【年休125日／マスク描画装置世界シェアトップクラス／抜群の収益性と安定した財務基盤をもとに最先端の製品を開発しています】 ■業務概要： 世界トップレベルのシェアを誇る主力製品のEBM（電子ビームマスク描画装置）に関する技術情報管理業務を担当していただきます。 ■業務内容： 下記の業務を担当していただきます。 ◇自然言語処理AIを活用した技術情報収集システム構築（業務比率：70％） 社内のデータベースから自然言語処理AIを活用した技術情報収集システムの仕様検討と性能評価。（AI開発／システム作成は外注先に委託していますので、仕様決めと評価が業務になります。） ※情報収集システム：作業報告からの突発異常検知システム、技術情報からの過去事例検索システム、故障部品の交換時期を予測し、不具合発生前に対処できるようにする予防保全システム ◇技術情報データベースの整備と管理（業務比率：30％） 社内に点在している装置情報を統一ルールで取り込む技術情報データベースの構築。 開発時のトラブル事例のまとめと登録 ■使用ツール： AI開発／システム作成は外部に委託しています。Ubuntu上でのサーバ、データベース、スクリプトのメンテナンス業務があります。 ■キャリアパス： 入社後は、EBM装置の仕組み、搭載部品の役割を理解いただき、機械・電気・ソフトなどの技術的な知識や、技術情報システムの活用における当社の仕事の流れをOJTキャッチアップいただきます。 その後、必要に応じて国内海外のAI学会に参加して技術動向調査を行い、当AIシステムの仕様決め、改善案立案、評価をしながら、より使いやすいシステムへの改善に寄与いただきます。 ■配属先情報： 組織構成…12名 ∟正社員8名、派遣社員4名 ∟年齢層：20代：1名、30代：5名、40代：3名、50代：2名、60代：1名 ∟業務役割について：部品品質調査：3名、部品構成管理：4名、AI活用：3名　輸出管理 1名、マネージャー：1名 変更の範囲：会社の定める業務

■□実務経験1年以上〜・分析経験からチャレンジOK！／要件定義などの上流から参画可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／平均残業18.3時間／定時退社日あり／有給休暇取得促進□■ ■業務概要 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。 プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。 ■案件例 ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■配属先について さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によってビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でもクラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。生成AIとクラウド技術を駆使して、新たな価値を提供するシステム開発を行っています。 ＜入社後の流れ＞ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 変更の範囲：会社の定める業務

【NTTデータ・あいおいニッセイ同和損保と資本業務提携あり／在宅勤務の併用／AIを中心とした統合型ソリューション企業】 ■募集背景 〜数理最適化スキルを活かし、ビジネス価値を生み出す〜 私たちはデータ分析とAIを駆使したコンサルティング事業を展開している企業です。 最先端技術を活用し、クライアント企業の課題解決をサポートすることで、より良いビジネスの未来を創造しています。 昨今、データ分析やAI構築だけではなく、数理最適化を使った課題解決を行う案件も増えてきました。 このような背景の中、アナリティスクコンサルティングの一環として私たちと一緒に課題解決を行う数理最適化スペシャリストを探しています。 ■職務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】 ・クライアントのビジネスプロセスにおける最適化問題の特定と定式化 ・数理最適化手法を用いたモデルの開発とシステム実装 ・解決策の効果測定と改善提案 ・技術ドキュメントの作成とクライアントへの説明 ・チームメンバーへの技術指導と知識共有 ※スキルに応じて数理最適化以外のデータ分析や機械学習モデル構築などの業務をデータサイエンティストとして携わることも可能です ■組織構成： コンサルティング本部にデータサイエンティスト職またはエンジニア職として所属する予定です。（技術特性およびキャリアビジョンによって決定） コンサルティング本部は３つのグループ存在し、データサイエンティスト及びエンジニアが協力しながら、顧客の課題解決に努めています。 現在は、数理最適化に特化したチームはありません。分析案件チームもしくはプロダクト開発のチームに所属していただきます。 ■働き方： ・ワークライフバランスをうまく取りながら、仕事もプライベートも楽しんでいる社員が多いのが当社の特徴の一つです。 ・業務後は先端テクノロジーのキャッチアップやスキルアップ、趣味のために時間を費やす社員も多くいます。 ・社員同士でも主体的に勉強会を開催し、ポータルサイトで情報共有したり、各自スキルアップを行っています。 ・35歳以下を占める割合が高く、結婚・育児とライフイベントを迎えると男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持てる環境でもあります。また、有給取得率は7割程度です。 変更の範囲：本文参照

■□実務経験1年以上〜・分析経験からチャレンジOK！／要件定義などの上流から参画可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／平均残業18.3H以内／定時退社日あり／有給休暇取得促進／U・Iターン歓迎！□■ ■業務概要： 生成AIを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するWebのUI画面設計・開発等を担当します。 ・生成AIシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・AIオーケストレーション、生成AIプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 ■案件例： ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・当社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■配属先について： Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術を積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ＜入社後の流れ＞ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 変更の範囲：会社の定める業務

