【ポジション概要】 ITエンジニア向け転職支援サービスを展開するキッカケクリエイションにおいて、データを根拠に事業戦略・業務設計・組織体制へ問題提起し、事業の次の一手を描くポジションです。事業部や経営層へのレポーティングを通じて課題を見つけ、論点を整理して打ち手を進言するところから、施策の実行と効果検証までを一貫して担っていただきます。業務の仕組み化やAI活用といったDX施策も、課題解決の手段として企画・推進していただきます。意思決定に必要なデータが不足している場合は、データを収集する仕組みづくりから担っていただきます。 ■業務内容 データを根拠に、事業戦略・業務設計・組織体制へ問題提起し、事業の次の一手を描いていただきます。事業部や経営層と密に連携しながら、課題の発見から打ち手の提案、実行と効果検証までを一貫して推進していきます。 ＜関わる領域＞ ・事業戦略：注力領域の判断、事業KPIの設計と進捗のモニタリング ・業務設計：業務フローの可視化と、仕組み化・自動化・AI化すべき領域の見極め ・組織体制：生産性や育成の観点からの、組織・役割設計への示唆出し ・経営レポーティング：経営会議や各事業部向けの定例レポートの設計と運用 ・データ収集基盤：意思決定に必要な新規データの収集設計と、分析基盤への統合 ＜テーマ例＞ ・求職者の獲得から入社決定までのファネル分析と、ボトルネックの特定・改善提案 ・キャリアアドバイザーや営業の生産性分析と、育成・マネジメントへの示唆出し ・マーケティング投資の効果をモデルで可視化し、予算配分を提言 ・DX施策によるコスト削減効果の測定と、経営への報告 ＜業務の進め方＞ ・事業部へのヒアリングを通じて、「本当に知りたいこと」「本当の課題は何か」を言語化するところから始めます ・分析は目的から逆算し、意思決定への貢献とスピードを重要視します ・報告して終わりにはせず、施策の実行と効果検証まで事業部と伴走します ＜ロードマップ＞ ・短期：事業KPIと定例レポートの再設計、意思決定に使われる指標の整備、新規データの収集基盤の構築 ・中期：データに基づく意思決定の仕組み化、業務の仕組み化・AI化に向けた前提設計 ・長期：独自データを活かした事業・サービスの企画、全社でのデータ・AI活用の定着 ＜関われる範囲＞ 課題の発見と問題提起から、打ち手の起案、関係者の巻き込み、実行と効果検証まで、一貫して関わっていただけます。技術的な実装が必要な場面では、社内のエンジニアやDXメンバーと連携して進められます。 ■使用ツール データ：BigQuery（SQL）、ZOHO Analytics、スプレッドシート CRM・業務自動化：ZOHO CRM、GAS、JavaScript AI：Claude、Gemini コミュニケーション：Slack ※Pythonなどの利用は歓迎しますが、必須ではありません。 ※「意思決定への貢献」と「推進スピード」を最優先する文化です。業務に役立つ新しいAIツールや分析手法は積極的に取り入れ、常に最適なやり方を追求しています。 【ポジションの魅力】 ① 分析が経営判断に直結する 代表は東急でマーケティンググロースを担った経験を持ち、データドリブン経営を実践しています。役員・メンバーを問わず、データに基づいて重要な意思決定を行う文化です。意思決定のプロセスも社内でオープンにしており、自分の分析や提言がどう判断に使われたかまで見える、透明性の高い環境です。 ② 担当範囲にとらわれず、他部署の戦略にも問題提起できる データチームは、依頼された集計やレポートを返すだけの部署ではありません。事業戦略、業務フロー、組織体制など、他部署の戦略に対してもデータを根拠に問題提起し、改善を提案する役割を担っています。立場に関係なく、根拠のある意見は施策に反映される環境です。 ③ 問いに必要なデータは、集める仕組みから自分で作れる データ・AI領域には年間数千万円規模の投資を行っており、既存のデータ基盤も整備を進めてきました。