 職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
 会社概要Company profile |
従来の欲しいものを探して買うECサイト・アプリとは異なり、家族や友人、同僚など、気の知れた人とコミュニケーションを取りながらショッピングを楽しむことができるアプリを運営している会社です。
2023年9月にモデルシフトを行い、購入体験の大刷新を行いました。その結果、3ヶ月後に1 日あたりのアクティブユーザー数が3倍、その3ヶ月後にはさらに3倍へと成長しています。
2024年3月には累計アプリDL数が200万を突破し、現在も熱狂的に利用してくださるお客様が増え続けています。
Unlike conventional e-commerce sites and apps where users search for and buy items they want, this company operates an app that lets users enjoy shopping while communicating with people they know well, such as family, friends, and colleagues.
In September 2023, the company made a model shift and completely renewed the purchase experience. As a result, the number of active users per 1 day grew 3 times 3 months later, and grew a further 3 times 3 months after that.
In March 2024, cumulative app downloads surpassed 200万, and the number of passionate customers who continue to use the app keeps increasing. |
 仕事内容Job description |
【お仕事の内容】
## 募集背景
カウシェは専任のデータアナリストなしに、GMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍を達成してきました。
各職種が自らデータを引きに行き、意思決定してきた組織です。
しかし事業の成長と共に、取り扱うデータの種類・量・複雑さは急増しています。
プロダクト・マーケ・EC・広告・ゲーミフィケーションが絡み合うデータを、専門的な分析設計なしに正確に読み解くことには、限界が見えてきました。
ここから先の成長は、「何が起きているか」を追うだけでは描けません。複雑に絡み合うデータの中から、まだ気づかれていない事業の伸びしろを見つけ出し、次の一手を導き出す。分析そのものが、事業を前に進める打ち手になるフェーズに入っています。
そこで今回、カウシェの分析領域にオーナーシップを持つ専任のデータアナリストを募集します。
AIを使いこなし、育てながら、これまで属人的に回してきたデータ活用を組織の仕組みへと再設計する。分析の質と速度で、事業の意思決定そのものを変えていただく役割です。
## プロダクトの特徴
カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
2026年10月に累計800万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいている点です。
「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。
## プロダクトの目指す世界
カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。
変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。
## 業務内容
プロダクト・ビジネス課題における定量分析を通じて、課題の特定から、意思決定に効く示唆の提示までを一気通貫で担っていただきます。分析依頼を受けて処理する役割ではなく、「そもそも何を分析すべきか」を上流から定義していただくポジションです。
**① 課題の定義・仮説立案(上流からの関与)**
PdM・エンジニア・マーケ・CSと同じチームの一員として、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。
**② AIを「一人のアナリスト」として育て上げる**
Claude等のAIツールを前提に、分析業務そのものを設計します。定型的な分析をAIに委ね、出力の妥当性を見極めて修正し、AIが正しく機能する状態へと育てていく——これが重要な業務の一つです。目指すのは、自身の分析業務が効率化されることに加えて、各チームが品質を担保した状態で分析を自動化できている状態です。
**③ KPI設計・指標の運用**
KGI・KPIを設定し、ダッシュボードの構築・運用を担います。経営・PdM・マーケそれぞれが見るべき指標を整理し、意思決定の精度を上げる仕組みをつくります。
**④ 分析実務**
データの抽出・加工・集計・分析(SQL / BigQuery / Looker Studio等)を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、施策立案への活用までサポートします。
**⑤ 関係者との連携・施策への接続**
多様な部門と協力し、分析結果を具体的な施策へとつなげます。分析で得た示唆を事業責任者・PdMに届け、リリース後の効果検証まで伴走します。
**⑥ データ活用の組織浸透(経験に応じて)**
以下の領域にも横断的に関与いただけます。
- 社内のデータ活用教育の推進
- データ活用を促進する新しいプロジェクトの企画・実行
- BIツールを用いたデータ可視化環境の構築・メンテナンス
- より高度な分析ができるよう分析環境の改善
## このポジションで向き合う難題
**EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルが絡み合う複合データの解釈**
購買・行動・広告・ゲームKPIが相互に影響し合う、一般的なECにはないデータ構造を扱います。単純な相関では説明できないパターンを読み解くには、ドメイン理解と分析設計の両方が必要です。条件を丁寧に場合分けし、ノイズを切り分けて事象を構造化する——数学的な思考が効いてくる領域です。
**AIを「使う」から「育てる」へ**
AIの性能向上により、分析実務のあり方そのものが変わりつつあります。どこまでをAIに任せ、どこを人が担保するのか。出力の誤りに気づける細やかさを持ちながら、分析プロセス全体を再設計していく難しさがあります。
**多様なステークホルダーへのデータコミュニケーション**
PdM・マーケ・CS・経営陣と、異なる目的・リテラシーを持つ相手に分析結果を届けます。「正しい分析」を「使われる分析」にするためのコミュニケーション設計が問われます。
## 仕事の魅力
**AIを育て、分析のあり方そのものを設計できる**
多くの企業では、PdMがアナリストに分析を依頼し、アナリストがそれを裁く——という業務フローが当たり前になっています。カウシェはまだその型が固まっていないからこそ、最初からAIを前提とした分析体制をゼロベースで設計できます。「AI時代のアナリストはどうあるべきか」を、実践しながら自分で定義できる環境です。
**EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ**
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。
**分析が確実に意思決定に使われ、事業成長に直結する**
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。分析を通じて事業を伸ばしたい方にとって、手触りのある環境です。
**ほぼゼロから、分析の仕組みを立ち上げられる**
専任アナリストがほぼいない状態だからこそ、既存の型に縛られず、分析環境・KPI体系・データ活用文化を自分の手でつくれます。プロダクト・マーケ・EC・広告など複数領域を横断でき、事業全体を俯瞰するアナリストとしての視点が短期間で身につきます。
**アナリスト出身のPdMと、分析の設計から一緒に組める**
現在、データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っております。
そのため、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がなく、上流から設計を一緒に組み立てていける環境です。
## 開発環境・技術スタック
- 言語:Go, Swift, Kotlin, Typescript
- UIフレームワーク:SwiftUI, Jetpack Compose
- アーキテクチャ・設計:Clean Architecture, MVVM, Android Architecture Components
- インフラ:Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
- 開発環境:Xcode, Android Studio
- 通信:gRPC, Protocol Buffers
- CI/CD:GitHub Actions, Cloud Build, Bitrise
- 構成管理:Terraform
- データ/ML/分析:BigQuery, Dataform, Vertex AI, Looker Studio
- Observability:Datadog, Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
- AI/LLMツール:Claude, Codex, Cursor, Gemini, etc(全員分予算あり)
- その他:GitHub, Slack, Notion, Figma, Maestro
- 開発スタイル:アジャイル開発
## 一緒に働く「人」
### 直属上司:執行役員CXO 佐藤 俊輔
1998年生まれ。明治大学在学中から、Fintech企業でエンジニアインターンやカウシェにて創業期からマーケティングインターンを経験。2022年4月に大学卒業後カウシェに正社員としてジョイン。2023年夏より「カウシェファーム」の企画構想を開始し、開発チームを率いて同年10月にサービスをリリース。2024年4月より部長に就任し、2026年3月より執行役員CXO(Chief Experience Officer)に就任。
### 同僚:Executive Lead PdM 小前 友哉
1995年、東京都生まれ。東京大学経済学部卒。新卒でDeNAに入社し、ライブ配信アプリ『Pococha』のPdMを担当。過去にはデータアナリストやUS PocochaのPdMも経験。2026年1月にカウシェに入社し、現在はカウシェファームの体験設計を担っている、データアナリスト経験を持つPdMです。
### 現在のデータ分析体制
現在は業務委託のデータアナリスト1名が分析業務を担っています。あなたが加わることで、専任正社員アナリストとして分析領域の中核を担っていただきます。
## キャリアパス
カウシェの分析領域にオーナーシップを持つ立場として、分析実務から仕組みづくりまでを中長期で担っていただくことを想定しています。AIを前提とした分析体制の設計・データ活用文化の醸成など、事業の成長に合わせて役割の幅を広げながら、データ分析の責任者としてキャリアを築いていける環境です。
## 入社後3ヶ月の期待値(オンボーディング)
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
**1ヶ月目:現状把握とキャッチアップ**
既存のダッシュボード・KPI体系・分析環境・各部署のデータ活用状況をキャッチアップします。業務委託アナリストと連携しながら現状の分析業務を把握し、優先課題の仮説を立てます。
**2ヶ月目:最初の分析をオーナーシップを持って完結させる**
特定の事業課題(プロダクト・マーケ・ECなど)に対し、仮説立案〜分析〜提案まで自分でリードします。分析結果が施策に採用される体験を1件以上つくります。
**3ヶ月目:KPI設計・分析の仕組み化に着手**
部署横断で使われるKPI・ダッシュボードの改善提案を行います。AIを活用した分析プロセスの設計にも着手し、「データでカウシェをこう伸ばす」という方針を自分の言葉で語れる状態を目指します。
## 選考フローと技術課題について
お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。
- カジュアル面談(まずは気軽にお話ししましょう)
- 一次面接(スキル・カルチャー:PdM / 60〜90分)
- 課題選考(スキル:COO・CXO・PdM / MAX90分)
- 実務に近いデータ分析・課題設計の課題に取り組んでいただき、ディスカッションを行う形式です。
- 最終面接(対面:CEO・COO / MAX90分)
- 最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。
## カウシェをもっと知る
- 採用ページ:https://enjoy-working.kauche.com/
- Company Deck:https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck
- 社員インタビュー:https://note.com/kauche
- TechBlog:https://zenn.dev/p/kauche
[Salary]
Expected annual salary: 9,600,000 yen to 15,600,000 yen
# Annual salary
Annual salary 9,600,000 yen to 15,600,000 yen
# Monthly salary
Monthly salary 800,000 yen to 1,300,000 yen
- Base salary (609,524 yen to 990,476 yen)
- Fixed overtime allowance (equivalent to 40 hours: 190,476 yen to 309,524 yen)
- Includes 40 hours of fixed overtime
