［Leverages］データ戦略室紹介資料_マーケティング職向け

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1. 1 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. レバレジーズ株式会社 AI/データ職種について update : 2026.04.17
2. 2 機密情報・転載禁止 © 2024 Leverages Co., Ltd. 会社について 01 事業について 02 レバレジーズのAI/データ組織について 03 チーム紹介 AI/MLエンジニア 04 チーム紹介 AIコンサルタント 05 チーム紹介 データサイエンティスト 06 INDEX チーム紹介 データアナリスト/アーキテクト 07 チーム紹介 データエンジニア 08 メンバー紹介 09 キャリアパス 10
3. 3 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 会社について 01
4. 4 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 会社概要 検討中 オフィス⽴地や社員数等最低限の情報 （最新の数値に更新する） デザイン調整する 社名 従業員数 代表者 資本⾦ 所在地‧拠点 グループ会社 レバレジーズ株式会社 Leverages Co.,Ltd. 4,264名（2026年4⽉現在） 岩槻 知秀 5,000万円 本社：東京都渋⾕区渋⾕2丁⽬24番12号 渋⾕スクランブルスクエア24F‧25F 国内拠点：27拠点 海外拠点：3拠点 レバテック株式会社 レバウェル株式会社 レバレジーズM&Aアドバイザリー株式会社 株式会社FNC mederi株式会社 レバレジーズオフィスサポート株式会社 レバレジーズプランニングサポート株式会社 レバレジーズスタッフィング株式会社 Leverages Career Mexico S.A. de C.V. Leverages Career Vietnam Co., Ltd. Leverages U.S.Inc. Lighthouse/ライトハウス（TAKUYO CORPORATION） 会社について
5. 5 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 売上推移 会社について ８年後に ⼀兆円規模を ⽬指す 企業の安定性と成⻑性を担保する独⾃の経営戦略のもと、 創業以来、黒字経営を継続し、 2024年度は1,428億円を達成しました。 企業理念として「顧客の創造を通じて、 関係者全員の幸福を追求し、各個⼈の成⻑を促す」 を掲げ、⼈の感情と向き合いながら 次の時代を創るグローバル企業を⽬指しています。 ベンチャーを牽引する成⻑で、 次代を創る企業へ
6. 6 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ポートフォリオ経営とは、業界やビジネスモデルなどにこだわらず、 分散投資をしていく経営形態のこと。 この経営形態のメリットは、予測困難な外部変化に会社全体で衝撃を 吸収しやすい点にあります。例えば、コロナ禍では海外事業などは打 撃を受けた⼀⽅で、IT事業や医療‧ヘルスケア事業は追い⾵を受け、 過去最⾼の売上を更新、黒字経営を継続しました。 経営のリスク分散を⾏うことで、未曾有の状況でも安定した成⻑を実 現しています。 ポートフォリオ経営による安定した 収益基盤で創業以来、黒字経営を継続 経営体制について 会社について
7. 7 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. レバレジーズは、独⽴資本を貫くことで事業創造や若⼿の抜擢の⾃由度を担保しています。独⽴資本とは、「未上場」かつ「資⾦調達をしな い」ことを意味します。⼀般的に、上場すると短期的な利益を求められる場合が多く、⻑期的な投資や若⼿を責任ある仕事に抜擢することは難 しくなります。しかし、独⽴資本であれば、外部の極端な意⾒に左右されることなく様々な意思決定が可能になります。 独⽴資本 意思決定の自由 事業創造の⾃由 若⼿抜擢の⾃由 経営の⾃由を担保する独⽴資本経営 会社について
8. 8 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 事業について 02
