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【28卒】データアナリスト（ビジネスコンサルティング×高度アナリティクス）～データ×人間の力でビジネスを革新する、顧客理解No.1を目指すプロフェッショナル集団～日本全国どこからでも勤務可能
担当業務（概要） クライアントの経営陣や事業部門に対し、データおよび数理モデルを活用した企業変革・事業課題解決を支援します。単なるデータ集計・分析にとどまらず、データを用いて人間の論理的思考や意思決定を最大化させる「データインフォームド」のアプローチにより、ビジネスの「あるべき姿」の構想から現場での実行まで伴走します。 担当業務（詳細） データ可視化・分析業務 BIツール（Tableau, Looker, PowerBIなど）を用いたデータのビジュアライズ レポーティング ダッシュボードの設計・作成 データ基盤・前処理 データ分析に必要な加工・整備 データクレンジング処理 オペレーションの構築 コンサルティング・示唆出し 分析結果に基づくビジネス的示唆の導出 課題解決に向けたネクストアクションの検討・提言 新規プロダクト・サービス開発 自社アセット（AI-Informed Platform等）やデータを活用した新規サービス・プロダクトの企画および分析設計 業務の魅力／面白さ 「分析して終わり」にしない手触り感 課題の「問い」の発見から現場での施策実行・効果検証まで一気通貫で伴走し、目に見える事業成果を創出します。 意思決定を拡張する「データインフォームド」 複雑なビジネス課題をデータの視点で紐解き、人間の思考を最大化させるクリエイティブなアプローチを行えます。 生成AI×データ基盤の最先端領域 自社基盤「AI-Informed Platform（AIP）」や独自「ゾクセイメソッド」など、次世代の意思決定プロセス構築に直に携われます。 テクノロジーによる社会課題解決 自社プロダクト（マイグル）を通じた交通渋滞解消や地方創生など、事業を通じて社会へダイレクトに貢献できます。 プロジェクト実績例 大手鉄道事業者 CBM（状態監視保全）への統計・機械学習の適用 人流データ分析による収益向上施策 交通系ICカードデータ等を活用した共同特許出願 地方自治体・インフラ 都市OS×自社プロダクト「マイグル」連携による交通渋滞解消 富山エアポート連携によるAI・データ人材の育成と地方創生 最先端AI活用 「AI-Informed Platform（AIP）」を活用した次世代型意思決定プロセスの導入支援 活用テクノロジー／利用サービス（一例） 開発言語： SQL, Python など BIツール： Tableau, Looker, PowerBI など 開発環境： GCP, Microsoft Azure, AWS 育成・研修制度（未経験でも安心のサポート体制） 専任トレーナーが伴走し、約3ヶ月間でプロのアナリストへ育てる万全の体制を整えています。 STEP 1：基礎トレーニング（入社〜1ヶ月） 思考プロセス（仮説検証フレームワーク） 技術（SQL/BIツール） データ前処理の習得 STEP 2：pre-OJT／疑似プロジェクト（1〜2ヶ月目） 実際の案件を想定した課題演習を通じ、分析から示唆を導くプロセスの実践 STEP 3：OJT・実プロジェクト参画（2〜3ヶ月目） トレーナーのもとで実際のプロジェクトに参画し、得意領域から実践スタート STEP 4：独り立ち（3ヶ月目〜） チームの一員として本格着任。1on1や面談を通じた継続的なキャリアバックアッ 応募資格 必須条件（MUST） 2028年3月に大学院を修了見込みの方 歓迎条件（WANT） 基礎研究の領域（理学、農学、医学、薬学等）で研究のご経験がある方。 ビジネス成果の実現に際し、「新しい手法/テクノロジー」を取り入れることに抵抗を感じない方（自分のやり方に固執しない柔軟性のある方） ExcelやPower Pointの使用経験がある方。 データ分析に関わる各種言語、ツール（Python・Tableau 等）の使用経験、活用スキルがある方。 求める人物像 セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、業務に取り組める方 前例のない課題に対する好奇心や思考力を持った方 他者と協力でき、チームワークを大切にできる人 課題解決の手段として新しい技術の習得/活用や、プロジェクト自体を楽しめる方 GiXoのカルチャー ラーニング・アニマル 自発的に学び続ける。 環境変化に負けない。 進化についていく。 立ち止まらない。 高い好奇心 新しいことに興味を持つ。 知らない＝面白そう、と思える。（知らない＝怖い、と思わない） 合目的性 手段にとらわれ過ぎない。 常に目的を意識し、見失わない。 問いを疑う。 目的を確認し、答えるべき問いを合意する。 やり遂げる力 やり切る・逃げない・責任を全うする GRIT（Guts「闘志」、Resilience「粘り強さ」、Initiative「自発」、Tenacity「執念」） 学生の皆さんへ 研究で培った「問いを立て、試行錯誤する力」は、ビジネスを変革する最強の武器になる。 大学院での研究生活において、皆さんは「正解のない問い」に対して仮説を立て、データを扱い、失敗と検証を繰り返しながら未知の事象を解明してきたはずです。その「思考のプロセス」や「粘り強く探究する姿勢」こそが、これからのビジネスの場で最も求められている能力です。 弊社が求めるデータアナリスト・コンサルタントの仕事も、まさに研究活動そのものです。 現実社会の複雑なビジネス課題に対して、「なぜこの現象が起きているのか？」という問いをデータから導き出し、仮説を検証し、クライアントの意思決定を後押ししていく——。扱う対象が「昆虫」や「化合物」、「数式」から「企業の事業や社会課題」に変わるだけで、根底にある思考法は完全に共通しています。 「自分が積み重ねてきた探究心を、社会やビジネスの場で試してみたい」 「データの力で、企業の『あるべき姿』をデザインしたい」 そう考える皆さんの挑戦を、心よりお待ちしています。研究で磨かれたその思考力を、ぜひ次のステージで爆発させてください。
