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巨大小売業の意思決定を支えるデータアナリスト

データアナリスト
Mid-career

on 2026-02-26

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巨大小売業の意思決定を支えるデータアナリスト

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Takayuki Ogawa

1986年 埼玉県生まれ。 2012年12月、ネクスト株式会社創業。 2018年2月、ネクストエンジニアリング株式会社創業。

神部 友美

ネクスト株式会社の採用広報です! よろしくお願いします。

【はじめまして】ネクスト株式会社ってどんな会社?

神部 友美's story

Neishi Ou

東京工業大学院卒業。大手SIerを経て、2017年ネクスト株式会社入社。 ネクストエンジニアリング株式会社 代表取締役社長。

Yusuke Yamada

オープン・Web系アプリケーションの設計/開発を軸に、近年はAWSを中心としたインフラ運用・改善、セキュリティ対策、コスト最適化まで一気通貫で推進してきました。 アプリ側はJava / VB(VB.NET / VB6)を中心に、改修〜新規開発、品質を担保するテスト設計・テストケース作成まで対応可能です。 インフラ側はECS/Fargate、RDS(Aurora含む)、VPC/ALB/CloudFront/WAF、CloudWatch/Configなどを扱い、TerraformやCI(Jenkins等)を用いたIaC・運用自動化、障害調査(ログ解析/再現/切り分け)を得意としています。 “動く”だけでなく、安全に・安定して・無駄なくサービスを継続できる状態を作ることを重視しています。チームのスピードを上げるための手順書整備や、関係者が迷わない運用設計も含めて、現場で手を動かしながら改善を積み上げるスタイルです。

ネクスト株式会社's members

1986年 埼玉県生まれ。 2012年12月、ネクスト株式会社創業。 2018年2月、ネクストエンジニアリング株式会社創業。

What we do

ℹ️ 創業12年、社員27名。出社3日・リモート2日です。地方在住はフルリモート勤務が可能です。 ⚒️ 生成AIやクラウド、データ基盤、システム開発などの技術支援会社です。 🧑‍🤝‍🧑 2~6人のチームで週次の伴走支援。最先端の技術活用と大きな裁量を持って働けます。 企業の「技術で変わりたい」を支える、技術支援のプロフェッショナルチームです。 ネクストは、生成AI、AWS、BIなどの技術を用いて、企業の業務課題を解決する支援を行っています。特定のプロダクトを持たず、各企業の状況や課題に応じた最適な技術選定と開発・運用支援を行うのが私たちのスタイルです。 お客様は、IT専業ではない製造業・小売業・サービス業など、変化に前向きな中堅〜大手企業が中心です。いわゆるSIerのような商流のあるプロジェクトは請けません。再現性の高い集客施策によって、ほぼ100%事業会社と直接契約しており、特にDX推進部署・情報システム部門・情報子会社と対話しながら、プロジェクトを進めていきます。 🌱 ネクストの事業の特長 提案から開発・運用までワンストップで支援 → 技術の「使い方」から考える立場で、検討・実装・定着支援まで伴走。 毎週改善、毎週リリースのスタイル → スピードと柔軟性を武器に、試行錯誤しながら成果に向かう開発文化。事業の特長に直結しています。 固定技術に縛られない技術選定 → 案件ごとにフレームワークやサービスを柔軟に選定。設計思想にこだわる文化があります。 ℹ️ なぜ週次伴走なのか? スピーディに価値を届けたい 技術を導入するお客様の不安を伴走することによって解消したい 技術導入の計画から価値を得るまでの時間が長いため投資が無駄になる 小さくつくって検証できるITの特性を活かす こうした姿勢はお客様に好評いただき、私たちの事業の特長につながっています。 💬 実際によくある相談 「業務が属人的で、なかなか仕組み化できない」 「AIを導入したいが、何から手をつければいいか分からない」 「意思決定に時間がかかり、現場の判断が遅れる」 「ツールがバラバラで、全体を俯瞰できない」 こうした悩みに向き合い、参謀のようなポジションで技術を“使える”形に整えて経営を改善していくことが、私たちの仕事です。さらに詳しく知りたい方はサービスや特長のページをご覧ください。 📅 開発スタイル ・週2出社、週3リモート。地方在住者はフルリモート。 ・週次開発を基本とし、お客様と週次定例ミーティングを実施。 ・プロジェクトは2〜6人の少人数体制。 ・技術選定や設計から開発、運用までを一気通貫で担当。 ・チャットはSlack、プロジェクト管理はBacklog、ドキュメント管理はGoogle Drive。 ⏱️ 働き方 ・フレックス制(コアタイム10:30-17:00)。 ・稼働時間や休憩の取り方は本人に委ねている。 ・稼働時間は平均で月160〜180時間程度。 ・残業は少なめ(週1〜2時間程度が平均)。 ・年間休日127日。有給取得率85%。 👥 チームの特徴 ・雑談は少なめですが、冗談はよく飛び交います。 ・管理部1名を除いて、全員技術者。 ・マネージャー層もコードを書く。 ・学歴や職歴は多様だが、全員に共通するのは「考えて動ける」こと。 技術と開発のスタンス 使う技術は目的に応じて柔軟に。開発は常にチームで、構造化され、再現性があること。属人化しない運用設計と、自動化を重視します。 🤸 開発姿勢 ・「動くものをすばやく届ける」を大切にし、週次リリースが基本です。 ・大規模すぎる要件定義より、1週間ごとの改善ループを回します。 ・要件定義 → 実装 → テスト → リリース → 振り返り、までを1スプリント。 🪶 こんな方に向いています ・インターネットやIT技術が好きな方 ・トレンドの技術に興味があり、自分で技術を選定してみたい方 ・自分の技術を使って誰かの役に立ちたい方 ・プロトタイピングや週次改善に価値を感じる方 🪨 こんな方には向いていないかもしれません ・決められたことをこなしたい方 ・安定した技術と環境だけで仕事をしたい方 ・技術よりも周囲の評価を重視したい方

