DATUM STUDIO - 会社紹介資料

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1. 2026年3月5日
2. 目次 １｜DATUM STUDIOについて ２｜プロジェクトについて ３｜働く環境について
3. About 会社概要 顧客の経営課題を解決するデータビジネスコンサルティングファーム DATUM STUDIOは、データと先端テクノロジーで経営課題を解決するデータ分析コンサルティング・ソフトウェア開発企業です。 ビジネスコンサルタントとエンジニア、データサイエンティストがお客様と伴走し、 先端テクノロジーを駆使したデータの利活用を通じて、 業種・業態を問わずお客様の事業成長と経営課題の解決をサポートしています 所在地 東京都目黒区下目黒1-8-1 目黒アルコタワー16F 代表取締役社長 武智 壮平 取締役副社長 真嘉比 愛 グループ従業員 数 344名 （2025年11月時点・100%子会 社のちゅらデータを含む） 単体従業員数 224名（2025年11月時点） ▪DX Visioning ▪顧客KPI Planning ▪データガバナンス ▪マーケティングコンサル ティング ストラテジー& コンサルティング システムインテグレーショ ン データアナリティクス オペレーション ▪システム・アプリ運用 ▪監視設計 ▪セキュリティ … ▪DWH Migration ▪Snowflake ▪BigQuery ▪Tableau & Looker … ▪Condition Based Maintenance ▪視聴・定常データ分析 ▪Large Language Model … 顧客に寄り添った 要件・課題の抽出 施策までの深い 取り組み データ会社 ならではの 価値提供 継続的な 顧客リレーション
4. 2026年2月現在、日本国内におい て「ELITE」に認定されている企 業は、DATUM STUDIOを含めて2 社という快挙 AI文章校正ツール「ちゅらいと」、第 63回「JAA広告賞 消費者が選んだ広告 コンクール」でメダリストを受賞 Google Cloud プレミアパート ナー Sellエンゲージメントモ デルの認定 サービスパートナー最高位 「Visionary」に認定 ー世界で3社、アジア太平洋 地域で初
5. DATUM STUDIO株式会社 代表取締役社長 Souhei Takechi 武智 壮平 米国系コンサルディングファームにて、業界問わず、ビジネ ス・IT戦略策定や企業のデジタルトランスフォーメーション に10年間従事したあとDATUM STUDIOに入社 2022年7月、代表取締役社長に就任 大手Eコマース企業におけるAI・クラウドソーシングを用いた商品カテ ゴリ情報最適化支援 大手物流会社における成長戦略策定及びIT構造改革施策立案 大手通信会社におけるコスト削減支援 大手製造小売業のラグジュアリーブランド向けの新規デジタル戦略立案 大手ハイテク企業におけるIT戦略策定及びデジタル化推進 など多数 経歴 主な実績 About 代表について - - - - -
6. 執行役員COO 吉田 広太郎 取締役副社長 真嘉比 愛 執行役員 菱沼 雄太 ・Forbes JAPAN 『Women In Tech 30』に選出 ・広告事業のデータ分析などを経験 し、2016年にDATUM STUDIOに入 社。2017年、沖縄ににちゅらデータ を創業 ・自然言語処理、画像解析、異常検 知など100社を越えるAI構築のコン サルティング・開発に従事。言語処 理学会2023の副実行委員長 ・大手コンサルティングファーム で、DX推進、業務改革、基幹シス テム導入など、数多くのプロジェ クトに従事 ・データ駆動型のサービス提供に 次代の価値を見出し、2020年より DATUM STUDIOに参画 ・現在は執行役員COOとしてコン サルティング部門、コーポレート 部門を率い、経営戦略を担う ・『Snowflake Data Superheroes』 を4年連続選出 ・日本人唯一の『DATA LEADERS TO WATCH IN 2023』にも選出 ・金融系SI、HR系検索エンジンなど 様々なサービス領域での開発経験を経 て、ゲーム開発会社にてCTOを務め、 2019年よりちゅらデータにジョインし、 CTOに就任 ・2022年10月からはDATUM STUDIO 執行役員とデータエンジニアリング本 部長を兼務し、全社の技術戦略を指揮 About 役員紹介
7. About 職種比率 正社員224名 ※2025年11月1日時点（子会社除く） データサイエンティストエンジニア 戦略コンサル コーポレート 80% 20% 出身キャリア 出身キャリア ・リクルート ・キャノン ・ZOZO ・統計数理研究所 ・NTTテクノクロス ・NTTデータ ・EYコンサルティング ・PKSHA Technology ・etc ・デロイトトーマツ コンサルティング ・アクセンチュア ・ヤフー ・TIS ・オラクル ・etc 日本を代表するPython使い等、業界トップランナー在籍のデータスペシャリスト集団が在籍
