ピープルアナリティクスの転職求人

782 件

【ポジション概要】
同社は、AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォームを提供する企業です。M&Aによるグループ拡大とともに、組織・人事のあり方も急速に高度化しています。

制度企画グループは、人事・組織に関わる制度の企画・設計を専門に担うグループです。経営陣と連携しながら、同社およびグループ会社の人事制度を戦略的に設計・推進いただきます。

「前例がない」ことに制約ではなくチャンスを感じ、AIも積極的に活用しながら、人事制度をゼロから設計・実装していきたい方を求めています。将来的にはグループ内でのチーム組成も視野に入れたポジションです。

【主な業務内容】
・評価制度、等級制度、報酬制度の企画、設計、改定
・人事ポリシー、就業規則、各種社内規程の整備
・グループ会社も含めた人事制度の横断的な設計、展開
・組織設計、人員配置、タレントマネジメントの仕組み構築
・AIを活用した人事業務の効率化、自動化プロジェクトの推進
・人事データ分析に基づく制度改善提案、経営層への報告
・制度施行に伴う現場への説明、運用サポート

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。

・組織人材開発グループ

組織の成長を加速させる人財開発・組織開発業務全般をお任せします。

人財育成企画・実行: 新入社員研修、階層別研修、選抜研修など、各種研修プログラムの企画・運営、効果測定、改善

組織開発: 組織サーベイの実施・分析、課題抽出、改善施策の立案・実行支援

タレントマネジメント: 人事評価制度の運用支援、キャリア開発支援、後継者育成計画の策定

その他: 英語化推進・日本語力向上推進、社内コミュニケーション活性化施策の企画・実行

リージョナルおよびグローバルHRISチームの一員として、グローバルHRチームおよびグループHRチームをサポートし、人事およびHRISの全体的な目標と目的を達成するために、顧客の要件を策定、提案を行い、適切な技術的およびビジネスソリューションを提供します。顧客のニーズを理解し、Workdayのサービス可能なソリューションを検討し、提案し、人事およびHRISの全体的な目標を達成するための適切なビジネス戦略および運用戦略を策定してロールアウトすることに重点を置いていただきます。業務には、オペレーションベースのプロジェクトやソリューションの指導、指導、経験の浅いHRISチームメンバーの指導が含まれます。様々なWorkdayモジュールベースのオペレーションソリューションや戦略的提案を調査、分析、提案します。データセキュリティ、プライバシー要件、IT全般統制を遵守しながら、高品質な結果を提供する責任を負います。コラボレーション、積極性、探究心、分析能力は、クロスファンクショナルチームやHRおよびIT関連グループと効果的に協働するために必要な重要な特性です。

＜責任範囲＞
1．導入、設計、運用の経験から最適化されたWorkdayソリューションを提供する。
2．現在導入されているシステムおよびビジネスプロセスのアーキテクチャを評価し、リーダーシップ、機能的リソース、技術的リソースと協力して、改善、ソリューション、戦略を提案する。
3．フレームワークと方法論を適用し、確立されたサービス設計手順とプロセスを開発、強化、維持する。
4．HRISスタッフに専門的な指導と指導を行う。技術デリバリーチームが効率的かつ効果的なソリューションを提供し、目標や目的をサポートできるようにする。
5．技術的なプレゼンテーションやブリーフィングを準備し、発表する。
6．発券および設定管理のための社内ツールの一貫した活用を指導する。
7．地域およびグローバルのHRISリーダーとの継続的なパートナーシップを築き、短期および長期的な焦点と影響を与える。
8．IT全般統制と従業員データのプライバシーとセキュリティの遵守を確実にする。
9．CHROを支援するため、グローバルHRISリーダーシップチームによって特定された特別プロジェクトを主導または関与する。
10．HRテクノロジーのトレンドを常に把握し、新しいシステムやテクノロジーを地域およびグローバルディレクターに提案する。

単純なオペレーターとしてではなく、問題解決や既存オペレーションの改善・高度化に向けた取り組みにチャレンジいただける環境です。プロジェクトベースで活動することも多くあり、プロジェクトマネジメント・プロジェクトリードの経験も培うことができます。下記業務の遂行、業務・プロセス改善をご担当いただきます。・諸規定の改定

・労働基準監督署への届け出業務

・安全衛生関連業務

・健康管理関連業務（健康診断、ストレスチェック、感染予防、 予防接種、等）・従業員からの問い合わせ対応・その他関連業務



その他、定常業務はオートメーション化を進めており、社内の顧客対応力の強化に努めています。

外国籍の社員も多数おり、これまでの経験以上に付加価値の高い専門性を身に着けることが可能です。最初は英語力に自信がなくとも他メンバーがサポートに入る中で徐々に 慣れていただければ問題ありません。

当社の成長を支える人事部門において、下記の業務を同僚との協業やマネージャーのサポートを受けながら担当していただきます。将来的には、ご自身のスキルと経験に応じて、より広範な業務やプロジェクトを主体的に推進していただくことを期待しています。

1．人事制度関連業務
・グローバル職務体系の運用、改善、関係部署とのコミュニケーション
・報酬制度の運用、報酬市場ベンチマーク・分析

2．人事データ分析
・人件費予算の策定・管理、関係部署とのコミュニケーション
・人員構成、離職率、評価、報酬などの人事データのモニタリング・分析

3．その他
・人事・組織状況に応じた企画業務
・チーム内でのプロジェクト、およびチームを超えた部署横断プロジェクトへの参加

キャリアパス：

将来的には、人事企画領域でのエキスパート、マネジメント陣となっていただくキャリアの他、人事領域内の他部署への異動を通じて、人事ジェネラリストとして成長いただくことも可能です。

・評価オペレーションを通じて、サクセッションプラン、パフォーマンス改善、マネジメント育成を実施
・人事制度（評価・報酬）の設計・運用

以下業務を行うチームのマネジメント：・海外赴任に伴うリロケーションサポート（リロケーション・Visaベンダー管理）・海外赴任者用給与計算・税周りの補助業務・海外出張者管理・旅行保険付保業務・海外転籍に伴うオペレーション（従業員を海外法人へ異動させる）・オペレーションプロセスの改善・社員相談対応・労務管理・その他関連業務※チーム内での業務PJTおよび、チームを超えて部署などで実行するPJTへの参加やプロジェクトマネジメントをお願いする事もあります。（例：QCC活動や転籍案件の対応など）

＜魅力＞・組織の魅力若手が中心となり、バックグラウンドが多様な組織でお互いに意見を出し合いながら切磋琢磨できる環境です・キャリアステップ（得られるスキルやキャリアパス）仕組作り・規定類の見直し等、人事としての様々な観点が必要とされる環境でお仕事をしつつご経験を積んでいただけます。また、対象社員は世界各国にある支社で勤務する従業員であり、世界情勢はもちろんのこと、環境やカルチャーの違いを加味した運用が必要です。そのような柔軟性が求められるポジションだからこそ、チャレンジングでもあり、高度な対応力を身に付けていただける組織です

1．経営戦略に沿った、組織・人事戦略の策定・実行
2．全社要員計画の策定・全社導入・実行
3．プロジェクトマネジメント

・人事企画関連のプロジェクトの計画・実行・管理
・プロジェクトチームのリードとステークホルダーとの調整
・総合企画(経営企画)など他部署との連携プロジェクトへの参加
・クロスファンクショナルなプロジェクトのマネジメント

＜プロジェクト例＞
　・グループ組織設計プロジェクト
　・組織力強化プロジェクト
　・全社要員計画策定プロジェクト
　・タレントマネジメントプログラム導入・運用プロジェクト
　・AI活用と生産性向上プロジェクト

4．特命業務
・経営層からの重点課題解決に向けた意思決定支援など特命業務の遂行
・緊急対応や特別プロジェクトのリード

キャリアパス：
人事企画領域でのエキスパート、マネジメント陣となっていただくキャリアの他、
人事領域内の他部署への異動や、経営企画領域への異動、また、関連会社の役員としてご活躍いただいている例もあります。

