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
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。
AIで、将来像が揺らぎはじめた。 つよつよエンジニアは、たぶん生き残る。 AIを使って、もっと速く、もっと強くなる。 自分はどうか。 コードを書くのが嫌いなわけじゃない。 新しい技術に興味がないわけでもない。 でも、技術力でトップを目指す自分は 見えなかった。 なら、上流に寄るしかないのか。 たしかに、 顧客の話を聞くこと。 課題を整理すること。 技術の使いどころを考えること。 そっちの方が、向いている気はする。 でも、中途半端な上流経験だけで 生き残れるほど甘くもない気がした。 じゃあ、コンサルか。 でも、資料と会議だけで 勝負する人になる自分は 見えなかった。 技術を手放したいわけじゃない。 でも、技術だけで生きたいわけでもない。 コンサルに振り切りたいわけじゃない。 でも、中途半端な上流のままでもいたくない。 そんな、なりきれないSEへ。 大丈夫。 先端IT領域ではあなたが主役になれる。 この領域に足りないのは、 つよつよエンジニアじゃない。 コンサルでもない。 PMでもない。 ビジネスと技術のあいだに立ち、 最高の着地へ導ける人。 ●顧客の課題 ●現場の事情 ●技術者の知見 ●AIやデータの可能性 これらを編集し、束ね、 現実に動くAX/DXへ変えていく。 つまり、広告業界でいう、 クリエイティブディレクターのような立ち位置です。 この役割が、まだ世の中に足りていない。 だから、DXは掛け声で止まる。 AIは実証実験で終わる。 データ活用は、現場に使われない。 分析屋が得意としてきたのは、 まさにその空白です。 他社でうまく進まなかった依頼が、 私たちのもとに来る理由も、 そこにある。 つまり、 この求人で募集しているのは エンジニアでも コンサルでもなく、 AI時代に必要な、 先端IT領域のディレクター候補です。 分析屋は「おもてなし」という言葉で、 技術だけでは届かない人間力を育てながら、 ビジネスと実装のあいだで、 AX/DXを前に進める人材を輩出しています。 自分を半端だと決めつけかけているあなたへ。 その半端さは、武器になる。 つよつよエンジニアにもコンサルにも 入り込めない場所から、世界を動かせ。 ■■ 仕事内容 ■■ 顧客の課題を、AI・データ・BI・基盤構築で動ける形に変えていく仕事です。 ❶ビジネス側を見る 顧客が実現したいこと、現場で起きていること、 意思決定に必要な情報を収集・整理 ❷技術側を見る データの状態、使える技術、AI・BI・基盤構築などの手段を見極める ❸あいだを設計し、手も動かす ビジネス側と技術側を行き来しながら、AX/DXの着地点を設計 データ整備、集計・分析、BI構築、AI活用、基盤構築などの実装 具体的には、目的確認、現状把握、調査・分析設計、データ取得、集計・解析、BI構築、AI活用、データ基盤整備、資料化、結果報告、再設計まで。先端IT領域の一連の流れを、経験に応じて広げていきます。 経験が浅い方は、データスチュワードやデータエンジニア領域などの実装から基礎を固めます。 経験者は、BI・AI・分析・基盤構築など、発展的な案件から関わることもあります。 目指すのは、技術を作れるだけでなく、顧客の課題を読み解き、AX/DXを現場に着地させられるディレクター人材です。
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調査では、AIを優先事項とする経営層は75%でも、大きな価値を得ている企業は25%にとどまります。技術だけを売る会社も、構想だけを語る会社もあります。でも、変革に必要なのはその間です。ビジネスと先端技術の両方を読み、現場で動く形へ着地させる人。分析屋はその立ち位置を「ディレクター領域」と呼び、担い手を増やそうとしています。
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
コンサルと実装のあいだで価値を出すための力 ●2011年からデータ分析・活用に特化。AI・BI・データ基盤など先端IT領域の案件が中心。 ●AI活用・データ基盤構築の案件が増加中。需要が高まる領域で実務経験を積める。 ●上場企業SHIFTグループの信用とネットワークにより、幅広い業界の優良企業とつながれる。 ●平均商流1.98商流(2026年6月現在)。顧客に近い立場で課題に向き合える。 ●特定業界に閉じず、マーケティング、ライフサイエンス、製造、小売、Webなど幅広い領域に関われる。 ●SQL、データ整備、BI、AI、基盤構築など、AX/DXに必要な実装経験を横断的に積める。 ●経験に応じて、実装から専門領域、さらに上流・コンサル領域へ進める。 ※自社サービスも開発 (溶接専門AI / Samurai Analyzer for Welding)、今後も続々リリース予定。
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」
分析屋に来る人は、こんな違和感を持っていた人が多くいます。 「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 「プロジェクトがうまくいくかどうかって、技術以上に調整や着地の力が大きいのに、そこをあまり評価されなかった」元PL 「AIが台頭してきている今、上流に行くならコンサルしかないような切迫感。でも資料づくりだけの人になって、実装を手放すのは違うと思った」元Web系SE 先端IT領域は、つよつよ技術者のものではありません。顧客の課題を理解し、技術を使い、現場で動く形に着地させる。技術を、ビジネスを前に進めるための道具として使える人が価値を出せる領域です。 その影響か、分析屋で活躍している人は最初から全員がエンジニアだったわけではありません。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、さまざまな背景を持つ人がいます。 共通しているのは、技術そのものより、技術で人やビジネスを動かすことに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、ディレクター領域に進めるのか
分析屋は、2011年にデータ分析専門企業として設立されました。 現在はAI・クラウド・データ基盤・BIなど先端IT領域全般を手掛けていますが、当時この領域を専門にする会社は、まだ数えるほどしかありませんでした。そのため、実装・上流やる必要がありました。 データを整え、BIで見える化し、AIを業務に組み込み、分析結果を顧客の意思決定に使える形へつなげる。 その一連の流れを手掛ける中で、上流の知見と実装の知見をあわせ持つメンバーが育っていき、ディレクター的な立ち回りが得意領域となっていきました。 顧客から感謝状をいただいたり、他社でうまく進まなかった相談が私たちのもとに来たりする理由も、分析屋がただのエンジニア集団ではないことの証左かもしれません。
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