What we do

ℹ️ 創業12年、社員27名。出社3日・リモート2日です。地方在住はフルリモート勤務が可能です。 ⚒️ 生成AIやクラウド、データ基盤、システム開発などの技術支援会社です。 🧑‍🤝‍🧑 2~6人のチームで週次の伴走支援。最先端の技術活用と大きな裁量を持って働けます。 企業の「技術で変わりたい」を支える、技術支援のプロフェッショナルチームです。 ネクストは、生成AI、AWS、BIなどの技術を用いて、企業の業務課題を解決する支援を行っています。特定のプロダクトを持たず、各企業の状況や課題に応じた最適な技術選定と開発・運用支援を行うのが私たちのスタイルです。 お客様は、IT専業ではない製造業・小売業・サービス業など、変化に前向きな中堅〜大手企業が中心です。いわゆるSIerのような商流のあるプロジェクトは請けません。再現性の高い集客施策によって、ほぼ100%事業会社と直接契約しており、特にDX推進部署・情報システム部門・情報子会社と対話しながら、プロジェクトを進めていきます。 🌱 ネクストの事業の特長 提案から開発・運用までワンストップで支援 → 技術の「使い方」から考える立場で、検討・実装・定着支援まで伴走。 毎週改善、毎週リリースのスタイル → スピードと柔軟性を武器に、試行錯誤しながら成果に向かう開発文化。事業の特長に直結しています。 固定技術に縛られない技術選定 → 案件ごとにフレームワークやサービスを柔軟に選定。設計思想にこだわる文化があります。 ℹ️ なぜ週次伴走なのか? スピーディに価値を届けたい 技術を導入するお客様の不安を伴走することによって解消したい 技術導入の計画から価値を得るまでの時間が長いため投資が無駄になる 小さくつくって検証できるITの特性を活かす こうした姿勢はお客様に好評いただき、私たちの事業の特長につながっています。 💬 実際によくある相談 「業務が属人的で、なかなか仕組み化できない」 「AIを導入したいが、何から手をつければいいか分からない」 「意思決定に時間がかかり、現場の判断が遅れる」 「ツールがバラバラで、全体を俯瞰できない」 こうした悩みに向き合い、参謀のようなポジションで技術を“使える”形に整えて経営を改善していくことが、私たちの仕事です。さらに詳しく知りたい方はサービスや特長のページをご覧ください。 📅 開発スタイル ・週2出社、週3リモート。地方在住者はフルリモート。 ・週次開発を基本とし、お客様と週次定例ミーティングを実施。 ・プロジェクトは2〜6人の少人数体制。 ・技術選定や設計から開発、運用までを一気通貫で担当。 ・チャットはSlack、プロジェクト管理はBacklog、ドキュメント管理はGoogle Drive。 ⏱️ 働き方 ・フレックス制(コアタイム10:30-17:00)。 ・稼働時間や休憩の取り方は本人に委ねている。 ・稼働時間は平均で月160〜180時間程度。 ・残業は少なめ(週1〜2時間程度が平均)。 ・年間休日127日。有給取得率85%。 👥 チームの特徴 ・雑談は少なめですが、冗談はよく飛び交います。 ・管理部1名を除いて、全員技術者。 ・マネージャー層もコードを書く。 ・学歴や職歴は多様だが、全員に共通するのは「考えて動ける」こと。 技術と開発のスタンス 使う技術は目的に応じて柔軟に。開発は常にチームで、構造化され、再現性があること。属人化しない運用設計と、自動化を重視します。 🤸 開発姿勢 ・「動くものをすばやく届ける」を大切にし、週次リリースが基本です。 ・大規模すぎる要件定義より、1週間ごとの改善ループを回します。 ・要件定義 → 実装 → テスト → リリース → 振り返り、までを1スプリント。 🪶 こんな方に向いています ・インターネットやIT技術が好きな方 ・トレンドの技術に興味があり、自分で技術を選定してみたい方 ・自分の技術を使って誰かの役に立ちたい方 ・プロトタイピングや週次改善に価値を感じる方 🪨 こんな方には向いていないかもしれません ・決められたことをこなしたい方 ・安定した技術と環境だけで仕事をしたい方 ・技術よりも周囲の評価を重視したい方