リージョナルおよびグローバル HRIS チームの一員として、グローバルHRチームおよびグループHRチームをサポートし、人事および HRIS の全体的な目標と目的を達成するために、顧客の要件を策定、提案を行い、適切な技術的およびビジネスソリューションを提供します。 顧客のニーズを理解し、Workday のサービス可能なソリューションを検討し、提案を行い、HR および HRIS の全体的な目標を達成するための適切なビジネス戦略および運用戦略を立案します。

業務には、オペレーションベースのプロジェクトやソリューションのリード、指導、経験の浅い HRIS チーム メンバーの指導が含まれます。 様々な Workday モジュールベースのオペレーションソリューションや戦略的提案を調査、分析、提案します。データセキュリティ、プライバシー要件、IT全般統制を遵守しながら、高品質な結果を提供する責任があります。コラボレーション、積極性、好奇心、分析能力は、クロスファンクショナルチームやHRおよびITピアグループと効果的に働くために必要な重要な特性です。



＜責任義務＞

1. 導入、設計、運用の経験を活かし、運用面から効率的なWorkdayソリューションを提供する。

2. 現在導入されているシステムおよびビジネス プロセス アーキテクチャを評価し、リーダーシップ、機能的リソース、技術的リソースと協力して、運用の改善、ソリューション、戦略を提案する。

3. 適切なフレームワークと方法論を適用し、確立されたサービス設計手順とプロセスを開発、強化、維持する。

4. 運用チームが効率的かつ効果的なソリューションを提供できるよう、HRISスタッフに専門的な指導と助言を行う。

5. 業務に関するプレゼンテーションやブリーフィングの準備し提示する。

6. 発券および設定管理のための社内ツールの一貫した使用をリードする。

7. 短期的および長期的な視点からのインパクトに焦点を当て各リージョンおよびグローバルのHRISリーダーと継続的に連携する。

8. IT全般統制、従業員データのプライバシーとセキュリティの遵守を徹底する。

9.CHROを支援するため、グローバルHRISリーダーシップチームによって特定された特別プロジェクトを主導または参加する。

10. HRテクノロジーのトレンドを常に把握し、新しいシステムやテクノロジーをリージョナル・ディレクターやグローバル・ディレクターに提案する

＜メイン業務＞
・従業員向けの健康相談窓口の運営、産業医面談の管理・休職、復職の対応・労働災害に関する対応・感染症対策の企画、運営

＜その他健康推進室業務＞
・定期健康診断、インフルエンザ予防接種、ストレスチェックの企画、運営・衛生委員会の運営・従業員向けメンタルヘルスケア教育の企画、実施※チーム内での業務PJTおよび、チームを超えて部署などで実行するPJTへの参加やプロジェクトマネジメントをお願いする事もあります。

＜中途入社者のバックグラウンド＞
・産業保健業務経験者＜キャリアパス実例＞・労務企画部内での異動、昇格・事業部人事への異動

データガバナンス部 データ品質チームの中核メンバーとして、当社における重要データの品質向上、データ定義/管理ルールの整備、データリスク管理の高度化を担っていただきます。特に、全社横断的なデータ管理態勢の整備・モニタリングを行う「第2線（2nd Line）」の立場から、データリスク管理およびデータガバナンス強化を推進いただきます。
経営管理/リスク管理/統合報告書等の対外開示・報告等に用いられるデータを中心に、関係部署と連携しながら、データを「正しく/説明可能に/安心して使える状態」にするための仕組みづくりを推進いただきます。
ご経験/強みに応じて、データ品質評価/改善、データガバナンスルール整備、全社横断のデータ整備/業務改善プロジェクト等をご担当いただきます。また、ご経験・適性・キャリア志向等を踏まえ、将来的にはデータ品質領域に限らず、データマネジメント領域全般や全社横断の企画・推進業務等をご担当いただく可能性があります。

＜業務詳細＞
・経営管理/リスク管理/対外報告等に用いられる重要データの品質評価、課題整理、改善推進
・データ定義、データ品質、データオーナー、証跡/説明可能性等に関するルール/ガイドラインの整備支援
・関係部署と連携したデータ品質改善、データ整備、業務プロセス見直しの企画/推進
・データガバナンスに関する会議体運営、課題/対応状況/残リスク等の整理および報告
・データリテラシー向上に向けた社内啓発、研修、ガイドライン整備等の支援
・ご経験・適性・志向に応じて、データマネジメント施策全般の企画・推進や、全社横断の業務改善プロジェクト等への参画

＜本ポジションの魅力＞
・新設フェーズのデータガバナンス部で、全社のデータ管理態勢づくりに中核メンバーとして関与可能
・経営管理、リスク管理、財務/経理、IT、各業務部門など多様な関係者と協働し、全社横断の課題解決に携われる
・データ品質、データリスク管理、内部統制、データ活用をつなぐ専門性を高められる環境
・将来的には、データ品質領域のリードや全社データガバナンス施策の企画/推進を担うことが可能

【従事すべき業務の変更範囲】
グループ内またはその他当社が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

●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。

このポジションはグループのスタートアップである同社でお仕事をしていただくポジションです。

出向先企業情報
会社名： 株式会社Almondo
所在地： 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
事業内容：AIソリューションの開発、販売、提供
代表者： 伊藤 滉太
HP：

同社におけるデータ基盤エンジニアとは
「データ基盤の構築・運用から、ビジネス現場でのデータ活用・データ定義統一までを一気通貫で推進するプレイヤー」です。
自ら手を動かしてデータパイプラインやデータマートを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・マーケティング・経営層等）と伴走し、要件定義・指標設計・可視化・分析支援まで幅広く担当していただきます。

具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。

1. データ基盤・データマートの設計・構築・運用
AWS (Redshift/S3等) や GCP (BigQuery/Dataform等) を活用したDWH・データマート（DM）の設計および構築
dbt等を活用したデータモデリング、データパイプライン（ETL/ELT）の実装・運用およびデータ品質・リネージの管理
クエリパフォーマンスチューニング（sort key/dist keyの見直し、パーティショニング設計等）や処理時間・コストの最適化

2. データマネジメント・ガバナンス推進＆定義統一
プロダクト間や事業部間におけるデータ定義の整理・統一（データカタログ作成・ドキュメント整備）
イベントトラッキング設計や主要指標（KPI）定義の標準化・整備
非エンジニアからのデータ定義・クエリに関する質問対応やドキュメント化による自走支援

3. ビジネスサイドへのデータ活用・可視化支援
BIツール（Looker Studio / Tableau / Redash等）を用いたダッシュボード・KPIモニタリング環境の構築
ビジネスサイド（企画・ディレクター・PmM等）との要件すり合わせ、抽出クエリの作成・テンプレート化・レビュー
ユーザー行動データや属性データを用いた分析支援（ファネル分析・離脱分析・ABテスト効果計測等）および施策提案

プロジェクトの例
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しています。
大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・データマートのゼロからの設計・構築
Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築およびRedash/TableauでのKPI可視化
全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチューニング
Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進

ポジションの魅力・得られる成長
一気通貫のキャリア: クラウドインフラ・DWH設計からBI可視化、データマネジメント、ビジネス分析支援まで、データ利活用全体のサイクルを回す経験が積めます。
高いビジネスインパクト: ビジネス領域と開発領域の架け橋となり、データ定義の揺れ解消や分析環境整備を通じて、組織全体の意思決定スピードや売上向上・業務効率化に直接寄与できます。
モダンな技術スタック・生成AI活用: BigQuery, Redshift, dbt, Claude Code等のツールを積極的に活用し、自動化・標準化の最前線でスキルを磨けます。

働く環境
オフィス
渋谷駅直結の渋谷スクランブルスクエア (WeWork) 41F。提携先グループ会社と同フロアを共有しており、スタートアップのスピード感と上場企業の安定したサポート体制が共存する環境です。

関わるメンバー
正社員全員が技術バックグラウンドを持つ少数精鋭チームです。職種や役割に関わらず技術の共通言語で会話できるため、意思決定が速く、相談のハードルが低い環境です。

働き方
効率を最大化させる働き方ができるよう、出社・リモートについての規定は設けていません。
フレックスタイム制: コアタイム 11:00 16:00 / 前後は自由に調整可
リモートワーク可: 集中作業や個人の事情に合わせて在宅勤務OK

