データサイエンティスト/データアナリスト_シニアメンバー

Mission

「働くをもっと楽しく、創造的に」

2000年、インターネットの登場に感動し、いてもたってもいられず学生ながら起業。インターネットはきっと、世界を大きく変えていく。そして、たくさんの幸せをつくりだしていくに違いないと確信し、仲間とともにチャレンジをつづけてきました。
最初は手探りでしたが、「自分たちが働きたい会社をつくろう」という想いはやがて、「働く」ということそのものを変えていきたいというミッションにつながっていきました。
人生の大半を過ごす「働く」という時間を、もっと楽しく、創造的なものにしたい。そうすることで、人生を充実感のあるものにし、より社会を豊かにしていけると、私たちは信じています。

Vision

「すべての人に、一歩先の働き方を」

ITに詳しい人もそうでない人も、業界業種、性別年齢も関係なく、世界中のあらゆる人に一歩先の働き方を届けたい。二歩先でも三歩先でもなく、誰もが安心して足を踏み出せる「一歩先」を常に提供するからこそ、世の中の働き方をアップデートし続けることができると考えています。

Value

「 Take Ownership（自分ごとでやりきる） 」

仕事の目的を背景含めて深く理解し、単なる作業ではなく意味を持った仕事として、自分自身の意思を持って主体的に取り組む。一度手をつけた仕事はしっかりと最後までやり抜き、自分自身の手が離れたとしてもその成果を見届けるところまでを自分の仕事だと意識する。

「Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）」

私たちは困難な社会課題に取り組むベンチャー企業。たとえ前人未踏の領域であったとしても、新しい発想をもって果敢に挑戦し、期待や想像を超えてワクワクするような驚きを創り出す。未来を待つことなく、スピードこそ価値だととらえ、自ら一歩先をつくりだしていく。

「Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）」

自分の役割を部門や役職の壁を越えて他者視点で見つめ直し、全体最適の目線で行動する。周囲を巻き込みコラボレーションを生み出すことで、1+1を3にも4にも変えていく。間に落ちるボールを拾いあい、相互に未来を見つめて声をかけあうことで、全員で勝つチームへ。

「Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）」

働く仲間となるチームを信頼し、多様な違いを受け入れ強みへと変えていく。顧客へのリスペクトを忘れず、伴走するパートナーとして共に成長する。働き方を変えていくことが私たちの使命。未来に誇れる仕事を成し遂げて、これからの社会を豊かにしていこう。

会社紹介

私たちkubellは、中期ビジョンとして「中小企業No.1 BPaaSカンパニー」、長期ビジョンとして、あらゆるビジネスの起点となる「ビジネス版スーパーアプリ」を掲げ、急成長を続けています。主力事業である、国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」の導入社数は93.6万社を超え（2025年6月末日時点）、""社会的インフラ""として認知・利用されるプラットフォームへと成長。さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaS（Business Process as a Service）に着目し、2023年からは業務プロセス代行サービス「Chatwork アシスタント」の提供を開始。立ち上げから約2年で「ARR9.5億円」を超えるなど急成長を実現しています。

kubellにおけるBPaaS戦略ではChatworkのユーザー数を活かし、まず顧客数の最大化を志向して面を確保。その後、AIエージェントによる技術革新を前提にAIドリブンなオペレーションを追求していきます。

＜参考資料・リンク＞
・2025年12月期 第2四半期 決算説明資料

採用背景

Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。

ポジションのミッション・魅力

【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
⚫︎導入社数93.6万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています
⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です

【2】kubellグループの事業戦略推進の支援
⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます

▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
▶︎「BPaaS戦略」
「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
▶︎「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
⚫︎０→１、１→１０、１０→１００〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です
⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます
⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です

業務内容

kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
kubellのデータスペシャリストは、こうしたデータを様々な切り口で扱いながら、kubellグループ横断でデータ利活用とオペレーショナルエクセレンスを推進することでグループシナジーの創出を支援し、グループのミッション・ビジョンの実現に貢献していく役割を担います。

このようにデータへの役割が大きくなっていく中で、kubellではデータアナリストとデータサイエンティストの両方の役割を募集しています。

データアナリスト（メイン業務）
ビジネス課題をデータで解決する役割です。
- 主な業務: BI/ダッシュボード開発、データマート構築、KPI可視化、ビジネスインサイト抽出
- 必須スキル: SQL、BIツール、データモデリング
- 歓迎スキル: 機械学習の基礎知識、統計分析

データサイエンティスト（メイン業務）
機械学習・統計モデルでビジネス価値を創出する役割です。
- 主な業務: 機械学習モデル構築、予測分析、統計的手法による仮説検証
- 必須スキル: Python/R、機械学習、統計分析
- 歓迎スキル: SQL、BIツール、データエンジニアリング

