ストックマーク株式会社の1113【Dev】プロダクトデータアナリストの求人

【会社概要】　

ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI LLM技術を活用し、企業の変革を支援しています。

弊社の強みは、フルスクラッチで国産LLMを開発できる技術力です。2024年5月には、国内最大級となる1,000億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-2」を公開しました。

多くの企業が海外モデルの微調整やOSS活用にとどまる中、当社はゼロから自らの手でモデルを設計・構築。日本語とビジネス領域に最適化された性能は、国産最高クラスの水準を誇ります。さらに、ハルシネーションを大幅に抑えており、自社管理下で安全に運用可能です。

単なる“生成AIの利用企業”ではなく、“AIそのものを創る企業”として、日本の産業競争力を技術で支えていく存在となることを目指しています。

この技術力を活かして事業展開しており、現在はSaaS事業として製造業向けAIエージェント「Aconnect」、PaaS新規事業として業務AI実装支援プラットフォーム「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。

創業時からエンタープライズ企業をターゲットとしており、すでに日経225の30％、300社を超える企業様での導入が進んでいます。今後は製造業のR＆Dを起点に、国内のエンタープライズ企業はもちろん、日本企業全体そしてグローバル企業にも展開していく予定です。

2024年10月にはシリーズDにて45億円、累計88億円の資金調達を完了。
従業員も150名規模になり、更なる成長を目指すために人員を募集しております！

【現状の課題】

私たちが解決したい社会課題（向き合っている市場）

日本の基幹産業である製造業の研究開発（R&D）現場では、年々技術開発の難易度・負荷はあがり、求められるスピードも加速しています。
技術開発から実際の製品としてリリースしていく過程では、アイデア発想や市場調査、ベンチマーク企業調査、技術動向調査、特許・論文調査、規制調査などの調査、実験・試験の報告書作成やリスク対応方針の策定など、社内外の情報を集め、分析し、活用して行う様々な業務がありますが、この業務負荷や網羅性、スピードが課題となっています。
私たちは、情報の断絶や調査もれによる開発の停滞、手戻りを防ぎ、社内に点在する専門性の高い暗黙知を形式知化することで、開発現場の判断を早く、強くする「価値創造のインフラ」の構築を目指しています。

取り組んでいただきたいこと

このような製造業の研究開発における意思決定の課題に対し、当社ではデータとAIを活用した支援プロダクトの開発に取り組んでいます。
現在、この領域には確立された手法がなく、仮説検証を繰り返しながらプロダクトの価値を作り込んでいる段階です。
同時に、プロダクト価値の向上や事業成長に直結する意思決定の重要性が増しており、
プロダクト・顧客・事業データを横断した分析ニーズが急速に拡大しています。
このような背景から、データ分析・リサーチを通じて「プロダクト価値の磨き込み」と「社内の事業成長」をデータで支え、意思決定そのものを進化させていく役割を担っていただきたいと考えています。

【業務内容】

データ分析・リサーチを通じて、PdM・PMM・Biz・事業企画・エンジニアと連携し、プロダクト・顧客・事業に関する意思決定を支援するポジションです。主にAconnectのプロダクトデータを中心に、営業・顧客データ（Salesforce等）や定性データも組み合わせながら、プロダクト改善や顧客対応、事業戦略に関わる分析を推進していただきます。

また、単なる分析にとどまらず、KPI設計やダッシュボード整備を通じて、意思決定に直結するインサイト創出まで担っていただくことを期待しています。

■具体的な業務内容
※発生しうる業務を広く記載しており、全てをカバーいただくことを求めているわけではありません

• 分析
  ・プロダクト・顧客・事業に関するデータ分析
  （仮説検証、利用状況／継続率／施策評価等）

• データ活用基盤・可視化
  ・KPIの設計・モニタリング
  ・ダッシュボードの設計・構築・運用
  ・ログ／イベント設計（計測設計）
  ・データ活用基盤の整備（データの民主化の推進）

• リサーチ
  ・顧客インタビュー等の定性調査

※ご志向や強みに応じて、以下の領域にも関与いただきます
・外部のマーケティングリサーチ会社と連携した定量調査（調査設計〜分析まで一貫して関与）
・データ分析の知見を活かした新機能の検討・研究開発
（ニュース・論文・特許等のデータ資産、LLM／ナレッジグラフ等の技術活用）

※変更の範囲：開発関連業務

【チーム構成】

Data Intelligence Unit
3名（リーダー＋メンバー2名）

• 本チームは、プロダクト・顧客・事業に関する意思決定をデータとリサーチで支援するチームです
• プロダクト分析、顧客理解、事業分析などの領域を横断しながら、意思決定に必要なインサイト創出を担います
• また、データ基盤の運用もチームとして担っており、分析と基盤の両面からデータ活用を推進しています
• 固定的な役割分担ではなく、各メンバーの強みや志向に応じて柔軟に役割を担いながら、チームとして成果を出すことを重視しています

