社内カンパニーとして2018年に設立された『データアドベンチャーカンパニー』に配属となり、データアナリストとして以下の業務をお任せします。 ■大切にしている価値観 『分析やデータ活用は、ビジネスに価値を生むための手段のひとつ』 当社が考えるデータのプロフェッショナルとは、 データを手段として使ってビジネス成果に結びつけられる人材です。 データ分析は中間成果物なので、それだけでは利益になりません。 分析して終わり、データ基盤を作って終わりではなく、施策に落ちて成果を生むか、 成果をどう測定し検証するかまで考え、業務の中で改善をし続けられる人です。 ■仕事内容 顧客先に常駐し、「クライアントの中の人」としてデータ分析に基づいた顧客のビジネス課題解決に向けた包括的なサポートを行います。100％直請けの案件で、ご希望や、キャリアプラン、お持ちのスキルに合わせた案件に携わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ 戦略策定からデータ活用によるご提案まで一貫して携わり、顧客の最適な意思決定を支援します。 ◎ヒアリングによるデータ活用戦略立案〜方針策定 ◎必要なデータの抽出、集計（SQLなど） ◎可視化、分析（GA・BIツールなど） ◎意思決定やネクストアクションにつながる示唆出し、提案 ◎施策案出し、施策評価 ※ひとりがすべてを担うのではなく、チームでご支援することが多いです ■事例 ◇大手通信会社での融資サービスの分析（Web解析、顧客分析、BIツールによるデータの可視化） ◇EC事業会社にて、事業部全体にデータドリブンな意思決定プロセスの定着（データ分析基盤の再構築、予測モデルを取り入れた目標設定） ◇大手ソーシャルネットワーキングサービスでのデータ分析基盤整備とデータ分析とtableauのダッシュボード作成 ◇スポーツ関連IoT企業にて、分析業務の属人化による課題を仕様書の整備やデータの可視化により解決 ■取り扱うデータ 売上データ、POSデータ、Webサイトアクセスデータ、会員情報などのテーブルデータが中心 ※案件により異なります ■データアドベンチャーカンパニーとは データプロフェッショナル人材が顧客先に常駐し、データ利活用の面から顧客のビジネス成長やDX推進を促す事業を展開しています。 変更の範囲：会社の定める業務

●会計ソフトシェア27年連続トップクラスの自社サービス展開 ●開発はすべて自社内で完結／技術力の高い環境でエンジニアスキルをUPできる 全社横断でのデータ利活用、AI活用を推進する「データ戦略」のもとDatabricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。AI、データを活用したDXの加速のために、ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、DXプロジェクトにおいて、設計・実装フェーズをリードするエンジニアリーダーを募集しています。 ■業務内容 ・データプラットフォーム（Databricks中心）の構築/運用設計/全社展開 ・データ基盤（収集、加工、可視化）のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード ・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援 ・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善 ・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション（ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進） ・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計 ・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む ■働く魅力 弥生では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。 アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。 ■開発環境 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など）、Databricks ・データ処理：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：Amazon RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・IaC：Terraform ・言語：Python ・BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI 変更の範囲：会社の定める業務

◆伊藤忠商事と資本業務提携／ファミリーマート約7000店に導入される人型AI『レイチェル』で店舗運営をサポート／ハイブリット勤務（出社、リモートワークどちらもOK）◆ ■募集背景 クーガーのバーチャルヒューマンエージェント「レイチェル」は、ファミリーマート7,000店をはじめ、アパレル・小売など複数の大手企業に導入が進んでいます。レイチェルのミッションは「人を成長させる」こと。このミッションを提供先の現場で本当に達成できているかをデータで証明し続けることが、事業拡大の最重要ドライバーです。 導入先企業では売上の2〜3％向上という効果をすでに分析から確認しています。今後さらに拡大する導入先において、同様のビジネスインパクトを次々と発見・証明していくために、このポジションを強化します。 ■概要 顧客の現場データと自社プロダクトのログを横断的に分析し、「レイチェルが導入企業にどんな価値をもたらしているか」を定量的に示すインサイトを生み出すことがミッションです。 分析の目的は事業課題の解決と顧客への価値証明です。「何を分析すべきか」という問いを自ら設定し、その答えを数字で示し、社内外のステークホルダーを動かすところまでを担います。 ■業務詳細 - 顧客・プロダクトチームへのヒアリングを通じて、抽象度の高い課題を構造的に整理し、分析すべき「問い」と仮説を自ら設定する - 自ら立てた仮説を検証するために、売上・在庫・KPI・利用ログ等の業務データをSQLで抽出・加工・集計する - 統計的因果推論の各手法を用いてレイチェル導入効果（売上貢献、業務改善など）を定量化する - 分析結果に自分なりの考察と施策提案を加え、レポートにまとめる - 社内のエンジニア・顧客管理チームおよび顧客側ステークホルダーへ説明・プレゼンテーションを行う - 分析結果をプロダクト改善のフィードバックとして還元する ■環境・要素技術 データベース：MySQL 可視化ツール：Tableau、PowerBI モデリング：Python, R その他：GitHub, Slack, JIRA, AWS, Azure 変更の範囲：会社の定める業務

