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■ 代表：ゆずたそ（@yuzutas0）リクルートやメルカリにてデータ活用を推進。AWSを経て現職。広告配信の最適化や店舗営業のインセンティブ改善など、データ分析により数億円規模のインパクトを創出。 東京大学 経済学研究科 金融教育研究センターの特任研究員を兼任。民間データを用いた経済分析や学生向けにデータ分析の授業を実施。 Google Cloudが認定するグローバルの技術エキスパート「Google Cloud Champion Innovators」（Data Analytics）に選出。 データ分析で人気のプログラミング言語 Python のカンファレンス「PyCon JP」、統計検定を運営する「日本統計学会」、Google Cloud Japan主催の技術カンファレンス「Google Cloud Day」「Google Cloud Next Tokyo」などで講演・登壇。 日本最大

代表の @yuzutas0 です。風音屋（@Kazaneya_PR）では「1人目の人事担当」を募集しようとしています。 これまでは代表である私が中心となって人事系の施策を進めてきました。「事業は人なり」ということで、人事に関する書籍を30冊ほど読み漁り、1つ1つ試行錯誤を重ねています。この記事では、私自身の思考の整理を兼ねて、これまでの取り組みをシェアします。 風音屋という会社が「人事の重要性と本気で向き合っている会社なんだな」「人事をきちんとやろうとしているんだな」と伝わってもらえると嬉しいです。 ⚠️注意事項： ・人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 ・「これがベストだ！」と押し付けたり、「これが上手くいった！」とアピールする意図はありません。率直に振り返りと課題意識を書きました。むしろ反省点と学びだらけです。 ・

風音屋（@Kazaneya_PR）広報です。代表の横山（@yuzutas0）が「新年の挨拶」として社員に話したことを、一部の内容を伏せる形で掲載します。風音屋への入社を検討している方や、データ領域のお仕事をされている方は、ぜひご一読いただければと思います。 「これから話す内容は、センシティブなトピックなので、安易に迂闊なことを言いたくないという気持ちがあります。すごく悩んだのですが、私はデータ活用を支援する会社の代表であり、従業員の皆様とその家族の生活を預かっている経営者です。自分が従業員だったら代表にどう振る舞ってほしいかと考えると、この話をしないわけにはいかないと思い、経営メンバーでメッセージをまとめました。」と前置きをした後、横山は次のように話をしました。 新年あけましておめでとうございます。 と言いたいところですが、あまり明るい気持ちにはなれないというのが正直なところかと思います。

風音屋（@kazaneya_PR）の横山（@yuzutas0）です。先日「東京大学の特任研究員に就任した」というリリースを掲載したところ、各所からご連絡やご質問が寄せられました。データ分析を支援する風音屋にとって、今回の取り組みがどういう意味を持つのかご紹介できればと思います。 なお、この記事ではデータ分析を担う人材を総称してデータ分析者（データアナリスト）と呼ぶことにします。会社によってはデータサイエンティストやコンサルタントと呼ぶほうが適切な場合もあるでしょう。データを集計・加工・可視化するだけなら「分析」とは呼ばないといった意見もあるでしょう。各自で好きな名前に置き換えて読んでください。 データアナリストを取り巻く脅威便利なテクノロジーが日々台頭しており「他の人より少しだけBIツールに慣れている」「他部門のメンバーよりデータ集計に慣れている」というだけのジュニアなデータアナリストでは

風音屋（かざねや）広報です 最近、事業拡大に伴って採用活動を進めるなかで「会社の目指す方向性について聞きたい」という質問をたくさんもらうようになりました。そんな疑問に答えるために、改めて「100社のデータ経営を実現する」というミッションや、そのために用いる「方法論」（メソッド）について書いてみたいと思います。 新入社員向けのオリエンテーションで話している内容をもとにしているので、風音屋に興味のある方にぜひとも読んでいただきたいです。また、自社でデータ経営を実現したい人にとっても、なにかしらヒントを持ち帰っていただけると幸いです。 データ経営の実現さて、企業現場で掲げられるコンセプトをいろいろ見てみると、「世界を変えるような製品を作る」、「抜本的なイノベーションを生み出す」といった大上段のスローガンのような言葉が目立ちます。 もちろん革新的なアイデアも大切ですが、それと同じくらい「データを見

こんにちは、風音屋 データエンジニアの @hrkhjp です。 私は風音屋 代表 ゆずたそ（@yuzutas0）がMENTAで募集していた「第二新卒が3ヶ月でデータエンジニアへの転職を目指す講座」を受講し、これがきっかけで風音屋に入社しました。 そこで、講座の題材であった「K-DEC」について、各課題の内容と学びを振り返る形でご紹介したいと思います。 K-DECとMENTA講座についてK-DEC (Kazaneya Data Engineering Criterion) とは、風音屋によるデータエンジニアリングの実践課題です。K−DECは演習課題・ケース面談・インタビューの3つの課題で総合的なデータエンジニアリングの実力をはかる構成になっています。 K-DECは、過去には 入社時の選考課題 MENTA講座「第二新卒が3ヶ月でデータエンジニアへの転職を目指す講座」の題材 として位置付けられて

風音屋（@Kazaneya_PR）のデータエンジニア 濱田（@hrkhjp） 、森岡、妹尾です。前回に引き続き、Google Cloud Next '23 の参加レポートをお送りします。 サンフランシスコの雰囲気などについては、前回の「Google Cloud Next '23 参加レポート（渡航準備〜現地報告編）」でご紹介しています。ご興味のある方はぜひこちらもご覧ください！ 本記事の前半では「セッション編」として、各自が参加したセッションから一部をピックアップしてご紹介します。後半では「Recapディスカッション編」として、Google Cloud Innovators Champion の1人 “ゆずたそ”（@yuzutas0）がプライベート勉強会で話した内容をお届けします。 【セッションピックアップ】＜Day 1＞What's new with BigQuery [1人目] "Wh