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【未経験歓迎】データアナリスト
業務内容 担当業務（概要） 経営視点でクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます クライアントのデータを活用・利用し、課題解決のための方法や手段を考えます クライアント事例はこちら 担当業務（詳細） データ分析を手段としたコンサルティング業務 BIツールを活用し、セッション型の打ち合わせでの機動的なデータ分析業務の実施 BIツールを用いたデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成 データ分析業務に関わるデータ加工やデータ整備、データクレンジング処理 データ分析業務を継続的にご提供・活用するためのオペレーション設計や運用 レポートの作成や配信、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し 自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施 自社プロダクトに関わる分析設計や分析業務 担当いただく業務については、ご志向や適性・保有スキル・ご経験を踏まえ、また上長との定期的な面談の機会を経て、柔軟に調整・相談しながら決めていきます。 業務の魅力／面白さ 単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること 現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題を、データ視点で解釈し、課題解決に向かって推進できること データ分析という手段をもって、クライアント（大手企業が中心）の事業成長や業務変革に貢献できること 成長過程のギックスで、裁量をもって動くことができること 活用テクノロジー／利用サービス（例） 言語：SQL、Python など BIツール ：Tableau、Looker、PowerBI など 開発環境：GCP、Microsoft Azure、AWS など ※ご入社前に上記テクノロジーやサービスの利用経験を問うものではございません プロジェクトの流れイメージ（あくまでも一例となります） ※本ポジションにて関わっていただく可能性の高いビジネスイノベーション事業におけるプロジェクトの流れを記載しています １．クライアントの課題をヒアリング、整理する ２．クライアントよりデータを授受する ３．受け取ったデータを把握し、データ整備や加工を行う ４．分析設計を行う ５．データの可視化・分析を行う ６．分析から見出した示唆出しや解釈をもってクライアントと討議する 上記2~5を中心に担っていただくことを想定しております。 ※プロジェクト中は4~6を繰り返していくイメージです。 ※プロジェクトは約3か月単位で完了することが多いですが、その限りではありません。 入社後の流れイメージ ご入社後、約1ヵ月間を目安に弊社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 研修後、トレーナーのもとOJTという形で実プロジェクトに関わっていただきます。OJTを経て、データアナリストとして実務で成果が出せるように取り組んでいただきます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータアナリストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。 当ディビジョンについて ディレクターを含む男女約15名で構成され、20〜30代のメンバーが中心となって構成されています。 プロジェクトをデリバリーするプロジェクトマネージャーチームと本ポジションが所属する分析チームの2つに分かれており、分析チームの多くは未経験からデータ分析を学び、実務に取り組んでいます。 メンバーの記事はこちら：記事 1 在席しているメンバーのバックグラウンド例 工学府専攻卒。集合論の研究を経て、前職は法人向けソフトウェアメーカーの営業職を経験。 医学系研究科保健学専攻卒。法医画像診断学についての研究を経て、前職では医療機器メーカーにてユーザサポート業務を担当。 将来的なキャリアイメージ データサイエンティスト組織を率いるチームリーダー R&D領域（自社のプロダクト・アセット開発）のプロジェクトを推進するプロジェクトマネジャー データサイエンティストとして、プロジェクトやプロダクトで必要となるアルゴリズムの設計・開発を推進するスペシャリスト ※あくまでも一例となります。経験やご志向性、上長との面談を踏まえ、ご自身でキャリアを築いていく風土がございます 応募資格 必須条件（MUST） データを活用して、ビジネスに貢献していきたいと考えている方 試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験のある方 データ分析やデータを取り扱ったご経験のある方（大学や大学院等の研究におけるデータの取り扱いも含みます） 下記ブログ記事をお読みいただき、考え方に共感できる方 →行動指針”が示す「ギックスらしさ」 歓迎条件（WANT） 現職・前職・学生時代問わず、研究活動（中でも基礎研究・実験系の研究経験がより望ましい）を行った経験のある方 各種RDBに関する知識があり、データベース言語 (SQL 等) によるデータ取扱い経験をお持ちの方 求める人物像 セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