ご自身のキャリア志向や強みに応じて、いずれかの役割を中心に担当いただきます。
また、将来的に両方の領域にキャリアを広げることも可能です。データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、相互に学び合いながら成長できる環境です。

＜具体的には＞

1. データマートとデータモデルの設計・構築
- ビジネス要件に基づいたデータマートの設計・構築
- dbtを用いたデータモデリングと最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス要件に基づいたデータ分析を実施し、戦略的示唆を抽出
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
- 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. 学習データと機械学習モデルの設計・構築
- データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
- ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発
- 機械学習モデルのビジネス装着と効果測定

5. AI/LLMを活用した業務効率化
- LLMを用いた業務自動化の検証と実装
- セールス活動の要約・分析、業務プロセスの自動化支援
- 生成AIコーディングの活用推進

6. データマネタイズ・新規価値創出
- データセリング・データマネタイズの企画と実行
- データアセットの棚卸しと価値評価
- 外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進

7. データパイプラインの設計・実装
- Snowflakeを中心としたデータパイプラインの設計・実装
- データの収集、変換、ロード（ETL/ELT）プロセスの最適化
- 外部ツール（Pendo、Salesforce、MAツールなど）とのデータ連携

8. データ品質とガバナンス
- データの品質管理とガバナンスの実施
- データの整合性と一貫性を確保
- データクレンジングプロセスの標準化、データガバナンスポリシーの策定

9. チーム協業とステークホルダー連携
- データアナリスト/データサイエンティスト/データエンジニア、Salesforceエンジニア、BizOpsとの連携
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、データドリブンな意思決定の支援
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

必要なスキル・経験

データアナリストまたはデータサイエンティストのいずれかを満たす方を募集します。
候補者様のこれまでのキャリアやご志向に応じて、面談・面接を通じて柔軟に対応致します。

＜データアナリスト志向＞
1. 業務経験
- データアナリティクスまたは関連分野での実務経験（5年以上）
- チーム開発経験および他部門との協業経験
- データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングのリード経験
- 分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験

2. 技術スキル
- SQLの実務経験（5年以上）
- 複雑なクエリの作成と最適化（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数、CTEなど）
- パフォーマンスチューニングの実践経験
- 大規模データセットの効率的な処理
- BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか）
- ダッシュボードのアーキテクチャ設計・開発・運用
- ビジネス部門への導入支援とトレーニング経験
- データマートおよびデータモデルの設計・構築経験
- dbtなどのデータモデリングツールを用いた大規模開発経験
- データモデリングのベストプラクティスの理解と実践
- クラウドデータウェアハウスの実務経験
- AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
- PythonまたはRの実務経験
- pandas、numpy、matplotlib等を用いた高度なデータ分析
- データの前処理、探索的データ分析（EDA）、自動化スクリプトの開発
- 統計分析の実務経験
- 記述統計、相関分析、仮説検定の実践的な活用
- Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
- 優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
- 自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
- ビジネスの文脈を深く理解し、データから戦略的示唆を引き出す能力
- チームワークスキルとリーダーシップ
- プロジェクトマネジメントスキル

＜データサイエンティスト志向＞

1. 業務経験
- データサイエンスまたは関連分野での実務経験（5年以上）
- チーム開発経験および他部門との協業経験
- 機械学習モデルの構築・評価・運用のリード経験
- ビジネス課題に対する機械学習ソリューションの企画・実装経験
- 分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験

2. 技術スキル
- PythonまたはRの実務経験（5年以上）
- pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなどの高度な使用経験
- データの前処理、探索的データ分析（EDA）、特徴量エンジニアリング
- 複雑なデータパイプラインの設計・実装経験
- 機械学習モデルの構築・評価・運用の実務経験
- 分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションなど多様な手法の実装経験
- モデルの評価、改善、A/Bテストによる効果検証
- 本番環境へのモデルデプロイとモニタリング経験
- 統計分析の実務経験
- 仮説検定、A/Bテスト、因果推論、ベイズ統計などの実践的な活用
- 実験計画法の設計と実装
- SQLの実務経験（3年以上）
- 複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数など）
- 大規模データの効率的な処理
- クラウドデータウェアハウスの実務経験
- AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
- Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
- 優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
- 自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
- 複雑なデータセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対する戦略的インパクトを説明する能力
- チームワークスキルとリーダーシップ
- プロジェクトマネジメントスキル

あると望ましいスキル・経験

・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングに関連する実務経験
・dbtの使用経験
・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスの使用経験
・機械学習モデルの構築・評価の経験（基礎レベル可）
・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス）
・BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解
・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識
・AI / ML Opsに関する基礎理解
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識

求める人物像

・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方

参考資料

• 中小企業No.1 BPaaSカンパニーに向けた全社横断データソリューション組織の挑戦
• 【イベントレポート】データ活用に基づく意思決定で事業戦略を推進。ビジネス組織を横断する、データソリューションチームの挑戦