9. 9 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 「 ⻑期的に市場の成⻑性が⾒込まれること 」 「 社会や⼈の負を解決すること 」を市場参⼊軸とし 現在は、IT、医療‧介護‧ヘルスケアM&A、SaaS、海外、 若年層などの領域で、約６７の事業を展開中。 今後、より収益が安定し⼤規模な投資が可能になれば エネルギーや⾷料、宇宙産業など、 世界の課題を解決するための事業を展開していきます。 世界を視野に、 国や業界にとらわれない事業展開 事業展開 事業について 事業数の推移 今後も 事業数は拡⼤ していく
10. 10 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. レバレジーズは、IT‧医療‧福祉‧ヘルスケアなど多岐にわたる領域で、さまざまな社会問題の解決に取り組んでいます。特に、⽇本の根本的 な社会問題である「⽣産年齢⼈⼝減少」に対して、最適配置‧労働⼒の増加‧DX化というアプローチで「⽣産⼒の向上」を図っています。 事業展開 事業について ⽣産年齢⼈⼝ の減少 ⽣産⼒を 増やす 最適配置をする 労働⼒を増やす DX化 海外から 来てもらう 教育する 健康に働ける⼈ を増やす レバレジーズベンチャーズ
11. 11 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. レバレジーズの AI/データ組織について 03
12. 12 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 専⾨性を基軸に分かれる7職種 組織図‧業務分担 AI/データ組織について 機械学習のモデル構築、⾼度な統計⼿法を⽤いた予測、分析等 データ サイエンティスト 事業の課題探索、PM、各種データ分析、BIツール開発、データ設計 データアナリスト データマネジメント、データガバナンス、BIツール開発、データ設計 データアーキテクト 全社データ基盤の構築、データプロダクト開発、並列分散処理 データエンジニア 全社AI活⽤に関する課題抽出、PJ推進、AIソリューションの導⼊‧活⽤ AIコンサルタント AI開発、機械学習基盤構築、MLOps、⽣成AIを⽤いた機能開発 AI/MLエンジニア 最先端AI技術の調査、研究開発、論⽂執筆、学会発表 先端技術研究員
13. 13 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. システム本部 マーケティング部 データ戦略室 ビジネス現場に深く⼊り込み、AI‧データに関する専⾨性を 活かしながら、経営課題や事業課題の解決を⾏う データ戦略の策定、データドリブン⽂化の醸成、深いビジネス理解を伴った事業課題の特定‧解決をスピーディに⾏うため、 AI‧アナリティクス‧エンジニアリングといった専⾨性を最⼤限に活かせる組織へ配属 組織図‧業務分担 AI/データ組織について AI‧データに関する最先端技術を開発‧活⽤し データドリブン経営やプロダクト開発をリードする AIコンサルタント データサイエンティスト データアーキテクト データアナリスト テクノロジー戦略室 AI/MLエンジニア データエンジニア 先端技術研究員
14. 14 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ビジネス グロース DX 営業 企画 SFA 開発 CRM/MA CJM スコア リング CS システム 構築 プロ モーション プロダクト UI/UX SEO プロト タイプ Web 広告 クリエイ ティブ TV CM 電⾞ 広告 仮説 設定 レバレジーズはマーケティング、セールス、エンジニアリングといった全ての組織がインハウスで機能しており、 AI/データ活⽤が事業運営上重要なハブとなる構造になっています。 AI/データ職種の役割 AI/データ組織について データ戦略 AI戦略
15. 15 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 15 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 2026年6⽉現在、正社員36名が在籍 AI/データ職種の⼈員数 AI/データ組織について データ戦略室：マネージャー2名 ‧データサイエンティスト：3名 ‧データアナリスト：4名 ‧データアーキテクト：7名 (+契約社員2名, 業務委託3名) ‧AIコンサルタント：3名 (専任2名, 兼任1名) テクノロジー戦略室：マネージャー1名 ‧データエンジニア：6名 ‧AI/MLエンジニア：7名 ‧先端技術研究員：3名