8. 最新技術動向とパートナーシップ 最新技術動向の継続的なリサーチと検証を行い、実用性を見極めた上で実装を進めています。 また、エンジニア一人ひとりに個人検証環境を用意しており、新しい技術を自ら試し、検証し、提案できる体制を整えています。 DATUM STUDIO Strategy Overview
9. 目次 １｜DATUM STUDIOについて ２｜プロジェクトについて ３｜働く環境について
10. 約 25 % FY21 FY24 売上成長率 DATUM STUDIOの成長と実績 メディア掲載 Project
11. 取引先例 朝日放送テレビ株式会社 株式会社インテージ ANA X株式会社 株式会社荏原製作所 オイシックス・ラ・大地株式会社 株式会社Jストリーム スカパーJSAT株式会社 全日本空輸株式会社 株式会社デンソー 東京海上日動あんしん生命保険株式会社 トヨタ自動車株式会社 日本ゼオン株式会社 パナソニック ホームズ株式会社 株式会社ミスミグループ本社 三井物産流通グループ株式会社 森トラスト株式会社 LINEヤフー株式会社 株式会社radiko 株式会社リンガーハット 株式会社レゾナック 当社は大手企業を中心に多数の取引実績があります。 業界を代表する企業との継続的なプロジェクトを通じて、高い品質基準と専門性が求められる環境で事業を展開しています。 Project
12. 小売業における需要予測 マーケ 商品ごとに需要を予測し、これまでベテランが行っていた発注量の 計画を自動化したい。 目的 商品の売上個数を予測するアルゴリズムを構築することで発注量を 適切に予測し、在庫を最適化。これにより新人でも発注が可能に。 結果 プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 データ基盤 従来は手動で集計するため頻繁に行えないので、ダッシュボードでリアルタ イムに可視化できるようにしたい。グッズの購入金額や来場回数に基づいた 顧客ランクを策定し、顧客ランク毎のペルソナ像を把握したい。 目的 リアルタイムにダッシュボードに反映されるので、施策を打つサイクルが早 まった。 結果 チャットボットの導入 LLM 社内間の同様な問い合わせに対して、これまで各担当者への連携、 個別に問い合わせ対応していた業務を自動化させたい。 目的 Azure OpenAI Serviceを利用したチャットボットの導入をし、問い 合わせに対して自動で返答することを実現。 結果 ウイルスの検知 画像認識AI 本来医師が目視で行うウイルスの検知について、自動で検知するア ルゴリズムを構築することで医師をサポートしたい。 目的 ディープラーニングを用いて顕微鏡画像からノイズを除去し、効率 的にウイルスを検知することに成功。 結果 DMP チャットボットによる対応 ロイヤリティスコア 化 Azure OpenAI 社内テキスト抽出 問い合わせ プロジェクト例 Project
13. “匠の技”をAIにより技術継承する 目的・背景 • 金属加工製品の工程設計は、ごく限られた体制で対応 • 工程の手順設計や制約を熟知することは非常にハードルが高い 課題 • 同じ製品を製造する際にも、工程設計は熟練者の経験に大きく依存していた 支援内容 AIを活用し、複数の選択肢の中から最適なプランを導き出し、設計者が重視する観点に基づいて選択できる仕組 みを整えた 数十年分の 実績データ 制約条件 AI 時間最小化 コスト最小化 実績重視 高齢化・人手不足という社会課題に対し、 「生成AIで熟練工の知恵をデジタル化する」という解決策を実施 Project
14. 高齢者のデジタル格差解消による生活の質向上への取り組み（渋谷区） 目的・背景 65歳以上の高齢者43,000人のうち、4人に1人がスマートフォン未所有という状況でした。台風19号 の際、避難所に訪れた高齢者は10%に満たず、災害時の情報入手が困難であることが露呈 取り組み 高齢者へのスマートフォン貸与と活用支援の大規模実証事業を実施。DATUM STUDIOとKDDIが、 Snowflakeを活用したセキュアなデータ分析基盤を構築し、非活用者を特定するシステムを開発 約1,400名の高齢者を対象とした実証事業は、2021年開始から現在までシステムトラブルなく運用。 約6割強の参加者がスマートフォンの基本操作を習得し、デジタルデバイドの解消に寄与しています。 支援内容 「企業の利益」だけでなく、 「命を守る（災害時の情報入手）」「孤独を防ぐ」ために利用 Project
