会社名

株式会社リクルート

会社概要

親会社：株式会社リクルートホールディングス（創業1960年/従業員数51,757名/グループ連結子会社271社/連結売上収益28,717億円）
・リクルートグループの事業体制は、3つの戦略ビジネスユニット(Strategic Business Unit、以下「SBU」)で構成。
■HRテクノロジーSBU：IndeedやGlassdoor等、先進的なテクノロジーを活用した人材ビジネスに関するソリューションを提供。
■メディア&ソリューションSBU：住宅・美容・結婚・旅行・飲食などのオンラインプラットフォーム、SaaSソリューションの提供等の販促領域と、人材メディア、人材紹介等の人材領域で構成
■人材派遣SBU：国内派遣領域および北米・欧州・豪州などの海外派遣領域で構成
・2014年に上場し7年で時価総額10兆円を突破（国内時価総額ランキング上位）
・年間休日145日（平均週休2.8日）、副業OK、リモートワークなど、新しい働き方を積極的に採用。
・自ら機会を作り出し、機会によって自らを変えよ、という創業からのDNAが受け継がれ人材輩出企業としてハーバード大学でも研究される独自の強固で自由な企業文化。
・独立や若い社風のイメージが強い企業ですが、ここ10年では長期間勤務、定年退職する社員も増えており、様々なキャリアプランを尊重する風土になっています。

ポジション

【リクルート／オンラインイベント】AIに事業の言葉をどう理解させるか？ アナリティクスエンジニアが語るコンテキスト設計／9月25日(金) 19:00 〜 20:00　※応募意思不問　※イベント申込締切：9月23日(水)

仕事内容

【イベント概要】
AIに事業の言葉をどう理解させるか？
アナリティクスエンジニアが語るコンテキスト設計

■日時：2026年9月25(金)19:00 〜 20:00
■手法：オンライン開催

■当日のタイムテーブル
19:00 ~ 19:05 オープニング
19:05 ~ 19:20 事例紹介
19:20 ~ 19:35 事例紹介
19:35 ~ 19:50 事例紹介
19:50 ~ 20:00 クロージング

毎回ご好評いただいているリクルートのデータ推進室主催イベントです。
今回のイベントでは3名のアナリティクスエンジニアが登壇し、下記事例をご紹介します。

【こんな方にお勧めです】
・大規模サービスを持つ事業会社におけるアナリティクスエンジニアの具体的な事例を知りたい方
・AIエージェントを利用したデータモデリングやコンテキスト整備を知りたい方
・リクルートのアナリティクスエンジニアの仕事内容を知りたい方

【週1,500件以上の分析リクエストを捌く分析AIエージェントを支える統合データモデル】：阿部
自然言語の質問に対し、SQL生成からデータの可視化まで自動で行う分析AIエージェントを社内運用し、週1,500件以上のリクエストを捌いています。運用を通じて、LLMがつまずく原因はSQL生成自体ではなく、「事業の言葉を、どのデータで表現・紐づけるか」の取り違えにあると分かりました。
本セッションでは、業務の意味と物理データを1枚に束ねた「統合データモデル」と、LLMを迷わせないデータモデリングの手法について、実運用の知見とともにお話しします。

【ビジネスコンテキストをWebサイト・アプリのログからどこまで記述できるか？ 】：森田
AIエージェントの登場により、コンテキスト整備が重要視されています。なかでも、サービスの仕組みや商流などのビジネスに関するコンテキストの整備は、属人的な部分が多く、構築が難航しがちな領域です。 一方で、私たちのサービスでは、UX改善を目的に、ユーザーの行動履歴や回遊ログを詳細に計測してきました。そのため、サービス内容や行動パターンといったビジネスドメインの情報が、ログの形で記録されています。この点に着目し、ログの設計と実装、そして蓄積されたログからビジネスコンテキストを記述することに挑戦しました。
本セッションでは、Webサイト・アプリのログから構築したコンテキスト情報をText to SQLなどのAIエージェント活用に応用した結果と、コンテキスト整備を見据えたログ設計・実装プロセスの見直し方法についてお話しします。

【事業ドメイン理解から品質確認まで：AI Coding Agentを活用したデータ資材開発】：山家
正確なデータ資材を届けるには、事業やシステムの仕様、業務プロセス、そして利用者自身も言語化できていないニーズまで理解する必要があります。しかし、開発に着手した時点では未知のエッジケースや暗黙の要件が残っていることも少なくありません。
本セッションでは、利用者へのヒアリングとAI Coding Agentを組み合わせ、事業データの構造を読み解き、目的に合ったデータ資材を設計・検証する実践方法をお話しします。データソースの選定から品質の客観的な確認、チーム内外でのナレッジ共有まで、実運用で得た工夫とともにお話します。

【登壇者】
新堀 秀和（にいぼり・ひでかず）｜リクルート｜データマネジメント部｜部長
2017年リクルート住まいカンパニー（現リクルート）にキャリア入社。
データ利活用の推進担当として、データマネジメントグループの立ち上げに参画。2021年の会社統合後はHR事業領域や住まい事業領域のデータマネジメント組織のグループマネジャーを務め、2024年からアナリティクスエンジニアの専門機能向上を担う横断組織のグループマネジャー、2025年からは部長を務める。

阿部 佑哉（あべ・ゆうや）｜インディードリクルートテクノロジーズ｜データマネジメントグループ
2024年リクルートにキャリア入社。
2025年4月のガバナンス体制変更に伴い、株式会社インディードリクルートテクノロジーズに出向。HR事業領域のアナリティクスエンジニアとして、事業モニタリングやデータ基盤の企画・整備を推進。あわせて、LLMを活用した分析支援・業務支援プロダクトの企画・開発に携わる。

森田 順也（もりた・じゅんや）｜リクルート｜マリッジ＆ファミリー・自動車データマネジメントグループ｜グループマネジャー
2019年リクルート住まいカンパニー（現リクルート）にキャリア入社。
ゼクシィ・カーセンサーのアナリティクスエンジニアとして、クラウドDWHを使ったデータ分析基盤開発・データ活用推進を担当し、分析効率化やデータモデリングに携わる。

山家 雄介（やんべ・ゆうすけ）｜インディードリクルートテクノロジーズ｜データマネジメントグループ｜Staff Analytics Engineer
2023年リクルートにキャリア入社。
2025年4月のガバナンス体制変更に伴い、株式会社インディードリクルートテクノロジーズに出向。HR事業領域のアナリティクスエンジニアとして、HR関連事業のデータマネジメント業務に携わる。事業のビジネスモデル移行期におけるプロダクトのパフォーマンスモニタリングや、事業のさまざまなデータ分析を下支えする共通データ分析資材の整備を担当。2025年3月よりSenior Analytics Engieer。2026年5月からはStaff Analytics Engineerを務める。

求める経験・スキル

応募要件（MUST）
下記のすべてのご経験・スキルをお持ちの方。
・SQL を用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験
・データの可視化・レポーティング経験
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
・Git などのバージョン管理システムを活用した開発経験
・周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理して解決に導く能力・スタンス


応募要件（WANT）
・データエンジニアリング（モデリングやデータウェアハウス構築）の経験
・事業やプロダクトにおける KPI 定義・可視化・データ分析の経験
・BI ツールの活用経験
・Google Analytics や Adobe Analytics を活用したアクセスログの設計・分析経験
・CI/CD に関する知識、また Circle CI などを活用した自動テストの利用経験
・dbt や Dataform などの DataOps ツールの利用経験
・DMBOK に関する知識、およびそれをもとにしたデータ環境改善の経験