05-01. アナリティクスエンジニア（新規AI/データプロダクト）

AIが"間違えない"データをつくる。世界最大級のアニメ・マンガデータの「意味」を整える、アナリティクスエンジニア募集

仕事概要

※本ポジションは、株式会社Gaudiyでの採用となります。


### ■ Gaudiyグループについて
Gaudiyグループは、「ファン国家」のビジョン実装に向けて、エンターテインメント・テクノロジー・金融の3領域を横断する事業を展開しています。世界最大級のアニメ・マンガコミュニティサイト「MyAnimeList」（月間2,000万ユーザー・244か国）の運営、IP包括のファンコミュニティ構築を支援する「Gaudiy Fanlink」の開発・提供、Web3金融事業「Gaudiy Financial Labs」の運営をはじめ、3事業が有機的に連動するエコシステムを設計し、新しい社会インフラの構築に取り組んでいます。

2025年5月に発表したプレシリーズCラウンドでは、ソニーグループ、バンダイナムコホールディングスより大型の資金調達を実施。講談社・集英社・小学館などの出版社各社にも新たな株主として参画いただき、日本のエンタメ業界における最大級のエコシステム構築を加速させています。


### ■ 事業・プロダクトについて
現在Gaudiyグループでは、保有する世界最大級のエンタメファンデータとAI技術を活用した、新規AI/データプロダクトを立ち上げています。ヒット予測、海外展開の判断、宣伝投資の配分など、エンタメ業界の意思決定をデータとAIで支えるプロダクトで、出資元の大手エンタメ企業を中心に導入が進む、立ち上げ期の事業です。


### ■ ポジションについて
データ分析で本当に知りたいのは「現実に何が起きたか」です。しかし、プロダクトのデータベースは"アプリを動かすため"の仕組みで、起きたことをそのままの形では残していません。同じ出来事が二重に記録されたり、同じ作品がデータベースごとに別のIDで登録されていたりします。そのまま分析すると、人によって、そしてAIによって、違う答えが返ってきてしまいます。

アナリティクスエンジニアは、この「データの意味」を整える仕事です。形式も意味もバラバラなデータを名寄せ・共通化し、ディメンショナルモデリングによって現実の出来事を正しく表すデータのコアをつくる。そうすることで、誰が問いかけても、AIが分析しても、同じ正しい答えが返る状態を実現します。

本プロダクトでは、データ基盤の設計を担うアナリティクスエンジニアがMyAnimeListのデータ基盤のコアを構築し、AIで分析しても基本的に間違わない状態をつくってきました。一方で、MyAnimeList以外のさまざまなデータソースの統合や、今後のデータ活用の広がりに対して、この「意味を整える」仕事が明確なボトルネックになっています。

本ポジションは、データ基盤のリードのもとで、データの意味を整える技術を一から体系的に身につけ、AI時代のデータ基盤を支えるアナリティクスエンジニアへと成長していただくことを期待しています。

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## 業務内容
新規AI/データプロダクトを支えるデータ基盤において、データの名寄せ・モデリング・品質担保を担っていただきます。※リードの指導のもと、段階的にお任せします。

### 主な業務
- **データの名寄せ・共通化**：
- 異なる接続先（プロダクトのデータベース、外部サービス、Web上の作品・商品データなど）から集めたデータを、同じ実体として扱えるように紐付け・共通化する
- 例：あるデータベースと別のデータベースで、同じアニメ作品が異なるIDで登録されているものを、1つの作品として扱えるようにする
- **ディメンショナルモデリングを用いたデータモデリング**：
- 現実の出来事を「ファクト（1件1行の出来事）」と「ディメンション（誰が・何を・いつ・どこで、といった集計の切り口）」に分けて設計する
- KPI・指標の定義を一か所にまとめ、誰が見ても同じ数字が出る状態をつくる
- **データ品質の担保と提供**：
- テストとドキュメントによるデータ品質の担保
- 分析・AI・プロダクトで使われるテーブルの設計・提供
- **将来的に担っていただきたいこと**：
- イベント設計のレビュー（何をどの粒度でログに残すか）
- グループ会社・クライアント企業のデータ基盤構築やデータガバナンスの強化


