Data & AI Consultant

必須

• コンサルティングまたは顧客折衝経験
• SQLを用いたデータ抽出・分析経験
• KPIまたは分析設計の経験
• データ品質を確認・検証する基礎能力
• 分析結果の可視化・資料化経験
• 分析結果を事業課題や施策に接続する力
• 関係者へのヒアリング・説明能力

歓迎

• CRM・顧客分析の経験
• 購買、行動、商品、施策データの分析経験
• BIツールを用いたダッシュボード構築経験
• CDP、DWH、BigQueryなどの利用経験
• マーケティング施策の効果検証経験
• Pythonなどを用いたデータ分析経験
• データマートや指標定義の設計経験

求める人物像

• データの構造・粒度・関係を理解し、分析可能性を判断できる方
• 顧客の問いをそのまま受けるのではなく、分析可能な形に変換できる方
• 集計や資料作成にとどまらず、自ら仮説を立てて成果物を作り込みたい方
• 分析結果を事業課題や施策につなげることにやりがいを感じる方
• 発展途上のプロダクトに対して、使ってみた気づきを改善提案につなげられる方
• データ上の制約やリスクを、関係者に率直に共有できる方

使用ツール

仕事内容

• PLAID ALPHAは、顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織です。本ポジションは、その中でもPLAIDが独自に開発するAI顧客データ分析基盤「Context Lake」と、それを用いた分析・可視化ツール「Context Cube」を中心に、顧客データ活用プロジェクトを推進する役割です。企業が保有する顧客・商品・購買・行動・コンテンツ・施策などのデータを、Context Lake上で統合・構造化し、Context Cubeを通じて分析・可視化・意思決定に使える状態を作ることが主なミッションです。
• そのため、生成AIやAgentの知識以上に、データの構造・品質・分析可能性を見極め、顧客の意思決定や施策に接続できる「データリテラシー」が求められます。
• また、実際のプロジェクトで顧客と向き合う中で得た知見や課題感を開発チームへフィードバックすることも重要なミッションです。発展途上であるContext Lake／Cubeはをより良いプロダクトへと進化させる役割もまだ発展途上のプロダクトであるため、実際の案件で得た気づきを開発チームにフィードバックし、プロダクト自体の進化をともに創り出していく役割もあわせて担っていただきます。

業務内容の一例

• 顧客の業務・分析課題のヒアリング、データ項目・粒度・品質・テーブル構造の調査
• SQLや自社分析可視化ツール（Context Cube）内のData Agentを用いたデータ抽出・加工・集計、KPI／指標／セグメント／分析軸の設計
• 顧客・購買・行動・商品・施策データの分析、分析結果の可視化と示唆抽出
• 分析可視化ツールの画面・ダッシュボード要件作成
• 分析結果の顧客説明・ディスカッション、FDE／データエンジニアへの要件連携
• 分析可視化ツールの利用状況・顧客フィードバックに基づく改善提案（プロダクト開発チームへの提案を含む）

取り組むテーマの例

• 意思決定基盤の構築：顧客のLTVや収益への貢献度が見えておらず、投資判断ができない状態から、意思決定に活用できる状態を構築する
• 指標・定義の標準化：部門ごとに指標の定義がバラバラで、経営会議で同じ数字を見て議論できない状態を、指標を統一し解消する
• One to One CXの実現：顧客データはあるが活用しきれておらず、One to Oneでの施策や体験設計に踏み込めていない状態を、セグメント設計・可視化から支援する
• AIレポーティング：レポーティングが属人化・工数過多になっている状態を、AIによる定常化・自動化で解消する
• ※上記は一例であり、クライアントごとの課題に応じてテーマは変化します。

ポジションの魅力

• Context Lake／Context Cubeという独自基盤とそこから得られるデータを活かした分析に携われる
• 分析して終わりではなく、顧客の意思決定・業務プロセスに組み込むところまで関われる
• エンタープライズ企業の顧客・購買・行動データを横断的に扱える
• 発展途上のプロダクトだからこそ、自分の気づきや提案がプロダクト自体の進化につながる
• 経験に応じて、将来的にマネージャー候補としてプロジェクト推進・提案側へroleを広げていける