15. ANAグループ従業員4万人の細やかなニーズにマッチした生成AIの導入 目的・背景 AI導入の背景として以下2つの目的 ・従業員の生産性向上 ・お客様へのサービスを通じた体験価値の向上 取り組み 開発した生成AIツール ・「しゃべログ」：会議の議事録作成を自動化 ・「ANAlyzer-Buddy」：アンケート分析を自動化 成果 ・議事録作成時間：従来の約1/5～1/8に削減 ・アンケート分析時間：約1/10に短縮 Project
16. 目次 １｜DATUM STUDIOについて ２｜プロジェクトについて ３｜働く環境について
17. Core Valueをもとに、各職種における評価観点に落とし込んだものが、Performance Factorです。 Performance Factorは職種・グレードごとに設定されており、おもに『PJ評価』と『組織評価』で構成されています。 Core Value DATUM STUDIOの社員が持つべき共通の価値 観 Performance Factor 職種・グレートごとの期待役割を定義 プロジェクト評価 組織評価 ・クライアント・弊社の成長性 （価値創造・信頼性の確立） ・プロジェクトデリバリー （問題解決・業務効率化・コミュニケーション・情報収集） ・コラボレーション （PJで得たナレッジの共有） ・成長環境の実現 （後進育成） 評価観点へ落とし込み 評価・キャリア Career Path グレード Grade 1 (Data Analyst) Grade 2 (Senior Data Analyst) Grade 3 (Chief Data Analyst) Grade 4 (Principal) Grade 5 (Manager) Grade 6 (Senior Principal) Grade 7 (Senior Manager) Grade 8~10 (Over Director)
18. DATUM STUDIOにおけるサイエンティスト・エンジニアのキャリアは、 “データが持つ、様々な可能性に追及できる”人材を育成していくことを目的としています Data Analyst Senior Data Analyst Chief Data Analyst Manager Senior Manager Over Director 確実なテクノロジー・業界・業務スキルの習得 上長のレビューを受けなが ら顧客に提供できる資料を 作成できる。 関係部署と共同し、チー ムとして求められる役割 の着実な実行ができてい る。 1、2名のメンバーのチー ムを管理し、チームとし てのアウトプットができ ている。 3～9名のPJで、予算管理 やクライアントとの期待 値のコントロールができ ている。 10名以上のPJマネジメン トないし小規模のプロジ ェクトを複数管理できる。 経営層・ボードメンバー Principal 社内メンバーのフォロー やPJ全体の進歩向上に寄 与できる。適切な価値の ある提案ができる。 Senior Principal 高い専門性を元に、複数 のPJ品質の担保や最適な 方向性を示せる。 評価・キャリア Career Path 確実なテクノロジー・業界・業務スキルの習得 経営層になるためのマネジメントスキルの習得
19. WorkStyle 挑戦できるカルチャー・成長機会 勉強会 ⚫ 輪読 ⚫ データエンジニアリングの基礎 etc ⚫ PJT知見集約・アセット ⚫ dbtの設計知見集約、データマネジメントのアセット化 ユーザ会・情報共有会 ⚫ Snowflakeユーザ会 週次 ⚫ KDDIグループデータエンジニア合同勉強会 隔週 潤沢な検証環境整備 ⚫ AWS、GCP、Snowflake、databricks、Fivetran 自己学習環境 ⚫ 研修期間を約１ヶ月用意 ⚫ Linux、Python、SQL、Docker、Git、DB、クラウドサービス（AWS）など ⚫ データ分析・統計・機械学習データ分析総合演習
20. WorkStyle 挑戦できるカルチャー・成長機会 社員が自発的に行う勉強会の数々 名前 カテゴリ 開催頻度 詳細、例など 全社定例 情報共有会 月次 •会社の経営状況、今後の話、大きな枠での案件共有、技術トレンドなどが話されます LT会(ざっくばらんな情報共有会) 情報共有会 月次 •トラックナンバーに関する話 •PowerBIをGit管理する話 •自宅用に高可用性仮想化基盤を作った話 サイエンス案件共有会 情報共有会 月次 •RAGアーキテクチャ拡張によるの解答精度向上 •MCPサーバー構築によるRAG解答精度向上 •データ分析による工場内物流改善支援 エンジニア案件共有会 情報共有会 月次 •小売企業Y向けデータ基盤構築案件 Snowflakeユーザ会 情報共有会 週次 •#ds-snowflake-users 書籍輪読会 勉強会 週次 •データエンジニアリングの基礎 •TheDataWarehouseToolKit（週次） •弊社社長直伝のPJTデリバリガイドライン（週次） •アジャイルデータモデリング（週次） •#ds-勉強会情報 そのほか勉強会 勉強会 不定期 •大規模dbtプロジェクト設計の勘所を考える会 •データマネジメントのアセット化 •AIアシスタントノウハウ共有会 グループ勉強会 勉強会 隔週 •グループ横断でデータエンジニアリング関連のトピックスを共有しあう勉強会 イベント参加レポート そのほか 不定期 •Snowflake-summit、SnowVillage、PyCon、DAMA etc OSSコミッタ活動 そのほか 不定期 •dbtの日本語対応など
