコミットしています。

業務内容詳細
- プロジェクトマネジメント: 複数のプロジェクトのPMとして、進行管理、チームマネジメント、クライアント折衝を担う
- 分析課題の整理、仮説構築、分析設計、KPI設計
- 分析業務: 課題に応じた各種リサーチ（アンケート、インタビュー、ビジネスリサーチ）の設計・ハンドリング
- SQL、Python、Rなどを用いたデータ抽出・加工・分析（実務は社内データサイエンティスト／外注パートナーと連携）
- 分析自体は手を動かすこともあれば、社内データサイエンティストや外部パートナーとの連携により実行
- クライアントのビジネス課題に応じたデータ活用の企画・提案

プロジェクト事例
- 食品メーカーのLINE活用戦略策定（購買データとLINEアクションデータを活用）
- レジャー施設予約サービスのクーポン配布効率化（アップリフトモデルの構築）
- 消費者セグメントの開発及び施策シナリオの策定
- 通販化粧品メーカーの消費者セグメント開発・ゴールデンルート策定
- 飲料メーカー向け分析ダッシュボード開発における分析のPoC及び要件定義
- MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）内製支援のアドバイザリー
- トランザクションレンディングの信用スコアモデル精度検証

概要・業務内容
- 当社グループ会社への出向ポジションです。
- ポジション: リサーチアナリスト
- 当初配属予定部署: 当社グループ会社 ※当社より出向
- 業務内容:
- ベンチャーキャピタル部門にて、ミドル・レイターステージのスタートアップ企業へ投資する新ファンドのリサーチアナリストとして調査分析業務に従事いただきます。
- [1]リサーチアナリスト業務
- 投資先企業の選定支援、DD、株式価値算定、投資後のモニタリング、EXIT戦略の策定
- [2]顧客対応業務: 投資先企業の資本政策・IR支援

広告領域を主としたクライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を行うデータサイエンティストの募集です。
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を行います。

具体的には、クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した当グループソリューションの開発を実施します。

具体的なソリューションとして、各種データ管理および分析ツールに関連したソリューションを取り扱います。

【本ポジションの魅力】
- 機械学習や統計のスキルを活かしてクライアントの事業成果に貢献できます。
- グローバルプラットフォーマーと協業しながら世界で初となる広告ソリューションを開発できます。

B2C事業の収益性と成長性を両立させるために、事業の状況を客観的に捉え、意思決定の質とスピードを高める役割になります。事業構造を理解し、改善の余地を具体的に示すことで、経営と事業の判断を支えるポジションです。

・市場環境/事業構造/顧客行動を踏まえた予実差異分析
・他部署との連携によるローリングフォーキャストの作成・更新
・SQL／BI を用いた定量分析
・収益性に直結するKPI改善の検証・示唆出し

【PRポイント】
●経営判断を数字で動かす当事者になれる
当社のFP&Aは、事業責任者や各部門のリーダーと直接連携し、数字を基にした意思決定をリードする存在です。毎月月初の経営会議では、あなたが作成した最新の予測数値が議論の起点になります。自らのアウトプットが翌月の施策方針に反映され、経営判断を数字で動かす実感を得られます。

● 事業全体のPLを動かし、経営視点を養える
少数精鋭での分析体制のため、特定領域の分析にとどまらず、B2C事業全体のPL改善に関わることができます。ローリングフォーキャストや予実管理を通じて、事業構造を深く理解しながら、「収益改善をどうやって行うか」など経営に直結する視点を養えます。IPOを見据えた事業成長の中心に関われます。

● データドリブンな環境でスキルを磨ける
CEO自身がデータ分析のバックグラウンドを持ち、データに基づく意思決定が組織文化として根付いている環境です。チームにはデータアナリストも在籍しており、分析の壁打ちや相談ができる環境もあります。そのため、SQLを活用したデータ分析スキルを磨きながら、「経営を動かすデータ人材」として成長できます。また、社内でSQL勉強会も定期開催されており、未経験から習得したメンバーも社内に多数います。未経験でも安心してチャレンジできる環境です。

