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(コンサル×エンジニア)÷ 2

株式会社分析屋 - 合理と情理の”あいだ”に立つ、先端IT・データ分析専門会社

株式会社分析屋 求人画像1
【オープンポジション】FDE / AIエンジニア / データサイエンティスト / データエンジニア / データコンサルタント / PM
400万円〜800万円
東京都, 神奈川県, 千葉県, 埼玉県
VBA, SQL, Python, R, AWS, PowerShell, Oracle
職種未経験歓迎, 業界未経験歓迎, 週に1回以上のリモート, リモート勤務の相談可, クライアントワーク, 転勤なし, 学歴不問, 服装自由, 採用枠5名以上

事業内容

事業内容:ビジネスと先端ITをつなぐ中流集団
ビジネスと先端ITをつなぐ中流集団

顧客のまだ言葉になっていない課題を、AI・データ・BIで動く形へ。構想と実装のあいだで、変革を着地させます。

仕事内容

    技術だけに、逃げない。 事業だけを、語らない。       分析屋が目指しているのは、 ・コンサルタントのように事業を理解し ・エンジニアとして形にする その両方を、実直に担う集団です。 (中流と呼んでいます)     入社時点から、両方を求めたりはしません。 培ってきた技術を入口に、 技術者であることは手放さず、 顧客の事業・業務、課題設定、 プロジェクト推進へと領域を広げてください。       ● 技術者のまま、扱う対象を広げる システム開発は「業務やサービスを仕組みにする仕事」。AI・データ活用は「蓄積されたデータから、次に変えるものを見つける仕事」。どちらも、誰かの課題を技術で解く仕事です。 変わるのは、扱う対象の広さ。ひとつのシステムから、市場・事業・業務・組織、複数のシステムをまたぐデータへと広がります。       ● 仕事は、顧客の事業理解からはじまります 顧客の事業を理解し、解くべき課題を見つけ、技術を成果につなげる。分析屋ではこの力を「おもてなし」と呼んでいます。 MVV、IR情報、中期経営計画、市場環境、現場の声などからまだ言葉になっていない課題まで捉えます。 ① 事業・業務を見る 実現したいことと、現場の状況を整理する ② データ・技術を見る データを確認し、AI・BI・分析・基盤構築などから手段を選ぶ ③ 設計し、自ら形にする 着地点を設計し、データ整備・分析・BI・AI・基盤を実装する 経験に応じて、調査、設計、実装、報告、再設計まで担当範囲を広げます。 ● 入社後のキャリア スタートは、今の自分に近い場所から。経験に応じて、FDE、データエンジニア、BI、AI、分析、基盤構築など、合った切り口でプロジェクトに入ります。 その先は、正解のない課題をメンバーとフラットに議論し、形にしていくPL・PM。さらに、顧客の経営層と事業の未来を考え、課題の発見から案件を生み出すパートナーへ。 コンサルタントのように経営と向き合いながら、エンジニアとして手を動かす。それが、分析屋のトップレイヤーです。 ● 主な技術・領域 【言語】SQL/Python 【生成AI】OpenAI/Claude/Gemini/AWS Bedrock/RAG 【データ基盤】AWS/Snowflake/BigQuery/Redshift/Qlik Talend Cloud/TROCCO 【BI・業務DX】Power BI/Tableau/Qlik/Power Apps/Power Automate     ■■ 案件事例 ■■ > 大手企業の生成AI・RAG基盤構築 【規模】10名(分析屋3名) 【領域】生成AI、RAG、バックエンド 社内にある技術文書を、生成AIで活用できる仕組みへ。経営・開発部門との目的整理から、技術選定、要件定義、設計・実装まで担当しました。 > 全社データプラットフォーム構築 【規模】21名(分析屋12名) 【技術】Snowflake、Qlik Talend Cloud、AWS、Python 約500テーブルのデータを、全社で使える基盤へ。Oracleからクラウドへの移行、設計、試験、品質管理、PJ推進まで担っています。 > コネクテッド車両データの分析 【規模】3名(分析屋2名) 【技術】Redshift、SQL、Python 走行データを交通安全・渋滞・防災の改善へ。事業・研究部門との目的整理から、データ整備、分析設計、可視化、報告まで担当しています。 > 製造品質管理プロセスのDX 【規模】分析屋3名 【技術】Power Apps、SharePoint、Power BI 紙で管理していた品質記録をデジタル化。入力・蓄積・可視化・分析を一体化し、リードタイムを大幅に短縮しました。     ほかにも、金融業界のデータ基盤・BI移行、売上予測アプリ開発、広告効果分析、自治体DX、観光マーケティングなど、業界を問わず多様な案件があります。(平均商流1.9)    