【開発環境／言語等】

• 分析言語：SQL（BigQuery）、Python（必要に応じて）
• BIツール：Redash、Googleスプレッドシート、Looker Studio
• データ基盤：BigQuery（DWH）
• ETL：trocco
• ソースコード管理：GitHub
• ドキュメント：Notion
• コミュニケーション：Slack
• AIツール：Gemini、Claude（分析設計の壁打ち、SQL生成・レビュー、ドキュメント作成などに活用）

【ポジションの魅力】

• プロダクト・顧客・事業に関する意思決定に直接関わり、データ分析を通じて事業成長にインパクトを与えることができるポジションです

• デファクトが存在しない領域において、仮説検証を繰り返しながらプロダクト価値を作り込んでいくフェーズにあり、分析が意思決定の中核を担います

• 日本の基幹産業である製造業の意思決定を革新するプロダクトに関わり、社会的なインパクトの大きい領域でデータ活用を推進できます

• 自社でLLMの研究開発を行う技術組織を有しており、最先端の自然言語処理技術や独自データ資産を活用した分析・リサーチに携わることができます

• プロダクトデータに加え、顧客データや定性データも横断的に扱いながら、分析からインサイト創出、意思決定支援まで一貫して関与できます

• 少人数のチームで、分析テーマの設定から実行、示唆の提案までを主体的に推進できる裁量の大きい環境です

【関連資料】

データ分析で「判断」を支える仕事— レポートで終わらせないデータアナリストの役割 —
https://stockmark-tech.hatenablog.com/entry/2026/04/22/121325?_gl=1*vmeass*_gcl_au*MTYxNzA4NTk0Ny4xNzc0OTM2MDAz
AI×SaaSのマストハブを作る、前人未到の挑戦。45億円の調達を達成したストックマークのその先。
https://note.com/stockmark/n/n8b54893cf532
Stockmark 採用ポータル
https://stockmark.wraptas.site/

• 分析・思考スタンス
  ・データに基づいた論理的思考を重視し、自ら仮説を立て、主体的に検証サイクルを回すことにやりがいを感じる方
  ・明確な正解がない領域においても、課題の本質を捉え、自ら問いを立てて前進できる方
  ・手法に捉われず、課題ベースで解決策を考えられる方

• プロダクト・顧客志向
  ・顧客のサクセスやプロダクト価値の向上に真剣に向き合える方

• 協働・推進力
  ・PdM／PMM／Biz／事業企画／エンジニアなど立場の異なる関係者と連携し、合意形成しながら意思決定を前に進められる方
  ・不確実で困難な状況においても、周囲を巻き込みながら粘り強くプロジェクトを推進できる方

• ミッション・技術志向
  ・当社のミッションおよび、日本の基幹産業である製造業の意思決定を革新していく取り組みに共感できる方
  ・最新技術、特に生成AIに対する探求心を持ち、その知見を分析やプロダクト改善に活かしたい方
  ・自身の経験を活かし、裁量を持ってプロダクトや事業のグロースに挑戦したい方

• プロダクトまたはサービスに関するデータ分析経験（3年以上）
  ※利用状況／継続／施策評価など、顧客体験の改善やプロダクト価値向上に関わる分析
  ※データアナリストに限らず、プロダクトマネージャーや事業責任者等としての経験を含む
• 仮説設定 → 分析 → 検証 → 示唆導出までの一連の分析サイクルを主体的に推進した経験
• BIツール／ダッシュボードの設計・構築経験
  （意思決定に活用される指標設計を含む）
• 関係者（PdM／PMM／Biz／事業企画／エンジニア等）と連携し、分析結果をもとに意思決定を前に進めた経験

• プロダクト分析・KPI設計
  ・SaaSプロダクトの主要指標（MRR／Churnなど）を扱った分析経験
  ・プロダクトのイベント設計やKPI定義を関係者と連携して進めた経験
  ・事業／プロダクトのKPI設計経験
  ・A/Bテストやプロダクト実験の設計・分析経験

• データ分析・技術スキル
  ・Python／R／SQL等を用いたデータ分析・データ処理の経験
  ・統計学や機械学習の基礎知識

• データ活用・組織推進
  ・BIツールの導入・活用推進の経験
  ・データ分析に関するナレッジ共有・育成（トレーニング等）の経験

• ビジネス・ドメイン理解
  ・toBビジネスにおける顧客理解・業務理解（製造業領域の経験があれば尚可）
  ・事業をグロースさせた経験

• 先端領域
  ・自然言語処理/LLMの実務経験もしくは興味