仕事内容

【ポジションのミッション】
データ分析でビジネスの核心を捉え、事業成長をドライブする

クライアントのマーケティング課題に対し、データの力を用いてビジネスの構造を紐解き、意思決定の根拠を作り出す役割です。シニアアナリストと共にプロジェクトを推進しながら、確実な分析技術とビジネス視点を武器に、データから価値を生み出すプロフェッショナルとして活躍していただくことを期待しています。

【業務内容】
入社直後は、シニアアナリストやコンサルタントの設計に基づき、分析実務（データ抽出・加工、モデル実行、集計）を正確に遂行することからスタートします。経験を積みながら徐々に担当領域を広げ、顧客への報告や示唆出しなど、プロジェクトのメイン担当としての役割を担っていただきます。

【分析業務】
・分析設計に基づいたデータ構築
ビジネス課題を解決するための分析アプローチを理解し、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行う（Excel, SQL, Python/R等を使用）。
・仮説検証型モデリング
単にツールを操作するだけでなく、仮説に基づいたMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）等の分析モデルを構築・実行し、試行錯誤を通じて精度の高いモデルを作り上げる。
・分析品質への責任（Quality & Logic Assurance）
数値的なミスがないことはもちろん、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的な整合性が取れているかまでを含めた品質に責任を持つ。

【ビジネスインサイトの導出と提言】
・ストーリーテリングと資料作成
分析結果を単なる「数値の報告」で終わらせず、クライアントの意思決定を促すための「ストーリー」として構成し、分かりやすい提案資料（PowerPoint等）を作成する。

・インサイトの創出
データから「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次はどうすべきか」という深い示唆を導き出し、クライアントのネクストアクションを具体化する。

【クライアントコミュニケーション】
プロジェクトの報告会において、自身の分析パートに関する報告や質疑応答を主体的に行う。将来的には、分析結果に基づく施策提言のメインスピーカーを担う。

【チーム体制】
1つのプロジェクトに対し、ビジネス課題を整理するコンサルタント、高度な技術支援を行うデータサイエンティストなど、そして分析の実働を担うアナリスト（シニアおよびメンバー）でチームを組みます。オンボーディング期間はシニアアナリストの指導（レビュー）を受けながら業務を進めるため、分析手法に不安があるフェーズでも安心してスキルアップできる環境です。

【ポジションの魅力】
・データサイエンスとビジネスのハイブリッド
コンサルタントとデータサイエンティストの両方と協業するため、ビジネス感覚と技術的知見の両方をバランスよく吸収でき、将来的にどちらのパス（エキスパート/マネジメント）へ進むかの選択肢が広がります。

・経営の意思決定を動かすインパクト
あなたの分析は、クライアントの経営層や意思決定者との直接対話を通じて、彼らのマーケティング戦略を動かします。事業成長の最前線に立ち、データでビジネスが動くダイナミズムを当事者として体感できます。

・市場価値の高い専門性を磨ける経験
国内でも先進的な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分析の経験を積むことで、アナリストとしての専門性を高め、市場価値を向上させることができます。

・柔軟で最先端な分析環境
分析の土台となるのが、MMMの知見が凝縮された自社開発の分析フレームワークやソリューションです。それに加え、分析環境は常にアップデートされており、Python, Rはもちろん、Juliaといった多様な言語や最新の生成AI技術も積極的に活用しています。アナリストは常に最適な手法を探求・選択できる環境で、自身のスキルを磨き続けることができます。

・明確なキャリアラダーと多様な成長機会
アナリストとしての専門性を深め、分析リーダーであるシニアアナリストを目指す明確なキャリアパスがあります。さらにその先のディレクター（マネジメント）やプリンシパル（エキスパート）へと続く道も用意されています。また、データ分析の経験を活かし、データに強みを持つコンサルタントや、自社ソリューション開発を担うプロダクトマネージャー（PM）など、多様なキャリアを築くことも可能です。

必要な経験・スキル

【必須（MUST）】

・実務や大学での研究等でのデータ分析経験（2年程度）
・SQL等を用いたデータ抽出・集計の実務経験、またはそれに準ずる学習経験
・Python または R を用いたデータ加工・基礎的な統計解析の経験
・Excel / Spreadsheet を用いた集計・グラフ作成スキル（VLOOKUP, Pivot Table等）
・論理的思考能力（事実と解釈を分けて考えられる方）

【歓迎（WANT）】

・マーケティング領域（広告、CRM等）に関する基礎知識
・統計学、機械学習に関する基礎知識（回帰分析の理解など）
・複雑な事象を分かりやすく説明するドキュメンテーション能力
・MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）や広告効果測定関連の分析経験
・コンサルティングファームや事業会社のマーケティング部門での実務経験