＜生成AI×人材育成で行動変容をリード／生成AIなどのデジタル技術で全社の業務プロセスを変革／生成AI活用を軸とした全社教育・人材育成施策を設計・推進＞ ■業務内容： 生成AI活用を軸とした全社教育・人材育成施策を設計・推進するとともに、社員の行動変容・学習文化の醸成をリードします。 また、社内外への情報発信を通じて生成AI活用を加速させる役割を担っていただきます。 ■業務詳細： （1）生成AI教育・人材育成の設計と推進 ・全社向け生成AIリテラシー教育、職種別・階層別教育の企画・運営 ・DXキーマン／領域キーマン育成プログラムの設計・伴走 ・教育と実務活用（KPI・成果）を結びつける仕組みづくり （2）組織文化・行動変容の醸成 ・『生成AIを使うのが当たり前』になるための行動設計・仕掛けづくり ・現場の成功事例・失敗事例の抽出、ストーリー化、横展開 ・社内コミュニティ、勉強会、ワークショップの企画・運営 （3）生成AIエバンジェリストとしての活動 ・社内ポータルやイベントを通じた生成AI活用の啓発・発信 ・経営層・本部長層への説明・メッセージ設計支援 ・社外事例・最新動向の収集と、自社文脈への翻訳・共有 ■組織のミッション： BRデジタル革新部は、生成AI・AI・デジタル技術を活用し、アイシングループ全体の業務変革と生産性向上を牽引する役割を担っています。 戦略・推進室では、技術導入にとどまらず、『人・組織・文化』まで含めた変革を推進し、全社員が生成AIを当たり前に使いこなす状態を実現することを目指しています。 ■業務での英語使用： メール／ほとんどない 資料・文書読解／時々ある 電話会議・商談／ほとんどない 駐在／基本的にない ■業務のやりがい： ・技術トレンドの伝達役ではなく、組織の行動様式を変える中核的役割 ・全社規模で人と仕事の関係性を変える経験ができる ・生成AI×人材育成×組織開発という、希少価値の高いキャリア形成 ・経営・現場・専門部門をつなぐ『翻訳者』として活躍できる ・教育・啓発にとどまらず、業務成果につながる変革に関われる 変更の範囲：技術職・事務職・技能職業務

【管理職として部門運営を主導／集計・データ処理の専門性を拡張／BPRや組織づくりにも挑戦可能】 ■企業概要 1967年設立のマーケティングリサーチ企業です。アンケートデータを中心とした調査支援を強みに、多様な業界の意思決定を支援しております。近年はログデータや顧客保有データ活用にも領域を広げ、データソリューション事業を拡大しております。 ■採用背景 クライアントニーズの高度化に伴い、集計・データ処理部門の体制強化を進めております。部門運営だけでなく、人材育成や業務改善、BPR推進を担う管理職層の増強が必要となり、事業拡大を牽引いただけるマネジャーを募集しております。 ■業務内容 企業のマーケティング課題解決に向け、アンケートデータや各種データを正確かつ効率的に処理する組織を統括し、品質向上・生産性向上・人材育成を推進していただきます。 ・部門業績管理 ・メンバーの育成、指導、評価 ・社内案件相談窓口対応 ・集計、データ処理業務の品質管理 ・業務フロー見直し、改善推進 ・BPR企画および実行 ・ASSUM、SPSS、Tableau、SQL、R、Python等の活用支援 ・ログデータ、顧客保有データ案件の推進 ■組織構成 部長兼務のマネジャー1名体制のもと、20代から50代まで幅広い年代のメンバー14名が在籍しております。 ■サポート体制 まずは既存案件の理解や組織状況の把握からスタートいただきます。その後、現任者や関係部署との連携を通じて業務理解を深め、徐々に部門運営や育成業務を担当いただきます。経験を活かしながら無理なく独り立ちできる環境です。 ■業務の特徴 管理職でありながらプレイヤーとしての専門性も高められるポジションです。集計・データ処理だけでなく、業務改善や組織設計、新技術活用にも携われます。データエンジニアリングやデータサイエンス領域へ挑戦できる点も大きな特徴です。 ■求人魅力 ・部門運営や事業拡大に直接関与でき、経営視点を養いながらキャリア形成が可能です。 ・フレックス制、コアタイムなしの働き方を導入。成果重視の環境で裁量を持ってマネジメントに取り組めます。 ・集計業務だけに留まらず、BPR推進や新領域開拓、データサイエンス関連業務など幅広い経験を積み、市場価値向上を目指せます。 変更の範囲：本文参照

