ピープルアナリティクスの転職求人

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プロダクトを武器に、企業の“人の在り方”を再設計するポジションです。
クライアントの事業戦略・組織課題を起点に、採用／育成／評価／配置までを横断した人的資本戦略の全体設計を担います。

一般的なHRコンサルと異なるのは、同社にはスキルデータを可視化できるプラットフォームがあること。「理想の人材像」→「スキルデータ」→「配置・育成・採用」まで、戦略を“絵で終わらせずに、データとプロダクトで実装できる”点が最大の面白さです。

そのため、
・経営/事業戦略に紐づく人材要件の再定義
・スキルデータを活かした評価・育成の再構築
・採用と育成を分断しない一気通貫のタレント戦略設計
など、通常は「分断されがちなHR領域」を、戦略側から束ねて設計できる環境です。

●ポジション概要
企業のDX・AI活用が進むなか、競争力の源泉としてのデータの重要性はかつてなく高まっています。デジタル庁は2025年6月に公表したデータガバナンス・ガイドラインにおいて、企業が保有するデータを最大限に活用し、企業価値を向上させるうえで、経営者主導のデータガバナンスが重要であることを明示しています。
一方で、AI・データ利活用が拡大するほど、データ品質は十分か、データの意味や責任主体は明確か、データがどこから来て、どのように加工され、どの判断やレポートに使われているか可視化できているか、リスク管理・内部監査・モニタリングに活かせる状態になっているかといった課題が、企業の実務上の競争力と統制力を左右するようになっています。経産省のAI事業者ガイドライン第1.2版でも、AIのライフサイクル全体で自主的なリスク管理とガバナンスを実装することの重要性が示されています。
また、内部監査・モニタリング領域でも、The IIAはデータ分析・AI・エマージングテクノロジーを活用したリアルタイムかつリスクベースな保証・アドバイザリーへの進化を後押ししています。
本ポジションでは、DAMA-DMBOKをはじめとするデータマネジメントの知見や、同社のフレームワーク、リスクコンサルティングの専門性を組み合わせながら、データ活用戦略、データマネジメント態勢整備、データ品質管理、監査アナリティクス、継続的モニタリング、AIを踏まえたデータ・ガバナンス高度化まで、一気通貫で支援します。DAMA-DMBOKはデータマネジメントのグローバルな参照枠組みとして位置付けられ、現在はAI・クラウド・モダンデータプラットフォームを取り込む形でDMBOK 3.0への進化も進んでいます。

●このポジションの魅力
1. 「データを整える」だけでなく、「データで組織を動かす」ところまで関われる
このポジションは、単なるデータ整備や分析実行にとどまりません。データガバナンス、データ品質、メタデータ、リネージ、活用方針、分析基盤、監査・モニタリング設計まで含めて、組織がデータを安心して使い、価値に変える仕組みをつくる仕事です。

2. データマネジメント × 監査アナリティクス × AI活用の希少な専門性が身につく
データガバナンスだけ、監査だけ、分析だけ、ではなく、データ基盤整備・業務活用・リスク管理・内部監査・AIガバナンスを横断できる人材は非常に希少です。AI・データ活用が進展する中、データガバナンスとAIガバナンスは統合的に考える必要があることも政策議論で強調されています。

3. 監査・モニタリングを“事後確認”から“予防・継続的保証”へ進化させられる
内部監査の世界では、従来型のサンプリング中心・事後検証型のアプローチから、データ分析・AI・継続的モニタリングを活用したより機動的なアプローチへの変化が進んでいます。本ポジションでは、監査部門・リスク管理部門・事業部門と連携し、データドリブン監査／モニタリングの仕組みそのものを構築・高度化できます。

4. AI時代のデータ統制・データ品質・説明可能性の課題に向き合える
AI活用が進むほど、学習・推論・意思決定の前提となるデータの品質、リネージ、管理責任、権利関係、モニタリングの重要性が増します。データの不足や不整合はAI活用の障壁にもなり得るため、データとAIを切り離さずに考えられる人材へのニーズは高まっています。

●主な支援内容・プロジェクト事例
・データ活用戦略の立案支援
・データマネジメント態勢の整備・構築支援
・データマネジメント態勢の成熟度評価・ロードマップ策定支援
・データ品質管理態勢の整備・運用支援
・データ分析およびデータ分析に係る業務プロセス設計支援
・データ・リネージ／メタデータ設計支援
・データガバナンス設計、関連規程整備、運用定着支援
・データマネジメントプラットフォームの要件定義／仕様整理支援
・ETL、BIツール、Python、SQL等を活用したデータ処理・解析・可視化
・データ分析監査、継続的モニタリングの実行支援
・データ分析監査、モニタリング態勢構築支援
・AI活用を踏まえたデータ品質・リスク管理・統制設計支援
※ 単なる分析代行ではなく、データ活用の前提となるガバナンスと、データを活かした監査・モニタリングの実装の両方を重視します。

●役割および責任
Consultant / Senior Consultant
・プロジェクトタスクの確実な遂行
・データマネジメント・データ分析業務の実行（成熟度評価、各種文書作成、KPI設定・モニタリング、ETL／BIツール／Python／SQL等を活用したデータ処理・解析・分析、分析結果の可視化など）
・データ分析監査、モニタリング支援の実行
・クライアントやITベンダー等のステークホルダーとのコミュニケーション
・クライアントの課題解決に向けた提案・提言
・メンバーに対する指導・助言

Manager / Senior Manager
・プロジェクトマネジメント、クライアントの期待値管理
・ConsultantおよびSenior Consultantへの作業指示・フォロー、およびチームパフォーマンス管理
・データガバナンス／データマネジメント／分析監査・モニタリング業務の遂行および品質管理（成熟度評価、ロードマップ策定、活用戦略・活用方針の策定、データガバナンス設計、規程整備、データ品質KPI設定・モニタリング、リネージ／メタデータ設計、プラットフォーム要件定義、ETL／BI／Python／SQL等を活用したデータ処理・分析・可視化、報告書作成・レビュー等）
・新規案件受注に向けた提案活動（提案書構想・作成、工数見積、プレゼンテーション等）
・下位メンバーの指導・育成、チームの成長への貢献
・クライアントやベンダー等のステークホルダーとのコミュニケーション、アライアンスの促進・調整
・各種サービス開発、マーケティングツール開発、外部セミナー登壇、執筆等のマーケティング活動

【業務概要】
AIとヒューマニティーで、この国の潜在能力を解き放つことを目指す企業でのポジションです。
IT業界の多重下請け構造を改革し、大手一流企業と直接連携し、ビジネス最上流から伴走するDX共創パートナーとしての役割です。
従来のSI/SESとは異なり、独自のDX手法を軸に、最上流のコンサルティングから次世代AI実装まで多様なサービスを一気通貫で提供しています。上場を果たした企業です。
最先端のAI技術と、現場の暗黙知を汲み取るヒューマニティーを掛け合わせ、大企業の潜在能力を最速で解き放ちます。主役はあくまで人間。テクノロジーを自在に操り、予測を超える価値を創出し続ける集団です。

ラボにおけるデータ活用サービスのプロジェクトリーダーを募集しています。大手企業の顧客を相手に、直接契約で内製支援を行います。
リーダーとして数名のチームを率い、データ利活用プロジェクトを成功へ導く役割を期待します。本募集ではデータサイエンティストとデータエンジニアの募集を行います。

【ラボとは】
トレンド技術×アジャイルを駆使したプロフェッショナル集団です。Webアプリやネイティブアプリ、生成AIなど多様な分野の専門家が在籍しており、プロジェクトごとのニーズに合わせた最適なチームで開発をリードします。
顧客と密に連携しながら、柔軟なアジャイル開発を進め、仕様変更にもスムーズに対応。短期間のスプリントで成果を積み重ね、プロジェクトのたびに生産性を向上させています。
ラボでは「高速で、スモールに、イメージ通りに」を掲げ、技術力を最大限に発揮できる環境が整っています。トレンド技術に挑戦し、自らのスキルを高めたいエンジニアにとって、これ以上なく成長できる環境です！

【具体的な業務】
エンタープライズ企業のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、急増するデータ活用プロジェクトのプロジェクトマネージャーを担います。単なる基盤構築に留まらず、顧客のビジネスアクションに繋がる「気の利いたデータ活用」を企画・リードすることがミッションです。

### データエンジニア
* 顧客課題に基づいたソリューション提供
* データ基盤設計： DWH、データレイク、データパイプラインにおける技術指針を策定。スケーラブルかつ信頼性の高いアーキテクチャ設計と品質管理を主導します。
* モダン開発推進： クラウドネイティブな基盤への移行や、生成AI（LLM等）を活用した基盤構築など、最新技術を用いたPoCや新規立ち上げを牽引します。
* データガバナンス： DMBOKに準拠した品質・メタデータ管理、セキュリティ設計を主導し、信頼性の高い基盤を整備します。
* データ移行： システム移行に伴うデータ移行を安全かつ確実に完遂します。

### データサイエンティスト
* 顧客課題に基づいた分析ソリューションの提供
* 分析・モデル開発： ビジネス課題をデータ課題に変換し、統計解析や機械学習（予測モデル、最適化、LLM活用等）を用いたアルゴリズム開発を主導します。
* ビジネス実装・定着化： モデルを作って終わりではなく、顧客の現場業務に組み込み、ROIを創出するためのプロセス設計を主導します。
* データガバナンス・品質管理： データ利活用における品質基準を策定し、信頼性の高いAIモデル・分析環境を構築します。

