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株式会社ベルコア・コンサルティング

役割 エンタープライズ企業のAI活用やデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

株式会社ベルコア・コンサルティング

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

株式会社Sun Asterisk

● 全社の採用業務の責任者 ・全社採用戦略の策定および実行(新卒・中途採用) ・特にシステム開発部門の技術者採用強化(PM、エンジニア、AI専門家等) ・採用プロセスの設計および採用KPIマネジメント ● 採用プロセスの設計・最適化(選考フロー、評価基準の構築) ・候補者体験(CX)の向上施策の企画・実施 ・採用チャネル管理(ダイレクトリクルーティング、エージェント、求人媒体) ・採用データ分析による採用活動の効果測定と改善 ・採用関連システムの運用管理 ● 採用チームのマネジメント ・採用チームのマネジメント(目標設定、進捗管理、育成) ・採用予算の策定・管理 ・社内ステークホルダーとの連携(事業部門長、人事企画チーム) ● 採用ブランディング ・エンプロイヤーブランディングの企画・推進 ・採用イベントの企画・運営(キャリアフェア、会社説明会) ・ダイバーシティ採用施策の立案・実行 ● その他 ・インターンシップおよび早期採用プログラムの運営 ・労働市場トレンドの分析と採用戦略への反映 ・オンボーディングプロセスの改善支援 ・採用関連コンプライアンスの確保(個人情報保護、公正採用) ・社内リファラル採用プログラムの企画・推進

株式会社サイカ

シニアデータアナリストとして、クライアントの経営およびマーケティングにおける本質的な課題を特定し、データ利活用戦略の立案から統計モデルを駆使した高度な分析、そして経営層への戦略的提言に至るまでを、プロジェクトのコアメンバーとして一貫してリードしていただきます。 本ポジションのミッションは、まずデータサイエンスによって経営判断を最適化することにあります。企業の命運を左右する複雑な事業課題をデータサイエンスの言語へと精緻に翻訳し、クライアントが次にとるべき戦略の一手に対して、科学的なエビデンスに基づく強固な裏付けを提供します。 さらに、プロジェクト全体における分析方針を策定し、アウトプットの統計的な精度を担保するだけでなく、それがクライアントにとって「いかに実戦的な価値やビジネスインパクトを生むか」という、分析クオリティとビジネス価値創出の両側面において全責任を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ●経営課題の構造化と戦略的分析設計 コンサルタントと密に連携し、クライアントが直面す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の最適化を図るMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)や、複雑な接点を紐解くアトリビューション分析、さらには時系列分析など、多種多様な手法から課題解決に最短距離で到達するための最適な分析アプローチを設計します。 ●独自ソリューションと高度なデータモデリングの実行 自社プロダクトやR、Python、SQL等を駆使し、エンタープライズ企業が保有する大規模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を自在に組み合わせ、精緻なマーケティング投資の最適化だけでなく、消費者調査データを用いたインサイトの定量的解明など、ブランド戦略の根幹を支える高度なアナリティクスを実践します。 ●事業成長を牽引する戦略的示唆の導出 導き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抽出し、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。既存のフレームワークに収まらない固有の事業課題に対しても、深い洞察に基づいた仮説構築とオーダーメイドの解決策を提示することで、データに基づいた経営判断を強力に後押しします。 ●アナリシス・ディレクションと分析品質の総責任 プロジェクトの分析リーダーとして、ジュニアアナリスト等のメンバーに対し、分析方針の提示や技術的なアドバイスを行います。チーム全体のアウトプットがクライアントの期待を超えるものとなるよう、統計的な妥当性とビジネス的価値の両面からクオリティ・コントロールを主導し、組織としての提供価値の底上げを担います。

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。

株式会社サイバーエージェント

メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。 新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。 具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進 WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。 他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。 https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。 https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC 具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援 2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。 https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。 具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築 2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。 https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。 競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。 その他の業務について ・キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化 ・過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発 ・アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善 ・各種施策のA/Bテストの設計・実施 ・ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討 ・事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。 現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール ・プログラミング言語: Python, R, SQL ・インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker ・開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise ・BIツール: Tableau