16. 16 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 蓄 積 活 ⽤ データレイ クへの データ蓄積 データ 設計‧加⼯ データ ウェアハウ スへの データ蓄積 データ加⼯ 分析 モデル作成 ダッシュボード化 レポーティング ステークホルダへの提案 施策の効果検証 アプリ実装 モデルの保守運⽤ データエンジニア データアーキテクト データサイエンティスト デ l タ ア ナ リ ス ト AI/MLエンジニア アプリ メディア SFA 広告 データ戦略室にデータアナリスト、データアーキテクト、データサイエンティスト、AI/DXコンサルタントの4職種が存在。 テクノロジー戦略室にデータエンジニアとAI/MLエンジニアの2職種が存在。6職種で密な連携を取りながら業務を遂⾏します。 組織図‧業務分担 AI/データ組織について AIコンサルタントがPJT推進
17. 17 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ‧機械学習を⽤いたPDF形式データの構造化 ‧⾳声解析による売れる営業分析 ‧⾳声解析による顧客の態度変容の分析 ‧画像を⽤いた案件マッチング ‧画像とSEOコンテンツのマッチ度計算システム ‧⾯談の⾳声、動画のデータ蓄積&分析 ‧ToB関連蓄積データからの施策発⾒ ‧競合情報を収集して蓄積する仕組みの構築 ‧流⼊⼈材の質の可視化とジャッジバーの適正化 ‧リードに関するデータ蓄積及び可視化 ‧テキストデータの構造化データ化 ‧離脱分析 ‧⽂章の構成⾃動⽣成ツール開発 ‧適正送客に関する分析 ‧レコメンドシステムを⽤いた⼈材の滞留解消 ‧データソリューションの管理体制の整備 ‧BigQuery(データ基盤)へのデータ集約 ‧全社的なKPIモニタリング環境の構築 ‧⾃由度の⾼いデータ抽出環境の提供 ‧データ活⽤スキル定義と浸透、スキルアッププログラム実施 ‧データ資産価値可視化 ‧メタデータ整備 ‧データマネジメントアセスメントの実施 ‧⼈材と求⼈のレコメンドシステム開発 ‧求⼈に対する⼈材レコメンドシステム ‧オフライン広告効果の推定 ‧Webメディアの構成作成⾃動化ツール ‧SEOの改善ページ特定の⾃動化ツール ‧LIS広告の機械学習運⽤ ‧LTV算出 具体的なプロジェクト概要 AI/データ組織について
18. 18 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. レバレジーズのAI/データ組織で働く魅⼒ AI/データ組織について セクショナリズムがなく、⾃由に⾃分のキャリアパスを描くことができる。 （プロダクトマネージャーやマーケティング責任者、エンジニアリングマネージャへのパスも可能） キャリアパスの 柔軟性 全社に影響⼒を発揮する組織を⾃らの⼿で作り上げていくことができ、 組織拡⼤に必要なあらゆる経験を積むことができる。 組織づくりへの挑戦 経営層や事業部⻑層、マーケティングマネージャーとダイレクトに関わり、 経営上重要な意思決定に携わることができる。 意思決定層との 業務経験 社内から専⾨組織として信頼/期待されており、 他職種を巻き込んだ⼤規模プロジェクトの推進ができる。 社内からの期待 事業の⾄近距離で現場の問題を把握しながらデータ活⽤の提案をし、 事業を成⻑させることができる。 活⽤現場への 直接的な関わり 使⽤できる新技術はすぐに検証を⾏い、プロダクトへの組み込みや施策への活⽤を⾏う⾵⼟があり、 常に最新技術に触れながら開発を⾏うことができる。 最新技術の活⽤
19. 19 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. チーム紹介 AI/MLエンジニア 04
20. 20 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. LLMなど新しい技術を社内で活⽤していこうという意識が強く、 全社的にそれら新しい技術を使える環境が作られている(むしろ⾃分たちで構築している) 新技術への機動⼒ データを活⽤している現場から直接フィードバックをもらえる。 データサイエンティスト、データアナリストの出した成果を、 社内や実サービスに機能として提供する協⼒関係が築かれている 活⽤現場との連携 社内の多様な課題を多彩なデータで解決できる。 ⾳声解析によるセールスのパフォーマンス分析、求⼈のレコメンド、 認知広告効果の推定など、扱うテーマは多岐にわたる。 課題の幅広さ AI/MLエンジニアの魅⼒ チーム紹介 AI/MLエンジニア
