【安定基盤の上で新しい技術に挑戦したい方へ／過去・現在・未来のデータを統合的に捉えたビジネスソリューションを提供】 入社後は、スキルレベルに合わせた業務からスタートします。 プロジェクトには自社社員2〜5名のチームで配属されます。「一人で客先に放り出される」ということはございませんのでご安心ください。 ■業務内容： 先輩のサポートのもと、下記のような業務から徐々にお任せします。 ◇情報系システムの開発 ◇データ基盤の整備 ◇BIシステムの開発 ◇簡易的なデータ分析・業務支援 ■入社後について： 入社後約1〜3ヶ月はSAS資格の取得からスタートいただきます。 SAS未経験を前提とした研修なので、プログラミング経験者であれば大丈夫。元エンジニアの講師が、基礎の基礎から丁寧にレクチャーします。 ※プログラミングの経験値により研修期間の長さが変動することがございます。 ■魅力： ◎すべてのデータ活用の「基盤」を作る AIやデータサイエンティストが活躍するために不可欠なデータ加工やデータ基盤を作るスキルが身につきます。 プロジェクトの成否を握る「最後の砦」として、企業や部門全体を動かす大きな影響力を持つ仕事です。 ◎どこでも通用する「一生モノ」の技術力 データを扱う知識と整備スキルを身につければ、あらゆる業界で必要とされるエンジニアになることができます。 ◎エンジニアとして様々な経験を積むことができる コンパクトなチーム規模であるため、設計から開発・運用までシステムの全体像に関わることができます。エンジニアとしての足腰を強くできる環境です。 ■主なプロジェクト実績： ・営業活動の最適化・DX推進（製薬） 日々蓄積されるMRの活動データを解析し、行動変容と売上最大化を支援する可視化システムを開発。 ・マーケティングROIの最大化支援（小売・広告） キャンペーンの効果予測および事後検証を行うためのデータ基盤を整備し、施策精度の向上に貢献。 ・金融規制への堅牢な対応（銀行） メガバンクにおけるバーゼル規制対応プロジェクトにて、複雑な計算ロジックを要する指標作成システムを構築。 ・システム資産の安全な移行 システムリプレースに伴う資産マイグレーションにおいて、計画策定から実施までを主導し、業務継続性を担保。

■業務概要 当社のキャッシュレスデータに代表される社内/社外のデータに関するデータマネジメント業務に携わっていただきます。 部門横断で活用できるデータ環境を整備し、新しいビジネスの創出を支援する「攻め」およびコスト削減や規定・ガイド整備といった「守り」の両輪で役割を担っていただきます。 ■職務詳細： ・データ管理および管理体制の構築、データカタログの設計・開発 ・所管するデータ基盤の開発・運用 ・（AIプラットフォーム等の新たな仕組みの導入時）データ基盤担当としてシステム構成の検討　など 【開発環境】 -言語：SAS, SQL, Python, shell -インフラ：AWS, Azure, オンプレ -データ基盤：Cloudera Data Platform, Snowflake -BIツール：Tableau ■魅力ポイント ・大規模なデータを扱える ・高度なセキュリティ・ガバナンスの知識が身につく ・ビジネスインパクトの大きい案件に関われる ・部門を跨いだ案件推進スキルが身につく ・データマネジメントのプロフェッショナルとして市場価値が高まる ■配属部署：データ開発本部 配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。 事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。 ■データ開発本部体制について 「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、100名程度の組織（うち、約7割程度の社員が経験者採用入社）。 変更の範囲：※就業規則　第44条に基づき出向を命じることがある

【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

【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

【信販業界のリーディングカンパニー（東証プライム企業）/豊富なキャリアパス/充実した福利厚生/年間休日122日/ライフワークバランス◎】 ■業務内容： 当社が展開するデータ分析サービスにおいて、当社保有の各種決済データと外部データ(各種オープンデータ、購入データ、クライアント企業のデータ)を活用した分析業務とクライアント企業へのレポーティング業務に従事いただきます。クライアント企業のビジネス課題に応じた分析の提案、分析の設計および実行、分析レポートやダッシュボード等アウトプットの作成・提供を行い、クライアント企業の課題解決を支援します。 ■業務の魅力： （1）全社データ利活用の中核部門】 データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。また、データビジネス事業も推進しており、自社のビジネスに留まらずクライアント企業のビジネス課題解決もデータ分析を通じて支援しております。 （2）DMSチームについて（DMS＝データマイニングサービス） ・2022年に本格的に立ち上げたデータビジネス事業の推進に特化したチームであり、チームの個々人が事業の成長のために主体的にチャレンジし、事業を作り上げていくことが可能です。 ・当社加盟店(商業施設、自動車販売業、リフォーム業など)を中心とした様々な業種・規模のクライアント企業が抱えるビジネス課題に対し、当社データ資産(※)を活用して解決を支援することが可能です。 (※)以下のような決済データを中心に多様性に富んだ大規模データを保有しており、実際に取り扱うことができます。 〇オートローン利用件数：140万件 〇クレジットカード会員数：1,087万人(月間1億件を超えるトランザクション) 〇売掛金決済保証利用社数：26万社　　など ・豊富なデータ資産と充実した分析環境(Tableau等のBIツール、SAS、GISツール、AutoMLツールなど)を背景に、顧客特性分析・予測モデル構築・ダッシュボード作成・新規出店にかかる売上予測など、実施可能な分析は多岐に渡ります。 ・クライアント企業の課題解決に加えて、 当社データの強みを活かしたマネタイズ戦略の立案・実行を通じて、事業成長に貢献することができます。 変更の範囲：会社の定める業務

