【未経験可・1/24選考会】データ戦略コンサルタント：企業のデータ活用・AI活用を支援

私たちが思う日本に対する危機感とは

日本は、世界でもいち早く高齢化・人口減少に直面する「課題先進国」です。

例えば、「人手不足」という課題。

2025年時点の日本の人口は約1億2300万人です。2050年には9500万人になります。今から25年後に2800万人が日本からいなくなります。どれほどの数字かイメージが湧くでしょうか？これは、北海道・九州・中国・四国地方から人が完全にいなくなるのと同じくらいの数字です。

他にも気候変動や異常気象、日本企業の国際競争力の低下、少子高齢化、AIや情報リテラシーの格差など数えきれないほどの課題があります。

これらのマクロな課題により、それぞれの企業のビジネス環境も大きく変わります。

まさに前例のない不確実なビジネス環境です。

しかし、日本の多くの企業で見られる光景は前例主義や経験主義的な意思決定であり、そのような環境で働く個人も本来持っているはずの創造力・課題発見力・課題解決力が十分に発揮できていないと考えます。企業は個人の集まりですから、個人の課題発見力・解決力が失われれば、当然、企業の課題発見力・解決力が失われます。

ただ、このような悲観論はどこでも聞かれますが、傍観し「日本はダメだ」と同じように評論していても何も変わりません。高い志と多くの知恵が集まれば解決案が生まれ、高速で試行錯誤することで未来は切り拓けるとピープルドットは考えています。

そして、 未来を切り拓くための鍵は「データサイエンス」 であると考えています。

データサイエンスとは 

一般的には、データサイエンスとは統計学や機械学習・AI、プログラミング等の技術をイメージする方が多いのですが、ピープルドットでは、データサイエンスを以下のように定義しています。

データサイエンスとは

• データで客観的かつ多面的に問題を分析し、課題を特定すること
• 多くの人がデータという共通言語を用いて建設的議論を行うこと
• 統計モデルや機械学習・AIで課題を解決すること

という、課題発見から解決までの総合的な営み であると考えています。

さらに、データサイエンスは、特定の領域に縛られません。

営業やマーケティング、人事やファイナンスといった職種での掛け合わせもあれば、メーカーや物流、メディア、気象など様々な業種との掛け合わせもあります。

つまり、 データサイエンスは、職種も業種も関係なく課題発見・解決に取り組めるフィールドであり、多様な知見・アイディアを持ち込むことのできるイノベーションの中心地 です。

ピープルドットとは

ピープルドットは2017年にデータサイエンススクールから事業がスタートしました。今では、データサイエンススクールをはじめ人材育成プログラムを通じて、育成したビジネスパーソンは約1万人になりました。高い志を持ち、自ら課題を見つけ解決することができるプロフェッショナルたちです。

先述した日本社会や日本企業の抱える多種多様な課題を素早く解決すべく、 ピープルドットは、ピープルドットで学んだビジネスパーソンの知恵を結集し課題を解決するプラットフォーム を構築しています。

そして、今後は、より多くの事業やプロダクトを生み出し、課題を解決する事業創造プラットフォームになるべく進化します。

日本に対する危機感やピープルドットのビジョンに共感していただき、自らの手でビジネス課題・社会課題を解決すべくプロダクト開発・事業創造・組織変革を実現したいと思うプロフェッショナルに、ぜひご応募いただければと思います。

業務内容

企業のデータ活用に関する課題を解決するコンサルティングやデータ分析をお任せします。

1. 顧客企業へのプロジェクトの提案

2. プロジェクトの進行およびデータ分析

3. コンテンツ企画・開発 【主に当社に寄せられる課題の例】
データドリブンな企業文化への変革プロジェクト
自社データを活用したマーケティングやオペレーション改善の支援
AIを活用した新規事業立ち上げ
データ分析チームの立ち上げ
AI関連スタートアップのM&Aに関わるデューデリジェンス

求めるスキル・経験

【必須（MUST）】

• 未経験可
• 1/24（土）午後の説明選考会にご参加いただける方（応募時に必ずその旨お伝えください）
• 学ぶ意欲の高い方、学習が好きな方
• 統計分析や機械学習、AI活用など、企業のデータドリブン経営やAI活用による業務推進の支援に興味関心の強い方

【歓迎（WANT）】

• 統計に関する知識、Pythonでのプログラミング経験をお持ちの方は歓迎

入社後のキャリアパス

一般的なキャリアステップとしては以下の通りです。（もちろん、成長速度に応じてより早く仕事をお任せすることもあります！）

• 1年目
  • Off-JT
    • 当社の運営するデータサイエンス講座の受講（統計学・機械学習・AI活用・プログラミングなど）
    • データ戦略コンサルタントになるための社内トレーニングの受講
  • OJT
    • 先輩社員のプロジェクトのサポート（資料作成、データ集計、定例会出席、議事録作成など）
• 2年目
  • プロジェクトメンバーとしてPLの補佐（ガントチャート作成、プロジェクト進捗管理、顧客向け提案資料作成）
  • 講師業務に興味がある方は講師トレーニング→合格後講師デビュー
• 3年目
  • プロジェクトリーダー（顧客対応・折衝）