年間休日120日以上 データアナリストの求人・転職情報

株式会社サイカ

データアナリストとして、クライアントのマーケティング課題に対するデータ利活用戦略の実行を担い、統計モデルを用いた高度な分析から、意思決定を支援する戦略的示唆の導出までを一貫して担当していただきます。 本ポジションのミッションは、データサイエンスを通じて複雑なビジネス課題を解明し、クライアントが自信を持って次の一手を踏み出せる「確かな根拠」を提供することにあります。コンサルタントやシニアアナリストと連携しながら、当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、クライアントの事業成長をデータから支える役割を担います。 具体的には、マーケティング投資効果を統合的に分析するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、消費者インサイトを解き明かす定量的リサーチの設計・分析、クライアント課題に応じたアドホックな分析を遂行します。単にデータを集計するだけでなく、RやPython・SQL・社内分析プロダクト等を駆使してデータを解析し、そこから得られた知見をビジネスの文脈に翻訳して、クライアントのブランド戦略やコミュニケーション戦略を導くストーリーへと昇華させることが求められます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の解明に向けた分析アプローチの設計 コンサルタントやシニアアナリストと緊密に連携し、クライアントが抱える抽象的な経営課題をデータサイエンスで解き明かせる「統計的な問い」へと変換します。マーケティング投資効果を可視化するMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な顧客接点を紐解くアトリビューション分析など、多種多様な手法の中から、課題解決に最短距離で到達するための最適な分析プランを緻密に設計します。 ●高度なデータ解析と統計モデリングの実装 自社プロダクトおよびR、Python、SQL等の技術要素を駆使し、ナショナルクライアントが保有する広範かつ複雑なデータの解析・モデル構築を遂行します。当社の独自ソリューションとオーダーメイドの分析手法を自在に組み合わせ、精緻な投資最適化シミュレーションから、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明まで、ブランド戦略の根幹を支えるプロフェッショナルな分析を実践します。 ●意思決定を導く戦略的示唆の言語化 抽出された分析結果からビジネス上のインパクトを精緻に読み解き、クライアントの事業成長に直結する一貫性のあるストーリーラインを構築します。単なるデータ集計に留まらず、深い洞察に基づいた仮説検証を通じて、既存のフレームワークでは捉えきれない固有の事業課題に対する解決策を提示し、データに基づいた確かな経営判断を強力に支援します。 ●専門性の追求とチームへのナレッジ還元 シニアアナリストによるディレクションのもと、統計的な妥当性とビジネス的価値を両立させた高品質なアウトプットを追求します。最新の解析手法や業界知見を積極的に取り入れ、日々の分析実務を通じて得られた知見をチームへ共有・還元することで、組織全体のデリバリー品質の向上と、自身のアナリストとしての専門性強化を並行して推進します。

次世代車両に向けた電子システム/E/Eアーキテクチャの戦略検討・企画立案をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・将来のE/Eアーキテクチャ動向(ドメイン/ゾーナル/SDV等)の調査・分析 ・OEM動向、業界標準、競合・他社事例を踏まえた戦略検討 ・アイシンとして注力すべき電子システム領域・技術ポジションの定義 ・ECU、ソフトウェア、SoC、プラットフォーム領域における中長期構想の立案 ・社内関連部門(開発、事業企画、営業等)との連携・議論リード ・経営・関連部門向け資料作成および説明 ※製品設計・実装そのものではなく、上流の構想・戦略策定が中心となります。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

工場現場における人作業の自働化(ロボット導入)を加速させるため、フィジカルAIの現場活用に向けた技術開発を担当していただきます。シミュレーションと実機を連携させた開発環境での検証から、実際の現場への適用に伴って生じる課題の解決まで一貫して取り組み、現場での実用化を目指します。 ●具体的な業務内容 フィジカルAIの工場現場への適用 ・ロボット実機(ヒューマノイド含む)を活用した現場動作検証(検証エリア・工場現場) ・ロボット-センシング機器の制御・通信技術開発 ・データ収集・モデル学習 Ubuntu(LINUX)、ROS2、Python、Issac Sim AI処理PC保有、クラウド環境、各種ロボット保有、ロボット評価用実機検証エリア保有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社くすりの窓口

●プロダクトの成長戦略やロードマップの策定 ●データ解析、ユーザーインタビューを通した、ユーザ課題・ビジネス課題の洗い出しや深堀り ●課題の解決策のプロダクトへの落とし込み(企画ドキュメント作成、仕様策定、効果試算、UI案作成、WF作成) ●Tableauを使用したサービス/事業両面における有効なKPIの策定と分析