【保険会社×数理業務経験者歓迎！／ダイレクト損保×将来性◎／所定労働7.5時間／ソニーFG】 ■業務内容： ・自動車保険の新商品/サービスの企画立案 ・自動車保険の保険料率の作成（改定） ・商品改定による収支影響試算ツールの運用・改善（SAS等で社内作成したツールを活用） ・自社データを用いた各種データ分析業務 ・保険業界動向/競合他社商品、関連業界動向等の研究　等 ■配属部署のミッション： 通販型ビジネスモデルでの自動車保険・火災保険・医療保険の新商品（含む商品改定）・サービスの研究・企画・立案、およびローンチに向けたプロジェクト管理全般、販売商品の保険引受リスク管理（料率検証、引受基準検証等） ■本ポジションの魅力： ・ダイレクト損保ならではの豊富なデータを活用した商品開発業務に参画可能です。商品改善、会社への収益貢献といったミッションを、データ分析を中心とした業務により実現を目指していけます。 ・データ分析分野は、AIを活用した予測モデルの開発など、技術進歩が進んている領域でもあり、やる気次第で自らのスキルアップを実現できるチャンスもあります。 ・当社にとっては収入・利益とも自動車保険がその大部分を占めています。そのことから社内的には非常に重要性の高い種目ですので、収益管理方法や料率改定の提起・提案は注目度の高い業務と位置付けられます。注目度の高い業務に携わりたい方には非常にマッチしています。 変更の範囲：会社の定める業務

＜幅広い業種のお客様の様々なデータを扱えます！／手法や進め方も自分次第・データ分析が好きな方にはお勧めの環境です＞ データマイニングのノウハウを強みに高度なデータ分析やAIの開発、DX推進をおこなう当社のデータサイエンティストとしてデータ分析をもとにしたクライアント企業の課題解決をお任せします。 ■業務内容： ・要件定義 ・データの抽出、クレンジング、加工 ・深層学習 ・自然言語解析 ・解析結果の統計的推察とレポーティング ・BIツール選定、導入、設定 ・AI開発 ・機械学習アドバイザリー ・統計、機械学習セミナー講師 ・データ分析基盤構築 など ※クライアント例：保険、メーカー、卸売、製薬、IT、観光など様々な業界 ■開発環境： ◎言語・ツール：SQL, R, Python, SPSSModeler, SAS, scala, GO, BigQuery, tableau, Google Analytics, Firebase Analyticsなど ■業務の魅力： ・多岐にわたる業界のクライアント様からご依頼をいただくため、それぞれの興味のある技術や業界の分析をお任せしたいと考えています。 ・日々スキルを磨いて身につけた技術を発揮して得た分析結果でクライアント様の業務改善・課題解決に貢献し感謝をされることがデータサイエンティストとして最大のやりがいであり、魅力です。 ■社内の雰囲気： 元エンジニアや元デザイナーなど多彩な経歴を持つメンバーが中途入社でジョインしているので、それぞれの経験を活かして多角的な意見交換ができる少数精鋭のプロフェッショナルの集団です。若手社員が多く、風通しも良く活発に意見交換を行っており、社員旅行や社内勉強会・イベントなども積極的に開催して交流を深めています。 ■募集背景： 多くのクライアント様よりご信頼をいただき、事業拡大のための増員募集になります。今はまだ少数精鋭集団ですが、これからさらにメンバーを増やし会社を大きくしていくフェーズです。データ分析だけでなく、会社経営に関することなど、貴重な経験ができるのも、このタイミングならでは。成長期の当社をさ支える環境を楽しんで一緒にチャレンジしてくれる方を歓迎します。

《幅広い業種のお客様の様々なデータを扱えます！／手法や進め方も自分次第・データ分析が好きな方にはお勧めの環境です》 データマイニングのノウハウを強みに高度なデータ分析やAIの開発、DX推進をおこなう当社のデータサイエンティストとしてデータ分析をもとにしたクライアント企業の課題解決をお任せします。 ■募集背景： 多くのクライアント様よりご信頼をいただき、事業拡大のための増員募集になります。今はまだ少数精鋭集団ですが、これからさらにメンバーを増やし会社を大きくしていくフェーズです。データ分析だけでなく、会社経営に関することなど、貴重な経験ができるのも、このタイミングならでは。成長期の当社をさ支える環境を楽しんで一緒にチャレンジしてくれる方を歓迎します。 ■業務内容： ・要件定義 ・データの抽出、クレンジング、加工 ・深層学習 ・自然言語解析 ・解析結果の統計的推察とレポーティング ・BIツール選定、導入、設定 ・AI開発 ・機械学習アドバイザリー ・統計、機械学習セミナー講師 ・データ分析基盤構築 など ※クライアント例：保険、メーカー、卸売、製薬、IT、観光など様々な業界 ■開発環境： ◎言語・ツール：SQL, R, Python, SPSSModeler, SAS, scala, GO, BigQuery, tableau, Google Analytics, Firebase Analyticsなど ■業務の魅力： ・多岐にわたる業界のクライアント様からご依頼をいただくため、それぞれの興味のある技術や業界の分析をお任せしたいと考えています。 ・日々スキルを磨いて身につけた技術を発揮して得た分析結果でクライアント様の業務改善・課題解決に貢献し感謝をされることがデータサイエンティストとして最大のやりがいであり、魅力です。 ■社内の雰囲気： 元エンジニアや元デザイナーなど多彩な経歴を持つメンバーが中途入社でジョインしているので、それぞれの経験を活かして多角的な意見交換ができる少数精鋭のプロフェッショナルの集団です。若手社員が多く、風通しも良く活発に意見交換を行っており、社員旅行や社内勉強会・イベントなども積極的に開催して交流を深めています。