21. 21 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. AI/MLエンジニアの業務事例① チーム紹介 AI/MLエンジニア LLMを使ったテキスト処理ロジックの構築＆APIサーバの実装 求⼈票の作成等のこれまで⼈⼒で⾏っていた作業を、LLMにより⾃動化する機能の社内SFAシステムへの組み込み ユーザー 社内SFA APIサーバー DB ストレージ LLM API プロンプト管理 LLMの出力バリデーション 業務ロジックの実装 パフォーマンスチューニング
22. 22 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. AI/MLエンジニアの業務事例② チーム紹介 AI/MLエンジニア toC/toB向けプロダクトへのレコメンドサーバ構築と、MLOps基盤の整備 データサイエンティストが開発したモデルをプロダクションレベルで運⽤するためのインフラ、バックエンド、MLOps基盤の設計、構築 レコメンドサーバ DB(KVS) … ⋮ ⋮ MLOps基盤 toC/toB プロダクト 学習 パイプライン 推論 パイプライン MLモデル1 MLモデルN
23. 23 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 23 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 採⽤‧チーム状況 チーム状況 ‧AI/MLエンジニアリンググループ：現在7名 ‧全員が中途⼊社、前職でもエンジニアリング経験を  有している社員や、異動で未経験から技術を  磨いている社員まで 求める⼈物像 ‧課題や改善点を⾒つけ、解決法を考えるのが好きな⽅ ‧リーダーシップが取れる⽅∕⼀⼈称で主体的に動ける⽅ ‧新しい知識を常にキャッチアップし、  その使い⽅を考えるのが好きな⽅ ‧ベンチャースピリッツが好きな⽅ ‧提案⼒∕推進⼒のある⽅ チーム紹介 AI/MLエンジニア
24. 24 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. チーム紹介 AIコンサルタント 05
25. 25 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. AIコンサルタントの業務事例① エンジニアの職務経歴書⾃動⽣成機能の作成 ⾃分の経歴情報を⼊⼒すれば、職務要約や⾃⼰PRなどを⽣成し、職務経歴書を作成する機能を作成した。 チーム紹介 AIコンサルタント 職務経歴書 ⽣成AI 参画PJの情報 ‧担当フェーズ ‧業務内容 ‧使⽤技術 ‧役割 etc
26. 26 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. AIコンサルタントの業務事例② レコメンドプロジェクトのPM ⼤規模な求⼈レコメンドプロジェクトを⽴ち上げ、PMとして牽引 チーム紹介 AIコンサルタント 事業部担当者 データサイエンティスト MLOpsエンジニア 開発部 PM
27. 27 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. AIコンサルタントの業務事例③ Dify構築による⽣成AIの社内普及 MLエンジニアがOSS版のDifyを社内⽤に構築。⽣成AIを活⽤した業務効率化を促進させるために、勉強会を実施し、社内で普及させた。 ※Dify：⽣成AIを使ったアプリケーションを簡単に作れるノーコードツール（OSSでの提供あり） チーム紹介 AIコンサルタント Dify公式サイト(https://dify.ai/jp)から引⽤
28. 28 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 28 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 採⽤‧チーム状況 チーム状況 ‧データアナリストが当該業務を兼務している状況で、  専⾨チームを⽴ち上げるために採⽤拡⼤中 ‧技術知⾒とコンサルティング⼒の両⾯に⻑けた社員が在籍 求める⼈物像 ‧AI技術を活⽤して事業成⻑に貢献したいと意欲のある⽅ ‧課題発⾒から解決まで主体的に推進できる⽅ ‧技術と事業の両⾯からソリューションを検討したい⽅ ‧新しい技術への学習意欲が⾼く、⾃⼰研鑽を怠らない⽅ ‧組織全体の成⻑‧発展に貢献したい⽅ チーム紹介 AIコンサルタント
29. 29 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. チーム紹介 データサイエンティスト 06
