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communication.\nMission\nコミュニケーションを再発明し、人が人を想う社会を創る\nReinventing communications to create a society where people think of others.\n関連記事/Link\n会社紹介資料/Company Deck(https://speakerdeck.com/revcomm_inc/company-deck) └ RevCommの会社・事業・大切にしている価値観などの紹介です。\nCompany Deck for Engineers(https://speakerdeck.com/revcomm_inc/company-deck-for-engineers) └ エンジニア組織のカルチャーや働き方について紹介しています。\n社内報（note）(https://note.com/revcomm_miitel/) └ RevCommの福利厚生や部活動、直近のプロダクトの新機能リリース情報などが展開されている社内報です。\nRevCommRCR(https://www.revcomm.co.jp/rcr/) └ RevCommのR&D部門であるRevCommeRsearchについての紹介です。\nTechBlog(https://tech.revcomm.co.jp/) └ RevCommエンジニアによる技術ブログです。\nPress Release(https://www.revcomm.co.jp/category/pressrelease/) └ 直近のプレスリリース情報がまとまっています。\nポジション概要\nMiiTelに蓄積された「商談・架電の全会話データ」を武器に、顧客企業の営業組織を変革する有償コンサルティング事業、Professional Servicesの分析専門職です。顧客の課題から分析テーマ・仮説を設計し、会話データ×CRM/SFAデータ×売上データを結合した分析を自らの手で実行、示唆を抽出します。\n対象は、MiiTelを導入済みで十分なデータが蓄積されている大手企業（営業組織100名以上が中心）。案件責任者（コンサルタント）がヒアリングで立てた課題仮説をもとに、ハイパフォーマーとローパフォーマーの差分から勝ちパターンを抽出し、案件責任者・顧客に対して「何が効いているか」を事実で語れる状態を作ります。施策実行後は効果検証まで担い、案件を跨いで再利用できる分析手法・テンプレートとして型化していきます。\nRevCommのProfessional Servicesは2026年に立ち上がったばかりの新規事業です。分析設計・データ加工要件・分析手法の標準がまだ存在しない段階で、あなたが確立する分析の型がそのまま組織の標準になります。案件全体のリードや経営層対応、採算管理は案件責任者（コンサルタント）が担うため、分析設計・分析実務・示唆抽出に集中して力を発揮できるポジションです。\nミッション\n・会話データを起点に、再現性のある営業改善の「勝ちパターン」を見つける\n・分析設計・分析実務の型を作り、Professional Services事業の分析基盤を整える\n・施策の効果を定量的に検証し、次の打ち手につなげる\nポジションの魅力\n前例のないデータを、自分の手で分析できる 商談や架電の中で実際に何が話されたか、その全量がテキストとして分析できます。従来のコンサルティングやマーケティング分析ではヒアリングと推測に頼っていた営業現場の実態を、会話ログという一次データから解き明かせます。\n\n分析の型をゼロから作れる 2026年立ち上げの新規事業で、分析設計・データ加工要件・分析テンプレート・ダッシュボードの標準がまだこれからです。あなたが確立した分析手法が、案件をまたいで使われる標準資産になります。\n\n成果がプロダクトに還る 分析で発見した「うまくいく会話のパターン」は、MiiTelのAI機能に実装され、全顧客に展開されます。個社の分析結果がプロダクトの進化に直結する構造です。\n\n業務内容\n分析テーマを設計する：案件責任者が顧客ヒアリングで立てた課題仮説をもとに、会話データ×CRM/SFAデータ×売上データをどう組み合わせて検証するか、分析設計とデータ加工要件を定義する\n\n分析を実行し、示唆を出す：SQL・BIツールを自ら操作して集計・分析を実施。ハイパフォーマーとローパフォーマーの差分から勝ちパターンを抽出し、案件責任者や顧客担当者にも伝わる形で示唆・原因仮説をまとめる\n\n効果を検証し、型にする：施策実行後の効果をデータで検証し、次の打ち手にフィードバック。