【三菱総合研究所×MUFGグループの戦略的4社連携で高品質／福利厚生充実／フレックス/離職率4.6％、平均勤続年数11年以上】 ■職務内容： 金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。 ■開発環境： データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。 既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。 ■担当業務の強み： ・金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。 ・研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。 ■キャリアパス： ・分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。 ■入社後の教育体制： ・入社後はOJT（他部門経験含む）を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます（有料、無料可）。 ■キャリア入社者情報： 以下の方が、入社された傾向がございます。 ・現業務において、データ分析を実施されている。 ・開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。 ・顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。 ■テレワーク可否・率・頻度： テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。 ・傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。 ・案件によりましては、週5出社の案件もございます。 変更の範囲：会社の定める業務

【職務内容】 金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。 ＜詳細＞ 1. ラインマネジメント データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。 メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。 リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。 環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。 2. プロジェクトマネジメント 顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。 案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。 実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。 ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。 #分析や開発の例 ・AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等) ・データ可視化/BI/統計的分析 ・データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等) ※組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。 【ポジションのアピールポイント】 ◆多様なプロジェクト参画による実践的な成長機会 ・大規模データサイエンスプロジェクト（金融、公共インフラ、製造業など）に直接関与し、実社会の課題解決に寄与できます。 ・プロジェクトマネジメント経験：5名以上の中小規模チームから数十名の大規模チームまで、業界最先端のAI/データ分析・AIシステム構築プロジェクトを主導。 ◆ 技術的優位性とイノベーションへの挑戦 ・業界最先端のAIアルゴリズムやOSSを適材適所で活用。NECの独自技術基盤とAI研究者との協業を通じて、常に技術のフロントラインに触れる環境。 ・技術スペシャリストとしての発展：特定の領域（画像認識、自然言語処理など）での深い専門性の確立と、横断的な技術統合スキルを習得。 変更の範囲：会社の定める業務

【世界有数の総合金融MUFGグループ/グローバルに活躍できる環境/中途入社者多数活躍中/在宅勤務可/MUFGが保有する大量データの分析】 ■概要： MUFGの内部監査（統制の運用テスト等）において、データ分析/生成AIを活用し、監査の実効性向上と効率化を推進するポジションとなります。分析の設計から実行まで担い、監査部のデータ分析/生成AI活用を高度化いただきます。 ■業務内容： ・監査業務（統制の運用テスト等）におけるデータ分析の設計・実行（例：データクレンジング、データ可視化、異常検知、再計算・突合、テキスト分析等） ・生成AI活用を通じた、監査プロセスの標準化・効率化 ・MUFGの内部監査におけるデータ分析/生成AI活用の高度化推進（ユースケース創出、分析ガバナンス整備、ナレッジ共有等） ※使用ツール例：Tableau、Python、Excel/Access、行内生成AIツール 等（案件特性に応じて選定） ■業務の魅力： ・監査として、MUFGが保有する大量データの分析ができる。 ・監査業務へのデータ活用は重要施策と位置付けられており、監査部内にデータ分析・AI活用の専門チームあり。 ・監査として、経営に近い立ち位置で、MUFG全体を俯瞰することができる。 ■組織構成： ・本邦監査部　約240名 ・海外監査部　約740名 ■就業環境・働き方： ・子育ての段階に応じた育児支援制度や、介護のための休暇・短時間勤務制度をはじめ、福利厚生制度の充実に取り組んでいます。 ・転勤の有無に関しては制度改定に伴い、全行員が自由に「転居しない」ことを選択することができ、転居して異動する行員には一時金が支給となります。 ・場所と時間に縛られず柔軟な働き方を実現するため、就業時刻を最大1.5時間前後調整可能な「セレクト時差勤務制度」や「在宅勤務制度」の拡充、サテライトオフィスの開設も進めています。 ・キャリア採用者やグループ内他社からの出向者、行内の他部署から希望して異動してきたメンバーも在籍。組織として非常に多様性があり、キャリア採用者の提案も柔軟に受け入れる雰囲気あり。 変更の範囲：会社の定める業務

〜カード・金融領域経験者歓迎／ユーザー数6,500万人（2024年8月時点）突破の「PayPay」の顧客データをもとに、審査や与信限度額に関するシナリオ策定・経営層への提案〜 審査企画本部は、データとデジタルテクノロジーによって事業・サービス・働き方の変革を推進し、各事業部と伴走しながら、データドリブンな意思決定を牽引する組織です。 その中で審査分析部は、AIや機械学習を活用した分析を通じて、審査および債権回収領域の課題解決を担っています。課題抽出からモデリング、業務実装、効果検証までを一貫して推進し、事業収益の向上に貢献しています。数千万円規模の利益改善につながる案件も多く、分析結果が事業成果に直結する環境です。 【具体的な業務内容】 与信領域において、統計手法や機械学習を活用した分析から業務適用までを担っていただきます。 グループ会社であるPayPayや社内各部門と連携しながら、複数のプロジェクトを推進していただきます。 主な業務 ・審査領域における課題抽出および分析テーマの企画 ・統計モデル、機械学習モデルの設計・開発・評価 ・モデルの業務適用および効果検証 ・分析結果を踏まえた施策立案および改善提案 ・審査スコアや顧客ポートフォリオを活用した施策企画・プロジェクト推進 技術環境 ・DWH：GCP ・機械学習ツール：DataRobot 等 　自動化や精度向上に向けた最新技術を積極的に活用しています ■当ポジションの魅力： ・大規模データを活用できる環境： PayPayやLINEヤフーとの連携により、大規模かつ多様なデータを活用した分析に携わることができます。 ・データサイエンスで事業成長に直接貢献できる： データサイエンスを活用したモデル開発や分析結果が、審査精度向上や収益改善など経営成果に直結するポジションです。自らの分析が事業KPIに与えるインパクトを実感できます。 ・スピード感のある実行環境： 課題抽出からモデリング、業務適用、効果検証までを一貫して担うことができます。分析結果が実際の業務や施策に反映されやすく、変化の速い環境で実践的な経験を積むことができます。 ・多様なキャリアパス： マネジメントとして組織をリードするキャリアに加え、専門性を高めるスペシャリストとしての成長も可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