★データ分析×AI利活用で事業推進支援！課題設計からモデリング・分析、検証まで一気通貫で支援！キャリアアップに合わせて、より上流の業務をお任せ！ ★入社後メンターとともにご経験に合わせた1〜2か月の研修を実施！ AI・データ分析を用いたコンサルティングで、多様な業界の課題解決を行う同社にて、データサイエンティストのジュニアアナリストとして、ご入社いただきます。 最初は分析・モデリングや検証の部分に携わっていただき、キャリアアップに伴って、より上流のお客様の課題設定などから携わっていただきます。 ■業務詳細 ・クライアントが保有する各種データ（金融・決済・通信・EC 等）の整理・前処理（クレンジング） ・Python・SQL等を用いたデータ分析および統計解析の実施 ・機械学習モデルの構築、チューニング、精度検証 ・分析結果の解釈および示唆の抽出 ・分析結果を踏まえたレポーティング・資料作成 ・プロジェクトメンバーとのディスカッションを通じた改善提案 ■案件に関して 金融業界から決済や流通・小売等の非金融業界まで幅広く、データ分析コンサルティングやAIモデル構築支援の実績があります。 ＜事例＞ ・カードローンの事前与信モデル/人的審査モデルの構築・活用支援 ・AIを用いた電子書籍のラベリング業務の効率化支援 など ■育成体制 ＜入社後研修＞ ・期間：2週間〜1ヶ月 (入社時のスキルセットによって変動) ・担当：データサイエンティスト職のメンバー ・内容：データサイエンスとして最低限必要なコーディング・機械学習モデリング技術の習得 ＜OJT＞ 実際のプロジェクトに参画いただき、教育を受けながら実務にも取り組んでいただきます。 ■キャリアパス 以下のように徐々にキャリアアップが可能です。 ・ジュニアアナリスト：基礎力の構築 ・アナリスト：分析実装の中核 ・スペシャリスト：分析とビジネスの橋渡し ・マネージャー：課題設定とプロジェクト推進の責任者 ■同社に関して AI・アナリティクスを軸に、金融を中心とした多様な業界で、課題設定から分析実装・運用まで一気通貫で支援するグロース市場上場企業です。 コンサルティング事業で得た知見をもとに、プロダクト開発および提供も行っています。 変更の範囲：会社の定める業務

営業企画、商品企画、マーケティング経験を活かしてデータコンサルタントにチャレンジ！ データ利活用の経験を活かし、クライアントの事業課題解決をしていきたい方やプロジェクトマネジメントのスキルを身に着けたい方におススメのポジションです！ データの観点からMaaSビジネスを推進している顧客の意思決定の支援、サービス改善支援を担当頂きます。BIツールで分析ダッシュボードを作成し、システムログデータやユーザの属性情報、地理情報などを集積、分析したデータを元に課題ついて仮説立て、サービスおよび運用改善提案を含むレポート、運用そのものの改善など通して顧客ビジネスの成功へ貢献して頂きます。 ＜業務例＞ ・モビリティサービス実証実験の運営支援プロジェクトにおけるデータを元に課題についての分析、顧客への改善レポート業務 ・自治体等の関係者への合意取り付けに向けた、運行ログやユーザ情報などの詳細データ集計およびグラフ作成業務 ■サステナビリティ推進が注目されている背景と私たち（サステナブルビジネス統括部）の役割について 現在日本では気候変動と環境問題、少子高齢化による労働力不足、地方の過疎化による地域間格差の拡大などの社会問題が深刻化しています。これらの社会課題に対処するため、サステナビリティ推進や技術革新などが求められています。GXは脱炭素化を通じて環境負荷の低減を目指し、ドローンは業務効率化や省人化によって労働力不足に対応し、MaaSは移動の最適化で地域間格差の解消や持続可能な都市環境の構築に貢献することができる点から、これらの市場は今後さらに拡大が見込まれています。 ■サステナブルビジネス統括部について（展開しているサービス一覧） ・GXソリューション部（脱炭素ビジネス支援G）：脱炭素経営・運用支援、脱炭素クラウドツールの導入/サポート、ビジネス支援（拡販・人材育成）など ・交通DXソリューション部（モビリティビジネス支援G）：モビリティソリューションの導入・運用支援、実証実験代行、データ分析支援、ビジネス支援（拡販・人材育成）など ・スマートシティソリューション部（社会実装支援G）：スマートシティに関連するテクノロジーの社会実装支援および技術開発支援（事業推進/事務局/PMO）を対応。 変更の範囲：会社の定める業務

■本ポジションの魅力： ・日常業務の理解からスタートし、最終的にはデータ分析・業務改善を担うポジション ・PowerBIやVBAを活用し、全社の販売管理データを可視化・改革 ・成長企業の中核として業務プロセス変革に関与 ■募集背景 売上拡大に伴い、販売管理業務の高度化とデータ活用による業務改善が急務となっております。 現状は手作業・属人化の部分も残っており、データを基にした業務改革を推進できる人材を募集します。 ■職務概要 入社後は販売管理に関する実務（出荷・在庫管理・請求業務等）を経験しながら業務理解を深め、その後データ分析・業務改善を推進いただきます。 ■職務詳細 ▼入社後（〜半年） ・出荷進捗管理（出荷計画に基づく管理） ・在庫管理および部材発注業務 ・販売管理データの集計（Excel／VBA、Power Query） ・請求業務対応 ▼習熟後（半年〜1年） ・販売管理データの統合・可視化（PowerBI） ・各システムからのデータ整備および管理 ・業務改善（自動化・効率化）の企画・推進 ・他部署との連携・改善提案 ■業務の特徴 ・日常業務（進捗管理／在庫管理）とデータ分析の両方を担う点が特徴です ・単なる分析ではなく、現場理解を基にした改善が可能です ・BIツールを活用しながら、業務プロセス全体に影響を与える役割です ■配属組織 営業管理グループ（データ集計担当：2〜3名） ※BI・VBA経験者が在籍しており、ノウハウ共有が可能な環境です ■キャリアパス ・業務改善／データ分析の中核人材へ成長 ・将来的には全社のデータ活用・DX推進を担うポジションへのステップアップが可能 ■こんな方におすすめ ・Excelスキルを活かして、データ分析領域へステップアップしたい方 ・単純な事務ではなく、改善・企画業務に携わりたい方 ・成長企業で自身の市場価値を高めたい方 変更の範囲：会社の定める業務

