株式会社分析屋の【データアナリスト】“作業者”から“変革の担い手”へ──DX・AIでキャリアを飛躍の求人

募集背景

データ分析があらゆる産業の意思決定に欠かせない時代。
しかし実際には、「分析＝レポート作成」に留まるケースも少なくありません。

私たち分析屋は、そんな現状を変えるべく、
“おもてなし分析”という思想のもと、 データの裏側にある人の想いや状況まで汲み取り、
クライアントらしい 意思決定を導く分析を実践しています。

それは、単に数字を扱う仕事ではなく、
データだけでなく、その背景にある想いや文脈まで読み解き、
納得感ある意思決定を支援する「おもてなし分析」 です。

今回募集する ACR部（Analytics Consulting & Research部） は、
分析屋の中でも 「アナリストに特化した部門」 。
データを読み解き、課題を見抜き、解決策を導き出す――
そのすべてのプロセスに誇りを持てる「分析の専門家集団」として、事業と社会に貢献しています。

単なるデータ処理ではなく、“思考力・構造化力・提案力”を磨きたい方。
ACR部は、あなたが 「一流のアナリスト」 を目指せる環境です。

仕事内容

お客様のビジネス課題に対し、
データを起点に「なぜ」「どうすべきか」を導くアナリスト業務を担当します。

• 各種データ（売上・顧客・Web・CRMなど）の抽出・整形（SQL）
• BIツール（Tableau／Power BI／Lookerなど）を用いた可視化・ダッシュボード構築
• KPI設計・レポート設計・改善提案
• クライアントとの課題整理・仮説立案・レポーティング

業務を通じて、「データを読む力」だけでなく、“問いを立てる力”“伝える力”、“提案する力”を磨けます。

将来的なキャリアパス

初めはデータの処理・集計・分析などの業務を担当していただきます。経験を積んだ後は、プロジェクト全体をリードし、クライアントに対する「分析企画・設計・要件定義～実施～提案」までの一連の流れをお任せします。

具体的な先輩社員のキャリア例はページ下部の「中途入社者の前職・入社後のキャリアの例」をご覧ください。

案件事例

1.外資系自動車メーカーでのCRM業務
・全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援
・顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当
・CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現

2.自治体サービス支援：市立病院での改善施策具体化支援
・前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案
・具体的なサービス改善のアクションプランの提供

3.飲食業における顧客分析
・マーケティング戦略立案に対する支援
・ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析
・知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施

使用ツール・開発環境

・ クラウド環境： AWS、Google Cloud、Azure
・ 分析ツール： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他： SQL、Python、R、Google Analytics

この仕事の魅力は

・ データの先に“人”がいる
数字の奥にある想いや背景を読み解き、クライアントの「納得感ある意思決定」を支援できる。

・ “考える力”を磨く環境
単なる作業者ではなく、課題を発見し、解決策を構築する「思考型アナリスト」へ成長できる。

・ 学び合う文化
おもてなし分析を支える「観察・思いやり・誠実」の文化が根付き、チーム全体で知識と洞察を高め合える。

・ キャリアの幅広さ
BI／統計／AI／コンサルなど、キャリアの広がりが大きく、“自分らしい専門性”を確立できる。

データを扱うだけでなく、「人に届く分析」をしたい。
そんな想いを持つあなたに最適なフィールドです。

入社後（研修）の流れ

SQL・Python・BIツールなど、入社後１～３ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。

★Step 1: データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。

クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。

使用環境・ツール： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
習得スキル： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

★Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。

使用環境・ツール： SQL / Python / SAS / R
習得スキル： データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

★Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。

使用環境・ツール： Google Analytics / Tableau / PowerBI
習得スキル： データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

★Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。

使用環境・ツール： ダッシュボード（BIツール内） / PowerPoint / Word
習得スキル： レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

応募条件

＜必須条件＞
プログラミング言語（HTMLを除く）の使用経験
※オブジェクト指向ができる方

＜歓迎要件＞
・データ分析や活用の実務経験（Excel／SQL での集計・レポート含む）
・分析言語・ツールの使用経験（SAS、Python、R、Tableau、SPSS など）
・分析プロジェクトのリーダー／PM経験

＜求める人物像＞
・データを使って課題を解決し、価値を生み出すことに意欲がある方
・周囲と協力しながら、チームで成果を出すことを大切にできる方
・状況に応じて柔軟にコミュニケーションを取れる方
・学ぶ姿勢を持ち、新しい知識や技術を吸収して成長していける方
・指示を待つのではなく、自ら考え行動できる方