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【会社概要】
株式会社SBI証券は、2025年3月時点で1400万口座を有する証券総合口座を提供し、オンライン総合証券業界においてトップを走る企業です。当社は「金融×テクノロジー」の融合による革新的なサービスを提供することで、お客様にとってこれまでにない豊かな投資体験を実現しています。特に近年は、デジタル技術を活用した新規事業やAI解析による投資支援など、既存の証券ビジネスの枠を超えた多角的な取り組みを加速させています。
【業務内容】
本ポジションは、リテール部門のデータ戦略推進部への配属となります。
＜データ活用プロジェクト担当＞
・各部署や外部ソースから取得したデータを整合性・正確性の観点から検証し、分析に適した形へ加工・統合
・統計学や機械学習を活用して業務上の課題を洗い出し、改善策や新規施策を提案
＜生成AIプロジェクト担当＞
・各部門のAI活用ニーズをヒアリングし、課題・要望を整理してビジネスインパクトを見極め、優先度を検討
・投資コストやROIを算出してメリットを定量的に示し、ベンダー比較と経営層へのレポート
・システム部門やベンダー、システム導入部署と協力して開発やSaaS導入を推進
・当社のセキュリティ要件を踏まえたリスクアセスメントの実施
・最新の生成AI技術や規制動向を調査し、研修の実施やマニュアルの作成
【働く環境】
＜メンバー＞
約400名のメンバーが在籍しており、若手から経験豊富なスペシャリストまで、多様なバックグラウンドの人材がバランス良く配置されています。
＜職場の雰囲気＞
当部門は、フラットでオープンな組織文化が根付いており、若手にも大きな裁量権が認められています。メンバー間の自由な意見交換や協働が奨励され、各自が主体的にアイデアを出してプロジェクトに取り組む風土があります。また、先輩社員からの手厚いサポートが充実しており、トライアル＆エラーを繰り返しながら実践的なスキルを磨くことができる環境です。
【会社としての魅力】
＜金融×テクノロジー”の先端現場でスキルを伸ばせる＞
SBI証券は、「金融×テクノロジー」の融合を推進しているため、データ分析、AI活用、ロボアドバイザーの開発など、業界最先端の技術に直接触れる機会が豊富にあり、それに加え、社内のトップエンジニアやデータサイエンティストと連携できる機会もあるため、金融とITのスキルを両軸で磨くことができます。
＜若手がチャレンジしやすい風土と成長サポート＞
SBI証券では、部署間の壁が低いフラットな組織文化の中、若手にも大きな裁量権と権限が与えられています。また、自らの判断で業務に取り組み、チャレンジすることが奨励される一方で、経験豊富な先輩や上司が手厚くサポートする体制が整っており、失敗を恐れずにトライアル＆エラーを繰り返しながら成長できる環境が実現されています。
＜ワークライフバランス＞
5営業日連続の休暇取得の推奨や、ノー残業デーを設けるなど、魅力的な職場環境づくりを目指し、日々改革に取り組んでおります。また、残業時間も少なくプライベートとの両立が可能であり、長期的なキャリア形成がしやすい環境が整っています。
※人材関連データ
全社月平均残業時間：25～30時間程度
年次有給休暇取得率：68％
【本求人ポジションの魅力】
【データ戦略推進と分析専門性向上】
このポジションでは、オンライン証券業界最大規模のデジタルプラットフォームを背景に、膨大な量のデータの収集・統合・解析を通じた戦略的意思決定を推進します。先進のデータ解析手法を活用し、実践的な分析力を磨くとともに、各部署との連携で業務改善や新規ビジネス創出に寄与します。
＜最先端のAI技術の習得＞
最前線のAI技術に直接触れられる環境が整っており、最新のアルゴリズムやツールを実践的に習得できます。新技術の導入と応用を通じ、業務改革や新規ビジネスの創出に寄与すると同時に、AI領域のエキスパートとして専門性を磨き、将来のキャリアにおける市場価値を大いに向上させることが可能です。
【組織横断の連携とチームリーダーシップ】
このポジションでは、各部署の専門家と協働しながらプロジェクトをリードすることで、実践的なマネジメントスキルや調整力を磨けます。多角的な視点と最新の知見に触れる機会を通じ、次世代リーダーとしての実績を積む絶好の環境が整っています。
職種／業務の変更範囲
変更あり（変更の範囲：会社の定める業務）
配属先部署名
リテール部門
今後のキャリアパス
【キャリアアップ事例】
このポジションでは、当社のデジタルプラットーフォーム上のデータを活用した分析や施策検討及び先端AI技術を活用したプロジェクトの企画立案、実行、運用管理に従事し、SBI証券の業務革新と競争力強化を推進する中核メンバーとして、将来的には企業全体のデータ活用・AI導入を主導するエキスパートへ成長していただくことを期待しています。
＜キャリアパス例1：データドリブン経営を支える一流のデータストラテジストへ＞
◇入社1～2年：プロジェクトメンバー
各部署が抱える課題をヒアリングし、データの収集・クレンジング・分析の基礎を実務を通して習得します。先輩の指導の下、統計学や機械学習の初歩的な手法を活用した簡易レポートやダッシュボードを作成し、データに基づく意思決定の重要性を学びながら、プロジェクト推進に必要なコミュニケーション力も身につけます。
◇入社3～5年：サブチームリーダー
複数のデータ活用プロジェクトを同時並行で担当し、分析方針の決定やツール選定、他部署との連携などのPJにおける各プロセスをリードします。部門横断的な連携や利害調整を行い、戦略的に優先度を判断しながらプロジェクトを進めることで、マネジメントやリスク管理、ビジネス視点を含めた総合的なスキルを磨きます。
◇入社5年～：チームリーダー
全社的なデータ戦略の立案・実行を統括し、高度な分析基盤やデータガバナンス体制の整備を推進します。部門を超えた協働体制を築きながら、大規模なデータ利活用プロジェクトをリードし、業務効率化や新規ビジネスの創出に貢献します。さらに、後進の育成や社内教育を通じてデータリテラシーの向上を図り、組織全体の成長とイノベーションを牽引します。
＜キャリアパス例1：AI領域のプロフェッショナルとして戦略推進をリード＞
◇入社1～2年：プロジェクトメンバー
各部署と連携し、要件ヒアリング、企画立案、要件定義を行いながら、プロジェクトを円滑に推進します。先輩の指導のもと、最新AI技術への理解を深めながら実務経験を積みます。
◇入社3～5年：サブチームリーダー
複数のプロジェクトにおいて、データ活用・AIソリューションの企画立案から実行、効果検証までのプロセスをリードします。最新AI技術やリスクアセスメントを踏まえた提案を行い、部門横断の連携強化と戦略的意思決定、プロジェクトマネジメント能力を磨きます。
リモートワークの有無・頻度
リモートワークの有無：無
勤務地／就業場所の変更範囲
変更あり（変更の範囲：会社の定める場所）