【 28卒 ｜ 東京勤務・転勤なし ｜ 文理不問 】 7期連続200％増収!! ｜ 様々な業界の知識・スキルを身に付けることが可能 ｜ データ分析のエキスパートとしてクライアントの課題を解決 ｜ 土日祝完全休み ｜ データアナリティクスラボ

——-
⚠ 募集職種・仕事内容 / 勤務地 / 給与・福利厚生などの情報は27卒に対するものです。
——-

📌 本サイト以外から応募すると特典は受けられません。

🎀 ES添削・面接Q&Aの作成支援
🎀 面接で聞かれることをお伝えします

✅ データ分析 / コンサルに興味がある
✅ 時代に求められる人材として成長したい
✅ 自分の志向性に合うキャリアを創造したい
✅ 専門的スキルを磨きたい
✅ 物事を素直に受け止められる
✅ 論理的に分析することが好き

企業名	データアナリティクスラボ株式会社
業　種	IT / 情報処理 / DX / コンサル
役　員	代表取締役　近藤 雅彦 取締役　谷川 昭雄 取締役　森谷 和弘
上　場	非上場
設　立	2019年4月26日
資本金	2,000万円
社員数	230名（2026年4月現在）
主要取引先	株式会社セブン‐イレブン・ジャパン 三井不動産株式会社 三菱重工業株式会社 株式会社ベネッセコーポレーション 国立大学法人東京大学 国立大学法人京都大学 国立大学法人大阪大学 国立大学法人神戸大学 清水建設株式会社 株式会社ＮＴＴデータ 株式会社野村総合研究所 サントリー株式会社 株式会社マネーフォワード 株式会社TVer エイベックス株式会社　等100社以上
採用実績校	＜大学＞ 大阪大学、京都大学、名古屋大学、関西大学、学習院大学、関西学院大学、上智大学、明治大学、立命館大学、同志社大学、 もっと見る 青山学院大学、茨城大学、熊本県立大学、慶應義塾大学、専修大学、東京工業大学、東京農業大学、東京理科大学、東北大学、豊田工業大学、一橋大学、北海道大学、武蔵大学、早稲田大学、東京大学、東京医科歯科大学、千葉大学、中央大学 ＜大学院＞ 大阪府立大学、京都大学、神戸大学、筑波大学、東京工業大学、東京大学、福井大学、大阪大学、名古屋大学、一橋大学、北海道大学、明治大学、早稲田大学、慶應義塾大学、東北大学
受賞歴	2026年版 ワンキャリア主催「就活口コミアワード」特別部門ベンチャーランキング ブロンズ受賞 2026年版 GPTW Japan主催「働きがいのある会社」中小企業部門 ランキングTOP100ランクイン 2024.2023年版 GPTW Japan主催「働きがいのある会社」認定
スポーツ支援	スポンサー：サッカーベルギー1部リーグ所属「シント＝トロイデンVV」 分析支援：車いすバスケットボールチーム「神奈川VANGUARDS」

データをビジネスに活用し、イノベーションへとつなげるためには、そのプロセスをカバーする専門的なスキルと知識、経験が必要となる。データアナリティクスラボでは、データ収集および前処理から統計・機械学習モデルの構築、成果の可視化まで広く支援可能なプロフェッショナルサービスを提供する。

【 数理モデルの構築と分析 】
多変量解析などの統計的手法による数理モデルの構築と分析を行う

【 機械学習モデルの構築 】
AIシステム開発のための機械学習モデル構築を行う

【 分析基盤の構築と事業KPIの可視化 】
社内外のデータ活用のためのデータパイプラインの開発と事業成長のためのKPIの可視化を行う

【 先端理論の実装 】
論文のリサーチと先端理論の実装を行う

【 データ処理の高度化 】
データ分析の精度・性能を最大限に高めるためのデータ前処理作業（クレンジングや欠損処理、外れ値処理などのデータクレンジング、アノテーション）を行う

DXを実効性のある形で推進するには「自社事業への理解」と「データ活用スキル」の両方が必要。外部リソースに頼るだけはなく、企業内で専門人材を育成し、持続可能な体制を構築する必要がある。データアナリティクスラボでは、お客様の全社的なデータリテラシー向上と専門人材育成のための研修を提供している。

