データ分析の求人を見つけてはもし就職したらどんなことが出来そうか勝手に考えてみるシリーズです。
今回はFacebookの広告で見つけた「株式会社サマリー」という企業の採用情報を見てみます。
記載内容はすべて、22年6月時点の情報です。
企業のミッション
テクノロジーで「所有」のあり方をアップデートする
持ってるものをデータ化し預けて所持品を管理する世界を作ろうとされているようです。
ゲームみたいに薬草が50個とかデータ化されたら便利ですよね。特に冷蔵庫の中身はデータ化できたら便利だとは思います。
将来的には預けたものを貸し出したり売ったりできたりする構想があるようです。
事業内容の確認
業種は「トランクルーム業」になるのかと思います。
サマリーポケット事業
会社名と同じような名前のサービスを展開されているようです。
「サマリーポケット」は、手元にある今使わないモノをデータ化してお預かりし、
あなたの生活を快適に便利にアップデートする収納サービスです。
実物を手元においておくのではなく、スマホを通じて手元で管理することで、
まるで四次元ポケットのように便利にモノを所有できる状態を提供します。
今すぐ必要ない荷物などを安価で預かってくれて、スタンダードプランでは中身もスタッフが写真を撮ってスマホで管理できるようにしてくれるようです。*1
ブックスプランはかなり興味があります。点数制限がなく1冊ずつ本のバーコードを読み取ってタイトルなどを自動登録してくれるようです。
預かった本でオンライン図書館のサービス作ったら面白いかも？
借りたい人と預けている本のマッチングサービスとかあったら個人的に使ってみたいですね。
本の貸し出し料は所持者の人が決めれるみたいにすれば、、いやもはやそのまま販売もできればいいですかね？
汚されたり紛失されたりなどのリスクはありますが、どうコントロールするかですよね。
採用情報
データアナリスト（ビジネス系）の求人がありました。
業務内容
【業務内容】
解析チームのデータアナリストとして、ビジネス領域を中心に、以下の業務をご担当いただきます。
・ユーザー行動ログ分析、ABテストを用いた検証に基づく企画立案や改善点の抽出
・プロダクト企画/エンジニアなど他チームへのプロダクト改善提案
・各種指標の予測モデルの構築・改善と意思決定への活用
・他チームのデータリテラシー向上に向けた取り組み検討と実行
予測モデル作成があるのはいいですね。預かっているアイテムがどの時期に引き出されるか予測とかしているのでしょうか？
予測することにより頻繁に引き出されるジャンルは前に1年後に引き出されるジャンルは奥の方に格納するなど倉庫オペレーションの改善に繋げることが出来ますね。
応募条件
【必須要件】
・SQL / R / Pythonいずれかを活用した経験
・統計的分析を行ってビジネス面の改善提案を行った経験
・業務における対人折衝を行った経験（社内外不問）
・統計学の基礎知識（目安：統計検定2級以上相当）
SQLやPythonを利用してサービスの分析をし、事業担当の人と会話をしながら仕事を進める流れでしょうか
【歓迎要件】
・SQLを用いたデータ集計業務経験
・BigQuery等Data Ware Houseを用いた業務経験
・プロダクトの改善提案および検証の経験
・データを活用したプロジェクト経験
・統計的因果推論ないしは時系列予測モデルの構築経験
・BIツールを使ったダッシュボードの構築経験（Redash,Lookerなど）
・Google Analyticsに関する理解と実務での利用経験
・物流領域に関するビジネス面での知見
アプリやWebのデータをBigQueryで見れるようにしてくれていそうです。
BigQueryで直接SQLを書いて分析しつつ、Pythonでつないで機械学習など出来そうですね。
BI用のデータマート作成やBI画面の構築などの仕事もありそうです。
分析できそうなこと
・リコメンド大好きな私としては、ユーザーの利用傾向から「似ているユーザーはこんなアイテムも預けています」とか「そろそろこのアイテムを引き出しますか？」とか推薦するシステムを作りたいですよね。推薦した商品を購入できるようにアマゾンや楽天などの連携とかはありですかね？