実際の出社パターン
フルリモート：約30%
週2 4日出社派：約40%
毎日出社派：約30%

技術スタック(一部)
AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch
データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag
分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce
言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL
DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux
ツール: Slack, Notion, Google Workspace

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）

マーケティングプランナーは、データ分析から得られた「発見」を、事業成果へと変える仕事です。何をどう分析すれば事業の課題と次の一手が見えるかを設計し、施策の企画・実行から、成果を継続的に生み出す仕組み作りまでを担います。出発点は、「何がどうなれば成功か」をクライアントと決めること。たとえば「離反しかけていた顧客が、再び購入している状態」のように、成果を測れる形にしてから動き出します。そのうえで、次の3つの視点から、何をどのように分析すれば課題が明らかになるかを設計します。
・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
分析は、自ら手を動かすこともあれば、アナリティクスコンサルタントと連携して進めることもあります。大切なのは、分析で終わらせないこと。得られた発見を施策に変え、成果指標を定め、「理解する→届ける→測る→また理解する」というサイクルを継続的に回せる状態をつくります。この仕事の醍醐味は、自身が設計した分析と施策が実際に人を動かし、事業の数字を変えていくのを目の当たりにできることです。成果の定義から施策、検証、改善まで一貫して関わるからこそ、成果が生まれた時の手応えも大きい職種です。
クラスが上がると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）として、マーケティングプロジェクト全体を統括します。
・課題設定・要件定義から、プロジェクト全体の進行を管理
・分析設計や施策の設計を主導（分析の実行はアナリティクスの専門メンバーと連携）
・成果指標の設計と、検証サイクルを回す仕組みづくり
・チームのマネジメント、複数案件のリード
・クライアントとの議論、合意形成のリード

【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

ビジネスコンサルタントは、クライアントの意思決定そのものを変えていく仕事です。あるべき姿を描いて提言する戦略コンサルティングとも、決められた手順で実行を代行するDX支援とも違います。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、根本的な課題は解決されないままです。同社は、相談の裏側で当たり前とされてきた前提に目を向け、それが本当に成り立っているのかを問い直します。この職種の核心は、その問い直しを、経験や勘で語らないことにあります。経験や勘で前提を語るだけなら、コンサルティングや評論にもできます。同社は、前提のずれを「そう思う」ではなく「こうだ」と示すことに、徹底的にこだわります。データで裏づけられない問い直しは、相手を動かせないからです。その裏づけは、データサイエンティストと連携しながらつくります。どこを解き明かせば前提の綻びが見えるのかを一緒に設計し、上がってきた分析結果を、相手が動く論点へと組み立てる。案件によっては、自ら手を動かして分析することもあります。たとえば、「この市場はもう成熟した」と誰もが信じ、投資が削られ、議論が既存事業の効率化へ向かっているとします。ところがデータを読み解くと、まだ手つかずの領域が残っていることがある。そうした事実を突きつけ、今のまま進むのか、前提から組み替えるのかという分岐を示します。ただ、示すだけでは終わりません。前提を変えた先に、どんな未来が待っているのか。複数のシナリオを描き出し、どこに賭けるべきかを、クライアントと共に選び取っていきます。そして、決まった以上は動かします。目の前の担当者だけでは動かないことも少なくありません。そのときは、部署の垣根を越え、経営層や関連部門を巻き込み、時にはその領域ごと引き受けながら、実際に組織が動き出すところまでやり切ります。向き合う相手は、経営層や事業部長クラスです。この仕事の醍醐味は、対話の中で相手の前提が崩れ、「そういうことか」と視界が変わる瞬間に立ち会えることです。そして、その気づきを、組織が変わるところまで持っていけることです。

プロジェクトリーダー（PL）として、クライアントの前提を問い直すプロジェクトを推進します。
・クライアントとの対話や資料から、当たり前とされている前提と制約を掘り起こす
・データサイエンティストと連携して分析を設計し、その結果から前提のほころびを論点に組み立てる
・今のまま進むか、前提から組み替えるか。逃げられない形で分岐を示し、対話を通じて相手の気づきを引き出す
・方針が決まった先を、指標（KPI）や組織の仕組みへ具体化する

マーケティングプランナーとして、データ分析から得られた「発見」を事業成果へと変える業務です。事業課題と次の一手を見出すための分析設計、施策の企画・実行、成果を継続的に生み出す仕組み作りまでを担います。
成功の定義をクライアントと合意し、成果を測れる形にしてから業務を開始します。以下の3つの視点から、課題を明らかにするための分析設計を行います。
1. 顧客: 誰に効果があるか
2. 施策: その施策が本当に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
分析は、自身で行うこともあれば、アナリティクスコンサルタントと連携して進めることもあります。分析で終わらせず、得られた発見を施策に変え、成果指標を定め、「理解する→届ける→測る→また理解する」というサイクルを継続的に回せる状態を構築します。
この職種の醍醐味は、設計した分析と施策が実際に人を動かし、事業の数字を変えていくのを目の当たりにできることです。成果の定義から施策、検証、改善まで一貫して関わるため、成果が生まれた時の手応えも大きいでしょう。
クラスが上がると、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場合があります）。

具体的な業務内容:
・クライアント課題の整理
・成功状態とKPIの設定
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定し、分析や調査を設計
・アナリストメンバーと連携した分析の推進
・施策の設計、実行支援、効果検証
・クライアントへの提案、合意形成
※クラスが上がるにつれ、プロジェクトリーダー（PL）として推進する役割へと広がります。
※分析の実行は、自身で行うこともあれば、アナリティクスの専門メンバーと連携して進めることもあります。

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
・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）のデータマーケティング業務に貢献し、ノウハウを得られる
・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

●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）として、事業の因果構造を解き明かし、意思決定の判断材料をつくるプロジェクトを統括します。
・クライアントの課題から論点を見極め、どこを解き明かすべきかの仮説を立てる
・要件定義から、プロジェクト全体の進行を統括し、分析チームをリード
・数理モデルの設計方針の決定と、品質の担保
・経営層・意思決定者との対話を通じて、分析結果を意思決定に接続する

【業務概要】
マーケティングプランナーは、データ分析から得られた「発見」を、事業成果へと変える仕事です。何をどう分析すれば事業の課題と次の一手が見えるかを設計し、施策の企画・実行から、成果を継続的に生み出す仕組み作りまでを担います。出発点は、「何がどうなれば成功か」をクライアントと決めること。たとえば「離反しかけていた顧客が、再び購入している状態」のように、成果を測れる形にしてから動き出します。そのうえで、次の3つの視点から、何をどのように分析すれば課題が明らかになるかを設計します。
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
分析は、自ら手を動かすこともあれば、アナリティクスコンサルタントと連携して進めることもあります。大切なのは、分析で終わらせないこと。得られた発見を施策に変え、成果指標を定め、「理解する→届ける→測る→また理解する」というサイクルを継続的に回せる状態をつくります。この仕事の醍醐味は、自分が設計した分析と施策が実際に人を動かし、事業の数字を変えていくのを目の当たりにできることです。成果の定義から施策、検証、改善まで一貫して関わるからこそ、成果が生まれた時の手応えも大きい職種です。
※クラスが上がると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】
マーケティングプランナー組織の責任者として、データを施策と事業成果につなげる力を組織として高めます。
* 新規案件の創出、提案、受注活動
* プロジェクト品質の標準化
* 複数チームの統括、人材育成
* 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

【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
* 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）のデータマーケティング業務に貢献し、ノウハウを得られる
* 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

●プロダクトの特徴
当サービスは発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
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
当社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。
ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。
情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。

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
「自社サービス」toCプロダクトを伸ばすことがミッションです。
仕様検討からリリース・効果分析までを一貫して担い、お客様の体験と事業の数字の両方に責任を持ちます。
お買い物という消費体験を軸に、当社のプロダクトマネージャーには、現状だけでも多くの担当領域があります。
いずれも担当しうる領域の例です。