〜ハウスメーカー業界トップクラス・大和ハウスグループのIT企業／グループ企業480社／100%自社内開発〜 ■業務内容： 大和ハウスグループ全体のIT・DXを推進する当社ですが、大和ハウス工業株式会社の情報システム部データ分析室に出向して頂き、データエンジニアとして、データ活用力強化をテーマとした各種施策を推進して頂きます。 ■業務詳細： ・統合データ基盤の保守・継続的改善活動・グループ会社への展開を検討推進 ・データ活用の企画提案をグループ会社向けに実施 ・機能開発だけではなくデータモデリングやルール/制度設計などの運用ルールの策定 ■特徴： 大規模ITインフラ（データ基盤システム）の企画、設計、開発、運用に関わることができ、システムエンジニアとしてのキャリアをしっかり積み上げられます。またデータを活用した企画・提案が可能で、データから見るビジネス課題を解決するための企画・提案を行うことができ、技術だけでなくビジネス視点も養うことができます。 ■大和ハウス工業株式会社： 住宅、賃貸、流通店舗事業などを展開する総合住宅メーカーです。 【出向期間の福利厚生制度】 ・働き方改革実践中（テレワーク、フレックスタイム、出産・育児短時間勤務制度等） ・次世代育成一時金（従業員及び配偶者が子を出産した場合、子一人に対し100万円支給） ・ハローパパ・ハローママ休暇制度（通常無給の育休の一部有給化・５日） ・Re休暇（定休日を含め連続５日以上の休暇を推奨） ※出向解除後の福利厚生は福利厚生その他欄参照。適用条件、適用開始時期は、職種や役職、配属組織、他個別事情等、によって適用条件が異なる場合がございます。 ■当社の特徴： 大和ハウスグループのユーザー系企業として、480社からなる大和ハウスグループを中心としたさまざまなお客様に対して、システム開発だけにとどまらず、ネットワーク構築及びコンタクトセンター運用など、さまざまなサービスを提供しています。「デジタルで大和ハウスグループの企業価値を高める」「大和ハウスグループに新しい働き方を実現する」というミッションを掲げ、大和ハウスグループの事業をITで支えています。 変更の範囲：会社の定める業務

■□実務経験1年以上〜・分析経験からチャレンジOK！／要件定義などの上流から参画可能／『SKYSEA』でお馴染み、CM放映中の大手メーカー兼SIer／住宅手当・家族手当・誕生日お祝い金等独自の福利厚生多数／定着率95％／平均残業18.3h／定時退社日有／有給休暇取得促進にも取り組んでおります□■ ■業務概要 生成ＡＩを活用したシステムを構成する、システムバックエンド機能の設計・開発、各種データを管理するデータベース設計、ユーザーが操作するＷｅｂのＵＩ画面設計・開発等を担当します。 ・生成ＡＩシステム開発の要件定義・設計・実装・試験 ・ＡＩオーケストレーション、生成ＡＩプラグイン、Web API、Web UIの構築・開発 【変更の範囲：会社の定める業務】 ■案件例 ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■配属先について Webアプリケーションシステムを中心としたスクラッチ開発を主な事業としていますが、DX市場に向けて、現在新しい事業領域へ注力しています。 その新しい事業領域の一つが、生成AIのシステム開発、およびデータ分析関連のシステム開発となります。案件数が急激な増加傾向にあるため、ご活躍いただける環境が多くあります。 同事業に携わっているメンバーの特徴としては、新しい技術に対してを積極的に習得し、スキルアップをしていくというポジティブな思考があり、好奇心が旺盛です。また自分の担当しているプロジェクト以外にも、仲間が困っている時は手をさしのべるメンバーが多く在籍しています。 ＜入社後の流れ＞ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 変更の範囲：会社の定める業務

■□実務経験1年からチャレンジOK！／要求分析などの最上流から参画可能／AIの先進技術を身につける事が可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／定着率95％／平均残業18.3時間／定時退社／有給休暇取得促進□■ ■概要： AIエンジニアとして自動運転／先進運転支援システム（AD／ADAS）や外観検査、病理診断や故障予知、来店者数予測など、顧客の製品、システムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発（AI-OCR等）に携わっていただきます。 ■業務内容： ・画像認識・自然言語処理を活用したDeep Learning アルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装したシステムの開発（Microsoft Edge、クラウド、オンプレ、MLOps） ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。 ・変更の範囲：会社の定める業務 ■配属予定部署の特色：一次請けの案件が多く上流工程から携わることができます。未経験の領域も上司や仲間がサポートします。また、顧問の大学教授による勉強会が月2回開催され最先端技術を学べます。 ■キャリアパス： 当社のキャリアパスとしましては、エンジニアとして配属された後、技術一辺倒ではなく、いずれはマネジメントもお任せする予定です。また資格取得のための研修も行っており、短期的なキャリアだけではなく、中長期的なキャリアも描きやすいよう設計されています。 ■当社の魅力： ・長期就業を大前提に考えている就業環境…社内ブログやＳｋｙなう（社内SNS）等を通しての情報共有などを積極的に行っており、社内の情報発信、情報共有が密に行える環境です。 社長と社員の距離も近く、会社内の情報と経営陣の考えていることの社員への伝達も頻繁になされています。 産休、育休をはじめ休暇制度も充実しており、長期的に就業されたい方は歓迎します。 変更の範囲：会社の定める業務