# Salary notes
Premium wage rates for work outside scheduled hours, late-night work, or on holidays are as follows
- Outside scheduled hours / exceeding scheduled hours: 0%
- Exceeding statutory hours, up to 45 hours per month / exceeding the limit hours: 25%
- Exceeding statutory hours, more than 60 hours per month: 50%
- Late night: 25%
- Statutory holidays: 35%
[Work location]
Tokyo Head Office
〒150-0041 Tokyo-to Shibuya-ku Jinnan 1-12-16 Asia Building 9F
Attendance frequency: Hybrid attendance (3 days per week in office)
*Scope of change: Head office and branches and sales offices nationwide |
 応募資格Requirement |
【必須要件】
- データアナリストとしての実務経験3年以上
- AIツール(Claude等)を活用した分析業務の効率化・自動化の経験、およびその設計への関心
- 複雑で関係者の多いプロジェクトにおいて、アナリストとしてオーナーシップを持って分析を推進した経験
- 分析依頼を受けて処理するのではなく、チームの一員として上流から「何を分析すべきか」を議論・定義してきた経験を重視します
- 事業やプロダクトをグロースさせるための仮説化力、分析力
- プロダクトマネージャーやエンジニアなどのステークホルダーとのコミュニケーション、提案、合意形成、推進能力
- SQLの高度な運用能力
- ダッシュボード構築能力
- 基礎的な統計的知識と運用能力
- 3+ years of hands-on experience as a data analyst
- Experience in streamlining and automating analysis work using AI tools (such as Claude), and interest in designing such workflows
- Experience driving analysis with ownership as an analyst on complex, multi-stakeholder projects
- We place emphasis on experience as a team member who has discussed and defined "what should be analyzed" from the upstream stage, rather than receiving and processing analysis requests
- Hypothesis-building and analytical skills for growing businesses and products
- Ability to communicate with, propose to, build consensus with, and drive stakeholders such as product managers and engineers
- Advanced SQL operational skills
- Dashboard building skills
- Basic statistical knowledge and operational skills |
 日本語力Japanese level |
流暢
Fluent |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
—
— |
 想定年収Salary |
960万円〜1,560万円
JPY 9,600,000 - 15,600,000 |
 条件・待遇Condition |
【給与】
想定年収:960万円〜1,560万円
# 年収
年収 960万円 〜 1,560万円
# 月給
月給 800,000円〜1,300,000円
- 基本給(609,524円〜990,476円)
- 固定残業手当 (40時間分相当 190,476円〜309,524円)
- 固定残業時間として40時間を含む
# 給与備考
所定時間外、深夜または休日の時の割増賃金率は下記の通り
- 所定時間外・所定超:0%
- 法定超月45時間迄・限度時間超:25%
- 法定超月60時間超:50%
- 深夜:25%
- 法定休日:35%
【勤務地】
東京本社
〒150-0041 東京都渋谷区神南1丁目12-16 アジアビル9F
出社頻度:ハイブリッド出社(週3日の出社)
※変更の範囲:本社および全国の支社、営業所
[Salary]
Estimated annual salary: 9,600,000 yen to 15,600,000 yen
# Annual salary
Annual salary 9,600,000 yen to 15,600,000 yen
# Monthly salary
Monthly salary 800,000 yen to 1,300,000 yen
- Base salary (609,524 yen to 990,476 yen)
- Fixed overtime allowance (equivalent to 40 hours 190,476 yen to 309,524 yen)
- Includes 40 hours of fixed overtime
# Salary notes
Premium wage rates for overtime beyond scheduled hours, late-night work, and holiday work are as follows
- Beyond scheduled hours / exceeding scheduled hours: 0%
- Beyond statutory hours up to 45 hours per month / beyond limit hours: 25%
- Beyond statutory hours exceeding 60 hours per month: 50%
- Late-night: 25%
- Statutory holiday: 35%
[Work location]
Tokyo Head Office
〒150-0041 Tokyo, Shibuya-ku, Jinnan 1-12-16, Asia Building 9F
Office attendance frequency: Hybrid attendance (3 days per week in office)
※Scope of change: Head office and branches and sales offices nationwide |
 選考についてProcess |
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