募集背景

AIは、導入すれば成果が出るものではありません。BCGの2025年調査では、AIを優先事項とする経営層は75%。一方、大きな価値を得ている企業は25%にとどまります。差が生まれるのは、導入した後です。 事業と現場を理解し、課題を定め、適切な技術を選び、使われる形まで実装できるか。分析屋は、この一連を担う「中流」人材を増やすため、採用と育成を強化しています。

配属部署

❶初回配属: データ活用の基礎を総合的に経験する部門 ❷次ステップ: AI・BI/基盤・アナリストなどの専門部門 ❸上位ステップ: 実装できるコンサル部門 キャリア形成は本人の志向・経験・ライフスタイルを考慮。強制的な昇格・異動はありません。

この仕事で得られるもの

事業を読み、技術で形にする力 ●2011年からデータ分析・活用に特化。需要が高まるAI、BI、データ基盤などの実務経験を積めます。 ●上場企業SHIFTグループの信用とネットワークを背景に、幅広い業界の企業と関われます。 ●平均商流1.98(2026年6月現在)。エンド企業に近い立場で、事業や現場の課題に向き合えます。 ●金融、製造、自動車、小売、ライフサイエンス、行政など、特定業界に閉じず経験を広げられます。 ●SQL、データ整備、BI、AI、基盤構築など、AI・データ活用に必要な技術を横断的に身につけられます。 ●実装から始め、探索型のPL・PM、既存顧客の深耕、さらに経営層と新しい事業や案件を生み出すパートナーへ進めます。 ●溶接専門AI「SAMURAI Analyzer for Welding」など、自社プロダクトの開発にも取り組んでいます。

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応募条件

雇用区分

想定年収

採用人数

選考プロセス

勤務地

【勤務地詳細】 基本的に東京都23区のプロジェクト配属となります。 ※プロジェクトに応じて、「フルリモートワーク」「週〇日出社」「通常出社」となります。 ▼勤務時間 9:00~18:00 ※勤務時間帯もプロジェクト先により異なります。 【アクセス】 ▼支援しているプロジェクト先により異なります。 ※最近の傾向としてはリモートワークを推奨している企業も増えています。 ▼本社所在地 JR東海道本線 / 小田急線 藤沢駅より徒歩5分 江ノ島電鉄 藤沢駅より徒歩8分

待遇・福利厚生

▼諸手当 通勤手当(実費)※月上限3万円/時間外勤務手当 ※固定残業なし/休日・深夜勤務手当/組織貢献手当※2年目以降(教育・採用・部門運営など)/子ども手当/慶弔金/他各種祝い金 ▼福利厚生 各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)/退職金制度/社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担/資格取得支援制度/健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など)/湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス

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/介護休暇/子の看護休暇

▼その他労働環境について(待遇・福利厚生)

・経産省健康優良法人2021(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・リモートワーク推奨中(2020年実績:リモート勤務割合90%以上) ・社内SNSや2か月に1度の社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・入社初年度サポートあり(メンター制度、月一面談、月一新卒研修など) ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・資格取得支援制度あり ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 ・残業時間(月平均13.2時間)