■職務内容： プロジェクトマネジメントとして、以下業務を担っていただきます。 ・プロジェクト管理（各工程推進や工程管理） ・移行/外部IF調整（外部システムやユーザとの調整） ・ユーザ業務分析（業務分析からのシステム提案）など また、部門運営にも携わっていただき、ピープルマネジメントとしての役割も期待しております。 入社後ご担当いただく案件例は以下となります。 （1）データ分析基盤の移行支援 Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQueryなどのDWH製品を使用します。 データ分析基盤の構築・設計・運用経験を活かしていただける案件となっており、 2〜3名規模の体制で、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などプロジェクトマネジメントの役割を担っていただきます。 （2）：データ分析基盤の運用保守 統計解析やデータ分析(SAS/Python/SQLなど)、運用スクリプト開発(Shell/Powershellなど)のスキルを用いて データ分析基盤の保守・運用業務を担う案件です。 2〜3名規模の体制で、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などプロジェクトマネジメントの役割を担っていただきます。 （3）：ローコードツールを用いた開発案件 ローコード製品（Pega/OracleAPEX）やSQLを使用し、要件定義〜総合テストまでを対応する開発案件です。 2〜3名規模の体制で、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などプロジェクトマネジメントの役割を担っていただきます。 （4）：Javaを用いたシステム開発案件 JavaとSQLを使用し、要件定義〜総合テストまでを対応する開発案件です。 5~6名規模の体制でプロジェクトリーダーとして、顧客との要件調整、タスクやスケジュール調整などマネジメント業務を担っていただきます。 ■配属先情報： ・システム開発において上流の要件定義から下流の運用保守まで一貫して対応することが出来ます。 ・金融領域を中心に業務ノウハウがあり、エンドユーザに近いところで業務に携わることができるのも特徴の一つです。

◆お客様のビジネスをデータで革新するプロフェッショナル ◆企業や社会の課題を“データ”で解決する ■業務概要 「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、広告、金融、医療など様々な業界の企業様の成長と成功を支援するスペシャリスト集団です。これまでのデータ解析の実務経験を活かしながら、データとテクノロジーを駆使し、お客様の課題を解決〜新たな価値創出をして頂きます。 ■業務詳細 ・クライアントの課題をヒアリング、具体的な要件を定義 ・膨大なデータの抽出・加工・クレンジング・前処理、および分析に最適化されたデータ基盤の設計・構築 ・高度な統計解析や機械学習／深層学習モデルの構築・評価・改善、および実運用を見据えたシステム実装 ・分析結果から深いインサイトを抽出し、ビジネス戦略に落とし込んだ提案資料の作成とプレゼンテーション ・データ品質管理、分析プロセス改善、新規技術導入など、自律的な業務改善・推進 など ■プロジェクト例 ・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援における高度な需要予測モデル構築 ・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析、マーケティング施策提案 ■開発環境 主要言語：Python、R、SAS、SQL クラウド：AWS、Azure、GCP BIツール：Tableau、Power BI ※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって使うツールは異なります。 ■学び続け、高め合える環境 変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため、継続的な学びを支える環境を整えています。 ・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有 ・オンライン共同学習会 ・年4回開催のノウハウプレゼン大会（MVP・新人賞あり） ・資格取得支援制度（取得実績は人事評価にも反映） ■組織構成 当社は85名中80名がデータサイエンティスト。 D4cグループ全体では215名中170名がデータサイエンティストの構成です。 ■魅力 ・多様な業界・ドメインに触れることで分析技術と知識の幅を拡大 ・若手のうちから、大手企業の意思決定層への提案も経験可能 ・将来的にはプロジェクトリーダーや管理職としてチームをけん引も

■業務内容 顧客データ分析を起点に、ニーズ把握、課題設定、施策企画を行い、Eメールやアプリを用いたマーケティング施策を実行します。SASやSQL（GUI）でデータを抽出し、行動傾向や反応を分析して改善点を特定し、PDCAを回しながら施策の精度を上げていきます。分析結果をもとに関係部署へ提案する場面も多く、目的や根拠を明確に伝えながら調整を進めます。また、行内のデータ利活用高度化に向けた支援や、基盤整備の企画にも関わります。データ提供の方法整理、活用シナリオの検討、改善提案など、他部門と連携して運用の定着を図る役割も担います。業務では、仮説構築力、論理的思考、分析から施策に落とし込む力、周囲を巻き込むコミュニケーションが重要です。数字を根拠に企画を組み立て、自ら提案し、行動する姿勢が重視されます。 ■業務の魅力 データ活用とデジタル施策の両面に携われる点が特徴です。実データを用いた改善に取り組み、成果が顧客反応として可視化されるため、分析とマーケティング双方のスキルを伸ばせます。自ら企画し実行する裁量もあり、探究心や仮説思考を活かせる環境です。 ■働く環境 配属は北陸銀行本店（富山）。ダイレクトマーケティング室内のチームと連携しながら、営業推進やデジタル領域の担当者と協働する体制です。データ分析と施策運用を行うメンバーが近く、相談しやすい環境です。 ■働き方 ・成長分野で企画から実行まで担える裁量 ・挑戦を歓迎する風土 ・銀行の広い顧客基盤を活用した分析環境 ■キャリアパス 入行後はデータ分析と施策実行の経験を積み、非対面チャネルの企画リードや営業推進施策の企画担当など、役割拡大が可能です。専門性と企画力を両立したキャリアが築けます。 ■企業魅力 北陸銀行は顧客データを軸にした営業推進の高度化を進めており、デジタル活用による価値向上を重要テーマとしています。地域金融機関としての幅広い顧客基盤を活かし、データ利活用を更に推進していく方針です。 変更の範囲：会社の定める業務