### 開発環境
- **クラウド**：Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer）
- **変換・モデリング**：dbt
- **BI**：Steep / Redash / Looker Studio
- **その他**：Python / Terraform


### ＜ポジションの魅力＞
**▪️データ基盤そのものにAIを組み込んでいる**
- Gaudiyでは、AIを分析に「使う」だけでなく、データ基盤の中にAIを組み込んでデータそのものをつくっています。
- 例えば、MyAnimeListのデータは「〇〇 第1期」「〇〇 第2期」のような作品単位でしか存在しませんが、分析やプロダクトで本当に欲しいのは「〇〇」というIP（シリーズ）の粒度です。そこで、作品同士のつながりの構造をAIにかけ、「ここまでが〇〇というIPのまとまり」というマスタデータをAIに作り出させています。こうした取り組みは、他社ではほとんど事例がありません。
- また、データ基盤の中で数値の異常を検知すると、AIがWeb検索でその日にそのIPで何があったのか（外的要因）を調べ、その結果をデータ基盤に保存しています。これにより「グラフのこの伸びは、この出来事があったから」と説明できるデータになります。
- AIが正しく動くための土台を、AIとともにつくる。アナリティクスエンジニアとして、そんな面白さを味わえる環境です。

**▪️データの「意味を整える」技術を、第一線のリードから体系的に学べる**
- 複数事業を一つの基盤に載せるデータガバナンスとモデリングを設計・運用してきたリードのもとで、名寄せ・モデリング・品質担保といったアナリティクスエンジニアリングの本質を、実務を通じて一から身につけられます。

**▪️世界規模のエンタメデータを、キャリアの早い段階から扱える**
- 月間2,000万ユーザー・244か国のMyAnimeListのデータをはじめ、エンタメ業界の意思決定に直結するデータを扱えます。若手のうちからこの規模・希少性のデータに触れられる環境はほとんどありません。

**▪️AIが正しく分析できるかどうかを決める「データのコア」を任される**
- あなたが整えたデータが、そのまま分析・AI・プロダクトの品質を決めます。事業を伸ばすほど重要性が増していく、データ領域で最も頭を使う仕事の一つです。


**▪️参考資料**
- **会社説明資料**：https://speakerdeck.com/gaudiy/company-deck
- **採用サイト**：https://special.gaudiy.com/
- **Tech Blog**：ファン国家のために"人類の失敗"を代替する。Gaudiyがデータサイエンスと機械学習をやっていく話
- https://techblog.gaudiy.com/entry/2025/05/14/093849
- **Tech Blog**：ファンコミュニティのUGCを効率的に届けるためiALSベースの協調フィルタリング推薦システムを作った話
- https://techblog.gaudiy.com/entry/2024/05/16/091641

必須スキル

※本ポジションは、株式会社Gaudiyでの採用となります。


### ■ Gaudiyグループについて
Gaudiyグループは、「ファン国家」のビジョン実装に向けて、エンターテインメント・テクノロジー・金融の3領域を横断する事業を展開しています。世界最大級のアニメ・マンガコミュニティサイト「MyAnimeList」（月間2,000万ユーザー・244か国）の運営、IP包括のファンコミュニティ構築を支援する「Gaudiy Fanlink」の開発・提供、Web3金融事業「Gaudiy Financial Labs」の運営をはじめ、3事業が有機的に連動するエコシステムを設計し、新しい社会インフラの構築に取り組んでいます。

2025年5月に発表したプレシリーズCラウンドでは、ソニーグループ、バンダイナムコホールディングスより大型の資金調達を実施。講談社・集英社・小学館などの出版社各社にも新たな株主として参画いただき、日本のエンタメ業界における最大級のエコシステム構築を加速させています。


