株式会社分析屋の【観光・地域分析チーム／データアナリスト】《位置情報ビッグデータ活用》人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援の求人

データで、日本の未来を動かす

「分析を、ビジネスの成果へ。そして日本の未来へ。」 当社は2034年の売上100億円という目標を掲げ、急成長を続けています。現在、多くの組織が「データはあるが活用しきれない」という課題に直面しています。

私たちが求めているのは、単にSQLを叩いて数字を出す人ではありません。データから地域の課題を読み解き、戦略へと落とし込み、自治体のリーダーに改善提案を行う。そんな**「データと社会の橋渡し」**ができる人材です。

「今の環境では、自分の分析が何に役立っているか見えない」 「技術はあるが、より上流のPM（プロジェクトマネージャー）への道筋が見えない」 そんな想いを持つあなたが、自らの市場価値を圧倒的に高められる場所。それが、当社のデータ分析支援事業です。

案件事例

分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。

～《位置情報ビッグデータ活用》人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援～

あなたの1行のSQLが、一つの町の10年後を変える。 スマートフォンの位置情報という膨大なビッグデータを活用し、自治体や公的機関の「意思決定」を支える羅針盤となります。

【業務概要】

• ターゲットとミッション： スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。
• 介在価値： 匿名化された人流データを解析し、「なぜこのエリアに人が来ないのか？」「どうすれば観光客が回遊するか？」を可視化。エビデンスに基づく行政運営（EBPM）の要として、地道かつ正確な分析を提供します。
• 地域の未来を導く、データ・パートナー： 綺麗なデータばかりではありません。バラバラの形式のデータをSQL/Pythonで丁寧にクレンジングし、Tableauで「誰が見ても一目でわかる形」に整える。その真面目でコツコツとした積み重ねが、行政の重要な意思決定を支え、地域の明日を動かす確かな信頼へと繋がります。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】

1. 課題抽出： 自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。
2. データ抽出・集計 ： BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。
3. 高度な解析 ： 特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。
4. レポート作成 ： Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。
5. 報告・コンサルティング ： 自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備のアドバイザリーを行います。

そのほかの案件事例

他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。

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

＜担当プロジェクトについて＞

本求人は、弊社が参画している「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。

実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。

求めるスキル

【必須要件】 以下いずれかのご経験が1年程度ある方
• プログラミング言語を用いたシステム開発実務経験
• SQLによるデータ操作経験
• 業務でのデータの分析/活用経験
• データ分析に関する言語やツールの使用経験
（SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど）

【歓迎要件】
• Tableauを用いたダッシュボード開発経験
• 異なる背景を持つメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション力
• GCP（Cloud Composer等）の知見

【求めるマインドセット】

• 誠実さ： データの正確性を守るための、地道な作業に誇りを持てる方。
• 利他性： 「誰かの役に立ちたい」「社会貢献度の高い仕事に携わりたい」という想いがある方。
• 成長意欲： 将来的には、分析の実務スキルを土台に、プロジェクト全体をリードするPMを目指したい方。

入社時研修について

SQL・Python・BIツールなど、入社後１～2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