分析屋の特長
SHIFTグループ商流を活かし、大手クライアントからのデータ分析案件が増加しています。特に、高度なデータ活用や分析基盤構築、コンサルティング業務を含むプロジェクトが増えており、優れたスキルを活かして貢献できる方やスキルの幅を広げて成長したい方を募集しています。
当社のプロジェクトは、データ分析や機械学習の実装、BIツールを活用した可視化、データ基盤の構築・運用など、幅広い業務に携わることが可能です。最新の技術やツールを活用する機会も多く、特定の業務にとどまらず、より高度なスキルを磨くことができます。
また、当社はエンジニアとしての成長機会を大切にしており、実力次第でより専門性の高い案件へアサインされる環境もあるため、スキルに応じた早期のキャリアアップも可能です。さらに、幅広い技術領域に携わることで、特定の分野における専門性を深めることができ、経験を積むことで市場価値の高いエンジニアとしてのキャリアを築くことができます。急成長中のベンチャーのような不安定な環境ではなく、安定した基盤のもとで、じっくりと技術を伸ばすことができる点も特徴です。
当社は、社員の積極的な意見や提案を大切にしています。代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く社員同士の技術交流も活発で、勉強会やナレッジシェアの場を定期的に設けており、成長意欲のある方にとって最適な環境を提供しています。
この求人にマッチする方
・PythonやSQLを駆使し、統計解析・機械学習・データ基盤構築等の実践経験を積みたい方
・クラウド環境（AWS・GCP・Azure）でのデータ分析やMLOpsに挑戦したい方
・特定業界に縛られず、幅広い業界のデータ分析を経験したい方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方
上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。
募集背景
当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸に事業を展開し、顧客の意思決定を支えてまいりました。現在は「2034年に売上100億円」という目標に向け、大きな成長フェーズにあります。
その実現のため、「人員拡大による体制強化」「既存メンバーのスキルアップと単価向上」「人月モデルに依存しない自社サービス開発」といった取り組みを進めており、技術力を深めながらビジネス成果につなげられる人材が必要不可欠です。
現在、多くの企業では「分析はしているが、ビジネス成果につながっていない」という課題があります。分析結果を単に報告するだけで現場任せになったり、高度な分析そのものが目的化してしまい、実際の成果に結びつかないことが少なくありません。
そんな中、分析屋では「データ分析をビジネス成果につなげる橋渡し」を大切にしています。当社では、データ分析の実装だけでなく、分析結果を戦略に落とし込み、改善提案まで行うことで、実際に成果を生むことに挑戦できます。
今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員であり、ゼネラリスト的に幅広く活躍できる方、または特定分野で専門性を深めつつビジネス側へ挑戦したい方を歓迎します。
これまでの経験を土台に、新たな挑戦を通じて自身の市場価値をさらに高めていきたい方をお待ちしています。
仕事内容
データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。
業務内容は大きく エンジニア領域 とビジネス領域に分かれ、ご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。
エンジニア領域
データを活用した課題解決に携わります。実務を通じて、分析スキルを磨きながら、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。
主な業務内容
・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など）
・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など）
・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など）
・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
変更の範囲：会社が指定した業務
ビジネス領域
データ分析の専門家としてのスキルを活かしながら、ビジネス側の経験も積むことができます。プロジェクトの推進や顧客との折衝を通じ、戦略的なデータ活用を支援する役割を担います。
主な業務内容
・顧客のデータ活用課題の抽出・整理
・課題解決のための方針策定と提案活動
・要件定義、KPI設定
・顧客の経営計画・業界動向を踏まえたデータ活用戦略の立案
・プロジェクトマネジメント（スケジュール管理、進捗管理、品質管理など）
・顧客との契約内容の調整、SLA管理
・チームマネジメントや若手データサイエンティストの育成サポート
変更の範囲：会社が指定した業務
案件事例
