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。
DXが終わったと思ったら、 次はAXらしい。 AIを入れよう。 データを活用しよう。 業務を変革しよう。 言葉がビジネスをかき乱す。 でも、現場はどうだろう。 新しいツールが入っても、使われない。 ダッシュボードができても、見られない。 AIエージェントも、活用されない。 エンジニアは、作って帰る。 コンサルは、資料を置いて帰る。 その後に残るのは、 いつも現場の事情を知っている人。 ●社内SE ●運用保守 ●DX推進 ●情シス ●ITサポート 現場とベンダーのあいだに入る。 うまくいかない理由を探す。 面倒なことを頼まれる。 ツールを使ってもらうよう説得する。 文句を言われながら業務を見直す。 結局ビジネスは そういう泥臭い仕事で動いてきたじゃないか。 なのに、評価されるのはいつも別の誰かだ。 コードを書いた人。 提案した人。 上から変革を語った人。 自分は、ただの便利屋なのか。 違う。 あなたは、便利屋ではない。 技術のすばらしさを知っている。 けれど、 技術だけでは人も業務も 動かないことも知っている人だ。 いま足りないのは、 エンジニアでもコンサルでもない。 技術とビジネスの両方を知る人であることを 分析屋は知っています。 だから私たちは、 その役割にふさわしい名前をつけたい。 『データコンサルタント』 現場を知り、業務をほどき、 データやAIを「使われる形」にして、 ビジネスが動くところまで伴走する人。 それは、従来のデータアナリストよりも、 さらに希少な存在。 AIによって、 集計やレポート作成はこれからもっと 自動化されていく。 だからこそ、データの“その先”まで 動かせる人が必要になる。 分析の専門家として完成していなくていい。 コンサルとして完成していなくていい。 エンジニアとして尖り切っていなくていい。 必要なのは、 現場を知っていること。 業務が動かない理由を知っていること。 技術が使われるまでの面倒くささを知っていること。 便利屋で終わる必要はない。 データ活用のプロとして ビジネス変革をリードする側へ。 あなたの経験に、 まだなかった名前と市場価値を。 ■■ 仕事内容 ■■ 顧客の業務課題を整理し、 データ分析・BI・AI活用を通じて、 意思決定や業務改善を支援する仕事です。 ❶課題を整理する ・業務ヒアリング ・現状把握 ・課題整理 ・必要なデータ・指標の整理 ・AI活用余地の整理 ❷データ・AI活用を設計する ・データ取得・加工 ・集計・分析設計 ・レポート設計 ・BIダッシュボード設計 ・AI活用方針の検討 ❸活用につなげる ・集計・分析 ・BIダッシュボード構築 ・レポート作成 ・AI活用支援 ・改善提案 ・データ活用/AI活用の定着支援 経験が浅い方は、データ整理・集計・レポート作成・BI構築などの実務からスタート。 経験者は、課題整理・分析設計・KPI設計・BI/AI活用提案など、より上流の役割にも関わっていただきます。 今後は、生成AIやAIエージェントなどを業務改善に活かす支援も増えていく想定です。 目指すのは、データを見て終わる人ではなく、顧客の業務とデータ・AI活用を見立て、意思決定や業務改善をリードできるデータコンサルタントです。
募集背景
AIもデータも、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/生成AIを経営上の優先事項とする経営層は75%。一方で、大きな価値を得ている企業は25%にとどまります。 必要なのは、顧客の業務課題を読み解き、データ・BI・AIを現場で使われる形へ落とし込む人です。 社内SE、運用保守、DX推進などで培った現場理解や改善力を活かし、意思決定や業務改善までつなげられるデータコンサルタントを増やしていきます。
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
現場理解を、データ活用の武器にできる環境 ●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。 ●BI・データ分析・AI活用・データ基盤構築など、需要が高まる領域の実務経験を積める。 ●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、業務課題や現場の困りごとに向き合える。 ●マーケティング、ライフサイエンス、製造、小売、Webなど、特定業界に閉じず幅広い領域に関われる。 ●SQL、データ整備、BI、AI活用、データ基盤など、データコンサルタントに必要な実務経験を横断的に積める。 ●経験に応じて、データ整理・集計・BI構築から、課題整理・分析設計・データ活用提案へ進める。 ●自社サービスも開発中(溶接専門AI / SAMURAI Analyzer for Welding)。今後も新サービスを展開予定。
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。
なぜ分析屋は本質にこだわるのか
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。 当時はデータ分析・活用を専門に扱う会社が今ほど多くなかったため、分析だけ、実装だけ、提案だけに閉じず、顧客の課題整理からデータ整備、BI化、AI活用、業務への落とし込みまで担ってきました。 その中で、分析屋には「データを見て終わり」ではなく、顧客の業務や現場に踏み込み、意思決定や業務改善につなげる文化が育ってきました。 社内SE、運用保守、DX推進などで培った現場理解や改善力は、その土台になります。他社でうまく進まなかった相談が私たちのもとに来るのも、分析屋が「作って終わり」「分析して終わり」の会社ではないからです。 分析屋で目指せるのは、ただ数字を見る人ではなく、データを現場の成果につなげるデータコンサルタントです。
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