【プログラミング経験・データ分析業務経験がある方へ／未経験歓迎／福利厚生◎／研修制度充実◎／長期就業しやすい環境／女性管理職40％】 ■業務内容： 臨床試験データの統計解析をお任せします。 ・統計解析ソフトSASによるプログラミング、仕様書の作成 ・SDTM・ADaMデータセットの作成 ・総括報告書（CSR）用の解析結果の作成 ■特徴： チーム単位で業務を実施する組織体制になっており、困難に直面した際もチームメンバーと協力しあって解決する文化が醸成されています。また、教育支援も手厚く、新入社員それぞれにトレーナーが付き、SASのトレーニングから仕様書の読み方、実業務を模した状態で解析結果の作成を実際に経験してもらうなど早期習得を促します。さらに成長が見込める場合は、生物統計関連で成長を目指す方には日科技連のBioSへの参加が認められるなど、部内に学び続ける風土があります。また、継続して外部研修を受講しつつ、社内外を問わず学会等へ積極的に参加し、常に新しい技術の習得を実現しています。 ■当社の魅力： ◇キャリアパス： 「組織の長としてメンバー育成や事業の成長に貢献する」、「プロフェッショナルとして専門性をとことん突き詰める」、「ビジネスリーダーとして顧客に付加価値を提供する」等々、個人の経験や適性、希望に応じたキャリアパスが用意されています。さらに、適材適所・組織活性化を目的に、EPSグループ内の他職種へチャレンジすることが可能で自律的なキャリアチェンジができる「社内公募」「自己申告」などの制度も整備されております。 ◇就業しやすい環境： 毎週水曜日はノー残業デー。所定労働時間も7時間30分。ワークライフバランスを保ちながら就業することが可能です。厚生労働省から「子育てサポート企業（くるみんマーク）」の認定や、仕事と介護を料率できる職場環境の証である「トモニン」にも認定。 変更の範囲：会社の定める業務

当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 【職務詳細】 ■予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決 ・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整 ・分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成（SQL/SAS） ・モデル構築（Dataiku/Python等）および効果検証の設計・実行 ・モデルデプロイ・運用支援・実績検証 ■生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験 ・各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討 ・簡易的なプロトタイプ開発 ・AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み ■自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育 ・不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動 ・社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ ＜関連ニュースリリース＞ ・革新的なAIプラットフォーム「UNIVERSE」の独占的利用契約を締結 https://www.smbc-card.com/company/news/news0001960.pdf ■本ポジションの魅力 ・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。 ・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。 ・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。 変更の範囲：（変更の範囲）変更なし※就業規則　第４４条に基づき出向を命じることがある

◆企業や社会の課題を“データ”で解決する ◆研修充実！実務未経験からデータサイエンティストへ ◆スキルを学ぶだけでなく、“使える状態”まで引き上げます！エンジニアからのキャリアチェンジも歓迎 ■業務内容 「データ解析で世の中をよりよく変える」をミッションに、クライアント企業の成長と成功を支援するスペシャリスト集団です。 データとテクノロジーを駆使し、お客様のビジネス課題を解決〜新たな価値創出をして頂きます。 ■業務詳細 データサイエンティストとして以下業務をお任せします。 ・クライアントの課題をヒアリングし、分析の方向性や必要なデータの整理 ・統計解析や機械学習を活用し、傾向やインサイトを把握しモデルの構築・評価 ・分析結果をわかりやすくまとめ、提案資料やレポートとして報告・支援 など 将来的には要件定義や企画提案といった上流工程にも挑戦可能です。 【プロジェクト事例】 ・大手飲料メーカー：新商品コンセプト開発支援 ・外資系銀行：プラチナ会員化を促進するアクティビティ分析 【開発環境】 ・主要言語：Python、R、SAS、SQL ・クラウド：AWS、Azure、GCP ・BIツール：Tableau、Power BI ※上記は主要なツール・技術であり、プロジェクトによって異なります。 ■研修制度について 統計やデータ分析の実務経験がない方でも安心してスタートできるよう、独自の研修、育成体制を整えています。 ・研修期間はスキルに応じて最大5カ月 ・PythonやSQLなど、基礎から応用まで段階的に習得 ・グループ会社の専門教育機関による、少人数制の実践型カリキュラム ・質問しやすい環境で未経験でも安心 研修後は、OJTで実務に入りながら着実にステップアップできます。 ■働く環境 変化の激しいデータサイエンスの世界で長く活躍していくため継続的な学びを支える環境を整えています。 ・社内Wikiや勉強会によるナレッジ共有 ・オンライン共同学習会 ・年4回開催のノウハウプレゼン大会（MVP・新人賞あり） ・資格取得支援制度（取得実績は人事評価にも反映） 【組織構成】 当社は85名中80名がデータサイエンティスト。グループ全体では215名中170名がデータサイエンティストの構成です。