個別案件で使った分析手法・テンプレートを標準化し、他案件でも再利用できる分析資産として蓄積する\n\nプロジェクトテーマの例\n提案先の業界\n営業組織100名以上で、商談の質が業績に直結する企業が中心です。金融、不動産、自動車販売、人材サービス、住宅メーカー、通信、BtoB機器・ソリューション、サービス業など。\n提案内容の例\n顧客の課題に合わせて組み立てます。\n・ハイパフォーマーとの差分分析から改善ポイントを特定し、拠点単位の振り返り運用を構築する\n・面談記録の効率化は進んだものの、蓄積された会話データを部門横断で活かせていない企業に対し、成績上位者の会話の特徴を抽出し、日常会話からニーズを引き出す型として育成プログラムを設計する\n・会話データに基づく営業の評価クライテリアを設計し、マネージャーのフィードバック運用に接続する\n・失注商談の会話分析から共通要因を特定し、案件喪失を防ぐ型をつくる\n・マーケティングからインサイドセールス、フィールドセールスまでを一気通貫で可視化し、プロセス全体のボトルネックを特定する\n必須要件\n以下のいずれも経験必須（目安3年以上）\n・顧客課題やビジネス課題から分析テーマ・仮説を設計した実務経験\n・SQLまたはBIツールを用いて、自ら分析を実行してきた実務経験\n・複数のデータソース（例：CRM、SFA、売上データ等）を組み合わせた分析経験\n・分析結果から示唆・原因仮説を抽出し、非エンジニアにもわかりやすく説明する力\n・関東近郊にお住まいで、地方出張も可能な方（顧客への分析結果説明への同行あり）\n以下いずれかの環境でのクライアントワーク経験\n・コンサルティングファーム\n・広告代理店\n・データ分析会社\n・マーケティングリサーチ会社\n歓迎要件\n・BigQuery等クラウドDWH・BIツールの実務経験\n・会話データ・テキストデータ（自然言語データ）の分析経験\n・不動産・自動車・金融・人材・通信など、大規模な営業組織を持つ業界の知見\n・分析手法・テンプレートの標準化経験\n・コンタクトセンター / CRM領域の知見\n・LLM（Claude、ChatGPT等）を分析・レポーティング・AIエージェント設計に活用した経験\n・機械学習・統計解析の実務経験\n・エンジニアと連携してAI活用要件を設計した経験\n・テキストデータまたは音声データを活用した分析・ソリューション構築プロジェクトの経験\n・自然言語処理（NLP）、音声認識、または生成AI/LLMに関する基礎的な知見\n求める人物像\n・顧客の課題から「何を分析すべきか」を自分で設計できる方\n・分析結果を「使える示唆」に翻訳することにこだわれる方\n・案件責任者（コンサルタント）と二人三脚で顧客成果を出すことに前向きな方\n・型のない分析業務を、自ら型化することを楽しめる方\n・データ加工から示唆抽出まで、地道な作業も一貫して手を動かせる方\n職種 / 募集ポジション\nProfessional Services Consultant Data Analyst\n雇用形態\n正社員\n給与\n年収 9,000,000円 〜 14,000,000円\n条件面に関しては、ご経験・能力に応じて決定致します。\n※時間外手当は時間外労働の有無に関わらず、45時間分の時間外手当として支給します。なお、45時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給します。\n（例）※年収／14分割の場合\n年収1200万／月額86万（基本給60万+時間外手当26万）\n勤務地\n100-6328 東京都千代田区丸の内二丁目4番1号 丸の内ビルディング28階\n・東京駅から徒歩1分\n・フルリモートワーク\n（自宅を含み情報セキュリティが担保される場所であればどこでも就業は可能です。但し、一部職種を除きます。）\n試用期間\n６ヶ月（給与・待遇は試用期間終了後と同様です）\n選考の流れ\n書類選考→面接（1〜3回）を予定しています。\n※最終面接前にリファレンスチェックを実施しております。\n応募時の注意点\n日本語をネイティブとしない方は、応募時に可能な限りJLPTのレベル（N1/N2/N3…）の記載をお願いします。\n会社情報\n会社名株式会社RevComm\n資本金\n47億600万円（資本準備金含む）\n従業員数\n303名（2026年3月時点／日本269名・インドネシア34名）\n電話番号\n03-4405-4621\n住所\n-Japan ：〒100-6328 東京都千代田区丸の内二丁目4番1号 丸の内ビルディング28階\n-Indonesia：PT RevComm APAC Indonesia\n2F, Summitmas Tower 1, Jl Sudirman, Jakarta\n-US ：228 E. 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