■□4大国際会計事務所であるKPMGグループ◆幅広い様々な顧客データの分析経験◆要件定義・構築から携われる◆週1，2日程度リモート/月平均残業30時間◆ライフステージごとに様々な勤務形態が選択可□■ ■概要 監査上の分析要件をくみ取り、分析シナリオの構築や、データのチェック・加工、データ分析、報告をご担当頂きます。（データ分析、機械学習の技術を利用して監査業務を支援して頂きます。） ■業務内容 各企業の財務諸表監査におけるデータ分析スペシャリストとして、以下のような業務をご担当頂きます。 1.　監査におけるデータ分析（結果の解釈と洞察の提供） 2.　監査業務のDX支援 3.　AI技術を用いた監査ソリューション開発（生成AI含む） 4.　データ分析に関連するプログラム開発 5.　先進的な監査手法の研究開発 ■配属組織について 配属予定のDigital Innovation事業部では、ITを活用した革新的な監査技法の研究・開発・導入・改善・普及に関する活動を行っています。 近年では、Data & Analytics（データ分析）として、例えば高度な仕訳分析ツールの開発・導入、監査対象企業の財務・非財務データの分析・視覚化による例外事象の識別・検証等、効率的・効果的な監査手法の導入に向けて各種取組みを行っているほか、AIの活用にも注力しています。 また、あずさ監査法人のグローバルネットワークであるKPMGとも連携し、海外先進事例も積極的に取り入れています。現在、公認会計士及びデータサイエンティストを中心に複数のプロジェクトを立ち上げ、新たな取り組みに日々挑戦しています。 ・事業部について：https://digital.azsa.or.jp/ ■働きやすい環境 安心して長く働ける環境を目指し、産休・育休はもちろん、介護休業制度などを整備。【フレキシブル・ワーク・プログラム】等、男女関わらず育児・介護と仕事を両立させながら段階的にフルタイムの勤務へ戻れるよう、ライフステージごとに様々な勤務形態が選択可能な制度もございます。 変更の範囲：会社の定める業務

【「Google Cloud Certified Professional」を中心にGoogle Cloud認定資格者が多数在籍！／継続取引100％】 ●日本で数社しか取得していないGoogleCloudの最高峰のデータ分析領域の資格を取得した当社にて、データサイエンティスト／アナリストをご担当いただきます。 ●Google社とのリレーションが強化され、データ分析に関する案件・業務が増えてきており、データ分析業務における組織強化を担っていただくポジションです。 ■業務内容： お客様のデータ分析に関わるコンサルティング〜分析基盤やBIの構築まで、　ビジネスに直結する話からシステム的な内容までデータ分析に関する業務を、幅広くご担当いただきます。 〈分析環境〉 BigQuery、Dataportal、LookerなどのGoogleCloudソリューションや他クラウド 等 ※BigQuery：フルマネージドのサーバーレスのDWH。実行処理速度が高速で初心者にも経験者にも利用されております。 ■ポジションの魅力： インダストリーカットではなく、多種多様な業界の知識を蓄えながら、各業界のパイオニア企業のビジネスに直結する業務に携わることができます。 また、自社でデータ分析プロダクトを展開しているため、顧客ベースではなく、プロダクトとしての提案も可能です。 案件は小売・流通・製造・人材・不動産・商社などの業界のエンタープライズが多く、各社が持つビックデータを実際に扱うことが可能となっております。 基盤構築やシステムに落とす部分などにも携わることができるため、ビジネス視点・エンジニア視点両軸でスキルアップができます。 ■働く環境：※くるみんマーク取得（働きやすさに関する諸制度） ・入社時からリモートワークを活用し柔軟に勤務可能です。 ・年末年始や連休の前後など、有給奨励日を設けており会社として有給消化を促す取り組みを実施しています。 ・育児休業の取得実績125名（うち男性44名／育児休業からの復帰率は7年連続100％／育児短時間勤務制度の利用実績91名） ・リフレッシュ休暇などの特別休暇もあり、メリハリつけて働ける環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜データサイエンスと生成AIで、ソフトバンクのコンシューマー事業を動かす〜 ■採用部門 概要 ソフトバンクのコンシューマー事業におけるマーケティングデータ分析やデータ基盤整備を担当する部門 ■職務内容 【ミッション】 ・コンシューマー事業のビジネス・データ分析やシミュレーション分析などを担当し、経営・マーケティング戦略の意思決定に寄与すること。 【主な業務】 例として、以下のようなデータ分析業務 ・モバイル顧客の解約予測モデルの開発と運用 ・各種マーケティング施策効果の因果推論 ・LLMエージェント市場シミュレーションと評価 【具体的な業務】 例として、以下のようなデータ分析業務 ・Pythonを用いた機械学習・因果推論の実装および分析・評価（分析基盤としてはGoogle Cloud／Databricksなど） ・Pythonを用いたLLMエージェントおよびシミュレーションの実装および分析・評価 ・ジュニアデータサイエンティストに対する育成・指導など ■仕事の魅力 ・コンシューマー事業の顧客を対象としたリアルデータ分析ができる ・OpenAIの最新モデルのAPIを使った開発にチャレンジできる、LLMシミュレーションという方法論が定まっていない難しい課題にチャレンジできる 変更の範囲：会社の定める業務

