データサイエンティスト×地方フルリモートOKのリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
30件中 11件～20件
株式会社ナウキャスト
【地方フルリモート／データアナリスト(データサイエンティスト)／データアナリストとしての実務経験および顧客との協働経験】東大発のスタートアップ企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)の募集！ のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」（POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス）
「JCB消費NOW」（JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標）
「日経CPINow」（日経POSデータを用いた日次物価指数）
「HRog賃金Now」（HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数）
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップです。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。
■Financial Research事業とは
本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。
■関連プロダクト
「AlternaData」（POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス）
「JCB消費NOW」（JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標）
「日経CPINow」（日経POSデータを用いた日次物価指数）
「HRog賃金Now」（HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数）
■募集背景
ナウキャストを創業以来、多種多様なオルタナティブデータを収集/解析し、
そのデータを掛け合わせて多くの企業の”行動に繋がる意思決定”のサポートを行ってまいりました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており 今回はデータを分析し、
その分析の価値を届ける役割を担うデータアナリスト(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
課題に応じたデータ分析を行い、データドリブンな意思決定をサポート
クライアントや社内のステークホルダーと連携し、課題解決に向けたインサイトを提供
複雑なデータセットを活用して、分析から施策提案まで幅広い業務を推進
【業務の変更の範囲】
当社の定める業務内容
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート可／機械学習エンジニア（テックリード候補）／機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】機械学習エンジニア／ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）
＜具体的な業務イメージ＞
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを
自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは？
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）
＜具体的な業務イメージ＞
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを
自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは？
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フルフレックス制
コアタイム：なし
フレキシブルタイム：なし
標準労働時間： 09:45 ～ 18:30 (休憩時間60分)
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】機械学習エンジニア／リーダー候補！ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）
＜具体的な業務イメージ＞
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで
全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは？
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、
提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）
＜具体的な業務イメージ＞
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで
全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは？
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、
提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。
＜リーダーの役割＞
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フルフレックス制
コアタイム：なし
フレキシブルタイム：なし
標準労働時間：09:45 ～ 18:30 (休憩時間60分)
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107人 |
マツダ株式会社
地方フルリモート/人研究（脳科学、感性工学）に基づく車両性能開発（ADAS領域） のリモートワーク求人
【職務概要】
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究（脳科学、感性工学、人間工学）に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発
・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発
・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発
・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能、運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
ドライバーの疾患などの異常の検出や、意図や行動を理解するドライバ状態推定アルゴリズム、人研究（脳科学、感性工学、人間工学）に基づく車両性能(制御領域)の研究開発を担当して頂きます。
【職務詳細】
・ドライバーの状態推定及び異常判定技術の開発
・ドライバーの運転能力やその変化を計る技術の開発
・さまざまな人のスキルを模倣学習するアルゴリズム開発
・ドライビングシミュレータや実車評価技術開発
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、
それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中で、先進安全運転支援や自動運転領域のコア技術の先行開発とその技術のモデル化を推進がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダ独自の運転支援コンセプトであるMAZDA CO-PILOT CONCEPTや、自動運転機能、運転支援機能の、量産開発における技術課題を先回りして捉え、新しい技術を創ることで解決していきます。
人間の運転行動の本質を追求、理解してそれらをクルマに織り込むという、自動車の技術歴史上いまだかつてない開発に挑戦をし、
Well-aging、Well-being実現に導く新しい価値の提案と、それを達成する喜びがあります。
また自ら考え、取り組んだことが、クルマという形となって完成することに魅力を感じることができます。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 400 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 9:00～17:45（休憩45分）
フレックスタイム制（コアタイム：なし、フレキシブルタイム：5:00～22:00、標準労働時間：1日8時間）
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%～40％と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化（手の内化）を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
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| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社ナウキャスト
【フルリモート可／シニアデータサイエンティスト／データアナリストとしての実務経験】東大発/オルタナティブデータを用いたSaaSサービスを展開する企業のデータサイエンティスト募集！ のリモートワーク求人
■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens（マーケットレンズ）」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事：https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。
■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
■募集背景
ナウキャストは創業以来、データのプロフェッショナルチームとして多種多様なオルタナティブデータを用いた意思決定のサポートやデータ基盤の構築などを行ってきました。
