データアナリスト

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• データ抽出・加工・集計の実務経験（Excel / SQL）
• PythonまたはRを用いたデータ分析・モデリング経験
• 仮説検証型の分析設計・実行経験
• 分析結果をビジネス課題に紐づけて解釈・示唆出しをした経験
• クライアントや関係者向けの報告資料作成経験（PowerPoint等）

• ロジカルシンキング:
  数値の正確性だけでなく、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的整合性が取れているかまでを自律的に検証できる思考力が求められます。
• ストーリーテリング力:
  分析結果を単なる数値報告で終わらせず、クライアントの意思決定を促す「ストーリー」として構成・提案できるコミュニケーション能力が重要です。
• 自律的な業務推進力:
  分析設計に基づき、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行える主体性と、試行錯誤を繰り返しながら精度を高めていく粘り強さが期待されます。
• クライアント対応力:
  プロジェクト報告会での質疑応答対応や、分析パートの説明を主体的に行えるプレゼンテーション・対話スキルが必要です。
• 品質への責任感:
  数値的なミスがないことはもちろん、ビジネス文脈での論理的整合性まで含めた「分析品質」に対して高い当事者意識を持って取り組む姿勢が求められます。

• マーケティング知識・実務経験:
  広告効果測定・マーケティングリサーチ・媒体プランニングなど、マーケティング領域での実務経験があると即戦力として活躍しやすい環境です。
• 統計・機械学習の知識:
  回帰分析・ベイズモデリングなど統計的手法への理解や、機械学習モデルの構築・評価経験があると、MMMをはじめとする高度な分析モデルへの貢献が期待されます。
• Juliaや生成AI技術の活用経験:
  社内では多様な言語や最新の生成AI技術を積極的に活用しており、これらの経験・知識は歓迎されます。
• コンサルティング・データサイエンス領域での業務経験:
  ビジネス課題を整理しながらデータ分析を進めた経験、もしくはコンサルタントやデータサイエンティストとの協業経験があると、チーム内で早期に活躍できます。

• MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の実践力:
  国内最先端レベルのMMM分析を実務として繰り返し経験することで、広告予算最適化・ROI計測・施策評価など高度な分析スキルを体系的に身につけられます。
• マーケティングビジネス理解とインサイト導出力:
  大手クライアントの経営課題に直接向き合うプロジェクトを通じて、「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次にどうすべきか」を導き出すビジネスインサイト力が養われます。
• データサイエンス×コンサルティングのハイブリッドスキル:
  データサイエンティストとコンサルタントの双方と協業する環境の中で、技術的分析力とビジネス提言力の両方をバランスよく高めることができます。
• クライアントコミュニケーション・プレゼンテーション能力:
  報告会での質疑応答やメインスピーカーとしての提言経験を積み重ねることで、経営層を動かすプレゼン力・ファシリテーション力を実践的に習得できます。
• 最新技術（生成AI等）を活用した分析実践力:
  Python・R・Juliaや生成AIを活用するモダンな分析環境の中で、常に最先端の技術・手法を学び続けるアップデート習慣と実装力が身につきます。