■業務内容 自社サービス「レバテック フリーランス」が保有する各種案件に携わっていただきます。 （直請けかつアクティブなデータ案件を常時多数保有） 保有案件はデータサイエンティストやデータアナリスト、AI・機械学習エンジニア、BIエンジニアなど幅広い職種のものがあり、近年注目を集めるDX人材としてご活躍いただきます。 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■常駐先案件例 ・データサイエンティスト ・データ分析エンジニア ・データアナリスト/BIエンジニア ・データコンサルエンジニア ■当ポジションの魅力 ・保有案件の中から「担当領域」「単価」「関わりたい技術/プロダクト」を選択することができます。また、年数やスキルに応じて紹介できる案件の幅も広がるのも魅力です。 ・レバレジーズ社員として安定的に働きつつ、常駐先によって案件や待遇が選べるので、自由な働き方ができます。 ・エンジニアのキャリア形成を大事にしているため、幅広いキャリアパスがあり、レバレジーズの自社エンジニアへの異動実績もあります。柔軟にキャリアを広げていける環境です。 ・評価制度も公開されているため、具体的なキャリアイメージや評価基準を持って業務に携われます。 ・自己研鑽の機会として、レバレジーズ社内の勉強会にも参加可能です。 ■使用ツール（常駐案件によって異なります） ・データアナリスト：Salesforce Marketing Cloud、Account Engagement、GoogleAnalytics、SAS ・BIエンジニア：Tableau、PowerBI、Looker Studio、DOMO ・データサイエンティスト：Numpy、pandas、matplotlib、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV、Pillow、speech recognition、pyaudioLangChain、Mecab、Prophet、NeuralProphet ・データエンジニア：AmazonRedshift、AmazonAthena、BigQuery、Azure Synapse Analytics、Teradata、Snowflake、DWH、データレイク、データマート、ETL、EAI 変更の範囲：本文参照

〜AI・機械学習による分析経験を活かしAMLモデル構築・改善へ／金融犯罪対策の中核として成長できる環境〜 【お任せしたい職務内容】 マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ＩＴシステムのデータ利活用について、企画立案・実行を行っていただきます。なお、当社グループでは、当該分野では共通のＩＴシステム及びポリシーを構築しているため、りそな銀行だけでなく、グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。 ＜具体的な業務内容＞ ・ＡＭＬに関する各種モデルの新規構築（ＡＩ・機械学習等統計数理モデルなど） ・ＡＭＬ業務の既存モデルの管理（データ調査・リスクファクター分析・パラメーターチューニング・業務影響確認など） ・「厳格な顧客管理（ＥＤＤ）」に関するリスク評価・低減策の実行（ネットワーク分析・ハイリスク先のデータ収集など） ・ＡＭＬに関する各種リスク分析・レポート、経営層への課題提言　等 ※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。 ※このポジションで活用している「AIスコアリング」について※ AIスコアリングはこの業務の高度化・効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。米SAS InstituteのAML/金融犯罪ソリューション「Financial Crimes Analytics」を利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！ 【配属されるグループ】 コンプライアンス統括部　AML金融犯罪対策室（東京・大阪計約50名） このうち、データ利活用とＩＴシステム構築・改善を担うチームは、管理者１名と担当者数名（中途採用入社者あり） ※配属チームについては、大阪本社を拠点としております。（現在3名とも大阪勤務） 変更の範囲：会社の定める業務

【発行枚数3,341万枚（※2025年12月末）／2025年度ショッピング取扱高：26.5兆円／教育体制・福利厚生充実◎／週1日在宅勤務可】 不正取引の防止や抑止を行うために膨大な量のデータの分析・ルール作成を行い、不正検知システムへ反映させることで、不正被害と利用阻害をともに最小化することがミッションです。 ■業務内容： ・統計分析に基づく不正抑止施策の企画と実行 ・不正検知システムにおける機械学習モデルの設計・改善による精度向上 ・ダッシュボードやレポートの整備によるデータドリブンな業務運営の促進 ・データ活用や自動化ツールを用いた業務プロセス改善の企画と実行 ・データサイエンティストの育成やノウハウ共有によるスキル定着の推進 ・データの一元管理やリアルタイム処理を目的としたデータ基盤整備の企画と実行 など カード取引を過剰に制限してしまうと、正常なカード利用まで阻害することになります。 そのため不正被害と利用阻害のバランスをとりながら、一方で不正取引を未然に防止するための新たな仕組みを企画検討し、実装させる業務も行っています。 ■技術スタック： ・プログラミング/クエリ Python/SAS/SQL ・分析/機械学習基盤 DataRobot/Databricks ・BI/可視化 Tableau/Power BI ■データの量と質について： ・会員情報・取引情報・デバイス情報を中心とした膨大かつ多様なデータ資産を保有しています。 ・日々膨大なトランザクションが発生しており、実世界の大規模データを活用した分析・開発に挑戦できる環境です。 ・現在、部門内ではデータ利活用の文化が根付いており、より高度かつ即時性の高いデータ活用に挑戦できる環境を進めています。 ■入社後の教育・成長機会とキャリアパス： ・若手社員が多くフラットな組織文化のもと、意見を自由に発信し、裁量をもって主体的に業務に取り組める環境で、経験を積みながら早期に成長可能です。 ・配属後半年程度は、不正検知業務に関する教育プログラムを実施しており、業界未経験でも必要なドメイン知識を習得できます。 ・将来的なキャリアパスとして、マネジメント領域もしくはスペシャリスト領域のいずれかを選択可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