【「働きがいのある会社ランキング」ベストカンパニー／完全内製の分析チーム／縦横の幅広いキャリア形成】 必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 ■業務詳細 ◎データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案：事業の抱える課題を解決して成長を実現 事業課題に即したデータ分析の設計／データの抽出・可視化・分析／分析結果の報告及び施策提案／その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ◎データ分析環境の構築・改善：事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行うことのできる環境を作る KPI設計及びデータの定義／DWHの構築及び改善／BIツールを用いたデータの可視化及び改善／データ活用を促進するための社内教育／その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ※扱うデータ…自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）／顧客の属性データ、顧客の時系列情報／自社社員の行動データ（架電履歴など）／WEB広告の配信成果データ等／テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）／音声データ（通話） ※使用技術…データ基盤：BigQuery、TreasureData／データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet ■魅力 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます ・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です ・データ分析チームが拡大途上の状況なので、分析チームの組織づくりに興味がある方や、ゆくゆくは分析組織のリーダーを目指したい方にとって価値のある経験を積むことができます ■組織構成 マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名（2024年4月時点） 変更の範囲：会社の定める業務

【トヨタグループ／業界大手・日本のカーナビゲーション等のデータベース設計を支える部門での募集／リモート・フレックスなど柔軟な働き方◎】 ◎SV等での管理業務の経験のある方からの応募歓迎　※派遣社員の管理業務割合が5割程度です ◎ニッチな業界ですが業界シェア高く、専門性を高められます ◎ITやDXを駆使して、同社のデータ収集業務の改善を行っていきたい方歓迎 ■業務内容： 主にカーナビゲーションシステム向け地図データベースの情報収集を行います。道路（高速・一般道）系の情報収集業務をメインに、道路担当者問い合わせ対応／外注管理／派遣管理（進捗管理・業務指示・QA対応）／工程設計業務／業務改善検討を行っていただきます。 ■業務詳細：【変更の範囲：会社の定める範囲】 ・派遣オペレーター社員15名の管理業務 ・社内外の調整・打合せ ・新規開通道路の情報収集（WEBや官報から）、図面の開示請求 ・現地調査部門へ依頼のための指示書の作成→調査後のデータベース作成部署への連携 ・既存道路の情報メンテナンス（新旧道路情報の比較等） ・関係企業や取引先（道路を管理する行政機関等）とのやりとり ※社内オペレーターの管理等が5割、社内打合せ・調整等が2割、実務作業が3割程度です。 ※現在は社員2名、派遣15名（男女比＝2:15）で上記業務をおこなっています。今後は体制強化を行い、IT活用促進、業務改善やシステム導入に向けて更に動いていきたいと考えています。 ■キャリアパス： 入社後まずは業務の流れを覚えていただき、半年後くらいから主担当として先輩のフォローのもと一部コンテンツの仕様検討、工程設計、進捗管理に携わっていただきます。 ■働き方： 在宅勤務制度はありますが、部署内および他部署とのやり取りも多く発生することから、対面コミュニケーションを取る方が多い職場です。 とても柔軟な社風で、新たな仕組みをどんどん取り入れています。 ※今後は社員一人ひとりが希望する働き方が実践できるような職場つくりを目指しています。 変更の範囲：本文参照

〜コンサル未経験者歓迎！〜 □■IPO準備中／『個人の想いに光をあてる』ことをミッションに、事業開発者・企画者に焦点を当てたサービスづくりを手がける企業■□ ■業務概要： リサーチコンサルタントとして、企業のマーケティング課題に対し、調査企画から分析・示唆抽出、提言までを包括的にリード いただきます。 自社生成AIプロダクトを活用し、スピードと深さを両立したリサーチアウトプットを創出する役割です ■業務詳細： ＜企業課題の把握・調査企画＞ ◇クライアントのビジネス課題・意思決定ポイントの整理 ◇調査目的の明確化と最適なアプローチの立案 ◇調査企画書・提案書の作成 ＜調査設計＞ ◇定量調査の設問設計（調査票の構築） ◇定性調査のインタビューガイド作成 ◇仮説構築および検証観点の整理 ＜分析・インサイト抽出＞ ◇自社AIプロダクトを活用した効率的な分析 ◇データ・発話内容からの洞察整理 ◇分析ストーリーの構築および示唆抽出 ＜クライアントへのアウトプット提供＞ ◇レポート作成（AI生成結果の編集・ブラッシュアップ含む） ◇クライアントへの報告・ディスカッション ◇調査結果を踏まえた戦略的提言 ＜ナレッジ構築・プロセス整備＞ ◇調査設計・分析・示唆創出ノウハウの体系化 ◇チームメンバーの育成・レビュー ◇プロダクト改善へのフィードバック ■プロジェクト事例： ・不動産売買領域におけるCSプロセスの可視化と成約支援サービス導入可能性を検証する市場調査 ・結婚領域におけるCS動向の再理解とメディア・カウンター戦略の再設計を目的とした市場分析 ・中古車保証の顧客ニーズと競合構造を踏まえたアフター保証サービス改善に向けた調査・示唆創出 ・新価格帯パーソナルケア商品のブランドKPI測定と認知・非購買要因の把握による改善示唆抽出　他 ■期待役割： 以下のような役割を担い、顧客の意思決定を支えるリサーチの価値創出をリードいただける方を求めています。 ・企業課題の整理および調査企画のリード ・調査設計・インタビュー設計の質の高度化 ・生成AIプロダクトを活用した効率的な分析・示唆創出 ・クライアントへの戦略的アウトプット（提案・レポート） ・ナレッジ体系化およびチームの示唆創出力強化 変更の範囲：会社の定める業務

