【正社員】データアナリスト

以下のスキル・経験が求められます。

• SQLによるデータ抽出・加工経験
• BIツール（Looker・Tableau・Metabase等）を用いたダッシュボード構築・運用経験
• Google BigQueryの利用経験
• KPIモニタリングレポートの作成経験
• ステークホルダーへの分析結果の報告・要件整理経験

• 正確性・検証可能性へのこだわり:
  データの信頼性を担保することを最優先とし、推測ではなく事実に基づく示唆を導ける姿勢が求められます。
• 分析思考力:
  事象の背景を論理的に分解し、数字から意味のあるインサイトを引き出せる思考力が必要です。
• 課題発見・問題解決力:
  事業課題に沿って問題を自ら発見し、具体的な打ち手にまで落とし込める実行力が求められます。
• ステークホルダーコミュニケーション力:
  各事業部の担当者や経営層に対して、分析結果をわかりやすく整理・伝達できるコミュニケーション能力が必要です。
• 自律的・主体的な業務推進力:
  スタートアップ環境下で指示を待つのではなく、自ら課題を設定して分析・改善サイクルを回し続けられる主体性が求められます。

• 生成AI・MCPツールの活用経験:
  Claude / ChatGPTなどの生成AIや各種MCPツールを業務効率化や分析プロセスの自動化に活用した経験があると即戦力として活躍できます。
• 施策効果測定の設計経験（A/Bテスト・因果推論）:
  施策の事前設計から事後分析まで一貫して担当した経験があると、より高い付加価値を発揮できます。
• Pythonなどのプログラミングスキル:
  SQLに加えてPythonを活用したデータ分析・可視化ができると、分析の幅が広がり歓迎されます。
• エンタメ・EC・コマース業界でのデータ分析経験:
  トレーディングカードや関連するエンタメ・ECビジネスのデータ特性を理解した経験があると事業理解が深まりスムーズに活躍できます。

• 生成AI・MCPツールを活用した分析自動化スキル:
  Claude・ChatGPTや各種MCPツールを実務で活用し、分析プロセスの自動化・効率化を実現するスキルを習得できます。これは今後の市場価値向上に直結する経験です。
• BigQueryを活用したデータエンジニアリングの基礎:
  Google BigQueryでの大規模データ抽出・加工を日常業務として経験することで、クラウドデータ基盤の実践的なスキルを身につけられます。
• 事業KPI設計と効果測定の実践力:
  KPIモニタリングや施策の事前設計・事後分析を繰り返すことで、ビジネスに直結したデータ分析の設計力・実行力を養うことができます。
• ステークホルダーマネジメントとレポーティングスキル:
  各事業部の要件整理から分析設計・報告まで一貫して担当することで、ビジネスサイドとのコミュニケーション能力とレポーティングスキルを高められます。
• スタートアップにおける意思決定支援の実務経験:
  急成長するスタートアップ環境で、データに基づく意思決定支援を経験することで、変化の速い環境での課題発見・解決能力が鍛えられます。