● 分析から企画・推進まで一気通貫で担える
大きな組織のように役割が細分化されていないからこそ、分析・提言に留まらず企画・推進までを一気通貫で担当できます。「分析して終わり」ではなく、自ら数字を作ることが出来るポジションです。

本職種のミッション
事業の成長をデータから支えるポジションです。
社内のデータ分析・利活用を推進し、経営や事業の意思決定に貢献するデータアナリスト / データ分析コンサルタントを募集しています。
依頼されたデータを分析するだけではなく、部署横断で事業の成長に向けた課題解決を主体的に推進していただきます。

業務内容
データ分析基盤の開発及び改善
データ分析基盤の安定稼働
データ分析及び利活用の推進
データドリブンな文化の醸成

＜具体的には＞
ビジネス課題に関わるデータ分析・利活用
例）各プロダクトの成長指標の設計・評価
例）各部門の事業構造および課題の分析・対策の提案・効果の測定
例）サービスやプロダクトにおいてまだ顕在化していないリスクや課題の可視化と対応方針の提言
データ分析基盤の構築
例）データエンジニアと連携してデータ分析基盤の構築及び運用
例）BIツールを用いたレポート / ダッシュボードの開発

業務の魅力
営業部や経営企画部など様々な部署と密に連携し、社内のデータ分析・利活用を推進することができます
毎日数億~数十億件発生する超ビッグデータを扱うデータ分析基盤の構築に携わることができます
専門性の高いメンバーと議論しながら、運用保守性の高いテーブル設計を進めることができます
自社プロダクトだけではなく、SFA・CRM等を含む多数のデータソースを横断的に分析できるようにする必要があるため、広く深くドメイン知識を身につけることができます

部署の今後の目標・現在の課題
経験・勘・度胸に頼らないデータドリブン経営の実現を目標としております。
しかし、現在は社内のデータ分析・利活用が十分に進んでいるとは言えません。目標実現のため、社員のデータリテラシー向上・データ分析し易い環境作り・各部署へのデータ分析コンサルティングなど、多角的なアプローチで社内のデータ分析・利活用を地道に推進していく必要があります。

どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）

・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
・機械学習による予測モデル構築と評価
・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
・LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など
・AIエンジニア
・データサイエンティスト
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。
実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。
分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。
技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。
小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。
OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

【期待する役割】
2026年度後半に開業を予定する新デジタルバンクにおける、データ分析および利活用を主導いただきます。
開業後は、プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進を目的とした、データ分析からサービス改善に関わる一連の業務をお任せすることを想定しています。
将来的な金融グループの持つ巨大な顧客データの活用もスコープに、データガバナンスの構築に関与いただきたいです。

【業務内容】
・各種データの分析業務（KPIトレース、経営報告、外部報告）。
・分析用データマート、ビューの構築。
・データ活用教育の企画・実施。
・運用方針・運用ルールの策定、ユーザ管理・権限設定、メタデータ管理。

＜開業後以下を含む＞
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施。
・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援。
・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案。
・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析。

▼分析対象のサービス
自社サービスのデータ分析とサービスグロース
出版社・ウェブトゥーンスタジオ向け自社サービスのデータ分析とサービスグロース

▼利用ツール
GoogleAnalytics / Google Search Consoleを使ったアクセス解析
hotjarなどを使ったヒートマップ分析
SimilarWeb / SEMRush / ahrefsを使った競合分析
なづきのおと、TwitterBinderなどを使ったSNS分析

【この仕事で得られるもの】
・マンガDXの最前線を創る
Slack / figma / github / Docker / AWSなど新しいツールを積極導入しています。実際に、大手マンガWebサイトでは1年間で200万MAUへの急成長をサポートし、高い評価を受けています。