【三菱総合研究所×MUFGグループの戦略的4社連携で高品質／福利厚生充実／フレックス/離職率4.6％、平均勤続年数11年以上】 ■職務内容： 金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂きます。 ■開発環境： データを扱う分析業務のため、開発環境はお客様先に依存します。 既存のお客様においては、SAS、Python、SQL、tableauが多いです。 ■担当業務の強み： ・金融・クレジット・通信・運輸・建設・教育関係など幅広い業界・業種のお客様に対して、データ分析サービス（顧客ビジネス課題の設定・データの加工集計・可視化支援・分析手法の提案・実装・運用）をご担当頂くことにより、作業者としてではなく、データサイエンティストのプロとして、お客様にデータ分析による価値提供のマインド・スキルを習得できます。 ・研修サポート・資格取得サポートなどによる、スキルアップ向上を後押ししております。 ■キャリアパス： ・分析担当者としてご入社頂いた方につきましては、キャリアパスとして、約1〜3年後には データ分析案件のリーダをチャレンジ頂けます。また、今後のキャリアアップとして、データサイエンティストのプロとして、顧客課題に対し、上流よりデータ分析サービスに参画・推進頂けます。 ■入社後の教育体制： ・入社後はOJT（他部門経験含む）を中心に先ずは当社に慣れていただきます。その後、業務の中心を担っていただき、ご本人の希望により、情報収集のための外部のセミナー等も受講いただけます（有料、無料可）。 ■キャリア入社者情報： 以下の方が、入社された傾向がございます。 ・現業務において、データ分析を実施されている。 ・開発業務を実施しながら、データ分析、データ解析の自己学習をされている方。 ・顧客に向けて、データ利活用の業務を経験されている方。 ■テレワーク可否・率・頻度： テレワーク可否・率・頻度に関しては、お客様環境によります。 ・傾向の例ですが、週3出社、週2テレワークの案件が多いです。 ・案件によりましては、週5出社の案件もございます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜大規模データを活用し与信モデルを構築／分析結果を経営に反映し事業インパクトを創出できる環境〜 与信領域の部門において、統計的手法や機械学習的手法を使った高度な分析を行い、分析した結果を業務適応していただきます。 ※グループ企業であるPayPayのメンバーや社内の現場メンバーと協業し、与信領域に特化した案件を複数ご担当いただきます。 ■組織・チーム紹介： 審査企画本部は、データとデジタルテクノロジーによってサービス・事業・働き方の変革、アップデートを推進していくことをミッションとして掲げ、各事業部と伴走しながらデータドリブン環境へのシフトを推進しています。 今回募集の審査分析部は10名で構成をされており、AIや機械学習などデータサイエンティストとしての高度な分析を行い、分析結果を業務適用することがミッションです。 担当領域は審査と債権回収となり、本部内の課題を抽出し解決に導くのが当ポジションの担う役割です。現在、審査や債権回収におけるモデリング〜アクション実施等、案件が多数走っており、経営に対して数千万円規模の利益改善が見込めるようなインパクトのある業務に携わることができます。 ■当ポジションの魅力： ・会員数が6,300万名を超えているPayPay社や、LINEヤフー社と協業をしているので、大規模データに触れながら課題分析〜改善に取り組むことができます。 ・異業界と比較してデータのボリュームと種類が多く、データサイエンスの力でモデル作成や施策を開発すると、経営的な効果を感じることができ事業への貢献度が高いです。 ・ご入社後のキャリアアップとして、メンバーの育成・管理までを担うマネジメントポジションだけでなく、エキスパート的役割としてデータサイエンティストのスペシャリストを目指せます。 ・スピード感のある環境で会社の利益に直結する案件に携わることができるので、常にエキサイティングな経験ができます。 ・機械学習ツールとしてDataRobot、DWHとしてGCPを導入し、自動化や精度向上のための技術も積極的に取り入れています。 ・一定の出社はありますがリモートワークも可能なためワークライフバランスを保ちながら働くことができます。 変更の範囲：会社の定める業務