株式会社サイバーエージェント

●サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発

株式会社分析屋

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けた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・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアント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 ・SQLやPythonを用いた、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・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、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 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●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 (※取引実績100社以上) ●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

株式会社カカクコム

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI 活用が高度化/事業貢献が求められる中、 大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ ポジションの期待役割 ※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​ ・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ ・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​ ・アジャイル開発/ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​ ・顧客との折衝/リレーションの確立​ ■ 具体的な業務内容 ・要件定義、基本設計、アーキ設計 ・ETL/ELT 設計・実装 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake ・CI/CD 〜運用 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:顧客定例 → 要件深掘り/設計レビュー PM:実装レビュー/PM 連携 → Doc整備

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 ・大規模データ基盤構築/運用において、実装力を持つ若手エンジニアを増員 ・将来のリーダー候補となる人材を育成 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ポジションの期待役割 データ分析基盤及びデータ処理・連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ (案件のフェーズを踏まえ、ご担当いただく工程を決定いたします)​ 例)上長指示のもと、以下のような業務を遂行 ・データ基盤の詳細設計〜実装 ・技術的課題の特定・改善 ・技術的な顧客コミュニケーション ・進捗管理・タスク管理 ■具体的な業務内容 ・要件整理〜仕様作成 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake / Python / SQLなどを用いた各種設計・開発 ・ETL/ELT設計・開発 ・DWH→BI連携設計・開発 ・CI/CD環境設計・構築 ・テスト/障害一次対応 ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:実装 PM:テスト → 調査 → BI連携/資料更新

フューチャー・アンティークス株式会社

SI事業にて、スマホ/Webアプリ、業務系システムなどの上流～開発までキャリアや希望に合わせてお任せします。 ＜開発環境＞ 言語:Java、C#、Python、JavaScript、PHP、Kotlin、Swift、C++、R言語、Go lang　など 環境:AWS、Android、iOS、Ruby on Rails　など 案件例 ■大手ECサイト開発支援 工程:要件定義・基本設計・開発・テスト 言語:Java、Spring Boot、 Aurora PostgreSQL、 AWS ■WEBサービスのコールセンターの開発 工程:製造・テスト 開発環境:Python,Java ■某玩具類卸売業の販売管理システムリニューアル 工程:設計～テスト 開発環境:C#、Oracle、PL-SQL ■大手グルメ情報サイトのiOSアプリ開発業務 工程:設計、実装、テスト 開発環境:Swift、Objective-C ■リース会社向けシステム開発 工程:要件定義～テスト 開発環境:Java、Oracle ■某金融系のWebアプリの開発 工程:フロント、サーバーの開発 開発環境:React、TypeScript、Java HPにも事例が掲載されています:https://futureantiques.co.jp/service/#service02

フューチャー・アンティークス株式会社

SI事業にて、スマホ/Webアプリ、業務系システムなどの上流~開発までキャリアや希望に合わせてお任せします。 開発環境 言語:Java、C#、Python、JavaScript、VB.NET、PHP、Kotlin、Swift、C、C++、R言語、Go lang、Rubyなど 環境:AWS、Android、iOS、Ruby on Rails など 案件例 ●大手ECサイト開発支援 工程:要件定義・基本設計・開発・テスト 言語:Java、Spring Boot、 Aurora PostgreSQL、 AWS ●WEBサービスのコールセンターの開発 工程:製造・テスト 開発環境:Python,Java ●某玩具類卸売業の販売管理システムリニューアル 工程:設計~テスト 開発環境:C#、Oracle、PL-SQL ●大手グルメ情報サイトのiOSアプリ開発業務 工程:設計、実装、テスト 開発環境:Swift、Objective-C ●リース会社向けシステム開発 工程:要件定義~テスト 開発環境:Java、Oracle HPにも事例が掲載されています：https://futureantiques.co.jp/service/#service02