■□実務経験1年以上〜・分析経験からチャレンジOK！／要件定義などの上流から参画可能／顧客満足と多くのシェアを獲得しているソフトウェアを保有するメーカー兼SIer／ALL Ｓｋｙでの全社一体の組織体制／平均残業18.3時間／定時退社日あり／有給休暇取得促進□■ ■業務概要 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発を担当します。 プロンプトエンジニアリングやRAG、エージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発を行います。 ■案件例 ・生成AIによる社内ドキュメント検索チャットボット ・弊社パッケージ「SKYSEA Client View」のPCログを分析し可視化 ・製造業向けに在庫管理、財務会計の情報をMicrosoft Azure上に統合し分析 ・製品企画部門向けに製品の品質に関する情報をAmazon Web Services上に統合し分析 ・物流業向けに各種システムの業務情報を集約し経営判断情報として活用するための基盤を構築 ■配属先について さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によってビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でもクラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。生成AIとクラウド技術を駆使して、新たな価値を提供するシステム開発を行っています。 ＜入社後の流れ＞ 入社後は配属部署にてプロジェクトに参画していただきます。勉強会や研修など、必要に応じて参加できる学びの場も多数あります。ご経験を考慮しつつPL／PMなどのポジションを積極的にお任せしていきます。 変更の範囲：会社の定める業務

【クラレの研究開発を加速＊様々なスペシャリストと連携しながら業務に取り組む／2025年1月新設部署／世界トップクラスシェア製品を多数もつ化学メーカー】 ■業務内容： （1）シミュレーションデータや実験データを用いた機械学習モデルの構築や、それを応用した新材料の提案に取り組んでいただきます。 （2）研究開発の加速・効率化および高度化の目的の下、AI技術の導入、様々な視点からの活用提案、および、開発現場での実践に取り組んでいただきます。 ※AI技術の導入に関しては、大学・研究機関とのコラボレーションを積極的に推進しており、これに参画いただく業務もございます。 （ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談） ■配属部署： 研究開発本部 デジタルソリューション部（2025年1月新設） 持続的に成長する「スペシャリティ化学企業」の実現を目指し、研究開発・新事業開発の中核的存在として活動しているのが、コーポレート組織の研究開発本部です。 ■働き方・福利厚生： ・残業10〜20h程度 ・フレックスタイム制度導入 ・在宅勤務制度（上限・月12日） ・有給休暇取得率：85％（2024年度） ・離職率：1.48％（2024年度／株式会社クラレ単体） ・中途採用比率：58.6%(2024年度) ・各種手当あり： 住宅手当（支給要件有）、単身赴任手当、時間外手当、高速道路通勤補助制度(支給要件有)、ほか ・様々な福利厚生サービスに使えるカフェテリアプランあり ■当社について： 1926年創業、売上高8,268億円（2024年度）、世界32カ国・地域に100以上の拠点を誇る、大手素材・化学メーカーです。海外売上高比率は約79％と、グローバルな事業展開が進んでいます。全売上の約60％が世界トップクラスシェア製品。化学技術を駆使し、社会になくてはならない価値ある製品群を、世界に提供し続けています。 変更の範囲：会社の定める業務

【年間最大10万円の自己研鑽支援金有り/研究開発費国内トップクラスの5,500億円/130以上の世界初製品/国内売上トップクラスの自動車サプライヤー】 ■募集背景： お客様、社会、従業員の発展に貢献する世界No.1モビリティECU工場を目指し、モノづくりの変革を推進しています。「現場力」×「デジタル」でみんなが繋がり成長し、持続可能なモノづくりの戦略立案、課題解決、価値創出を推進できる仲間を探しています。 ■業務内容： 工場変革に向け、デジタルエンジニアリングおよびデータサイエンスを用いてデータから価値を引き出す業務に携わっていただきます。生産ライン設計・維持・管理する部署と連携し、データドリブン工場に向けたDX／AI構想の企画や具現化を推進いただきます。 ■業務詳細： ◇工場デジタル化構想の企画 ◇データ活用による新価値創造プロジェクト企画、推進 └業務品質向上：基盤モデル活用によるAIエージェント開発 └検査品質向上：深層学習活用した外観検査アプリ開発 └保全コスト削減：機械学習を活用した予兆検知アプリ開発 └工場最適化：数理最適化活用による最適化アプリ開発 ■業務のやりがい： ◇自分の作ったものが現場で動く達成感を味わえます。 ◇社内外の専門家との連携したプロジェクト推進のため、DX／AIの専門性を向上させることができます。 ◇課題とデータのある現場近くで、企画・開発・導入までの一気通貫を経験できます。 ◇国内外拠点との連携するため、グローバルに貢献できます。 ■ミッション： エレクトロ製造部のDXを加速するため、2025年に部内の各組織に所属するデジタルチームを結集して新設された組織です。メンバーに役立つDX／AI情報発信をしながら、無人化工場実現に向けて取り組んでいます。AI勉強会も主催し人財育成にも取り組んでいます。20代から60代までのメンバーが満遍なく所属しており、お互いの経験を学び合ったり、高め合ったりしている職場です。 ■職場環境： 20年以上勤務されているキャリア入社者も居り、組織の中枢で牽引していただいています。年齢層も幅広く、若手から幹部まで、それぞれの持ち場で活躍されています。 変更の範囲：会社の定める業務