### 共通
* プロジェクトマネジメント： チームの計画立案および進捗管理を行い、プロジェクトを完遂に導きます。
* 顧客折衝・提案： ビジネス課題を技術的視点で分析し、データ基盤の観点から実現可能な解決策を提案・実装します。
* 若手育成： 技術責任者として若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の技術力向上に貢献します。

【ポジションの魅力】
* 専門性の深化： データのスペシャリストとして顧客から信頼される環境で、技術とビジネススキルの双方を磨けます。
* 案件の多様性と先進性： 大手企業の案件を中心に、エンタメ、証券、SaaS、不動産等、多種多様なドメインにおけるAI活用の先端案件に従事できます。
* 独自のDX手法の推進： 顧客と対等なパートナーとして、要件定義のウソをなくし、本当に価値のあるシステムをアジャイルに共創できます。
* 対応領域の拡大： 得意な領域を核としながら、エンジニアリング、アナリティクスサイエンス領域への挑戦も可能です。

DX推進のための開発（Salesforceを用いた画面・機能構築、分析業務）
チーム内でナレッジを共有しながら、スキルを高め合うための仕組み作り

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

【業務概要】
同社ではビジネス変革にいち早く着手し、評価されてきましたが、改めてデータを経営戦略上の重要資産と位置づけ、データドリブン経営を一層加速させるため、2026年4月にデータサイエンス部を改組して「データ戦略部」を設置しました。同部がデータ分析・AI活用からデータ基盤、データガバナンスに至るまでデータ関連業務を一体的に担うことで、データの利活用による顧客への価値提供や経営判断のさらなる高度化を図ります。
このグループ全体でのデータ利活用に向けて、次世代のデータ分析・利活用環境を構築し推進していくことを目的に増員募集します。入社時期により企画や初期の構築段階に携わっていただくか推進をメインに携わっていただくかは異なりますが、クラウド環境上での新規データ基盤を担当するグループにて同グループ全体のデータ分析・利活用基盤に関する業務をお任せします。

【具体的な業務】
データ分析・利活用基盤の構築・強化・統制業務。
データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。
入社時期次第で、新規データ基盤の企画や要件定義、設計からお任せすることもあれば、開発から携わっていただく可能性もございます。
使用ツール: Python、AWS・Azure等で提供される各種サービス
データの種類: 同グループ各事業に関するデータ、外部データ

【ポジション・部門の魅力】
まずはスキルを活かして担当業務での貢献を期待しますが、将来的には適性や希望に合わせてスペシャリストまたはマネジメント層どちらの選択肢もございます。
残業は業務の繁閑により異なりますが、平均1 2時間/1日程度です。
平均週2回のテレワークを実施しており、柔軟に対応可能です。
同グループは、国内有数の規模であり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルの同グループアプリは多数のダウンロードを誇り、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
有人店舗や渉外担当者の営業情報や顧客のアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報など顧客行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習/ディープラーニング/生成AI等の高度な分析手法も活用しながらスピーディかつデータドリブンなビジネスに向けた意思決定を行えることが魅力です。

教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開する企業でのポジションです。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が強みです。
1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を運営しており、コアとなる事業です。
2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様な顧客へ広く普及させています。

障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開する同社では、この5 6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、組織規模は拡大しています。このように事業が急成長を遂げ、周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つ企業でのポジションです。業界全体のさらなる進化に向けて、その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進するデータエンジニアを募集しています。

福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有する企業です。データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しています。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。

現在、多岐にわたる事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行います。また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担うことも想定されます。業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めます。

具体的な業務内容:
エンジニアリング
- AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
- 支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
- IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備

基盤整備
- データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
- 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
・データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
- コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
- テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張

アナリティクス、サイエンス
- データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
- 全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
- ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
- BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援

AI Ops
- AI / LLM 向けデータパイプライン構築
- AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発

本ポジションの魅力/やりがい:
現場と近い距離で、業界トップクラスのアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦ができます。データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界トップクラスを誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。

「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会があります。直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。

多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築ができます。スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。

組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透に貢献できます。技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。

事業概要
同社は教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開しています。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が最大の強みです。

1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を自社運営しており、同社のコアとなる事業です。

2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様なお客様へ広く普及させています。

募集部門について
ミッション・組織の役割
同社は、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名が所属しており、各事業・プロジェクトを複数兼務し、都度優先度を判断しながら実行していく運営をしています。
直接支援領域およびプラットフォーム領域のセールス、マーケティングおよび事業管理領域を中心にDXおよび業務オペレーションの効率化に取り組んでいます。それぞれのDXの機会と組み合わせて、データおよびAIの全社展開も実施しています。

業務内容
ビジネス課題の特定と要件定義
現場および専門組織と協働し、業務フローのボトルネックや課題を構造的に整理し、企画を立案

AI / 自動化ソリューションの企画・開発
生成AI（LLM）やローコード/ノーコードツール、社内向けアプリを用いて、ワークフローの自動化やAIエージェントの設計・実装

システム間連携とデータ統合
複数のSaaS（CRMやSFAなど）や社内データ基盤を繋ぎ、ビジネスプロセス全体を最適化する基盤を構築

高速なプロトタイピングと価値検証
構想を素早く形（プロトタイプ）にし、現場の業務に組み込みながら繰り返し実証・改善を実行

具体的な業務例
- 社内業務で利用するSaaS間のデータ連携機能の設計、開発（GCP環境、Zapierなど）
- データ分析基盤のデータモデリング設計、開発
- GoogleWorkspaceのGASなどの開発
- SalesforceやkintoneなどのCRM製品の設計、開発・設定、検証
- 生成AIを利用して業務効率化するための自動化・システム化の設計・開発
- 上記案件の開発リリース後の保守運用

開発環境
技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジしています。事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定するケースが多いです。

- 開発言語：Python / TypeScript / Google Apps Script (GAS)
- クラウド・データ基盤：Google Cloud / BigQuery
- AI・開発支援ツール：Gemini / Claude Code / Codex / GitHub Copilot
- SaaS・業務システム：Salesforce / kintone / Google Workspace
- ローコード・自動化ツール：AppSheet / Zapier
- コミュニケーションツール：Slack / Google Chat

本ポジションの魅力/やりがい
1. アジャイル型で問題解決に取り組む
事業目線で企画に着手し、ヒアリングを重ねてプロトタイプを開発し、トライアル導入しフィードバックを得て改善するという開発スタイルです。
2. 実際の現場を肌で感じられる
対話を積み重ね、現状と事実を整理しながら、本当に役に立つものづくりをするために、ドメイン知識および人との繋がりを大切にしています。
3. 多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける問題解決に携われる
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルに対して取り組む事ができ、幅広い経験が積めます。
4. 世界にインパクトを与えるサービス
ターゲットとなる市場は、年々社会的なニーズが高まっており、国の障害福祉予算は年間4兆円が割かれるなど、今後も成長が期待されているマーケットです。

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が何を根拠に判断しているか」という視点です。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”というナレッジ、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、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社は独自の検索技術を開発しており、より精度を高めるために検索エンジニアを募集しています。独自アルゴリズムの調整、検索エンジンそのものの評価や最新の検索アルゴリズムについてのキャッチアップ、社内展開などをお任せします。

【業務内容】
・プロダクトの検索エンジンの評価とチューニング
・PdMと連携しながら、必要な施策を立案および実装

【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

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社製品Cosense
・タスク管理: 同社製品Cosense
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社製品
・Gyazo

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。

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。

同社を代表するプロダクトは、同社のテクニカルフェローが発明した「独自の検索技術」（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。同社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。
データエンジニアとして、ニーズに沿ったデータ収集を行うため、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収集する仕組みを作るデータエンジニア業務をお任せします。

【具体的な業務】
・データ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
・Terraform/IaCによるインフラの構成管理
・Cloud Composer（Apache Airflow）によるデータパイプラインのオーケストレーション設計・運用
・データパイプラインの信頼性・可観測性の向上
・データ基盤のセキュリティ・アクセス管理
・アナリティクスエンジニアと連携したデータモデリング基盤の整備
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・データ収集の実装、エラー対応

【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。リポジトリ内には多数の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。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。

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が何を根拠に判断しているか」という視点です。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”というナレッジ、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。
同社の主力製品は、情報をその場で素早く残せるキャプチャツールです。見た瞬間を直感的に記録し、あとから必要なときにすぐ見つけ出し、誰にでも簡単に伝えることができます。Web、Windows、macOS、iOS、Android、ブラウザ拡張など多様なプラットフォームで展開され、日常のメモやアイデア整理から、チームでの開発・業務コミュニケーションまで、幅広い用途で活用されています。
このポジションでは、主力製品のエンジニアとしてWebアプリケーションをメインにプロダクトの開発・改善に携わります。多くのユーザーが日常的に使うプロダクトとして、優れたUXと高度な機能を両立したアプリケーションの開発にチャレンジできる環境です。
【業務内容】
同社が開発・運営する主力サービス「同社製品」の開発を担当いただきます。
主にWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、PdM・デザイナー・バックエンドエンジニアなどの他職種と密に連携しながら、ユーザー体験の向上に取り組みます。
また、既存機能の改善にとどまらず、新機能の提案・企画から実装、さらには利用状況の統計処理や分析まで、プロダクト成長に関わる幅広い業務に携わっていただきます。
EM候補として、将来的にプレイングマネージャーとして活躍できる方を募集しています。
【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: Ruby on Rails, Go
・インフラ: Google Cloud, MongoDB, Kubernetes (GKE)
・開発支援: ESLint, Renovate
【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 情報共有ツール
・タスク管理: GitHub, 情報共有ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace
【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Sentry
・Newrelic
・同社製品
・同社製品

