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データアナリスト

株式会社hacomonoSaaS・IT未上場

株式会社hacomonoについて

フィットネスクラブ、ヨガ、スクール、公共施設といったウェルネス・運動施設向けに、オールインワンの管理システム「hacomono」を提供しています。予約と会員管理を軸に、決済・物販・入退館・マーケティング・データ分析までをオンラインで完結させ、紙や電話に頼っていた現場業務を置き換えることを狙ったサービスです。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

ウェルネス施設向けSaaSで、既存事業の成長を数字から支えるデータアナリスト。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「※原則、フルリモート」と明記。新規プロダクトの立ち上げも進む中でのアナリスト募集で、出社を前提とした記述はない。

企業名株式会社hacomono
上場区分未上場
業種SaaS・IT
職種
カテゴリ
コンサルティング
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収非公開
経験レベル経験者
雇用形態正社員
本社所在地東京都※通勤ゼロのため、居住地の条件ではありません
掲載日2026-09-05(3週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

Talentio/2026-08-29 取得

仕事概要

## <募集背景> hacomonoは、ウェルネス・運動施設向けのオールインワン管理システム「hacomono」の提供に加え、FitFitsをはじめとする新たなプロダクト・事業の立ち上げを進めています。事業・プロダクトの拡大に伴い、既存事業の成長を支えるだけでなく、新規事業の仮説検証や意思決定においても、データ活用の重要性がこれまで以上に高まっています。そこで、既存プロダクトの改善からFitFitsをはじめとする新規事業の立ち上げ・成長まで、幅広いテーマに携わるデータアナリストを募集します。KPI設計やログ・計測設計の段階から関係者と協働し、課題設定、分析、施策の効果検証までを一貫して推進することで、事業・プロダクトの意思決定と成長に貢献していただくポジションです。

## <お任せする仕事内容> ウェルネス業界(フィットネス・スクール・公共施設等)向けのオールインワン管理システム「hacomono」を中心に、FitFitsをはじめとする新規toCプロダクト・事業に関する各種データを可視化・定量分析します。プロダクトや事業の立ち上げ・成長フェーズにおいて、データアナリストや各事業のステークホルダーと協力し、課題発見、KPI設計、分析、施策の仮説立案・検証を通じて、意思決定や事業成長に貢献する役割を担っていただきます。

  • データを活用した事業の開発・企画立案
  • 分析基盤の全社展開、そのためのセキュリティ設計
  • ステークホルダーと連携した各種データ分析の推進
  • 各種要件に必要なデータの分析・集約
  • 分析モデルの構築・企画立案

### 現在進めていること

  • プロダクトグループと連携しプロダクトの各種 KPI や利用状況の抽出・分析
  • 各事業部からのデータ基盤要望・活用方法の整理
  • 社内向けデータ分析基盤のリアーキテクチャ
  • 社外向けデータ提供機能の設計・検証・運用

### 今後のテーマ

  • 社外向けに提供している分析環境の統合
  • データ分析基盤をリアーキテクチャするなかで得られたナレッジを元に、プロダクト本体に用意されている集計・分析機能の統合、拡充
  • 上記データ分析を元に顧客へ価値提供可能な内容を定義し、データ分析・予測のサービス化
  • 会員登録、入会数、退会数の予測
  • 出店計画
  • 各種レコメンド
  • ダイナミックプライシング
  • 人気店舗で悩みとなっている bot 利用の判定
  • etc
  • IoT サービスで蓄積されたデータの分析・解析
  • FitFitsをはじめとする新規事業・プロダクトのデータ活用
  • 事業フェーズに応じたKPI・モニタリング指標の設計
  • ユーザー行動、獲得、継続、マネタイズに関する分析
  • 仮説検証サイクルを支える計測環境・ダッシュボードの整備
  • 複数プロダクト・事業を横断した顧客理解とデータ活用
  • プロダクト間のユーザー行動や顧客接点の分析
  • 新たな事業機会・提供価値の探索

