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クライアントのDX・AIを加速するデータサイエンティスト・アナリストを募集

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on 2025-12-02

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クライアントのDX・AIを加速するデータサイエンティスト・アナリストを募集

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丈峰 加藤

株式会社atarayo代表取締役社長。 日本企業のAXとDXを牽引し、「日本経済の発展」と、「人々が豊かさと生きがいを感じられる社会」を実現することを目標として会社の経営をしています。 AX:AI Transformation DX:Dagital transformation

中村 雅実

新卒で証券会社に就職し、個人・法人営業に従事。ITベンチャーに転職してCSを経験した後、人事に異動しました。人事では人事戦略の策定、採用、新入社員のオンボーディング、社内行事の運営など幅広い業務を担当しました。現在は株式会社atarayoで人事をメインとしたバックオフィスを担当しています。

吉田 竣亮

大学時代はフロントエンドを中心に学び、就職してからはRailsを中心としたWebアプリケーションの開発に携わりました。その後、SREとして基盤の構築・保守運用を担当しています。現在はデータアナリストとしてデータの収集・分析を自動化するなどしています。

株式会社atarayo's members

株式会社atarayo代表取締役社長。 日本企業のAXとDXを牽引し、「日本経済の発展」と、「人々が豊かさと生きがいを感じられる社会」を実現することを目標として会社の経営をしています。 AX:AI Transformation DX:Dagital transformation

What we do

株式会社atarayo(あたらよ)は、AIとデータを活用したコンサルティング事業を展開している会社です。クライアント固有の課題に深く踏み込み、最先端の技術力とビジネスへの深い洞察をもって、事業成果に直結するソリューションを企画・開発から社会実装まで一気通貫で提供します。 <AI活用支援> 汎用ツールでは解けない、企業のコア課題解決に特化したカスタムAIを開発します。 大規模言語モデル(LLM)のチューニングや独自データの学習を通じ、模倣困難な競争優位性の確立を支援します。 ▼主なソリューション例: - 金融領域: 債権・与信スコアリングモデル、不正検知システムの構築 - マーケティング領域: 強化学習を活用した広告予算の最適配分モデル、LTV最大化のためのCRM自動化AI - 業務改革領域: 契約書・ドキュメント解析AI、業界特化型チャットボット、対話型AI <データ活用支援> データ基盤の構築から高度な分析まで、データが持つ価値を事業成果へと昇華させます。 勘や経験に頼る経営から脱却し、データドリブンな意思決定文化を組織に根付かせます。 ▼主なソリューション例: - 意思決定基盤: データ利活用戦略の設計、GCP/AWS等を用いたデータ基盤構築、BIダッシュボード開発 - 事業分析: 事業KPIの策定、顧客セグメント分析、統計的因果推論による施策効果検証 - Web解析: GA4分析基盤構築、サイト・広告データ統合分析による投資対効果の改善 <マーケティング支援> AIとデータ分析から得られたインサイトを、事業成果へと転換させます。 戦略設計から実行までを一気通貫で担い、データに基づいたマーケティングで継続的な事業成長を牽引します。 ▼主なソリューション例: - 戦略設計: 新規事業立案、マーケティング戦略・広告戦略の立案 - 実行支援: SEO、広告運用、SNS運用、MA設計・運用、LP・サイト制作改善 ▼会社HP https://atarayo.co.jp/