同社は「テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する」をビジョンに掲げ、ナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。

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が何を根拠に判断しているか」という視点です。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というナレッジ、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、教育機関など企業や組織のAI活用を支える情報インフラ構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

代表的なプロダクトは、独自技術である意図予測検索技術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。

【ポジション概要】
事業におけるプロダクトマネージャー（PdM）を募集しています。

開発部では新しいプロダクトや新機能の企画・開発・運用の一連のプロダクト開発のフローを主導しています。現在は独自技術の意図予測検索を軸に、生成AI/LLMを活用したプロダクトラインの拡充を目指して開発を進めています。

また、エンジニア出身のプロダクトマネージャーが中心となりながら、メンバーと協力してプロダクトマネジメントを実施しています。事業成長とともに増えるプロダクトラインに合わせて、プロダクトマネージャーを増やしたいと考えており、本求人では新たにプロダクトのグロースを牽引できる方を募集しております。

【職務内容】
・プロダクト戦略やロードマップ作成、検討
・開発企画の要件定義、プロトタイプ作成など
・プロダクトリリースに向けたエンジニア、デザイナーの調整
・セールスやカスタマーサクセスといった社内のステークホルダーとの連携
・定性・定量の分析を通じた顧客・ユーザーへの理解

【技術スタックとIT環境】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python(一部)
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas, Cloudflare
・開発支援: GitHub, GitHub Actions, ESLint, Renovate, など
・チャット: Slack
・情報共有：同社製品
・オンライン会議：Google Meet
・グループウェア: Google Workspace

生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトは、意図予測検索技術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研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は累計900サイトを突破しています。

【ポジション概要】
・本ポジションでは、同社が展開する複数プロダクトを横断して支える、プラットフォーム基盤のアーキテクトを募集します。
・本ポジションは、自ら実装することを主務とするポジションではありません。実装はプラットフォームエンジニアが担い、本ポジションは「何を共通基盤として作るか」「どの順で進めるか」を決め、設計と技術的な意思決定でリードする役割です。そのうえで、実装方針をエンジニアと同じ解像度で議論できるバックエンドの実務経験を前提としています。
・これまで各プロダクトで個別最適化されてきた基盤機能を、マルチプロダクトで利用できる共通プラットフォームとして再設計・統合していくことが主なミッションです。対象となる領域は、認証認可、組織・権限管理、組織ワークフロー、AIトークンの利用管理、課金・請求連携を見据えた仕組みなど多岐にわたります。
・各プロダクトの既存仕様や運用上の制約を踏まえながら、どこを共通化し、どこをプロダクトごとに残すべきかを見極め、長期的に使えるアーキテクチャへ整えていく役割です。
・単一の機能や基盤に閉じるのではなく、複数プロダクトの成長を支えるプラットフォーム全体を見渡し、技術的な意思決定から設計・実装方針・移行までをリードしていただきます。

【業務内容】
・主力プロダクトを横断するプラットフォーム基盤のアーキテクチャ設計・実装方針の策定
・認証・認可、組織・権限管理、ワークフローなど、複数領域をまたぐプラットフォーム設計
・マルチプロダクト / マルチテナント前提の組織・ユーザー・権限モデルの設計・改善
・OAuth 2.0 / OpenID Connect / SAML 2.0 / SCIM などを用いたID連携、SSO、ユーザープロビジョニングの設計・実装・改善
・RBAC / ABAC などを用いた権限モデルの設計、およびAI・検索機能におけるアクセス制御への統合
・組織・ユーザー・権限管理に関わるワークフローの整理・設計
・AIトークンの利用管理や、課金・請求連携を見据えたシステム設計
・既存プロダクトにおける認証・認可、組織・権限管理まわりの課題整理と、共通プラットフォームへの段階的な移行計画の策定・推進
・既存システムの制約や運用実態を踏まえた技術選定、実装方針の意思決定、関係者との合意形成
・Terraform を用いたInfrastructure as Codeの構成方針の策定と、必要に応じた実装・改善
・コードレビュー、設計レビュー、技術的な論点整理を通じた開発チームへの技術支援

【技術スタック・インフラ】
・バックエンド：Node.js, TypeScript, Python
・フロントエンド：React, TypeScript
・インフラ：Google Cloud（Cloud Run / Pub/Sub / BigQuery）, Heroku, MongoDB Atlas
・IaC：Terraform
・認証関連：SAML 2.0, OpenID Connect, OAuth 2.0, SCIM
※ Kubernetesを前提としないマネージドサービス構成です

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・情報共有：Slack, 同社プロダクト
・タスク管理：同社プロダクト
・オフィスアプリケーション：Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社プロダクト
・同社プロダクト

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。

データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担当します。

1. データ基盤の設計・構築
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。

2. 全社のデータ活用支援
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担当します。「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。

3. 運用・監視基盤の整備
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。

4. ML基盤の整備
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担当します。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。

このポジションで向き合う難題:
* 利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計
PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。
* 一人目として「標準」を自分でつくる責任
専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。
* AI時代ならではの基盤構築
AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。

仕事の魅力:
* 基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味
既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。
* リアル購買データを扱える
EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。
* データ活用が文化として根付いている組織
各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。
* CTOと直接議論できる距離感
直属上司はCTOです。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。

ご経験やご志向に合わせて、いずれかの業務をお任せいたします。

* 採用計画に基づいた母集団形成、選考、内定者フォロー等の採用実務(中途採用／新卒採用)
* 社員のエンゲージメントを高めるための各種施策の企画、運用
* 新人事制度(評価／報酬 等)の運用や改善
* 人材育成プログラムの企画、運用
* 人事関連データの収集、分析、レポート作成
* その他、人事企画室における業務全般
（変更の範囲）会社の定める業務

【本ポジションの魅力】
●戦略的な採用立案
ビジョンの実現に必要な人材要件を定義し、採用実務を戦略的に方向付けます。経営戦略を現場の採用活動へダイレクトに反映させ、組織の未来を担う人材を自らの手で獲得する手応えがあります。

●人材育成プログラムの企画／構築
今後の個人・組織の成長に直結する教育体系の設計など、人材価値を最大化させるための本質的な施策にゼロから携わることができます。

●新人事制度の運用／改善／定着
策定された制度を形骸化させることなく、現場の熱量に変えていくための「運用・改善」を主導します。社員の挑戦を促し、正当に報いる仕組みを磨き上げることで、組織全体のパフォーマンスを底上げする醍醐味を実感できます。

【配属部署の役割】
ビジョンの策定にあたり、変化を乗り越える「強い人材基盤」の構築は、経営の最優先事項です。人事企画室は、経営陣の想いである「会社と社員が共に高い充足感を持って成長し続ける状態」を実現するために新設されました。
人事企画をコア（核）に据え、採用・教育・制度運用・人材育成といった各実務の方向性を一貫性のある戦略へと発展させる役割を担います。単なるオペレーションに留まらず、経営のゴールから逆算した人事施策を立案・実行し、組織全体のパフォーマンスを最大化させることがミッションです。

【配属部署の特徴】
これまでは役員が直接担ってきた人事企画機能ですが、将来を見据え、人事企画を独立させ人事戦略の要として機能強化していくために、人事企画室が立ち上がりました。
体制そのものを構築中であり、業務の設計・遂行にあたって頼れる前例やひな形もほとんどありません。
日常的には、事業部門の管理職と密接に連携した新人事制度の運用・改善や人材育成支援、採用など、地道なサポート業務が多くあります。
”人事企画って戦略を立てる部署じゃないの？”という質問を受けることもありますが、戦略は立てて終わりではありません。人づくり・事業づくり・会社づくりを持続的に向上させることが同部署の中核的仕事です。＜実現するために行動することを大切に考える方＞を求めています。

AI・データを活用したプロダクト機会の探索、課題構造化、テーマ定義、プロダクト戦略、ロードマップ、KPI・ガードレール指標の設計、PoC / MVPを通じた仮説検証、成功基準・撤退基準の設計、PRD / 要件定義、データ要件・AI / ML要件・非機能要件の整理、エンジニア、デザイナー、DS / DRE / DM / DA、事業部門と連携した開発推進、GTM、業務定着、効果検証、継続改善の推進、成功・失敗事例の型化と、他領域への横展開を担っていただきます。

AI・Data PdMとして、AI・データプロダクトの企画からリリース後の改善までを一貫して推進していただきます。

具体的な業務内容:
・事業・顧客・現場との対話やデータ分析を通じた課題の特定
・機械学習・生成AI・ダッシュボードなどを活用したAI・データプロダクトの企画と仮説検証
・モデル、データ、推論基盤の特性や制約を踏まえた、機能・データ・品質・運用要件の定義
・プロダクト戦略、ロードマップ、KPI、品質・公平性・利用者体験などのガードレール指標、成功基準・中止条件の設計
・事業担当者、エンジニア、データ専門職などと連携した、リリースに向けた開発推進
・リリース後の業務定着、品質監視、例外対応、保守・運用、効果検証、継続的な改善の推進
・本番実装、モデル品質、基盤運用、法的判断を一人で担うのではなく、事業担当者、エンジニア、データ専門職と役割分担しながら、価値仮説、要件、優先順位、検証、運用設計をリードします。