株式会社くすりの窓口

チームメンバーの育成や業務のコントロール 分析ツールを活用したユーザー分析および企画、開発 競合調査や市場に合わせた企画、開発 利用者に対するアンケートや電話取材、座談会などのコミュニケーションを主体とした情報収集 リリースした開発内容に対する実装後の分析、追加開発や改善の検討といったPDCA業務 ※開発業務は行わないですが、開発者に向けて企画/要件まとめを行い、進捗管理することが主な業務です 【具体的な業務内容】 当社の自社製品である「EPARKお薬手帳」にプロジェクトリーダー、リーダー補佐として携わっていただきます。 サービス運用に伴う予算(目標)を設定し、それに対して個人またはチームメンバーで市場調査や分析、企画、開発を行い成果を上げていただきます。 ※「EPARKお薬手帳」:350万ダウンロードを超える、家族全員の服薬情報を簡単にデータ管理できる電子お薬手帳アプリ。

プライマル株式会社

AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担っていただきます。 また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援していただきます。 主な業務内容は以下の通りです。 ・膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析 ・SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析 ・分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案 ・データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援 ・分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化 ・分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計 ・生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化 ・Codex、Claude Code、ChatGPTなどを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発 ・AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討 ・データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援 ●社員ブログ 社員記載ブログです。ご参考までにご確認お願いいたします https://www.primal-biz.co.jp/recruit ●CxO事例 https://x.gd/XEBRL ～分析・レポーティングだけでなく“創れる”人材へ～ 顧客の課題を発掘し、目的設定→運用設計→データ分析→改善提案まで一気通貫。さらにAI・ツール・DBで、レポーティングや業務を自動化し、事業の自走化を後押しします。そこから新規事業を共創する中心メンバーを募集。 ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 【入社～1年後の成長ステップイメージ】 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接:面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修:成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き:クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え:クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

株式会社インターネットイニシアティブ

自社サービスのITインフラ基盤を企画・構築・運用する本部にて、 部門全体の管理業務およびITインフラ基盤の整備・運営に必要なデータ収集・分析業務をお任せします。 ・部門全体の予算計画、管理、業務設計 ・ITインフラ基盤運営に関するデータ収集、分析業務 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

株式会社インターネットイニシアティブ

■お任せしたい業務 シニアアナリストとしてセキュリティ分析業務、ビッグデータ解析による インテリジェンス生成等を担当いただきます。 ・セキュリティ分析の実施、分析ルールの作成 ・マルウェア解析、フォレンジックスの実施 ・ビッグデータ解析によるレピュテーションデータ作成 ・セキュリティレポート/ホワイトペーパーの作成 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり ★参考情報★ [現場社員インタビュー](https://www.iij.ad.jp/recruit/interview/voice_013.html?ref=4CareerAG) [セキュリティブランド「wizSafe(ウィズセーフ)」](https://www.iij.ad.jp/wizsafe/) [IIJ Security Diary](https://sect.iij.ad.jp/)

日本ディクス株式会社

データエンジニアとして、データ利活用のための基盤設計・開発・運用を担っていただきます。 例 ・SQLを用いたETL処理の開発、データ抽出・加工スクリプトの作成 ・DWH(Snowflake/Databricks等)を活用したデータ基盤の設計・構築 ・BIツール(Tableau/Power BI/Looker等)と連携したダッシュボード構築・可視化支援 ・データパイプライン(ETL/ELT)の設計・運用監視・改善 ・不具合発生時の調査、データ整合性チェック、品質改善 ・顧客との要件整理や、開発における技術的な提案 案件によっては、要件定義や基本設計などの上流工程にも携わりながら、実装から運用まで一貫して経験を積むことが可能です。 案件構成としては、一次請け(約3割)・二次請け合計で7〜8割となっており、安定した業績基盤のもと多様なプロジェクトに参画いただけます。 また、全体の約6割が上流工程を含む案件となっており、SES・受託いずれにおいても上流フェーズに関わる機会があります。

株式会社インターネットイニシアティブ

以下の業務をお任せしたいと考えております。 【入社後すぐにお任せしたい業務】 IIJ GIOを統括するプロダクトマネージャの支援を受けながら業務を進めていただく想定です。担当者としてアサインされたIaaS, PaaSサービスまたは機能のさらなる改善と成長をリードしていただきます。すでに数百社が利用し、数千VMが稼動しているIaaSサービスから、立ち上げ真っ最中の新サービスまで、お任せしたいプロダクトはさまざまです。能力と適性を見つつ決定します。 【将来的にお任せしたい業務】 担当サービス領域の責任者として、より良い IIJ GIOトータルのユーザ体験につながるロードマップを企画し、自身が先頭に立って実現、市場に届ける役割を期待します ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

