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株式会社COMPASSqubena.comSaaS・IT未上場NEW
AI型教材「キュビナ(Qubena)」と学習eポータルを開発・提供する会社です。小中学校向けに、一人ひとりの理解度に合わせた出題や、学力到達度調査(CBT)などのサービスを届けています。
企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典
AI型教材キュビナの学習データを使い、学力向上の効果検証や営業・機能開発の施策検討に向けた指標設計・分析・提案、BIでの可視化を担うデータアナリストの仕事。
本文に「フルリモート(原則在宅勤務)」と明記。勤務地欄の就業場所としての記載で、変更の範囲として業務上必要な場合は出社を求める場合があるとされる。自治体や大学と連携した学力向上の効果検証、指標設計とデータ抽出・分析・提案、BIツールでの可視化を担う。
HRMOS/2026-10-14 取得
5_2_1_1. 教育データアナリスト
正社員
試用期間あり(原則3ヶ月) ※試用期間中の労働条件に変更はありません
年収
上記は入社時の想定年収(2回/年の賞与含む)
月給内訳 基本給 438,819円〜590,718円 所定外労働手当(30h) 102,849円〜138,450円
※賞与は評価に応じて上乗せの場合あり ※別途決算賞与が支給の場合あり ※30hを超える時間外労働が発生した場合は別途支給 ※上記年収はあくまで想定、ご経験等により前後する可能性あり
1120002 東京都文京区小石川2‐3‐23 春日尚学ビル3階 地図で確認
フルリモート(原則在宅勤務)
業務上必要と判断した場合は出社を求める場合がございます
あり(月平均20時間)
昇降格に伴う給与改定:年2回(6月・12月)/定期給与改定:年1回(6月)
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。
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。
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) 平均年齢:30代後半
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
応募要件
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 職種 / 募集ポジション 5_2_1_1. 教育データアナリスト 雇用形態 正社員 契約期間 試用期間あり(原則3ヶ月) ※試用期間中の労働条件に変更はありません 給与 年収
勤務地 1120002 東京都文京区小石川2‐3‐23 春日尚学ビル3階 地図で確認
業務上必要と判断した場合は出社を求める場合がございます 勤務時間 ・フレックスタイム制(標準勤務時間 8時間/日)
休日 ・土日祝
福利厚生 ・在宅勤務備品補助
編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。
NoTrain編集部2026-10-15 に読んで書きました
プロダクトで年収を公開している131件の分布
プロダクト全体この求人の想定年収中央値
この求人の想定年収のMAXは、プロダクトの中央値を149万下回ります。
NoTrainが掲載しているフルリモート正社員求人から集計。想定年収の上限で比較しています(単位:万円)。
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