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※日本マーケティングリサーチ機構調べ
※調査概要:２０２１年９月期_ブランドのWEB印象調査

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企業情報

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株式会社ARISE analytics

コンサルティングファーム・ベンチャーキャピタル シンクタンク ソフトウェア・情報処理
ARISE analytics は、KDDI とアクセンチュアのジョイントベンチャーとして 2017年に誕生しました。
KDDIが保有する4000万以上のユーザーデータと、アクセンチュアが持つンサルティング力・技術力を背景に、データアナリティクスとAIを駆使し、企業のDXを支援しています。現在350名を越えるデータサイエンティストが活躍しており、データ分析専業の企業では国内最大規模を誇ります。
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    27卒 2025/12/10 更新

    【27卒/本選考】KDDI×Accentureのジョイントベンチャーで、データ/AIを活用した事業改革に挑戦しませんか？

    求人詳細
    募集期間 2025/12/08 ～ 2026/04/29
    募集職種 ■募集職種
    ・データコンサルタント
    ・ビジネスコンサルタント
    ・AIエンジニア
    ・ソリューションエンジニア
    ・データアーキテクト

    修士・博士の学生を積極採用中です！！
    データサイエンティスト(IT系) 調査・マーケティング・データ分析 ITコンサルタント システムエンジニア システムアナリスト・コンサルタント データサイエンティスト
    仕事内容 ■ 募集背景
    データ活用やAIが企業成長の中心になり、
    事業課題・顧客体験の改善・新規サービス開発のあらゆる場面で、
    ”データやAIを使いこなし、価値に変えられる人材”が重要になっています。
    今後も拡大し続ける社会からの期待に応えていくべく、
    データ/AI活用のプロフェッショナルとして顧客の事業改革を推進する仲間を募集します。

    ■期待役割
    まずはスタッフとしてプロジェクトに参画いただきながら、
    データを使って企業や社会の“よりよい状態”をつくるための課題を見つけ、
    解決へ導くスキルを磨いていただきます。

    2-3年を目安に、プロジェクトを進める素地が身についた後は、
    2-3名程のチームの主担当者としてクライアントの課題解決を推進いただき、
    徐々により大きな課題や、難易度の高い課題に組織を率いて挑戦いただきます。

    ■ 仕事内容
    グループ内/外の多岐に渡るテーマから、下記領域の業務をスキルやご志向に応じて担当いただきます。

    【テーマ事例】
    ①大規模データを活用した顧客体験価値の向上
    　例：レコメンド最適化、パーソナライズ、チャットボット改善 など

    ②AI・分析モデル（予測／検知／NLP／IoT 等）の設計・開発
    　例：需要予測、異常検知、センサー分析、自然言語処理モデル など

    ③分析結果を活用したサービス改善・業務効率化・新サービス企画の提案
    　例：既存サービスの改善提案、新規サービスの企画支援、施策立案 など

    【業務イメージ】
    ①事業課題の構造化と問いの定義
    成果イメージ：曖昧な依頼を、分析可能な課題に落とし込む
    主な業務：課題ヒアリング、仮説設計、必要データ・評価指標の定義など

    ②AI／分析モデルの構築・高度化
    成果イメージ：事業価値に直結する予測モデル・分析モデルの構築
    主な業務：モデル設計、特徴量設計、機械学習・深層学習モデル実装、精度改善

    ③BI/AIの実装・プロダクト化・活用オペレーション設計
    成果イメージ：データ活用システムやAIを実際のサービス・業務に組み込む
    主な業務：AI・分析のシステム実装支援、MLOps、業務フロー設計など

