会社紹介

2002年度に約200億円だった売上高は、2024年度に約7000億円以上達成、35倍近くの驚異的な成長を遂げ2024年3月21日、東京証券取引所グロース市場へ上場しました。
そして2025年7月トライアルホールディングスと西友の経営統合が完了しました。今後の戦略として①既存店改革②出店戦略③収益性の向上④リテールメディア展開の4つの軸を中心に進めていきます。
この急成長の背景には、日本全国で大量出店と物流・ITを中心に自社で取組み、徹底した効率化を追求し続けたことで圧倒的な「安さ」を実現し、お客様の支持を得てきたことにあります。創業以来小売の現場でITを活用し流通の生産性向上、買い物体験のイノベーションにトライし続けてきました。第4次産業革命を迎える今、私たちはリテールAIで新しい流通の未来を創り世界一の買い物体験を提供し、人々の暮らしを豊かにする企業を目指しています。AIによる第四次産業革命は既存のビジネス構造を大きく変革し、顧客に新しい価値を提供します。

ポジション概要

プライベートブランド（PB）商品の企画・開発強化に伴い、売上・利益・顧客データの分析・可視化および各種マスター管理を統括するポジションです。データ集計・分析に加え、PB開発プロジェクトの進行管理や、生産計画・在庫・出荷供給における課題を抽出し、関連部門と連携しながら改善施策の立案・推進を担います。生産管理・SCM部門への提言を通じて業務最適化を図り、PB事業の収益性向上と持続的な成長に貢献していただきます。

主な職務内容

1. 営業数値・顧客分析
   PB商品の売上・粗利・回転率などの営業数値分析、および購買データ（ID-POS等）に基づく顧客・購買傾向の分析。

2. PB帳票作成・可視化
   定常的なPBパフォーマンス帳票の作成・自動化、およびダッシュボード運用による迅速な意思決定支援。

3. マスター管理・統括
   商品マスター・原価マスター・価格マスター等の正確な整備・運用とガバナンス維持。

4. プロジェクト施策管理
   新商品開発・既存品改廃・コストダウンプロジェクト等の進捗・KPI・効果検証の横断的トラッキング。

5. SCM・製造供給への助言
   販売動向や予測に基づき、製造計画・適正在庫・出荷供給管理に対して生産管理チームや協力工場へのデータに基づくアドバイス・改善提言。

6.コミュニケーション
目的背景を伝え関連ファンクション、チームと信頼関係の構築し前向きなサポートを得るようにします。会社の方針を理解、説明の上、中期的に成長できる為の取引先との信頼関係を構築します。相手の理解を得、説明するための資料を作成します。

求める人材要件

【必須条件】
・小売・流通・食品メーカー等での数値管理・データ分析実務経験（3年以上）
・高度なExcelスキル（VLOOKUP、INDEX/MATCH、ピボットテーブル、SUMIFS、複数データの突合・グラフ化等）
・商品マスターや売上・在庫データの取り扱い経験
・関係部署（開発・生産・店舗・物流）との折衝・アドバイスができるコミュニケーション能力
【歓迎条件】
・サプライチェーン（製造計画・在庫・出荷管理）の業務理解や実務経験
・SQLやBIツール（Power BI、Tableau等）を用いたデータ抽出・可視化経験
・生産管理システム（ERP等）の使用経験、または基幹システム構築・改修プロジェクトへの参画経験
・店舗出荷調整・物流管理の知見（WMS、配送リードタイム等の知識）

求める人材要件

「全体最適」で物事を考えられる方： 部署の垣根を超え、会社全体のコストや効率を意識できる方。
自ら仕組みを改善したい方： 決まったルーチンをこなすだけでなく、「もっと効率的なやり方があるはず」とIT活用などを提案できる方。
数字に強く、緻密な作業を厭わない方。

この仕事の魅力・やりがい

■ 単なる「数値集計」ではなく、事業を動かす「参謀」へ
当社のプライベートブランド（PB）事業において、売上・利益・顧客データ（ID-POS等）の分析からマスター管理、各種プロジェクトの進捗管理までを一括して統括していただきます。
分析結果をもとに「どの商品に注力すべきか」「製造・在庫・供給の課題はどこか」を発見し、商品開発や生産管理チームへアドバイス・提案を行うポジションです。自分の分析がヒット商品の誕生や利益改善に直結する手応えを実感できます。
■ 開発×SCMの複合スキルが身につく
「売上・顧客分析」というマーケティング視点と、「製造計画・在庫・配分調整」というサプライチェーン（SCM）視点の双方のデータを扱います。小売・流通業界において非常に希少価値の高いスキルセットを磨くことができる環境です。
■ DX・仕組みづくりをリード
既存の枠組みにとらわれず、ダッシュボード化や自動化などを通じてデータ活用の仕組み自体をアップデートしていく達成感が味わえます。