### ■ 事業・プロダクトについて
現在Gaudiyグループでは、保有する世界最大級のエンタメファンデータとAI技術を活用した、新規AI/データプロダクトを立ち上げています。ヒット予測、海外展開の判断、宣伝投資の配分など、エンタメ業界の意思決定をデータとAIで支えるプロダクトで、出資元の大手エンタメ企業を中心に導入が進む、立ち上げ期の事業です。


### ■ ポジションについて
データ分析で本当に知りたいのは「現実に何が起きたか」です。しかし、プロダクトのデータベースは"アプリを動かすため"の仕組みで、起きたことをそのままの形では残していません。同じ出来事が二重に記録されたり、同じ作品がデータベースごとに別のIDで登録されていたりします。そのまま分析すると、人によって、そしてAIによって、違う答えが返ってきてしまいます。

アナリティクスエンジニアは、この「データの意味」を整える仕事です。形式も意味もバラバラなデータを名寄せ・共通化し、ディメンショナルモデリングによって現実の出来事を正しく表すデータのコアをつくる。そうすることで、誰が問いかけても、AIが分析しても、同じ正しい答えが返る状態を実現します。

本プロダクトでは、データ基盤の設計を担うアナリティクスエンジニアがMyAnimeListのデータ基盤のコアを構築し、AIで分析しても基本的に間違わない状態をつくってきました。一方で、MyAnimeList以外のさまざまなデータソースの統合や、今後のデータ活用の広がりに対して、この「意味を整える」仕事が明確なボトルネックになっています。

本ポジションは、データ基盤のリードのもとで、データの意味を整える技術を一から体系的に身につけ、AI時代のデータ基盤を支えるアナリティクスエンジニアへと成長していただくことを期待しています。

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## 業務内容
新規AI/データプロダクトを支えるデータ基盤において、データの名寄せ・モデリング・品質担保を担っていただきます。※リードの指導のもと、段階的にお任せします。

### 主な業務
- **データの名寄せ・共通化**：
- 異なる接続先（プロダクトのデータベース、外部サービス、Web上の作品・商品データなど）から集めたデータを、同じ実体として扱えるように紐付け・共通化する
- 例：あるデータベースと別のデータベースで、同じアニメ作品が異なるIDで登録されているものを、1つの作品として扱えるようにする
- **ディメンショナルモデリングを用いたデータモデリング**：
- 現実の出来事を「ファクト（1件1行の出来事）」と「ディメンション（誰が・何を・いつ・どこで、といった集計の切り口）」に分けて設計する
- KPI・指標の定義を一か所にまとめ、誰が見ても同じ数字が出る状態をつくる
- **データ品質の担保と提供**：
- テストとドキュメントによるデータ品質の担保
- 分析・AI・プロダクトで使われるテーブルの設計・提供
- **将来的に担っていただきたいこと**：
- イベント設計のレビュー（何をどの粒度でログに残すか）
- グループ会社・クライアント企業のデータ基盤構築やデータガバナンスの強化


### 開発環境
- **クラウド**：Google Cloud（BigQuery, Cloud Composer）
- **変換・モデリング**：dbt
- **BI**：Steep / Redash / Looker Studio
- **その他**：Python / Terraform