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

本ポジションの魅力:
・同社固有の大規模データを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい解決策を届けられます。
・AI・データを“技術導入”ではなく、プロダクトとして扱い、探索 実装 スケールまでを一気通貫で推進できます。
・Two-sided marketplace / プラットフォーム型プロダクトにおける、データ活用・AI活用の実践経験を得られます。
・事業・プロダクト・データ / AI技術の結節点に立ち、KPIや品質指標を統合して意思決定する経験を積めます。
・DS / DRE / DM / DA / SWE / Design / Bizを横断し、AI時代のプロダクトづくり、評価、ガバナンス、GTM、組織連携の型を作れます。
・Two-sided marketplace・プラットフォーム型プロダクトにおいて、稼働完了・就業機会・採用機会など複数の価値を両立させるプロダクトづくりに携われます。
・モデルの予測性能と施策による事業効果を分けて捉え、KPI・品質・利用者保護の条件を統合して意思決定する経験を積めます。
・事業、Product、開発、営業、法務等を横断し、AI・データプロダクトの評価・運用・ガバナンス・GTMの型をつくれます。

●業務概要
人事制度を設計・進化させ、社員一人ひとりが安心して挑戦・成長できる環境を実現するポジションです。グローバル経営の進展やジョブ型制度の導入など、人事を取り巻く環境は大きく変化しています。HR担当 Policy & Total Rewardグループでは、人事制度・報酬制度・福利厚生制度などの企画・改善から制度運用までを一体的に推進し、経営戦略と社員の成長を両立する人事制度を実現しています。制度を作るだけではなく、制度を正しく運用し、現場に定着させ、社員・組織の成果につなげることがミッションです。制度を通じて、社員一人ひとりが能力を最大限発揮できる環境づくりに取り組みます。

●具体的な業務
以下の業務のいずれかをご担当いただきます。
・人事制度（評価・昇格・等級・報酬）の企画・改善
・福利厚生制度・雇用制度・服務制度の企画・運用
・人事制度に関するガイドライン・ルール整備
・制度変更プロジェクトの企画・推進
・制度運用に関する相談・問い合わせ対応
・制度運用の高度化に向けた業務改善・DX推進
・制度改定に向けた企画・制度設計
・経営層への提案・関係部門との合意形成

●ポジション・部門の魅力
1. 全社制度を設計する仕事
同社グループ全体の制度設計・運用を担う中核組織です。数万人規模の社員に影響を与える制度を、企画・設計・改善できる数少ないポジションです。経営戦略を制度という形に落とし込み、グループ全体の人と組織に影響を与えられる仕事です。
2. 制度企画から運用まで経験できる
制度を考えるだけでなく、実際の運用や改善まで担当するため、人事として幅広い専門性が身につきます。
3. 経営と現場をつなぐ仕事
経営、人事、各事業部、グループ会社など多くのステークホルダーと連携しながら、人事課題を解決します。

【業務概要】
西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの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《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。その中でも同社は、グループ会社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。

グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアのポジションです。本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、グループ側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。

【具体的な業務内容】
データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。
1. 独自のR&D環境・データ分析基盤の構築と運用：
* モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装
* ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備
2. データ整備とパイプライン実装：
* 実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理
* 上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視
3. グループ側データ基盤の整理と上流調整：
* グループ側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処
* 上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化
* 分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導
4. 分析プロセスの標準化実行
* DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透

【ポジションの魅力】
* 社会的影響力の大きい大規模データを扱う手応え
* 西日本最大級のインフラを持つグループの膨大なデータを対象に、自らの技術力で価値を生み出す仕組みを作ることができます。
* モダンデータスタックを駆使した基盤構築の裁量
* 自由度の高い独自のR&D環境において、Snowflakeやdatabricks, open table format, dbt-fusionなどのモダンな技術を用いた理想的な基盤を技術スタックの選定やアーキテクチャ設計などのレイヤから関わることができる環境です。
* 技術とビジネスをつなぐハイブリッドな経験
* 開発だけを切り出して請け負うのではなく、事業の背景を理解から上流調整、実装、運用まで一気通貫で担当します。分析組織とシステム組織の間をつなぐ経験を積めるポジションです。

同社は政策プラットフォームを提供するスタートアップ企業です。事業拡大に伴い、人事機能・体制の強化を行っています。採用・組織開発・人事戦略立案までを幅広く牽引・推進できる人事責任者候補を募集しています。
政治や行政を通じた社会課題の解決に関心がある方、政治・行政領域でのイノベーション創出というチャレンジをともに行う仲間の採用や組織開発をリードすることに関心がある方を歓迎します。

【具体的な業務】
経営陣と密に連携しながら、HR領域全般（戦略 運用）を担います。
1. 人事戦略の立案・運用
経営戦略に連動した中長期的な人事戦略等の策定
組織課題の特定と、それを解決するための人事施策の立案および実行
人事制度（評価制度・等級制度・報酬制度）の定期的な見直し、運用

2. 採用（全社採用活動の牽引）
経営目標から逆算した採用計画・要員計画の策定
効果的な採用手法の探索（ダイレクトリクルーティング、リファラル、エージェントマネジメント等）及び実行
採用ブランディング・広報施策の企画および推進
選考フローの定期的な見直し、選考プロセス管理
採用チームのマネジメント

3. 組織開発（エンゲージメント・カルチャー醸成）
ミッション・ビジョン・バリュー（MVV）の浸透およびカルチャービルディング
従業員エンゲージメントの向上
オンボーディングプロセスの設計・改善

4. 労務・人事インフラ構築
労務関連業務（雇用契約管理、勤怠管理、社労士との連携）の統括・効率化
就業規則等、各種社内規定の見直し・改定

●業務概要
企業は、コーポレート部門（財務会計・人事・IT・M&A等）の高度化・変革支援を通じて、企業価値向上を実現するコンサルティングファームです。コーポレート部門の変革を通じて企業成長を実現することをミッションとしています。
HR Consulting事業部では、企業の経営戦略・事業戦略と連動した人材戦略の構想から実行までを一気通貫で支援しています。制度設計や業務改善にとどまらず、戦略・制度・業務・ITを統合した変革をリード・伴走することが特徴です。
同社は、財務・会計領域における強みを武器に成長を遂げてきました。しかし、変革を進める多くのクライアントから「企業の成長には、財務だけでなく『人・組織』の抜本的な変革が不可欠」という強いニーズを数多くいただき、HRコンサルティング事業を発足いたしました。
現在、多くの企業が人的資本経営を推し進める中、人事領域におけるデータドリブンな意思決定や戦略策定、人事システム刷新、人事業務DX（BPR）に関わる案件の依頼が爆発的に増加しています。同社は、単にシステムを導入して終わりのコンサルティングは行いません。クライアントの懐に深く入り込み、経営戦略と連動したIT・データ基盤の構想策定から、現場の定着まで徹底的に伴走することにこだわっています。

HR Consulting事業部の強み：
1. 人事の4領域を網羅する「ワンストップ＆一気通貫」の支援体制
「組織・人事戦略構築」「人事制度策定」「人事業務DX」「人事・労務DD（デューディリジェンス）」の4領域に対応。戦略策定からシステム導入などの実務までワンストップで提供します。分業制ではなく、コンサルタントが上流から下流まで一気通貫で案件に携われるため、本質的なスキルが身につく環境です。
2. 財務・IT・M&A等と連携した「全社的な経営課題」への解決力
HR領域単独の支援にとどまらず、社内の他領域（財務経理・経営管理改革、ERP導入、M&A戦略など）のコンサルタントと緊密に連携。人事領域を起点としながら、コーポレート部門全般、ひいては企業が抱える総合的な経営課題の解決へとアプローチできる圧倒的なシナジーがあります。
3. 「実務への適合」と「納得感」を重視したカスタムメイドの支援
教科書的な「べき論」やベンダーの都合を押し付けるのではなく、「クライアントの経営課題へのアプローチ」「社員への納得感と動機づけ」「実務への適合性」にフォーカスした完全カスタムメイドのコンサルティングを行います。戦略から労務・法務、業務・システムまで、多様なバックグラウンドを持つプロフェッショナルが揃っており、確かな実務力でソリューションを形にします。
4. グループ実績と、数年にわたる「長期的なパートナーシップ」
グループ全体として、プライム上場企業から中小企業まで豊富なコンサルティング実績を有しています。徹底した顧客視点で質の高いサービスを提供することで、結果的に複数領域での支援依頼に繋がり、数年にわたる長期的な信頼関係を築いています。

●具体的な業務
HR Consulting事業部にて、企業の経営戦略・事業戦略と連動した人材戦略の構想から実行までを一気通貫で支援します。
◇組織・人事戦略
経営戦略に基づく組織・人材戦略策定
人材ポートフォリオ設計
人的資本経営戦略およびKPI設計・実装支援
データ活用のための基盤設計
◇人事制度設計
等級・評価・報酬制度設計
運用支援
評価者研修
◇人事業務DX
人事業務プロセス改革（BPR）
HRオペレーティングモデル再設計（シェアードサービス等の設計含む）
人事データ基盤構想
IT・実装支援
人事システム構想策定・RFP策定
ベンダー選定
導入PMO
◇労務DD・PMI
労務DD・人事DD
制度・業務・システム統合
統合ロードマップ策定
PMI実行支援