【KDDIグループで事業安定性◎／在宅勤務とオフィス出勤選択可能／自社ショッピングサイトにおいて新しい取り組みをカタチにする／福利厚生充実】 ■業務概要 ◇当社ECサイトにおけるデータ分析の実践・推進を行っている部署の中で、データに基づく事業成長を牽引いただきます。 ◇ECサイトならではの様々なデータを分析し、データを活かして事業の課題を解決する力を磨くことができます。 ■具体的な業務： ＜入社直後〜1年後にお任せする業務＞ ◎au PAY マーケット事業の運営にかかるKPIの設計と分析 ◎新機能開発・既存機能改修時の現状分析ならびに事後評価 ＜入社後1年〜3年後にお任せする業務＞ ◎全社共通で用いるKPIのアップデート ◎お客様のサービスへのエンゲージメントを評価する分析フレームワークの刷新 ◎学会・研究会参加や外部向け情報発信を通じた、自社のデータ利活用技術のプレゼンス向上 ■技術スタック： SQL（BigQuery）、R/Python、Gemini 時系列データ、パネルデータ、正規化されていないログ、アンケートデータ、非構造化データ ■当社について： 〜KDDIの「ライフデザイン領域」を担う中核企業〜 当社は、「au PAY マーケット」を運営する会社です。ECは、毎日を支える大切なインフラ。スムーズに、わくわくしながらお買い物をして、お客さまの暮らしが豊かに満たされていく。そんな体験をつくりあげるのが、わたしたちのしごとです。だから、「暮らしが満たされるお買い物体験を。」をブランドプロミスとして、以下のミッション・ビジョン・バリューを掲げています。 ◇ミッション：暮らしのカタチをつくる ◇ビジョン：新しいコマース体験の追求 ◇バリュー：共に成長、変革し続ける ◎暮らしが満たされるお買い物体験をー 日々が「満たされる」マーケット。誰でもたまる、つかえる、Pontaポイントで満たされる。 食や家電、ファッションなどあれこれ揃うから、生活が満たされる。 季節ごとのイベントや新しいお買い物体験にワクワク、 心まで満たされる。豊かな暮らしにつながる場所を提供する。　 これがわたしたちが大切にしていることです。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇グループとして保有している約1億のビックデータやAI活用を行うポジション！／楽天グループ内の様々な事業とシナジーを見出し事業のグロースを行う／楽天Ｇ／住宅手当や無料カフェテリアなど福利厚生充実／リモート週1可◆◇ ■業務内容： ・オフラインの購買データ（SKU含む）や会員IDに紐づく決済データと楽天グループのオンラインデータやテクノロジーを組み合わせ、新たなソリューションを開発。 ・データの可視化だけでなく、将来予測モデルの構築など、データの観点からビジネス上の課題解決や戦略策定をサポート。 ■ミッション： 楽天ポイントカード、楽天Edy、楽天キャッシュ、楽天ペイをはじめとした当社事業の持続的な成長に向け、当社が保有する顧客IDに紐づく購買データ、決済データ、オンラインデータとテクノロジーを組み合わせることで、既存事業への新たなソリューションの開発や新規事業の創出に取り組んでまいります。また、分析システムや予測モデル構築などコンサルティングに必要なデータ環境の整備をはじめ、データやテクノロジーを活用したスタイルの企画・開発・運用を行ってまいります。 ■キャリア開発： データ分析、インサイト、仮説策定からサービスや事業の実現・展開まで幅広く活動するため、表面的ではない実践的な企画実行スキルを養います。 ■メッセージ： 約1億のIDとそれに付随するオンライン・オフラインデータを持つ当社だからこそ創れるソリューションがあります。グローバルなデータ・AI開発拠点もあるため、ビッグデータとAIを活用して、顧客価値、パートナー価値、社会貢献に資するサービスを一緒に創っていきましょう。 ■部門紹介／組織構成： 顧客を中心に、決済カンパニー戦略とグループ戦略の両方を理解し、ビジネスとデータの両面から、関係者全員にメリットのあるソリューションを考えています。 データサイエンティスト、データアナリスト、事業・サービス企画に携わるメンバーで構成されており、市場に新しいサービスを生み出すマーケットイノベーショングループと、従業員の生産性を高めるツールや環境を作るプロセスイノベーショングループの2つのグループに分かれています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内最大級購買ビッグデータ×マネジメントで事業成長に貢献できるデータサイエンティスト募集〜 ●約6,000万人規模のID-POSを武器に小売・メーカーのマーケティングを支援する成長中データ企業 ●購買データ分析とメンバーを束ねるチームマネジメント、クライアント向けコンサルティングを一貫して担当 ●ID-POS×他データ連携による新ビジネスやメディアに取り上げられるランキングなど、社会的影響度の高い案件多数 ●基本在宅勤務×フレックス×残業月10H未満で、首都圏在住でもゆとりあるワークライフバランスを実現可能 【職務内容】 スーパーマーケット、ドラッグストア等、小売の購買データ（POS、ID-POS）を分析し、それに基づいたコンサルティングや、クライアントが簡単にデータ活用できるような分析基盤を提供。 ・チームマネジメント ・購買データの統計解析 ・購買データのカスタマイズ分析 ・クライアントへのコンサルティング（コンサルタント営業と連携） ●主なクライアント スーパーマーケットやドラッグストア等、小売業界が中心です。 ●案件について ID-POSデータのみならず、自動車データや移動データ、地域データ、自然言語や画像データ等様々なビッグデータを活用し、機械学習・Deep Learning等を用いたプロジェクトを多数実施しています。 ●キャリアパス ご経験に応じてプロジェクトマネジメントやメンバーマネジメントへの挑戦も可能です。 ●組織構成 アナリティクス＆テクノロジー部　アナリティクス・ソリューショングループ グループにはデータサイエンティスト11名在籍 ●この仕事で得られるもの 国内最大級の購買履歴データ（POS、ID-POSデータ）を活用することで、有益なデータ分析が可能になります。 クライアントからも高い評価と信頼を得ています。 変更の範囲：会社の定める業務

