株式会社分析屋

お問い合わせ番号：654084　最終確認日：2026年06月05日

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応募の流れ

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/6ヶ月備考：試用期間中の勤務条件：変更無し
給与	[想定年収] 350 ～ 600 万円 [月給] 24 ～ 39万円 [給与形態] 固定給制(月給制) [年収例] ※若手からミドル層まで幅広く採用しており、ご本人様のスキル経験によって決定いたします。
勤務地	[勤務地1] 東京都東京都23区プロジェクト先 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地 [受動喫煙対策]屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 15時間/月 [みなし残業] みなし残業なし
休日・休暇	[年間休日] 123日 [年次有給休暇] ～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔特別産休育児 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能
手当・福利厚生	退職金通勤手当残業手当 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当2000円 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当2000円
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年1回
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	データエンジニアとして、お客様のビジネス課題解決をサポートしませんか？データアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援をご担当いただきます。【具体的な業務内容】・金融・エンタメ・製造など、幅広いお客様のデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築をお任せします。・SQLやPythonを活用し、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築やバッチ処理の実装を行います。・データ分析における「属人化した手作業」をなくすため、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI/CDなど）の導入・推進をお願いします。・TableauなどのBIツールを使用してデータの可視化（ダッシュボード構築）を行い、お客様への簡単なデータからの示唆出しやレポート資料作成（アナリスト的な要素も含まれます）を行います。・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトで、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリーダー業務にも挑戦できます。【このお仕事の魅力】・研修制度：入社後1か月間の研修に加え、OJTによる丁寧な教育環境が整っており、未経験の方でも安心してスタートできます。・評価制度：お客様からの評価や単価といった定量的な評価だけでなく、社内貢献や自己/上司評価、プロセス評価といった定性的な評価も大切にしています。・キャリア：身につけたいスキルに合わせて、担当する案件を選ぶことが可能です。（全体の95％がデータ分析関連の案件です。）・大手事業会社や大手コンサルティングファームへの実績もございます。データエンジニアとして、お客様のビジネス課題解決をサポートしませんか？データアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援をご担当いただきます。【具体的な業務内容】・金融・エンタメ・製造など、幅広いお客様のデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築をお任せします。・SQLやPythonを活用し、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築やバッチ処理の実装を行います。・データ分析における「属人化した手作業」をなくすため、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI/CDなど）の導入・推進をお願いします。・TableauなどのBIツールを使用してデータの可視化（ダッシュボード構築）を行い、お客様への簡単なデータからの示唆出しやレポート資料作成（アナリスト的な要素も含まれます）を行います。・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトで、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリーダー業務にも挑戦できます。【このお仕事の魅力】・研修制度：入社後1か月間の研修に加え、OJTによる丁寧な教育環境が整っており、未経験の方でも安心してスタートできます。・評価制度：お客様からの評価や単価といった定量的な評価だけでなく、社内貢献や自己/上司評価、プロセス評価といった定性的な評価も大切にしています。・キャリア：身につけたいスキルに合わせて、担当する案件を選ぶことが可能です。（全体の95％がデータ分析関連の案件です。）・大手事業会社や大手コンサルティングファームへの実績もございます。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと・IT業界におけるシステム開発・保守の実務経験（目安2年以上、言語不問）・SQLを用いたリレーショナルデータベース（RDB）の設計、またはデータ抽出の実務経験・Python、Java、PHPなどを用いたバックエンド（サーバーサイド）の開発、またはバッチ処理の実装経験（いずれか一方で可） ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。	＜必須要件＞※以下、いずれか一つを満たすこと・IT業界におけるシステム開発・保守の実務経験（目安2年以上、言語不問）・SQLを用いたリレーショナルデータベース（RDB）の設計、またはデータ抽出の実務経験・Python、Java、PHPなどを用いたバックエンド（サーバーサイド）の開発、またはバッチ処理の実装経験（いずれか一方で可） ※完全なIT未経験、スクール卒業生・独学のみの方は不可とさせていただきます。実務において、単に「研修で触った」レベルではなく、自身でコードを書いて業務を行った経験を重視します。
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	入社後の流れ最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step１データ分析環境の理解まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２コーディングデータ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど Step３データの可視化・分析データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４レポーティング・報告提案データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step１データ分析環境の理解まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール： SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２コーディングデータ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール： SQL / Python / SAS / Rなど Step３データの可視化・分析データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール： Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４レポーティング・報告提案データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word 案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ【入社者の声】・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ【入社者の声】・「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE）・「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職）・「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE）・「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE）「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画）仕事の魅力 1.【事業会社との違い】多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨く自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWH（データウェアハウス）やETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。 2.【一気通貫】基盤の構築だけで終わらない、ビジネスの成果（分析）まで主導する「インフラを整えて終わり」「パイプラインを作って終わり」といった部分最適な分業制ではありません。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツール（Tableauなど）を用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。 3.【AIツールのフル活用】泥臭い調整ではなく、「事実（データ）」を武器に周囲を動かすPMへ当社では、AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。「技術単体で勝負する限界」を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像（市場価値の高い人材）を目指せる環境です。 1. 【事業会社との違い】多種多様なデータ構造と向き合い、技術者としての設計力を磨く自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータ基盤構築に携わることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合い、最適なDWH（データウェアハウス）やETLのパイプラインを設計するため、どこでも通用する「圧倒的なデータエンジニアリング力」が最速で身につきます。 2. 【一気通貫】基盤の構築だけで終わらない、ビジネスの成果（分析）まで主導する「インフラを整えて終わり」「パイプラインを作って終わり」といった部分最適な分業制ではありません。顧客の課題ヒアリングから、データ基盤の設計・構築、さらにはBIツール（Tableauなど）を用いた可視化や分析、経営層への示唆出しまで、プロジェクトの全工程に一気通貫で携わるチャンスがあります。自分が作った基盤がどうビジネスを動かしたのか、成果をダイレクトに実感できます。 3. 【AIツールのフル活用】泥臭い調整ではなく、「事実（データ）」を武器に周囲を動かすPMへ当社では、AIツールを開発実務にフル活用し、定型作業を徹底的に効率化しています。そうして生み出した時間を、データ品質の担保や上流の設計に投資します。「技術単体で勝負する限界」を感じている方にとって、自分が設計したデータという「客観的な事実」を武器にプロジェクトをリードする、エンジニア発の新しいPM・リーダー像（市場価値の高い人材）を目指せる環境です。

企業情報

企業名	株式会社分析屋
企業HP	http://analytics-jp.com/
本社所在地	〒2510052 神奈川県藤沢市藤沢 484-1 藤沢アンバービル4階
事業内容	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験、臨床研究、製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援　　WEB広告出稿支援と効果測定　サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など）　SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験・臨床研究・製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援 WEB広告出稿支援と効果測定サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など） SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発
設立年月日	2011年 8月15日
代表者	溝口　大作
資本金	1000万円
従業員数	248名（平均年齢：32歳）