デジタル事業開発部

組織紹介 デジタル事業開発部は全ての営業本部と密に連携し、グループ全体の“Digital in All”実現を支え、デジタル活用による「稼ぐ」ビジネスの創出を、IT・デジタルの側面から力強く支援しています。 私たちは単なるサポート役にとどまらず、各事業部門と「共に挑み、共に創る」パートナーとして、デジタル技術を活かした新たなビジネスモデルや業務改革を推進しています。 多様な産業領域にわたる現場に深く関与し、最先端のテクノロジーやデータ活用を通じて、グローバルビジネスを動かすダイナミズムを間近で体感できるポジションです。 また、現場との協働を重視する文化のもと、自ら提案し、変革をリードできる機会が豊富にあります。 「事業とITの垣根を超えて、新たな価値を創出したい」――そんな志を持つ方を、私たちはお待ちしています。 ポジション 第二課｜フルスタックAIエンジニア ミッション（職務内容） 全社DX推進の中核としてエンジニアリング組織を強化。事業会社・営業／職能本部と連携し、事業課題解決・新規ビジネス創出につながるデジタルプロダクト／ソリューションの企画・開発・運用／改善を担当。将来的には、開発チームのリード／マネジメント、技術戦略策定、組織運営にも貢献。 具体的な業務内容 ・最新技術動向のリサーチ、PoCの企画・実施・事業化検討 ・事業会社・営業／職能本部の課題抽出、企画・要件定義 ・技術選定、ソリューショニング、ベンダー選定 ・AI／MLプロジェクトにおける技術支援・知見提供・社内コンサルティング ・AI・クラウド・データ分析技術を活用したアプリケーション開発 ・開発プロジェクトの進捗・品質・リソース管理 ・外部開発パートナー／ベンダーとの連携・管理 ・グローバル拠点との連携によるデジタル施策／プロダクトの展開 ・将来的なエンジニアリングチームの組成・チームマネジメント ポジションの魅力 実装起点で事業価値を創出する役割。単なる導入支援ではなく、企画～開発～運用改善までフルスタックでリードし、未来の商社ビジネスを技術で形にします。 必須条件 【就業経験（以下いずれか）】 ・新規事業開発／PoCプロジェクトでのAI関連サービスの設計・実装・評価経験 ・システム開発の企画・要件定義からローンチ／運用までの一貫リード、または主要開発者としての経験 ・機械学習アルゴリズムやRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの精度評価／改善のリード経験 【スキル・知識（サービス実装にコミットできること）】 ・コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士相当以上の知識 ・PythonおよびAI／ML関連ライブラリ（例：PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn、NumPy、Matplotlib、MLOps等）への深い理解 ・生成AI・RAGシステム、及びサービス組み込み実装（例：基盤モデルの特性と周辺サービス、MCP、Prompt Engineering、LangChain／LangGraph／LangSmith／Langfuse等）への深い理解 ・各クラウドのAI関連サービス（例：Azure AI Foundry、Amazon Bedrock／AgentCore／SageMaker、Google Vertex AI等）への深い理解 ・Responsible AIおよび国内外の関連法規（例：EU AI Act 等）への理解 歓迎条件 ・カメラや各種センサーデバイスの接続、コンピュータビジョン／音声・センシングデータ処理の基礎知識・実装経験 ・Python／TypeScript等の言語、およびFastAPI／Next.js等のフレームワークを用いたWeb／モバイルアプリの設計・実装経験 ・開発ベンダー／技術支援パートナーの選定経験 ・グローバルメンバーとの英語による開発ディスカッション／マネジメント経験 キャリアパス 【短期および中長期のキャリアパス】 ■短期（～6ヶ月） まずは各営業本部との連携を通じ、当社事業の幅広い産業領域への理解を深めていただきます。 並行して、既存のデジタルプロジェクトやシステム開発案件に実務メンバーとして参画し、当社の業務に慣れて頂きます。 その後、生成AIやデータ活用を含む新たなテクノロジーを用いたPoC（概念実証）プロジェクトの立ち上げをリードまたは推進していただき、「技術でビジネス課題を解決する」実践経験を積んでいただく想定です。 【具体例】 ・生成AIを活用した業務プロセス改革PoCのリード ・クラウドベースの新規データ分析基盤開発プロジェクトへの参画 ・営業本部と共同でのデジタルサービス立案・試作支援 ■中長期キャリアパス（1年目以降） 現場実務を通じて得た知見をベースに、テクノロジーを核とした新規事業創出プロジェクトのコアメンバー、またはプロジェクトリーダーとしての役割を担っていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを描くことが可能です。 