□■ANAグループの巨大経済圏をデータで動かす／経営戦略と連動したデータ戦略を策定・実行／在宅勤務可能・土日祝休■□ ■概要： 当社のデータサイエンティストとして、ANAグループを中心とした、事業パートナーの実現したいゴールに根差した内容の提案と実行。高度な専門性を持つデータサイエンティストやエンジニア集団をまとめ上げ、ステークホルダーと連携しながら、経営戦略と連動したデータ戦略を策定・実行します。 ■業務内容： （1）戦略の立案と実行 ◇部門長、経営陣やビジネス部門のリーダーと連携し、全社的な戦略・ロードマップの策定 ◇AI／機械学習モデルの実装、データ基盤の高度化、およびビジネスインパクト（ROI）の最大化 （2）プロジェクト・ステークホルダーマネジメント ◇大規模・高難度なデータプロジェクトの進捗管理およびリスクマネジメント ◇社内の主要ステークホルダー（事業部、ビジネス企画部、R&D推進部等）との合意形成および要件定義 （3）組織マネジメント・育成 ◇データサイエンティスト、データエンジニア採用、評価、メンタリング、およびキャリア開発の支援 ◇多様なバックグラウンドを持つメンバーが最大限のパフォーマンスを発揮できるチームカルチャーの醸成 ■当社について： 当社はANA X株式会社と、データ活用やAIの社会実装に強みを持つアポロ株式会社との合弁で設立されました。ANAグループが有する膨大なビッグデータやAI技術などを駆使し、ANAグループが掲げるプラットフォーム事業を通じ、「より満足度の高い体験価値」を生活者へ提供していくことを目指します。 変更の範囲：会社の定める業務

【データサイエンティスト/AIプランナー募集！創業140年以上の安定と変革 を兼ね備えた企業で新たな価値創出を実現しませんか？】 ■配属先部門の担う役割： AI（機械学習、自然言語処理等）を活用し、自社製品・サービスの課題解決・価値創出を実現すること ■入社後の具体的な仕事内容： 自社製品や自社サービスに対して機械学習や自然言語処理等を活用することにより、課題の解決や新たな価値創出を行っていただきます。 現状の製品やサービス毎の課題を解決するために、AIのモデリングを通じてデータ活用や可視化分析等を行います。 定型化されたモデルがあるわけではなく、案件に応じてモデルの選定を行い、入手したデータをどう活用すべきか、各部署へのヒアリングやベンダーの意見も取り入れながら最適解を模索していただきます。 ■組織構成： ICT推進本部　事業DX推進部　データ活用グループ：13名 20代と30代で構成された若くて勉強熱心な方が多い組織です。 ■仕事の進め方： デザイン思考による価値抽出や新たなビジネスアイデア創出など、データ活用の観点から様々なエッセンスをもたらしていただきたいと考えています。 ■過去テーマ例 ◎ごみ焼却発電施設のAI燃焼予測による自動制御システム開発（結果:運転員の手動介入90％以上削減） ◎AIを活用した食品工場検査業務の効率化システム開発（結果:検品時間を従来比半分にし、生産性向上を実現） ■働き方補足 【在宅勤務】最大週4日程度活用。フリーアドレス制です。 【フレックス】柔軟に活用あり。 【服装】原則自由です。 【出張の有無】年に数回あり（実際に製品を見るための現地視察や、展示会での情報収集が主） ■事業の目指す姿： 組織として強固な基盤を作るため、将来的にはデータの加工形成といったサイエンス、そしてアイデアや価値創出といったプランナーの分業を目指す等、組織力強化に努めています。 ■本ポジションの魅力ややりがい： 各事業部門の課題や改善点に向き合い、AI活用において理想を実現することで、実際に形となった（自社製品・サービス）を目にすることができるのが最大のやりがいです。 ■募集ポジション： リーダークラス 変更の範囲：会社の定める業務

【世界有数の総合金融MUFGグループ/領域最先端としての業務/中途入社多数活躍/豊富なキャリアパス/在宅勤務推奨】 ■業務概要： 個人のお客様（約3,400万人）の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。 ■業務内容： ・データ利活用施策の企画立案 ・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築 ・デジタルマーケティング施策の効果検証 ・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築 ※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。 ■魅力： ・メガバンク最大の顧客基盤（個人のお客さま3,400万人）へのマーケティングを担うダイナミズム ・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ ・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい ■キャリアパス： データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。 ■組織構成： ・「デジタルサービス推進部」（約190人）は、（1）お客さま向け商品・サービスの企画・開発、管理、（2）インターネットバンキング等のデジタルチャネルの開発・運営、（3）マーケティングの3つの役割を担っています。そのうち、配属チームは、11名で構成（キャリア採用1名、受入出向者2名を含む）され、別途外部委託先社員も在籍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜様々な専門性を持ったメンバーとプロジェクトを推進／事業拡大を体感しながらキャリアを積める〜 ■業務内容： クライアントの課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上で最適なソリューションを検証・実装してクライアント業務の高度化に貢献します。 以下内容をチームメンバーと協力しながら進めます。 ・AI導入/分析提案 ・要件定義 ・動作/分析基盤構築 ・データ集計 ・データ前処理 ・データ可視化 ・特徴量エンジニアリング ・AI/分析モデル構築 ・モデル評価 ・報告書作成 ・システム連携 ・クライアントとの調整 ＜主に担当いただく業務＞ プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。 ■ポジション魅力： ・フリーランス人材データベース活用により体制を構築するため、様々な専門性を持ったメンバーとプロジェクトを推進することが可能です。 ・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。 ■事業概要： 【AIソリューション事業部】 お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。 プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。 千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。 【会社、事業の強み】 ・特定の製品やプラットフォームに縛られずに顧客課題に合わせて柔軟に提案できる。 ・フリーランスとの直接の繋がりを活かして実行体制を確保できる。 ・提案から実装まで技術顧問と連携して実施することもできる。 【PJ例、割合】 ・大手飲料メーカーのキャンペーン応募OK/NG自動判定システム開発支援 ・社会人向けスクールのユーザー継続率向上〜データ分析に基づく施策の効果検証支援 ・通販番組のディープラーニングを活用した動画コンテンツ作成業務の自動化 ※事業会社向け案件がほとんどの割合 変更の範囲：会社内での全ての業務