株式会社インターネットイニシアティブ

データ分析・予測・可視化を業務や意思決定に組み込み、事業成果につなげる人材を募集します。 分析そのものを目的とせず、データを業務で実際に使われる形に設計・定着させることがミッションです。 ●役割と職務内容 事業部門のデータ活用施策の推進役として、次の業務を担当します。 ・事業部門の業務課題と意思決定プロセスを理解し、分析・予測・可視化の結果を業務や意思決定に組み込むための設計、提案、定着支援を行う ・関係部門と連携し、データ活用施策の実行と継続的な改善を推進する ・AI活用人材やIT部門と協業し、データとAIの観点から業務全体の最適化を図る 将来的には、事業部門の業務・意思決定を起点に、データ活用を設計・定着させる中核人材として、IT部門と連携し組織横断で業務最適化を推進していただきます。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

BIPROGY株式会社

【組織ミッション】 公共インフラを支える大手エネルギー事業者向け業務システム(設備管理、購買、データ分析等)の開発・保守をプライムベンダーとして担当しています。リーダーポジションにもキャリア入社者が在籍し、顧客やパートナー企業などのステークホルダーと密に連携をとりながら業務を遂行しています。 【プロジェクト概要】 大手エネルギー事業者様にて、営業系・設備系を中心とした複数のデータ基盤の構想・整備に関する検討が進んでいます。入社後は、お客様との対話を通じた要件の具体化や構想検討、提案支援を担いながら、今後の基盤整備・構築につながるプロジェクト推進に携わっていただきます。 ◇現在のフェーズ 提案・構想検討フェーズ ◇今後の予定 お客様との検討を進めながら、順次要件具体化・案件化を進めていく想定です。構想段階から関わり、今後の基盤整備・構築へつなげていただくことを期待しています。 ◇プロジェクト規模 現時点では構想検討段階のため、最終的なプロジェクト規模は未確定です。将来的には営業系・設備系を含む複数のデータ基盤整備につながる可能性があり、中長期的な構想の中核を担っていただく想定です。 【入社後想定する業務】 リーダーとして以下の業務をご担当いただく想定です。 ●顧客との対話を通じたデータ基盤構想の整理・具体化 ●外部データ連携を含むデータモデリング、データ構造設計の検討 ●クラウドを前提とした基盤アーキテクチャ・構成方針の検討 ●提案・要件整理における顧客およびパートナーとの調整・推進 ●案件化後の設計・構築フェーズを見据えた技術面からのリード ※ご入社時期によっては、先行して進んでいる関連開発に携わりながら、将来的な大規模構想・基盤整備につなげていただくことも想定しています。 【チーム・体制】 ◇参画予定チーム人数 初期は5名未満程度の少人数体制で、お客様との構想検討を進める想定です。案件化後は、社内メンバーや外部パートナーと連携しながら体制を拡大していきます。 ◇チーム内訳 社内の業務・アプリケーション開発メンバーに加え、必要に応じて外部パートナーやコンサルティングメンバーとも連携し、上流工程を中心に推進します。 ◇担当範囲(工程) 主な担当範囲は、提案・構想検討、要件具体化、データモデリング、外部データ連携方針、クラウド基盤アーキテクチャの検討です。案件化後は、設計・構築フェーズを見据えた技術面のリードやレビューにも携わっていただきます。 ◇担当内訳(プロパー/パートナー) 上流の構想整理・要件具体化・アーキテクチャ検討はプロパー中心で進め、詳細設計・構築・検証等は案件状況に応じてパートナーと協働する想定です。 ◇リード規模の目安(PL,PMの場合) 構想検討段階では少人数での推進を想定しています。案件化後は、プロジェクト規模に応じて数名〜十数名程度のチームを技術面からリードいただく可能性があります。 ◇開発環境(例) 想定技術領域:クラウド(AWS、Azure等)、データ基盤、外部データ連携、データモデリング、データ蓄積・活用基盤。具体的な製品・サービスは案件化に応じて検討します。

株式会社ギブリー

当社のエンジニアリングマネージャーは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 キャリアパス エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます 入社から半年で役員登用になった方もいます! 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 備考 支給PCはWindows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ●技術顧問・アドバイザー 東京大学名誉教授 竹内 郁雄(技術顧問) 東京大学大学院教授 江崎 浩(技術アドバイザー) 東京工業大学大学院教授 岡崎 直観(技術顧問)