Why we do

私たちの使命 「イノベーションを通じて人々の可能性を広げる」 私たちはテクノロジーを活用してイノベーションを支援することで、人々が本来取り組むべき創造的な活動に集中できる世界を目指しています。 ネクストが考えるテクノロジーの役割は、 「格差をなくすこと」や「結果を平等にすること」ではありません。 誰もが挑戦できる“機会”を、平等にもたらすことだと考えています。 結果は人によって違っていい。 それでも、挑戦の入口に立てるかどうかが、 環境・情報・時間の差で決まってしまう社会は変えていきたい。 だから私たちは、テクノロジーでその“入口”を広げ、機会を増やすことに取り組みます。 🔄 イノベーション - 新しい考え方や技術で既存のやり方を変えること ❇️ クリエイティブ - 煩雑さから解放され、創造的な活動に集中できる状態 ♾️ 可能性を広げる - 機会が均等化され、挑戦できる人が増えること 🌏️ よりよい世界へ - イノベーションによって社会が進歩・発展すること ネクストが向き合っているのは、非効率そのものではありません。 本当の課題は、非効率や属人化によって「人が本当にやるべきこと」に時間を使えなくなることです。 その状態を、テクノロジーの力で終わらせたいと考えています。 そしてネクストは、技術そのものを目的にしません。 技術で“人の可能性”を増やすことに価値を置きます。 仕組みをつくり、改善し、社会に広げていく。 その挑戦を一緒に進める仲間を増やしたいと考えています。

How we do

🔥 価値観 ・お客様を起点にする - すべての判断と行動は、お客様の価値から始まります。 ・革新に挑戦する - 変化を恐れず、新しい技術や方法に積極的に挑みます。 ・個人の自主性と成長を尊重する - 一人ひとりの意思と創造性が、組織の力になります。 ・最善の努力をメカニズムに置き換える - ルールやプロセスへの準拠を自動化し、組織の力にします。 ☕ カルチャー ・技術で課題を解くことに集中する。 ・不明確な仕様でも“とりあえず試す”文化。 ・属人性を嫌い、再現性を重視する。 ・最善の努力を、プロセスやルールに準拠するためのメカニズムに置き換える。 ・立場や経験よりも「なぜそう考えるか」を大切にする。 ・表向きの「和」ではなく、率直に議論できることを重視。 👨‍💻 僕たちも入力と出力が大事 ネクストでは、インプット(学習)とアウトプット(発信)の両方を重視しています。 日々の業務で成果を出すだけでなく、学び続け、発信し続けることが、本人の力にも組織の成長にもつながると考えています。 🪪 資格取得を後押しする文化と制度 AWSの クラウドプラクティショナー や ソリューションアーキテクト アソシエイト / プロフェッショナル をはじめ、業務に必要な知識を体系的に身につけるために、資格取得に励む文化があります。 実際に、社員数の1/3にあたる8名がAWSの資格を取得しており、資格取得の取り組みが活発化しています。 また、ネクストはAWS セレクトティアサービスパートナーに認定されており、今後はアドバンストティアを目指して取り組みを進めています。 また、モチベーションを支える制度として、資格取得を推奨するだけでなく、以下の仕組みも整えています。 ・資格に合格した場合、試験料を支給 ・資格の種類に応じて、給与にも反映(昇給)される仕組み ・社内ブログでの情報発信 ・アウトプットの場として、技術ブログで情報発信するエンジニアが多く在籍しています。 こうした情報発信活動は個人の挑戦として尊重されており、業務時間としても許可されています。 ⛓️発信が認知につながり、組織と個人の成長がリンクする 継続的な情報発信を積み重ねた結果として、自社サイトは開始時と比較してMAUが約4倍に成長しており、認知獲得にもつながっています。 このように、個人のアウトプットが会社の成長に波及し、会社の成長がまた次の挑戦機会につながる、という形で組織と個人の成長がリンクする状態を目指しています。 🌱 個人の成長と自主性を尊重する 情報発信は、転職活動などでのポートフォリオにもなりますし、何より本人の力として確実に積み上がっていきます。ネクストに在職した方には、少なくともネクストよりは優れた会社に巣立ってほしいと考えています。ネクストでは 「個人の成長と自主性を尊重する」 という価値観のもと、こうした学習・発信の活動を会社として推奨しています。 📍 ミッションに向けた取り組みとして位置づけ これらのインプット・アウトプットの取り組みは、単なる学習制度ではなく、ネクストのミッションである 「イノベーションを通じて人々の可能性を広げる」 を実現していく活動の一部として位置づけています。 そして私たちは、こうした日々の技術研鑽を通じて、技術で価値を生み出し続けられる組織として 「技術のネクスト」 と呼んでいただける存在を目指しています。 そのためにも、会社と個人が手を取り合い、技術を高め合える環境づくりを大切にしています。 🧰 主要な技術スタック ・バックエンド - Python / Ruby on Rails / Node.js / SpringBoot ・フロントエンド - Next.js ・インフラ - AWS ・データ基盤 - QuickSight / Athena / Redshift / Snowflake ・AI - OpenAI API / Bedrock(Claude) / 🦜🔗LangChain ・IaC - Terraform / CloudFormation ・AIエージェント - Claude Code ・すべてのプロジェクトで GitHub によるコード管理とレビューを実施。 Pull Requestベースで、コメント文化と修正を前提とした運用を行っています。 ・ローカル環境は Docker による統一構築。docker compose up で誰でもすぐ動作確認可能です。 ・Dockerベースのローカル環境あり。CI/CDは GitHub Actions または CodePipeline。

