【データアナリスト】AIツール×データで顧客のビジネスを動かす / 上流コンサルティングへのステップアップ職

はじめに 「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？ 」 現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？ 当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。

本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。 AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。 募集背景 「AIツールを使いこなす技術」と「ビジネス課題を解く力」を掛け合わせ、データ利活用の次世代を担うメンバーを募集します。

昨今、ChatGPTなどの生成AIやローコードツールの急速な普及により、データの集計や定型レポートの作成、簡易的なプログラミングといった「作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。 これに伴い、データアナリストに求められる役割も大きな転換期を迎えています。 私たちが今、本当に必要としているのは、単に「仕様通りに綺麗なダッシュボードを作る作業者」ではありません。

AIという強力な武器を自発的に使いこなし、作業を圧倒的に効率化させた上で、「浮いた時間を使って、顧客の『なんとなく困っている』という曖昧なビジネス課題をどう論理的に整理し、成果に繋がる提案（インサイト）に変えるか」という、より上流の価値を提供できる人材です。 当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。 データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、次世代を担うコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。

高度な統計学の実務経験は不問です。 「現職で培ったITやSQL・Pythonの基礎知識」と「AIなどの新技術への柔軟性」を活かし、データを使ってビジネスを動かすプロへとステップアップしたい方の挑戦をお待ちしています。 部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。

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

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

具体的な業務内容

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

開発環境/使用ツール

AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど 仕事の魅力 1.

事業会社との違い

多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める 自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。 業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。 2.

一気通貫

仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する 「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。 一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。 3.

約7割が直接対話

顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」 メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。 間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。 時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

入社者の声 ・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。 でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） ・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） ・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） ・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。

今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） 案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。

Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。

◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word 応募条件 ＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと ・IT業界における実務経験（目安2年以上、開発・運用不問） ・社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験 ・SQL、またはPythonを用いた実務経験（いずれか一方で可。

実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験 ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。 実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。 ＜歓迎要件＞ ・データやツールを用いて、業務改善やレポーティングをした何らかの実績 ・現職で、抽出したデータをもとに社内（または顧客）へ報告・提案した経験 ・BIツール（Tableauなど）やExcelを用いて数値を可視化し、何らかのアクションに繋げた経験 ・ChatGPTなどのAIツールの積極的な活用意欲、プロンプトエンジニアリングの経験 ・最新のITトレンドに対する自発的な興味・インプット ・当社のコアマインドである「おもてなし分析（顧客への徹底的な伴走）」への共感 求める人物像 ・抽象的・論理的コミュニケーション能力 顧客の曖昧な要望を整理し、ステークホルダーと対話できる方 ・目的意識の高さ 技術をツールとして捉え、「何のために分析・開発するのか」という目的（ビジネス成果）にこだわる方 ・AI／テクノロジーへの柔軟性 新しいAIツールへの抵抗がなく、業務効率化の視点を持っている方 ・抽象的・論理的コミュニケーション能力