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データアナリスト
業務内容 担当業務（概要） 経営視点でクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます クライアントのデータを活用・利用し、課題解決のための方法や手段を考えます クライアント事例はこちら 担当業務（詳細） データ分析を手段としたコンサルティング業務 BIツールを活用し、セッション型の打ち合わせでの機動的なデータ分析業務の実施 BIツールを用いたデータのビジュアライズ、レポーティング・ダッシュボードの設計および作成 データ分析業務に関わるデータ加工やデータ整備、データクレンジング処理 データ分析業務を継続的にご提供・活用するためのオペレーション設計や運用 レポートの作成や配信、それらレポートを用いたネクストアクションの検討や示唆出し 自社の分析アセットやノウハウをもとにした、新規サービスやプロダクトの検討・開発の実施 自社プロダクトに関わる分析設計や分析業務 担当いただく業務については、ご志向や適性・保有スキル・ご経験を踏まえ、また上長との定期的な面談の機会を経て、柔軟に調整・相談しながら決めていきます。 業務の魅力／面白さ 単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること 現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題を、データ視点で解釈し、課題解決に向かって推進できること データ分析という手段をもって、クライアント（大手企業が中心）の事業成長や業務変革に貢献できること 成長過程のギックスで、裁量をもって動くことができること 活用テクノロジー／利用サービス（例） 言語：SQL、Python など BIツール ：Tableau、Looker、PowerBI など 開発環境：GCP、Microsoft Azure、AWS など ※ご入社前に上記テクノロジーやサービスの利用経験を問うものではございません プロジェクトの流れイメージ（あくまでも一例となります） ※本ポジションにて関わっていただく可能性の高いビジネスイノベーション事業におけるプロジェクトの流れを記載しています １．クライアントの課題をヒアリング、整理する ２．クライアントよりデータを授受する ３．受け取ったデータを把握し、データ整備や加工を行う ４．分析設計を行う ５．データの可視化・分析を行う ６．分析から見出した示唆出しや解釈をもってクライアントと討議する 上記2~5を中心に担っていただくことを想定しております。 ※プロジェクト中は4~6を繰り返していくイメージです。 ※プロジェクトは約3か月単位で完了することが多いですが、その限りではありません。 入社後の流れイメージ ご入社後、約1ヵ月間を目安に弊社独自の研修・トレーニングを受けて頂きます。本研修は、トレーナーと相互にコミュニケーションを取りながら「分析における思考や考え方の基礎」を身につけていただくことが目的です。 その後、pre-OJTとして業務のイメージをより具体的にお持ちいただくための期間を設ける場合がございます。 研修後、トレーナーのもとOJTという形で実プロジェクトに関わっていただきます。OJTを経て、データアナリストとして実務で成果が出せるように取り組んでいただきます。 上記を経て、入社後約3ヵ月頃を目途にデータアナリストとしてチームの中で業務に携わっていただくことを目標としています。 当ディビジョンについて ディレクターを含む男女約15名で構成され、20〜30代のメンバーが中心となって構成されています。 プロジェクトをデリバリーするプロジェクトマネージャーチームと本ポジションが所属する分析チームの 2 つに分かれており、分析チームの多くは未経験からデータ分析を学び、実務に取り組んでいます。 メンバーの記事はこちら：記事 1 在席しているメンバーのバックグラウンド例 工学府専攻卒。集合論の研究を経て、前職は法人向けソフトウェアメーカーの営業職を経験。 医学系研究科保健学専攻卒。法医画像診断学についての研究を経て、前職では医療機器メーカーにてユーザサポート業務を担当。 将来的なキャリアイメージ データサイエンティスト組織を率いるチームリーダー R&D領域（自社のプロダクト・アセット開発）のプロジェクトを推進するプロジェクトマネジャー データサイエンティストとして、プロジェクトやプロダクトで必要となるアルゴリズムの設計・開発を推進するスペシャリスト ※あくまでも一例となります。経験やご志向性、上長との面談を踏まえ、ご自身でキャリアを築いていく風土がございます 応募資格 必須条件（MUST） 実務において、言語を用いたデータ分析経験（言語は問いません） 歓迎条件（WANT） SQL or Pythonを実務で使用したご経験 データを活用して、ビジネスに貢献していきたいと考えている方 試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験のある方 下記ブログ記事をお読みいただき、考え方に共感できる方 →行動指針”が示す「ギックスらしさ」 現職・前職・学生時代問わず、研究活動（中でも基礎研究・実験系の研究経験がより望ましい）を行った経験のある方 求める人物像 セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方 正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方 他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方 固定概念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
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