【プロジェクトのアサインについて】
入社後は、ご本人のこれまでのご経験や適性、今後のキャリア志向、および案件の状況を総合的に勘案した上でアサインを決定します。まずは強みである領域からスタートし、徐々に未経験の領域へチャレンジするといった柔軟なステップアップが可能です。
【チーム体制】
基本的には1案件あたり3 4名のチーム体制でプロジェクトを推進します。メンバーそれぞれが異なる専門性を持ち寄り、お互いにフォローし合いながらクライアントに伴走するため、一人で抱え込むことなく安心して変革に挑める環境です。
【主な支援領域】
ご経験やプロジェクトに応じて、以下のいずれかの領域（または複数領域を跨ぐ形）に携わっていただきます。（業務の変更範囲について：その他同社の指定する職種）

●ポジション・部門の魅力
事業会社人事で培った制度構築や業務改革の経験をベースに、1社の人事という枠を超え、企業の変革を外からドライブするコンサルタントへとステップアップできるポジションです。
1. 【さらなる専門性の獲得】M&A（PMI）や労務DDなど、経営に直結する高度な領域へ
これまでの等級・評価・報酬といった制度構築スキルを軸にしながら、未経験からでも「組織再編やM&Aに伴う人事制度統合（PMI）」や「人事・労務DD（デューディリジェンス）」などの、さらに市場価値の高い高度な経営テーマへチャレンジできます。人事のスペシャリストとして、企業の経営陣と対等に渡り合うキャリアを築けます。
2. 【活動の幅と価値提供の最大化】1社の枠を超え、多様な企業の「組織・人事課題」に真剣に向き合う
1社の中だけにとどまる環境から一歩踏み出し、様々な業界、異なる成長フェーズにある企業の組織・人事課題へ同時に向き合うことができます。社内政治や特定のルール、慣習に縛られることなく、「どうすればこの企業は、この組織は本当に良くなるのか」という本質的な課題解決に純粋に集中できる環境です。これまでに培ってきた人事としての現場感を活かしながら、より多くの企業、そしてそこで働くより多くの人たちへダイレクトに価値を還元していく。そんな、事業会社人事の枠を大きく超えた「活動の幅の広がり」と「確かな介在価値」を実感していただけます。
3. 【当事者意識の継続】「作って終わり」にしない。制度が組織に根づく瞬間まで徹底伴走
コンサルタントでありながら、事業会社人事のような手触り感を失うことはありません。制度設計という上流レポートの提出で終わらず、評価者研修や従業員説明会の実施、さらには新制度を動かすためのシステム導入や業務改善（BPR）まで包括的に支援します。設計した制度が組織に浸透し、社員が変わり、企業が成長していく瞬間まで人事の目線で見届けることができます。

顧客企業・官公庁の課題を明確化した上でデータ分析を行い、ビジネス影響も踏まえ、データに基づくマーケティング施策・システム導入の意思決定プロセスを実現するポジションです。

具体的な業務:
・営業担当と連携した、決済サービスを中心とする顧客企業・官公庁の課題ヒアリングおよび現状把握、課題明確化、優先順位付け
・特定した課題に対する原因仮説の立案および仮説検証に必要な分析設計
・分析設計に基づく、適切なシステムや定義によるデータ抽出およびデータ分析
・分析要件定義に基づく、チームのタスク計画立案や遂行管理およびメンバーへの業務分担やチームマネジメント

ポジション・部門の魅力:
配属予定組織は、日本有数のビッグデータを所管するデータ主管部門です。
位置情報などのデータを活用したBtoBtoCの商品開発に携わることができます。
BtoBtoCの商品開発には、AIを用いたビジネス企画もスコープに含まれており、ビッグデータを活用したAI開発に取り組む機会もあります。
また、メンバーにはビッグデータ解析や統計、ディープラーニング、AIに精通した人財がおり、OJTを通じてさまざまな高度技術ノウハウを習得することができます。
部門独自の研修も充実しており、OJTだけでなく研修を通じて新たな技術を学びながら、新規事業にチャレンジすることが可能です。

同社は「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指しています。

【募集背景】
日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、2024年7月には独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創る仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、同社のコアとなる役割です。同社が独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

▼仕事の具体的内容
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

【入社後の役割 / チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
チームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

【事業について】
＜主力サービス＞
請求書を売却する新しい資金調達の選択肢。日本初のオンライン型ファクタリングサービスです。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は1,000億円を突破しています。

＜法人カード事業＞
同社独自の与信で多くのSMBへ利便性を届ける、2024年7月にリリースした法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、同社独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。

【業務概要】
あらゆる情報を信用に変え、新たな価値を創出することをミッションに、日本経済を支えるSMB（中小企業）の強みを最大化する、新たな与信プラットフォームの構築を目指す企業でのポジションです。日本初のオンライン型ファクタリングサービスに加え、独自与信の法人カードをリリースし、事業は今、大きな成長フェーズを迎えています。この成長をさらに加速させるため、事業の根幹であるデータサイエンス領域をリードし、共に未来を創ってくださる仲間を募集します。

【ポジションの魅力】
中小企業向け与信領域は、今、世の中のDX化の潮流とともに非常に大きな盛り上がりを見せています。大手銀行も中小企業向け与信の再構築に注力するなど、この分野は今、大きな転換期を迎えています。
本ポジションでお任せしたいのは、この大きな市場の変化の中で、データサイエンスの力で新たな事業価値を創造する、同社のコアとなる役割です。同社が独自に保有する、希少価値の高い企業の資金繰り情報や財務データを駆使し、これまで光の当たらなかった中小企業の事業価値を正しく評価する。その新たな与信モデルの構築は、日本経済の根幹を支える企業を後押しし、社会全体を豊かにすることに繋がります。

【具体的な仕事内容】
データサイエンス領域のリードとして、ビジネス課題の特定からモデル開発、実装、効果検証までの一連のプロジェクトを主導していただきます。
・機械学習を用いた、信用スコアリングエンジンや不正検知エンジンの開発、運用、継続的な改善
・経営陣やビジネスサイドと密に連携し、データに基づいた事業戦略やプロダクトロードマップの策定に提言
・プロダクトや業務フローへのモデル実装における、Webエンジニアやプロダクトマネージャーとの協業推進
・リスクポートフォリオのモニタリング、分析、改善提案を通じたPDCAサイクルの推進

【入社後の役割 / チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
チームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

【事業について】
＜主力サービス＞
●請求書を売却する新しい資金調達の選択肢
日本初のオンライン型ファクタリングサービスです。金融機関との共同事業を開始し、現在の提携数は40を超え、累計申込金額は突破しています。

＜法人カード事業＞
●独自与信で多くのSMBへ利便性を届ける
法人カード事業です。既存プロダクトを展開する中で見えてきた「法人カードがつくれない」「与信額が十分ではない」という悩みを抱えたSMBの力になるため、独自のナレッジや技術を活用し、新しい与信を採用した法人カードをリリースしました。

【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。

◆職務概要
人事業務のアシスタントスタッフのポジションです。

◆職務詳細
人事業務のアシスタントスタッフのポジションです。人事面談、カジュアル面談、一次面接の採用面接官など、人と丁寧なコミュニケーションを取るのがメイン業務です。人と接するのが好きな方、人の話を聞くのが好きな方、人に寄り添いたい方に適したポジションです。その他にも書類選考や人事事務作業などをチームメンバーと一緒にチームワークで取り組んでいただきます。なお、採用面接は就業時間後の希望が多いため20時開始などの対応が必要になり、その日の勤務開始は12時からなど、時間調整して対応しています。夜に用事がある場合は予めスケジュールブロックしておけばそこに面接予定は入りませんので、プライベートタイムが損なわれないように調整していただけます。

◆チーム特徴
心理的安全を最優先したチーム運営を心掛けています。コミュニケーションが大切なお仕事になりますので基本は出社での対面コミュニケーションになりますが、必要に応じて在宅勤務もできます。

◆チーム構成
部長 1名
・人材戦略チーム
・リーダー 1名
・メンバー 1名
・労務チーム
・マネジャー 1名
・メンバー 3名
・研修チーム
・副部長 1名
・マネジャー 1名
・人事アシスタントチーム
・リーダー 1名
・メンバー 4名 本ポジション
・その他 10名

◆働き方
コミュニケーションが大切なお仕事になりますので基本は出社での対面コミュニケーションになりますが、業務により必要に応じて在宅勤務もできます。

◆魅力
・事業成長する企業と共にチーム組織も拡大し、後輩育成を通して自分自身も成長できます。
・最新のビルの最上階に本社があります。社食でのランチなど福利厚生も充実しています。

【リモートワーク】
リモートワーク環境も完備されていますので、業務により必要に応じて在宅勤務もできます。

【選考フロー】
動画選考→カジュアル面接(WEB)→最終面接(WEB)→内定→オファー面談

本ポジションでは、日々蓄積されている膨大なデータを活用し、法人の深掘り調査を行っていただきます。
表面的な情報だけでは見えてこない実態に迫り、法人の「本当の姿」を明らかにすることで、金融機関が法人を正しく評価し、フェアな取引を実現するための土台を支える仕事です。

今回皆様には、以下3つの柱で業務を担っていただきたいと思っております。

1.法人調査
調査対象の企業やその関連法人について、デスクトップリサーチ等により客観的に信頼性の高い情報を収集します。公的データや報道、企業サイトなど、信頼できる情報源を使いながら、対象法人の「実体/実態」を見極めていきます。

