年収

400万円〜800万円

勤務地

東京都

職務内容

仕事内容
小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。
大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。

▼業務内容
＜業務内容＞
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決します。
※実務内容は以下に記載あり

実務経験の浅い方は、入社後最大2ヵ月程座学研修を実施し、
データ分析のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出します。
※今までのご経験により、研修期間は異なります

微経験からスタートした社員も多くおり、
今までの経験などを活かしながら現在まで活躍しています。

＜入社後の流れ＞
ご入社
　↓
1日目｜人事オリエンテーション
　↓
2日目｜データサイエンス事業部配属・座学研修開始 (約2週間-2ヵ月)
　↓
PJ・業務アサイン

＜研修内容＞
座学研修後、スキルに応じた業務からスタート。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などをおこないます。
・ Big Query (SQL) 研修
- アプリデータを想定した大規模DB環境における集計・データマート作成
・Tableau研修
- 実務を想定した、ダッシュボードの作成
・Python研修
- データ分析プロセスに必要なPythonの習得および実習
・統計研修
- 基本的な統計知識の理解
・データ分析研修
- コンサル型データ分析のロールプレイ学習
- CVR向上を目的としたウェブサイトデータの分析
- KPIの可視化とデータ分析

※ 上記研修は2024年度実績の一部です
※ ご入社時期によって研修内容は異なります

＜実務/業務内容 ※ 代表的な一部を記載＞
・データの加工／集計／抽出
・データ分析設計／実施
・機械学習などのモデル構築
・ダッシュボードの設計／構築
・施策の実施と効果分析
・生成AI活用におけるデータ活用／整備
・データパイプラインの設計／構築
・データPF・DWH・DMの設計／構築
など

・オンラインサービスにおけるユーザー獲得／アクティブユーザー増／解約抑止のためのデータ分析
・モバイル決済サービスの加盟店向けダッシュボードの運用と構築
・メガバンク向けダッシュボードの運用と構築
・大手製造メーカーのサイト分析
・会員データを活用したプロモーションシナリオ検討と効果検証
・在庫などの需要予測
・生成AI向けデータ整備
など

＜詳細PJT 一部＞
■例１
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し

１．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio

２．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める
時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）

３．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）

■例２
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与

１．カスタマーデータ統合
Google Analytics：Web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Orange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築

２．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る

３．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

■例３
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減

現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出

▼この仕事の魅力
・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。

・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。

▼業務環境
＜PC＞
入社直後：Windows PC
PJ配属後：プロジェクトにより異なる

＜使用言語・ツールなど＞
・言語：SQL, Python, R ほか
・OS：Windows, Mac OS, Linux ほか
・クラウド環境：Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure
・DB・DP例：BigQuery, Redshift, Snowflake, Databricks, TreasureData ほか
・BIツール例：Tableau, Looker Studio, PowerBI, Domo ほか
・ETLツール例：Amazon Glue, Dataflow, Azure Data Factory, Informatica, DataSpider, dbt ほか
・MLツール例：Amazon SageMaker, Vertex AI, Azure ML, DataRobot ほか
・その他ツール例：Google Analytics (GA4), Adobe Analytics, SAS, SPSS, MATLAB, Streamlit, Looker, GitHub, Docker, Tableau Server, Google App Script (GAS) ほか

＜勤務形態＞
入社直後～研修期間：テレワーク / 出社週3出社予定
PJ配属後：例）フレックス / 週1,2出社など (プロジェクトにより異なります)

勤務時間
フルフレックス制 ※PJTにより異なる

所定労働時間：8h（うち1h休憩）/月160h程度
※例）①9:00-18:00②10:00-19:00

企業名

AMBL株式会社

本社所在地

東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー32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

年末年始休暇,時間年休制度（1時間単位で有給取得可能）,産休育休取得実績（復職率100％）,子の看護,介護休暇,慶弔休暇夏季休暇（3日有給付与に変更）,記念日休暇（1日有給付与に変更）

情報更新日

2026/04/09

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

400万円〜800万円

リモートワーク

平均年齢

35歳

ポジションの魅力

幅広い業界・大手クライアントへの貢献:
小売・サービス・金融・通信など多様な業界を対象に、NTTドコモ・マネーフォワード・三井住友カードなど日本を代表する大手企業のデータ活用を上流から下流まで一貫して支援できます。
未経験・微経験からデータ分析のプロへ:
入社後最大2ヵ月の座学研修（BigQuery/SQL・Tableau・Python・統計・データ分析ロールプレイ等）が用意されており、実務経験が浅い方でもデータサイエンティストへの第一歩を踏み出せます。
最先端ツール・技術への幅広い習熟機会:
BigQuery・Snowflake・Databricks等のDWH、Tableau・PowerBI等のBIツール、AWS・GCP・Azureのクラウド環境、SageMaker・Vertex AI等のMLツールなど、業界最先端のツールスタックを実務で習得できます。
フルフレックス制・高いリモート比率によるWLBの実現:
コアタイムなしのフルフレックス制を採用しており、PJ配属後は週1〜2出社など柔軟な働き方が可能。月間平均残業時間も業界平均を大きく下回る水準で、ワークライフバランスを重視した環境が整っています。
急成長企業でのキャリア構築:
売上高が前年比140〜145%と急成長中であり、従業員数も年率10%規模で拡大中。成長フェーズの企業でデータ活用領域の中核を担うことで、スキルとキャリアを同時に加速させられます。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます（微経験・ポテンシャル採用枠のため、必須スキルの閾値は低めに設定されています）。

