データアナリスト
株式会社kubell · 港区, 東京都 ·
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「働くをもっと楽しく、創造的に」
kubellが目指すのは、人生の大半を過ごす「働く」という時間を、夢や志に向かって本当に取り組みたいことに没頭し、仕事を楽しみ、創造性を発揮できる豊かな社会の実現です。長年にわたり築いてきたビジネスチャットの基盤を起点に、BPaaSという人とテクノロジーをかけ合わせた事業を通じて、これまでになかった新たな働き方を生み出すフェーズを迎えています。
「すべての人に、一歩先の働き方を」
ITに詳しい人もそうでない人も、業界業種、性別年齢も関係なく、世界中のあらゆる人に一歩先の働き方を届けたい。二歩先でも三歩先でもなく、誰もが安心して足を踏み出せる「一歩先」を常に提供するからこそ、世の中の働き方をアップデートし続けることができると考えています。
「 Take Ownership（自分ごとでやりきる） 」
仕事の目的を背景含めて深く理解し、単なる作業ではなく意味を持った仕事として、自分自身の意思を持って主体的に取り組む。一度手をつけた仕事はしっかりと最後までやり抜き、自分自身の手が離れたとしてもその成果を見届けるところまでを自分の仕事だと意識する。
「Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）」
私たちは困難な社会課題に取り組むベンチャー企業。たとえ前人未踏の領域であったとしても、新しい発想をもって果敢に挑戦し、期待や想像を超えてワクワクするような驚きを創り出す。未来を待つことなく、スピードこそ価値だととらえ、自ら一歩先をつくりだしていく。
「Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）」
自分の役割を部門や役職の壁を越えて他者視点で見つめ直し、全体最適の目線で行動する。周囲を巻き込みコラボレーションを生み出すことで、1+1を3にも4にも変えていく。間に落ちるボールを拾いあい、相互に未来を見つめて声をかけあうことで、全員で勝つチームへ。
「Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）」
働く仲間となるチームを信頼し、多様な違いを受け入れ強みへと変えていく。顧客へのリスペクトを忘れず、伴走するパートナーとして共に成長する。働き方を変えていくことが私たちの使命。未来に誇れる仕事を成し遂げて、これからの社会を豊かにしていこう。
私たちが挑むのは、これまで誰も成し遂げられなかった「中小企業の働き方」の根底からの変革です。
少子高齢化という抗えない潮流の中で、国内事業者の99.7％を占める中小企業の現場こそが、日本の未来を切り拓く。
その働き方を変えるために、AIエージェントを組み込んだBPaaS（Business Process as a Service）を人とテクノロジーで社会に実装します。
目指しているのは、単なるシステムの提供ではありません。AIをはじめとする最先端のテクノロジーと専門性の高い人材が協働し、あらゆる企業のノンコア業務を標準化して代行する。私たちが国内の中小企業の共通の本社機能を担うことで、テクノロジーの恩恵を誰もが平等に受けられる産業構造へと変えていきます。
日本の事業者の99.7％を占める中小企業の働き方を変える。
誰にとっても仕事がもっと楽しく、創造的になる世界に向けて。
道を拓くのはkubellしかない。そう確信しています。
＜参考資料・リンク＞
・2026年12月期 第2四半期決算説明資料(https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS04681/c5c169ad/7c90/4228/b376/4749c88551d5/140120260814520629.pdf)
・会社説明資料(https://speakerdeck.com/kubell_hr/kubell)
・採用サイト(https://career.kubell.com/)
Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。
【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
⚫︎導入社数95.3万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています
⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です
【2】kubellグループの事業戦略推進の支援
⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます
▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
▶︎「BPaaS戦略」
「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
▶︎「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。
【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
⚫︎０→１、１→１０、１０→１００〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です
⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます
⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です
kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。
また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。
ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。
＜具体的には＞
1. データマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築（シニアメンバーとの連携・協働）
- dbtを用いたデータモデリングの実装
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
- 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援
2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
- 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化
4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング
【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）
■ スペシャリストへの道
- 特定領域（プロダクト分析、マーケティング分析など）の専門性を高める
- データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
- 新技術（AI/LLMなど）を活用した高度な分析スキルを習得する
■ マネジメントへの道
- 小規模チームのリーダーシップ経験
- メンターとしての後輩育成
- プロジェクトマネジメントスキルの向上
■ 事業への拡張
- 事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
- データ起点の施策立案から実行までをリードする
■1〜3の各項目において、それぞれ複数の経験・要件を満たす方
1. 業務経験
・データアナリティクスまたは関連分野での実務経験（3年以上）
・チーム開発経験および他部門との協業経験
・データマート開発、データモデリングといったアナリティクスエンジニアリングの実務経験
・分析結果や開発したモデルの活用により、サービス改善や事業成果（KGI/KPI）へ貢献した経験
2. 技術スキル
・SQLの実務経験（3年以上）
・大規模データセットの処理経験
・クラウドデータウェアハウスの実務経験
・AWS、GCP、Snowflake、TreasureDataなどでの運用経験
・生成AIを活用した開発および業務効率化の実践経験
・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験
3. ソフトスキル
・論理的なコミュニケーション能力
・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行する姿勢
・ビジネスの文脈を理解し、データ分析を通じて課題解決に取り組む意欲
・チームワークを重視し、他者と協調して業務を進める能力
下記いずれかの経験をお持ちの方
・複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数、CTEなど）
・クエリパフォーマンスを意識した実装
・BIツールの実務経験（Looker、Tableau、PowerBI等、いずれか）
・ダッシュボードの設計・開発・運用
・ユーザー視点に立った可視化の提案
・データマートおよびデータモデル設計・構築経験
・dbtなどのデータモデリングツールを用いた開発経験
・データモデリングの基礎的な理解と実践
・コーディング支援ツールを開発フローに組み込み、実装スピードと品質を向上させる能力
・LLMの特性を把握し、適切なプロンプト改善によって分析業務の効率化や業務課題を解決するスキル
・AWS、GCPをはじめとするクラウドプラットフォームを用いたビッグデータ処理に関する知識・経験
・クラウドプラットフォームにおけるAI/ML機能の活用経験
L Snowflake Intelligence（Cortex AIなど）、BigQuery ML、AWS AI Services等の活用経験
L クラウドネイティブなAI機能を活用したデータ分析や業務効率化の実践
・dbtを用いた複雑なデータモデリングの経験
・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス）
・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識と実務経験
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識
・新規事業や業務支援サービスにおけるデータ活用経験、BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解
・Pythonの実務経験
L pandas、numpy、matplotlib等を用いたデータ分析
L データの前処理、探索的データ分析（EDA）、自動化スクリプトの開発
・統計分析の実務経験
L 記述統計、相関分析、仮説検定の実践的な活用
・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方
＜プログラミング言語＞
・SQL（Hive、Presto、など）
・Python
＜インフラ＞
・Snowflake
・TreasureData
＜ツール＞
・データエンジニアリング：dbt
・コード管理：GitHub
・BI：Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等
＜タスク管理＞
・JIRA
＜情報共有＞
・Chatwork
・Confluence
・Miro
・Slack