SCMアナリスト

必須

• 以下のすべてを満たす方

  • 在庫管理・物流・購買・SCMいずれかの実務経験2年以上 （EC事業会社・メーカー・小売等での、自社商品を扱う側の経験を想定しています）
  • データの集計・分析を自分で設計した経験 ：Excel・スプレッドシートで、複数のデータを関数・ピボット・クエリ等で結合・集計する仕組みを、自ら設計・運用した経験（既存の表への入力・更新のみの経験は対象外です）
  • 生成AI・GAS・Python・SQL・VBA等のいずれかを使い、業務を改善・自動化した実績

歓迎

• EC（自社EC・ECモール）の在庫・出荷・納品業務の経験
• Amazon FBA・楽天RSL等の3PL・モール倉庫への納品、または外部倉庫の管理・ディレクション経験
• WMS・基幹システム・ERPの運用、またはマスタデータ管理の経験
• BIツール（Looker Studio、Power BI、Tableau等）でのダッシュボード構築経験
• データベース設計、またはデータの持ち方（マスタとトランザクションの分離等）を整理した経験
• 原価計算・在庫評価と会計とのつながりに関する理解（日商簿記3級程度以上）
• 複数ブランド・複数拠点を横断した在庫管理、またはM&A後の業務統合（PMI）への参画経験
• 生成AIなどのテクノロジーを活用した業務革新の経験 （ツール導入や業務フロー再設計を、周囲を巻き込んで推進した経験）
• 日商簿記3級以上
• 統計検定、G検定、データベース関連資格など、データ・AI領域の資格

求める人物像

• forestのValue（IQよりもEQ、Pioneer Spirit、Grit、Respect All）に共感し、体現できる方
• データの「なぜ」を構造で説明できる方 。表の数字が、どの元データからどんなロジックで集計されているかを自分の言葉で説明できることを重視します
• 生成AIを日常業務の道具として使いこなし、自分の仕事のやり方そのものを作り替えていける方
• 数字の整合性に執着できる方。「合わない1点」を放置せず、原因まで追える方
• 現場の泥臭い業務も厭わず、手を動かしながら改善を進められる方
• 今の経験に留まらず、SCM・データ・AXの専門性を伸ばして、将来は業務設計やチームを担う立場を目指したい方

使用ツール

業務内容

• forestグループが展開する25以上のブランドについて、 在庫・物流・原価のデータを読み解き、業務の仕組みそのものを作り替えていく ポジションです。
• 入荷・出荷・在庫移動・発注・原価計上といった日々の物流オペレーションは、そのまま決算数値につながります。一方で、ブランドごとにM&A前の業務フローが残り、データはWMS・基幹システム・スプレッドシートに分散しています。
• 本ポジションでは、物流の現場を自ら回しながら、そこで生まれるデータの構造を理解し、生成AIや自動化ツールで「誰がやっても正しく回る仕組み」に置き換えていく ことを担っていただきます。

具体的な業務

• 在庫・物流データの分析と可視化 ： 在庫回転・滞留在庫・欠品・入荷差異などをデータで把握し、ブランド担当や経営への報告・改善提案につなげる
• データ構造の整理と再設計 ： WMS・基幹システム・スプレッドシートに分散した在庫／原価データについて、マスタと取引データの関係を整理し、集計の仕組みを再設計する
• 生成AI・自動化による業務改革（AX） ： Claude Code・GAS・Python・SQL等を用いて、手作業や属人化が残る集計・突合・帳票作成を自動化し、手順を標準化する
• 物流オペレーションの実務 ： 自社倉庫・3PL（Amazon FBA・楽天RSL等）への納品手配、入荷確認と差異調整、倉庫間移動、発注データ作成と発注残管理
• 月次締め・原価在庫の数値精度の担保 ： 仕入・諸掛データの作成と基幹システムへの登録、月末月初の締め作業、期末の実地棚卸
• 新規M&AブランドのPMI支援 ： 新たにグループへ加わったブランドの購買〜配送フローとデータを把握し、forestの物流・在庫管理スキームへ統合する

チーム体制

• 管理部 物流G（グループリーダー1名・メンバー数名）への配属です。
• レポートラインはグループリーダー、部門統括は管理部長（執行役員）。
• 社内のデータ・AX推進チーム、経理G、事業支援部 貿易G、各ブランドの事業担当と日常的に連携します。

使用ツール・システム

• WMS（ロジザード）、原価・在庫の基幹システム、内製データベース、Googleスプレッドシート、Google Workspace（Gemini・Looker Studio等）、Claude（Claude Codeを全社で標準利用）、Slack、Asana、各ECモール管理画面（Amazonセラーセントラル・楽天RMS等）

業務イメージ

• 少人数のチームで幅広い業務を担います。 データ分析だけに専念するポジションではありません。現場オペレーションを自ら回し、その中で改善点を見つける働き方です。
• 月末月初・繁忙期・期末棚卸の時期は業務が集中します。 時間外労働が増える時期があります。また取引先の倉庫は週7日稼働しているため、土日祝に緊急の連絡対応が発生することがあります。対応した時間は労働時間として扱い、振替休日または割増賃金で処理します
• 倉庫・取引先との対面調整があります。 自社倉庫・提携倉庫への往訪や、取引先との直接のやり取りが日常的に発生します
• 一方で、こうした負荷を生成AIやデータの活用を通じた仕組みで減らしていくこと自体が本ポジションのミッション です。改善した分だけ、チームの働き方が変わります

キャリア成長機会

• SCM×データ×AXという、希少な組み合わせの専門性が身につきます。 物流現場の実務と、データ構造の設計・自動化を一人で行き来できる人材は多くありません
• 20件以上のM&Aで加わったブランドの物流とデータを、一つの仕組みに束ねていく過程に立ち会えます。 新規ブランドが加わるたびに、フローとデータの統合を設計から担えます
• 扱う数字は原価と在庫、すなわち決算に直結する数値です。物流の手配から会計への反映までを一気通貫で理解できます
• 在庫・物流データの整備が進んだ先には、需要予測・発注補充ロジック・在庫配置の最適化など、データでサプライチェーンを設計する領域へ専門性を広げられます
• 成果に応じて、SCM・物流領域の業務設計やマネジメント、グループ会社のサプライチェーン管理へと役割を広げていく道があります

成長環境・カルチャー

• Claude Codeを全社で標準利用しており、Claude Team Planを会社費用負担で提供しています。「AIで置き換えられる仕事は置き換えて、人は判断に集中する」方針を経営として掲げています
• 社内のデータ・AX推進チームと日常的に連携し、自動化の設計や実装を相談しながら進められます
• Good Feedback Culture。役職や在籍年数に関係なく、改善提案が通る土壌があります
• スキルアップ補助制度により、業務に必要な学習を会社が支援します