私たちのサポート領域は1つに留まらず、事業のユニットごとに属性の異なる顧客をサポートし続けております。
例えば、それぞれ複数のオルタナティブデータを掛け合わせ
・個別企業の業績予測や価格動向を、海外の機関投資家向けに提供するサービス
・正確な統計を生み出し、日本の主要機関に提供するサービス
・不動産領域での競合調査、地元消費率分析、売上シェア分析など提供するサービス
など、オルタナティブデータを起点に、多くのサービスを提供しております。
事業も着実に成長し、更なるアクセルを踏むフェーズとなっており
今回はデータを分析し、その分析の価値を届ける役割を担うアナリティクスエンジニア(データサイエンティスト)の増員を行う運びとなりました。
■業務の概要
ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。
アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・DataLens店舗開発
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・DataLensオフィス営業
AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
https://lp.datalenshub.com/office
②地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス
クレジットカードデータをはじめとする複数のビッグデータを用いて官公庁や地方自治体の課題解決をするチームにジョインしていただきます。
具体的には、官公庁のデータ分析や生成AI活用に関する入札案件や地方自治体向けにオルタナティブデータを活用して経済動向の把握や観光・消費分析を主導いただきます。
【具体的な業務内容】
・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援
・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装
・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進
・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供
■社員インタビュー
・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi
・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto
■事例
・DataLens店舗開発
ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援
https://nowcast.co.jp/news/20240723/
ナウキャスト、決済や人流などのオルタナティブデータと企業の1st partyデータを組み合わせた出店分析ソリューション「MarketLens（マーケットレンズ）」を提供開始
https://nowcast.co.jp/news/20241028/
ナウキャストの出店分析ソリューション「MarketLens」、全国で170店舗以上のフィットネススタジオを運営するワールドフィットが導入
https://nowcast.co.jp/news/20241101/
・DataLensオフィス営業
総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/
徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学
https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2
■メンバー紹介
・隅田 敦(データエンジニア / アナリティクスエンジニア)
経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。
エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より当社の学習支援サポートを利用し、
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。
2021年4月にナウキャストへ入社。
インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/n6b2319af1915?magazine_key=m11adca1f2d6f
・桐畑 誠(アナリティクスエンジニア)
京都大学大学院にて、情報学を専攻。
2020年3月に大学院修了後、株式会社リクルートに入社し、主にSaaS製品のデータ分析、および、データマネジメントに従事。
データを主軸にしたプロダクトを作りたいという思いから、2023年7月にナウキャストへ入社。
現在は不動産領域のデータ分析、および、プロダクト開発に従事。
インタビュー記事：https://recruit.finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
株式会社ナウキャストは、POSデータやクレジットカードの決済データなどのオルタナティブデータを解析し、リアルタイムな経済統計を提供しています。これにより、生活者の消費行動や企業活動を迅速かつ正確に把握することが可能です。主なサービスには、経済動向の分析や投資判断のサポートが含まれ、官公庁や証券会社、シンクタンクなどで利用されています。 【★社風/文化】 データドリブンな意思決定を重視する企業文化を持っています。社員は多様なバックグラウンドを持ち、オープンで協力的な環境で働いています。新しいアイデアやチャレンジを歓迎し、質の高いインサイトを提供することを目指しています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れています。社員は自宅やオフィスなど、自分に合った環境で働くことができ、生産性とワークライフバランスを両立させることができます。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング＆ AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します（すべての経験は必須ではありません）。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目：ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM（現在）
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニアリングマネージャー：1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名
プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中）
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
＜Lakehouse＞
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
＜参考記事＞
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します（すべての経験は必須ではありません）。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目：ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM（現在）
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニアリングマネージャー：1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名
プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中）
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
＜Lakehouse＞
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
＜参考記事＞
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 10:00～18:30（休憩時間 12:00～13:00）※ 所定労働時間 7.5時間
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します（すべての経験は必須ではありません）。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目：ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニアリングマネージャー：1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名
プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中）
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
＜Lakehouse＞
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
＜参考記事＞
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど）
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します（すべての経験は必須ではありません）。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目：ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニアリングマネージャー：1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名
プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中）