以下のような幅広い案件を通じて、データ分析のスキル向上 はもちろん、ビジネス側の視点も身につける ことができます。
鉄道会社のインバウンド対策
・海外観光客の流入データを活用し、受け入れ態勢整備に向けた課題整理
・データ調査・集計、時系列分析による需要予測、レポーティング
教育業界向け学習アプリの利用者増加施策
・アプリのアクセスログ・ユーザー行動データを分析し、KPIを設定
・A/Bテスト設計、分析結果を基に施策立案・効果検証
消費財メーカーの新商品開発支援
・BIツール（Tableau、Power BI など）を用いた分析環境構築
・パネルデータを活用しKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
ソーシャルゲームの離脱率改善
・ログデータの加工・集計・分析（Python、SQL などを活用）
・クラスタリング分析によるユーザー分類、施策立案
データマネジメント業務
・データのライフサイクル全体を通じた品質管理・資産管理
・データガバナンスの設計・運用支援
このような案件を通じて、以下のスキルを伸ばすことができます。
・データ分析技術 （Python, SQL, BIツール, 統計解析 など）
・ビジネス課題解決力 （データに基づいた施策立案・提案力）
・データ基盤構築・マネジメント （データ設計、品質管理）
＜上記以外の主要取引＞
SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
多数いただいております。
使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： BIツール（Tableau、Power BI等）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R
入社後の流れ
入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール（Tableau）、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。
研修後は実際の案件に参画し、顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義～レポーティング）を担当していただきます。
OJTを通じてスキルを実務レベルに引き上げながら、分析設計・データ活用の経験を積んでいただきます。
その後、ご自身のキャリア志向やスキルに応じて、以下のようなステップを目指していただけます。
・データサイエンティストとして専門スキルを高める道
・高度なデータ分析（統計解析、機械学習モデル構築 など）に携わる
・データ基盤構築やデータエンジニアリングのスキルを習得する
・プロジェクトリーダーとしてマネジメントに挑戦する道
・小規模案件のリーダーを経験し、プロジェクトの進行管理を学ぶ
・顧客折衝や提案活動を通じて、ビジネス側のスキルを磨く
・プロジェクトマネージャー（PM）を目指す道
・プロジェクト全体の進行管理、リソース調整、ビジネス戦略策定を担う
「分析スキルを極めたい方」「ビジネス経験を積みたい方」どちらにも適した環境が整っています。あなたのご経験や志向に合わせて、最適なキャリアを築いていただけます。
入社時研修について
SQL・Python・BIツールなど、入社後１～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
★Step 1: データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database
習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル
★Step 2: コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール ： SQL / Python / SAS / R
習得スキル ： データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎
★Step 3: データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール ： Google Analytics / Tableau / PowerBI
習得スキル ： データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用
★Step 4: レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
使用環境・ツール ： ダッシュボード（BIツール内） / PowerPoint / Word
習得スキル ： レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力
応募条件
＜必須要件＞ ※以下いずれかのご経験が2年以上ある方
・データ分析（データ抽出、統計解析、機械学習など）の実務経験
・SQL／Pythonを用いたデータ処理やシステム開発の経験 ＋ 要件定義や設計などの上流工程業務経験
