年収

350万円〜600万円

勤務地

神奈川県

職務内容

はじめに

「AI時代になり、ただ仕様通りにプログラムを作るだけの仕事に危機感はありませんか？」

現在、集計作業や定型レポートの作成、あるいは降ってきた仕様書通りのアプリ開発ばかりで、その先にある「顧客のビジネスをどう変えるか」という本質的な提案に関われない環境に、もどかしさを感じていませんか？

当社では、SQLやPythonの基礎知識、そしてChatGPTをはじめとする最新AIツールを自発的に使いこなしてきたあなたの「ポテンシャル」を高く評価します。本格的な統計学やデータサイエンスの実務経験は問いません。AIを武器にしながら、顧客の「なんとなく困っている」という曖昧な課題を論理的に整理し、ビジネスのインサイト（洞察）を導き出す「上流のアナリスト・コンサルタント」へとステップアップできる環境をご用意しています。

募集背景

「AIツールを使いこなす技術」と「ビジネス課題を解く力」を掛け合わせ、データ利活用の次世代を担うメンバーを募集します。
昨今、ChatGPTなどの生成AIやローコードツールの急速な普及により、データの集計や定型レポートの作成、簡易的なプログラミングといった「作業」そのものは、AIによって誰もが短時間で行える時代へと変化しています。これに伴い、データアナリストに求められる役割も大きな転換期を迎えています。

私たちが今、本当に必要としているのは、単に「仕様通りに綺麗なダッシュボードを作る作業者」ではありません。AIという強力な武器を自発的に使いこなし、作業を圧倒的に効率化させた上で、「浮いた時間を使って、顧客の『なんとなく困っている』という曖昧なビジネス課題をどう論理的に整理し、成果に繋がる提案（インサイト）に変えるか」という、より上流の価値を提供できる人材です。

当社は「おもてなし分析」を掲げ、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルティングを展開しています。データ利活用へのニーズが爆発的に増加する中、組織をさらに拡大し、次世代を担うコアメンバーを育成していくため、今回の募集を決定いたしました。

高度な統計学の実務経験は不問です。「現職で培ったITやSQL・Pythonの基礎知識」と「AIなどの新技術への柔軟性」を活かし、データを使ってビジネスを動かすプロへとステップアップしたい方の挑戦をお待ちしています。

部門紹介

当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。
データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。

また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。
「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

仕事内容

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。

【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

変更の範囲：会社が指定した業務

【開発環境/使用ツール】
AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど

仕事の魅力

1. 【事業会社との違い】多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。

2. 【一気通貫】仕様通りの作業から脱却し、全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。

3. 【約7割が直接対話】顧客のリアクションを身近に感じる「おもてなし分析」
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

入社者の声

・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）
・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）
・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）
・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）
「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）

案件事例

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

（※取引実績100社以上）

入社後の流れ

最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。

Step１データ分析環境の理解
まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど

Step２コーディング
データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。
◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど

Step３データの可視化・分析
データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。
◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど

Step４レポーティング・報告提案
データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。
意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。
◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

応募条件

＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと
・IT業界における実務経験（目安2年以上、開発・運用不問）
・社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験
・SQL、またはPythonを用いた実務経験（いずれか一方で可。実務でデータベースからデータを抽出する、あるいはPythonで簡易スクリプトやデータ加工のコードを書いた経験

※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。

＜歓迎要件＞
・データやツールを用いて、業務改善やレポーティングをした何らかの実績
・現職で、抽出したデータをもとに社内（または顧客）へ報告・提案した経験
・BIツール（Tableauなど）やExcelを用いて数値を可視化し、何らかのアクションに繋げた経験
・ChatGPTなどのAIツールの積極的な活用意欲、プロンプトエンジニアリングの経験
・最新のITトレンドに対する自発的な興味・インプット
・当社のコアマインドである「おもてなし分析（顧客への徹底的な伴走）」への共感

求める人物像

・抽象的・論理的コミュニケーション能力
顧客の曖昧な要望を整理し、ステークホルダーと対話できる方

・目的意識の高さ
技術をツールとして捉え、「何のために分析・開発するのか」という目的（ビジネス成果）にこだわる方

・AI／テクノロジーへの柔軟性
新しいAIツールへの抵抗がなく、業務効率化の視点を持っている方
・抽象的・論理的コミュニケーション能力

【キャリアパス】
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。

▼将コース（総合職）
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。

▼剣コース（技術職）
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。

▼武士コース
よりライフワークバランスを重視したコースとなります。

【企業文化】
1. ボトムアップの組織風土
分析屋は創業時からトップダウンではなくボトムアップを重視。
指示を待つのではなく、自ら考え行動することで「人間らしい活躍」が可能になります。
指示命令で動くよりも、個人の主体性を発揮できる
自分の考えをベースに仕事を進められるため、成長実感が大きい
その分、自律が求められる環境