▼発見型ECの買い物体験（メインの軸）
検索しないお客様が、眺めているうちに出会い、買う。その体験の中核設計。

▼毎日の習慣・エンゲージメント
カウシェファームを含む、毎日通いたくなる理由の設計。継続と復帰のループを作る。

▼新規サービスの0→1
レシート・家計簿など、お客様の生活に浸透する新しい利用ユースケースをつくる。仮説検証からプロダクトの拡張までを担う。

▼広告体験
報酬のために我慢するものになりがちな広告を、触れてよかったと思える体験に設計し直す。

●共通業務
・エンジニア・デザイナーとの仕様すり合わせ・スプリント設計
・営業・CSチームからのパートナー・クライアントのフィードバック収集と優先度判断
・KPI（DAU/活動率/出稿単価/広告効果等）のモニタリングと改善施策の立案
・ロードマップの策定と経営への説明

※会社の状況や成果に応じて、担当する面が広がったり移ったりすることも前提です。

●このポジションで向き合う難題
▼前例のない発見型ECという消費行動を中心にした生活圏サービスをゼロから作る。
さまざまな国内外の生活圏サービスを参照しながらも、独自の市場とお客様のインサイトをもとに仮説を立て、作り、外し、また作る。
この不確実性を前提に進む必要があります。

▼夢中になる体験設計を行い、事業のBSとPLを連続的・非連続的に伸ばす。
人が続けたくなるループの設計と、ECの粗利構造は別々の言語で書かれています。
「楽しいけど収益性がない」でも「収益性はあるけど楽しくない」でもなく、「楽しくて収益性がある」を、ユーザーインタビュー、データ分析、国内外のプロダクト調査などのインサイトを確かめながら見つける仕事です。

▼直感で伝わるシンプルさで勝つ。
お客様は複雑な操作が得意ではありません。機能を足すのではなく、削って伝わる形に落とし込む設計力が問われます。

●仕事の魅力
・10兆円を超え、今もなお成長し続けるEC市場のど真ん中で、「検索して欲しいものを探す」従来型とは異なるECの形 発見型EC、ファーミングコマースとも呼ばれる新しい体験を、最初に作る側に立てます。
・お客様は1日平均38分・月20日以上アプリに滞在しています。打った手への反応が濃く、速く返ってきます。
　施策リリースのサイクルは高速で、仮説をすぐ実装し、結果を数字で確かめられます。
・CXO（Chief Experience Officer）直下で、担当領域の中期ロードマップを自分の手で描けます。
・サービスが成長し領域がどんどん拡大していくため、どこかで成果を出した後、担当領域を広げたり、マネジメントに領域を広げたりとキャリアの幅をさまざまな形で広げられる可能性があります。

●開発環境・技術スタック
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています
・言語: Go (100%)
・インフラ: Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
・通信: gRPC, Protocol Buffers
・CI/CD: GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理: Terraform
・モニタリング: Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
・分析基盤: BigQuery, Looker Studio
・AI/LLMツール: Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）
・その他: GitHub, Slack, Notion, Figma
・開発スタイル: アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

同社は、デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業です。現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局（以下、Core局）です。Core局は「データとAIのプラットフォーム」を握る組織です。自らデータプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

チームのミッション
データ&AIプラットフォーム部は、Core局の技術実装を担う部門です。Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの構築・運用、各種データ連携の設計、そしてデータの流れを支えるアプリケーション開発を行います。
ミッションは、事業の基幹を支えるデータの流れを確実に動かし、その上にAIで新しい事業価値を生み出すことです。

メイン業務
データプラットフォームの構築・運用
Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの設計・構築・運用がメインの仕事です。各業務システムからデータを集め、変換し、必要な先に届ける。このデータの流れ全体を設計し、動かし続けることを担います。
データの取り込み、Snowflake内での変換・モデリング、業務システムへの書き戻しが主な領域です。既存ツールで対応できない部分はアプリケーションとして自前で構築します。バッチ基盤・CI/CD・監視といった、データの流れを安定的に動かすための技術基盤も構築対象です。

AI基盤の設計・構築（中期）
マスターデータが揃い、業務データが構造化されれば、AIが活用できるようになります。このデータ基盤の上にAI基盤を構築するのが中期の仕事です。LLM・AIエージェント基盤の設計から、事業課題に対するAI活用のPoC・実装まで。

このポジションの魅力
データを作り、その上でAIを効かせる
業務データの基盤構築から、その上でAIを効かせるところまで。短期では業務のデータ化を進め、中期ではAI基盤を立ち上げます。これだけ広いスコープを一人のエンジニアとして経験できるポジションです。

数千人規模の企業のデータ基盤を再設計できる
プロダクトのために作られたデータ基盤を、事業全体を支える基盤へ再設計する。この規模の企業でこの機会は、正直なかなかありません。

裁量を発揮するしかない環境
技術選定からアーキテクチャ設計まで、自分で決めて自分で作る。いまのCore局はそうせざるを得ない環境です。だから面白い。

同社のStrategy and Consulting部門（以下、S&C部門）のDiversity, Equity & Inclusiveness（DE&I）推進チームにおいて、誰もが能力を最大限発揮できるインクルーシブな組織づくりを推進するポジションです。
多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍できる環境整備や制度設計、カルチャー変革施策の企画・実行を通じて、S&C部門の持続的な成長と組織力向上に貢献いただきます。

● 業務内容
S&C部門におけるDE&I戦略の実現に向け、以下の業務を担当いただきます。

・多様な働き方を可能にする人事制度・仕組みの企画・導入
・インクルーシブ・カルチャー醸成のための研修やコミュニケーション企画・導入
・ジェンダー・障害・LGBTQ+・マルチカルチャー等の多様な属性に関するエクイティ向上施策・リーダー育成プログラムの企画・導入・運営
・DE&Iに関する社内外コミュニケーション・情報開示

◆本ポジションの魅力
・同部門全体のDE&I戦略推進に直接携わることができる
・制度企画だけでなく、組織開発・カルチャー変革・コミュニケーション施策まで幅広く担当できる
・経営層・各事業部・海外チームと連携しながら影響力の大きいプロジェクトを推進できる
・ジェンダー、障がい、LGBTQ+、マルチカルチャーなど幅広いテーマに携われる
・グローバルネットワークを活用した先進的なDE&I施策に触れることができる
・英語力を活かしながら組織開発・チェンジマネジメント領域の専門性を高められる

●業務概要
事業の急拡大に伴い、組織は「人事制度を作る」段階から「制度と運用を最適化する」段階へ移行しています。現在、ミッション設定から育成計画に至るまで、体系立てたマネジメントサイクルが構築されておりますが、実装・定着・課題設定・ブラッシュアップにより更に磨き込む必要があると考えています。「理想と現実のギャップ」を埋め、個々の能力が最大限に発揮される組織へと進化させるため、人事制度の企画・運用を構造から再設計できるコアメンバーを募集します。

●具体的な業務
既存の人事マネジメントサイクル（ミッション設定・評価・配置・育成など）を、現在の事業規模とリソースに合わせて高度化して頂くことを想定しています。
1. 人事制度の再設計・高度化：現状の制度のボトルネックを特定し、現場が迷わず実行できるシンプルかつ本質的な仕組みへの再構築
2. マネジメントサイクルの運用・定着支援：GM（マネージャー）層の実行力を引き出すためのガイド設計、コーチング的アプローチの検討
3. 組織開発施策の企画実行：MVV（ミッション・ビジョン・バリュー）の浸透や、データの分析に基づく組織課題の解決
4. その他、経営課題に直結する人事プロジェクトの推進

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開し、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業でのポジションです。オルタナティブデータを活用した企業の意思決定サポートや、データ基盤構築支援、生成AI開発を通じて、意思決定を円滑にする事業を展開しています。

業務の概要:
POSデータ、クレジットカードデータ、位置情報データなど、同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

具体的な業務内容:
・オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
・機関投資家とのMTG
・機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
・セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

本ポジションの魅力:
・マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行える
・単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能
・Snowflake等最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができる
・エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことができる
・個人としての国内外のヘッジファンドとのリレーションがとれる
・若いうちから裁量権をもって働ける環境
・自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用される機会もあります

●業務概要
同社はビッグデータや生成AIを活用した事業を展開しており、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援しています。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しています。

同社が提供しているサービスは以下の通りです。
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標
- 日経POSデータを用いた日次物価指数
- 求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

