株式会社分析屋の【金融DX推進チーム／Tableau教育・開発担当】《銀行データ利活用・AI民主化》1万人規模の行員を導くデータ活用基盤の構築と教育支援の求人

「作る」から、「データで解を出す」存在へ

当社は「2034年に売上100億円」を掲げ、データ分析支援の領域において着実な事業拡大を続けています。

現在、多くの企業が抱える課題は「分析ツールはあるが、成果に繋がっていない」ことです。私たちが今強化しているのは、単なる集計ではなく、データの裏にある背景を読み解き、意思決定を導く「論理的思考」の提供です。

システム開発で培った緻密な設計能力を武器に、AI・データ分析の専門性を深めたい方。「仕様通りに作る」のその先へ、キャリアを移したい方を、戦略的増員メンバーとしてお迎えします。

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。

～《銀行データ利活用・AI民主化》1万人規模の行員を導くデータ活用基盤の構築と教育支援～

【業務概要】

• ターゲットとミッション： メガバンクにおけるTableauのアクティブユーザーを1万人から3年以内に2万人へ拡大させるため、行員向けの教育支援と、高度なダッシュボード開発を担当します。
• 介在価値： 銀行内の膨大なデータを「誰でも・正しく・即座に」扱える環境を整えることで、金融業界のDXを最前線でリードします。単なる操作説明に留まらず、「ビジネスをどう数値化し、どう読み解くか」という思考の型を組織にインストールする役割です。

【業務内容：一気通貫の5ステップ】

1. 課題抽出： 各部署（営業、財務等）の行員から寄せられる「データを見たい」という要望に対し、要件定義を行います。
2. データ抽出・集計 ： 銀行内の各種データを、Tableau Prep等を用いて可視化に最適な形に加工・クレンジングします。「データの整合性」を追求する緻密な視点が、分析の信頼性を支える重要な鍵となります。
3. 高度な解析 ： 営業成績の予測やリスク管理指標など、銀行特有の専門的なロジックを設計し、可視化に落とし込みます。
4. レポート作成 ： Tableau Desktopを駆使し、行員が日常的に活用できる高品質なダッシュボードを構築します。
5. 報告・コンサルティング ： 行員向けのレクチャーや研修資料作成を通じ、現場のデータリテラシー向上を支援する「教育コンサルティング」を実施します。

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「1万人規模の行員を導くデータ活用基盤の構築と教育支援」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
• DatabricksやPythonを用いたデータ処理経験。
• 専門知識を他者に分かりやすく伝えるドキュメント作成能力

入社時研修について

SQL・Python・BIツールなど、個々のスキル・経験に応じた1～2ヶ月間の集中研修があります。
単なるツールの操作習得ではなく、**「データからビジネスの解を導き出すプロ」**としての思考の型を徹底的に磨いていただきます。

★Step 1: データ構造の「本質」を理解する
分析の土台となるデータベースの構造を深く理解します。
データの流れを把握し、「なぜこの設計が必要か」という根拠を学ぶことで、精度の高い分析の準備を整えます。
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: 論理的な分析を支える「土台」を作る（データ加工）
SQLやPythonを活用し、生データを分析可能な「価値ある情報」へ整えます。データのクセを見抜き、論理的な裏付けを持った数値を算出するための「データクレンジング」の技術を習得します。
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: インサイトを「可視化」し、課題を特定する
Tableau等のツールを用い、単にグラフを作るのではなく「どこに問題があるか」が一目でわかるダッシュボードを構築します。
データの傾向や異常値から、ビジネスの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: 意思決定を支える「論理」を形にする（報告提案）
実践を見据えたアウトプットの訓練です。分析結果を単なる数字で終わらせず、クライアントの意思決定を支援する材料へと昇華させます。論理的なレポーティングや、相手に響くプレゼンスキルの基礎を学びます。
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