30. 30 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. データサイエンス経験10年以上の専⾨家と共に働ける。 統計学、機械学習それぞれの分野のスペシャリストがおり、 ⽇々的確なフィードバックをもとに⾼い専⾨性を⾝につけることができる。 専⾨性の向上 データを活⽤している現場から直接フィードバックをもらえる。 活⽤現場との距離が近いため分析結果や機械学習モデルを⾼速で改善することができ、 データサイエンスの専⾨知識を事業貢献に活かす経験を積むことができる。 活⽤現場との近さ 社内の多様な課題を多彩なデータで解決できる。 ⾳声解析によるセールスのパフォーマンス分析、求⼈のレコメンド、 認知広告効果の推定など、扱うテーマは多岐にわたる。 課題の幅広さ データサイエンティストの魅⼒ チーム紹介 データサイエンティスト
31. 31 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. アクセスログ 契約ログ 案件/企業情報 スキル情報 前処理 （ログを数値のデータに、テキストを数値に変換、etc） 機械学習アルゴリズムの適用 （離脱する/しないの傾向を過去の蓄積データから学習させる） 離脱予備軍のリストの予測 （離脱しやすい順に並んであり、現在の手元にあるデータで予測） ユーザーに紐づく 諸々のデータ データサイエンティストの業務事例① チーム紹介 データサイエンティスト ユーザーの離脱予測システムの開発と運⽤ 機械学習により複数のデータソースを繋ぎ合わせて、サービス利⽤ユーザーの離脱を予測するアルゴリズムを運⽤
32. 32 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ⾮構造化情報 （ToC） 構造化のための機械学習 アルゴリズム適用 ⾮構造化情報 （ToB） 構造化のための機械学習ア ルゴリズム適用 構造化情報 （ToC） 構造化情報 （ToB） 前処理 前処理 機械学習 アルゴリズム による マッチング リアルタイム 推論 レコメンドの リクエスト 画面に出力 データサイエンティストの業務事例② チーム紹介 データサイエンティスト 求⼈レコメンドアルゴリズムの開発&システム構築 ⾮構造化‧構造化データを駆使して、求職者にマッチする求⼈を提案するアルゴリズムの開発
33. 33 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 33 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 採⽤‧チーム状況 チーム状況 ‧データサイエンスグループ：現在3名 ‧中途⼊社2名、統計学や数学、物理学を  バックグラウンドに持つメンバーからなる ‧ややアカデミックな雰囲気あり 求める⼈物像 ‧⽬的指向性の強い⽅ ‧⼤きな意思決定に関わりたい⽅、  データで事業を動かす活躍をしたい⽅ ‧新しい技術のキャッチアップを怠らない⽅ ‧機械学習を使ってビジネス課題を解くのが得意な⽅ チーム紹介 データサイエンティスト
34. 34 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 07 チーム紹介 データアナリスト∕アーキテクト
35. 35 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアナリスト／アーキテクトの魅力 事業全体、会社全体に及ぶ規模のプロジェクト推進。 求⼈レコメンドの活⽤浸透や新卒配属の適正化分析、全社データマネジメントなど 責任感を持ちつつ、社内のあらゆる問題の解決に貢献できる。 責任範囲‧ 影響⼒の⼤きさ 会社や事業の意思決定に直結する仕事。 事業部⻑やマネージャー、役員といった意思決定層と共に“データ×事業経営”の観点から 事業課題を解決し、会社を⼤きく変える経験を積むことができる。 経営陣との関わり マネジメントもスペシャリストもジョブチェンジも柔軟に対応。 データ領域マネージャー、プロダクトマネージャー、エンジニアへの転⾝など 多くのスキルを⾝につけながら⾃⾝のWillに合わせて柔軟にキャリアを構築できる。 キャリアパスの 柔軟性 チーム紹介 データアナリスト∕アーキテクト
36. 36 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 部署A 部署B 部署C 部署D 新卒 タイプ1 新卒 タイプ2 新卒 タイプ6 … 「部署Bはタイプ2 の新卒が活躍しやす い」などの観点を考 慮 データアナリスト∕アーキテクトの業務事例① 新卒配属の適正化分析 部署毎の活躍しやすい⼈材の特徴や配属希望など、複数の観点を考慮して配属案の⾃動出⼒を実現。 チーム紹介 データアナリスト∕アーキテクト