同社が保有する様々なオルタナティブデータを分析し、日本株投資に関するインサイトを顧客に提供するポジションです。

●具体的な業務内容
1. オルタナティブデータを用いた投資分析の実施
2. 機関投資家とのMTG
3. 機関投資家への能動的な投資アイディアの提案
4. セルサイドセミナーなどのイベントへの登壇

●ポジションの魅力
1. マーケットや企業のファンダメンタルなど、オルタナティブデータ以外の情報も組み合わせながら、エッジのきいた分析を行えます。
2. 単に与えられたデータを分析するだけでなく、データを集めて磨き込むところから関わることが可能です。
3. 最先端のデータ活用の環境での分析経験を積むことができます。
4. エンジニアと協働しながら、生成AIを取り入れた分析の経験を積むことが可能です。
5. 国内外のヘッジファンドとのリレーションを構築できます。
6. 若い年代から裁量権をもって働ける環境です。
入社数ヶ月で自身の名前でレポート執筆や顧客への説明、またメディアにコメントが引用された事例もあります。

【所属組織について】
研究開発本部 デジタルソリューション部 データサイエンス推進チームに所属します。
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループの研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。
データサイエンス推進チームは、数理最適化や機械学習を始めとしたデータサイエンス関連技術を用いて、様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。

デジタルソリューション部は、グループ内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。
デジタルソリューション部は、同社の研究開発の変革を主導する部署です。明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。
デジタルソリューション部はシミュレーション技術を強みの一つとしており、高い技術レベル・豊富な経験を持つシミュレーション人材とも緊密に連携しながら業務を行える環境があります。

【担当業務】
グループの様々な国内外開発部署と協業し、データサイエンスを用いた開発の加速に取り組んでいただきます。各開発部署が保有する開発データから構造化データを構築し、数理最適化や機械学習の技術を用いて、材料設計や条件最適化などの業務に取り組んでいただきます。研究開発で得られる様々な非構造化データ（例：画像データ）を機械学習で解析・高度利用する業務もあります。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

【お任せしたい業務】
入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的にご担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。
研修・OJT・フォローアップ体制：入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールの使用方法やデータサイエンス関連技術を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後のキャリアイメージ：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. データサイエンスを用いた検討プランの策定と提案、3. データサイエンスを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループを代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 のキャリアイメージ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【業務のやりがい】
デジタルソリューション部のメンバーは、様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般

外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデル「プロシェアリング」を展開する企業です。グループ会社に参画し、現在はグループ全体の核心戦略である「AI Powered Worker（AIと人の協働）」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。特に技術顧問/CTOなどを強みにしたITフリーランス事業「FLEXY」では、グループ会社のアルゴリズムを実装し、レガシーな人材業界のビジネスモデルそのものをテクノロジーで再定義するフェーズにあります。本ポジションはその中核となるマッチング基盤の本格開発フェーズを牽引するプロダクトマネージャーです。

業務内容
「FLEXY」向けマッチング基盤「FLEXYマッチングシステム」のプロダクトマネジメントをお任せします。プロジェクトのプロダクトマネージャーとしてインパクト起点で要求・要件定義から実装の優先順位付け、社内エンジニア、グループ会社のアルゴリズムエンジニアと連携しながら開発、リリース後の改善推進まで、全体をドライブいただきます。

具体的な業務の流れ
1.ユーザー・現場の課題抽出:
現場（FS：フィールドセールス、IS：インサイドセールス、マーケティング）の業務プロセスや抱えている課題をヒアリングし、定性・定量の両面から「解くべき本質的な問題」を構造化・抽象化します。
2.要求・要件定義の策定:
抽出した課題を、開発チームが実装可能な形へと翻訳。複雑なマッチング要件やドメインロジックを整理し、機能要件・仕様書に落とし込みます。
3.アルゴリズムのビジネス実装:
グループ会社のプロダクトマネージャーやアルゴリズムエンジニアと日常的にディスカッションを行い、最先端のAIモデルを「ビジネス成果（マッチング精度向上・速度向上）」に繋げるための仕様設計・PoC（概念実証）から本実装への落とし込みを推進します。
4.プロジェクト推進・ディレクション:
社内のエンジニアチームと連携し、成果を最大化するためのロードマップ策定および優先順位付け、開発のディレクションを行います。
5.リリース後のデータ分析・改善:
数字や計数（マッチング率、成約率、業務効率化指標など）をベースにプロダクトの投資対効果（ROI）を検証し、高速で仮説検証・機能改善を繰り返します。

仕事の面白さ・やりがい
1.マッチング業務の非効率をテクノロジー、AIで解消することで、多大な粗利貢献に直接寄与することができるポジションです。
2.グループ会社のプロダクトマネージャー、アルゴリズムエンジニアと日常的に連携し、最先端のマッチングアルゴリズムを実装フェーズに乗せる稀少な経験が積めます。
3.キャリアパス：今後テクノロジーへの投資を拡大していくフェーズで、他プロダクトのプロダクトマネージャーポジション・全社横断でのプロダクトマネジメントへの拡張等、複線でキャリア展望が描けます。

●事業について
当グループは、「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」ことをミッションとしています。国内外において、Eコマース、トラベル、デジタルコンテンツなどのインターネットサービス、クレジットカードをはじめ、銀行、証券、電子マネー、スマホアプリ決済といったフィンテック（金融）サービス、携帯キャリア事業などのモバイルサービス、さらにプロスポーツといった多岐にわたる分野で70以上のサービスを提供しています。これらサービスを、会員を中心としたメンバーシップを軸に有機的に結び付けることで、他にはない独自の「エコシステム（経済圏）」を形成しています。

●部署・サービスについて
当グループにおける注力事業であるモバイル関連ビジネスの組織に特化した人事を担当している部門で、人事全般（タレントマネジメント・採用・育成・評価・労務・HRBP）を約60名でサポートしています。グループ本社と連携をしながら、モバイルビジネス特有の職場環境（モバイル市場、店舗運営、グローバルな開発環境と人材構成）に合わせた人事課題の調査・分析から、問題解決に向けた企画や施策・運営・職場コミュニケ―ションまで一気通貫で対応をすることができる環境です。

●募集背景
ビジネスモデルの変革を推進する中で、人事施策の強化を進める人員強化のため

●業務内容
HRBPとして、特定事業部門の事業戦略実現に向けた人事戦略を立案・実行していただきます。具体的には、事業部門の課題特定から、以下の人事領域全般をリードします。・戦略人事：組織設計、人材育成、採用計画、評価・報酬制度、タレントマネジメント等の企画・実行・組織・人材開発：組織パフォーマンス向上、社員の能力開発・エンゲージメント向上支援・採用：優秀な人材獲得に向けた戦略立案・実行支援・人事制度：制度運用・改善、労務管理・コンプライアンス徹底

●働く環境
・人事部：約60名・HRBPグループ：約8名

【ミッション】プロフェッショナルなチームでセカイを変えることを目指します。テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指すポジションです。

【事業内容】日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強める同社の中核であるデジタルパートナー事業部でのポジションです。デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが仕事である”という考えのもと、事業責任者／サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。

【職務内容】デジタルパートナー事業部のデータサイエンティストとして、ビジネス課題の解決と新たな価値創造に向けたデータ活用・AI技術の社会実装を推進します。従来のデータ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の領域まで幅広く担うポジションです。ビジネスサイドと密接に連携しながら、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを一気通貫で担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードします。※変更範囲：全ての業務への配置転換あり

【仕事内容の例】以下のような業務を想定しています：
・ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定
・データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出
・機械学習／ディープラーニングを用いた予測モデル
・推論モデルの構築、評価、チューニング
・機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築
・クラウドリソース（GCP／AWS／Azure等）を活用したインフラ構築・管理（IaC）、およびシステム監視
・モデルの精度監視や運用改善を通じたMLOpsの実践

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

ミッション
・数十万人規模が利用する主力プロダクトにおける受検体験の改善と不正防止を実現
・デバイス・回線環境の違いによる受検格差を最小化し、公平性を支える基盤を構築
・ログやデータに基づき、課題発見から設計・実装・改善までをリード