Cloud Solution部　Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) 想定されるプロジェクト ●プロジェクト事例 ・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開

ユミルリンク株式会社

社内外から寄せられる機能要望の収集から、要件定義・バージョン判断・開発依頼に至るまで、 プロダクト進化のサイクルを製品企画課(PdM)が主導していきます。 ●仕事詳細 ・顧客・営業・CSからの要望収集・整理および社内共有 ・要望管理台帳の更新・維持管理 ・要件定義書・仕様書の作成補助(下書き含む) ・問い合わせや不具合情報の共有、ユーザー課題の吸い上げ ・バージョン計画の資料化および関係者への共有 ・リリース後の効果確認・フィードバック収集 ・ユーザーインタビュー・データ分析 ●将来的には… 担当領域における企画〜要件定義を主体的に推進し、 マネージャーの補佐やメンバーサポートも担うポジションへとステップアップいただきます。 (変更の範囲)会社の定める業務

株式会社Sun Asterisk

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

株式会社ビットエー

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 ●職務内容 デジタルパートナー事業部の”BIエンジニア”として、クライアントのビジネス課題解決を支援するBIエンジニアとして、BIツールを利用したレポーティング・ダッシュボード開発、運用支援を一貫して担当いただきます。 単なるツール構築に留まらず、クライアントの意思決定をデータで後押しするため、要件定義や提案などの上流工程から参画し、価値創出に貢献していただきます。 案件によってはデータ基盤の設計・構築やBIツール自体の導入計画立案などから担当いただく場合もございます。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり ●仕事内容の例 以下の業務を、クライアント支援のプロジェクトにてご担当いただきます。 ・クライアントの経営課題や業務課題のヒアリング、BI活用に向けた要件定義 ・各種データソースからのデータ収集・統合、ETLプロセスの設計および実装 ・DWH、データマートの設計・構築・運用 ・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用 ・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告 ・BIツール利用に向けたユーザー教育や運用定着支援 ●主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

株式会社ホープス

EPMの代表的なサービスである、「Anaplan」の導入・開発プロジェクトに携わっていただきます。 ※上流から下流まで全工程の案件がございます。 ※プライム案件でのPM領域・コンサル領域の業務もございますので、先々のキャリアが頭打ちになることはございません。 ・EPMとは？ EPMはクラウドベースの計画立案・パフォーマンス管理プラットフォームです。 企業内のあらゆるデータを収集・集計し、予測分析や事業計画策定・パフォーマンス分析を支援することができます。 ERPが情報を一元管理し運営することに強みがあることに対し、EPMの強みは一元管理した情報を戦略的に活用できることです。 ・Anaplanとは？ Anaplan社は、米国に本社を構えるSaaS企業で、2016年にユニコーン企業として認定され、2018年に株式上場を果しました。 日本法人のAnaplanジャパンも約50％成長し、日本国内で導入している企業は約200社に達しています。 Anaplanの導入は急速に増えておりますが、技術習得者はまだ少なく、技術習得・実装経験は、エンジニアとしてのご自身の市場価値を高めて頂くことにつながります。 【プロジェクト内容※一例です※】 業種：船舶業 目的：連結会計の予実管理のシステム化 各社の損益情報を元にExcelにて予実管理を行っていたがバケツリレー、属人化、作業負荷が問題となっていた。 そのため、効率化を目的としExcelで行っていた業務をAnaplan化する。 参画フェーズ：要件定義～保守 業種：製造業 目的：業績情報の見える化 利用している基幹システムにばらつきがあり、経営と現場、会社間で見えるデータが統一化出来ていないことが課題である。 そのため、単一システム上で管理し、同じ粒度でデータを確認できるようにし、データの見える化を目指すとともに、データ連携の自動化や二重インプットをなくし、業務工数の削減と効率化を図る。 参画フェーズ：基本設計～リリース 業種：アパレル業 目的：既存システム（SCM）からAnaplanへの移行 SCM計画作成業務に時間と手間を擁しており、生産・在庫の状況が理想的でないため、スピーディーにできるようにする。 参画フェーズ：基本設計～総合テスト ※これまでのエンジニアとしてのご経験・スキルを加味し、能力に合った案件にアサインさせていただきます。 【教育・研修制度】 未経験の方の場合、ご入社後、1か月ほどメーカー研修を受講し、初級認定資格を取得いただきます。 その後、PJに参画いただきながら知識と経験を蓄えていただく流れです。 社内での「Anaplanエンジニアのコミュニティ」の運営や、製品ごとに分科会も実施。 製品の新しい情報なども連携し、常に学習を継続できる環境を整えています。