2. 「合理」と「情理」の共存
データ分析の会社でありながら、数字だけではなく“人間らしさ”を尊重。
合理8：情理2 のバランスで意思決定を重視
「失敗＝減点」ではなく「失敗＝学びの種」
人に仕事を当てはめるのではなく、人の強みに合わせて組織をつくる

3. おもてなし分析
日本文化に根付く「おもてなし」をデータ分析に取り入れた独自のコンセプト。
言語化されていない潜在ニーズを汲み取り、先回りして提案
データだけでなく、直感や事情も考慮して「納得できる意思決定」を支援
著作権登録済みの「おもてなし分析」という造語を掲げ、企業文化の中心に据えている

4. 健康経営・働きやすさ
数年連続で健康経営企業として認定。
平均残業時間：15時間／月
リモート率：80％
男女ともに育休取得実績あり（男性53％、女性100％）
年功序列ゼロ、実績と過程をバランスよく評価

5. 多様性と人間力
データサイエンティストは内向型が多いが、外向型メンバーと支え合うことでバランスの良い組織を形成
MBTIで見ると「INFP」「INTP」「ENFJ」など多様なタイプが在籍
コミュニケーションは活発で、思いやりを持ったやり取りが根付いている。

企業名

株式会社分析屋

本社所在地

神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル 4階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【休日・休暇】・完全週休2日制（土日）・祝日・創立記念日（8月15日）・年末年始休暇・年次有給休暇・慶弔休暇・産前/産後休暇・育児休暇・サポート休暇（有給取得前3日間付与）

情報更新日

2026/06/16

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

350万円〜600万円

リモートワーク

平均年齢

32歳

ポジションの魅力

多様な業界データへの接触機会:
金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など多種多様な業界のプロジェクトに携わることができます。自社データのみを扱う事業会社とは異なり、幅広い業界知識とデータ活用力を短期間で習得できます。
上流工程から一気通貫で携われる環境:
課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に関与できます。「作業者」にとどまらず、ビジネス課題を解決するアナリスト・コンサルタントとして成長できます。
AIツールを活用した次世代アナリストへの成長:
ChatGPTをはじめとする生成AIやローコードツールを積極活用し、作業を効率化した上で、顧客への本質的な提案に集中できる環境です。AIを武器として業務改善・新プロセス構築を主導できます。
東証プライム市場上場SHIFTグループの安定基盤:
東証プライム市場上場企業であるSHIFTのグループ会社として、経営基盤が安定しています。100社以上の取引実績を持ち、データ利活用ニーズの高まりとともに事業規模を拡大しています。
柔軟なキャリアパスと自律的な組織文化:
将（総合職）・剣（技術職）・武士（ライフワークバランス重視）の3コースから自分に合ったキャリアを選択可能。年功序列ゼロで実績・過程をバランスよく評価するボトムアップ型の組織風土が根付いています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれか一つを満たす経験・スキルが必須となります。

IT業界における実務経験（目安2年以上、開発・運用不問）
社内システムやアプリの開発・設計・プログラミング実務経験
SQLを用いたデータベースからのデータ抽出実務経験
Pythonを用いたデータ加工・スクリプト作成の実務経験

必須スキル（ソフト）

抽象的・論理的コミュニケーション能力:
顧客の曖昧な要望を論理的に整理し、ステークホルダーと対話できる力が求められます。「なんとなく困っている」という状態を具体的な課題に落とし込むヒアリング・整理スキルが不可欠です。
目的意識の高さ:
技術をツールとして捉え、「何のために分析・開発するのか」というビジネス成果へのこだわりが求められます。仕様通りに動くものを作るだけでなく、顧客のビジネスをどう変えるかという視点を常に持てる方が活躍できます。
AI・テクノロジーへの柔軟性と自発的な学習姿勢:
新しいAIツールへの抵抗がなく、業務効率化の視点を持ちながら自発的にキャッチアップできる姿勢が必要です。ChatGPTなど最新ツールを積極的に試し、業務に応用できる方を歓迎しています。
主体性と自律性:
トップダウンではなくボトムアップを重視する組織のため、指示を待つのではなく自ら考え行動できることが求められます。自分の意見を持ち、積極的に発信・提案できる方が活躍できる環境です。
「おもてなし」精神・顧客伴走意識:
言語化されていない潜在ニーズを汲み取り、先回りして提案する姿勢が求められます。データだけでなく、顧客の事情や背景も考慮した「納得できる意思決定」を支援しようとする意識が重要です。