・撮影した写真からアイテムのカテゴリを物体検知で推定して登録の手間を削減するといったことも出来るかも知れません
・予測モデルもロケーションは重要になってくるのではないでしょうか？例えば北海道や青森だと冬物、沖縄は夏物の預け入れの需要が多いなどはあるのかも知れません。といっても部屋数が多かったら預ける可能性は低くなりそうなので主要駅の近くのマンションやアパートにお住まいの方が利用は多くなるのかな？
妄想は広がります。
執筆時点でのデータ活用例
IoT の活用による庫内生産性のダッシュボード化や機械学習の活用によるアイテム分類の自動化などの機能追加も行っています
アイテム分類の自動化はもうやってみるたいですね。
待遇などの条件面
年収・勤務地・勤務時間、評価・給与改定、福利厚生、休日 など見てみます。
年収・勤務地・勤務時間
450万〜700万
本社（東京都渋谷区千駄ヶ谷）or ご自宅
標準労働時間帯／10：00～19：00
※専門業務型裁量労働制のため従業員の裁量に委ねる
年収は450万からと高めな水準ではないかと思います。*2
働き方はフルリモートで専門業務型裁量労働制が可能なようです。
裁量労働制なのであらかじめ決められた賃金がもらえるので計画が立てやすいですし、労働時間も本人の裁量にまかされているので個人的には好きな働き方です。
あらかじめ決められた給料ですが、裁量労働制は22時以降の深夜労働や休日労働は割増賃金がしっかりと発生するのではないかと思います。
裁量労働制を適用した場合においても、時間外手当の支払いが発生することもあります。
また、夜10時から翌朝5時までの深夜勤務や、法定休日に勤務した場合にも、会社側は、他の労働者と同様に深夜業の割増賃金や休日労働の割増賃金を支払う義務があります。
引用: https://www.freee.co.jp/kb/kb-payroll/overtime-pay-and-employees-on-flextime/
フルリモートなので満員電車を気にしなくていいのは心身ともに楽になります。
評価・給与改定
・給与改定年2回（4月、10月）
給与改定は年2回のチャンスがあるようです。
1回だけのところもあるので見直しが2回あるのはいいのではないでしょうか？下がる可能性があるのであれば話は変わってきますが、、
福利厚生
・諸制度：ストックオプション制度（入社後3ヶ月以降付与）
・福利厚生：サマリーポケット利用無料、書籍購入補助制度、勉強会費用負担制度、リモートシャッフルランチ、サマチップ（ピアボーナス）、部活動支援制度など
ストックオプション制度があるのはモチベーションがあがりますね。今後必ず大きくなる企業様だと思うので楽しみですね。
自社サービスの利用料無料も嬉しいです。やっぱり自分で使ってみないと顧客目線になれないし改善点もわからないですよね。
ピアボーナスもいいですね、人から何か貰えるというのはモチベーション向上に繋がると思います。
休日
・年間休日123日（2021年度）
・完全週休2日制（土・日）、祝日
・年末年始休暇
勤続年数による追加休暇などはないようです。
でも、土日祝が休みなのは嬉しいですね。
まとめ
データ活用はかなり進んでいるようなので、データ分析者としては働きやすい環境なのではないでしょうか？
基本的な統計の知識を共通言語として社員全員が持っているのであれば、中途半端な統計知識では活躍することは難しいのかなとも思います。
成長企業で時間気にせず働きたい人にはかなりおすすめなのではないでしょうか？
今後会社が成長していく上で気になることがあるとすれば、荷物の中身を1つ1つ写真を撮っているのでどう効率化していくのかはウォッチしてみたいと思います。
参考
1 最大30アイテムのようです。30アイテム以上はスタッフが30アイテム以下になるように適時調整してくださるようです。
2 固定労働時間制などで残業代が別の企業とは単純比較できない。