具体的な業務
・受検トラブルや不正の特定・調査
・ログ取得やモニタリングの設計による原因特定の仕組みづくり
・トラブル・不正の防止策の検討・提案
・防止策の設計・実装（不正検知アルゴリズムや回避策の開発含む）
・その他プロダクト機能改善

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、採用・評価・育成・配置といった、人の理解を前提とするあらゆる意思決定プロセスをデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。2024年に日本で新たなカテゴリーを切り拓き、現在は日本を代表する大手企業を中心に導入が進んでいます。

事業概要: 単一プロダクト企業ではありません。採用や評価で生まれる一次データを起点に、人事・経営の意思決定そのものをアップデートする「人事OS」の構築を目指しています。

ポジションの魅力: CHROとして培った知見を「事業・プロダクト」に変換する極めて希少な役割です。自ら人事戦略・組織変革を担ってきた当事者として、「現場で本当に使われるか」「経営判断が変わるか」という視点を持ち、新規事業の構想・設計・検証に深く関与します。単なるアドバイザーではなく、新規事業チームの“中に入り”、意思決定の質そのものを引き上げるドメインエキスパートとして参画いただきます。

具体的な業務:
1. 新規事業におけるドメイン知見の提供・実装
2. プロダクト・事業構想への深い関与
3. 顧客・市場理解の高度化
4. 新規事業チームの意思決定支援
詳細はご面談時にお話いたします。

● 業務概要
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金を調達しています。
同社は上記のプロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

● 具体的な業務
データプラットフォーム管理／データマネジメント／オントロジー管理／コーポレート分析の4領域を統括し、マルチプロダクトを支える共通データ基盤と、その上に立つ意味づけ（オントロジー）の設計・運用をリードしていただきます。セキュアにデータを扱い、断面（スナップショット）を残しながら品質とガバナンスを担保する“堅牢なデータマネジメント”と、グラフ構造でデータ間の意味を紐づける“オントロジー設計”──この両輪を束ね、事業と経営の意思決定を支えるデータの最高責任者として、将来的にはChief Data／Platformに準ずる器としてご活躍いただくことを期待しています。

【1】データプラットフォーム管理
・データ基盤の運用・モデリング方針の策定
・セキュリティ設計、データの安全な取り扱い体制の構築
・マルチプロダクトを横断する共通データ基盤のアーキテクチャ設計

【2】データマネジメント
・複数ソースからのデータ収集・統合の設計と運用
・データ品質・ガバナンス基準の策定と運用徹底
・旧来型のデータマネジメントの堅実な整備と、再現性ある運用モデルの確立

【3】オントロジー管理
・データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用
・エージェンティックな全社基盤を支えるオントロジーの構築と継続的な拡張
・AI開発チーム・MLチームと連携した、オントロジー高度化サイクルの整備

【4】コーポレート分析
・事業・オペレーションの意思決定を支えるデータ分析体制の構築
・経営アジェンダに直結する分析基盤の整備とインサイトの還流

● ポジション・部門の魅力
同社は今、従来のSaaS的な「既存プロダクト周辺への機能拡張」から、エンタープライズ各社の社内システムをAIエージェントで再構築する「実装の深さ」を重視するフェーズへと移行しています。その中核を担うのが、全社の意思決定基盤となるデータプラットフォームです。本ポジションは、単なるデータ基盤の運用責任者ではありません。複数プロダクトを貫く共通データ基盤を設計し、そのデータに意味と関係性を与えるオントロジー（ナレッジ／グラフ構造）を中核に据えて、「人事OS」そのものの土台を築く役割です。データプラットフォームは将来的に独立した本部として組成していく構想であり、その初代の統括者を担っていただきます。

【業務概要】
企業でのポジションです。面接や評価のデータを経営資産に変えるスタートアップです。これまで人事領域で蓄積されながら十分に活用されてこなかった、面接データ・評価記録・ポジション要件・経営方針といった一次情報を横断的に接続し、採用や人材配置を起点とした経営判断をアップデートする仕組みを提供しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。日本を代表するエンタープライズ企業での導入が進み、継続率・アップセル率ともに高い水準を維持しながら、事業はPMF後のスケールフェーズに入っています。

【事業の核（プロダクトの位置づけ）】
同社は単一プロダクトを売る企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装することが本質です。AI面接は入口に過ぎず、同社は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードしていきます。

【ポジションのミッション】
AIを通じて「人を理解・評価すること」に磨きを掛ける今、評価の観点を広げ、深めることを一気通貫で主導していただきます。具体的には、顧客のビジネスニーズの探索から、評価観点の設計・検証、要件定義の入口までをフルスコープで担い、主力プロダクトをより使える・より使われるプロダクトへ進化させることがミッションです。評価設計は同社の経営上、最も重要なテーマであり、本ポジションは評価観点の新規追加・変更に関する最終判断権を持ちます。

【具体的な業務】
1. ビジネスニーズの探索と評価課題の構造化
・顧客（CHRO・人事責任者クラス）へのヒアリング・フィードバック分析を通じた評価課題の特定
・市場・競合の評価手法を調査し、差別化ポイントを明確化
・ビジネスサイド（営業/CS）と連携し、顧客ニーズを評価設計テーマに翻訳

2. 新規評価観点の設計とプロトタイプ
・心理学・統計学の知見を活用した新しい評価観点の定義・設計
・プロトタイプ作成とデータに基づく検証（妥当性・信頼性・実用性）
・プロダクト拡張要件に基づく評価フレームワークの継続的な進化

3. 既存評価観点の検証と改善
・現行の評価観点のデータ分析による信頼性・妥当性の検証
・顧客成果（活躍相関、予測精度等）に基づく改善案の策定と実行
・評価ロジックの精度向上とバイアス低減。

4. 実装への落とし込み（要件定義の入口まで）
・設計した評価ロジックを、PdM/開発と協業しプロダクト仕様に落とし込む
・抽象的な評価概念をシステム・データ構造（スキーマ）に変換する
・運用フローへの着地まで責任を持ち、「使えるもの」になっているかを確認

5. 評価の知見蓄積と型化
・評価設計プロセスの再現性ある型への落とし込み
・社内外への評価方法論の発信（プロダクトの信頼性・ブランド向上）

● 企業について
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。

その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高いアップセル率とチャーン率0の実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金調達を行っています。

● 事業概要
同社はプロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。プロダクトはその入口の一つに過ぎず、データと経営の視点から、人と組織の意思決定をアップグレードすることを目指しています。

● ポジションの魅力
日本の多くのタレントマネジメントが扱うのは「入社後の情報」だけであることが大半です。しかし活躍を左右する多くの要因は、実は採用プロセスですでに表出しています。同社はプロダクトを通じて、その“入口データ”を最も深く・広く保有しています。

このポジションは、独自データを起点に、採用、配置・評価、育成を一気通貫で繋ぐ“人材OS”を創る事業の中核です。

● ポジションのミッション
プロダクトで取得される“採用起点データ”をコアに、企業内の人材データを横断統合し、人材活躍の再現性を生み出す事業をゼロから構築していただきます。

・採用だけでなく、配置・育成・評価までを含む“人材OS”構想の策定
・データモデル設計（特性 → 配置 → 活躍の因果構造の可視化）
・大手企業と共に「活躍・配属のアルゴリズム」そのものを共創
・PMFから収益化までを一気通貫で推進する事業責任者

● 業務詳細
【1】採用データ起点の事業戦略の構築
・AIと人の対話データである「一次データ」の価値を最大化する事業モデルを設計
・採用→活躍→配置 の因果モデルを定義し、“勝ち筋”を設計
・PoCではなく「再現性あるデータビジネスモデル」として昇華

【2】活躍の予測モデルを核にしたクライアント共創
・CHRO・役員クラスと共に、人材戦略のOSを共創
・配置・育成・評価の各プロセスにおける「最適化アルゴリズム」を共に設計
・クライアントの人材戦略そのものの変革をリード

【3】導入 データ循環の仕組み化
・AIとの対話データ × 配置結果 × 評価結果 × 育成履歴を結合し、企業成長に直結するモデル精度を高め続けるデータ循環を構築
・活躍確率・早期離職予測・育成効果等の定量化
・顧客の声をプロダクト開発チームへ構造的にフィードバックする基盤づくり

