日常の『裏側』をデータで解き明かす
普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。
その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。
募集背景
当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。
私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。
今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。
案件事例
分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。
～《大規模ゲームログ分析基盤》BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略～
【業務概要】
• ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から**「運営の次の一手を決める決定的な予兆」**を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。
• 介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、**「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」**ダイレクトな手応えを味わえます。
【業務内容：一気通貫の5ステップ】
- 課題抽出： プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。
- データ抽出・集計 ： BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。
- 高度な解析 ： 継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。
- レポート作成 ： BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。
- 報告・コンサルティング ： データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。
そのほかの案件事例
他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！
データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。
①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援
アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる
使用ツール：SQL, Google BigQueryなど
②機械学習を用いたモデルの作成
クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う
使用ツール：Python
③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ
地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化
使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ
＜担当プロジェクトについて＞
本求人は、弊社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。
実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。
求めるスキル
【必須要件】 以下いずれかのご経験が1年程度ある方
• プログラミング言語を用いたシステム開発実務経験
• SQLによるデータ操作経験
• 業務でのデータの分析/活用経験
• データ分析に関する言語やツールの使用経験
（SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど）
【歓迎要件】
• 高度なSQLスキル（ウィンドウ関数等）の理解と実践経験
• 大規模な分析基盤（BigQuery等）の運用経験
• 顧客の要望をデータ構造に落とし込める設計能力
入社時研修について
分析の世界という「フィールド」に出る前に、まずは1〜2ヶ月かけて必要な武器（SQL・Python・BIツール等）の習得と、データ構造を読み解くための「型の理解」を集中的に行います。実務を想定した演習データを用い、失敗を恐れずに試行錯誤できる環境を用意しています。
★Step 1: 設計図の読み解き方を学ぶ（分析環境の理解）
データの流れを把握し、自在に抽出するための基礎体力を養います。まずはデータベースの仕組みを理解するところからスタートです。
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: ロジックを組み立てる（コーディング・加工）
生のデータを、目的に合わせて整えるスキルを磨きます。複雑なデータ構造をどう紐解き、いかにビジネスの文脈に沿った「意味のある数値」へ加工するか。そのロジックを組み立てる面白さを、演習を通じて体感するフェーズです。
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: 隠れた法則を見つけ出す（可視化・分析）
ツールを使い、データの傾向や異常値を視覚的に捉える練習をします。「なぜこの数値が動いたのか？」という仮説を立て、インサイト（洞察）を見つけ出す「分析の醍醐味」をシミュレーションします。
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: 意思決定を「攻略」する（レポーティング・提案）
最後のステップは、分析結果を他者に伝える練習です。どうすればクライアントの意思決定を支える「確信」へと変えられるか、報告のセオリーを学びます。
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
| 職種 / 募集ポジション | 【データ利活用部】データエンジニア／ジュニア |
|---|---|
| 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.カジュアル面談（30～60分） 2.書類選考 3.面接（1～2回） 4.内定 5.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・拠点 | ◆分析屋本社 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1 藤沢アンバービル4階 ◆サテライト利用可 （SHIFT東京本社） 〒106-0041 東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ 森JPタワー （SHIFT新宿オフィス） 〒151-0053 東京都渋谷区代々木3-22-7 新宿文化クイントビル |