まいど！学長トミオやで。

今日は特選求人や。統計データプラットフォームの Statista（スタティスタ）。ここの日本法人が、いま BDR（Business Development Representative、新規開拓の最前線営業） を募集しとる。

これがな、外資ITデビューを狙うチャレンジャーにこそ見てほしい求人やった。なんでそう思うか、順番に話していくで。

結論：こんなチャレンジャーに推したい

先に言うとくわ。この求人は、AIの時代に「データ」の最前線で外資ITの一歩目を踏み出したいキミに、めっちゃ推せる。

ちょっとだけ大きな話をするで。これからは、何もかもがAI前提で組み変わっていく。そのときに効いてくるのが、自分がどのレイヤーでポジションを取るかや。AIそのものを作る側（OpenAIやAnthropic）もあれば、インフラもある、活用支援もある。そのなかの確かな一角が「データ」やねん。AIがどんだけ賢うなっても、食わせる中身が信頼できんかったら意味がない。

Statistaは、その「データ」のレイヤーに陣取ってる会社や。そこにBDRという入口から早めに入っていける。キャリアの置きどころとして、なかなかええ選択やと思うで。

Statistaってどんな会社や

Statista（スタティスタ）は、ドイツ・ハンブルク発の統計データプラットフォームや。世界150カ国以上、170を超える業種の統計データを抱えとる。「この市場、どんくらいの規模なん?」「この業界、これからどう伸びる?」みたいな問いに、出典のはっきりしたデータでバシッと答えてくれる。そんなサービスや。

大学のレポートで使うた人もおるかもしれん。けど本業はバリバリのBtoBで、世界で23,000社以上、日本でも数百社が顧客や。いわゆるSaaSとはちょっと毛色が違う、外資の「データ」の会社やと思てくれたらええ。

会社の成り立ちや事業の構造をもっと知りたい人は、黒田が書いたStatistaの企業研究記事をじっくり読んでな。今日は「求人」にフォーカスするで。

なんで今、このBDRが面白いのか

理由は2つある。サクッといくで。

理由1：コア事業が堅い。そしてアウトバウンドが活きる

Statistaの売上の大半は、リサーチ・戦略・コンサルの人らにデータプラットフォームを売る王道のモーションや。土台はしっかり回っとる。

ただ正直に言うと、日本のデータ市場は競争も激しいし、予算も厳しい。新しい顧客を取るには、規律をもってアウトバウンドをやり切る力が要る。裏を返せば、自分から当てにいく営業が好きなBDRほど、ここで一気に存在感を出せるっちゅうことや。打ちにいく面白さを知っとるタイプには、最高の現場やで。

理由2：「Statista MCP」という、AI時代の新しい武器

ここが今日いっちゃん伝えたいとこや。

Statistaは最近、「Statista MCP」という新しい武器を立ち上げた。MCP（Model Context Protocol）は、ざっくり言うと AIに信頼できるデータを直接つなぎこむ共通規格 や。Microsoft CopilotみたいなAIツールに、Statistaの検証済みデータをそのまま流し込める。

生成AIって便利やけど、たまに堂々と嘘つくやろ。あれや、ハルシネーションっちゅうやつ。「その数字、どこソースなん?」に答えられんデータは、ビジネスでは怖くて使えん。そこにStatistaが「出典のはっきりした検証済みデータ」を流す。これが新しい武器の肝や。

これ、ワイらの業界の言葉で言うと、売り込む相手が一気に広がったっちゅうことやねん。今までのリサーチ部門・マーケ部門に加えて、AI戦略チームやデータ基盤チームが新しい顧客になる。BDRからしたら、「王道のデータ営業」と「AI向けの新規開拓」、2つの売り方を持てるわけや。

しかもこれ、絵に描いた餅ちゃう。実績が出始めとる。

• 日経の法人向け生成AI「NIKKEI KAI」との連携（2026年3月）。海外の調査会社として、初めて日経の生成AIに統合された。
• NTTデータとのリセラー提携（2025年11月）。StatistaのデータをNTTデータの生成AIサービスと組み合わせる座組や。

日経とNTTデータが組む相手やで。この領域に、ちゃんと風が吹いとるのが分かるやろ。

どんな仕事で、誰と働くんか

仕事の中身は、ざっくり 8割が新規開拓、2割が既存の深掘り や。

メインの8割は、コール・メール・LinkedInで見込み客を掘って、商談化してAEに渡すアウトバウンド。Statistaは「データ」という武器が分かりやすいから、「御社の業界、世界ではこんだけ伸びてまっせ」と、数字で会話を始められる。残りの2割は、既存顧客のなかから新しいキーパーソンを見つけにいく。特に狙うんは、AIチームやデータ基盤チームや。MCPの新しい武器が、ここでそのまま効いてくる。

そんで、この求人で見逃したらアカンのが 「誰の下で働くか」 や。BDRみたいな最前線のロールは、最初に着く上司で伸びる速さがガラッと変わる。

直属の上司は、カントリーマネージャーの宮本さん。ガートナー・ジャパンで法人営業のトップアチーバーを取った、筋金入りのアウトバウンド営業出身や。C-level（経営層）相手の新規開拓を、マンツーマンで教えてもらえる。外資ITの一歩目で、この距離感で学べるのは相当ぜいたくやで。

こんな経験・素養がある人を求めとる

求めるのは、アウトバウンド営業（BDR/SDR/インサイドセールス）の経験があって、素直に学べて、KPIを追うのが燃えるタイプや。コール・メール・LinkedInで自分から当てにいくのを、しんどくても面白がれる人やな。

SaaSやデータ業界の経験、英語、営業ツール（Salesforce、Clay等）の経験はあったら嬉しい。けど、必須やない。いっちゃん大事なんは、アウトバウンドの経験と、素直に伸びようとする姿勢や。 AIもデータも、入ってから覚えたらええ。

まとめ：AI時代の「データ」の最前線へ

今回のStatista BDR求人は、

• コア事業が堅く、アウトバウンドが活きる
• Statista MCPという新しい武器がある。AIに信頼データを流す側に回り始めた会社や
• 宮本さん（ガートナー出身のトップアチーバー）から、C-levelアウトバウンドを直接学べる

会社の成長に賭ける、っちゅう話やない。AI前提で全部が変わっていく時代に、「データ」という確かなレイヤーで早めにポジションを取る。 その入口として、ええ求人やった。

そんで、この求人にはひとつ象徴的な話があった。最終面接は、来日した杉井さんとの対面で行われた。 Statistaのアジアを統括する杉井さんは、実はワイがTableau時代に一緒に働いた元同僚でな。データを「見せる」側（Tableau）から、データを「供給する」側（Statista）へ移った人や。さっき話したAI時代の「データのレイヤー」を、自分のキャリアで地で行っとる人っちゅうわけや。外資ITで対面の最終を組むってのは、それだけ本気で人を見たいっちゅうサインやった。

その枠を、ウチのチャレンジャーが射止めた。この募集はもう終わっとる。けど、Statistaみたいな「AI時代のデータの最前線」におる会社は、これからもこういうポジションを開けていくはずや。

今すぐ動ける求人やのうても、こういう会社・こういう領域に興味が湧いたんやったら、それだけでも大きい。次にええ求人が出たときに動けるよう、キミのキャリアの方向だけでも一緒に整理できる。気になったら、記事の最後から気軽に連絡してきてや。

ほな、今日はこのへんで。キミからの連絡、待ってるで。

Happy Selling!

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