【在宅勤務/9割がエンド企業と直取引/上流工程から下流まで参画可】 ●エンド顧客に直接提案活動をするところから対応可能 ●案件は各々相談してアサイン ●大規模案件 〜『モノづくりをする人がより価値を発揮できる社会を実現する』をミッションに「ビジネスや社会に対して強い影響力を持ったクリエイター集団」を目指しています。〜 【職務内容】 デジタルパートナー事業部の”データストラテジスト/データサイエンティスト”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのデータ活用の業務全般をお願いいたします。 【仕事内容の例】 具体的には、機械学習モデルの開発/実装を中心に、案件に応じてデータ分析を通じたビジネス課題の発見や、データ活用プロジェクトのディレクションなどの業務をおまかせします。 ・転職業界における求人レコメンドアルゴリズムの開発 ・ダイナミックプライシングによるホテル宿泊価格の最適化 ・クライアント課題解決のためのデータ活用施策の企画・戦略立案業務 など 【主な取引先】※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数 【働く環境について】 ・リモートワーク可 ・マネジャーとの定期面談 ・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催) ・PCや周辺機器の支給 　PC：Mac 、Winの希望する方を支給 　大型モニター支給　など

【大手損保グループのデータ活用推進／分析企画から実装まで一気通貫で携わるポジション】 ■業務概要 当社はＳＯＭＰＯグループの中核企業として、データドリブン経営の実現を目指し、グループ各社と連携しながらデータ分析やモデル開発を起点にビジネスや業務変革を推進します。配属はリスクアナリティクス部またはデータアナリティクス部となり、損保ジャパンやＳＯＭＰＯホールディングスと一体となってプロジェクトを進めます。 ■業務詳細 ・商品部門や支払部門のデータ連携および分析サービスの提供 ・外部データやオルタナティブデータを活用した新商品企画・開発 ・データ分析・モデル開発成果を取り入れた業務効率化ツールやBIツールの企画・開発 ・ビジネス課題解決に向けたデータ活用施策の立案・実行 ・データ人材の育成や社内支援活動 ・グループ各社（損害保険、生命保険、介護事業等）に関わる多様なプロジェクト（引受自動化、オペレーション変革、安全運転診断スコア開発、マーケティング活用、リスクスコア開発、ヘルスケアデータ分析など）をリード ■扱うサービス 損保ジャパン・ＳＯＭＰＯホールディングスの各種商品・業務領域に対応したデータ分析・DX支援 ■組織構成 20代〜40代を中心とした少数精鋭のグループ。キャリア採用がほぼ100%で多様なバックグラウンドの社員が在籍。 ■業務の魅力 大規模事業会社のプロジェクトを企画から実行、運用まで一貫して携われる点が特長。ビジネスインパクトや変革を実感できます。 ■教育体制 入社後はオリエンテーション・社内研修・OJT・メンター制度を用意。グループ内勉強会や学会参加等、スキルアップの機会も豊富です。 ■就業環境 フレックスタイム制、在宅勤務制度を積極活用。月1回程度の出社でOK。家庭都合の中抜け・看護休暇等、柔軟な働き方を推奨しています。 ■想定されるキャリアパス プロジェクトリーダーや専門性を高めたデータサイエンティストなど多様なキャリアを目指せます。 ■企業の特徴/魅力 ワークライフバランス重視の社風でフラットな組織。保険・金融分野を中心に多彩なデータ活用に挑戦できます。 変更の範囲：本人の適性により全ての配属先への配置転換およびグループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり

〜エンジニアからデータサイエンティスト目指せる／東証スタンダード市場／データの分析・顧客への改善提案、その後のシステムの開発まで一貫して対応可能〜 当社にて、データ分析、AIエンジニアを募集します。 ■業務概要 国内大手製造業の企業様を顧客にデータ分析を用いた課題解決をしていただきます。 ・顧客の課題抽出、課題に対してのデータ分析 ・分析データをもとにした顧客への改善提案 ゆくゆくは希望に応じて下記業務も携わっていただきます。 ・新技術の検証、研究開発 ・新規の顧客開拓（展示会出展時の参加企業への声がけ、提案など） ・プロジェクトマネジメント 【変更の範囲：会社の定める業務／職種で業務上必要があるときは変更することがある】 -開発環境 言語：Python、R、Matlab 環境：AWS、Azure -実績例 大手製造業における製造ライン内の故障予兆を行うシステムにて、センサーデータや過去の故障データを分析し、故障予兆検知の正解率を大幅に改善。 ■組織構成： ・10人規模の組織で30代の方々が多く活躍しており、40代半ばくらいの方々まで在籍。 PM3名、AIエンジニア3名、サイエンティストが5名くらいの役割分担で連携しています。 ■入社後のキャリアパス： 志向性に合わせてPMPL・データサイエンティストを目指していただくことが可能です。 データ分析能力を用いて顧客への課題解決支援などITコンサルとしてのキャリアも形成可能です。 例） データ分析・AI開発担当者（目安：入社後〜2年※） データ分析・AI開発チームリーダー（目安：入社後2年〜※） デジタルビジネス推進リーダー（目安：入社後5年〜※） ■働き方 在宅勤務と出社のハイブリッド型を取っており、週3回程の在宅勤務となっています。出社曜日は原則個人の裁量に任せています。 残業時間も15h/月以下と働きやすい環境です。 フレックスも可能です。 ■教育制度 社員一人ひとりの成長のために教育プログラムを充実させています。皆さんが、高度化するお客様のニーズに応え、様々なフィールドで活躍できるようにサポートしていきます。 社員の技術向上への挑戦を奨励する制度のひとつとして、資格取得時に報奨金を支給しています。

《ANAグループのビックデータ活用／スタートアップならではのスピード感ある環境／在宅勤務可能・土日祝休み》 ■概要： 当社のデータサイエンティストとして、ANAグループを中心とした事業パートナーの実現したいゴールに根差した内容の提案・分析設計・分析実装をお任せします。単純にアナリティクスの面白さや目新しさだけでなく、実ビジネスの中でしっかりとした効果を出すための分析を見極めて、業務を推進していただきます。 ■業務詳細 ・データを活用した事業パートナーの課題定義と課題解決法の考案による分析設計 ・Pythonをいた統計分析や最適化や予測等の機械学習モデルの構築 ・SQL等を用いたデータの抽出と、BIツール等ををいたレポート作成などデータ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用の為の支援 ・効果検証を可能にするための施策のデザインと、実際の施策効果の算出 ■業務イメージ 課題に対しプロジェクトチームを組み進めます。 ※1人当たり２〜3のプロジェクトを掛け持ち。プロジェクトの期間：約1か月〜3か月 ■配属部署 データサイエンス部（部長1名／管理職2名／一般職4名　他 外部委託支援複数名） ※今後大幅増員し、さらに内製化をはかります。 ■プロジェクト事例 Eコマース/カード/旅行などのサービスに対してANAの顧客基盤を使ったプロジェクト 例：カードの獲得キャンペーン実施後どのような方から応募いただいたか確認し、次回のキャンペーンに活かす ANAグループは航空事業のみならず、旅行、カード、物販等、複数の事業を有しています。事業横断でのデータ活用やアンケートなどから顧客動向変化をキャッチし顧客クラスタを作成し、顧客育成を行いながら ANA 経済圏の拡大に繋がる施策を立案します。 ■当社について 当社は、ANAグループのマーケティング事業をリードするANAX株式会社とデータ活用を強みとするアポロ株式会社との合弁により設立されました。当社ではメディアに掲載されるような社会にインパクトを与える大きなスケールの仕事をスタートアップライクな環境で実践できます。

◎Sier・事業会社出身者多数活躍・ゆくゆくはコンサルも目指せる ◎デロイトトーマツG／データ領域専門チーム／大手・ナショナルクライアントとの取引多数 ◎所定労働7H・在宅可・女性育休取得率100％と長期就業可能な環境 ■業務概要 ・データ分析コンサルティング ・データ分析基盤構築　（Dataiku、AlteryxなどのBIツールを活用） ・レコメンドエンジン開発 ・Google広告自動化開発 ・統計を利用したビジネス支援 ■具体的な業務 ▼ データ分析設計 ・データエンジニアまたは自らが出力した基礎統計を確認して、仕様書を作成 ・コンサルタントやクライアントとデータ分析の方向性を決定 ・「データ分析設計書」を作成し、コンサルタントやクライアントと詳細部分を確認 ▼ データ分析 ・データ分析設計書をもとに、データ加工・基礎集計・機械学習モデルを構築 ・データ加工を行い、データマートを作成 ・データマートを用いて、基礎集計や機械学習モデルを構築 ・基礎集計や予測結果を確認し、アルゴリズムの変更や特徴量を追加 ※自ら仮説を立てて、データ分析や機械学習モデルの構築を行っていただきます。 ▼ レポーティング ・基礎集計や機械学習モデル、その予測結果をもとにレポートを作成します。 　└基礎集計から何が明らかになったのか？ 　└どのアルゴリズムで、どの特徴量を使ったモデルがよかったのか？ 　└それぞれの特徴量はどのぐらい影響力があるのか？そこから何か新しい発見があるか？ 　└構築した機械学習モデルを展開するとどの程度ビジネスに貢献できるか？ といった内容をレポーティングします。 ■案件例 ◎需要予測： 食品の詳細カテゴリ別に天候データやイベントデータを付加した多変量時系列モデル構築・組み込み・クライアント報告 ◎異常検知： 自動車の販売後の不具合情報の解析によるリコール等重大な不具合の早期発見モデルの構築・クライアント報告 ◎類似度演算： Web求人広告の詳細ページをGoogle Analytics 360のログ、自社データを活用し、レコメンドエンジン構築・クライアント報告 ◎画像解析： SNSに投稿されたイメージがどのようなシーンかどうか判別する処理をトピックモデルにより構築 ・クライアント報告 変更の範囲：会社の定める業務