配車アプリ『GO』（https://go.goinc.jp/）やDRIVE CHART事業（https://drive-chart.com/）を支えるデータサイエンティストとして、タクシー需要共有予測や危険運転行動検知などの機械学習モデル・アルゴリズム構築に関わる要件定義、仕様策定、データ分析、データ前処理、AIサービス実装、精度改善など、予測モデルを実サービスに適用するために必要な幅広い業務に携わっていただきます。フットワーク軽く様々な課題解決を実行できる方をお待ちしています。 ■本ポジションは、 ・AI技術開発部 アルゴリズムグループ ・AI技術開発部 データサイエンスグループ どちらかの配属を想定しています。 ※ DRIVE CHART事業は2025年8月1日に会社分割により新設されるGOドライブ株式会社に承継される予定です。 AI技術開発部 データサイエンスグループにつきましては、新会社『GOドライブ株式会社』の一員としてご活躍いただける方を募集するものです。 ■業務内容 ・事業部門または顧客とのコミュニケーションによる、予測モデル・アルゴリズムの要件定義、設計 ・多様なデータソースを元に、機械学習を中心とした予測モデル・アルゴリズムの構築、精度改善 ・実サービスへの予測モデル・アルゴリズム組み込み実装とその継続改善、モニタリング ■本業務を通じて得られる経験 ・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築する経験 ・累計数億kmを超える走行データから得られるGPS/加速度/ジャイロなどのセンサーデータや、数十万枚を超える画像データなどを用いて学習された画像認識モデルの推論結果を始め、多様なデータを活用する経験 ・サービス要件を満たしつつ技術的に解決可能な問題設定を行い、サービス実装まで自ら推進する経験 変更の範囲：会社の定める業務

GO Inc.の各種モビリティサービスを通じて発生した交通情報ビッグデータの活用を通じて、身近な交通を劇的に進化させるための仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までをお任せします。 データ分析により、モビリティサービスの利用者と運び手への理解を深め、需要と供給に影響を与える施策を評価し、不確実性を適切に取り扱うことで事業の未来を予測する中心的な役割です。身近な交通の進化にチャレンジしてくれる方をお待ちしています。 ■業務内容 ・データドリブンなアプローチで、曖昧で困難なビジネス課題を解決する ・事業部門とのコミュニケーションにより、仮説を立て、分析の方向性を決める ・モデリング、分析、実験、シミュレーションなどのデータサイエンスの手法を実行する ・事業部門に分析内容を共有し、事業の方向性に対する決断をサポートする ■募集背景 GO Inc.ではタクシーアプリ『GO』を中心に、モビリティ業界のデジタル化を推し進めています。 そのためには、モビリティを利用するユーザだけではなく、運行責任を負う事業者、実際に運転をするドライバー、法整備を進める政府・中央官公庁、課題に直面する地方自治体など、様々な関係者とともに、モビリティのあるべき姿を考え、そして実行に移していく必要があります。 決められた正解も無い中で、戦略レベルで何を描くべきか、戦術レベルで実行したことが効果があったのかについて、真正面から考えられるような分析スキルやビジネススキルを持った仲間を集めることが急務となっています。 ■解決したい課題 ・長期的なユーザ行動のモデリングと推定 ・売上とコストをユーザレベルで管理するユニットエコノミクスの健全性評価と改善パラメータの推定 ・供給力不足に対する施策の効果量シミュレーション ・場所、時間帯、天候、タクシー利用意向などを考慮した顧客体験と継続・離脱の関係を明らかにする ■開発環境 プログラミング言語：Python、R ライブラリ：pandas、statsmodels、lightgbm、pymc、econml、dowhy データベース：BigQuery 可視化：Looker、Kepler.gl、plotly 変更の範囲：会社の定める業務

