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データで、日本の未来を動かす 「分析を、ビジネスの成果へ。そして日本の未来へ。」 当社は2034年の売上100億円という目標を掲げ、急成長を続けています。現在、多くの組織が「データはあるが活用しきれない」という課題に直面しています。 私たちが求めているのは、単にSQLを叩いて数字を出す人ではありません。データから地域の課題を読み解き、戦略へと落とし込み、自治体のリーダーに改善提案を行う。そんな「データと社会の橋渡し」ができる人材です。 「今の環境では、自分の分析が何に役立っているか見えない」 「技術はあるが、より上流のPM（プロジェクトマネージャー）への道筋が見えない」 そんな想いを持つあなたが、自らの市場価値を圧倒的に高められる場所。それが、当社のデータ分析支援事業です。 案件事例 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。 ～《位置情報ビッグデータ活用》人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援～ あなたの1行のSQLが、一つの町の10年後を変える。 スマートフォンの位置情報という膨大なビッグデータを活用し、自治体や公的機関の「意思決定」を支える羅針盤となります。 【業務概要】 ターゲットとミッション： スマートフォンの位置情報データを活用し、自治体や公的機関に対し、観光施策の立案や都市計画の改善に向けたデータ分析を提供します。 介在価値： 匿名化された人流データを解析し、「なぜこのエリアに人が来ないのか？」「どうすれば観光客が回遊するか？」を可視化。エビデンスに基づく行政運営（EBPM）の要として、地道かつ正確な分析を提供します。 地域の未来を導く、データ・パートナー： 綺麗なデータばかりではありません。バラバラの形式のデータをSQL/Pythonで丁寧にクレンジングし、Tableauで「誰が見ても一目でわかる形」に整える。その真面目でコツコツとした積み重ねが、行政の重要な意思決定を支え、地域の明日を動かす確かな信頼へと繋がります。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 課題抽出： 自治体が抱える「人流の偏り」や「観光客の回遊性向上」などの課題に対し、分析要件を定義します。 データ抽出・集計 ： BigQueryやGCP環境を用い、SQLで自社位置情報DMPデータを抽出・加工します。 高度な解析 ： 特定エリアの来訪者属性や滞在時間、回遊ルート、混雑予測などを統計的に解析します。 レポート作成 ： Tableau等を用いて、人流の変化をヒートマップやグラフで視覚的にレポート化します。 報告・コンサルティング ： 自治体担当者に対し、データに基づいた観光施策や交通網整備のアドバイザリーを行います。 そのほかの案件事例 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 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 ＜担当プロジェクトについて＞ 本求人は、弊社が参画している「人流データを活用した自治体の地方創生・EBPM支援」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後１～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出さ

日常の『裏側』をデータで解き明かす 普段あなたが楽しんでいるゲームや、利用しているサービス。その裏側でどんなデータが動き、どんな意思決定がなされているのか。その「正体」を解き明かし、ビジネスの次の一手を指し出す。そんな知的な「攻略」を、一生の仕事にしませんか。 私たちが目指す、データ分析のあり方 当社は「2034年に売上100億円」という目標に向け、データ分析支援のフィールドを急速に広げています。 私たちが提供するのは、単なる「計算結果」ではありません。クライアントごとに異なるビジネスモデルや現場の熱量、ときには「業界特有の慣習」といった個別の事情を読み解き、その会社にとっての最適解をデータから導き出すことです。 今、求められているのは、数字の裏にある「文脈」までハックし、血の通った提案ができるプロフェッショナルです。多種多様な業界の舞台裏に深く潜り込み、あなたにしか出せない「答え」でビジネスを動かす。そんな挑戦に、のめり込んでみませんか。 案件事例 分析屋では様々な業種のクライアントを有しており、皆様の技術・経験が活きる場が数多く用意されています。下記に一例を掲載いたします。 ～《大規模ゲームログ分析基盤》BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略～ 【業務概要】 ターゲットとミッション： 複数のゲームタイトルを対象に、日々蓄積される数億行単位の膨大な行動ログに向き合います。単なる数値の整理に留まらず、データの海から**「運営の次の一手を決める決定的な予兆」**を特定し、意思決定の精度を最大化させることがミッションです。 介在価値： ログは、ユーザーからの「声なきフィードバック」の塊です。プロデューサーが抱く「現場の肌感」をデータによる「確信」へと変え、**「分析結果が、具体的な運営施策へと直結する」**ダイレクトな手応えを味わえます。 【業務内容：一気通貫の5ステップ】 1. 