2.調査レポートの作成
調査結果をもとに、金融機関が審査判断を行うための「レポート」を作成します。事実と推察を丁寧に整理し、正確で伝わりやすい表現でまとめる力が求められます。読み手の理解を助け、信頼される情報提供を行うための、高い情報整理と倫理観が求められます。

3.プロダクト開発支援
社内で進行中の独自プロダクトの開発プロセスに関与していただきます。プロダクトの改善点を拾い上げたり、ユーザー視点での使いやすさを提案したり、自分の意見がプロダクトに反映される経験ができます。

本ポジションでは、金融機関様からご提供いただくデータや、当社が独自に収集している情報を活用し、対象法人の調査・分析を行うことで、潜在的なリスクを特定し、審査業務の支援を行っていただきます。
多様な情報を適切に解釈し、判断・対応につなげる業務であり、専門的な知見と論理的思考力が求められるポジションです。

※参考：現在当社が支援している主な業務内容は以下の通りです。

- 高リスク法人の検知：
法人レポートの確認および追加調査を通じて、潜在的リスクの有無を精査
- モニタリング・アラート対応：
業態などをもとに対象法人をスクリーニングし、リスク調査および警告アラートを発信
- ニュース・外部情報の分析：
ネットニュース等を基に速報対応および月次での格付けデータ作成・提供
- 調査業務の高度化支援：
ネガティブ情報の定義設計や検知ロジック、調査プロセスの改善・構築

●ポジションの魅力
- 日本の審査部としての審査機能を担い、不正や犯罪リスクの排除を通じて経済の健全な発展に貢献できます。
- 事業拡大フェーズの中で、審査センターの拡大・成長に主体的に関わることができます。
- AIなどのテクノロジーを活用しながら仮説検証を繰り返し、リスク評価の精度向上に直接関与できます。
- 複雑な情報から本質的なリスクを見抜くプロセスに、大きなやりがいと達成感があります。

プロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。

具体的な業務内容
1. プロダクト組織の強化と人材育成
* プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援
* プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施
* プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現
2. データドリブンな意思決定の支援
* プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析（トレンドや変動要因の特定）、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告
* プロダクトチームの目標（OKRなど）や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成
* プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進
3. プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化
* 意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営
* プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化
* 円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能

当ポジションの魅力
* 新しい役割の創造：
日本ではまだ新しい「Director of Product」という役割を、同社の文脈に合わせて自ら定義し、作り上げていくチャレンジングでやりがいのある経験が得られます。
* 事業成長への貢献：
同社が経験している「圧倒的な事業成長フェーズ」を、プロダクト組織の運用基盤を強化することで直接的に支えることができます。仕事が、日々変化し成長する事業と組織のど真ん中で、組織のスケーラビリティを高め、プロダクト組織の進化をリードする経験ができます。
* 社会的インパクトの大きなプロダクト：
「はたらく」を変革し、多くの人々の人生の可能性を広げるという社会的意義の大きなプロダクト開発に、組織を牽引する立場で関われます。
* 組織開発への参画：
「ダイナミックな組織拡大期」において、プロダクト組織の仕組みや文化を共に創り上げていく当事者として、組織開発に貢献する貴重な経験を積むことができます。
* 優秀なメンバーとの協働／学習と成長の環境：
高い専門性を持つプロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナーなど、多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーと共に働けます。各分野の専門家たちとの協働を通じて、継続的な学習とスキルアップが可能な環境です。

製造・物流・建設業界に特化した求人メディアのマーケティング戦略策定から、Web広告運用・データ分析までを一貫して担うポジションです。
マーケティング戦略・ユーザー獲得施策の策定を起点に、Google・Meta・TikTok・Yahoo/LINE等の広告媒体を横断的に運用し、日々の予算消化・CPA・応募効果をデータで管理しながら、採用成果の最大化に向けたPDCAを回す仕事です。事業のグロースを左右する重要なチームとして、セールス・CS・技術・開発部門・代理店パートナーなど様々なチームと連携して取り組みます。

事業について:
同社が運営する求人メディアは、製造・物流・建設業界に特化しており、大手メーカーから継続的に選ばれています。マーケティングチームは、顧客・ユーザーにとって魅力的で価値のあるサービス・ブランド体験を築くため、戦略設計から実務オペレーションまでを横断的に担う組織です。AIやAPI連携を活用した先進的な業務運用を行っています。

具体的な業務内容:
・マーケティング戦略・ブランド戦略・ポジショニング戦略の策定への参画
・ユーザー獲得のための各種施策実行（Google・Meta・TikTok・Yahoo/LINE・Criteo等の広告運用、出稿設計・予算管理・コスト最適化）
・CRM基盤の構築・施策実行（メール・LINE配信等）
・広告代理店やアライアンス等の外部パートナーとの協業
・日次/週次の予算消化進捗管理、許容CPAの設定・運用、キャンペーン単位の効果検証
・リスティング広告のキーワード精査・除外設定、広告クリエイティブの精査・停止判断
・採用効果データ（応募数・採用課金・採用率等）の分析とダッシュボード作成（Looker Studio等）
・広告宣伝費の予実管理（freee等の経理データとの照合）
・sGTM・Zapier等を活用した業務自動化、Indeed/Google Ads等の外部API活用
・AI（Claude・Gemini）を活用したレポーティング・分析業務の効率化
・セールス・経理など他部署との連携（職種訴求の変更・予実報告等）

このポジションの魅力:
・製造・物流業界特化メディアという独自性の高い事業で、広告運用×データ分析の専門性を磨ける
・AIやAPIを活用した自動化が進んだ環境で、本来の分析・改善業務に集中できる
・裁量を持って成果を出せば、最短でマネジメント候補やデータ分析のスペシャリストとしてのキャリアパスが開ける

【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。

# 採用Meetup 概要
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップで、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
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。

# 今回の内容
今回の採用Meetupでは、モダンデータスタックを牽引するフルサイクルデータエンジニアの業務内容や、チームの雰囲気などをご紹介します。
今すぐ転職をご検討中ではない方も大歓迎です。

オンライン開催となり、選考をご希望いただく方は面接確約となりますので、ぜひご案内ください。

# 日時/開催形式
- 日時：7月29日（水）19:00〜19:30
- 開催形式：オンライン（Zoom ウェビナー）
- 質問は、チャットやFAQからぜひお送りください。

## タイムテーブル
- 19:00 オープニング・登壇者紹介
- 19:05 会社概要説明
- 19:10 データ基盤・技術と組織の紹介
- 19:20 募集ポジション・働き方の紹介
- 19:25 QA
- 19:30 終了

# 登壇者情報
取締役 片山 燎平
2017年に同社に入社し、MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション（現 Data AI Solution）事業責任者に就任、同年6月から同社取締役。

AI SaaS企業でのポジションです。「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させる AI を実装する」をミッションに掲げています。複数の主力プロダクトを展開し、同社で培った AI 技術と M＆A による事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

【業務概要】
人流分析AI SaaSの主力プロダクトを中心に、同事業部のカスタマーサクセスを担当いただきます。主力プロダクトは商業不動産・商業施設の経営課題を人流データで解くための分析プラットフォームです。導入いただいた顧客が分析を業務に定着させ、継続的に成果を出せるよう、活用支援・課題整理・改善提案を行う伴走型のカスタマーサクセスが求められます。なお、事業状況に応じて、主力プロダクトに限らず同社が展開する他のAIプロダクトのカスタマーサクセスを担当いただく可能性があります。

【具体的な業務】
・顧客の業務に深く入り込み、主力プロダクトの活用定着を支援します。
・顧客の課題を整理し、データに基づいた改善提案を行います。
・商業不動産・商業施設における人流分析の実践的な知見を習得し、顧客支援に活かします。
・複数のAIプロダクトの顧客成功支援に携わり、特定領域に閉じない汎用的なカスタマーサクセスとしてのスキルを磨きます。
・データドリブンな活用支援を通じて、顧客のビジネス成長と同社のプロダクト成長に貢献します。

【ポジション・部門の魅力】
・顧客支援を通じて、商業不動産・商業施設における人流分析の実践的な知見が身につきます。導入して終わりではなく、顧客の業務に入り込み活用を定着させるカスタマーサクセスとしてのスキルが磨かれます。
・主力プロダクトにとどまらず、事業部として展開する複数のAIプロダクトの顧客成功支援に携わる機会があり、特定領域に閉じない汎用的なカスタマーサクセスとしての力が身につきます。
・市場実績のあるプロダクトを武器に、若手からでも裁量を持って顧客と向き合える環境が整っています。
・顧客の経営課題に対して、データドリブンな活用支援を行い、顧客のビジネス成長と同社のプロダクト成長の両方に直接貢献できます。
・カスタマーサクセスとしての実績を積んだ後、同事業部を牽引するCSリーダー・マネージャーへの昇格が可能です。また、複数のAIプロダクトを横断して培った顧客理解・活用支援力を活かし、同社の新規AI Agentプロダクトのカスタマーサクセス・事業企画へキャリアを広げていくことも将来的に可能です。