    ④サービス改善・新規サービス創出の提案
    成果イメージ：KDDIの大規模データ基盤を活用した、サービス改善・事業共創の創出
    主な業務：改善提案、新規サービス企画への展開
    求める人物像
    応募資格 ・自らの意志で社会課題・ビジネス課題に向き合い、主体的に取り組んだ経験
    ・新しい領域に挑戦し、環境の変化に合わせて自ら学び、成長してきた経験
    ・仲間や関係者と協働し、自ら協力を仰いだり役割を担いながら、チームとして成果を創出した経験
    人物像 【興味・関心】
    ・データ活用を通じたイノベーションを社会実装していく中で、世の中を変革していくことに興味のある方
    ・成長意欲の高い仲間達と日々最先端の技術や知見を学び、世の中の課題解決に活用していくことに興味のある方
    ・数理的な視点で現象を解釈し、ビジネス的な視点から課題解決につながるアプローチを考えることを楽しめる方
    ・データを眺めてその裏で何が起きているのかを考えるのが好きな方

    【スタンス】
    ・失敗を恐れず、新しい領域に挑戦し続けられる方
    ・誠実さと謙虚さを持ち、チームと協力しながら成果を生み出せる方
    ・変化の速い業界に対応し、最新の技術や知識を学び続けられる方
    ・自分の意見や裁量権を持って主体的に課題解決に向き合える方

    求める人物像についての詳細記事
    https://note.ariseanalytics.com/n/nbf72ebcae5b4
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    皆さんからのご応募、心よりお待ちしております！
    ★お問い合わせはこちら★
    potential@ariseanalytics.com　（ARISEanalytics採用チーム宛）
    文理 文系 ・理系
    学歴 修士新卒 博士新卒 ポストドクター オーバードクター 修士修了中途 博士修了中途 博士満期退学可能 博士号必須(見込含)
    専門領域 文系専門領域 人文科学 社会科学 文系：学際分野 哲学・宗教学 文学 歴史学 人類学・考古学 言語学・外国語学 地理学 美学・芸術学 教育学 心理学 社会学 メディア・ジャーナリズム 国際関係学 法学・政治学・行政学 経済学・経営学・商学 福祉・体育・健康科学 その他文系 専門を問わない
    理系専門領域 基礎科学 応用科学 理系：学際分野 理学系 工学系 実験系 理論系 計算機科学 システム科学 数学 物理学 化学 生物学・生命科学 農学 医学・歯学 薬学 獣医学・畜産学 医療・保健・看護学 地球科学・環境学 宇宙科学・天文学 建築学 交通科学 その他理系 情報工学 通信工学 機械工学 電気工学 電子工学 材料工学 航空宇宙・海洋船舶工学 土木工学 有機化学 無機化学 物理化学・その他化学 半導体工学 応用芸術・デザイン工学 金融工学 経営工学 その他工学 専門を問わない
    活かせる能力(概要) ロボット、人工知能 情報処理技術 自動制御、信号処理 シミュレーションソフト活用 モデル作成
    活かせる能力(詳細)
    各種経験・資格 研究関連経験 マーケティング調査経験 アンケート・ヒアリング経験 フィールドワーク経験 ポスター発表経験 競争的資金獲得経験 国際学会発表経験 査読付論文採択経験 出版経験 研究所インターン経験 学外組織への出向経験 海外研究所経験 1年以上の就労経験
    ビジネス関連経験 企画書作成経験 サークル・部会結成経験 1年未満の留学経験 1年以上の留学経験 ビジネスコンテスト参加経験 起業関連経験 体育会系サークル・部活所属経験 特許出願経験
    インターンシップ・アルバイト経験 1週間未満の短期インターンシップ参加経験 1週間以上の長期インターンシップ参加経験 飲食業系アルバイト経験 販売系アルバイト経験 塾講師・家庭教師 出版・翻訳系アルバイト経験 イベント系アルバイト経験 SE・PGアルバイト経験 TA・非常勤講師経験 データ解析、レポート作成 マーケティング・調査
    公的資格・免許 データベース系資格 ソフトウェア系資格
    ITスキル 活かせるIT関連経験 プログラミング経験 ネットワーク管理経験 データベース構築経験 アプリケーション開発経験 提案書・企画書作成経験 仕様書作成経験 サービスリリース経験 UI設計経験 ハッカソン等開発セミナー参加経験 技術勉強会参加経験 オープンソースコミュニティ参加経験 プログラミングコンテスト出場経験 TopCoder
    活かせるIT関連能力 ソーシャルメディア関連研究 検索エンジン研究 自然言語処理技術 分散コンピューティング 並列コンピューティング 機械学習 拡張現実(AR) 可視化(VR) 画像処理技術 オブジェクト指向 関数型言語 データマイニング 人工知能 セキュリティ技術 低レイヤ技術 組み込み開発 数値解析 シミュレーション アルゴリズム 統計処理能力
    活かせる各種ITスキル Windows Mac UNIX Linux Android iOS Windows Phone Access Excel PowerPoint Word Illustrator Photoshop InDesign TeX/LaTeX アセンブリ言語 (Visual) Basic COBOL FORTRAN Lisp Pascal Verilog Scheme Visual C++/C# Flash(ActionScript) Windows API UNIXシェル(sh,csh) HTML CSS XML/XMLスキーマ/XSL/XPATH/DOM/SAX Apache Delphi/Object Pascal OCaml Haskell Scala jQuery Ajax AWS Git/GitHub MySQL PostgreSQL Oracle Database その他データベース言語 R言語 SAS SPSS S-PLUS MATLAB JMP IDL Hadoop Julia TypeScript 仮想環境（Docker等）
    活かせる主要プログラミング言語経験 C言語 C++ C# Objective-C Java JavaScript Perl PHP Python Ruby
    採用データ
    勤務地 東京都
    給与 ■基本給（初任給）
    学部卒業：270,000円
    大学院修了（博士・修士）：290,000円
    待遇 ■昇給
    年1回

