Data Scientist／コンサル・SIer出身者歓迎——「提案で終わらない」分析のその先へ。

■モノグサについて 私たちは、誰もが簡単に「記憶」できる世界を目指し、記憶のプラットフォーム「Monoxer（モノグサ）」を開発・運営しています。 当社には創業以来、単なる学習履歴を超えた、社会人領域にも事業を広げる中で、人の「記憶」にまつわるデータが蓄積されています。モノグサのデータサイエンティストは、この極めてユニークなデータを駆使し、顧客の本質的な課題を解決するプロフェッショナルとして活動しています。 さらに2026年4月、横浜市立の全495校・約25万人の児童生徒を対象にMonoxerが導入されました(https://corp.monoxer.com/pr/260402/)。 これにより、データサイエンティストは、公教育というフィールドにおける大規模な学習データと教育ビッグデータを活用し、社会的インパクトの大きな分析・モデル構築に携わることが可能となります。 コンサルティングファームやSIerで培った経験を、モノグサでどう活かせるか ・これまで顧客課題をデータ分析で構造化し、仮説検証を重ね、レポートや提案書という形で「価値」を届けてきた。 ・しかし、その提案したソリューションが、顧客の現場でどのように運用され、中長期的にどのような成果を生んだか・・・？ ・「提案のその先」を、当事者として責任を持って実装・検証する ーーそれをモノグサで実現する！ モノグサでは、データサイエンティストが構築した分析モデルやアルゴリズムは、そのまま自社プロダクトに実装・運用され、毎日何万人ものユーザーの「記憶定着」というリアルな成果に直結します。「提案で終わる」フェーズから、「自ら実行・検証し、継続的に価値を創出する」フェーズへと、データサイエンティストの役割を進化させられます。 ■業務内容 ・データ分析を通じた仮説検証と顧客課題の特定 　・データ分析を通じて「記憶」にまつわる顧客課題（例: 生徒の成績が伸び悩んでいる）をより詳細に洗い出し、解決すべき真の課題を定義します。 ・ 数理モデルの構築等を通じたソリューション開発 　・上記の課題を解決するための「どのくらい記憶しているか」といった予測・推定モデルや、「どのように学習すれば最短で記憶できるか」といった最適化モデル等の数理モデルを構築します。 ・経営層レベルへの意思決定支援 　・分析結果やモデルの有効性について顧客の経営層へレポートを行い、データに基づいた戦略的な意思決定を支援します。 ■プロジェクト例 ※ご関心やスキルに応じて、ビジネスサイド寄りの戦略プロジェクトから、数理モデルの構築といったテクニカルなプロジェクトまで柔軟に対応可能です。 ・ 学習効果を最大化するためのデータ分析とそれに基づく顧客に対するプロダクト活用施策の立案 ・LTV最大化のためのチャーン予測モデルの構築とリテンション戦略の策定・実行 ・「記憶」にまつわるデータを活用し、ユーザー一人ひとりに対して最適な学習体験を提供するための新機能の開発 ■モノグサで得られるもの ・提案の先にある継続的な価値創造：分析結果をレポートで納品して終了ではなく、プロダクトを通じて継続的に顧客価値を届け、その効果を自らの手で検証し続けられる ・モデルの実装・運用という当事者性：構築した数理モデルを自社で実装・運用し、プロダクトと共に成長させる責任と裁量 ・経営レポートからKPIコミットメントへ：顧客経営層への説明で終わらず、「記憶」という独自KPIに対して長期的にコミットする立場 ・公共性の高い大規模データ分析：「記憶」にまつわる学習データと教育ビッグデータを活用した、社会的価値の高い分析・モデル構築

* 顧客またはプロダクトに資するデータ分析を行った経験 * 異なる専門性を持つ人たちにデータ分析を通じて得られた知見を説明した経験 * 日本語非母語話者においては JLPT 試験で N1 レベル相当の日本語力