Fintech／InsurTech領域では、AI技術を活用したシステム開発は急拡大しています。当社においても下記をはじめとするAI技術活用の取組みを行っております。 ■業務内容： ・資産運用や相続対策の課題を解決する自社パッケージソフトウエアの開発業務における数理最適化手法を活用した企画／技術研究 ・自然言語処理（NLP）を活用した業務資料チェック自動化による自社内生産性改善に向けた取組み ・AI-OCR、RPA等を活用した金融機関業務の業務効率改善に向けたソリューションの企画提案 ・構造化、非構造化データを活用した保険契約査定業務の自動化の研究 ■当ポジションについて： ・将来的にはAI技術を軸としたFintech／InsurTech向け新サービスの企画やマネジメントもお任せします。 ・大手金融機関との直接取引をしており、ビジネスモデルの提案、業務ロジックやコン テンツストーリーに関するご提案など最上流工程から参画いただけます。 ■当社について： 当社は30年以上前からFintechに特化し日本の金融業界の変革を支援してきました。自社システムの更なる改善や開発標準化、技術支援を進めております。 また、日本の大手保険会社様のフロントシステム、ライフシミュレーションを担う当社として、日々変化する金融マーケットや革新的なITサービスを提案しております。現在も新たな技術を積極的に取り入れお客様に提案しております。（金融機関が新規顧客を獲得するためのフロントシステムであり積極的に金融機関も新たなIT技術を取り入れていただけるシステム） 以前金融のペーパーレスが話題になりましたがそのような提案、新たな技術も当社がいち早く提案し現在多くのお客様で取り入れていただけているシステムです。直近では銀行の窓口業務を遠隔で行うような新たな取り組みを提案しております。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇全体の9割が直案件×大手企業多数取引／1社にいながら、さまざまなサービス、職能と情報交換が行え成長環境◎◇◆ ■職務内容： デジタルパートナー事業部の"Pythonエンジニア"として、当社やクライアント先のデータサイエンティストと共にクライアントのビジネス課題を解決するためにモデル開発や機能開発をお任せします。 ■仕事内容の例： 具体的には、Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをデータ活用施策に適用、実装開発を行っていただきます。 ・マッチング機能、行動予測モデル、集客最適化アルゴリズムなど機械学習モデルを組み込んだ推論API開発 ・前項機械学習モデルの学習バッチ開発 ・クラウド環境を利用した、API及びバッチのインフラ構築　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

【プライム上場JMDCグループ／健康診断の受診率向上事業で社会貢献／在宅勤務可／予防医療支援サービストップ級／49%以上の自治体へ導入／フルフレックス】 ■求人概要と採用背景 配属予定のプロダクト開発チームでは、複雑な健診・レセプトデータ（診療報酬明細書）から、治療中断者や未治療者など保健事業対象者の情報を様々な定義ごとに簡単に抽出できるデータ処理/分析システムを構築し、より多くのクライアントに多様なサービスを提供するための基盤を提供しています。 近年、顧客・案件数の増加と顧客ニーズの多様化に伴い、取り組む課題の数や重要度が大きくなってきており、チーム強化を図ることが今回の募集目的です。 ＜プロダクト開発チームの取り組み例＞ ・各事業で必要なデータ処理の新規・拡張開発 ・事業間の業務要件・仕様の標準化 ・探索的なデータ処理・分析環境の提供・改善 ・案件運用におけるデータ処理にかかるコストの削減 ■業務内容 開発メンバーと協働してプロダクト開発を牽引するPOを募集いたします。 ＜具体的な業務＞ ・プロダクトバックログや開発ロードマップの作成、管理 ・社内ステークホルダーとの合意形成 ・プロダクトの企画・要件定義・改善のリード ・プロジェクト進行・管理 ・ドキュメントの標準化、業務フロー・マニュアルの整備 ■開発環境 ＜チーム構成＞ ４名程度、平均年齢30歳 ＜開発環境＞ ・開発言語：Python ・環境仮想化：Docker ・ソースコード管理：Github ・クラウドコンピューティング：AWS ・コミュニケーション：Slack ・ドキュメント管理：Notion ・PC：MacBookPro ■関わるプロダクトについて 2022年度における実績値として全国自治体の40%を超える746の自治体へ予防医療事業支援に介入しております。予防医療事業支援を通じて1000万名を超える国民のヘルスデータの取得を実現。検診受診率や過去の生活習慣病治療歴を分析し、2022年度には国保の特定健診対象者（約1,786万人）のうち、3人に1人の行動変容を支援を実施することが出来ました。 ＜直近のPJ＞ ・生活習慣病重症化予防事業における対象疾患拡大のアップデート ・後期高齢者健診の受診勧奨事業の新規立ち上げ 変更の範囲：会社の定める業務