ポジション概要
ソーシャルコマースサービスにおいて、事業成長を支えるデータ・分析基盤の開発・運用を担います。データウェアハウスや分析基盤の整備に加え、生成AI活用を前提としたデータエンジニアリングやデータマネジメントを推進し、事業部やデータ活用者が迅速かつ正確に意思決定できる環境づくりをリードしていただきます。データ基盤・分析基盤の継続的な改善や標準化を通じて、ソーシャルコマース領域全体のデータ利活用の高度化に貢献いただくポジションです。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
1. 事業目標・KPIおよびデータ活用状況（現状のデータ基盤・分析プロセス）の把握
2. 事業課題や分析ニーズから逆算したデータ要件定義、データモデル・ETL設計
3. 分析エージェントなどの生成AI活用を前提とした、データ基盤・セマンティックレイヤーの設計・開発
4. AI-readableなデータカタログ、サンプルSQL、利用例、注意点、ゴールデンクエリ、メタ情報の整備・運用
5. ETL・DWH・データマートの構築・改善、およびパフォーマンス・コスト最適化
6. ダッシュボード・レポーティング基盤の整備を通じた、事業部・アナリストの分析自走支援
7. 分析基盤の運用改善（managed Airflow / dbt 移行、品質管理、監視・自動化 など）
8. 調査・検証、数値不整合確認、ログ確認、クエリ洗い出しなどの業務を効率化する仕組み・エージェント活用基盤の設計・改善
9. データ・分析基盤やアセットの再利用化・標準化を通じた、他サービス・他データ組織への横展開
10. データガバナンス、権限管理、データガバナンス対応などのデータマネジメント領域における
11. 運用改善・仕組み化の推進・サポート
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

統計・機械学習・AIを用いて、ビジネス課題の解決につながるモデルや分析ロジックを具現化する職種です。
クライアントが抱えるマーケティングや営業、広告領域の課題に対して、データを活用したソリューションの企画から具現化までを一気通貫で支援します。単なる分析作業にとどまらず、コンサルタントやビジネスパートナーとしてクライアントの課題を深く理解し、統計学や機械学習の技術を駆使して「ビジネス成果を創出すること」をミッションとしています。ご経験や適性に応じて、主に以下のいずれかのプロジェクトに携わっていただきます。

具体的な業務:
1. データストラテジー・業務変革領域
クライアントの経営・マーケティング課題に対するデータ利活用構想の策定。営業DX支援（リード抽出、活動推進）やLTV改善、NPS向上などの統計的分析。機械学習モデルを用いた施策提案から、他部署と連携した実運用への落とし込み。
2. デジタル広告領域
広告領域を主としたアクセスログ、購買、クリーンルーム等の各種データ分析。同社ソリューションの開発、または機械学習モデルの実装。cookie規制等のテクノロジー変化に対応した、データドリブンな改善支援。

ポジションの魅力:
グループ会社ならではの生活者データや、クライアントの大規模な実データに触れることができます。構想策定や戦略立案から、具体的な施策の実装・効果検証まで、データサイエンスの力をビジネスに直結させる手応えを味わえます。

データ活用戦略の立案から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定を支援する職種です。グループ会社のデータアセットと最新テクノロジーを駆使し、クライアントのマーケティング戦略立案から実行までを一気通貫で支援します。ご経験や専門性に応じて、以下のいずれかの領域を主導していただきます。

1. UXアナリティクス領域：GA4/Adobe Analyticsを用いた計測設計、サイト/アプリのCX改善。
2. アドアナリティクス領域：大規模ログ解析（SQL/Python）による広告ROIの最適化。
3. データソリューション領域：プラットフォーマー連携による新規分析手法・ツールの企画・開発。

本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

ソーシャル経済メディアのメディア・プラットフォーム事業を中心とした経営企画・事業管理を行なっていただきます。

Tableau等を活用したデータ分析を通じて、当事業の収支と継続性KPIの最大化を図ります。限界利益・貢献利益を軸とした収益管理と、獲得・継続・単価の3つのレバーに基づくKPI管理により、メディア・プラットフォームビジネスの成長を支えます。また、プロダクト開発・マーケティング・編集・カスタマーサクセス等の関連部署と連携し、業務システムやフローの改善にも取り組んでいただきます。

単なる数値管理にとどまらず、関連部署と連携しながら事業KPIを最大化するためのシステム・フロー改善にも積極的に取り組んでいただくことを期待しています。データ基盤整備から週次レビュー運営まで、業務効率化と数値向上の両面から事業成長に貢献いただける方を歓迎します。

●主な業務内容
* 自社サービスのメディア・プラットフォーム事業の収支管理・分析および経営層への報告（限界利益・貢献利益の管理）
* Tableau等による事業KPIの可視化と分析（MRR/ARR、獲得・継続・単価のレバー管理）
* ユーザーコホート分析・チャーン分析に基づく継続率改善施策の立案
* 予算策定および予実管理、週次MRRレビュー・月次経営会議の運営
* プロダクト開発・マーケティング・編集・カスタマーサクセス部門と連携した業務フローの改善
※ご入社後まずは数値管理業務に取り組んでいただきながら、事業理解や他部署とのリレーションを深めていただきます。その後、部署を横断するプロジェクトにも携わっていただきたいと考えております。

●仕事の魅力・やりがい
* 自社サービス事業の数値責任者として、経営判断に直結する重要な役割を担えます
* Tableauといった先進的なツールを実務で活用し、高度なデータ分析スキルを習得できます
* 役員との距離が近く、週次MRRレビュー・月次経営会議を通じて経営視点での事業管理スキルを習得できます
* メディア・プラットフォームビジネスの収益構造（限界利益・貢献利益、CAC回収、LTV最大化）を深く理解し、ビジネス感覚を磨くことができます。
* 部門横断的な業務改善を主導し、組織全体の成長に貢献できます。
* データ基盤・KPI設計から週次レビュー運営まで、事業管理の一連のサイクルを経験できます。
* 組織・業務設計から関与できます。
* 専門性の異なるメンバーとの協働を通じて、幅広いスキルを身につけられます

● 募集背景当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成
・整備
・評価プロセスを自社サービスとして提供しています】

近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、1. 物体検知
・セグメンテーション
・トラッキングなどモデルの高度化2. 実運用を前提としたデータ量
・品質要件の急激な引き上げ3. 製造
・検査
・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化4. Physical AI(ロボティクス)におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation)が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています】

特に現在は、1. 学習データの品質が属人的に管理されている2. 評価指標と実運用性能が乖離している3. データ改善の方法論が体系化されていないという課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています】

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します】

● コンピュータービジョン領域における課題コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です】

画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします】

主な技術領域には以下があります】

1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術】

2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術】

3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術】

4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術】

5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強● 本ポジションの本質コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、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】

扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです】

● 主な役割1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善● 研究
・応用テーマ例本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます】

CVデータ設計1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応● 主軸（最も期待する領域）1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善● このポジションで得られるもの1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験】

2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験】

3. 研究と自社サービス開発を横断したキャリア】

4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与】

●業務概要
事業部制移行に伴い立ち上がった組織において、エンジニアが安心して成長できる環境づくりを目的に、交流施策やエンゲージメント向上施策を推進してきました。今後はこれらの取り組みを継続・発展させるとともに、組織運営や人事機能の強化にも取り組んでいく必要があります。そこで人事全般の強化のため、人事労務機能を担うポジションです。

●具体的な業務
人事労務と人事制度を中心に、事業・人事課題の把握、企画立案、関係者との合意形成、実行、効果検証、運用定着までを一貫して担当します。また、入社後は人事労務・人事制度の業務と並行して、ES向上施策も担当します。

＜主な業務内容＞
・人事労務（従業員対応を含む）と人事制度領域における課題の把握から、施策の企画、運用設計、実行、効果検証、定着までの一貫した推進
・事業責任者、管理職、社員、本社人事との対話や人事データを通じた課題分析、合意形成、組織開発施策への展開
・入社後の立ち上がり・定着支援、メンター制度、社員表彰、タウンホール、交流企画等のES向上施策の企画・運営・改善
・チームメンバーの育成、役割分担、業務・進捗管理

●このポジションで重視される経験
・人事施策を提案して終わりにせず、実行・効果検証・運用定着まで責任を持った経験
・経営、現場、本社人事の意見を整理し、合意形成しながら施策を前進させた経験
・自ら課題を捉え、優先順位と成果指標を設定して改善した経験
・チームリードまたは管理職として、メンバー育成、役割分担、業務・進捗管理を担った経験

●ポジションの魅力・描けるキャリア
入社後は人事労務・人事制度を主軸に、ES向上施策にも参画しながら事業理解を深めることができます。経験・適性に応じて早期にチームリードまたは管理職を担い、人事施策の推進、メンバーマネジメント、本社人事との連携、人事機能の高度化を牽引することが期待されています。

●チーム人員構成
リーダー：1名
メンバー：3名

このポジションは、アジア・オセアニア（APAC）、UK、USを中心とした海外拠点の組織拡大に向けて各国の人事・労務基盤を設計し、グローバル組織が安心して走り続けられる土台そのものを創る役割です。
日本に在籍しながら、複数国の採用・モビリティ・労務・給与を横断して動かす「Global HR」の中核を担うポジションです。単なるオペレーション代行ではなく、「仕組みがないところに仕組みを生み出し、組織のスピードと正確性を両立させる」ことが、このポジションの本質的な価値です。
整えられた基盤の上で、各国のメンバーが採用され、赴任し、評価され、成長していく、その全体を支える起点となります。人事として、グローバル展開を支える役割です。