分析屋に来る方々に共通していた「IT業界に対する違和感」

分析屋に来た人の多くが、以前こんな違和感を抱えていました。 「技術力でヒエラルキーが決まる、職人の世界みたいな空気に疲れた」元Web系SE 「システム開発の炎上や高稼働を、この先ずっと続けていけるのか不安だった」元業務SE 「プロジェクトを動かすには、技術以上に調整や着地の力が必要なのに、そこを評価されなかった」元PL 「AIが台頭する今、上流へ進むならコンサルしかないように感じた。でも、資料を作るだけの人になって、実装を手放すのは違うと思った」元Web系SE 先端IT領域は、技術力の強さだけで価値が決まる世界ではありません。技術を持っていることに加え、その技術を顧客の成果へつなげられる人が価値を出せる領域です。 そのため、分析屋で活躍している人の経歴も、Web系SE、業務SE、PLだけではありません。営業、マーケター、コンサルタント、家庭教師、プロギタリストなど、さまざまです。 共通しているのは、技術だけを極めることではなく、技術を使って人や事業を動かすことにも興味があるという感覚です。

分析屋で活躍する人の「意外な共通点」

分析屋で上に行く人には、少し変わった共通点があります。 ●紙の本が好き 技術書だけでなく、ビジネス、組織、マーケティング、人間理解の本も読む。ネットで効率よく拾うだけでなく、少し遠回りしてでも、体系立てて物事を理解するのが好き。 ●技術は、目的ではなくツールだという割り切り AIが出てきたことも「仕事を奪われる」より「面倒な作業が楽になってラッキー」と感じられる。 ●強いリーダーシップを発揮するのが得意ではない 「俺についてこい」と引っ張る世界より、顧客や仲間と一緒に、正解のない状況を探っていく方がしっくりくる。 ●繊細さ 人の言葉尻から、感情や違和感をつい拾ってしまう。 ●おせっかい 困っている人を見ると、頼まれていないのに手を出してしまう。そのせいで「余計なことに時間を使うな」と言われたことがある。   先端IT領域では、最初から要件が固まっていることは多くありません。だからこそ、強い個人が一人で答えを出すより、相手の事情を読み、仲間と考え、現場で動く形に着地させる力が重要になると分析屋は考えています。

なぜ分析屋では「中流」が育つのか

分析屋は2011年、データ分析の専門会社として設立されました。 当時はこの領域を専門とする企業がまだ少なく、課題整理や分析設計といった上流から、データ整備・分析・可視化などの実装まで、すべて自分たちで担う必要がありました。 顧客の事業や業務を理解し、本当に解くべき課題を見つける。必要なデータを集め、使える形に整え、分析結果を現場で活用できる仕組みにする。その一連を手掛ける中で、上流の知見と実装力をあわせ持つメンバーが育っていきました。 現在は、AI、BI、クラウド、データ基盤へと領域を拡大。経営層との課題整理から、技術選定、設計・実装、活用定着まで関わっています。 顧客から感謝状をいただくことや、他社ではうまく着地しなかった相談が、分析屋へ持ち込まれることもあります。 「コンサルタントのように考え、エンジニアとして形にする」という働き方は、後から作ったキャリア制度ではありません。創業以来、顧客の課題へ向き合う中で培ってきた、分析屋の得意領域です。

辞めた人が5人も戻ってきている会社

分析屋には、一度退職し、別の会社や業界を経験した後に戻ってきた「アルムナイ社員」がいます。離れていた期間は半年から7年。芸能マネージャー、食品メーカーの情シス、自動車開発、高校教員など、外で得た経験もさまざまです。 それでも戻ってきた理由として挙がったのは、「人付き合いの距離感が絶妙」「個人を尊重してくれる」「立場に関係なく意見を交わせる」といった分析屋の文化でした。 案件やキャリアを一方的に決めず、本人の意思を確認する。人と深く関わりたい人も、適度な距離を保ちたい人も尊重する。困っている人には自然と手を差し伸べ、挑戦や成長を一緒に喜ぶ。 私たちが掲げる「おもてなし」は、顧客に対してだけの言葉ではありません。一度外を知った人たちが戻ってきたという事実も、この文化が社内に根づいている証拠だと考えています。

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