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
＜Lakehouse＞
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
＜参考記事＞
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 10:00～18:30（休憩時間 12:00～13:00）※ 所定労働時間 7.5時間
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データサイエンティスト】実務経験がなくともデータ解析に関する深い知識や研究経験がある方歓迎！ のリモートワーク求人
【職務概要】
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化（可視化）
・プログラミング（解析、シミュレーション等）
＜変更の範囲＞将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業（MaaS）」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務／活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織／ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
（AIチーム：「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く）
データサイエンティスト：23名（女性4名※育休中の方もいる）
ITエンジニア：7名（女性2名）
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
＜役割・ミッション＞生産性倍増／価値創造
＜活動領域＞業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化／新規事業（MaaS）
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容／活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、
マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
具体的には以下のような業務を予定しております。
・データ分析
・解析データのレポートの見える化（可視化）
・プログラミング（解析、シミュレーション等）
＜変更の範囲＞将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しております。
現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しております。
また、当チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業（MaaS）」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務／活動領域をアサインさせて頂きます。
【ポジション特長】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・また海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
■組織／ミッションについて
・AIチーム全体で30名ほど。
（AIチーム：「AI・データサイエンス領域」求人の配属チーム※IT2414の求人を除く）
データサイエンティスト：23名（女性4名※育休中の方もいる）
ITエンジニア：7名（女性2名）
年代はそれぞれ20代から40代とばらばら。
・現状の組織メンバーは、ポスドク出身の方が大半を占めており、大学で物理/数学などのAIと関係ない領域を専攻していた方も多い。
＜役割・ミッション＞生産性倍増／価値創造
＜活動領域＞業務改善/商品開発効率化/工場での品質改善と省人化／新規事業（MaaS）
■業務補足
・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかになるが、
ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容／活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性あり。
・業務イメージは以下のとおり。
プロジェクトは経営から下りてきている者が複数ありいずれかにアサイン。
データサイエンティストは課題に対してどうAIを使って課題の解決ができるかという点を考える。
数値データを扱うことがあれば業務側にヒアリングしながら分析していく。
画像系だと業務側から画像データをもらいモデルを作成し精度検証をする。
自然言語系であれば業務側にターゲットとなる資料などを用意してもらい、別途で正解リストを作成し
正解リストをの精度を上げていく。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 9:00～17:45
フレキシブルタイム：5:00~22:00
コアタイム：なし
標準労働時間：8時間
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%～40％と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化（手の内化）を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
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| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×新規事業】医療薬局業界 データサイエンティスト★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム（3名）と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
・NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
・分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援
■チーム構成
正社員4名(EM1名 DS/DA 3名)
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム（3名）と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。
■ポジションの魅力
・医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
・裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
・データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
・成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます
■募集背景
▼患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
カケハシでは、調剤薬局向けプロダクトを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や
業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、
薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して
前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データやプロダクトを通じて蓄積される
個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを
開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。
データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、
プロダクトやサービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。
■社内の生成AI利用状況
カケハシでは、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。
部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、
全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。
(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/04/02/154827
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
■関連記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,050 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店（コンビニエンスストアは全国で約5万5千店）存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント｜Musubi #薬局経営”見える化”クラウド｜Musubi Insight ＃おくすり連絡帳｜Pocket Musubi ＃医薬品在庫管理・発注システム｜Musubi AI在庫管理 ＃医薬品二次流通サービス｜Pharmarket ＃薬局・薬剤師コミュニティ｜MusuViva! |
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| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
30件中 11件～20件
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