●社会の「負」を解決する事業創出企業の主軸事業／住宅補助有／残業月20〜30h ●文鎮型（社長→部長→リーダー→メンバーの4階層）の組織構造かつ未上場の為、事業開発をはじめとするあらゆる意思決定スピードが速い ●事業開発に必要なスペシャリストが全て社内に在籍。外注を使わない。成長を加速させる鍵は"オールインハウス" ----- ■業務内容： レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証／自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発／業務効率化のための機械学習モデリング／統計モデリングによるKPI等の予測／自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発／統計モデリングによるKPI等の予測／自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ※扱うデータ…自社サイトのアクセスログデータ／顧客の属性データ、顧客の時系列情報／自社社員の行動（架電履歴など）データ／WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等／テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）／音声データ（通話）／その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ※使用技術…Python・R・SQL（BigQuery、Presto）・Stan ■魅力：インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 変更の範囲：会社の定める業務

◇◆土日休み／賞与4.7ヶ月分〜／創業360年以上の歴史を持つ老舗企業／東証スタンダード上場グループ◆◇ ■採用背景 大木Gは顧客管理システム、需要予測、受発注のシステム化、ネットワーク構築等々の業務システム化に向けての運用に力を入れています。これに伴い、在庫業務効率化に向け、新たにデータサイエンティストとしてAI・データ分析をお任せできる方の募集を行います。 ■業務概要 データサイエンティストとして、データ需要予測をし、在庫管理を担っていただく業務です。経営層直下で動いていく裁量のあるポジションです。 ■業務内容 ・在庫管理のデータ需要予測 ・データ・AIを用いた在庫管理業務の分析、施策案の考案 ・各業務部門との対話を通じた課題抽出 ■ミッション 医薬品や健康食品、化粧品等の物流事業を展開している中で、AIを活用した物流センターの在庫管理、業務効率化を目指しています。 ■配属部門 本社の経営企画室に配属予定です。 ■働き方 ・残業は月10-20時間程 ・土曜出勤なし 仕事とプライベートを両立できる働きやすい仕事環境です。 変更の範囲：会社の定める業務

〜働きがいのある会社ランキング連続受賞／創業以来黒字経営〜 ■業務内容 当社が運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ■扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ■使用技術 言語：Python（Scikit-learn、Pytorch、Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：Google Cloud、AWS ■魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 など 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容： お客様向けファンコミュニティのネイティブアプリケーション（DtoCプロジェクト）を開発します。 アプリ上でのお客様の想い・熱量をデータという形で抽出・加工、解析・分析、を行います。 お客様が感じている価値を一緒に育ていけるような、お客様に寄り添ったサービス・ファンコミュニティマーケティングを構築していくため、分析結果を企画側に提案し、共に要件・企画（新サービス／新機能／イベント等）の検討などを行います。 ■具体的には： ・データの収集、整理、分析 ・統計モデルの開発 ・データのレポーティング（ダッシュボード構築） ・若手データサイエンティストへのコーチング ・他のチームメンバーと緊密な連携 ・開発ドキュメントの作成 ・AI/機械学習を活用した業務改善 ・最新IT技術、技術トレンドの吸収／導入 ■採用背景： ユーザーの熱量を維持・向上させるするために、ユーザーと繋がるファンコミュニティマーケティングアプリ（DtoCプロジェクト）の開発をしております。アプリを通じ、ユーザーを理解・分析し、得られたデータを元に新たなる商品やサービス開発を行う予定です。以前よりも増して開発体制の強化を図っているため今回の募集に至りました。 ■キャリアプラン： ◇役職：係長、将来的に管理職へとキャリアアップすることができます。 ※マネジメントではなく、専門・スペシャリストとしてのキャリアプランも選択できるよう上司と相談しながらキャリアアップすることができます ◇環境：基本は浜松駅北オフィス勤務ですが、在宅勤務と併用して業務遂行可能です。 ■入社後の教育体制： OJTで業務の立ち上がりをサポートします。 各自のご経験や状況に応じて、社内外の研修に受講いただくことも可能です。 ■スズキならではの仕事のやりがい： これまで、お客様へメーカが直接デジタルマーケティングのサービスを提供する機会は、ほとんどありませんでした。 今後お客様がスズキ製品を購入後の所有・使用期間で直接つながり続けることで、新たなビジネス・スズキの企業価値をお客様へ提供し続け、お客様の声をダイレクトに感じられる職場です。 変更の範囲：会社の定める業務