データアナリティクスラボの社員160名以上を未経験からプロフェッショナルへゼロから育成してきたノウハウを教育事業へと展開。

【 研修パッケージ 】
①データリテラシーコース
データ分析の基礎を身につけられる

受講後の姿：
データサイエンスの全体像を把握し、必要な数学的基礎を習得できている
ExcelやBIツールを用いて統計に基づいた分析や効果的な可視化を実現できる

②機械学習実践(Python)コース
機械学習や統計モデルを含めた分析専門人材を育成できる

受講後の姿：
Pythonを用いてデータの処理・可視化ができる
基本的な機械学習モデル・統計モデルを理解し、Pythonを用いて実装評価ができる

【 事例 】
某大手総合建設会社様
①データリテラシーコース 受講

課題・背景：
E-Learningの環境を導入していたが、人によって進捗や取り組み内容や理解度にばらつきがあり、スキル定着の実感も沸いていない状態だった。
全社的にDXを推進していく上で、まずはDX推進部がデータ活用の全体像や考え方の基礎を身に着ける必要があった。
研修効果：
対面での一斉研修により、受講者間の理解度やスキルのばらつきが解消され、共通理解が得られた。
DX推進部はデータ活用の基礎を理解し、エンジニア組織・ビジネス組織、両方との共創に必要な言語を習得することができた。

某化粧品メーカー様
①データリテラシーコース + ②機械学習実践(Python)コース 受講

課題・背景：
今年DX推進部が立ち上がり、まずメンバの基本理解を底上げする必要があった。
ECサイトのデータの処理や操作は簡単なものは対応できていたが、データサイエンスや統計の知識はなく、効果的な分析はできていなかった。
研修効果：
データサイエンス全体像の把握が進み、今後さらに取り組むべきスキルアップテーマが明確になった。
ECサイトのデータも統計的に分析することで説得力のある施策の振り返りができるようになった。

某大手生命保険会社様
②機械学習コース + カスタマイズ研修 受講

課題・背景：
データサイエンス部に新規配属されたデータ分析未経験者を体系的に育成するOff-JT研修を必要としていた。
知識のインプットは最低限E-learningでできていたが、実際に手を動かして業務を行える状態までのギャップを埋める必要があった。
研修効果：
分からないところを研修の場で質問して解決できるので、置いていかれることなく基礎を理解できた。
技術面の基礎を固めたことでOJTでの実業務にスムーズに移行できた。

購買データやホームページへのアクセスデータなど、企業がもつ大量なデータを分析して売上げアップなどの経営改善につなげる。

業界問わず、大手・外資系企業とのお取引があるため、様々な案件に対応できるジェネラリストを目指すことができる。

≪業務内容≫
・データ分析業務の概要
・統計学の基礎
・SQLの基本操作
・Pythonを使ったデータ処理　など

≪活かせる経験≫
・学生時代の分析経験やマーケティングの経験
・統計学に関する基礎的な知識

本社（東京）（地図）
もしくは東京23区内のプロジェクト先

※希望や通勤時間などを考慮の上、配属は決定します。
※転居を伴う転勤はありません。
※在宅勤務（リモートワーク）にも対応。（リモートワーク週4⽇。出社‧在宅の⽇数は⾃由。クライアント先での出社は全体の10％未満）