◎Sier出身者多数活躍/システム開発経験もしくはデータ処理の経験をいかせる ◎コンサルティングや監査法人等、様々なデータに携わることができる ◎デロイトトーマツG／大手プライム案件多数／ナショナルクライアント取引多数 ◎所定労働7H／在宅可／産育休制度充実／賞与3回 ■職務内容 監査やコンサルティング業務を支えるデータ分析・処理の専門チームの一員として、以下の業務を担当いただきます。 ＜詳細＞ ・クライアントから提供されるデータの集計・加工・クレンジング・可視化（ビジュアライゼーション） ・デロイト トーマツ グループが開発した分析ツールの実行・運用 ・監査・コンサルティングプロジェクトにおけるデータ分析結果の作成・報告支援 ・業務プロセスの効率化を目的としたツールやスクリプトの設計・開発 ・チーム内外との連携による技術的課題の解決・改善提案 ＜ツール＞ SQL Server、SAS、Python、QlikView、Tableau、ACLなど ※別途、入社後研修がございます。 ■働き方 ・所定労働7H ・残業20時間程度（PJにより変動あり） ・在宅勤務可 ・家庭との両立 ∟中抜けや、子育てをしながら就業されている方にも働きやすい柔軟な就業環境です。 ■魅力、特徴 ・多様な業種のデータを取り扱えることが特徴です。 ・同じ会社で働いている職員がユーザのため距離が近く、コミュニケーションがとりやすいです。 ・データ処理に留まらずデータのビジュアル化やツール作成にもチャレンジすることができます。 ・財務データを扱うことが多いため会計知識が自然と身に付きます。 ・定型作業も一定数ありますが、その領域に関してのスペシャリストになることができます。 ・産休・育休・介護休暇取得後に復職しいているメンバーも多数おり、男性職員も積極的に育休を取得しています。 ・ワークライフバランスを重視しているメンバーが多く、閑散期には休暇が取りやすい雰囲気があります。事前に調整すれば2週間程度の長期休暇を取得することも可能です。 ・現在はリモートワークで勤務しており、今後も柔軟な働き方が可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜マネーローンダリングおよびテロ資金供与に関する対策を行うため、社内外における多種多様のデータを分析し、分析結果を活用した不審取引を検知する仕組等を構築・管理いただくポジションです。全社的にも注目度が高く、かつ社会貢献性の高い業務を担うため非常にやりがいのある業務を一から担当することができます〜 【お任せしたい職務内容】 マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ＩＴシステムのデータ利活用について、企画立案・実行を行っていただきます。なお、当社グループでは、当該分野では共通のＩＴシステム及びポリシーを構築しているため、りそな銀行だけでなく、グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。 ＜具体的な業務内容＞ ・ＡＭＬに関する各種モデルの新規構築（ＡＩ・機械学習等統計数理モデルなど） ・ＡＭＬ業務の既存モデルの管理（データ調査・リスクファクター分析・パラメーターチューニング・業務影響確認など） ・「厳格な顧客管理（ＥＤＤ）」に関するリスク評価・低減策の実行（ネットワーク分析・ハイリスク先のデータ収集など） ・ＡＭＬに関する各種リスク分析・レポート、経営層への課題提言　等 ※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。 ※このポジションで活用している「AIスコアリング」について※ AIスコアリングはこの業務の高度化・効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。米SAS InstituteのAML/金融犯罪ソリューション「Financial Crimes Analytics」を利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！ 【配属されるグループ】 コンプライアンス統括部　AML金融犯罪対策室（東京・大阪計約50名） このうち、データ利活用とＩＴシステム構築・改善を担うチームは、管理者１名と担当者数名（中途採用入社者あり） ※配属チームについては、大阪本社を拠点としております。（現在3名とも大阪勤務） 変更の範囲：会社の定める業務