37. 37 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ピンク：メディア1 茶：メディア2 緑：メディア3 ⽬的変数 ⽉⽇ モデルの概要 分析結果の例 データアナリスト∕アーキテクトの業務事例② Marketing Mix Modelingを⽤いた広告投資額の決定 ⾃社広告が売上、メディアCVにどのような影響を与えているか推定。メディア投資の⽀出配分を決める。 チーム紹介 データアナリスト∕アーキテクト
38. 38 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 38 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 採⽤‧チーム状況 チーム状況 ‧データアナリティクスグループ：現在4名 ‧データアーキテクトグループ：現在7名 ‧中途⼊社は計8名 ‧ポテンシャル枠、別職種からの異動など幅広く在籍 ‧業務特性上、分析⼒に加えてコンサルティング⼒に ⻑けた社員が多い 求める⼈物像 ‧⽬的指向性の強い⽅ ‧⼤きな意思決定に関わりたい⽅、  データで事業を動かす活躍をしたい⽅ ‧新しい技術のキャッチアップを怠らない⽅ ‧問題発⾒から課題解決まで幅広く携わることができる⽅ チーム紹介 データアナリスト∕アーキテクト
39. 39 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 08 チーム紹介 データエンジニア
40. 40 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. データエンジニアの魅力 様々な事業フェーズにおけるデータ基盤構築の経験 レバレジーズの事業は成熟事業から新規事業まで幅広く、扱えるデータの種類や量も多い。 0からの基盤構築や⾮構造化データの整形加⼯といった経験を積むことができる。 様々なデータを使っ た基盤構築 エンジニアリングだけでない課題解決⼒の獲得 データをビジネスに活⽤するため、⾃らビジネスサイドと協⼒して要件を定義し、 ビジネス課題を本質的に解決する経験が得られる。 課題解決⼒の獲得 関連プロジェクトの増加に伴う、機械学習領域へのチャレンジ 求⼈レコメンドやCRM配信の最適化など、機械学習の活⽤が進んでいるため、 MLOps構築や⽣成AIを⽤いたAI機能開発などのスキルを獲得することができる。 機械学習領域 チーム紹介 データエンジニア
41. 41 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. データエンジニアの業務事例① 事業増加と事業拡⼤に耐えられるようにELTとワークフローエンジンをスケーラブルな環境へ移管  ‧ELT：EmbulkからFivetranへ  ‧ワークフローエンジン：DigdagからAirflow(CloudComposer)へ 刷新に伴って、インフラ基盤のIaC化、SRE観点でのSLOの導⼊、リソース最適化によるコスト削減を実施 チーム紹介 データエンジニア Cloud Composer
42. 42 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. データ活⽤環境のアーキテクチャ図 データソースの数は内製システムからSaaSまで合わせて50以上！ 利活⽤⼈材も、データサイエンティスト‧データアナリスト‧MLエンジニアといったデータ⼈材から、 事業部⻑やマーケティング責任者といった意思決定層、営業現場リーダーまで毎⽇2,000⼈以上が利⽤する環境 チーム紹介 データエンジニア
43. 43 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 43 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 採⽤‧チーム状況 チーム状況 ‧データエンジニアリンググループ：現在6名 ‧中途⼊社がほとんどで、SEからのジョブチェンジが多い ‧インフラ、基盤設計、ツール開発、MLプロダクト開発  などデータ戦略室のエンジニアリング要素は全て担う 求める⼈物像 ‧⽬的指向性の強い⽅ ‧⼤きな意思決定に関わりたい⽅、  データで事業を動かす活躍をしたい⽅ ‧新しい技術のキャッチアップを怠らない⽅ ‧成⻑企業で事業を推進する基盤作りの実績を積みたい⽅ チーム紹介 データエンジニア
44. 44 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 09 メンバー紹介
