お問い合わせ番号：647673　最終確認日：2026年07月01日

データアナリスト【データ領域未経験歓迎/大規模案件/270種類以上の資格が資格取得制度奨励対象】

AMBL株式会社

お問い合わせ番号：647673　最終確認日：2026年07月01日

AIによるこの求人の要約

IT業界での就業経験を活かし、データ加工や機械学習モデル作成を通じて顧客のデータ活用課題を解決する
年収400万円から600万円の固定給制。定期健康診断があり、安心して働ける環境
勤務地は東京赤坂。年間休日は125日で土日祝休み。月平均残業20時間、フレックスタイム制で柔軟な働き方を実現

こんな女性におすすめ！

柔軟に働きたい
成果相応に稼ぎたい
スキル経験を活かしたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件
求人情報
企業情報
比較情報 NEW

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月
給与	[想定年収] 400 ～ 600 万円 [月給] 27.5 ～ 40.8万円 [給与形態] 固定給制(月給制) 比べて！市場データ Web・広告・メディア業界の平均年収：668.4万円データサイエンティスト・データアナリストの平均年収：573.0万円
勤務地	[勤務地1] 東京都港区赤坂9-7-1 ミッドタウン・タワー32階（本社） [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [受動喫煙対策]敷地内禁煙(屋外喫煙可能場所有)
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）フレックス有休憩時間：60分 [平均残業時間] 20時間/月 [みなし残業] 確認中 [フレックスタイム] 有比べて！市場データ Web・広告・メディア業界の平均残業時間：22時間／月データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間：22時間／月
休日・休暇	[年間休日] 125日 [年次有給休暇] 10日土曜日日曜日祝日年末年始夏季慶弔特別産休育児 ◆ 記念日休暇　◆ 介護休暇制度　◆ 産前産後休暇・育児休暇（取得実績あり）◆時間年休制度(1h単位で有給取得可能) ◆サマー休暇3日(6月～10月)◆子の看護休暇 ◆ 記念日休暇　◆ 介護休暇制度　◆ 産前産後休暇・育児休暇（取得実績あり）◆時間年休制度(1h単位で有給取得可能) ◆サマー休暇3日(6月～10月)◆子の看護休暇
手当・福利厚生	定期健康診断通勤手当残業手当
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年2回
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	【データ活用のプロフェッショナルとしてお客様の課題を解決しませんか？】【お仕事内容】・お客様の課題に対し、データ活用を通して解決へと導きます。・プロジェクトの最初から最後まで、全ての工程に携わることができます。【実務内容（代表的なもの）】・データの加工、集計、抽出・データ分析の計画と実施・機械学習モデルの作成・ダッシュボードの計画と構築・施策の実行と効果の分析・生成AIを活用したデータ整備・データパイプラインの計画と構築・データプラットフォーム、データウェアハウス、データマートの計画と構築【プロジェクト事例】・オンラインサービスにおけるユーザー獲得やアクティブユーザー増加、解約防止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店様向けダッシュボードの運用と構築・大手銀行様向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカー様のサイト分析・会員データを利用したプロモーションシナリオの検討と効果検証・在庫の需要予測・生成AIのためのデータ整備【入社後の流れ】・ご入社後、初日は人事によるオリエンテーションがございます。・2日目にはデータサイエンス事業部へ配属となり、座学研修が始まります。（約2週間から最大2ヶ月間）・研修後、プロジェクトや業務への参加となります。【未経験の方もご安心ください】・実務経験が少ない方には、入社後に最大2ヶ月間の座学研修をご用意しております。・研修期間は、これまでのご経験に合わせて調整いたします。・経験が浅い状態からスタートし、現在活躍している先輩社員も多くおります。・これまでのご経験を活かしながら、新たなキャリアを築いていけるよう、会社全体でサポートさせていただきます。【データ活用のプロフェッショナルとしてお客様の課題を解決しませんか？】【お仕事内容】・お客様の課題に対し、データ活用を通して解決へと導きます。・プロジェクトの最初から最後まで、全ての工程に携わることができます。【実務内容（代表的なもの）】・データの加工、集計、抽出・データ分析の計画と実施・機械学習モデルの作成・ダッシュボードの計画と構築・施策の実行と効果の分析・生成AIを活用したデータ整備・データパイプラインの計画と構築・データプラットフォーム、データウェアハウス、データマートの計画と構築【プロジェクト事例】・オンラインサービスにおけるユーザー獲得やアクティブユーザー増加、解約防止のためのデータ分析・モバイル決済サービスの加盟店様向けダッシュボードの運用と構築・大手銀行様向けダッシュボードの運用と構築・大手製造メーカー様のサイト分析・会員データを利用したプロモーションシナリオの検討と効果検証・在庫の需要予測・生成AIのためのデータ整備【入社後の流れ】・ご入社後、初日は人事によるオリエンテーションがございます。・2日目にはデータサイエンス事業部へ配属となり、座学研修が始まります。（約2週間から最大2ヶ月間）・研修後、プロジェクトや業務への参加となります。【未経験の方もご安心ください】・実務経験が少ない方には、入社後に最大2ヶ月間の座学研修をご用意しております。・研修期間は、これまでのご経験に合わせて調整いたします。・経験が浅い状態からスタートし、現在活躍している先輩社員も多くおります。・これまでのご経験を活かしながら、新たなキャリアを築いていけるよう、会社全体でサポートさせていただきます。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	▼必須スキル・IT業界での就業経験（2年以上）	▼必須スキル・IT業界での就業経験（2年以上）
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	＜詳細PJT 一部＞ ■例１スマホアプリ利用促進施策の分析業務　施策立案をサポートする示唆出し１．基礎分析（データを可視化） RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化　　使用ツール：BigQuery、Looker Studio ２．予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール：Python（scikit-learnなど）３．レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど） ■例２ ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与１．カスタマーデータ統合 Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築２．BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る３．CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ■例３数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業） →トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 ▼この仕事の魅力・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。 ■例１スマホアプリ利用促進施策の分析業務施策立案をサポートする示唆出し１．基礎分析（データを可視化） RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握 RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握 →傾向を元に施策の実行 or 強化使用ツール：BigQuery、Looker Studio ２．予測モデルロジスティック回帰のオッズ比を活用し、施策結果の説明性を高める時系列モデルを用いてアプリの利用ログから翌月のセグメントを予測使用ツール：Python（scikit-learnなど）３．レコメンドアルゴリズム協調フィルタリング、バンディット等使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど） ■例２ ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、 CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与１．カスタマーデータ統合 Google Analytics：Web行動データ Adjust：アプリ行動データ EC Orange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築２．BI分析環境構築 BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、 Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る３．CRM施策最適化データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施 ■例３数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業） →トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 ▼この仕事の魅力・小売・サービス・金融・通信など、さまざまな業界におけるデータ分析基盤構築、顧客分析、需要予測、価格最適化、売上分析から市場動向分析、 BIによるKPIの可視化・レポーティングまで、幅広いビジネス課題・マーケティング戦略に応えるデータ利活用をリード。・大手クライアント・大手SIerとの多数のプロジェクトにおいて、上流工程から下流工程までクライアントと伴走し、経営者・ビジネス担当者のデータドリブンな意思決定を支援できます。