### ＜ポジションの魅力＞
**▪️データ基盤そのものにAIを組み込んでいる**
- Gaudiyでは、AIを分析に「使う」だけでなく、データ基盤の中にAIを組み込んでデータそのものをつくっています。
- 例えば、MyAnimeListのデータは「〇〇 第1期」「〇〇 第2期」のような作品単位でしか存在しませんが、分析やプロダクトで本当に欲しいのは「〇〇」というIP（シリーズ）の粒度です。そこで、作品同士のつながりの構造をAIにかけ、「ここまでが〇〇というIPのまとまり」というマスタデータをAIに作り出させています。こうした取り組みは、他社ではほとんど事例がありません。
- また、データ基盤の中で数値の異常を検知すると、AIがWeb検索でその日にそのIPで何があったのか（外的要因）を調べ、その結果をデータ基盤に保存しています。これにより「グラフのこの伸びは、この出来事があったから」と説明できるデータになります。
- AIが正しく動くための土台を、AIとともにつくる。アナリティクスエンジニアとして、そんな面白さを味わえる環境です。

**▪️データの「意味を整える」技術を、第一線のリードから体系的に学べる**
- 複数事業を一つの基盤に載せるデータガバナンスとモデリングを設計・運用してきたリードのもとで、名寄せ・モデリング・品質担保といったアナリティクスエンジニアリングの本質を、実務を通じて一から身につけられます。

**▪️世界規模のエンタメデータを、キャリアの早い段階から扱える**
- 月間2,000万ユーザー・244か国のMyAnimeListのデータをはじめ、エンタメ業界の意思決定に直結するデータを扱えます。若手のうちからこの規模・希少性のデータに触れられる環境はほとんどありません。

**▪️AIが正しく分析できるかどうかを決める「データのコア」を任される**
- あなたが整えたデータが、そのまま分析・AI・プロダクトの品質を決めます。事業を伸ばすほど重要性が増していく、データ領域で最も頭を使う仕事の一つです。


**▪️参考資料**
- **会社説明資料**：https://speakerdeck.com/gaudiy/company-deck
- **採用サイト**：https://special.gaudiy.com/
- **Tech Blog**：ファン国家のために"人類の失敗"を代替する。Gaudiyがデータサイエンスと機械学習をやっていく話
- https://techblog.gaudiy.com/entry/2025/05/14/093849
- **Tech Blog**：ファンコミュニティのUGCを効率的に届けるためiALSベースの協調フィルタリング推薦システムを作った話
- https://techblog.gaudiy.com/entry/2024/05/16/091641

歓迎スキル

- dbt、BigQuery／Snowflake などを用いたデータ基盤・データマートの設計・開発経験
- 名寄せ・データ統合・マスターデータ管理の経験
- KPI設計やダッシュボード構築など、データを現場の意思決定につなげた経験
- 情報系・数学・統計・経済などのバックグラウンド
- 生成AI（Claude、ChatGPT等）を業務に取り入れた経験
- アニメ・マンガへの興味・熱量

求める人物像

- GaudiyグループのMission・Visionに共感いただける方
- 「現実に何が起きたか」を正しく表すことにこだわれる方
- 作ったものに対して「何かおかしい」という違和感に気づき、粘り強く原因を突き止められる方
- 地道な整備や定義づくりを楽しめる方
- データを整えて終わりではなく、使われる状態まで責任を持ちたい方

応募概要

給与

500万円〜700万円

勤務地

東京都渋谷区千駄ケ谷１丁目１−１２

雇用形態

正社員、契約社員、業務委託

勤務体系

・フルフレックス制
・週3以上出社を基本とし、ご家庭や個人の事情により柔軟に対応
・完全週休2日制、祝日休
・年次有給休暇（入社当日に10日間付与）
・年末年始休暇
・弔辞休暇、介護休暇

試用期間

あり（6ヶ月）

福利厚生

・家賃補助（オフィスから自宅の最寄駅が4キロ以内）…家賃＋共益費が 7万円未満：2万円、7万円以上：3万円
・書籍購入（マンガ含む）…全額補助
・社外勉強会・イベント参加費用補助
・チーム外メンバーとの交流補助…上限1.5千円（昼）5千円/回（夜）
・ChatGPT/Claudeの利用 …全額補助
・上記以外のAIツール利用（一部職種のみ対応）…上限2万円/月
・個人開発SaaS利用補助…上限1万円/月