SQLの基礎知識またはデータ操作経験
ExcelやBIツールなどを用いたデータ集計・可視化の経験
データ分析・統計に関する基礎的な理解
Pythonまたはプログラミング言語の学習経験
ビジネス課題を数値・データで考える素養

必須スキル（ソフト）

論理的思考力:
顧客のビジネス課題を構造的に整理し、データ分析の設計・仮説検証・施策提案まで一貫して筋道立てて考えられる力が求められます。
コミュニケーション能力:
大手クライアントや大手SIerと直接折衝し、経営者・ビジネス担当者にデータドリブンな意思決定を支援するため、分かりやすく伝える能力が不可欠です。
主体性・自律的な学習意欲:
IT業界は変化のスピードが速く、新しい技術・ツールを継続的に自ら吸収し続ける姿勢が活躍の鍵となります。
課題発見・問題解決意識:
単なるデータ集計にとどまらず、クライアントのビジネス課題を深く理解し、データ活用の観点から本質的な解決策を提案できる姿勢が重要です。
チームワーク・協調性:
複数のプロジェクトでクライアントに常駐しながらチームと協働するため、社内外のメンバーと円滑に連携できる協調性が求められます。

歓迎スキル

BigQuery / SQL の実務経験:
大規模DBでのデータ集計・マート作成経験があれば、即戦力として早期にプロジェクトへアサインされる可能性が高まります。
Tableau / Looker Studio 等のBIツール経験:
ダッシュボード設計・構築の経験はKPI可視化・レポーティング業務で直接活かせるため、クライアントへの貢献度を早期に高められます。
Pythonによるデータ分析・機械学習経験:
scikit-learnを用いた予測モデル構築や協調フィルタリング等の実装経験は、より高度な分析業務へのアサインにつながります。
Google Analytics（GA4）やAdobe Analyticsの活用経験:
Webマーケティングデータ分析やCVR改善施策の立案に直結するスキルとして歓迎されます。
統計学・機械学習の基礎知識:
ロジスティック回帰・時系列モデル・レコメンドアルゴリズム等の理論的理解があると、分析設計の段階から貢献できます。

この求人で得られるスキル

マルチクラウド対応のデータ基盤構築スキル:
GCP・AWS・Azureを横断したデータパイプライン・DWH・DMの設計・構築を実務で経験することで、クラウドデータ基盤に関する幅広い技術力を習得できます。
BI・可視化スキル（Tableau / PowerBI / Looker Studio 等）:
大手クライアントのKPI可視化・ダッシュボード運用を通じて、ビジネスインパクトに直結するBI設計・運用の実践力が身につきます。
機械学習・予測モデル構築スキル:
需要予測・ユーザーセグメント予測・レコメンドアルゴリズム等の実案件を通じ、Pythonを用いた機械学習の実装から評価までの一連プロセスを習得できます。
コンサルティング型データ分析スキル:
上流の課題定義から下流の施策実行・効果検証まで全工程に携わることで、ビジネス課題解決型の分析思考とコンサルティングスキルが醸成されます。
生成AI・データ整備スキル:
生成AI向けのデータ活用・整備業務を通じて、近年急速に需要が高まるAI時代のデータエンジニアリング知識を最前線で習得できます。

キャリアマップ

現在
データアナリスト（中堅）研修後のアサインからPDCAを重ね、データ加工・集計・分析設計・ダッシュボード構築を自立して遂行できるレベルへ成長します。G1〜G3グレード相当。
データサイエンティスト / データエンジニア機械学習モデル構築・データパイプライン設計など専門領域を深化させ、クライアントの高度な分析ニーズに対応できる技術スペシャリストへのキャリアパスです。
プロジェクトリーダー（PL）複数メンバーをまとめながらプロジェクト全体の品質・スケジュール管理を担い、クライアントとの折衝も主体的に行うポジションです。
プロジェクトマネージャー（PM） / マネージャー大手クライアントとの大規模プロジェクトを統括し、チームマネジメントと事業責任を担うポジションです。G6〜G7グレード相当。
テクニカルエキスパート / ITコンサルタント技術力を極めるスペシャリストコース、またはディルバートグループとの連携によるITコンサルティング領域へのステップアップも選択肢の一つです。

AI 口コミまとめ

AMBL株式会社は、フルフレックス制やリモートワーク対応など働き方の柔軟性が高く評価されており、口コミサイトの集計データでも月間残業時間は業界平均を大きく下回る水準となっています。大手クライアントへの多様なプロジェクトに参画できる点や、資格取得支援などのスキルアップ制度を評価する声も見られます。一方で、給与水準は業界平均と比べてやや控えめとの指摘もあり、プロジェクトのアサインによって業務内容や働き方に差が生じるケースも報告されています。全体的には成長環境とWLBのバランスを重視する方には魅力的な職場といえます。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性：フルフレックス制（コアタイムなし）が実質的に機能しており、プロジェクトによってはフルリモート勤務も可能。口コミサイトの集計データによると月間平均残業時間は約14時間程度と業界平均を大幅に下回り、有給消化率も約80%と高い水準を維持しています。
2. 多様な大手案件への参画機会：大手通信キャリア・金融機関・製造メーカーなど多岐にわたるクライアントのプロジェクトに携わる...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り410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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