1-4 データサイエンティスト（最先端のLLM評価ロジック設計 × 製造業等のデータサイエンス）

中小企業のナレッジと経営を、その先へ
ViVOは、「生み出すのは、チャレンジする余力。」 をミッションに掲げ、
日本経済の基盤である中小企業が抱える「属人化」「労働力不足」という構造的課題に対し、最先端のデータサイエンスとLLM（大規模言語モデル）を用いて、経営インパクトに直結するDXを支援するテクノロジー集団です。
AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできる単純作業をAIに置き換えるだけのものではありません。
私たちが対峙するのは、中小企業の社内に眠る、「過去数十年分の報告書やナレッジといった膨大な非構造化データ（テキスト）」、そして製造ラインや顧客の動きを示す「複雑な数値データ」のすべてです。
人間では読み解くのに膨大な時間を要するデータから、不可能なスピードで文脈を理解し、次の経営判断の選択肢を生成する。
そして、特定のベテランに属人化していた暗黙知を、組織の誰もが使える「生きた資産」へと進化させる。
2025年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、製造業企業や建設業企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、注目度も高い企業として成長を遂げております。
単なるデータ分析（レポーティング）で終わらせず、クライアントのビジネスモデルに深く踏み込み、「売上や利益率の向上に直結させること」が、ViVOのデータサイエンティストのミッションです。
業務内容・役割
統計学、数学、プログラミングなどの知識をベースに、顧客の課題に対してAI・機械学習を用いた、データ起点での包括的な支援（データクレンジングからモデリング、LLM評価ロジック設計まで）をお任せします。
【具体的な担当業務】
能力と希望ベースで、以下の領域を横断的に担当していただきます。

• データインフラ・前処理・可視化

Lクライアントの課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務
LRAG（検索拡張生成）の精度を最大化するための、テキストデータの前処理およびチャンク最適化

• 高度なモデリング・アルゴリズム設計

L数値データを用いた時系列予測、異常検知、売上・利益最大化のための統計解析・モデリング
LAIシステムアーキテクトと連携した、LLMの出力評価ロジック・アルゴリズム設計

• ビジネス実装・レポーティング

LキーエンスやSalesforce出身の戦略コンサルタントと密に連携し、分析結果を顧客の「経営判断」に使える形へ落とし込むレポーティング・技術ディスカッションへの参加
【プロジェクト・データ分析のテーマ例】

• 製造業：

工場の熟練工が残した数十年の「点検・不具合報告書（非構造化データ）」をNLPで解析・クラスター化し、LLMがトラブル時の最適な対処法を即座に提案するシステムの開発。および、設備センサーデータを用いた故障予測・異常検知。

• サプライチェーン・流通：

過去の売上実績、天候、トレンド、在庫データを組み合わせた、売上・需要予測モデリングによる廃棄ロス削減と利益最大化。

• 営業・マーケティング：

顧客の行動ログや属性データの統計解析による、LTV（顧客生涯価値）向上に向けた予測モデルの構築。
業務環境と魅力

• 超一流の「ビジネスのプロ」と動く、知的な刺激：

チームには、キーエンスやSalesforceなどのトップ企業で実績を上げてきた戦略コンサルタントが在籍。彼らがクライアントから引き出してきた「リアルな経営課題」に対し、データサイエンスでどうアプローチするかを対等にディスカッションする、極めて密度の高い環境です。

• LLM×データサイエンスの最前線スタック：

単なる数値解析にとどまらず、LLMやAIエージェントの評価・データ構造設計といった、市場価値が急騰している「生成AI領域のデータサイエンス」の知見が身につきます。

• AI駆動開発ツールの全面支給：

Claude APIやClaude Codeをはじめとする最新のAI駆動開発環境を全面支給。開発プロセス自体の効率化を自ら追求できます。

• フレックスタイム制度と、コミュニケーション重視の環境：

フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えています。
一方、創業6期目で、これから会社を大きくしていく拡大フェーズであるからこそ、現在は出社を推奨し、フェイストゥフェイスのコミュニケーションを重視しています。
目指せるキャリアパス
入社後は、ご自身の志向や強みに合わせて、ビジネスとテクノロジーの双方を極める2つのキャリアパスをご用意しています。

• データ×LLMの高度スペシャリスト（技術を極める）：

統計解析だけでなく、LLMやRAGのデータ構造設計、AIエージェントの評価ロジックを極め、最先端AIの実装をデータ視点で先導する「チーフデータサイエンティスト」へ。

• データ主導型の戦略AIコンサルタント（ビジネスを動かす）：

キーエンスやSalesforce出身の超一流コンサルタントの思考プロセスを間近で吸収。
データ分析を最大の武器に、クライアントの経営層へ直接提案し、経営を動かすコンサルタントへ。

• Python、またはRを用いたプログラミングの実務経験（目安1〜2年以上）

※データサイエンスの実務未経験であっても、業務や個人開発・研究などで日常的にコードを書いている方であれば歓迎します。

• SQLを用いた、データベースからのデータ抽出・集計の実務経験
• 論理的思考力： クライアントの複雑なビジネス課題や、一見バラバラに見えるデータを構造化して整理できる素養
• LLM（生成AI）や最新のデータ分析手法への強い関心と学習意欲

※実務でのLLM活用や高度なモデリングの経験は不問です。
普段からCursorなどのAIツールを使いこなしている、Kaggleや技術記事を読んで自発的に学んでいるといった「熱量」を重視します。

• データサイエンティスト、データアナリストとしての実務経験（3年以上の方は年収面で優遇します）
• 機械学習アルゴリズム（回帰、分類、時系列予測など）を用いたモデリングや、統計解析の実務経験
• LLM／RAG、NLP（自然言語処理）をデータサイエンス・データ前処理の視点で扱った実務経験
• TableauやPower BIなどのツールを用いたデータの可視化・レポーティング経験
• Kaggle等のデータサイエンスコンペティションでの実績
• AWS、GCP等のクラウド環境での開発・分析経験

• 顧客課題を整理し、最適解を導き出せる論理的思考力がある方
• プロジェクト全体を俯瞰し、設計・進行・改善を推進できる方
• 変化や曖昧さに柔軟に対応し、主体的に動ける方
• チームメンバーや顧客と円滑に協働できるコミュニケーション力を持つ方
• 自ら学び成長意欲を持ち、組織やプロジェクトに貢献できる方

【求めるマインドセット】

• 事業成功に責任を持つ姿勢
• 顧客伴走者として価値提供にこだわる
• 「経営インパクト」への執着：

単なる技術検証（PoC）で満足せず、クライアントの利益率やLTV向上といった「経営KPI」に直撃する実装に責任を持てる
【歓迎する姿勢】

• 自ら学び、動き、提案する姿勢
• チーム成長や組織課題解決に主体的に関わる意欲

社風・チームの雰囲気
以下の特徴を持つ社風とチームの雰囲気を大切にしています。

• 挑戦と成長: 新しいことに挑戦し、自己成長を追求
• 顧客志向: 顧客の課題解決と成功を第一に考える姿勢
• 技術力: 最新技術を積極的に活用し、革新的なソリューションを提供
• チームワーク: メンバー同士の協力を重視し、活発なコミュニケーションを歓迎

書類選考
1次面接（カジュアル面談可）
適正・能力検査
2次面接
最終面接
内定
※内定前にオファー面談を挟むことがあります
※状況に応じて変更する可能性があります
企業名
ViVO株式会社