企業情報

企業名	AMBL株式会社
企業HP	https://www.ambl.co.jp/
本社所在地	〒1410032 東京都品川区大崎一丁目2番2号アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階
事業内容	◆DX支援事業＜事業領域＞・AI（人工知能）・クラウドネイティブ（システム開発）・UXデザイン・マーケティング	◆DX支援事業＜事業領域＞・AI（人工知能）・クラウドネイティブ（システム開発）・UXデザイン・マーケティング
設立年月日	2001年 3月 9日
代表者	依田　朗
資本金	7992万円
従業員数	705名（平均年齢：35歳）

比較情報

同じ業界の比較	Web・広告・メディア業界【平均年収】 668.4万円【平均残業時間】 22時間／月売上に直結するスキルへの需要で給与は高い水準。働き方改革や制作プロセスの変化により、残業は改善傾向。
同じ職種の比較	データサイエンティスト・データアナリスト【平均年収】 573.0万円【平均残業時間】 22時間／月高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】面接アドバイス	トレンドの移り変わりが速い業界です。業務経験に基づく感性を言語化して伝える必要があります。事前にその企業の媒体やSNSを研究し、「なぜ心が動いたか」を具体的に話せると熱意が届きやすいでしょう。【よくある質問と攻略ヒント】「自社メディアの改善点や好きなコンテンツ」を問われることが多いです。単に感想を述べるのではなく、ターゲット層や競合との違いを分析した上で、自分ならどうしたいかという視点で答えるのが好印象のコツです。
【職種別】面接アドバイス	数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。【よくある質問と攻略ヒント】「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別面接アドバイス	柔軟に働きたい「自由を求めるあまり、自己管理や責任感が薄いのでは」と誤解されがちですが、自律性を強調すると好印象でしょう。「場所や時間に捉われず、成果に責任を持つための工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツといえます。成果相応に稼ぎたい「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎ スキル経験を活かしたい「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ（2026年4月時点）を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース（2026年4月時点）に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

応募の流れ

STEP01

ご登録

転職支援サービスへ登録し、あなたの経歴やご希望をご記入ください。
STEP02

キャリアカウンセリング

あなた専任のキャリアアドバイザーがオンラインや電話で面談をさせていただきます。
STEP03

求人のご紹介

カウンセリングでお伺いした情報からあなたに最適な求人をご紹介いたします。
STEP04

書類作成・応募・推薦

応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。
STEP05

面接・選考

想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。
STEP06

内定・入社

年収交渉や、入社日などの交渉もキャリアアドバイザーが代行！

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同じ職種の比較	データサイエンティスト・データアナリスト【平均年収】 573.0万円【平均残業時間】 22時間／月高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】面接アドバイス	トレンドの移り変わりが速い業界です。業務経験に基づく感性を言語化して伝える必要があります。事前にその企業の媒体やSNSを研究し、「なぜ心が動いたか」を具体的に話せると熱意が届きやすいでしょう。【よくある質問と攻略ヒント】「自社メディアの改善点や好きなコンテンツ」を問われることが多いです。単に感想を述べるのではなく、ターゲット層や競合との違いを分析した上で、自分ならどうしたいかという視点で答えるのが好印象のコツです。
【職種別】面接アドバイス	数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。【よくある質問と攻略ヒント】「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別面接アドバイス	柔軟に働きたい「自由を求めるあまり、自己管理や責任感が薄いのでは」と誤解されがちですが、自律性を強調すると好印象でしょう。「場所や時間に捉われず、成果に責任を持つための工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツといえます。成果相応に稼ぎたい「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎ スキル経験を活かしたい「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

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