    ■諸手当
    通勤費(実費全額支給)、残業手当

    ■賞与
    年2回支給（6月、12月）
    試用期間の有無 有り
    試用期間 原則として入社後3カ月
    試用期間についての補足事項 労働条件の変更なし
    社会保険 雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金加入
    福利厚生 ・保険給付
    ・書籍購入費用補助
    ・外部セミナー費用補助
    ・資格取得費用補助
    ・出産育児支援
    ・団体保険加入による保険料割引
    ・企業型確定拠出型年金
    勤務時間 ・コアタイム無しのフルフレックスタイム制（標準労働時間7時間30分）
    ・ハイブリッドワーク（リモートワークと出社を併用したハイブリッドな働き方を推進しています。仕事とプライベートのバランスを取りながら働くことができます。
    新卒入社2年目以降は、条件を満たせば遠方に居住し、プライベートな事情に合わせて柔軟に働くことができます。）
    休日休暇 ■休日
    完全週休2日制(土日)、国民の祝日、年末年始

    ■休暇
    ・有給休暇※1　・積立休暇　・ワクチン休暇
    ・出産休暇　・産前産後休暇　・育児休職※2　・子の看護休暇
    ・慶弔休暇　・介護休暇　・介護休職
    ※1 全日有休・半日有休・時間有休　※2 女性だけではなく、男性の育児休職取得実績もあります。
    屋内の受動喫煙対策

    あり
    受動喫煙対策 屋内喫煙所あり
    受動喫煙対策の特記事項 ヒカリエビル内に屋内喫煙所あり。オフィスフロアは全面禁煙。
    フリーPR すべての従業員が働きやすく、人生がより豊かになる環境や制度を充実させています。
    安定した事業基盤を背景に持ちながらも、ベンチャー気質も同居しており、現場の社員の声が経営に反映されやすい環境も、働きやすさに結びついているといえます。

    制度の一例
    ■ARISE Tech Master
    個々の高い専門性・スキルを向上し、社内外で評価された社員を称賛しインセンティブを支給する制度です。それぞれの社員が持つ強みを最大限に活かし、新たな価値創造や顧客課題解決手法を生み出すこと、スペシャリストとしてのスキル向上を評価・支援することを目的としています。

