株式会社バンダイナムコネクサス

同社は、社名のnexus(繋がり・絆)の名の通り、同グループが展開する多彩な事業をつなげ、IPファンのお客様との結びつきをより強くしていくことを目的とした会社です。グループの各事業に共通するIPを軸に、お客様と向き合い理解を深めることで、これまでにないエンターテインメントをグループとして生み出していくことを企業ミッションとしております。

【ファンゲージ（Fangage）】　IPファン向け情報発信の機能開発・運営
・エンゲージメント向上を目的とし、ファンベースへのアプローチを仕組み化
・双方向なコミュニケーションの活性化（ファン同士でのオンラインイベント機能の開発、ゲームの活動状況の見える化するプロフィールアプリ開発等の実施）

【Data Nexus】　事業単体/横断データ分析
・事業データを活用可能にするデータ基盤構築＜データレイク＞
・グループ横断データ分析を通じた事業連携の促進、事業ごとのデータ活用支援

【enza】　商品連動を可能にしたブラウザゲームプラットフォーム
・リアルとデジタルの境界線を超えてIPを楽しめるプラットフォーム

【「ネクサス」に込めた志】
「ネクサス」という言葉は、つながりや絆を表します。私たちはこの言葉を社名に掲げ、バンダイナムコグループ全体の架け橋となり、IPファンの情熱と向き合い続けています。
実はこの言葉を選んだのは社員の有志メンバーでした。何度も議論して志を確認し合ったうえで役員に提案してくれました。「自分たちが架け橋になってバンダイナムコの未来を作るんだ」という強い想いが込められています。

【それぞれの組織が連携し、IP軸戦略を推進しています】
組織としては、データ戦略部、IPエンハンス部、経営推進部の3つの部門で構成されています。各部門には、その分野における高度な専門性をもった人材や、幅広い業務経験をもつ人材が揃っており、業務と事業をリードし、バンダイナムコネクサスの挑戦と成長の原動力になっています。データを分析するだけでは終わらない、仕組みを開発するだけでも終わらない、それらを複合的に活用してIP軸戦略を推進するフォーメーションになっていることが組織としての強みです。

【時代・環境が変わってもIPを好きでいてくれる人のために】
IPファン、すなわちキャラクターが好きな人や作品が好きな人というのは、IPに力を与えてくれる大切な存在です。時代が変わり、環境が変わっても好きでい続けてくれる人たちのために何ができるのか、これを考え続けることを私たちは大切にしています。そして業績ももちろん重要ですが、一時の数字よりも、5年、10年と長きにわたってIPファンであり続けてもらえるような価値提供をどうやって実現するのか、それを有機的に考えるのがIP軸戦略なのです。そのために必要な仕組みを考え、構築し、グループ各社に提供しているのが当社となります。

バンダイナムコグループにおける各IP・各事業に向けた横断的データ利活用ケイパビリティの開発を行うIPクロステックオフィスにて、データコンサルタント(TechPM)として事業課題を解決し、グループ各社の事業成長に貢献していただきます。
技術リードとしてデータ活用による具体的な解決策を企画・提案・設計し、技術面をリードします。
プロジェクトマネジメントとして、プロジェクトのスケジュールを作成し、各タスクをメンバーに割り振り、進捗状況を管理しつつ、期限内に要件を満たす成果物を完成させます。
また、データ分析PJTのプロジェクトマネジメントも担当し、データサイエンティストやエンジニアと連携しながら、ECサイトレコメンドモデル導入、検索改善、需要予測モデル開発、セールキャンペーン効果検証分析/広告費用最適化などを行います。


【具体的には】
・ データ分析PJTのプロジェクトマネジメント
・ グループECサイトレコメンドモデル導入
・ 検索改善
・ 需要予測モデル開発
・ セールキャンペーン効果検証分析/広告費用最適化
・ データサイエンティストやグループ内の開発会社のエンジニアと連携
・ プロジェクトのスケジュールを作成し、各タスクをメンバーに割り振り
・ プロジェクトの進捗状況を管理しつつ、期限内に要件を満たす成果物を完成させる

ビジネス課題を構造的に整理し、分析可能な形に設計する力／プロジェクトを複数の実行可能なタスクに落とし込み、スケジュールと優先度を設計／管理しながら、完遂する力／役割や専門性の異なる関係者に対して、相手の視点や理解度に応じた伝え方ができるコミュニケーション力／技術・データ面の観点から分析結果やプロダクトの品質を適切に担保できる力／データサイエンス力／多変量解析、統計的推定に関する基礎的な知識(統計検定2級レベル／機械学習に関するライブラリ(scikit-learn・pymcなど)の使用経験／目的に応じてデータを自ら抽出・整形し、集計軸を設計して可視化するまでの一連のデータ加工・集計の経験／データ分析から導かれる数値や傾向をもとに、ビジネスに活かせる形で言語化する考察力／分析実装力／相関サブクエリやWITH句などSQLの構文を理解しRDBMSやDWHから必要なデータを抽出・加工した経験／RやPythonなどのプログラミング言語、およびSPSSModelerなどの解析ツールを用いた統計解析・機械学習の実務経験／分析に必要なデータマート内のテーブル設計経験／語学力