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。
先端IT領域は、 モノ作りの領域ではない。 ビジネス作りの領域だ。 AI、機械学習モデル、データ基盤、ダッシュボード 作れることは、もちろん必要だ。 でも、作って終わりなら、 ビジネスは動かない。 「あとは顧客で活用してください」 ビジネス成果に直結してなんぼだろ、 先端ITは。 海外の先端IT人材は、 技術だけの人ではない。 データサイエンティストも 技術とビジネスをまたぐ存在として語られる。 でも日本では、またいでいない。 ●Pythonが書ける ●モデルが作れる ●クラウドが触れる ●BIが作れる 「技術がすごい人」止まりだ。 日本の商習慣は いまだにモノ作りを前提としている。 要件を決め、 仕様に落とし、 作って、納品する。 余計なことはしなくていい。 言われたものを、ちゃんと作ればいい。 その枠組みに入った瞬間、 先端IT人材は、モノ作り人材になってしまう。 AIもデータも、 最初から正解が決められる領域ではない。 仮説を立て、 試し、 見えてきたものから考え直す。 探索的であることこそ、 先端IT領域の本質だからだ。 分析屋は、2011年から 先端IT専門でやっている集団だ。 ビジネスもやるし、技術もやる。 大手の経営層と直でやりとりし、 自ら作る人間もいる。 分析屋には、 他社で納得できなかった案件が届く。 分析結果は出た。 レポートも出た。 でも、次に何をすればいいのか見えなかった。 そんな顧客が、 私たちのもとに来る。 日経リサーチ社からも評価され、 表彰をいただいている。 でも、まだ発展途上。 MVVを明文化したのは、2024年12月。 もともとあったDNAを言語化し、 旗を立てたばかり。 いままさに、 本来の先端IT人材が育つ場所を、 自分たちで作っている最中。 出来上がった組織で、 モノ作りの人になるのか。 出来上がっていない組織で、 いっしょに理想の国を創り上げるか。 もう答えは出ているはずだ。 ■■ 仕事内容 ■■ 顧客のデータ活用・AI活用を支えるため、データ基盤/DWH/データマート/ETL・ELTなどを設計・構築する仕事です。 単にデータをつなぐだけではなく、業務理解、データ構造の整理、活用目的に応じた設計、運用改善まで関わります。 ❶ データ活用の前提を見立てる ・顧客課題の整理 ・業務ヒアリング ・既存システム/データの確認 ・データ活用余地の整理 ・AI/BI活用に必要なデータ要件の整理 ❷ データ基盤を設計する ・要件定義 ・データ取得/連携方針の設計 ・DWH/データマート設計 ・ETL/ELT設計 ・データ品質、権限、運用ルールの整理 ・BI/AI活用を見据えたデータ構造設計 ❸ 構築し、使われる状態にする ・データ取得、加工、整備 ・SQL等を用いたデータ処理 ・ETL/ELT処理の実装 ・DWH/データマート構築 ・BI、分析、AI活用との連携 ・運用後の改善、チューニング、再設計 担当領域は、経験に応じて決定します。 SQL、DWH、データマート、ETL/ELT、クラウド、BI連携、データ分析基盤など、得意領域を活かせます。 共通して求めるのは、データ基盤を作って終わりにしないこと。 顧客の業務課題を読み解き、データをBI・分析・AIで使われる形に整え、ビジネスが動くところまで支えることです。 今後は、生成AI、AIエージェント、BI高度化、データ基盤刷新、データマート整備、クラウド活用などを強化していきます。 目指すのは、データ基盤を顧客の成果に変えられるデータエンジニアです。
募集背景
AIもデータ活用も、基盤がなければ成果につながりません。 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、AI・BI・分析に使える形でデータを整え、業務で活用できる状態にする人です。 今後は生成AI、AIエージェント、BI高度化、データ基盤刷新などの案件が増えていくため、先端IT活用の土台を顧客の成果に変えられるデータエンジニアを増やしていきます。
配属部署
経験・志向に応じて、初回配属先を決定します。 ❶AI・データ活用の基礎を総合的に経験する部門 ❷BI/基盤専門部門(AI・アナリストの専門部門も) ❸実装できるコンサル部門 即戦力領域がある方は❷❸からスタート。 より総合的に力をつけたい方は❶からスタートすることも可能。 キャリア形成は、本人の志向・経験・ライフスタイルを考慮します。 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
技術をビジネス成果に変えるための環境 ●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領域の案件を中心に展開。 ●データ基盤構築、DWH、データマート、ETL/ELT、BI連携など、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、課題整理から設計・構築・活用まで関われる。 ●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を経験できる。 ●SQL、データ整備、データ基盤、クラウド、BI、生成AI活用など、AX/DXに必要な技術領域を横断的に経験できる。 ●経験に応じて、データエンジニア、AIエンジニア、データコンサルタント、PMなど複数のキャリアに展開できる。 ●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。 「作ったモデルがその後どう使われたのか見えなかった」機械学習エンジニア 「いろいろ提案しすり合わせながら進めたかったがそれをさせてもらえなかった」データアナリスト 「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、モノ作り領域ではありません。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エンジニアではなかった方も多くいます。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っているのか
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、提案だけに閉じることなく、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。 私たちは、上流だけ、実装だけに分断された環境では、本質的に顧客を動かせる人材は育ちにくいと考えています。構想だけでは実装の現実がわからず、実装だけでは顧客の課題やビジネスが見えないからです。 そのため、この規模になるまで安易なパートナー活用はせず、自分たちで上流と実装の両方を担える人材を育てることにこだわってきました。今後は人材のさらなる上流化を目指しパートナー活用も視野に入れていますが、上流と実装を分断しないという考え方は変わりません。 技術をビジネス成果につなげるために、上流も実装も理解する人材を育てる。それが、分析屋の先端IT人材育成の土台です。
転職サイトGreenでは、株式会社分析屋のデータサイエンティストに関する正社員求人、中途採用に関する情報を今後も幅広く紹介していく予定です。会員登録いただくと、データサイエンティストに関する新着求人をはじめ、最新の転職マーケット情報、転職に役立つ情報などあなたにあった転職、求人情報をいち早くお届けします。
今すぐの人も、これからの人も。まずは転職サイトGreenで会員登録をオススメします。