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社内AI・データコンサルタント
- 勤務地
- 東京都新宿区
- 休日
- 年間休日127日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
データサイエンス・統計分析等の専門性を活かし、社内のビジネス課題をAI・データの観点から解決するポジションです。AI・データ活用テーマの企画、技術評価、評価方法の設計から、PoC・実装・業務適用・効果検証までをリードします。事業部門やIT部門、プロダクト部門、エンジニア等と連携します。
この求人に応募
応募資格
必須
＜必須＞以下のうち複数を満たす方
- データサイエンティスト、データコンサルタント等としての実務経験
- 統計解析・機械学習・データ分析に関する専門知識または実務経験
- Python、SQL等を用いたデータ分析の経験
- AI・データ活用施策の企画またはプロジェクト推進経験
- 分析結果をもとに事業・業務上の意思決定を支援した経験
- ビジネス部門と連携し、課題設定から施策実行までを推進した経験
歓迎
求める人物像
- データサイエンス・統計等の専門性を持ちながら、分析すること自体を目的にしない方
- 「このデータで何が分析できるか」ではなく、「この事業課題をどう解くか」から考えられる方
- AIだから使うのではなく、課題に対してAIを使うべきかも含めて技術的に判断できる方
- 技術的な内容を、経営や事業部門が理解し、意思決定できる言葉へ翻訳できる方
- 不確実なテーマに対して仮説を立て、検証方法を設計できる方
- エンジニアやデータサイエンティストと技術的な議論ができる一方、ビジネス部門とも同じ目線で対話できる方
- 提案やPoCで終わらず、実際の業務・サービスへ適用され成果が出るまで関わりたい方
募集要項最終確認 11/14
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 743〜1127万円/年
- 給与の詳細
- 年収 743万円〜1,127万円 ■想定年収：743万円〜1,127万円 ・月給：469,800円以上 ∟ 基本給299,800円以上（昇給：年1回） ∟ 地域手当30,000円 ∟ 固定時間外手当130,000円以上（残業45時間相当分） ・賞与：年2回（6月、12月） ※オファー等級により、時間外手当、賞与の取り扱いに違いがございます。 詳細はオファー面談にてご説明いたします。
- 手当
- 交通費地域手当30,000円
- 勤務地
- 東京都新宿区西新宿3-7-1 新宿パークタワー32F
- 転勤
- 就業場所の変更範囲：会社の定める就業場所（リモートワークを行う場所、派遣先等会社が指定する場所を含む。出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める就業場所）
- 働き方
- ・在宅勤務 ：可（規定あり）
- 勤務時間
- ■完全フレックス制 週5日、1日標準労働時間8時間のマンスリーフレックス（コアタイムなし） ・勤務時間目安 9：00～18：00（休憩60分） ・平均残業時間 20H/月 ・在宅勤務 ：可（規定あり）
- 年間休日
- 127日
- 休日・休暇
- ・完全週休2日制（土･日）祝日 ※2026年度年間休日127日・年末年始休暇・フレックス休日(年間3日)・年次有給休暇・慶弔休暇・育児休暇､介護休暇
- 福利厚生
- ・企業型確定拠出年金・従業員持株制度・財形貯蓄制度・育児のための勤務時間短縮制度/育児･介護･産前･産後休業・医療保険・メンタルヘルスケアサービス・スポーツクラブ優待制度
- 社会保険
- 社会保険完備（健康保険､厚生年金､雇用保険､労災保険）
- 受動喫煙対策
- ・屋内禁煙（屋外喫煙可能場所あり）
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める就業場所（リモートワークを行う場所、派遣先等会社が指定する場所を含む。出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める就業場所）
- 選考の流れ
- ▼書類選考 ▼適性検査（WEB）・面接（2～3回/オンライン） ▼内定 ※選考フローは変更となる場合があります
- 掲載日
- 2026/11/10 19:54（4日前）