〜国内ショッピング取扱高国内シェアトップ級と圧倒的規模感と成長力／楽天経済圏の確立の為に楽天グループ全体との連携やみずほ銀行との業務提携など国内外企業との連携やグローバル展開も積極的に拡大〜 不正取引の防止や抑止を行うために膨大な量のデータの分析・ルール作成を行い、不正検知システムへ反映させることで、不正被害と利用阻害をともに最小化することがミッションです。 ■業務内容： ・統計分析に基づく不正抑止施策の企画と実行 ・不正検知システムにおける機械学習モデルの設計・改善による精度向上 ・ダッシュボードやレポートの整備によるデータドリブンな業務運営の促進 ・データ活用や自動化ツールを用いた業務プロセス改善の企画と実行 ・データサイエンティストの育成やノウハウ共有によるスキル定着の推進 ・データの一元管理やリアルタイム処理を目的としたデータ基盤整備の企画と実行など カード取引を過剰に制限してしまうと、正常なカード利用まで阻害することになります。 そのため不正被害と利用阻害のバランスをとりながら、一方で不正取引を未然に防止するための新たな仕組みを企画検討し、実装させる業務も行っています。 ■技術スタック： ・プログラミング/クエリ Python/SAS/SQL ・分析/機械学習基盤 DataRobot/Databricks ・BI/可視化 Tableau/Power BI ■データの量と質について： ・会員情報・取引情報・デバイス情報を中心とした膨大かつ多様なデータ資産を保有しています。 ・日々膨大なトランザクションが発生しており、実世界の大規模データを活用した分析・開発に挑戦できる環境です。 ・現在、部門内ではデータ利活用の文化が根付いており、より高度かつ即時性の高いデータ活用に挑戦できる環境を進めています。 ■入社後の教育・成長機会とキャリアパス： ・若手社員が多くフラットな組織文化のもと、意見を自由に発信し、裁量をもって主体的に業務に取り組める環境で、経験を積みながら早期に成長可能です。 ・配属後半年程度は、不正検知業務に関する教育プログラムを実施しており、業界未経験でも必要なドメイン知識を習得できます。 ・将来的なキャリアパスとして、マネジメント領域もしくはスペシャリスト領域のいずれかを選択可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務概要： 金融業界向けの経営管理、財務・会計、リスク管理、コンプライアンス対応等の領域におけるDigital Innovationアドバイザリー。以下の5領域において、銀行・証券・保険・資金移動業者等の金融機関、規制当局、Tech企業等のクライアントを支援。 （1）RegTech、SupTechの活用・高度化に係る企画、設計、検証等の支援 （例）AML/CFT領域における異常取引検知、KYCソリューション、デジタルID基盤、経営報告や当局報告に活用する経営情報システム、顧客保護、苦情管理態勢等のコンダクトリスク管理に係るソリューション （2）ビッグデータ処理や機械学習等のデータサイエンティスト業務（PythonやSAS、BIツール、Django等を活用） （例）データ基盤整備、モデル開発・検証・文書化、モデルのシステム実装、データ処理・分析、データ分析用アプリ・ツール作成 （3）経理・財務領域の自動化、決算早期化や経営報告の高度化等の支援（BIツールやデータ処理ツール等を活用） （例）Alteryx,Power Queryなどの最新ETLツールを用いた決算数値の作成。財務会計及び管理会計を基礎とした決算数値のBI化。 （4）データ利活用の推進やデータガバナンスの整備・高度化の支援 （例）データ戦略策定、経営上重要なデータの選定・定義、データガバナンス態勢の整備、データレイク等のデータ基盤の要件定義、データ品質モニタリング等の活動の設計や関連ソリューションの導入 （5）Digital Innovationに係るプロジェクトマネジメント支援 （例）プロジェクトチャーター・計画書の作成、進捗・タスク・課題の管理、コスト・リソースの管理、変更管理と成果物の管理 ■あずさアドバイザリー部門の特徴 ・監査法人としていかなる時も「公正・中立」な立場を堅持し、資本市場のインフラの一部としての役割を担っています。短期的な成果や自社の規模拡大を目指すのではなく、常にクライアントに誠実に向き合うことを目指しています。 ・特定の領域の専門性をもってコンサルタントとして活躍したい方はもちろん、まずは将来のキャリアの選択肢を広げるために専門性を高めたい方、独立を目指す方等、様々なバックグラウンド・キャリア目標を持った方が働いています。 変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

〜イオングループ×事業拡大中の急成長企業/会員数約4000万のWAON POINTに携われる◎社員全員コアタイム無しのフレックスで在宅週3回/大手グループ手厚い福利厚生制度アリ〜 【業務内容】 グループ各社からのニーズの拡大や、グループ外へ外注している業務のグループ内製化などグループシナジーの最大化とスピード感のある施策実行を目指し、WAON POINTデータや、当社グループ企業の保有データを用いたキャンペーン企画や検証など現場のニーズを直接吸い上げながら、分析から施策提案、AIモデル開発までを一気通貫で推進いただきます。 【主な使用ツール・環境】 ・Python、SAS 【ID POSデータとは】 商品が販売された時点の情報に「ID」＝顧客IDが紐づいたデータが「ID-POS」と呼ばれます。 顧客IDは買い物客を識別するIDのことで、ポイントカード番号などがこれに該当します。 【本ポジションの魅力】 ・イオングループ各社の膨大な保有データを扱い、自身が構築したモデルや抽出ロジックが実際のマーケティング施策として実行され、ダイレクトに反応が返ってくる醍醐味があります。それぞれの特性を活かした分析手法やモデリングスキルを磨くこともできます。 ・手触り感のある施策実行や裁量権：「このターゲットにはこのクーポンを出す」などのように、仮説提案を裁量もって提案し、実行できる点。 また、単発の分析に終わらず、施策結果から改善点を見出し、次なる提案へと繋げるスピード感のあるPDCAサイクルを回すことができるため、自身の分析がビジネスに貢献している実感を持つことができます。 【働き方の魅力】 ・在宅週2回以上可能なためワークライフバランスを整えられる ・コアタイムがないためプライベートの事情に合わせて柔軟な働き方が実現可能 ・有給は入社後半年で10日付与され,有給休暇以外にも長期休暇制度がありご自身の好きなタイミングで取得いただけます。 ・転勤無しで腰を据えて働くことが可能です。 【当社メディア・広告の強み】 当社はWAONPOINT会員（※イオングループ各社アプリも含む）のデータを活用し、会員の購買データが詳細に確認できるため顧客への価値提供も競合他社と差別化の上提供できることが強みです。 変更の範囲：会社の定める業務