・データ分析ｘ技術が強み
代表を始め、当社はテクノロジーファーストの会社です。技術フェローはApacheなどOSSコミッターです。技術は、Spring boot / AWS Fargate / AWS Amplify / Reactなどの最新技術を採用し、ヘッドレスCMSを構築しています。分析ツールとしては、SimilarWeb / SEMrush / ahrefsなど様々な有償ツールを使って分析します。そうしたツールを活かし、ベストカーWebが4年半で50万PV→1億PVに成長するサポートをしています。

【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門のデータ分析企画からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。

【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、実装、ビジネス現場への展開支援
●データ収集およびデータ分析実務（解析・可視化・評価）等を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善
＜案件例＞
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知


【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化は当行グループの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびグループのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。

【想定キャリアパス】
データ分析/AI活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ/AI活用・ビジネス企画推進担当としてや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。

募集職位
Analyst、Associate、Senior Associate

業務内容
Big 4系アドバイザリーファームにおける不正調査事業において、業容拡大にともなうコンサルタントを募集します。
様々なバックグラウンドが活かせるポジションのため、不正調査未経験の方もご活躍いただけます。

不正調査業務の概要
上場企業等による不正・不祥事は後を絶たず、第三者委員会、外部調査委員会といった用語を頻繁に耳にするようになりました。
我々の不正調査チームでは、そういった委員会調査業務に加え、企業の社内調査業務や不正の予防・発見・対処に関するコンサルティング業務を行っています。
このうち、コンサルタント（データ分析重視型）にご担当いただく主な業務内容は以下の通りです。

主な業務内容
1．データ分析やAIを駆使した不正予防・発見手法の開発・実践
2．委員会型不正調査・社内不正調査業務（調査の計画・実施）
3．不正予防・発見・調査対応にかかるコンサルティング
4．その他、リスク関連のコンサルティング

不正調査コンサルタント（データ分析重視型）の業務内容詳細
不正調査においては、データ分析が非常に強力な手段となります。
例えば、品質不正において品質検査データのパターン（出現頻度）から異常を検出したり、日報データ（テキストデータ）を要素分解して不適切な業務を特定するなどです。
調査によって、データの形式、分量、内容の充実度は千差万別ですので、目的に照らして臨機応変に分析データの選択・分析ロジックの作成を素早く行うことが期待されます。
また、コンサルタントとして、データ分析以外の調査業務（プロジェクトマネジメント、資料の閲覧、インタビュー、報告書作成等）やコンサルティング業務にも積極的に関わっていただきます。

不正調査業務の魅力
不正・不祥事に対する世間や投資家の関心は年々高まっているところ、世間で注目されている重大事案の実態解明・再発防止に貢献することができます。
また、会社を取り巻く様々なリスクに対してアドバイスを提供するため、法務、会計、IT、など幅広いリスク・ガバナンス関連の知識を得ることができます。

アナリスト：以下のファンドにかかる企業分析（基本的に外国企業）及び付随する業務全般をお任せ致します。
適性とご希望により、将来的にはファンドマネージャーへも挑戦いただけます。

ファンドマネージャー：以下のファンドマネージャーを務めていただきます。クレジットファンド運用経験のある方は勿論、クレジットファンド運用経験は無くても内外債券運用経験のある方を募集いたします。

・米国・欧州投資適格社債ファンド
・米国・欧州非投資適格社債ファンド
・米国・欧州バンクローンファンド
・米国・欧州証券化商品ファンド

●業務内容
・社債等のファンドに組み入れる企業の財務分析および投資推奨
・業界業種分析
・クレジット市場分析
・ファンド運用および付随する業務全般（顧客への運用報告対応他）

●業務内容の変更の範囲
上記業務内容は、入社時の業務内容です。入社後、会社の業務状況や社員の適性に応じて、別の職種に配属される可能性があります。