仕事概要
1. グローバル組織の「拡大スピード」を支える
採用の母集団を生み出す：複数国の正社員やインターン採用において、ソーシングから選考管理、カジュアル面接、オファー提示までを推進します。各国のマネジメントと連携し、必要な人材が必要なタイミングで集まる状態をつくります。
人材が安心して国を越えられる状態をつくる：赴任・帰任に伴う一連の手続き（給与説明、通知書作成、保険手続き等）や、各国のVisa・スポンサーライセンス取得を、外部専門ベンダーと連携しながら確実に前に進めます。グローバルモビリティの専門性は、市場でも希少価値の高いスキルです。

2. 各国に「強い人事・労務基盤」をゼロから築く
制度を0→1で立ち上げる：現地法人の契約書の巻き直しや、就業規則・雇用契約書・オファーレターの新規作成・稟議申請までを担当します。
メンバーが働きやすい環境を整える：現地福利厚生（海外医療保険／HMO等）の要件確認・ベンダー検討から、月次給与計算の確実な実行まで。日々の「当たり前」を支える基盤を運用します。

3. データと仕組みで「組織の意思決定」を加速する
人事データを資産に変える：海外人員データの自動化・仕組み化により、属人化しがちなデータ運用を効率化。経営や現地マネジメントが正しく意思決定できる土台をつくります。
評価制度の運用：各国の評価スケジュール策定、評価論点の整理・進行管理をサポート。本社コーポレートチームと現地マネジメント（Managing Director等）の架け橋となり、グローバル評価を円滑に回します。

得られる経験・成長機会
急成長中のスタートアップ企業だからこそ得られる、役割と責任の広がりがあります。
グローバル組織の人事・労務基盤を、マルチ国籍でゼロから創り上げる稀有な経験を積めます。
日本から複数国の海外拠点をバックアップする「本社機能型グローバルHR」の実践が可能です。
ビザスクリーニング、各国特有の労務（HMO等）、EOR活用など、市場価値の高いグローバル人事の専門スキルの獲得が期待できます。
経営層や現地マネジメントと近い距離で、実務の仕組み化（自動化）をゼロから設計・実行するスタートアップならではの経験が得られます。

・企業の人事部・福利厚生担当者に対し、当社の職域サービスを提案し、従業員取引の拡大を推進
・企業人事向け各種提案から、従業員の口座開設、各種キャンペーン案内、金融セミナーの企画・実施、資産形成支援までを一気通貫で推進
・人事領域の課題（企業年金・DX活用・人事制度改定等）に対するソリューション提供
・主体的に企業とのリレーションシップを構築し、各支店の法人営業担当者と連携しながら、従業員のフィナンシャル・ウェルビーイング向上と企業の人的資本経営・企業価値向上を両面から支援

【部署概要】
・企業の職域ビジネス・従業員取引推進(口座開設、各種キャンペーン案内等)
・自律的な資産形成のための金融セミナー企画・実施
・人事領域の課題に対する職域・人事ソリューション（DX活用、人事コンサル連携等）提案

・企業の人事部・福利厚生担当者に対し、当社の職域サービスを提案し、従業員取引の拡大を推進
・企業人事向け各種提案から、従業員の口座開設、各種キャンペーン案内、金融セミナーの企画・実施、資産形成支援までを一気通貫で推進
・人事領域の課題（企業年金・DX活用・人事制度改定等）に対するソリューション提供
・主体的に企業とのリレーションシップを構築し、各支店の法人営業担当者と連携しながら、従業員のフィナンシャル・ウェルビーイング向上と企業の人的資本経営・企業価値向上を両面から支援

【部署概要】
・企業の職域ビジネス・従業員取引推進(口座開設、各種キャンペーン案内等)
・自律的な資産形成のための金融セミナー企画・実施
・人事領域の課題に対する職域・人事ソリューション（DX活用、人事コンサル連携等）提案

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当します。

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

やりがい・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

2025年8月にグループ会社から分社化し、「人々の移動と社会が安心で満ち溢れた未来を作る」をPurposeとして会社設立した企業でのポジションです。テクノロジーと社会実装力を用い、移動の領域における安全、安心を実装しています。プロダクトマネージャーとして、プロダクトの企画から設計、リリース、リリース後の効果測定やその後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に携わります。

プロダクトマネージャーとして以下の役割を担います。
・ユーザーのペインを正しく理解し、事業の目標を達成するために最適な案件や機能における優先順位とスコープを定義することで、プロダクトを通じてユーザーの課題解決と事業の成功の両立を実現する。
・プロダクトを市場に送り出すために、様々なステークホルダーに向き合い議論と合意形成を行い、コミュニケーションの中心となってプロダクト開発をリードする。
・プロダクトがどの方向に向かって進むのか、理想のビジョンを描き、実現に向けたロードマップを作成する。
・「なぜ作るのか(Why)」「何を作るか(What)」に責任を持つ。

本ポジションの魅力
・交通事故削減という、社会への貢献性が極めて高く、息の長い社会課題解決に直接寄与できます。
・きわめて高い技術力を持つAIエンジニアをはじめとした、高い専門性を持つ各機能のプロフェッショナルと一緒に社会的意義の大きいプロダクト、サービス開発をリードすることができます。
・PdM機能立ち上げ期のため、並行して採用をしているPdM責任者候補の方と一緒に大きな裁量の中で機能立ち上げを経験することができます。

所属組織
・社員数約110名（うち半数がエンジニア）のプロフェッショナルが集う組織です。
・サービス活用が肝となるため、営業・サクセス・開発・マーケティングなど様々なファンクションの密な連携と一体運営を重視しています。
・多様なバックグラウンドがあり異なる強みを持ったメンバーが在籍しており、強みを発揮し弱みはチームでカバーし合う文化があります。職歴や立場などは関係なく提案やアイデア、積極的な意見を出すことを歓迎する風土です。同社のバリューの一つである「コトに向かう」を大切にしている環境です。
・サービス、プロダクトは着実に交通事故削減、という社会課題の解決に貢献できている、という実感を持ちながら、各機能が高いプロ意識を持ちつつも連携しながら仕事を進めている環境です。

同社は2025年8月にグループ会社から分社化し、「人々の移動と社会が安心で満ち溢れた未来を作る」をPurposeとして会社設立しました。テクノロジーと社会実装力を用い、移動の領域における安全、安心を実装しています。
現在PdM機能はグループ会社から業務委託でサポートされていますが、今後の事業成長に向け内製化するため、PdM機能の軸となる方をお迎えします。主力事業である「主力サービス」や昨年ローンチした「関連サービス」、その他新規事業等、同社で開発するプロダクトのロードマップ策定から、プロダクトの企画、設計、リリース、リリース後の効果測定、その後の改善など、プロダクト開発における全ての工程に携わっていただきます。また同社におけるプロダクトマネジメント機能の内製化と組織構築を牽引していただきます。

プロダクトマネージャーとして以下の役割を担います。
・ユーザーのペインを正しく理解し、事業の目標を達成するために最適な案件や機能における優先順位とスコープを定義することで、プロダクトを通じてユーザーの課題解決と事業の成功の両立を実現する。
・営業・CS・セールス・MK・開発組織等のステークホルダーと連携し、複雑性の高い要件の定義とプロダクト戦略への落とし込みを行ったうえで、様々なステークホルダーに向き合い議論と合意形成を行い、コミュニケーションの中心となってプロダクト開発をリードする。
・PdM組織の立ち上げ、グループ会社からの業務引き継ぎとPdM機能の内製化
・「なぜ作るのか(Why)」「何を作るか(What)」に責任を持つ。

本ポジションの魅力
・交通事故削減という、社会への貢献性が極めて高く、息の長い社会課題解決に直接寄与できます。
・きわめて高い技術力を持つAIエンジニアをはじめとした、高い専門性を持つ各機能のプロフェッショナルと一緒に社会的意義の大きいプロダクト、サービス開発をリードすることができます。
・PdM機能の内製化に伴い、組織組成と仕組み化をリードできる裁量があります。

プロフェッショナルが集う組織です。
売った後のサービス活用が肝となるため、営業・サクセス・開発・マーケティングなど様々なファンクションの密な連携と一体運営を重視しています。
多様なバックグラウンドがあり異なる強みを持ったメンバーが在籍しており、強みを発揮し弱みはチームでカバーし合う文化があります。職歴や立場などは関係なく提案やアイデア、積極的な意見を出すことを歓迎する風土。「コトに向かう」を大切にしている環境です。
サービス、プロダクトは着実に交通事故削減という社会課題の解決に貢献できているという実感を持ちながら、各機能が高いプロ意識を持ちつつも連携しながら仕事を進めている環境です。

顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装することをミッションとするAI Agent企業でのポジションです。
複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで非連続な成長を実現しています。

【概要】
人流分析AI Agentの開発に携わるエンジニアの募集です。
同社の主力製品の一つである人流分析AI Agentは、3,000万人規模の位置情報データを扱います。

【詳細】
現在、旧システムの安定化と新基盤の開発を並行して進めるフェーズであり、事業推進に貢献するメンバーを求めています。
バックエンドを軸にデータ処理やフロントエンドも含め、幅広い開発に携わります。

【主な業務】
・旧システムのバッチ処理改修・バグ修正・安定化
・新システムの0→1の機能開発
・テストコードの実装、品質向上への貢献
・AIエージェントを活用した開発効率化

【技術スタック】
・バックエンド: Laravel/PHP、Python
・フロントエンド: Vue.js
・インフラ: AWS（Lambda、Athena、S3、RDS）
・データベース: MySQL
・開発環境: GitHub、Docker、AIエージェント