募集背景
「分析を、ビジネスの成果へ。そして日本の未来へ。」 当社は2034年の売上100億円という目標を掲げ、急成長を続けています。現在、多くの組織が「データはあるが活用しきれない」という課題に直面しています。
私たちが求めているのは、単にSQLを叩いて数字を出す人ではありません。データから地域の課題を読み解き、戦略へと落とし込み、自治体のリーダーに改善提案を行う。そんな**「データと社会の橋渡し」**ができる人材です。
「今の環境では、自分の分析が何に役立っているか見えない」 「技術はあるが、より上流のPM（プロジェクトマネージャー）への道筋が見えない」 そんな想いを持つあなたが、自らの市場価値を圧倒的に高められる場所。それが、当社のデータ分析支援事業です。
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。
～《位置情報ビッグデータ活用》人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援～
あなたの1行のSQLが、一つの町の10年後を変える。 スマートフォンの位置情報という膨大なビッグデータを活用し、自治体や公的機関の「意思決定」を支える羅針盤となります。
【業務概要】
• ターゲットとミッション： スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。
• 介在価値： 匿名化された人流データを解析し、「なぜこのエリアに人が来ないのか？」「どうすれば観光客が回遊するか？」を可視化。エビデンスに基づく行政運営（EBPM）の要として、地道かつ正確な分析を提供します。
• 地域の未来を導く、データ・パートナー： 綺麗なデータばかりではありません。バラバラの形式のデータをSQL/Pythonで丁寧にクレンジングし、Tableauで「誰が見ても一目でわかる形」に整える。その真面目でコツコツとした積み重ねが、行政の重要な意思決定を支え、地域の明日を動かす確かな信頼へと繋がります。
【業務内容：一気通貫の5ステップ】
- 課題抽出： 自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。
- データ抽出・集計 ： BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。
- 高度な解析 ： 特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。
- レポート作成 ： Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。
- 報告・コンサルティング ： 自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備のアドバイザリーを行います。
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「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」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】
• Tableauを用いたダッシュボード開発経験
• 異なる背景を持つメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション力
• GCP（Cloud Composer等）の知見
【求めるマインドセット】
• 誠実さ： データの正確性を守るための、地道な作業に誇りを持てる方。
• 利他性： 「誰かの役に立ちたい」「社会貢献度の高い仕事に携わりたい」という想いがある方。
• 成長意欲： 将来的には、分析の実務スキルを土台に、プロジェクト全体をリードするPMを目指したい方。
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
| 職種 / 募集ポジション | 【データ利活用部】データアナリスト／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 |