≪未経験からマーケティング戦略を実践で学べる環境／現場を支える社内コンサルタントとして、「分析→提案→実行」まで一気通貫で関われるポジション≫ リプライスが展開する「再生住宅」事業において、商品仕入れ・販売企画の判断材料となる市場分析や販売戦略立案をお任せします。 全国の営業メンバーと連携し、データをもとに“売れる戦略”を描く仕事です。 ＊アパレルショップ店長、コンビ二エンスストア店長、中古貴金属店店長、大学職員など様々な業種・職種出身の方が活躍中です！ 【具体的な業務内容】 ・物件の販売データや地域特性に基づく市場分析 ・分析結果から見える課題の抽出と改善提案 ・営業・企画チームとのディスカッションによる戦略の立案 ・新しい指標や分析手法の検討・実装 ＊営業3〜5名のチームに対してこのポジションが1名担当として付き、営業チームと連携して業務を行っていきます。 ■仕事の魅力 ◇「考える力」が、そのまま価値になる。 リプライスのマーケティングは、数字を眺めるだけの仕事ではありません。 現場の営業と対話しながら、「なぜ売れたのか？」「なぜ伸び悩んだのか？」を一緒に考え、仕入れや販売方針の改善につなげていく。そんな“思考型マーケティング”です。 データを読み解き、仮説を立て、戦略を描く。その一つひとつの思考が会社の成長につながります。 ◇未経験から“社内コンサル”を目指せる環境 大切なのは、経験よりも「学ぶ姿勢」と「考える力」。実際に、販売職や接客業から転職し、いまや事業戦略の中核を担う社員も多くいます。 教育前提のOJT体制やチーム連携により、マーケティングや分析の基礎から着実にスキルを磨ける環境です。 ＊抜擢人事も多いです。早期にチームリーダーとして、戦略立案、マネジメント経験を積み、自身を成長させる機会があります。 【休日休暇について】 年休120日(火・水)に対し、月に2回好きな曜日に休日を振替できる「ポジティブチェンジ制度」の活用が可能です。また、有給平均取得日数も11日と、休日も取りやすいです。 【会社について】 「誰もがより良い生活を。そのために私たちは、自ら変化を創り出し、進化し続けます。」をテーマに掲げ、中古住宅を再生して販売する“再生住宅”の企画・流通事業を展開しています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜世界的バッテリーメーカー・優良企業での全社横断の業務プロセス改善／成長企業・積極設備投資中/HEV車向けバッテリー世界No.1/電池事業を中心に地球環境のクリーン化に貢献する事業を展開〜 特定の製品や工程に限定されず、開発・購買・生産・管理部門といった全社機能の業務プロセスを対象とした改善プロジェクトをリードしていただきます。業務プロセスにおける課題、真因を特定し横ぐしで改善を進めていく裁量の大きなポジションです。 ■具体的な業務： ・各部門の業務プロセスの現状分析と課題抽出：各部門へのヒアリングやデータ分析を通じて、ボトルネックとなっているプロセスや潜在的なリスクを特定します。 ・改善施策の企画・実行：データに基づいた具体的な改善策（システム導入、ルール改定、業務フロー標準化など）を企画し、プロジェクトオーナーとして関係部門を巻き込みながら実行します。 ・効果検証と定着化：施策実行後の効果をKPIで定量的に測定・評価し、次の改善アクションに繋げます。また、新たなプロセスが現場に定着するまでのフォローアップやナレッジ共有も行います。 ・全社業務ルールの標準化：QMS（品質マネジメントシステム）との整合性を図りながら、実効性の高い業務基準・要領・手順を策定し、全社へ展開します。 ・関係部署との調整・ファシリテーション：部門間の利害を調整し、全社最適の視点から合意形成をリードします。 ■やりがい・組織風土： ・部門横断で全社的な業務改善を推進するため、会社全体の生産性向上に直接貢献でき、自らの提案や施策が組織全体に影響を与える実感を得られます。 ・各部門や現場との連携を通じて、コミュニケーション力やファシリテーション力が磨かれます。 ■募集背景： グローバルな競争を勝ち抜き続けるためには、全社的な業務品質の向上と生産性の最大化が不可欠であり、本ポジションは、全社的な業務品質向上と生産性向上を推進する専門組織の中核メンバーとして、全社横断の業務改革をリードしていただくポジションです。 世界No.1メーカーの「次の成長」を、仕組みづくりで支える。このダイナミックな挑戦に、共に取り組んでいただける方のご応募をお待ちしています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜世界的バッテリーメーカー・優良企業での全社横断の業務プロセス改善／成長企業・積極設備投資中/HEV車向けバッテリー世界No.1/電池事業を中心に地球環境のクリーン化に貢献する事業を展開〜 特定の製品や工程に限定されず、開発・購買・生産・管理部門といった全社機能の業務プロセスを対象とした改善プロジェクトをリードしていただきます。業務プロセスにおける課題、真因を特定し横ぐしで改善を進めていく裁量の大きなポジションです。 ■具体的な業務： ・各部門の業務プロセスの現状分析と課題抽出：各部門へのヒアリングやデータ分析を通じて、ボトルネックとなっているプロセスや潜在的なリスクを特定します。 ・改善施策の企画・実行：データに基づいた具体的な改善策（システム導入、ルール改定、業務フロー標準化など）を企画し、プロジェクトオーナーとして関係部門を巻き込みながら実行します。 ・効果検証と定着化：施策実行後の効果をKPIで定量的に測定・評価し、次の改善アクションに繋げます。また、新たなプロセスが現場に定着するまでのフォローアップやナレッジ共有も行います。 ・全社業務ルールの標準化：QMS（品質マネジメントシステム）との整合性を図りながら、実効性の高い業務基準・要領・手順を策定し、全社へ展開します。 ・関係部署との調整・ファシリテーション：部門間の利害を調整し、全社最適の視点から合意形成をリードします。 ■やりがい・組織風土： ・部門横断で全社的な業務改善を推進するため、会社全体の生産性向上に直接貢献でき、自らの提案や施策が組織全体に影響を与える実感を得られます。 ・各部門や現場との連携を通じて、コミュニケーション力やファシリテーション力が磨かれます。 ■募集背景： グローバルな競争を勝ち抜き続けるためには、全社的な業務品質の向上と生産性の最大化が不可欠であり、本ポジションは、全社的な業務品質向上と生産性向上を推進する専門組織の中核メンバーとして、全社横断の業務改革をリードしていただくポジションです。 世界No.1メーカーの「次の成長」を、仕組みづくりで支える。このダイナミックな挑戦に、共に取り組んでいただける方のご応募をお待ちしています。 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