〜独立系Tier1メーカー！先端技術に触れられる環境／年間売上2.2兆円以上／世界27か国に拠点／グローバル人材育成／家族手当・住宅手当など福利厚生◎〜 ■職務内容： Astemo生産工場のスマートファクトリ実現に向け各種デジタル技術や工程データ収集システムによる品質トレサビリティ向上といったモノづくりDX推進の強化と製品への適用による高品質・高収益ライン構築に貢献することをミッションとし、生産拠点と連携を図りながらIoTをはじめとしたDX技術の推進と開発に従事いただきます。また、DX技術の普及と促進を目的とした社内分科会活動を通じて全国の生産拠点の方々とコミュニケーションを図りながらシナジー効果促進にも貢献いただきます。 ■具体的な業務例 製造データ利活用・DX全般に関わる生産技術業務 ・製造に関するデジタル技術のルール整備・規定化・標準化活動推進 ・ベストプラクティスの一元管理（システム構成・費用対効果等、改善活動） ・グローバル拠点調査とそのDX/IoTサポート（ベストプラクティス横展開） ・データ収集・分析・予測といったデータ利活用促進の技術支援 ◎入社後すぐの業務 まずはご経験に合わせて、可能な範囲から先輩社員の業務指示に従って対応していただきます。 入社・異動後〜３か月程度でDX/IoTの理解を深めつつ、各拠点・関連部署との連携・調査等にご対応いただきます ◎入社3か月〜1年以降 業務に慣れてきましたら、業務提案・企画・計画書の作成、上司や拠点に提出するレポートまとめなどに対応いただきます。 全社活動にも参画いただき、より多くの拠点間連携に対応する業務にも従事いただきます。 ■組織のミッション グローバルで高品質な製品を、DX活用や低炭素新技術により効率的に量産し事業体質向上をめざずモノづくり統括本部の方針に基づき、先端生産技術本部でDXを積極的に進めている生産システム開発部では、スマートファクトリ実現に向けたデジタルツール活用に取り組んでおります。 配属となるGEMBA-IoT推進課では、主に生産ラインのデータ収集・可視化・分析・予測といったデータ利活用の促進のため、クラウドによりグローバル拠点間でデータ連携を図り、製造KPI達成に向け新規製品の立上げや不良率低減などのCoPQ改善に貢献しております。 変更の範囲：会社の定める業務

〜希望勤務地への配属100％（転勤なし・UIターン歓迎）／現在7割のエンジニアがリモートワーク中〜 ■業務内容： お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 【データクレンジング】 データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 【データ基盤の構築・運用】 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 【ビックデータの分析】 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 【分析結果の可視化】 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 【データサイエンス養成講座の運用】 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 ■PJT例： 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ＜導入目的＞ 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい ＜導入効果＞ ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった ・その結果、キャンペーンの効果（売上）が10％アップし、廃棄ロスも減少 ＜分析の流れ＞ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする ■環境： ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfi re、Azure、AWS、GCP他 ※上記は業務に入られてから十分学んでいくことができます 変更の範囲：会社の定める業務

〜希望勤務地への配属100％（転勤なし・UIターン歓迎）／現在7割のエンジニアがリモートワーク中〜 ■業務内容： お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 【データクレンジング】 データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 【データ基盤の構築・運用】 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 【ビックデータの分析】 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 【分析結果の可視化】 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 【データサイエンス養成講座の運用】 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 ■PJT例： 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ＜導入目的＞ 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい ＜導入効果＞ ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった ・その結果、キャンペーンの効果（売上）が10％アップし、廃棄ロスも減少 ＜分析の流れ＞ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする ■環境： ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfi re、Azure、AWS、GCP他 ※上記は業務に入られてから十分学んでいくことができます 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇電子カルテ・医事会計システム等病院内の各システムに分散したあらゆるデータを一つに集約させる自社ITプロダクトを提供／新規事業（RWD）立ち上げに向けた積極採用／フレックス・年休125日◇◆ ■募集背景： 当社は、2025年4月にKDDIの連結子会社となり、RWD（リアルワールドデータ）の利活用推進に注力しております。本事業において製薬企業・保険会社・アカデミア等へ電子カルテ由来のデータを活用した提案を進めていくために欠かせないデータサイエンティスト・データアナリストを募集します。 ■主な業務内容： 医療機関や医学研究機関、製薬関連企業からの要件に基づき、医療ビッグデータのスクリーニング、集計、統計等のデータ分析に関する業務をご担当いただきます。 ※業務変更の範囲：会社が定める業務 ■配属先情報： RWDプラットフォーム部 ■就業環境： 社内の約半分は在宅勤務を行っており、フレックス制も導入しているため、プライベートと両立しながら働ける環境です。 ■当社について： 当社は、2004年に三重大学発のスタートアップとして設立以来、医療用DWH CLISTA!を開発・販売をおこなってきた医療データプラットフォーム分野でトップクラスのシェアを持つパイオニア的存在です。CLISTA!は、大規模病院を中心に全国約150の医療機関への導入実績があり、今後もさらなる拡大を目指しています。 さらに2023年にKDDI株式会社と資本業務提携契約を締結後、2025年4月には連結子会社となり、共同で医療データプラットフォームを構築し、50を超える医療機関と連携し、約600万人分の電子カルテ由来のデータの蓄積・分析に取り組んできました。　 今後ますます医療データの利活用促進が進む中で、KDDIグループの一員として、医療機関様、製薬等の企業様、そして患者さん向けにデータ事業を推進し、医療の発展に貢献するとともに、データに基づく患者さんへの新たな体験価値の創出を目指します。 ■当社の魅力： ・当社と同様のパッケージソフトを提供する会社は全国に数社しかなく、競合が少ないことが特徴です。 ・病院では、5〜6年に1度システムリプレイスがあることが多く、導入数が増えれば増えるほどその後の受注が増えるという仕組みで安定的な事業基盤を有しています。 変更の範囲：会社の定める業務