【想定キャリア例】 ・デジタルプロダクトマネージャー（PdM） - 営業本部やユーザー部門と連携し、事業価値創出を目的としたデジタルプロダクト（例：生成AIサービス、業務支援アプリケーション等）の企画・設計・推進を担当 - テクニカルな理解力をベースに、開発チームとの橋渡しを行いながら、ビジネス成果につながるプロダクトをリード ・生成AI・クラウド・データ活用を武器に、営業部門と一体となって新規ビジネス立案をリードする「デジタルビジネスアーキテクト」 - 営業部門が最終責任を担う新規事業に対し、デジタル技術の観点から企画提案、サービス設計、立ち上げ推進を牽引 - 技術的専門性と事業理解を両立し、「実現できるアイデア」を形にする存在 ・全社DX推進のプロジェクトの中核となる「プロジェクトマネージャー」 当社のデジタル戦略部門では、役割や領域を限定せず、本人の意欲・成果に応じて多様なチャレンジが可能です。テクノロジーとビジネスの双方を深く理解し、次世代の商社ビジネスを創り上げるリーダーを目指していただきたいと考えています。 第三課｜データアナリティクス（データ分析） ミッション（職務内容） 全社のデータドリブン経営を支える中核組織として、データ分析基盤の整備と分析ケイパビリティの強化に取り組みます。営業・職能本部や各事業部門と連携し、事業課題の可視化、意思決定の高度化、新規ビジネス創出を目的としたデータ分析・モデル構築・インサイト抽出を担当。将来的には、分析プロジェクトのリード／チームマネジメント、データ活用戦略の策定、横断的なデータ利活用推進にも貢献。 具体的な業務内容 ・経営／事業課題の抽出、分析テーマの企画・立案（営業・事業部門と連携） ・社内外データの収集・統合・可視化・品質管理 ・統計解析・機械学習・予測モデルによる分析とインサイト抽出 ・BIツール（Tableau、Power BI等）およびダッシュボードの設計・構築・運用 ・分析結果を踏まえた事業戦略／業務プロセス改善提案の実行支援 ・分析基盤／データパイプライン（クラウド／データレイク）の設計・構築・運用 ・外部データサイエンス企業や分析パートナーとの協働・品質管理 ・グローバル拠点と連携したデータ活用プロジェクトの展開・支援 ・将来的なデータサイエンスチームの組成・マネジメント、社内人材育成の推進 ポジションの魅力 レポーティングを超え、データを“経営資源”として活用し、事業を動かす意思決定を支援する分析組織の中核として活躍。分析スキルに加え、ビジネス理解力・構想力を持ち、Sojitzの多様な事業フィールドでデータ活用を牽引いただけます。 必須条件 【就業経験（以下いずれか）】 ・事業会社／コンサルティングファーム等で、データ分析／データ活用プロジェクトをリード、または主要メンバーとして推進 ・経営／業務／顧客課題の特定から、データ分析による解決提案まで一貫して担当 ・顧客・販売・Web行動データを活用したマーケティング分析（例：セグメンテーション、需要予測、効果測定） ・機械学習モデルの開発・評価・改善、統計モデルを用いた需要予測／購買行動分析 ・BI／ダッシュボードによるKPI可視化・ROI分析・報告基盤の設計／構築／運用 ・DWH／データレイクの構築／運用、ETL／ELTプロセス設計 【スキル・知識】 ・PythonまたはRによるデータ分析・機械学習の実装・評価 ・SQLによるデータ抽出・加工・前処理の実務経験 ・BIツールを用いた可視化・ダッシュボード構築・KPIモニタリング ・顧客・販売・Web行動データを用いたマーケティングの知識全般 歓迎条件 ・データ基盤・アーキテクチャ：データレイク／DWHの設計・運用、ETL／ELTパイプラインの設計・開発・スケジューリング、メタデータ管理・データカタログ設計（例：Data Catalog、Glue Data Catalog） ・クラウド・インフラ：AWS／Azure／GCPいずれか、または複数の運用経験 キャリアパス 【短期（～6ヶ月）】 ・営業・事業本部との連携を通じ、Sojitzの多様な事業領域を理解 ・既存のデータ分析プロジェクトに参画し、データ基盤や分析プロセスに習熟 ・ビジネス課題に基づく分析案件の設計・実施・報告を主導（例：需要予測・在庫最適化、施策効果測定・セグメント分析、ダッシュボード構築・自動化、部門連携によるプロジェクト設計・推進） 【中長期（1年目以降）】 ・データサイエンティストとして、事業・組織のデータ活用をリード 【キャリア例：データサイエンスチームマネージャー／アナリティクスリーダー】 ・複数のデータサイエンティスト／データエンジニアのチーム運営、テーマ優先度付け、技術方針策定、育成計画の統括 ・経営・事業・IT各部門と連携し、意思決定の高度化と価値創出をリード ・採用・育成・評価制度の整備、スキルマップ策定、分析人材の成長環境・技術文化の醸成 ・全社横断のデータ利活用戦略／アナリティクス組織運営（分析基盤拡充、AI活用ガイドライン、ナレッジ共有体制） ・将来的には、全社ポートフォリオの最適化、アナリティクスCoEの形成、グローバル分析組織の構築等へ展開 関連情報 ■双日、「DX銘柄2025」に選定 ■双日テックイノベーション株式会社 採用情報 ■多様な部署を巻き込み、事業を動かす｜社員インタビュー｜双日株式会社