【半導体製造などに利用される真空装置メーカー／世界トップクラスシェア】 ◆業務内容 半導体製造装置のAI開発及びデータ分析に関する以下のシステムの企画・開発及びデータ分析業務を担当していただきます。 ・システム及び要件に適したAIの選定と開発 ・AIの学習と推論結果の妥当性検証 ・AIを用いたシステム開発やプロセス最適化 ・データ分析（Data Science）による課題把握と業務改善、意思決定支援 ・グループ会社や外部協力会社との調整・管理、レビュー業務 ◆当社の強み： ・『真空技術で産業と科学に貢献する』という企業理念のもと、真空技術を活用した製造装置を提供しています。 世界トップクラスのシェアを誇るLCD（液晶ディスプレイ）製造用スパッタリング装置をはじめ、エレクトロニクス・自動車・環境・IT・食品・先端医療等、様々な業界を最先端技術でリードしています。 ・真空の応用範囲はスマホやタブレット等の情報通信機器や輸送機器、環境分野、医療技術分野に至るまで多岐にわたります。 当社の3つの強み『研究開発』『グローバルネットワーク』『CSソリューション』を駆使し、社会課題の解決に寄与する製品や技術を提供しています。また、得意とする薄膜技術をコアビジネスとし、性能的に差別化された商品の開発、業界に先駆けた技術開発による製品の開発を行うと同時に、グローバル化を推進しコストダウンや単純化、共通化、標準化を図ってまいります。

■ポジション概要： 婦人科領域（FEMCLE／ビリオノイド）のグロースを幸引し、既存顧客基盤を活用しながら新たな事業機会を創出できる事業開発人材を募集します。顧客接点から得られるデータやインサイトを活用し、既存事業の高度化新規テーマの創出サービス拡張を推進します。単なる企画部門ではなく、実装まで責任を持つポジションです。 ■業務内容： まずは今後注力をしていく婦人科領域（FEMCLE／ピリオノイド）のグロース責任を担っていただきます。 1）FEMCLE事業のグロース戦略設計・実行 └市場構造・競合分析 └ターゲットセグメント再定義 └価格設計・提供価値の再構築 └KPI設計・モニタリング体制構築 2）既存願客を起点とした新規事業探索 └既存顧客への構造的ヒアリング └潜在ニーズの特定・テーマ選定 └ニッチトップを狙える領域の特定 └PoC設計・初期販売・改善 3）新規事業立ち上げ〜グロース └MVP設計 └セールスストーリー構築 └初期顧客獲得 └再現性のある販売モデル構築 ■ポジションの魅力： ◎事業ポートフォリオを創る側に回れる └単一事業の運営ではなく、複数事業を創出するフェーズに関われます。 ◎経営直下での意思決定経験 └事業の取捨選択を含め、経営に近いポジションで推進できます。 ■当社の特徴： ◇当社は、予防医療テックで健康支援サービスを提供する第二創業期のベンチャー企業です。「テクノロジーとつながりで健康意識の温度をあげる」をミッションに掲げる当社は、創業以来「オンライン禁煙診療」や、オンライン問診を起点に従業員の心身の健康課題を可視化し、必要な医療へのアクセスや組織の生産性向上につなげる企業向けヘルスケアサービスを展開しています。延べ約230組合、企業1,600社への健康サポート実績があり、加入者数約700万人以上のネットワークを有しています。 ◇社内では3つのHRポリシー「Professional」「Enjoy the changes」「Gift」を基準に透明性のあるフラットな組織づくりを行い、独自人事評価制度「PULSE」に基づいた評価を行なっています。能力や熱意のある人にチャンスを与え、互いの得意領域を補完しあってプロジェクトや事業を推進するので、次のチャレンジに繋がっています。 変更の範囲：会社の定める業務

〜1975年創業以来黒字経営／国や地方公共団体など官公庁がメインクライアント／全国に約1600ある自治体の半分に当たる800以上の自治体と取引実績有◎〜 新規開設する帯広新拠点にて、入社直後は自治体を中心とした営業活動をお任せします。 当社は官公庁案件も多く、入札での案件獲得が発生します。 案件の獲得に向けて、役所や民間クライアントとのファーストコンタクト・関係構築をお任せします。 単に数をこなす営業スタイルではなく、深耕営業になります。 未経験から専門性を身に着けて頂けるポジションです。 営業活動と並行して新拠点の体制を整備し、将来的には下記の一連の業務に携わって頂きます。 （1）営業提案活動 既存顧客営業とあわせて、新拠点となりますので新規開拓営業も行うことになると思います。 （2）企画設計 調査手法や人員、工程などを考え、調査を計画 （3）調査準備 調査員・オペレーターに対する指導など。 （4）調査実施〜集計・報告書作成 調査実施後の調査票をチェックし、集計。報告書を作成しクライアントに提出します。 ※上記の一連を原則としますが、業務仕様等によっては一部分に特化して担当する場合もあります。 【調査例】 ・まちづくり（都市計画）、道路計画、交通計画等の基礎となる調査に関わる業務 ・国や自治体の行政に関わる世論調査や計画策定 ■全社研修について（いずれも1.5〜2日程度で実施しています） └入社後、段階に合わせ3つ研修をご用意しています。 　（1）入社時研修　　（2）3か月目：フォローアップ研修　（3）2年目研修 また、入社後は札幌拠点のメンバーと連携をしながら進めて頂く流れを想定しております。 その為、帯広⇔札幌の往来が月に1〜2回程度発生する見込みです。 変更の範囲：会社の定める業務

