掲載データをもとに当社が整理したものです。選考の通りやすさや社風は、担当にお尋ねください。
株式会社COMPASSは、AIが子ども一人ひとりの習熟度に合わせて最適な問題を出題する学習eポータル＋AI型教材「キュビナ」を開発する企業です。全国170以上の自治体、2,300以上の小中学校で計100万以上の子どもたちの学びを支援しています。2024年からは校務DX事業を立ち上げ、教育委員会・学校向けの校務支援SaaSも提供しています。
株式会社COMPASSは、AIが子ども一人ひとりの習熟度に合わせて最適な問題を出題する学習eポータル＋AI型教材「キュビナ」を開発する企業です。全国170以上の自治体、2,300以上の小中学校で計100万以上の子どもたちの学びを支援しています。2024年からは校務DX事業を立ち上げ、教育委員会・学校向けの校務支援SaaSも提供しています。
残業・働きやすさ
福利厚生・手当
組織・カルチャー
支援している業界
【パーソナル情報】
【現在の仕事】
【活躍イメージ】
効果検証の案件を最初から最後まで1人で回すことができる
既存のやり方の延長線上で効果検証をするのではなく、より筋の良いアプローチを自ら考え、提案し、関係者を巻き込んで形に落とし込む。
項目応答理論等を用いた複雑な機能開発の案件に対しても、自走して必要な知識を学び、積極的にチャレンジをして目標達成に向かって邁進している。
■仕事についての詳細
この求人のポイント
教育データを活用して、学力向上や教育施策の効果を可視化・検証し、日本の公教育のDX化に寄与できる
自治体・教育機関と連携し、分析結果を教育現場の意思決定に接続できる
既存のやり方にとらわれず、スピード感のある事業会社で裁量を持って業務ができる
本ポジションについて
■募集背景
弊社は「テクノロジーを用いて、教育業界のリーディングカンパニーになる」をビジョンに掲げ、日々活動をしています。その為の鍵となるのがデータの利活用です。キュビナの累計解答数は25億件を突破し、この豊富なデータを用いて学力の効果検証等の取り組みをしていますが、データ基盤の仕組みや分析手法などにはまだまだ伸びしろがある状況です。一方、日本の教育においても EBPM (Evidence-Based Policy Making) の気運は高まっており、学力の効果検証等のデータ分析のニーズが非常に強くなっています。また、社内においてもより良い教育サービスを提供するために、客観的なデータに基づいた意思決定の必要性を強く感じています。
本ポジションの教育データアナリストには、効果検証等の各プロジェクトにおけるデータ分析の中心人物として活躍して頂きます。どういう切り口で課題にアプローチするかの方針検討から、具体的な分析業務、最終的な意思決定のための提案までを、ステークホルダーを巻き込み、力強く推進して頂くことを期待しています。
■業務内容
日本の教育を学習データの利活用によって改善するデータアナリスト
客観的なデータに基づく意思決定の支援
顧客が契約の意思決定をするための学力向上の効果検証、自社の営業戦略や機能開発の方針を決定するための施策検討、機能単位のデータ分析や推論等、社内外を問わず、客観的なデータに基づいて意思決定を行うための指標設計・データ抽出・分析・提案を行います。
データ分析基盤の改善
意思決定において有用と考えられるデータを能動的に考え、該当のデータが分析基盤に含まれていないときは、ステークホルダーと議論しデータの取得方法や分析基盤等の改善を推進します。※分析基盤へ実際にデータを流し込む等の業務はデータエンジニアが担当します。
BIツールを用いたデータの可視化
組織全体で客観的なデータに基づく意思決定が当たり前となるように、重要なデータを可視化をすることで、データドリブンな意思決定の促進ならびに組織風土の形成に貢献します。
日本の公教育は今まさにデジタル教材導入から「データ利活用による教育改善」へと進化しつつあります。
COMPASSでは自治体や大学機関などと連携し、学力向上施策や学習ログデータの効果検証など、教育の質を科学的に高める取り組みを進めています。
こうした環境下で、教育データアナリストとして分析設計から提言まで一貫して担い、教育の未来をデータで支える経験を積むことができます。
具体的な業務の一部は、こちらのnoteをご参照ください。
教育データサイエンス部が Qubena導入による学力向上を検証した話【メンバーインタビュー#29】
教育データサイエンス部がキュビナのデータ指標を設計した話【メンバーインタビュー#31】
※部署名が変わっていますが、業務の概要と、メンバーは同じです。
【組織体制】
プロダクト開発ユニット データドリブン部
チームの人数：11名（内正社員4名）
【業務環境】
グループウェア
Google Workspace
タスク管理
Asana
ドキュメンテーション
Notion、Google Drive、Miro
コミュニケーション
Slack、Google Meet、Gather
AI
ChatGPT、Claude、Gemini、NotionAI
インフラ
Google Cloud、Kubernetes、Docker、Cloudflare、Vercel
DB
MySQL、Redis、MongoDB
データレイク・DWH
BigQuery
ワークフロー
Argo Workflows
ELT
Embulk
BIツール
Tableau、Looker Studio、Google スプレッドシート
CRM
Salesforce、ソアスク
カスタマーサポート
Zendesk
教育行政・教育機関・教育系事業会社などにおける教育データ分析または施策効果検証の実務経験
統計解析・因果推論・実験設計など、EBPMに基づく分析をリードできるスキル
高度な統計技術とデータ分析スキル（例: 重回帰分析による効果検証、ABテストの設計とt検定による結果分析、レコメンドシステムにおけるアルゴリズムの検討と評価、等の業務に独力で対応可能）
日本語運用能力（フルリモート環境でも多様な職種のメンバーと抽象的な議論・折衝が可能な日本語コミュニケーション能力、学習指導要領など、業務上必要な教育に関連する公的資料を読み解くことができる読解力）
教育工学、教育心理学、教育経済学、またはこれらに関連する分野を専攻し、教育データの利活用に関して専門的な知識を有すること
EBPM／教育データ利活用プロジェクトの実務経験
SQLを用いた基本的なデータの抽出・加工等のスキル
BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボード作成の実務経験
当社のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方
ミッション「新しい学びの環境を創り出す」
ビジョン「テクノロジーを用いて、教育業界のリーディングカンパニーになる」
バリュー「Be a Learner（真の学習者であること）」「Begin with Sincerity（まず誠実であること）」「Beyond the Best（常に現状に満足しないこと）」
データ分析を一つのプロセスとして捉え、ステークホルダーが置かれている状況を考慮し、最終的な意思決定に対してまで当事者意識をもってチームメンバーと一緒に試行錯誤できる方
書類選考 → 一次面接 → 職能課題 → 二次面接+職場体験 → リファレンスチェック
最終面接
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「5_2_1_1. 教育データアナリスト」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当（松岡）が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません（求人名が入った状態でLINEが開きます）。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント（株式会社エージェントベスト）が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。