＜歓迎要件＞
・分析基盤構築の経験（ETLパイプラインの開発、データウェアハウス構築など）
・BIツール（Tableau、Looker等）の使用経験
| 職種 / 募集ポジション | 【データサイエンティスト（ミドルクラス）／「技術×ビジネス」の両軸で成長！】東京・神奈川 |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 契約期間 | 期間の定め無し |
| 給与 |
|
| 勤務地 | 基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋など）を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※一部、都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 変更の範囲：会社が指定した場所 |
| 受動喫煙対策 | 本社：屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 常駐：勤務先により異なる |
| 勤務時間 | 9：00～18：00 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。 平均残業時間／月 13時間~16時間（年間平均） |
| 待遇・福利厚生 | ＜手当・福利厚生＞ 通勤手当(実費)※月上限3万円／時間外勤務手当※固定残業無し／在宅手当／休日勤務手当／深夜勤務手当／組織貢献手当※2年目以降／子ども手当/各種社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）／退職金制度（確定拠出年金）／社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担／資格取得支援制度／健康保険組合「TJK」の各種サービス（各種チケット割引など）／湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス ＜その他 労働環境＞ ・経産省健康優良法人2020~2025（中小規模法人部門）に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・リモートワーク可（リモート及び出勤の案件割合はフルリモート及び一部リモートが約80%、フル出社約20%です。案件により出勤形態が異なります） ・社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・資格取得支援制度あり ・産休・育休取得率 女性100%／男性：50%（希望者においては100%実績） 社歴や役職関係なく、希望者については、育休がとりやすい環境得です 他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 |
| 休日・休暇 | ■完全週休2日制（土日） ■祝日 ■創立記念日（8月15日） ■年末年始休暇 ■年次有給休暇 ■慶弔休暇 ■産前・産後休暇 ■育児休暇 ■サポート休暇（有給取得前3日間付与） |
| スキルアップへのサポートも充実 | 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給いたします。 ＜対象資格＞ 統計検定 /統計調査士 /専門統計調査士 / データサイエンス基礎（DS基礎） / データサイエンス発展（DS発展） / データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） /データサイエンティスト検定™リテラシーレベル（DS検定™ ★）など また、入社後1~2か月の間、データ分析基礎スキルの習得を目的とした研修も用意しております。 いずれも、データ分析案件を想定した実践的な研修となっております。 ＜研修内容＞ ・SQL研修 ・Python研修 ・BIツール（Tableau）研修 |
| 個人の働き方に合わせたキャリアパス | 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かしす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。※今回求人では対象外となります※ |
| 選考プロセス | 1.書類選考 2.面接（1～2回） 3.内定 4.内定後面談（選考FB、条件提示など） ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。 |
| 会社名 | 株式会社分析屋 |
|---|---|
| 会社概要 | 株式会社分析屋は、データ分析支援を主軸とし、IT全般にサービス領域を拡げております。 プライム市場上場の株式会社SHIFTグループとして、近年は売上150%成長を目指し高い売上高を継続しています。 |