45. 45 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ◾経歴 2012年新卒⼊社。⼀橋⼤学⼤学院経済学研究科で経済理論と実証 分析を専攻。マーケティング部にてSEO担当と求⼈レコメンドア ルゴリズム開発などを並⾏し、2019年にデータ戦略室を設⽴。 それ以降、データ戦略室室⻑とデータサイエンティストを兼務。 メンバー紹介 データ戦略室  データサイエンティスト ◾⼊社理由 2012年当時はデータサイエンティストの職種がメジャーではな く、事業会社でゼロからポジションを作って⾏くことが⾯⽩いと 思ったため。 データ戦略室  データアナリスト ◾経歴 2018年に東京⼤学⼤学院を卒業後、スマホゲームの運営会社に データサイエンティストとして新卒⼊社。ゲーム内広告提⽰の最 適化、ゲームタイトルのKPI設計‧売上予測などを経験。2022年 にレバレジーズへ⼊社後は、広告投資の効果測定の推進‧型化や 分析を⼿段としたダイレクトスカウトサービスのUX改善を担当 ◾⼊社理由 ゲーム業界以外の会社で分析による価値貢献を⾏い、分析者とし てスキルアップしたかったのがきっかけで転職活動を開始。レバ レジーズはさまざまな事業を展開しており、上記を実現する環境 として魅⼒的に感じ、⼊社。 データ戦略室  データアーキテクト ◾経歴 名古屋⼤学⼤学院を卒業後、ITコンサルティング会社に⼊社し機 械学習モデルの作成、システム開発を経験。2023年にレバレジー ズへ⼊社し、DWH/データマート/モニタリングの設計および実装 を担当。⼈事データを活⽤した⼈材配置および組織戦略の改善に 繋がる分析やマーケティング戦略に関わるサービス登録者の傾向 分析も⾏っている。 ◾⼊社理由 「⽀援した施策やプロジェクトが終わった後の事業成⻑を⾒届け たいと感じたこと」「データを使って事業に関わる⼈の意思決定 をサポートしたい」の2点から転職を決意。異なるチームが⼀緒に なって事業成⻑に向けて働いている雰囲気に魅⼒を感じ、⼊社。
46. 46 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. メンバー紹介 ◾経歴 ⼤阪⼤学を卒業後、受託のデータ分析企業にデータサイエンティ ストとして新卒⼊社。主に、⼩売企業のデータ分析案件に従事。 2024年にレバレジーズへ⼊社し、AIを使った新規機能開発‧社内 業務の効率化、⽣成AIの啓蒙活動など、全社的なAI活⽤を推進し ている。 ◾⼊社理由 複数事業を展開している上、⾃分のやりたいことが⾃由にできる 環境があったため。 ◾経歴 東京⼤学農学⽣命科学研究科を修了後、ゲーム開発ベンチャーに 新卒⼊社。開発者を経て、⽶国のApp Storeで1位を獲得したハイ パーカジュアルゲームのアプリマーケティングを担当した。2020 年にレバレジーズ株式会社に⼊社し、TypeScriptやマイクロサー ビス化を推進後、テクノロジー戦略室を⽴ち上げ、AI/ML、SRE、 データ分析基盤、研究開発など多岐にわたるチームを統括。 ◾⼊社理由 開発に加え、エンジニア⽂化や組織づくりにも携われると⾔われ たため。 ◾経歴 名古屋⼤学卒業後、SIerへ新卒⼊社。医療機関向けのシステム開 発に従事。2019年に1⼈⽬のデータエンジニアとしてジョイン。 BigQueryへのデータ活⽤基盤の移管を⾏ったのち、ETL処理の刷 新やデータマネジメントに関する各種施策を実施。 ◾⼊社理由 ⾃分が関わったシステムが実際に使⽤されて価値を⽣んでいる場 ⾯を直接⾒たかったため。かつ、様々な事業のデータに触れなが ら技術⼒を⾼めていける環境があり、⼊社を決意。 データ戦略室  AIコンサルタント テクノロジー戦略室  マネージャー IT戦略室  データエンジニア
47. 47 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. メンバー紹介 ◾経歴 ⼤阪⼤学卒業後、レバレジーズに新卒⼊社。2年間営業部署にて 個⼈営業とマネジメントを経験した後、データ戦略室へ社内異 動。BigqueryやTableauを⽤いて分析基盤整備、データドリブン 組織の醸成などを担当。 ◾⼊社理由 営業経験があるデータ⼈材というキャリアを伸ばしたいと考えた ため。全社横断でデータ活⽤を進めていく組織であることから、 多種多様なデータに触れられる点に魅⼒を感じたため異動を決 意。 データ戦略室  データアーキテクト ◾経歴 ⼤阪⼤学⼤学院卒業後、ITコンサルティング会社に⼊社しデータ サイエンティスト、MLエンジニアとして従事。レバレジーズへ⼊ 社後、レコメンド等の機械学習を使った機能開発、MLOps基盤の 構築や社内/社外プロダクトの⽣成AIを使った機能の開発。 ◾⼊社理由 「データサイエンスの社会実装」には事業会社で働くことが⼀番 近道だと思ったため。多くの事業を持ちながら成⻑し続けている レバレジーズでは、様々な場⾯でデータサイエンスの社会実装を する機会があると考え⼊社を決意。 ◾経歴 東京⼤学を卒業後、ITベンチャー企業に未経験エンジニアとして ⼊社。開発、新卒エンジニア採⽤責任者、広告事業PM、Saas事 業PMOを経てレバレジーズへ⼊社。新卒事業の基盤再設計など担 当。 ◾⼊社理由 様々な職種経験からデータエンジニアとしてキャリアを伸ばした いと思い、幅広い事業と企業規模の⼤きいレバレジーズでの挑戦 を決意。 テクノロジー戦略室  AI/MLエンジニア テクノロジー戦略室  データエンジニア
48. 48 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 10 キャリア
49. 49 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. 新卒‧中途⽐率 働き⽅ 働き⽅ 男⼥⽐率 80% 男性 20% ⼥性 76% 中途 24% 新卒 平均年齢 平均 30.8歳 ※2025年7⽉現在
50. 50 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. + ※事業企画やPdMなど、データの強みを活かした  ビジネス領域へのキャリアパスも存在します Business Science Engineering AI/データ コンサルタント データ アナリスト データ アーキテクト データ エンジニア データ サイエン ティスト 機械学習 エンジニア Management/Leadership 育成、採⽤、組織開発、 データ戦略策定、広報、etc.. 採⽤‧チーム状況 キャリアパス 「スペシャリスト」「組織マネージャー」「プロジェクトマネージャー」いずれのキャリアパスも存在。
51. 51 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. + ※事業企画やPdMなど、データの強みを活かした  ビジネス領域へのキャリアパスも存在します Management/Leadership 育成、採⽤、組織開発、 データ戦略策定、広報、etc.. 特定領域の 専⾨性獲得および確⽴ 500万〜800万 複数の専⾨性による 価値発揮 (マネジメント含む) 700万〜1000万 組織マネージャー or スペシャリスト or PM 900万〜1500万 それ以上 1〜2年⽬ 3〜4年⽬ 5年⽬〜 採⽤‧チーム状況 「プレイヤー」「マネージャー」、どちらのキャリアパスも存在。 Business Science Engineering AI/データ コンサルタント データ アナリスト データ アーキテクト データ エンジニア データ サイエン ティスト 機械学習 エンジニア キャリアパス
52. 52 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ‧⽇常の業務内容やデータ‧AIに関するスキル、ノウハウ等を  発信しています。 ‧業務内容の詳細な話を知りたい、組織内のメンバーの  考え⽅に触れたいという⽅はぜひご覧ください。 ‧組織のミッション/ビジョン、業務内容、  事業会社/レバレジーズのデータ組織で働く魅⼒などを  記事形式でお伝えしています。 ‧業務内容の詳細な話を知りたい、組織内のメンバーの  考え⽅に触れたいという⽅はぜひご覧ください。 Leverages データAIブログ Leverages データAIブログ 社内メディア「meLev」 数値だけでは解決できない課題解決へ挑む「データ戦略室」 レバレジーズのマーケティング・専門職組織【vol.3】 全ての答えは現場にある。 インハウス組織の「データ戦略室」で働く魅力 情報発信をしています チーム紹介 
53. 53 機密情報・転載禁止 © 2026 Leverages Co., Ltd. ‧datatech-jpのコミュニティ運営メンバーを中⼼に  積極的に社外登壇しています ‧開発組織の雰囲気や⾵⼟、業務内容について  知りたいという⽅はぜひご覧ください ‧データやAIに限らず、レバレジーズ開発職について  発信しています ‧開発組織の雰囲気や⾵⼟、業務内容について  知りたいという⽅はぜひご覧ください Leverages TechBlog レバレジーズ テックブログ 社外イベントへの登壇 10倍スケールを見越した データモデリングのリアーキテクチャ 情報発信をしています チーム紹介