◆◇全体の9割が直案件×大手企業多数取引／1社にいながら、さまざまなサービス、職能と情報交換が行え成長環境◎◇◆ ■職務内容： デジタルパートナー事業部の”BIエンジニア”として、クライアントのビジネス課題を解決するためのBIツールの導入から設計/開発実装の全般業務をお願いいたします。BIツールを活用して、クライアントの経営層や各部門が迅速かつ正確な意思決定を行えるようにサポートしていただきます。 ■仕事内容の例： 具体的には、ビジュアライゼーション設計から開発実装、保守運用をお任せします。 ・データ収集／整理：各種データソースからのデータ収集、ETLプロセスの設計及び実装 ・DWH、データマート構築：DWH、データマートの設計・構築および運用 ・BIツールの開発：Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを使用したダッシュボードやレポート作成 ・データ分析／可視化：ビジネス戦略に基づいたデータ分析とその結果の可視化　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

〜東証グロース上場・ティアンドエスグループ／AI・機械学習・画像処理等、先端技術に参画／東北大学・JAXA等と共同研究／大手メーカーから直受注しており、アルゴリズムの調査~開発まで幅広く参画可能！／月平均残業12時間〜 ■業務内容： ・AIエンジニアとして、画像認識の研究開発（論文調査やアルゴリズム開発等）や製品開発（具体的な問題に対する認識精度向上）等、最新技術を用いたソフトウェア開発を行います。また、ディープラーニング等の機械学習も扱います。 ※JAXAなどとも共同研究を行っており、最新技術を扱っての開発を行っております。 ■業務の特徴： ・同社の取引先である大手メーカの研究所あるいは事業部からの要望に対して、最新の高度技術を用いたソフトウェア開発を担当します。顧客の得意とする手法を用いたり、あるいは新しい手法を適用し、最新技術を深堀りすると同時に、提案型のソフトウェア開発を進めることが可能です。 ■プロジェクト例： ・HailoエッジAIプロセッサ向けSWソリューション ・生成AIを活用したソフトウェア開発支援（プログラム実装支援／開発ドキュメント作成支援等） ・AIアルゴリズム研究開発支援（ML/DLモデル圧縮技術の研究支援等） ・AIソフトウェア受託開発（画像処理モデルの評価プラットフォーム開発／画像認識アルゴリズムの改良） ■開発環境： OS：Windows／Linux 言語：Python／C／C++／C# フレームワーク：PyTorch／NNCF／TensorFlow／OpenVINO／ROS2／OpenGL／Docker ライブラリ：OpenCV／Pythonライブラリ(主にGitHubで公開) ■当社について 【大手企業（日立・東芝・キオクシアなど）向けのソリューション提供】 ・業務アプリケーションや医療システムの開発からインフラ構築、ソフトウェア検証事業、運用・保守支援、AIテクノロジーまで。高度なソフトウェア技術と長年の実績から蓄積された経験とノウハウがあります。 【AIなど先端技術事業への注力】 ・現在は半導体分野、AI・画像認識・機械学習・自動運転といった先進技術分野にも進出。常に挑戦と進化を遂げる私たちは、明日を変え、未来を創るトータルITエンジニアリングカンパニーです 変更の範囲：会社の定める業務

【教育の未来を創るデータ分析にチャレンジ／早期に上流工程にチャレンジできる環境です！】 ■業務概要： ・当社の教育系プロダクト「教育情報分析基盤　まなBI」のバージョンアップ ・日本最大規模の自治体における教育データ分析ダッシュボードの構築・運用・保守 ・これから当社製品の導入を検討している団体への技術営業　等 ■具体的には： 1.Microsoft Azure環境またはAWS環境におけるデータベースの設計・構築・テスト 2.膨大なデータの加工処理 3.Power BIを活用したデータ可視化処理 ■本ポジションの魅力： 大企業では専門的な分野に集中することが多いが、当社ではIT技術を駆使し幅広い経験を早期に積むことができます。 ・システム開発の初期段階からプロジェクト全体に関わり、要件定義、設計、開発、テスト、運用までのフルスタックな経験が可能。 ・クラウド環境（AWS、Azureなど）や生成AIを活用した最新のIT技術に触れる機会があり、幅広いIT分野の知識を深めることができる。 ・アジャイル開発やDevOpsなどの最新開発手法に触れ、効率的で柔軟な開発プロセスを学び、技術力を向上させるチャンスがある。 ・技術革新の最前線でアイデアを形にし、より高度なプロジェクトに挑戦できるため、早期にITエンジニアとしてのキャリアを確立できる。 ■入社後に期待していること： ・早期にプロジェクトに参画し、技術的な課題解決やシステム開発を推進する。 ・最新のIT技術を駆使したシステム開発やクラウドインフラの構築、データベース設計など、幅広い技術領域に対応する。 ・実務やスキルアップ支援制度を活用し、未経験の技術領域にもキャッチアップする。 ・チームメンバーとの緊密なコミュニケーションを通じて技術的な議論や問題解決を行い、プロジェクトの円滑な進行に貢献する。 ・技術的なスキルに加え、問題解決能力やチームワークを発揮し、チームで高い成果を創出する。 ■組織構成： ・プロダクトデザイン部　第2ユニットには、計10名（内訳：男性５名、女性５名）が在籍しています。 ・年齢は20代〜50代の幅広いメンバーが在籍し、活発に意見を出し合いながら活躍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

