データ戦略

仕事概要

データを「将来のプロダクト価値」に変換するため、何のデータを、いつまでに、どのような形で蓄積・資産化するかというデータ戦略に最終責任を持ちます。 日本独自のナレッジやクリエイティブ品質を構造化し、AIが最高の推論を行うための「参入障壁（Moat）」となる知的財産（IP）を築き上げることがミッションです。

具体的な業務内容として

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• データ資産のロードマップ策定： 事業戦略から逆算し、AIの精度やプロダクト体験を劇的に高めるために必要な独自のイベント、ログ、ラベル等のデータセットを定義し、その収集サイクルを設計する。

• 「使われるデータ」の意味定義（セマンティック）： AI Tech LeadやAnalytics Engineerと連携し、データが「増えても・変わっても・AIに使われても」壊れないよう、データの意味、単位、前提を「プロダクト」として定義・標準化する。

• データ資産によるMoat（参入障壁）の構築： 単なるログ蓄積ではなく、競合が模倣困難な学習用ナレッジ資産としての価値を高めるためのデータスチュワードシップの実行。

• 意思決定の型化と価値実証： 自らSQLや分析ツールを使い、蓄積したデータが実際にAIの精度向上や事業KPIにどう寄与するかを可視化し、次の投資判断を主導する。

必須スキル

・データ基盤の設計・構築経験（DWH / データレイク）
・SQLを用いた高度なデータ分析・モデリング経験
・DWH（BigQuery / Redshift / Snowflake等）の設計・運用経験
・事業部門と連携したデータ活用戦略の立案経験
・AIツールを活用したデータ分析・業務効率化の経験

歓迎スキル

・データ基盤領域での実務経験3年以上
・dbt等のデータ変換ツールの導入・運用経験
・データガバナンス / データカタログの設計経験
・AI/ML向けの学習データ設計・品質管理の経験

求める人物像

・“将来価値”から逆算できる戦略思考

・定義に強い（言葉と仕様を固め、再利用可能にする）

・意思決定と合意形成に強い

・“使われるデータ”に責任を持つ