【SBIグループ会社との連携強化/副業・兼業等の人事制度も導入/福利厚生充実◎/従業員一人ひとりのキャリア形成やチャレンジ精神を尊重】 ■業務内容： ・個人向け与信におけるリスク管理のための各種データ分析。 ・上記をもとにしたビジネスフロントとの協議、ポートフォリオモニタリングやリスク分析資料の作成 ■本ポジション魅力： 現在、SBIグループは業容拡大中であり、その過程でリスク管理の役割や業務の幅が広がっていくことが見込まれます。当部での業務経験を通して、「リスク管理フレームワーク」を真に理解した人材のみならず、ビジネスにおいてこれからますます必要性が高まって行くであろう統計技術やExcel・SASに強い人材に成長できる環境がございます。 ■ご配属部署： ・グループ個人業務リスク管理部はSBI新生銀行グループ内の個人向け与信ビジネス全般に関するクレジットリスクを管理する部署です。銀行本体における住宅ローンや、子会社・関連会社における個人向け無担保ローンビジネスや個品割賦・クレジットカードビジネスについて、その与信戦略全般を管理・指導する役割を担っています。 ■働き方： 出社主体ですが、在宅勤務制度や時差勤務制度の利用により、柔軟な働き方が可能です（入社後、業務習得までの一定期間は出社勤務となります）。服装自由・副業可。 変更の範囲：会社の定める業務

◇◆お客さま体験をデザインし実現するカスタマーエクスペリエンスの変革をお任せ／ユーザーLTV最大化のための戦略立案／広告代理店として日本トップクラスのシェアを誇る／東証プライム上場／リモートワーク可／フレックスタイム／働き方改革制度実施◇◆ ■業務概要： ・クライアントの顧客＝ユーザーやファンに着目し、それぞれのロイヤルティを高めるための戦略、企画立案、実行を行い、LTVを最大化することによってクライアントのマーケティング課題を解決し、事業成長に貢献いただきます。 ・さらにそれらを汎用的に転用するためのロジック、フレーム、アルゴリズムの開発と実践もお任せします。 ■具体的な業務： ・クライアントの1stPartyData（PD）と2nd、3rdPDとの連携をはじめとするデータに基づいたユーザー分析、理解促進 ・データによるユーザー分析を基にした、ユーザーLTV最大化のための戦略、戦術立案と施策実施 ・実施した施策の検証および対策、打ち手の立案、実施（PDCAの推進） ・これらを通じた、CRM／カスタマーサクセスを実現するロジック、フレーム、アルゴリズムの開発 ■働き方改革について： ・会社、外出先、サテライトオフィス、自宅を状況に応じて積極的に活用の上、効率よく働くことが可能です。さらに時短にも努めています。22時〜翌朝5時までの業務は原則禁止し、きちんと休息が取れるように労務管理を徹底しています。 ・「創発・インプット・つながり」としてオフィスの在り方や意義を再定義しました。当社が目指す姿は社員ひとりひとりの仕事、成長、生活の高次元での充実です。 ■歓迎条件：別枠記載の必須条件と併せて下記に該当する方を歓迎 ・オウンドメディア、企業公式のソーシャルアカウント運用経験 ・クライアント（会員）データの運用もしくはマーケティング利用経験 ・マーケティングオートメーション（MA）の運用経験やSFDC、Adobe、Googleなどの各種資格 ・「Treasure Data」「Salesforce Marketing Cloud」「Snowflake」などのデータ基盤の利活用経験 ・統計や数理解析スキル（SASやRなど、専門ツールの利活用経験含む） 変更の範囲：会社の定める業務

■職務内容： 【役割】 個人金融部門のローン商品に対する定量的なリスクコントロール　　　　　　　　　　 【業務範囲】 ・主にSASプログラムを使ったデータ構築、ポートフォリオ分析およびレポート作成 ・貸倒れ実績に基づく定量的な審査判断サポート ・途上管理によるクレジットラインコントロール ・個人金融部門新商品開発サポート ・ローン商品に関するリスク管理状況の定期報告（当局向け・経営陣向け） ■当社の魅力： 当社は2001年に創業した比較的新しい銀行です。他行と比較してもベンチャーマインドが強く、若手であっても実力があれば責任のある職務に登用する等、スピード感と裁量をもてる環境です。また、中途入社比率7割、女性比率4割、外国籍多数在籍などダイバーシティに富んだ職場です。行員同士を互いに個人と尊重し、役職関係なく「さん」づけで呼び合うなど、立場や年齢、経歴の垣根を越えた風通しの良い社風です。また全社としては週1回早帰りの退行日を設定したり、年2回のリフレッシュウィークの実施、連続5日間休暇の義務化なども行っており、平均残業時間は10.5時間、平均有給取得率も78.9％とワークライフバランスを保つことができます。育児休業取得率は女性100％、男性53.8％と、安心してライフステージを迎えることができる点も魅力のひとつです。 変更の範囲：会社の定める業務