    ■社内交流
    ・自主勉強会（論文読み会、競技プログラミング会、LT会等）
    ・部活動（Kaggle部、アウトドア部、フットサル部、麻雀部等）
    ・ワーキンググループ（全社への組織貢献を目的としたグループ活動。SDGs推進、つながり作り、エンゲージメント向上、Slack活性化、ARISE university運営、図書館運営、PR支援、Techblog運営、健康促進等）
    ・ギルド活動（個人の開発や分析スキルの向上を目的としたグループ活動。モバイルアーキ、Dev Ops、非構造データ、分析技術向上）
    ・全社/部署毎のイベント（納会、半期/四半期毎の方針説明会、各種表彰）
    ・経営層とのコミュニケーション（社長とのカジュアル面談、会社のビジョンについて経営者層と語り合うリーダーズダイアログ等）
    ・健康促進イベント（開発支援を行っているヘルスケアアプリを活用した歩数ランキング、有志での運動イベント等）
    ・おせっかいファミリー（ファミリーメンバーが新入社員や既存社員と1対1でコミュニケーションを取る交流の場を設置）
    ・ウェルカムランチ・ディナー（毎月、新入社員1名を既存社員3名が囲むランチ。隔月で新入社員と既存社員による歓迎会）
    就職活動をしている大学院生へのメッセージ
    ■その1：「これまで未経験・専門外の方もデータサイエンティストとして活躍する可能性は十分にあります」
    データサイエンティストは、ここ数年注目始めた比較的新しい職種です。他項目でご紹介した内容から推察されるように、統計やAI、機械学習の知見・スキルがある方の方が、最初のうちは仕事に馴染みやすいかもしれません。ただし、分析することだけがデータサイエンティストの仕事ではありません。いかにお客様にとって・社会にとってインパクトのある示唆を提言できるかは、それまで経験で培ってきた感覚も十分問われると思います。

    また、スキル面においては、弊社は基礎レベルから教育体系を組んでおり、意欲がある方なら入社後でも十分にキャッチアップできるように思います。よって、採用選考時にスキル面で優位に評価することはいたしません。求めているのは、「失敗を恐れず常に挑戦し続けようとする姿勢」です。それが伝わる経験をお伝えください。

    未知の分野のスキルを積極的に吸収いただき、やがてはこれまでの経験（研究や課外活動等）をもブレンドさせ、ご自身の色をARISE analyticsで見出してください。どの方も優れたデータサイエンティストになれる可能性があると信じています。

    ■その2：「弊社とのコンタクト時には、就活対策は一切不要です」
    選考の位置づけを、企業側が皆さんを評価するだけではなく、お互いを知って判断し合う機会と捉えています。弊社からは、データサイエンティストとの座談会や個別面談の機会を提供いたします。皆さんからは、学業の集大成である研究や卒論を、書類やプレゼンの機会でご提供いただければと思っています。よって、弊社の選考においては、就活対策は一切不要です。

    ■その3：「残りの学生生活を有意義にお過ごしください」
    皆さんのこれまでの経験が、今後のデータサイエンティストとしてのキャリアの糧となります。是非、残りの学生生活を本業である学業をはじめ、様々な興味・関心事にチャレンジしていただく時間に費やしていただきたいと思っています。弊社としても、選考プロセスを極力短くできるよう、ご協力いたします。
    応募方法選考の流れ・連絡先
    応募方法 ①マイページへの登録
    ・応募リンクよりマイページへご登録をお願いします。
    (スカウトを送付させていただいた方にはスカウト承諾後、マイページへのご登録のご案内をお送りいたします。
    ②企業理解イベントへの参加
    マイページ登録後、会社説明会や業務説明会等のイベントにご予約が可能となります。
    ③本選考
    イベント参加後、ESフォーマット等をマイページより送付させていただきます。
    選考の流れ 選考の流れ
    エントリー➡会社説明会➡書類選考➡業務説明会➡1次面接➡2次面接➡最終面接➡内定
    https://note.ariseanalytics.com/n/n641488098e82
    各選考前にHRとの面談を実施予定です。
    この求人の説明会情報 2025年12月中旬より、会社説明会を行います。
    マイページ登録後に予約が可能となります。
    連絡先 応募申し込みを希望の方は、応募リンクよりマイページの登録のご案内を差し上げます。

    それ以外の点でご不明点がございましたら、下記問い合わせ先までご連絡ください。
    potential@ariseanalytics.com
    (ARISE analytics POTENTIAL採用担当)

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