歓迎スキル

データを用いた業務改善・レポーティングの実績:
データやツールを活用して業務改善を行ったり、定期的なレポートを作成・提案した経験があると、入社後の即戦力として期待されます。
BIツール・Excelによる可視化経験:
TableauやPower BIなどのBIツール、またはExcelを使って数値を可視化し、社内外への報告や意思決定につなげた経験は高く評価されます。
ChatGPT等AIツールの積極的な活用経験:
プロンプトエンジニアリングを含む生成AIツールの業務活用経験や、新技術への高いアンテナを持っていることが歓迎されます。
抽出データを活用した社内・顧客向け報告・提案経験:
SQLやPythonで抽出したデータをもとに、社内または顧客へ報告・改善提案を行った経験は、上流工程へのスムーズな移行に直結します。
最新ITトレンドへの自発的なインプット習慣:
業界動向や新技術について自ら情報収集・学習を継続している方は、AIを活用した分析プロセスの革新を担うメンバーとして活躍が期待されます。

この求人で得られるスキル

データ分析の全工程スキル（一気通貫）:
課題ヒアリング・データ抽出（SQL）・加工（Python）・可視化（Tableau等）・報告・提案まで、データ活用の一連プロセスを実務を通じて習得できます。
多業界対応のビジネス分析力:
金融・エンタメ・製薬・製造・地方自治体など多様な業界の案件を担当することで、業界横断的なビジネス理解とデータ活用力が身につきます。
AIツール活用・プロンプトエンジニアリングスキル:
生成AIを業務に組み込み、分析業務を効率化する実践的なスキルを習得できます。AI時代に求められる「AIを使いこなす力」が自然と養われます。
上流コンサルティング・提案スキル:
顧客の曖昧な課題を論理的に整理し、データに基づいた経営課題への改善提案を行う経験を積むことで、データコンサルタントとしての上流スキルが身につきます。
クラウド・BIツール等の幅広い技術スタック:
AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤、Tableau/PowerBI等のBIツール、SAS/SPSS等の統計ツールを実務で活用する機会があり、市場価値の高い技術ポートフォリオを構築できます。

キャリアマップ

現在（データアナリスト／ジュニア）
データアナリスト（ミドル） SQL・Python・BIツールを用いたデータ抽出・可視化・レポーティングを自走できるようになり、顧客への報告・提案を単独で担当できるレベルへステップアップします。
シニアデータアナリスト／プロジェクトリード複数のクライアント案件をリードし、課題ヒアリングから提案まで一気通貫でプロジェクト全体を主導できる存在になります。後輩アナリストの育成にも関与します。
スペシャリスト（AIビジネス部・BI推進部・基盤運用構築部など）剣コース（技術職）を選択した場合、機械学習・AI活用・データ基盤構築・BIツール専門など、特定技術領域で深い専門性を持つスペシャリストへのキャリアチェンジが可能です。
マネージャー／チームリード将コース（総合職）を選択した場合、チームを持ちメンバーマネジメント・採用・組織構築に携わるマネージャーポジションへのキャリアアップが想定されます。
データコンサルタント／上流コンサルタント経験を積んだ後は、顧客の経営課題に深く伴走するデータコンサルタントとして、要件定義・分析設計・経営提案まで上流工程を一手に担う役割を担うことができます。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによると、総合評価は5点満点中3.6点程度で、データ分析スキルを多様な業界案件を通じて習得できる点は高く評価されています。リモートワークの柔軟性や平均残業時間の少なさに満足する声も見られます。一方で、給与水準については相対的に低めとの指摘があり、スキルのある人材が流出しやすいとの懸念も一部で挙げられています。SESに近い働き方が中心のため、常駐先によって業務内容が変わるという点も入社前に把握しておくべき特徴です。

【ポジティブな評価】
1. 成長環境・スキル習得: データ分析案件に特化した環境のため、分析キャリアを志す人にとっては実践的なスキルを短期間で身につけやすいとの評価があります。様々な業界案件に携われる点も市場価値向上の観点で好評です。
2. 働き方の柔軟性: リモート率が高く、月平均残業時間も15時間程度と比較的少ないため、ワークライフバランスを重視する方には働きやすい環境との声があり...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り388文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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