| 事業内容 | ▶データ利活用部（一都三県勤務） 分析屋の「入り口」として、幅広い案件に対応する部門。 SQLやExcelスキルからチャレンジでき、IT未経験からでもキャリアを築けるのが特徴です。 キャリア魅力：基礎から実務を経験し、分析領域へのステップアップが可能。 ▶AIビジネス部（一都三県勤務） 最先端のAI技術を駆使し、ビジネス課題を解決に導く部門。 SQL＋Pythonを武器に、機械学習やAIモデルを活用した提案・実装を行い、顧客の成果創出を直接支援します。 キャリア魅力：高度な分析スキルとビジネス視点を兼ね備えた“次世代リーダー人材”へ成長できる環境。 ▶ACR部（一都三県勤務） データアナリストに特化し、SQLを用いて幅広い分析・レポーティング・改善提案を行う部門。 現場のデータを深掘りし、ビジネス課題を数値から解決に導きます。 キャリア魅力：データから価値を生み出し、企業変革を支える分析のプロへ成長可能。 ▶基盤運用構築部（一都三県勤務） データ基盤の設計・構築・運用を担い、大規模なデータ活用を支える部門。 SQLやクラウド経験を活かし、安定した分析環境を整備します。 キャリア魅力：インフラの専門性とデータ活用の最前線を掛け合わせたスキルが身につく。 ▶BI推進部（一都三県勤務） BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード構築を専門とする部門。 SQLに加えてTableauやPowerBIなどの経験が活かせ、企業のデータ活用を加速させます。 キャリア魅力：“見える化”を通じて経営・現場にインパクトを与える実感を得られる。 ▶SAC部（藤沢本社勤務） 上流工程・コンサルティングに特化した部門。 SQL＋Pythonに加え、課題抽出・顧客折衝力を活かし、意思決定を支える提案型の仕事を担います。 キャリア魅力：単なる分析者ではなく「顧客課題を解決するパートナー」として活躍。 |
| 企業理念 | [Mission] すべての意思決定に人間らしさを 数字が企業の人間らしさを押し殺している。 合理的なジャッジを重ねるだけなら、意思決定者はもうAIでいい。 分析屋は、合理と情理の両側面を踏まえた「おもてなし分析」で、企業の「人間らしい意思決定」を支援していきます。 [Vision] 「分析」の第一想起になる 「分析屋の分析に対する考え方」を分析のスタンダードにすることで、 すべての意思決定に人間らしさがある世界を創造する。 [Value Concept] おもてなし分析 合理と情理の両方をふまえた分析活動で顧客の「人間らしい意思決定」を支援します。 |
| 企業文化 | 1. ボトムアップの組織風土 分析屋は創業時から トップダウンではなくボトムアップ を重視。 指示を待つのではなく、自ら考え行動することで「人間らしい活躍」が可能になります。 指示命令で動くよりも、個人の主体性を発揮できる 自分の考えをベースに仕事を進められるため、成長実感が大きい その分、自律が求められる環境 2. 「合理」と「情理」の共存 データ分析の会社でありながら、数字だけではなく“人間らしさ”を尊重。 合理8：情理2 のバランスで意思決定を重視 「失敗＝減点」ではなく「失敗＝学びの種」 人に仕事を当てはめるのではなく、人の強みに合わせて組織をつくる 3. おもてなし分析 日本文化に根付く「おもてなし」をデータ分析に取り入れた独自のコンセプト。 言語化されていない潜在ニーズを汲み取り、先回りして提案 データだけでなく、直感や事情も考慮して「納得できる意思決定」を支援 著作権登録済みの「おもてなし分析」という造語を掲げ、企業文化の中心に据えている 4. 健康経営・働きやすさ 数年連続で健康経営企業として認定。 平均残業時間：15時間／月 リモート率：80％ 男女ともに育休取得実績あり（男性53％、女性100％） 年功序列ゼロ、実績と過程をバランスよく評価 5. 多様性と人間力 データサイエンティストは内向型が多いが、外向型メンバーと支え合うことでバランスの良い組織を形成 MBTIで見ると「INFP」「INTP」「ENFJ」など多様なタイプが在籍 コミュニケーションは活発で、思いやりを持ったやり取りが根付いている。 |
| 設立年月日 | 2011年8月15日 |
| 代表取締役 | 溝口 大作 |
| 従業員数 | 314人（2025年9月時点） |
| 平均年齢 | 32.3歳 |
| 資本金 | 1000万円 |
| 株式公開（証券取引所） | 非上場 |
| 主な株主 | 株式会社SHIFT |
| 主要取引先 | ・大手メーカー ・大手旅行代理店 ・大手リサーチ会社 ・大手広告代理店 ・飲食チェーン会社 ・ECサイト運営会社 ・ソーシャルゲーム会社 ・鉄道運営会社 ・サッカークラブチーム ・化粧品メーカー会社 ・製薬会社 ・国／地方法自治体 ・大学法人、教育関連会社 など |
| 売上実績 | 19億9,300万円（2025年8月実績） 16億6,200万円（2024年8月実績） 12億7,400万円（2023年8月実績） 9億4,700万円（2022年8月実績） 6億8,100万円（2021年7月実績） 6億9,100万円（2020年7月実績） 5億7,000万円（2019年7月実績） 5億円（2018年7月実績） 5億円（2017年度実績） 3億5,000万円（2016年度実績） 1億8,000万円（2015年度実績） 8,000万円（2014年度実績） |
| 本社所在地 | 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 |