会社名

東京電力ホールディングス株式会社

会社概要

【主な事業概要】
グループ経営管理
賠償・廃炉・復興推進等
水力・新エネルギー発電事業
原子力発電事業 等


東京電力ホールディングス株式会社は、首都圏をはじめとする一都八県のエネルギーインフラを支える、日本最大級の電気事業者です。持株会社体制のもと、福島への「責任貫徹」を経営の原点とし、廃炉や賠償、復興推進を最優先で実行しています。

事業面では「安心で快適なくらしのため エネルギーの未来を切り拓く」を経営理念に掲げ、経済・社会の脱炭素化を牽引しています。水力・風力・太陽光などの「再生可能エネルギーの主力電源化」や、系統用蓄電池の拡大、DX（デジタルトランスフォーメーション）を用いた次世代の「スマート発電所」構築、多角的なガス供給事業などをグループ一体となって推進し、持続可能な社会の実現を目指しています。

ポジション

【26-DX-4】【DX推進】 グループ全体のDX推進（データサイエンティスト）※メンバークラス

仕事内容

業務内容・職責
１．業務内容
東京電力グループ全体のDX推進に向け、データ分析を通じた意思決定支援と業務改善の実現を担っていただきます。
主な業務は以下です。
①事業・業務課題に基づく分析テーマの設計
②SQLやPython等を用いたデータ抽出・加工・可視
③統計解析や予測モデルの構築・評価
④分析結果の示唆化と関係部署への提案
⑤業務への適用推進と継続的な改善
担当プロセスは、課題整理→データ理解→分析設計→モデル実装→示唆整理→業務反映支援を想定しています。
関係部署は、各事業会社の業務主管部門、IT・システム部門、外部パートナー、各DX組織を想定します。
業務構成比は、プロジェクト業務80％、分析環境整備・改善10％、定常的な調整・報告10％を想定しています。

２．職責
入社直後は、既存の分析テーマや保有データの理解、進行中案件での分析実務、分析結果の可視化・説明をご担当いただきます。
将来的には、新規分析テーマの立案、分析アプローチの選定、予測モデルの高度化、業務部門との活用設計まで主導いただくことを期待します。
主導いただきたい領域は、分析手法・モデル設計の選択、仮説設定、分析結果の解釈、業務への落とし込み方の整理です。
関係部署との間では、分析目的、活用方法、成果指標、運用上の制約について合意形成いただきます。

３．採用背景
東京電力グループでは、データを活用した意思決定の高度化や業務改善への取り組みが全社的に広がっており、さまざまな部門から分析・活用ニーズが高まっています。
現在は、個別の分析テーマに対応する段階から、蓄積した知見や成果を再現性のある形で整理し、複数部門へ横断的に展開できる体制づくりを進めているフェーズです。今後も幅広いテーマを並行して推進し、データ活用による価値創出をさらに加速させるため、組織体制の強化を目的として新たなメンバーを募集します。

５．キャリアパス
短期（1〜3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3〜5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

職場の雰囲気ほか
１．配属先部署人数・構成
DXプロジェクト推進室は約30名規模。多様な部門経験者およびキャリア採用者で構成。

２．部署の雰囲気
様々な部門を経験したメンバーやキャリア採用者が在籍し、多様なバックグラウンドを持つ人財が活躍しています。必要に応じて対面で集中討議を行いつつ、オンラインも組み合わせた柔軟な働き方が可能です。

求める経験・スキル

１．必須要件
　・経験：
　　いずれかを満たす方
　　・データ分析、統計解析の実務経験を有する方
　　・SQL／Python等を用いたデータ処理、データ加工、可視化の実務経験を有する方
　　・ビジネス課題に基づく分析テーマの設定、分析結果の業務活用支援経験を有する方

　・知識・技能：
　　いずれも満たす方
　　・統計解析、仮説検証、予測モデル構築に関する基礎知識
　　・データ抽出、前処理、分析設計、可視化に関する実務スキル
　　・分析結果を業務部門にわかりやすく伝えるコミュニケーション力 ・ビジネス課題を構造化し、分析テーマへ落とし込む力

２．歓迎要件
　・経験：
　　・需要予測、設備保全、最適化等のモデル構築経験
　　・大規模データを活用した分析プロジェクト経験
　　・複数部門を巻き込んだDX／データ活用案件の推進経験
　　・電力、インフラ、公共性の高い領域での分析経験

　・知識・技能：
　　・機械学習、時系列分析、最適化手法に関する知識
　　・クラウド上での分析環境利用経験
　　・BIツールを活用したダッシュボード設計・運用経験
　　・データエンジニアリングやMLOpsに関する基礎知識

　・資格：
　　・統計検定
　　・G検定
　　・E資格
　　・クラウド認定資格（Google Cloud／AWS／Azure等）