21. WorkStyle 働き方の柔軟性と安心感 出社・リモートについてはパフォーマンスが最大限に出るかたちをお選びいただけます。 ※ただし、お客様先への訪問等はご対応いただく必要がございます。 ※担当プロジェクトに応じて、常駐業務にアサインされる可能性もございます。 フレックスタイム制 （コアタイム12:00〜15:00） リモートワーク制度あり
22. 働き方の柔軟性と安心感 有給取得率は高く、仕事とプライベートを両立することができます。 また、リモートワークや働く時間の調整など、柔軟な働き方が許されており、産休・育休取得後も安心して戻ってくることができる環境です。 WorkStyle 12.5H 97.2% 初年度有給休暇数 育休取得率 15日 75% 有給取得率 育休復帰率 約70% 100% 実残業時間 直近3年間の新卒社員定着率
23. WorkStyle その他福利厚生・制度 給与手当 休日休暇 ・住宅手当 （月15,000円～50,000 円 (上限) / 一定グレードかつ本社最寄り駅～自宅最寄り駅まで1時間以内の賃貸契約者） ・常駐手当 ・役職手当 ・選択制の企業型確定拠出年金 ・土曜日及び日曜日 ・国民の祝日 ・年末年始 ・Happy Friday（国民の祝日が土曜日と重なったときの前日の金曜日） ・アニバーサリー休暇（特別休暇 1日 + お祝い金 5,000 円） ・看護休暇 ・傷病介護積立休暇 ・年次有給休暇 部活動 麻雀部、ボードゲーム部、ヨガ部、野球観戦部 等 （会社から部費支給）
24. Workplace 目黒アルコタワー 2025年10月、DATUM STUDIOは新しいオフィスに移転しました。明るい光に満ちた執務スペースや、会話が生まれるカウンター、静かに思考を深められ るスペースを設け、働く人のリズムや用途に合わせて、空間がやさしく呼吸するように設計されています。
25. Event New Year Party DATUM STUDIO グループメンバーが一堂に会する日。普段はそれぞれのプロジェクトやチームで業務しているメンバーが、肩書きや役割の垣根を越えて、 同じ時間を過ごしながら交流を深めます。社員・プロジェクト表彰、コーディング大会などを通して、DATUM STUDIOの「現在地」と「未来」を共有い たします
26. 社員インタビュー Recruitment 技術者が切磋琢磨できる環境です 先端技術に触れることができる環境に、技術好きのメンバーが自然と集まっており、日常的にお互いに知見を「インプット／アウ トプット」し合う文化があります。会社としてもそうした活動を積極的に推奨しており、技術的な刺激が多い環境を好む方には非 常にHAPPYな職場だと思います。 トップレベルのエンジニア（例：菱沼など）をはじめ、技術水準の高いメンバーが多数在籍しており、互いに高め合いながらも、 初心者や経験の浅いメンバーには丁寧なフォローがなされる文化も根づいています。 また、社内インフラも整っており、主要なクラウドベンダーの環境は会社側で用意されており、最新のプレビュー機能なども自己 負担なしで自由に試すことができます。 多様な経験を積むことができます 私たちは、ビジネスにおけるデータ利活用を一貫して支援しています。データ基盤の構築だけでもなく、分析やAI開発だけでもあ りません。例えば「データが使える状態に整える」ところから始まり、「実際に現場で使ってもらい、ユーザー自身がデータを分 析して示唆を出す」、そして「AI／機械学習モデルで新たな価値を創出する」「データ活用の企画を立案し、DXを推進する」…と いった流れのすべてに関わっています。 （ちなみに、これら全体を1社で手がけているケースは実はあまり多くないです！） 支援先の業界・業種も幅広く、プロジェクトごとに新しい経験を積むことができる環境です。 また、JOINしているメンバーも多様なバックグラウンドを持っており、日々のコミュニケーションの中でさまざまな視点や知見に 触れられるのも大きな魅力のひとつです。
27. Recruitment カジュアル面談 一次選考 （オンライン） 最終選考 （オンライン or 対面） 内定 ※上記は技術職を想定した一例となります。 ※選考状況により、選考回数・内容が変更になる可能性があります。 ※採用プロセスの一環として、応募者の同意を得た上で、資格や経歴の確認を目的としたバックグラウンドチェックを実施する場合があります。 選考の流れ