What we do

株式会社atarayo(あたらよ)は、AIとデータを活用したコンサルティング事業を展開している会社です。クライアント固有の課題に深く踏み込み、最先端の技術力とビジネスへの深い洞察をもって、事業成果に直結するソリューションを企画・開発から社会実装まで一気通貫で提供します。 <AI活用支援> 汎用ツールでは解けない、企業のコア課題解決に特化したカスタムAIを開発します。 大規模言語モデル(LLM)のチューニングや独自データの学習を通じ、模倣困難な競争優位性の確立を支援します。 ▼主なソリューション例: - 金融領域: 債権・与信スコアリングモデル、不正検知システムの構築 - マーケティング領域: 強化学習を活用した広告予算の最適配分モデル、LTV最大化のためのCRM自動化AI - 業務改革領域: 契約書・ドキュメント解析AI、業界特化型チャットボット、対話型AI <データ活用支援> データ基盤の構築から高度な分析まで、データが持つ価値を事業成果へと昇華させます。 勘や経験に頼る経営から脱却し、データドリブンな意思決定文化を組織に根付かせます。 ▼主なソリューション例: - 意思決定基盤: データ利活用戦略の設計、GCP/AWS等を用いたデータ基盤構築、BIダッシュボード開発 - 事業分析: 事業KPIの策定、顧客セグメント分析、統計的因果推論による施策効果検証 - Web解析: GA4分析基盤構築、サイト・広告データ統合分析による投資対効果の改善 <マーケティング支援> AIとデータ分析から得られたインサイトを、事業成果へと転換させます。 戦略設計から実行までを一気通貫で担い、データに基づいたマーケティングで継続的な事業成長を牽引します。 ▼主なソリューション例: - 戦略設計: 新規事業立案、マーケティング戦略・広告戦略の立案 - 実行支援: SEO、広告運用、SNS運用、MA設計・運用、LP・サイト制作改善 ▼会社HP https://atarayo.co.jp/

Why we do

『重要かつ難解な課題』に挑み、日本の再成長を後押しする。 現在の日本は、深刻な少子高齢化が進む一方、労働生産性はG7で最下位という厳しい現実に直面しています。このままでは、国際競争力は低下し、社会の豊かさを維持することさえ困難になりかねません。 この課題を解決するには、「AIとデータの利活用」が最重要テーマだと考えています。 汎用AIの登場で多くの業務が効率化される一方、各産業の心臓部には、業界構造や企業文化に深く根ざした、重要かつ難解な課題が未解決のまま点在しています。それは、汎用的なツールでは決して解くことのできない、個別最適化が求められる領域です。 atarayoは、その重要かつ難解な課題をAIとデータを活用して解決する専門家集団です。 私たちはこの挑戦を通じ、企業と社会の生産性を高め、誰もが生きがいと豊かさを実感できる未来の実現を目指します。

How we do

【私たちのアプローチ:課題の核心の発見から、価値の社会実装まで】 私たちは、画一的なサービスを提供するのではなく、一社一社の課題と真摯に向き合い、最適な価値を届けることを重要視しています。そのために、私たちは3つのアプローチを徹底しています。 1. 課題の核心(コア)を捉える 私たちの仕事は、顧客の要望をそのまま聞くことではありません。セールスとコンサルタントが一体となり、「本当に解くべき課題は何か」を顧客と議論し、事業インパクトが最も大きい本質的な課題(コア)を特定することから始めます。 2. 最適なソリューションをゼロベースで構築する 課題が特定できれば、その解決策は一つではありません。戦略コンサルティング、オーダーメイドのAI開発、SaaSプロダクトの提供など、あらゆる選択肢の中から、真に顧客のためになる最適なソリューションをゼロベースで設計・提案します。 3. 専門家チームで、価値の社会実装まで伴走する ただ分析・可視化して終わり、AIのPoC(概念実証)を作って終わり、ではありません。コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアといった専門家がワンチームとなり、ソリューションがビジネスの現場で成果を生むまで徹底的に伴走します。 【大切にする価値観(バリュー)】 このサイクルを回し、最高のパフォーマンスを生み出すために、私たちは以下の価値観を大切にしています。 1. 社会実装で、価値を創る (Create Value through Implementation) 新たな技術やソリューションは、探求するだけに留まらず、社会や顧客の課題を解決して初めて価値となります。私たちは机上の空論で終わらせず、最後までやり抜くことで、具体的な価値を社会に実装します。 2. 戦略的に思考し、コアを叩く (Hit the Core Strategically) 常に理想から逆算し、事実を正しく捉えることで、最も影響の大きい本質的な課題(コア)を見極めます。限られたリソースをそこに集中投下し、最小のリソースで最大のインパクトを生み出す戦略的思考を徹底します。 3. 顧客起点で、すべてを始める (Start Everything from the Customer) すべての価値の源泉は、顧客にあります。私たち自身の都合や思い込みを捨て、あらゆる思考のスタート地点に顧客を置きます。「顧客が本当に求めているものは何か?」と常に問い続け、その視点に立ち返ることで、本質的な課題解決を実現します。 【会社の仕組み・環境】 この価値観を実践し、メンバーが輝くための仕組みを整えています。 - 職能を越えたフラットなチーム体制: プロジェクトごとに、多様な専門家が対等な立場でチームを組成。役職や職種に関わらず、全員が率直に意見を交わし、最適な解を追求する文化です。 - 自律性を尊重する働き方: フルリモート・フルフレックスを基本とし、メンバーが最も生産性の高い方法で働ける環境を整備。裁量と責任のもと、自律的に成果へコミットすることを推奨しています。 - トップレベルのスキルを維持・向上させるための投資: 書籍購入やツール利用料のサポートはもちろん、国内外の技術カンファレンスへの参加、資格取得支援、社内勉強会の開催などを積極的に行い、メンバーの継続的な成長を全力でバックアップします。