【地域の未来を創るデータ分析にチャレンジ／早期に上流工程にチャレンジできる環境です！】 ■業務概要： ・当社の行政系プロダクト「行政情報分析基盤」シリーズのバージョンアップ ・新規プロダクトの設計・構築・テスト ・これから当社製品の導入を検討している団体への技術営業　等 ■具体的には： 1.Microsoft Azure環境におけるデータベースの設計・構築・テスト 2.膨大なデータの加工処理 3.Power BI、Tableau等のBIツールを活用したデータ可視化処理 ■本ポジションの魅力： 大企業では専門的な分野に集中して経験を積むことが多いですが、当社ではIT技術を駆使し、幅広い経験を早期に積むことができます。 ◎システム開発の初期段階からプロジェクト全体に関わり、フルスタックな経験と戦略的運営やチームマネジメントスキルが養える。 ◎最新のIT技術、クラウド環境（AWS、Azure）や生成AIを活用したソリューションに触れる機会があり、データ分析やビッグデータ処理、セキュリティ対策など幅広い知識を深められる。 ◎アジャイル開発やDevOpsなど最新の開発手法を実践的に学び、効率的で柔軟な開発プロセスを習得可能。 ◎こうした経験により、キャリアの初期段階から高い技術力を持ったエンジニアへと成長し、ITエンジニアとしてのキャリアを早期に確立できる。 ■入社後に期待していること： ・早期にプロジェクトに参画し、技術的な課題解決やシステム開発を推進することが期待されます。 ・最新のIT技術を駆使し、クラウドインフラの構築、データベース設計など幅広い技術領域に対応して頂きます。 ・経験やスキルを活かし、未経験の技術領域についても実務やスキルアップ支援制度を活用してキャッチアップしてください。 ・チームメンバーとの緊密なコミュニケーションを通じて、技術的な議論や問題解決を行い、プロジェクトの円滑な進行に貢献してください。 ・技術的スキルだけでなく、問題解決能力やチームワークを発揮し、チームでより高い成果を創出しましょう。 ■組織構成： プロダクトデザイン部 第1ユニットには、計8名（内訳：男性7名、女性1名）が在籍しています。20代〜50代の幅広いメンバーが在籍し、活発に意見を出し合いながら活躍しています。 変更の範囲：会社の定める業務

■業務内容：医療ビッグデータ分析システム『DATuM IDEA（デイタムイデア）』事業において、統計学スペシャリストとして下記業務をお任せします。 【業務詳細】 （1）統計解析・コンサルティング業務 ・製薬企業様やアカデミアの研究者に対する統計解析手法の設計、解析計画の立案、各種コンサルティング メディカルアフェアーズ、臨床開発部門、製薬企業のデータサイエンティストの方へリアルワールドデータを活用し、研究計画の策定から統計解析、論文化支援等までを一貫してサポートします。 （2）治験サービスに関わる共同研究の推進 ・医療機関や研究者と連携し、治験サービスに関わる共同研究を推進 データベース研究の具現化に向けたフロント業務を担当し、製薬企業との協働も行います。 ■『DATuM IDEA（デイタムイデア）』事業： DATuM IDEA（デイタムイデア）は、TOPPANが提供する医療情報分析・提供サービスです。次世代医療基盤法認定事業者との連携により収集された医療現場由来のリアルワールドデータをご提供する、 TOPPANの医療情報分析・提供サービスです。 お客さまのニーズに応じてご利用頂けるよう、Webツールサービス、解析・レポートサービス、データセット提供サービスの3つのサービスをご用意しており、各種医療機関や製薬企業、医療機器メーカーをはじめとした国民の健康に資する事業において、活?が期待されています。 （参照：https://datumidea.jp/) ■出向先について： TOPPANホールディングス株式会社への出向を前提とした募集になります。（労働条件はTOPPAN株式会社から引き継ぐ） 2023年10月より持株会社体制への移行に伴い、当社は旧凸版印刷株式会社から名称変更し、TOPPANホールディングス株式会社となりました。当社およびTOPPANグループは、「印刷テクノロジー」をベースに「情報コミュニケーション事業分野」、「生活・産業事業分野」および「エレクトロニクス事業分野」の3分野にわたり幅広い事業活動を展開しております。

〜希望勤務地への配属100％（転勤なし・UIターン歓迎）／現在7割のエンジニアがリモートワーク中〜 ■業務内容： お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 【データクレンジング】 データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 【データ基盤の構築・運用】 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 【ビックデータの分析】 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 【分析結果の可視化】 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 【データサイエンス養成講座の運用】 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 ■PJT例： 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ＜導入目的＞ 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい ＜導入効果＞ ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった ・その結果、キャンペーンの効果（売上）が10％アップし、廃棄ロスも減少 ＜分析の流れ＞ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする ■環境： ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：SPSS Modeler、Tableau、PowerBI、Spotfi re、Azure、AWS、GCP他 ※上記は業務に入られてから十分学んでいくことができます 変更の範囲：会社の定める業務