官公庁や不動産事業者、インフラ事業者の公共サービスの経営課題解決・計画支援AIサービス「MiraiE.ai（ミラーエ）」の開発を行う当社にて、データサイエンティストとしてAIソリューションをお任せします。 ☆データから都市分析や施策評価をGIS(地理情報システム)AIを通じて行っていきます☆ ■業務内容 ■GIS・データモデリング、AIエンジンの開発　 ■顧客への企画書・報告書作成　 ■エンジニアと連携したAIプロダクトの開発 【環境】 ■言語・フレームワーク：Python/TypeScript/C/C++　 ■インフラ：AWS/GCP/Azure　 ■その他：Github/Docker/Figma/Slack/Notion/PostgreSQL/NoSQL 【働き方】 年休127日、残業20時間（繁忙期の2〜3月は40時間程度）、在宅勤務も可能です（出社制限なし）。またフレックスではございませんがご家庭の事情による休暇や時差出勤など柔軟に働くことが出来ます。 【キャリアパス】 Pjt選択に関しては自由度が高く、別案件への挑戦も可能です。またマネージャーやプロフェッショナルの道以外にも、新規事業への挑戦も応援しております。 変更の範囲：会社の定める業務

＜在宅勤務可/保険にとどまらない個人向け健康応援サービス提供中/中途社員多数活躍中/福利厚生・働きやすさ◎＞ ■業務内容： 当社のDXを牽引する新組織に所属いただき、当社が保有する保険や健康に関するデータや、営業活動に関するデータなどを材料にした、データ分析や機械学習モデル作成に関わる業務をお任せします。作業内容については、ビジネス価値の最大化のため、企画メンバーやビジネス部門のメンバーと議論をし、仮説を立てながら進めていただきます。作業環境としては Amazon SageMaker（マネージドな Jupyter 環境を含む統合開発環境）を利用いただく予定です。保険は「大数の法則」を基礎として成り立っており、いわば「ビッグデータ」を取り扱うパイオニア的な業界です。健康応援企業として活動している当社に集まる様々なデータでビジネス価値を創出します。 ■業務詳細： ・ビジネス部門等との議論やヒアリング / データの前処理・分析 ・機械学習モデルの作成 / 簡易なアプリの作成 ・バッチ推論、オンライン推論の実装 ■配属組織： 情報システム部は100名程度の社員で組織されており、約700名のパートナー会社の方の協力も得ています。IT企画、新ビジネス開発、 ITセキュリティ推進、IT開発、IT基盤、次期インフラ推進の計6つのグループに分かれています。当グループは戦略的組織につき経営層からも組織拡大(増員)の指示がなされている等、当社の中でも注目の組織です。 ■就業環境： 働く環境は「健康経営」の実践を通して、社員とその家族の健康維持・増進を図り、国民が健康になることを応援しています。年2回の5日間連続の休暇取得、リモートワーク推進（現在出社率40%前後）、Fitbitの貸与等を行っています。社風に関しても、「自由で独創的な社風」と「企業としての安定性」が魅力です。中途入社者が大半を占め、年功序列ではなく、多くの若い社員が第一線で活躍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

官公庁や不動産事業者、インフラ事業者の公共サービスの経営課題解決・計画支援AIサービス「MiraiE.ai（ミラーエ）」の開発を行う当社にて、データサイエンティストとしてAIソリューションをお任せします。 ☆データから都市分析や施策評価をGIS(地理情報システム)AIを通じて行っていきます☆ 【業務内容】 ■GIS・データモデリング、AIエンジンの開発　 ■顧客への企画書・報告書作成　 ■エンジニアと連携したAIプロダクトの開発 【環境】 ■言語・フレームワーク：Python/TypeScript/C/C++　 ■インフラ：AWS/GCP/Azure　 ■その他：Github/Docker/Figma/Slack/Notion/PostgreSQL/NoSQL 変更の範囲：本文参照

【グロース上場／0→1、1→10など様々なプロダクト開発フェーズに関われる！】 ユーザー数400万人が利用するビジネスSNS「Wantedly」の企画・開発・運営を行っている当社にて、データサイエンティストをお任せいたします。 メインで所属するMatching Squad Wantedly Visitにおける推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。 ■お任せするお仕事： 現在はプロダクトの主要な箇所に機械学習によるコンテンツ推薦を導入し切り、 改善のための土台が整えられた状態です。 今後は、複雑な関係にあるユーザと募集のマッチングを根本的に解決していくため、今までの取り組みから一段とチャレンジングな課題に取り組んでいただきます。 ■過去事例：ユーザが選択した「興味」に基づく推薦 過去のWantedly Visitでは「職種」のフィルタリングを使って募集を探すことが主でしたが 「自分の職種を定義できない人」や「職種以外の軸で仕事を探したい人」もいました。 そこで、より多くの人が登録直後に興味のひく募集と出会えるようにするため、オンボーディングで興味があるキーワードを選択頂き、その情報を元に募集を推薦する新しい体験を導入しました。　 ■仕事の取り組み方： 当社のデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。 常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か？」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。 ■開発環境・技術領域 ・言語：Python／R／Go／Ruby ・ツール等：BigQuery／Jupyter／Notebook／ElasticSearch ・情報検索：統計学／機械学習／自然言語処理／画像処理 変更の範囲：会社の定める業務