給　与	270,000円（大卒・高専卒）、280,000円（院卒） 入社時の想定年収：大卒・高専卒、年収350万円 / 院卒、年収364万円 ※残業手当は別途支給します。
各期間	契約期間：定め無し 試用期間：6カ月あり ※試用期間中の給与変更あり ・大卒・高専卒／月給230,000円 ・院卒／月給240,000円
勤務時間	9:00～18:00（実働8時間） ※配属プロジェクトにより多少、異なる場合があります。
時間外労働	あり（月平均7.4時間） 残業手当は別途支給
賞　与	年2回（6月 / 12月）
昇　給	年2回（4月 / 10月）
休　日	完全週休2日制（土日） / 祝日 / 年間休日120日
休　暇	年末年始休暇 / 慶弔休暇 / 有給休暇 / 産前・産後休暇 / 育児休暇 / 介護休暇 ※5日以上の連続休暇も取得OK
諸手当	残業手当（全額支給） / 交通費支給（月3万円まで） / 資格手当 / 役職手当
保　険	健康保険 / 厚生年金 / 労災保険 / 雇用保険 / 介護保険
福利厚生	時短制度あり / 服装自由 / 健康保険組合適用制度（宿泊施設割引・旅行関連割引・スポーツ関連施設など） / 自己啓発研究費支援 / フリーフード・フリードリンクの環境あり / 新入社員歓迎会 / 社内交流イベント など
研修制度	データ分析基礎研修 1．データ分析の概要 データ分析業務に必須となるビジネスマインドや科学的思考プロセス、可視化やモデル構築の基本的な考え⽅について学ぶ 2．統計学基礎 確率論や記述統計学、推計統計学、多変量解析について、データサイエンティストに必要な知識と学習法を学ぶ 3．機械学習基礎 機械学習と⼈⼯知能（AI）、およびその主要技術について基礎的な知識と学習法を学ぶ 4．データ分析のアプローチ データ分析を⾏うための基本的なアプローチ、そして必要となる前処理テクニックについて学ぶ データ分析実践研修 1．SQLによるデータ加⼯と前処理 SQLを⽤いた⾃由⾃在なデータ抽出‧集計、および分析⽤データ群の構築 2．Pythonによるデータ加⼯と前処理 Pythonによる⾼度なデータ加⼯、統計量算出、分析パイプラインの前処理実装 3．Rによるデータ加⼯と前処理 Rを⽤いたデータハンドリングと、統計解析に最適化された前処理の実践 4．分析実践演習 分類‧回帰モデルの構築、および複雑な⽣データからの特徴量エンジニアリング 5．分析ツール演習 主要BIツール（Tableau, Power BI, Looker Studio）の習得とダッシュボード活⽤ 共通基礎研修 •深層学習研修 •統計学応⽤研修 •データ基盤∕クラウド研修 •⽣成AI研修 •ステップアップ研修 •ロジカルシンキング研修 •社会⼈研修 など
育成環境	ラボ活動：各⾃の⽬標に沿い研究活動や勉強会の実施を⾏う機関。先端技術の活⽤に向けた取り組みを⾏えることも魅⼒。 勉強会：画像認識の基礎、LLMエージェントによるABテスト、スポーツアナリティクスの取り組み、カグルの⽣存時間コンペなど、社員それぞれのインプットや経験を共有している。 資格取得補助制度：対象資格に合格した場合、毎⽉の給与に⼿当として上乗せ。⼀時的な⼿当ではなく、⾃⼰研鑽の成果が継続的に可視化され、成⻑意欲を後押しする。 メンター‧トレーナー制度：社員⼀⼈ひとりが継続的かつスピーディーに成⻑を⽬指せるよう、業務⾯でのフォローを含め、新⼊社員向けに実施。 技術発信・情報共有：コーポレートサイトのjournal記事や社内記事、zenn記事など、情報共有や技術発信は技術⾰新のために年次を問わずチャレンジできる。
社内部活	カメラ部 / ボルダリング部 / ゴルフ部 / アウトドア部 / 球技部 / ボードゲーム部 / 卓球部 / 読書表現部 / サウナ部 など
受動喫煙防止措置	敷地内すべて禁煙

■ 日時
8/6（木）11:00～12:00
8/12（水）14:00～15:00
8/14（金）11:00～12:00
8/18（火）15:00～16:00
8/20（木）13:00～14:00
8/28（金）10:00～11:00
8/31（月）14:00～15:00

⚠少人数開催のため先着枠埋まり次第満席になる可能性有
※日程が合わない方は、応募フォームより「別日程を希望する」を選択ください。決まり次第ご連絡します。

■ 内容
1｜人事担当よりごあいさつ
はじめに当日の流れを簡単にご説明します。リラックスしてご参加ください

2｜会社説明（約40分）
・会社の概要と事業内容について
・「データサイエンティスト」とはどのような仕事か
・キャリアパスや育成環境について
・働き方や福利厚生、社内制度について
・インターンシップや選考の流れなど
データアナリティクスラボでどのような人がどのように成長しているかを中心にお話しします

3｜人事との座談会（約10分、希望者のみ）
参加人数により、人事との質問会を行います
会社のことや就職活動について、気になることを何でもお聞きください

4｜インターンシップや早期選考の案内
参加者の方には2028年卒向けのインターンシップや早期選考の案内を優先的にお送りします

■ 参加特典
今後のインターンシップの優先案内

【1日間のインターンシップ（選考なし）】
・実践的なワーク（ユーザー分析、自由分析、思考力トレーニング）
・現役社員からのフィードバックがあります
・現場社員との質問会もあります
プログラムの所要時間は約2時間です

【4日間の長期インターンシップ（選考あり）】
・実務に近いプロジェクト形式のワークに挑戦します
・成果について社員からフィードバックがあります
・本選考に直結した充実したプログラムです

■ 参加URL（zoom）
応募後、アスキャリ公式LINEより連絡

■ その他
・筆記用具をご用意ください
・服装は自由で、ビデオはオフでもかまいません

1．エントリー
2．会社説明会
3．書類選考
4．一次面接（web）
5．オンラインテスト（適性検査）
6．現役データサイエンティスト社員との座談会
7．最終面接（web or 対面）
8．内々定