【4】アカウント成長（LTV最大化モデルの構築）
・人材戦略の全体を支える構造のため、LTVはHR領域のSaaSの中でも最大級のポテンシャル
・成功アカウントのパターンを統合し、再現性あるグロースモデルを構築
・新規事業としてARR成長の型を自ら設計

【5】知識資産・データ資産の体系化
・プロダクトデータを中心とした“人材OSの核となるデータ体系”を構築
・施策と結果の因果関係を蓄積するアナリティクス基盤を整備
・成功事例を外部発信し、市場形成をリード

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

事業概要:
同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

ポジションの魅力:
主力AI評価プロダクトが、日本を代表する大手企業へ導入される中で、「AIが人を評価する時代」にふさわしい公平性・透明性の基準を確立することが求められています。AI倫理・公平性に関する社内外への発信を通じ、社会的信頼を構築し、AIの技術的進化と人間的判断のあいだで、「何が公平で、何が正義なのか」を科学的に定義し続ける要職です。

ミッション:
本ポジションでは、教育測定や心理統計の知見を生かしながら、日本を代表する大手企業の採用・評価の仕組みに導入されている主力プロダクトを中心に、AI評価の公平性・透明性・倫理性を維持・向上させるための社内基準を確立し、技術倫理ガバナンスを統括していただきます。AIモデルの設計・データ運用・アルゴリズム改善の各フェーズにおいて、バイアス検証・説明責任・監査プロセスを科学的に整備し、社会的にも説明可能な“AI評価の正義”を体現する組織をつくります。

業務詳細:
【1】AI評価の公平性・透明性基準の策定・運用
・評価ロジックに関する公平性・説明可能性の基準設計
・AI面接データの統計的モニタリングと基準維持
・評価結果の分布・標準化・項目特性分析（IRT等）の設計・監修
・定期的なAIモデル監査（内部／外部）体制の構築・運用

【2】バイアス検証と評価ロジック介入
・学歴・性別・出身地など属性によるバイアスの検知・分析
・評価基準やロジックに偏りが見られた場合の介入・修正指揮
・データチーム・AI開発チームと連携し、公平性を担保する再設計の主導
・社内AI監査委員会の設計・運営

【3】AI倫理・透明性に関する全社ガバナンスの確立
・技術倫理ガイドライン・AIリスクポリシーの策定・更新各部門（開発／Biz／CS）への倫理教育・浸透・実装支援
・倫理審査プロセス・第三者評価委員会の立ち上げ・運営
・外部監査・学会発表・プレス等を通じた社会的説明責任の遂行

【4】評価品質の維持・検証基盤の整備
・AIモデルの精度指標・妥当性指標の定義と定期レビュー
・テスト開発・標準化理論（CTT／IRT／構成概念妥当性）に基づく品質保証
・統計的検証プロセスの設計・監督
・公平性報告書（Fairness Report）・AI透明性レポートの監修・発行

業務概要:
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金調達を行っています。
主力プロダクトを提供する単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。
プロダクトは累計多数の受検データと、共通の評価軸で一貫して蓄積されたデータ基盤の上に成立しています。複数のAIエージェントがブレずに連動し、大手企業などの厳格なガバナンス要件下で稼働し続けられるのは、この堅牢なデータ基盤があるからこそです。マルチプロダクト化と「人事OS」構想の本格化に伴い、データの収集・統合・品質・ガバナンスを担い、さらにデータ間の意味づけ（オントロジー／グラフ構造）にまで踏み込めるデータエンジニアを募集します。

具体的な業務:
1. データ基盤の構築・運用
- 複数ソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・実装
- RDB／Snowflake等を用いたデータ基盤の運用、モデリング方針への参画
- スナップショット（断面）管理を含む、セキュアで再現性あるデータ取り扱いの実装
2. データ品質・ガバナンスの担保
- データ品質基準の策定と運用、ガバナンス要件への対応
- エンタープライズ要件（説明責任・安全性）を満たすデータ管理の実装
3. オントロジー／グラフ構造への関与
- データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用への参画
- エージェンティックな全社基盤を支えるデータ構造の高度化
4. 設計・改善のリード
- 「なぜそのデータ設計か」を議論し、最適解を提示する設計力の発揮
- データ整備・活用に関わる仕組み化・標準化の推進

ポジションの魅力:
本ポジションは、単にデータパイプラインを組む役割ではありません。複数ソースからのデータを統合し、セキュアに・再現性高く整備する“堅牢なデータマネジメント”と、データ間の関係性をグラフ構造で表現する“オントロジー設計”の両面に関わることができます。将来的に独立本部化を構想するデータプラットフォーム領域の中核メンバーとして、基盤の設計思想から関与いただきます。

【業務概要】
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解がベースになるあらゆるプロセス（採用・評価・育成・配置）をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩として、AIが面接官の役割を担うプロダクトを提供しています。AI面接という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績を上げています。
同社は上記の主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

【具体的な業務】
1. AIモデル基盤の設計・構築
* AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用
* LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化
* モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備
2. 強化学習・学習サイクルの設計
* オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用
* フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証
* データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築
3. 公平性・アラインメントへの取り組み
* 評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与
* モデル／エージェントのアラインメント設計と検証
* ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装
4. 研究知見のプロダクト実装
* 研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み
* AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証
* 知見の体系化・標準化による再現性の確立

【ポジションの魅力】
* 共通の評価軸で一貫して蓄積された希少なデータ資産を扱える
* 採用・評価という社会的影響の大きい領域で、公平性・アラインメントに正面から向き合える
* 研究的な探索と、実プロダクトへの実装・運用が地続きになっている環境
* オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤の中核に関与できる

●概要
当社は全国トップクラスの地方金融グループのFinTech子会社として誕生し、銀行公式マネーアプリを中心としたデジタルサービスを展開しています。
現在、380万ダウンロードを超えるアプリを基盤に、データとテクノロジーを活用した新たな金融サービスやマーケティング事業の創出に取り組んでおります。
本ポジションでは、社内外の膨大なデータを活用し、お客さまのインサイト発見や既存事業の高度化、新たなサービス開発を推進するデータサイエンティストを募集しております。
データマートの構築・前処理・分析に加え、機械学習を活用した予測モデル開発や意思決定支援など、データ活用の上流から下流まで幅広く携わっていただきます。
また、企画・マーケティング・開発部門と連携しながら、データに基づく新たな価値創出に挑戦できる環境です。

●業務内容
・社内外データの収集および分析基盤の構築・運用
・データマートの設計、データ前処理および可視化、レポーティング業務
・データ分析を通じたビジネス課題の発見・解決および意思決定支援
・統計解析や仮説検証を活用した各種分析業務
・機械学習を活用したターゲティングモデル・予測モデルの開発および実装
・データドリブンなPDCAサイクルの推進と業務改善提案
・パーソナライズされたサービス提供に向けた分析・施策立案
・先進的なデータサイエンス技術の調査・研究開発

同社は、金融機関・パートナー企業とともに価値を生み出す「共創プラットフォーム」の構築を目指す企業です。金融機関を競合ではなく連合の仲間と捉える「合従連衡」の発想のもと、パートナー同士をつなぐハブとなり、生活者が特別な努力をしなくても自然と便益を受け取れる「動く歩道」のような体験を届けることを目指しています。金融領域の事業開発は、法的要件や既存システム要件などの制約があり、同社の努力だけでは、生活者のお金の体験を大きく変革することはできません。同社では、SaaS事業を手掛けながらも、パートナーの新規サービスを共創する事業も推進しております。現在は「銀行体験」「資金管理体験」「保険体験」「投資体験」「相続体験」などを中心として事業展開を進めていますが、目指す先は金融インフラそのものではなく、その先にある「地域デジタルプラットフォーム」です。金融を入口に、法人・個人・従業員・地域の暮らしや事業を横断的に支える基盤をつくることを見据えています。

募集背景:
現在、組織規模は約100名ですが、既存サービスのさらなる拡大および新規サービスの連続的な立ち上げを行い、ミッションの実現に向けた事業拡大を目指しています。この事業成長を強力に支えるため、組織を急拡大・強化していくことが不可欠です。本ポジションは、このダイナミックな事業拡大フェーズにおいて、経営陣と密に連携しながら人事・組織戦略の策定から実行までを包括して牽引いただく「人事責任者」の募集です。