As a new team member

データアナリストは、お客様との最初の対話から、現状整理、課題設定、分析設計、データ抽出・可視化、示唆の提示、改善提案まで、プロジェクトをリードしながら伴走していくポジションです。 SQLやBIツールを用いて、事業・業務の意思決定に必要なデータを整理し、「何が起きているのか」「なぜ起きているのか」「次に何をするべきか」を明らかにします。 また、単なるレポーティングにとどまらず、お客様の目的達成に向けて、分析の結果をアクションにつなげる支援まで担っていただきます。 ■職務内容 生成AIやAWS導入支援、データ分析基盤、業務システムなどのプロジェクトにおいて、データを用いた課題解決・改善提案をリードしていただきます。 お客様と週次で並走しながら、課題の整理〜分析〜示唆出し〜改善施策の提案までを一貫して実行します。 ■主な業務内容 お客様の課題・目的の整理、分析テーマの設計 SQLによるデータ抽出・加工・集計(DWHからの取得含む) KPI設計、モニタリング設計、レポート設計 BIツールやスプレッドシート等を用いた可視化・ダッシュボード構築 分析結果を踏まえた示唆の提示・改善施策の提案 データ活用の定着支援(運用改善、意思決定プロセスへの組み込み) 分析ナレッジの社内共有、社外への情報発信(ブログなど) ■ネクストで働く魅力 事業会社との直接取引 お客様と近い距離で、課題設定から改善提案まで深く関われます。 実践経験を豊富に積める環境 複数プロジェクトを並行しながら、業界・ドメインを越えた分析経験を積めます。 相談しやすいチーム環境 インフラ、データ基盤、生成AIなど各分野のメンバーと連携しながら進められます。 自由に検証できるAWS環境あり 必要に応じて検証しながら、分析・改善提案の精度を高められます。 発信文化あり 学びや成果は社内外に積極的にアウトプット。技術ブログでの執筆も歓迎です。 最終的には、データサイエンティストとして機械学習等を用いて未来の予測やアルゴリズムを構築し、ビジネス課題の解決や意思決定を支援する専門家を目指していただきます。 ■応募資格 - 必須スキル・経験 SQLを用いたデータ抽出・集計の経験(業務/個人問わず) データ分析の基本的な考え方を理解している方 (例:KPI設計、因果と相関、仮説検証など) 分析結果を他者にわかりやすく説明できるコミュニケーション力 Excel / Googleスプレッドシート等を用いた数値整理・可視化スキル BIツールの利用経験(例:Looker Studio / Tableau / Power BI など) データ分析基盤(DWH/データレイク等)の全体像を理解している方 (例:収集 → 変換 → 蓄積 → 可視化の流れ) Snowflake/Amazon Redshift/BigQuery などDWHの利用経験 - 歓迎スキル・経験 dbtなどを用いたデータモデリング・データ整備の経験 施策評価(A/Bテスト、効果検証、改善サイクル設計)の経験 Python等を用いた分析・自動化の経験 顧客との要件ヒアリングや提案活動の経験 データ品質やデータガバナンスを意識した運用設計の経験 機械学習を用いたデータ分析についての知見
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