- 最終確認
- 2026/11/14 02:34（今日）
仕事内容
募集背景・ポジション概要
- 当社では、中期IT計画に基づき、AI・データを活用した事業成長や業務変革を推進しています。
- AI・データ活用を事業成果につなげるためには、個別の分析やAIモデルの開発だけではなく、事業・業務上の課題を正しく捉え、データサイエンスや統計分析等の専門的知見をもとに、どのようなアプローチが有効かを設計・評価し、実際のビジネスへ実装していくことが重要です。
- 今回募集するのは、データサイエンス・統計分析等の専門性を持ちながら、その知見をAI・データ活用施策へ展開し、ビジネス部門やエンジニアとともに施策をリードするポジションです。
- 自ら分析やモデル開発を行うことだけを目的とするのではなく、事業課題を技術的に紐解き、適切な解決アプローチや評価方法を設計し、実装・効果検証までを推進していただくことを期待しています。
組織・ミッション
- テクノロジー戦略室は、全社のIT・AI・データ活用に関する戦略立案および重要施策の推進を担います。
- 本ポジションは、その中でもAI・データ領域の専門性を担い、事業部門・IT部門・プロダクト部門等と連携しながら、各部門が抱えるビジネス課題をAI・データの観点から解決する社内コンサルティング機能を担います。
- データサイエンスや統計分析等の専門性を軸に、ビジネス課題を技術的な問いへ変換し、AI・データ活用の企画、技術評価、効果検証からビジネス実装までを一貫してリードすることを期待しています。
- ※年度変更時に所属組織が変わる場合がございます。
主な業務内容
- 全社IT・データ戦略を推進する立場として、システム・データ全体のアーキテクチャ検討から具体的なデータ活用テーマの推進まで、幅広く担当いただきます。
主に想定している業務
- ① AI・データ活用テーマの企画
- 事業・業務課題のヒアリングおよび構造化
- AI・データを活用して解決すべきテーマの発掘・企画
- ビジネス課題を分析・予測・最適化等の技術的な課題へ落とし込む
- 活用可能なデータやAI技術を踏まえた解決アプローチの設計
- ② データサイエンス・統計的知見に基づく技術リード
- 統計解析・機械学習等の知見を活用した分析・AIアプローチの設計
- AIモデルや分析手法の技術的な妥当性評価
- AI、データ施策におけるKPIおよび評価方法の設計
- PoCや検証結果の評価、および次の施策への示唆出し
- ③ AI施策の企画・推進
- 生成AI・機械学習等を活用したユースケースの企画
- AI施策に必要となるデータ・技術・システム要件の整理
- エンジニアや外部パートナーとの技術的なディスカッション
- PoCから実装・業務適用・効果検証までの一連の推進
- ④ ビジネス部門へのコンサルティング
- 事業部門が抱える課題に対するAI・データ観点からの提案
- 分析・AIの結果をビジネス側が判断可能な形に整理・翻訳
- 施策実行後の効果検証と改善提案
- データに基づいた意思決定の支援
- ⑤ AI・データ活用を支える環境・仕組みづくり
- AI、データ活用に必要なデータのあり方や整備方針の検討
- データ品質、データガバナンス等に関する課題整理
- データ基盤・業務システム・プロダクト担当者との連携
- 全社的なAI・データ活用の高度化に向けた知見・方法論の蓄積
①「分析する人」から「AI・データで事業を動かす人」へ
- 本ポジションでは、分析結果やモデルを作ること自体をゴールとはしません。
- データサイエンスの専門性を活かしながら、事業課題を捉え、AI・データを活用した解決策を設計し、その成果がビジネスに反映されるまで関わることができます。
② データサイエンスの専門性をより上流で活かせる
- 自ら分析するだけでなく、「何を分析すべきか」「AIで解くべき課題なのか」「どのように効果を検証するか」といった上流の設計・判断から携わります。
③ AI施策を事業会社の当事者としてリードできる
- AI・データ活用の企画からPoC、実装、業務適用、効果検証まで継続的に関わり、施策を育てていくことができます。
④ 技術とビジネスの両方に関われる
- データサイエンティスト、エンジニア、事業部門それぞれと議論し、技術的な専門性をビジネス価値へ翻訳する役割を担います。
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