主な業務内容:
経営戦略・事業戦略に連動した、グループ会社独自の組織づくり全般をプレイングマネージャーとしてリードいただきます。グループ会社の人事方針とも連携しながら、以下の業務を統括・実行いただきます。

直近重要度の高いミッション（戦略策定および採用・オンボーディングの牽引）
1. 人事・組織戦略の策定と実行
- 中長期の人員計画・組織開発戦略の策定
- 既存サービス拡大・新規サービス立ち上げに最適な組織フェーズの設計
2. 採用・オンボーディングの統括
- 急拡大を支える中途採用戦略の立案、および採用プロセスの最適化
- 採用エージェント等、外部パートナーとの強固なリレーション構築・パートナーシップ強化
- 新メンバーが早期に活躍・定着できるためのオンボーディングプログラムの設計・アップデート
3. 経営・資本政策に連動した人事施策
- 資本政策を考慮した人事施策や組織改編への対応

段階的に推進するミッション
1. 人事評価・目標設定の運用・改善
- グループ会社とも連携し、事業目標の達成に向けた目標設定の仕組みづくり
- メンバーのエンゲージメントと成果を最大化する評価制度の運用および改善
2. 人事部門のマネジメント
- 人事部（採用、人材開発、労務など）のメンバーマネジメント、育成、評価
- 組織としてのパフォーマンス最大化

ポジションの魅力:
1. 経営に直結するダイナミックな経験
- 挑戦的なフェーズを、人事トップとして自らデザインし、牽引することができます。
2. 高度なコーポレート経験
- 資本政策や、将来的にはM&A、能力開発など、人事としてのキャリアを大きく広げる先進的な取り組みに携われます。
3. 社会的意義の大きな事業成長への貢献
- 単なる金融SaaSの提供に留まらず、地域金融機関との共創を通じて「地域デジタルプラットフォーム」という巨大な社会インフラを構築する非常に意義深い事業の成長を組織面から支えることができます。

本ポジションは、単にデータを集計・分析する「分析特化型」の職種ではありません。社内の各現場（マーケティング、商品企画、顧客対応など）が抱えるリアルなビジネス課題を自ら聞き出し、データを強力な「ツール」として駆使しながら、課題解決とビジネス成長までを主導する「ビジネスコンサルティング」を担っていただきます。また、現場に正しいデータを届けるためのデータエンジニアリング領域（分析基盤の整備・連携）にも、適性に応じて幅広く携わっていただきます。

職務内容
1. 各業務部門の現場ヒアリングを通じた、ビジネス課題の特定および解決策の立案
2. ビジネス課題の解決（顧客体験改善、CVR向上、プロモーション費用最適化等）に寄与するKPIの設計と分析PDCAの推進
3. Excel等を駆使した高度な探索的データ分析、および非データ職のステークホルダーや経営層を納得させる資料作成・提案
4. 現場へ適切なデータを届けるための、サービスデータ分析基盤・API基盤の構築やデータマネジメント（データエンジニアリング領域のカバー）

ポジションの魅力
圧倒的なデータ環境: オンライン保険会社として、顧客の申込から契約、Web上の行動ログまで一気通貫した豊富なデータを保持しています。ダイレクトビジネスならではのダイナミックな面白さを実感できます。
最先端のAI領域へもキャリアを拡張可能: 生成AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる実績を持つ企業です。データ分析にとどまらず、AIに興味がある方は、意欲次第でAI関連プロジェクトへの参画など、専門領域をさらに広げていける先進的な環境です。

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。

【業務概要】
物流・製造領域における事業戦略の設計・優先順位付けから、投資/継続/撤退判断に必要な材料づくり、施策の事業貢献検証までを一気通貫で担っていただきます。

【具体的な業務】
1. 事業戦略・重点テーマの設計
- 本部全体の戦略設計、重点テーマの定義、優先順位付け
- 中期視点での伸長領域・打ち手の仮説立案と論点整理
2. 外部環境の把握・示唆抽出（マクロ/制度/業界）
- 世界情勢、マクロ環境、国内トピックス、法改正等の継続的なウォッチと示唆抽出
- 物流業界の人手不足、制度・国の動き等を踏まえた打ち手の探索（勝ち筋仮説）
3. 内部環境（現在地）の可視化
- 既存の実績データ（売上/粗利/稼働/継続率/品質指標等）を用いた現状把握
- 顧客セグメント別・サービス別・地域別など、複数軸での構造分析
- 現場/運用/営業のレベル感・ボトルネックの整理（戦略に効く前提条件の明確化）
4. 投資・継続・撤退判断の材料づくり
- 投資判断に必要な論点設計（市場性/収益性/実行可能性/リスク等）と意思決定資料の作成
- 継続/撤退の判断基準設計、定例レビュー設計
5. 施策の事業貢献検証（数値分析）
- 施策のKPI設計、効果検証、示唆の抽出
- 学びの蓄積と、次の戦略・優先順位への反映

【ポジション・部門の魅力】
- 物流・製造領域の戦略を、外部環境×社内データの両面から設計し、意思決定に直結するアウトプットを出せる
- “感覚”ではなくファクトを軸に、投資・継続・撤退の判断基準を磨き込める
- 法改正・政策動向など、業界構造が動く局面で、打ち手の発見と勝ち筋づくりに関われる
- 複数部門の実績データを横断して扱い、柔軟な仮説検証を回しながら戦略をアップデートできる

【想定配属部署】
物流・製造領域を担当する事業部門での配属です。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。

グループ人事企画において、先ずは人事企画・制度運用担当として、主に評価制度（査定）の改善・運用を中心に、全社の人事制度の安定運用および高度化に携わっていただきます。査定オペレーションの運用からキャッチアップいただき、その後はご志向性に合わせて他人事企画・組織開発領域にも関与いただく想定です。ご志向性やキャッチアップに合わせ、どちらかグループ会社の一方に比重を寄せた業務アサインなども柔軟に可能です。

1. 人事制度の運用・改善（評価・等級制度）
制度の安定運用だけでなく、組織規模や事業フェーズの拡大に伴い、実態に合わせた改善にも関与いただきます。
・新ルール／新制度の導入・運用設計
・等級制度・評価制度のアップデートと運用ルール整備
・査定プロセスの改善（運用最適化・効率化）

2. 評価制度（査定）の運用業務
半期ごとの査定運用を中心に、評価制度の安定運用を担っていただきます。
・キャリブレーション（評価調整会議）の運営
・評価結果の集計・給与／賞与反映対応
・査定スケジュール管理および関係部署との連携
・制度運用に関する社内問い合わせ対応

3. 個別人事課題対応
個別の人事課題について、運用改善含め対応をいただきます。

【ポジションから得られる経験・魅力】
・成長企業における評価制度の設計・運用・改善を一気通貫で担う実務経験
ビジネス・エンジニア・コーポレートなど職種特性が異なる人材が混在し、様々なバックグラウンドの社員に対する評価制度の「安定運用」と「継続的な改善」の両立は容易ではありません。運用を通じて浮かび上がる制度課題の抽出・分析・改善提案まで、上流から下流まで一気通貫で携わることができます。制度の「守り手」としてだけでなく、「つくり手」としての経験を積める環境です。

・経営層や事業責任者、現場と連動する人事企画の推進
各事業部の状況や組織コンディションを把握し、また経営層や現場と人事組織との定例会議を通じ密に連携することで、課題を逃さずスピーディーに企画設計〜実行〜改善までを、一気通貫で実行・リードいただきます。広告プラットフォーム事業（成熟期）、SaaS事業（成長期）、AI事業（立ち上げ〜成長期）など、フェーズの異なる事業ごとに最適な人事企画・戦略の経験を積むことができます。

・採用・人材開発など人事横断での連携による視野の拡大
各種人事サーベイや人事評価を活用し、また採用×組織開発、人材開発×組織開発のように各グループ・領域の知見を最大限に発揮することで、課題に対する新たな気づきや、多角的な視点から組織開発の課題解決に取り組むことができます。