一方で、事業の問いに答えるために、まだ取れていないデータも数多くあります。「このデータがあれば、こう判断できる」と考えたら、データが生まれる仕組みづくりから自ら手がけられます。ビジネスサイドを巻き込んだ業務フローの改定や、エンジニアと連携したシステムの変更まで踏み込み、データを集めるところから事業を動かしていける環境です。 ④ 事業の成長とともに、役割を広げられる 業績は毎年300%成長しており、新規事業も次々に立ち上がっています。事業の拡大に合わせて、関われる領域も広がり続けます。若手にも積極的に裁量を渡しており、入社1年程度で予算5,000万円規模の事業責任者に着任した社員もいます。成果に応じて、データチームのリーダーとしてメンバーの育成や案件の推進もお任せしていきます。 ⑤ ビジネス成果で評価される 定性評価だけでなく、提案した施策による業務効率化の改善率や、事業KPIへの貢献など、具体的な成果で評価されます。自分の問題提起が事業に与えたインパクトを、実感しながら働けます。 【入社後の流れ】 入社後はまず、各事業部の業務とKPIの理解からスタートしていただきます。事業部へのヒアリングを通じて事業の構造を把握しながら、社内システム（ZOHO・BigQueryなど）とデータ活用の現状について、開発責任者と連携してキャッチアップしていただきます。 その後は、既存レポートの見直しや定例レポーティングを通じて、数字から見える課題の進言を担っていただきます。3ヶ月を目安に、自ら課題を起案し、必要なデータの収集からビジネスサイドを巻き込んだ改善までを推進していただく想定です。 【部署の魅力や雰囲気】 ・意思決定と実行のスピードを重視する文化 ・役職や部署に関係なく、根拠があれば誰でも提案できるフラットな環境 ・主体性を重視し、課題の発見から改善まで任せる風土 ・AIを業務に積極的に取り入れ、全社での活用を推進 ・担当範囲にとらわれず、事業に影響の大きい課題に挑戦できる環境 【活躍中のメンバーの前職（一部抜粋）】 慶應義塾大学→メガベンチャー（30代） 早稲田大学卒→大手IT系グローバルベンダー（30代） 上智大学卒→大手SaaS（20代） 東京理科大卒→大手IT（30代） 関西大学卒→大手外資系コンサルティングファーム→大手人材（30代） 同志社大学卒→大手SIer（20代） 同志社大学卒→大手通信（20代） 中央大学卒→大手人材（20代） 【選考フロー】 ①カジュアル選考（課長/ 代表取締役） ※志望動機は不要です。弊社の紹介を中心に進めて、考え方がマッチするかお互いに判断する場にできればと思います ②適性検査 ③WEB一次面接（現場メンバー/開発責任者） ④対面にて最終面接（課長/ 代表取締役） ※最終面接でお越しいただく場合、東京近郊以外の方には交通費を支給いたします

以下いずれかの経験 ・テーブル設計・データ抽出・集計・分析の実務経験 ・KPI設計や分析レポートの作成経験 ・データや現場の実態をもとに、他部署や経営層へ問題提起し、新たな取り組みを自ら起案・推進した経験

・BIツールを用いたダッシュボードの構築経験 ・AI・機械学習の活用に関する知識・経験 ・JavaScript／GASを用いた業務自動化・システム連携の実装経験

・数字を見て終わりにせず、「だから何をすべきか」まで考え抜くことが好きな方 ・自分の担当範囲にとらわれず、会社を良くするためなら自ら課題を提起し、仕事を生み出せる方 ・曖昧な相談や現場の声を、論点や構造に整理して言語化するのが得意な方 ・相手の立場に合わせて、データを"伝わる言葉"に翻訳し、関係者を巻き込める方 ・技術を極めることよりも、データと技術を使って事業を伸ばすことにやりがいを感じる方 【ミスマッチな方】 ・「仕様書通りにコードを書くだけの作業に専念したい」という方 ・「社内メンバーとのコミュニケーションは極力避けたい」という方