課題抽出： プロデューサーから「どのような指標を見たいか」をヒアリングし、ダッシュボードの要件を整理します。 2. データ抽出・集計 ： BigQuery等からSQLを用いて、分析に適したデータマートを作成します。 3. 高度な解析 ： 継続率や課金動向、イベントの効果測定など、ゲーム運営に不可欠なKPIを算出します。 4. レポート作成 ： BIツールを用い、直感的で使いやすいダッシュボードを構築します。 5. 報告・コンサルティング ： データの見方をレクチャーし、データに基づいた運営改善の提案を行います。 そのほかの案件事例 他にもデータ分析に関する豊富な案件がございます！データ分析専門企業として、キャリアの一貫性を保ちながら、専門スキルを磨くことに専念できる環境です。 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 ＜担当プロジェクトについて＞ 本求人は、弊社が参画している「BIを駆使した複数タイトルの可視化戦略」をモデルケース（配属想定の一例）として記載しています。 実際の配属先は、あなたのスキルや「今後どのようなキャリアを築きたいか」を伺った上で、ご入社時期のプロジェクト状況を総合的に判断して決定いたします。 入社時研修について 分析の世界という「フィールド」に出る前に、まずは1〜2ヶ月かけて必要な武器（SQL・Python・BIツール等）の習得と、データ構造を読み解くための「型の理解」を集中的に行います。実務を想定した演習データを用い、失敗を恐れずに試行錯誤できる環境を用意しています。 ★Step 1: 設計図の読み解き方を学ぶ（分析環境の理解） データの流れを把握し、自在に抽出するための基礎体力を養います。まずはデータベースの仕組みを理解するところからスタートです。 使用環境・ツール ： SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル ： データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: ロジックを組み立てる（コーディング・加工） 生のデータを、目的に合わせて整えるスキルを磨きます。複雑なデータ構造をどう紐解き、いかにビジネスの文脈に沿った「意味のある数値」へ加工するか。そのロジックを組み立てる面白さを、演習を通じて体感するフェーズです。 使用環境・ツール ： SQL / P

■■募集背景■■ SENSY Inc.は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いから、2011年に創業し、パーソナル人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。特に、人工知能アルゴリズムの研究開発は、当社の人工知能研究所で行っており、慶應義塾大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。 「Follow your Sense（感性のまま自分らしく）」をビジョンに掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、 必要とするヒトのもとへ届く世界を作ろうとしています。 そのために、あらゆる産業における、ロスやミスマッチを解消するビジネスを展開しています。 このビジネスの根幹にあるのは、ヒトの「感性」を学習する独自のAI技術（特許出願済）です。 どのような刺激によって、ヒトは心を動かされ、行動が変わっていくのか。私たちはそのようなヒトの感情のメカニズムのことを「感性」と呼び、AI技術とビッグデータを駆使して、感性を科学する研究を日々重ねています。 スーパー、百貨店、ドラッグストア等のリテール企業、消費財メーカを中心として、消費者の感性を理解し、その行動を予測するAIを主力商品として、需要予測やマーケティングなどのサービスを提供しており、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業拡大を図っております。 弊社では、さらなる成長のアクセルを踏むべく、独自の技術とデータを活用した、新しいビジネスを開発したいと考えています。 これまでのプロジェクトから得られたナレッジを活かしてプロダクトを開発し、事業展開していきます。 また、これまでの事業ドメインも拡大し、金融、物流、不動産、外食など、新しい業界の課題解決にチャレンジしていきます。 そのため、今後の事業を更に加速させ、最新技術を用いて生活・産業、そして社会に価値提供をし続けるためにも新しいメンバー（研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア等）を採用します。 ■■お任せしたい仕事■■ これまでの経験や今後のキャリアによってお任せする業務は変わりますが、大きくは3つの役割があります。 ・研究者：AIアルゴリズム（ディープラーニング等）の基礎研究並びに応用研究 ・データサイエンティスト：ビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用した分析・提案・検証 ・機械学習エンジニア：AIアルゴリズムを活用したシステム開発などのエンジニアリング ＜一例です＞ ・データ理解、ビジネス理解、要件定義、アルゴリズム開発までのPoCプロジェクト ・開発したAIソリューションの実証実験 ・実証実験、本運用に向けたデータパイプライン、MLパイプラインの開発（MLOps） ・これまでに開発したAIソリューションのプロダクト化 ・SENSY独自のAIアルゴリズムの研究開発