【40以上の事業を展開する年商1400億円超のメガベンチャー／分析したデータが意思決定に反映／大規模完全独立資本で成長環境の中で様々なチャレンジができる環境】 ★RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ／音声データといった非構造化データを扱うことができます★ ■業務概要： 「意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる」ために、必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進を担っていただきます。 基本的に、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 データ系職種の中でデータアーキテクトの領域に該当する業務を、事業状況に応じて担当いただきます。 ■業務内容：データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行える環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 ・KPI設計及びデータの定義 ・DWHの構築及び改善 (BigQuery) ・データ活用を促進するための社内教育 ・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、LookerStudio) ■扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ■使用技術 ・言語：Python、R、SQL ・データ基盤：BigQuery ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・環境：Linux ・クラウド：Google Cloud(Dataform、Dataplex)、AWS ・バージョン管理：Git、Github ■メンバー構成(2025年7月) マネージャー1名、データサイエンティスト3名、データアナリスト4名、データアーキテクト6名 変更の範囲：会社の定める業務

【世界トップクラスシェア多数／東証プライム上場上場／創業108周年の優良化学メーカー／離職率：1.1％、平均勤続年数：21.2年、月平均残業時間：11.0時間】 ■求人ポイント： ・電子材料・ライフサイエンス・環境事業・化成品・セメントの各分野にて、もっと幸せな未来をつくる価値創造型企業で働いてみませんか？ ・年休121日／年次有給休暇取得率75.8%／平均勤続年数：21.2年／離職率1.41％／産休・育休後の復職率100％で長期就業環境も整っています。 ・働いた分はしっかり稼ぐ！充実した手当＆残業代は1分単位で支給！ ・完全週休二日とフレックス勤務、充実したワークライフバランスを実現出来る職場です。 ■職務内容： 25年4月の新設チームの発足にあたり、ご経験に応じて下記業務に従事していただきます。詳細は面談にてご説明します。 ■具体的な職務内容： ・データ活用、企画、アーキテクチャ設計、構築、プロジェクト管理 ・データ整備、データ品質運用管理 ・データ活用推進施策企画、実装 ・データ活用推進ユーザー支援 ・メンバーマネジメント、チームビルディング支援 ■魅力： ・入社年次に関わらず仕事を任される社風で、裁量をもって業務に取り組むことが出来ます。 ・離職率が低く、WLBの良さ、福利厚生も魅力。とても働きやすい環境です。 ■当社の特徴 2018年に創業100周年を迎えた当社は、無機・有機化学品の製造・開発において、100年前の創業当初より磨き続けてきた無機・有機材料の特有技術を有しており、生活のあらゆる面に利用されております。「化成品部門」「セメント部門」「電子材料部門」「ライフサイエンス部門」「環境事業」の5つの部門から成り立ち、ガラスや半導体、食品、建物、ダム、オムツなど私たちの生活になくてはならない製品の原料を扱っております。創業当初から製造しているソーダ灰やポリ塩化ビニルをはじめとする化成品や国のインフラ構築には欠かせないセメント、世界トップシェアを誇る半導体用多結晶シリコンなど幅広い事業ポートフォリオを築いており、社会のニーズに応える製品・サービスを社会へ提供し続けております。 変更の範囲：会社の定める業務

【日本の半導体を再び世界へ】政府と国内大手企業が出資し設立！社会的意義とベンチャーならではの面白さ／自身の成長が会社・事業の成長へ〜 ■求人概要： 事業成長と中長期的な経営戦略を支えるデータサイエンティストとして、組織全体に関わる重要な業務を幅広く担当いただきます。 ■業務内容： ・社内各部門の課題整理 → データ分析テーマへの落とし込み ・ダッシュボード（Power BI / Tableau等）の設計・運用 ・KPI設計とモニタリングの仕組みづくり ・データ活用による業務プロセス改善・意思決定支援 ・データ活用文化の醸成（勉強会・ワークショップ企画） ・特徴量設計、データ前処理、仮説構築と検証の高速化 ■Rapidusについて： 〜日本の半導体を再び世界へ〜 半導体は「産業のコメ」ともいわれる、今やあらゆる技術の開発、進化に欠かせないものとなっています。かつては世界でも最先端の半導体製造国であった日本ですが、現在は海外の半導体やファウンドリが台頭し、日の丸半導体は劣勢にあります。そんな中で最先端の2ナノ半導体及びさらにその先の次世代半導体の国内量産を目指し、設立されたのが同社です。 変更の範囲：会社の定める業務