## **<やりがい・魅力>** hacomonoのデータ戦略部はウェルネス産業全体のDXをデータで牽引するという非常にエキサイティングなフェーズにあります。

1. 「リアル×デジタル」の国内最大級ウェルネスデータを保有

  • オンライン上のログデータに加え、「いつ・誰が・どの施設で・どのように利用したか」といった行動データを扱える、希少性の高いデータ環境です。

2. 分析で終わらない「プロダクト実装」への挑戦

  • 単なる社内レポート作成ではなく、「退会予測」「パーソナライズ」「AIによる店舗運営最適化」など、分析結果を直接プロダクトの新機能として組み込み、社会に実装していくフェーズに携われます。

3. データドリブン文化をゼロから創る裁量

  • 急成長に伴うデータ基盤の高度化(BigQuery等)から全社の意思決定プロセスの設計まで、データ戦略の「攻め」と「守り」の両面を主導できる極めて高い裁量権があります。

応募資格(必須)

  • 大規模データ処理・分析経験
  • 情報セキュリティ/ガバナンスに関する基礎知識
  • SQL、RDBMSに関する知識、テーブル設計の実務経験
  • ステークホルダーとコミュニケーションをとりながら主体的にプロジェクトをリードされた経験
  • 分析から示唆を出して、意思決定や事業成長に貢献した経験

応募資格(歓迎)

  • マネジメント・リーダー経験
  • 統計学の基礎知識(統計検定2級以上)
  • 機械学習を利用したプロジェクトの経験
  • クラウド環境でのビッグデータ系プロダクトの構築・運用経験
  • 例) GCP, Redshift, Athena, EMR, 等
  • 一定規模のデータ処理バッチの開発経験
  • 例)Python, Ruby, Java, .NET, Goでの開発経験
  • データ分析フレームワークの利用経験
  • 例)Spark, pandas, Jupyter notebook, 等

求める人物像

  • 弊社のMission、Vision、Valueに共感して頂ける方
  • 事業・プロダクト視点で分析が行える方
  • データ抽出のみにとらわれず事業改善のアクションにまで繋げられる方
  • データセキュリティ・ガバナンス観点の意識を持って作業できる方
  • 相手のコンテキストや解像度に配慮しホスピタリティを持ってコミュニケーションが取れる方

賃金

8,000,000~12,000,000円

勤務地

〒150-0001 東京都渋谷区神宮前2-34-17 住友不動産原宿ビル 5F ※原則、フルリモート

勤務場所

原則、フルリモート

※本社及び従業員の自宅、業務に応じて国外を含む会社の定める場所となります。

勤務時間

#### フレックスタイム制 始業及び終業の時刻は労働者の決定に委ねる。 (ただし、フレキシブルタイムは 5時00分から22時00分)

休憩時間 ①勤務時間が6時間を超え、8時間以下となる場合:45分間 ②勤務時間が8時間を超える場合:60分間

昇給・賞与

昇給:年2回(7月、1月) 賞与:年2回

休日・休暇

  • 完全週休2日制(土日)、祝日 ・年末年始(12/29〜1/3) ・有給休暇(初年度13日を入社日に付与。うち3日をリフレッシュ休暇として付与) ・誕生日休暇(本人または家族) ・子の看護休暇(有給として付与)

福利厚生

  • 社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) ・交通費支給 ・イベント参加費補助 ・資格取得支援制度 ・生産性が高い仕事ができるように、MacBook Pro(開発)/ MacBook Air ※希望者には、ディスプレイモニタを支給 ・リモートワーク手当あり

参考情報

### EntranceBook [https://coal-son-1e1.notion.site/Entrance-Book-hacomono-4f5f5cec269e4e60ae8a918bed653efd](https://coal-son-1e1.notion.site/Entrance-Book-hacomono-4f5f5cec269e4e60ae8a918bed653efd)

### note [https://note.hacomono.jp/](https://note.hacomono.jp/)

### TECH BLOG [https://techblog.hacomono.jp/](https://techblog.hacomono.jp/)

### シリーズDで46億円、累計120億円の資金調達リリース [https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000142.000021418.html](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000142.000021418.html)

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。

編集部のひとこと

店舗を持つビジネスのデータを扱いたい人に。予約や会員の動きは季節と曜日で大きく揺れるので、分析の手応えがはっきり出る領域。

NoTrain編集部2026-09-21 に読んで書きました

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中央値 1,000万
350万1,800万750万1,130万

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