As a new team member

atarayoでは、広くクライアント企業の「DX・AI化支援」を展開しています。 クライアントが抱える様々な事業課題に対し、データ活用およびAI実装を技術面からリードし、解決まで導けるデータサイエンティスト・アナリストを募集します。 ■業務内容■ クライアントの事業課題に対し、データ分析・AI活用の観点から要件定義を行い、基盤構築から分析、施策提言までを実行します。 1.データ分析基盤・AI活用基盤の構築 クライアント環境に合わせた分析基盤(DWH等)の設計・構築 ・データの統合・クレンジング・可視化 ・課題解決に必要なAI活用基盤の設計・実装 2.データの高度分析および改善施策の提案 構築した基盤とデータを活用した詳細分析および課題の特定 ・分析結果に基づいた具体的な改善施策(マーケティング施策や業務フロー改善など)の立案 ・施策実行後の効果検証とネクストアクションの策定 3.データ・AI活用要件定義および事業課題の特定 クライアントのビジネス課題をデータ・AIで解決するための技術選定・要件定義 ・分析結果や技術的な実現可能性についてのクライアントへの説明・すり合わせ ■必須スキル■ ・Pythonを用いたデータ分析の実務経験(3年以上目安) ・SQLの基本理解と実務利用経験 ・AI(LLM)を活用した業務効率化 ・ソリューション開発経験 ・クライアントワークまたはビジネスサイドとの折衝 ・要件定義の経験 ■歓迎スキル■ ・デジタルマーケティングの知見(Web広告、SEO、CRM/MAツール、GA4など) ・クラウドインフラの構築経験(AWS / GCP / Azure 等) ・機械学習・統計モデリングの知識 ■求める人物像■ ・データ分析やAI実装のスキルを武器に、事業課題の解決までコミットしたい方 ・技術的なアウトプットを、ビジネス価値(売上向上やコスト削減)に変換できる方 ・クライアントと直接対話し、技術的な観点から提案を行うことに意欲がある方 ■このポジションの難易度とやりがい■ <難易度> ・クライアントごとに異なるデータ環境や課題に対し、都度最適な技術選定と実装を行う応用力が求められます。 ・単にモデルを作るだけでなく、事業課題を解決するための具体的な施策への落とし込みが必要です。 <やりがい> ・分析やAI実装の手段は自由に選定でき、裁量を持って技術的な課題解決に取り組めます。 ・自ら構築した基盤や分析結果が、ダイレクトにクライアントの事業成長に貢献する手応えを感じられます。 ■使用ツール・環境■ ・BigQuery ・Snowflake ・Python(Pandas, NumPy, scikit-learn) ・dbt ・GitHub ・Notion / Slack
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    Team Personality Types

    丈峰 加藤さんの性格タイプは「フォアランナー」
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    丈峰 加藤代表取締役社長
    中村 雅実さんの性格タイプは「ハーモナイザー」
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    中村 雅実Business (Finance, HR etc.)
    吉田 竣亮さんの性格タイプは「イグザミナー」
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    吉田 竣亮エンジニア・データアナリスト
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