【その他】

・サイカの事業・ビジョンに共感いただける方
・ビジネスへの好奇心: 分析技術の探求だけでなく、それがどうビジネス価値に繋がるのかを常に考え、マーケティングや事業への理解を深め続けられる方
・課題解決への情熱: クライアントの事業成功を自らの目標と捉え、答えのない問いにも粘り強く向き合う探求心を持つ方。データから本質的な課題を発見し、解決への道筋を描くことで、クライアントの成功に貢献するプロセスそのものを楽しめる方を求めています。
・分かりやすく伝える力: 複雑な分析結果を、専門外の相手にも分かりやすく論理的に説明し、次のアクションに繋がる提案ができる方
・成長意欲と協調性: 自身の成長に貪欲であると同時に、チームや他者の成功に貢献し、共に大きな価値を生み出すことに喜びを感じる方
・自律的な行動: 指示を待つだけでなく、「より良い分析にするためにはどうすればいいか」を考え、自ら提案や工夫ができる方
・正確性へのこだわり: データという「事実」を扱う責任を持ち、細部まで丁寧に確認・検証するプロセスを厭わない方

株式会社サイカについて

Vision

パーパス：才能開花に満ちた公正な世界をつくる

「華やかに現れでた才能」を意味する「才華」を社名の由来にする私たちは、データサイエンスとテクノロジーにより透明で公正なメカニズムを提供し、人・組織・社会の才能開花を最大化します。

ミッション：すべてのデータに示唆を届ける

世の中に存在するデータが加速度的に増える一方、そのデータを分析して解釈する技術は、限られた専門家のみに委ねられているのが現状です。私たちは、データサイエンスとテクノロジーの力により、だれもが自在にデータから示唆を導ける仕組みをつくることで、すべての人々が創造力を発揮しながら再現性のある成功をつかみとることを可能にします。

XICA WAY（行動指針）：

01 挑戦を愛する — 現状に満足することなく、自らの強みを創り出し磨くことに貪欲に向き合おう。未知への好奇心を成長意欲の源泉としながら、失敗を恐れず挑戦を重ねることで、楽しみながら飛躍的な成長をしよう。

02 Resilience — 成果をあげ続けるために「しなやかな強さ」を持とう。自らの責任を放棄して安易に他者を頼ってはいけないが、覚悟の持ち方を誤り自らを追い詰めてもいけない。

03 ジブンゴト化する — 誰かがやってくれるのを待つのではなく、主体的にチームのミッションと向き合い、一つでも多くのチャンスをつかみ取ろう。

04 非連続な成長を追求する — 「あるべき姿」を常に問う姿勢がイノベーションの種となる。過去の延長線上に目標を据えるのではなく、未来への先見性を持ち、非連続な理想を描こう。

05 論理性と創造性を行き交わせる — 数字や事実に基づく論理的な思考と、問題や課題の設定における創造的な視点を行き交わせることで、非連続な価値を再現性高く生み出そう。

06 本質を射抜く — 理想との差分（問題）を明確にした上で、その差分を引き起こしている真因（課題）を徹底的に究明しよう。

07 実践から学び続ける — 仮説を徹底的に検証し、実践の中で事実に基づく学びを得よう。そして、得られた学びを活かし、再現性が高く成果を生み出す仕組みを築こう。

08 最速を求める — スピードが全てに勝る。スピードを追求した素早いアクションを積み重ねることで、大きな成果を生み出そう。

09 Respect & Encourage — 他者に敬意を払い思いやる姿勢が、周囲からの尊敬を集め、前向きな協働を生み出す。

10 異なるアイデアを歓迎する — 一人ひとりが、独自のアイデアの源泉となる専門性、そして異なる価値観を尊重し受け入れる姿勢を備えよう。

11 Openness & Fairness — 開放的かつ公正な姿勢が、真のチームワークを生む。自らの立場や権力に固執せず、それらを積極的に他者に託すことで、組織全体の成長と成功に貢献しよう。

12 社会を才能開花させる — 仕事と仲間に向き合うことで自分たちの才能を発揮し、ビジネスパートナーの、ひいては社会のポテンシャルを開放しよう。

事業内容

私たちは2012年の創業以来、データサイエンスの技術力とマーケティングへの応用力を武器に、日本を代表する企業の意思決定を支え続けてきたデータサイエンスファームです。

AIが普及する現代、多くの企業ではデータ活用・AI活用が進む一方で、経営や事業の意思決定そのものは変わらず、業績への手応えが得られないという課題が生まれています。私たちはその構造問題に真正面から向き合い、「AI Decision Engine（AIDE）」として自らを再定義しました。

AIDEは、3つのコアで構成されています。
「Decision Insight（データの意味化）」では、データサイエンスの力でビジネスの成長メカニズムを解明し、意思決定の根拠を導きます。
「Decision Refinement（意思決定の高度化）」では、AIとの対話を通じて組織全体の論点を揃え、確信を持った判断を生み出します。
「Decision Intelligence（組織知の資産化）」では、意思決定とその結果を蓄積し、組織が学習し続ける仕組みをつくります。これら3つを貫く独自の基盤「XICA AI Platform（AIP）」が、分析・意思決定・実行・学習を一気通貫で支えます。

私たちの強みは、データサイエンスの技術力だけにとどまりません。戦略コンサルティング・実行支援・テクノロジー実装という3つのケイパビリティを組み合わせることで、机上の空論ではなく、実際に成果を生み出す意思決定の仕組みを組織に定着させます。消費財・食品・通信・金融など、国内を代表するナショナルクライアントとの豊富な実績が、私たちの競争優位性の源泉です。