重要：株式会社ビヨンド・ザ・データは2026年4月1日をもってロイヤリティマーケティング株式会社に吸収合併され、同年4月3日に法人登記が閉鎖されています。本記事は同社の在籍経験者・元従業員・ロイヤリティマーケティングへの転職検討者向けの参考記録として掲載しています。

株式会社ビヨンド・ザ・データ（以下BTD）は、「Ponta」ポイントプログラムを運営するロイヤリティマーケティング株式会社（LM）の100%子会社として設立されたデータアクティベーション特化企業だ。前身となる株式会社dmiの設立は2010年9月、ビヨンド・ザ・データへの商号変更と現法人格での設立は2020年1月1日に遡る。

LMが保有する国内最大級のPontaポイントID（9,000万超）をデータ基盤に据え、アクセンチュアとの協業によるコンサルティングノウハウを融合させたサービスを展開していた。データ戦略の立案から実行・人材育成までを一気通貫で提供する少人数精鋭チーム（約16〜20名）を特徴とし、高水準の報酬体系で優秀なデータ人材を獲得してきた。

吸収合併の経緯・詳細については公表情報が限られているが、LMグループとしてのデータ活用機能の統合・効率化が目的と推察される。現在、旧BTDが担っていた事業はロイヤリティマーケティング本体に引き継がれているとみられる。

企業概要

項目内容
設立2020年1月1日（旧dmiとしての設立は2010年9月）
代表非公開（閉鎖登記のため確認困難）
本社東京都渋谷区恵比寿1-18-14 恵比寿ファーストスクエア7階（解散前）
資本金100万円（転職会議掲載情報）
従業員数約16〜20名（各媒体掲載情報）
上場区分非上場（証券コードなし）
売上高非公開
平均年収非公開（高水準の求人票あり・下記参照）
事業内容データ活用コンサルティング・データサイエンス・アナリティクスサービス
現況2026年4月1日付でロイヤリティマーケティング株式会社に吸収合併・解散

親会社のロイヤリティマーケティング株式会社（本社：東京都渋谷区）は「Pontaポイント」を運営する大手ポイントプログラム企業で、三菱商事グループの一員だ。BTDはそのデータ活用機能を担う専門子会社として機能していたが、グループ内再編により2026年4月に吸収合併となった。

旧BTDが残した事業資産（Pontaデータ活用のノウハウ・アクセンチュアとの協業モデル・高度人材ネットワーク）は、ロイヤリティマーケティング本体に引き継がれているとみられる。転職先としてのビヨンド・ザ・データは現在存在しないが、同社が確立したデータアクティベーションという概念自体は、業界内で一定の影響を与えた先駆的な取り組みとして評価されている。

主な事業内容

BTDは「データアクティベーション」をコアコンセプトに、データ活用に関する4つの領域でサービスを展開していた。単なるデータ分析にとどまらず、クライアント企業の事業成果への直結を重視した上流〜下流一貫型のアプローチを取っていた点が特徴だ。

Pontaの9,000万IDというリアル購買データを事業基盤に持つことで、他社データコンサルティング会社では提供できないインサイトを実現できる強みがあった。

「データを持つ企業」と「データを活用するノウハウを持つ企業」の両機能を一体で保有していたことが、旧BTDの本質的な競争優位だったといえる。

データドリブン戦略コンサルティング

クライアント企業のデータ活用戦略を上流から立案するコンサルティングサービス。Pontaデータを活用したマーケティング高度化支援が中核で、大手消費財・小売・金融企業を主な顧客としていたとみられる。

アクセンチュアとの協業によるコンサルティング手法を組み合わせることで、戦略・設計から実装・評価までの一気通貫支援を実現していた。

データサイエンス・アナリティクス

Pontaの購買ID・行動データを活用した高度なデータ分析・モデリングサービス。データサイエンティストが600〜2,000万円という高水準の年収レンジで採用されていたことからも、同分野への投資の高さがうかがえる。

顧客企業のマーケティング効果測定・顧客セグメンテーション・需要予測などのユースケースへの対応が主だった。

データ活用人材育成

クライアント企業内のデータ活用人材を育成するトレーニング・ワークショップサービス。「魚を与えるのではなく釣り方を教える」アプローチで、顧客企業のデータ内製化を支援した。

社員数20名以下の少人数チームがこのカリキュラム開発・提供まで担っていた点は、高い一人当たり生産性を示している。

情報収集・処理・提供サービス

Pontaデータをベースとした市場調査・消費者インサイト情報の収集・処理・提供事業。法人向けのデータプロダクトとして展開していたとみられる。

株式会社ビヨンド・ザ・データの強みと特徴

強み1. 国内最大級Pontaデータへの独占的アクセス

BTD最大の強みは、9,000万IDを超えるPontaポイントの購買・行動データに独占的にアクセスできた点だ。このデータ規模は国内市場において比類なく、他社データコンサルタントが提供できない深いインサイトを実現できた。

消費者の実際の購買行動データを根拠とする分析は、アンケートや推計に頼る他社サービスと比べ精度・信頼性の面で圧倒的な優位性を持っていた。

強み2. アクセンチュアのコンサルティングノウハウの融合

LMのデータ資産とアクセンチュアのコンサルティング手法を組み合わせたサービス設計は、業界内でも珍しいハイブリッドモデルだった。戦略・分析・実行の全フェーズを高水準でカバーする体制が、大手クライアントからの信頼につながっていた。

コンサルファームのプロフェッショナリズムとデータ会社の実データ保有という、通常は両立しない要素を一体で提供できることが独自の差別化要素だった。

強み3. 少人数精鋭チームによる高い専門性

約16〜20名という小規模組織ながら、データサイエンティスト・ビジネスコンサルタント・戦略コンサルタントが揃う精鋭チームを構成していた。少人数ゆえに一人当たりの裁量・経験の幅が広く、専門家としての成長速度が高い環境だった。

口コミでは「自発的に仕事を取りに行く必要があるが、成長できる環境」との評価が見られ、スキル向上意欲の高い人材には向いた職場だったとみられる。

強み4. 高水準の報酬体系

求人票に記載された年収レンジは業界水準を大きく上回っており、データサイエンティストで600〜2,000万円、ビジネスコンサルタントで400〜600万円という水準だった。成果に見合う高報酬を提供することで、市場で希少なデータ専門人材を獲得・保持していた。

少人数組織ゆえに個人の成果が直接評価されやすい環境も、高い報酬実現の背景にある。

強み5. 恵比寿という立地と充実した制度

東京・恵比寿という好立地に本社を置き、フルフレックス・テレワーク対応・年間休日120日以上という働き方の柔軟性も特徴だった。賞与年2回・各種特別休暇・昇給（評価連動）と、大手グループ子会社ならではの福利厚生が整備されていた。

株式会社ビヨンド・ザ・データの年収事情と働き方・福利厚生

職種別年収（求人票・Indeed掲載情報）

職種年収レンジ
戦略コンサルタント約1,246万円（Indeed掲載参考値）
データサイエンティスト600〜2,000万円（求人票記載）
ビジネスコンサルタント400〜600万円（求人票記載）
経営企画約860万円（Indeed掲載参考値）
事業戦略約772万円（Indeed掲載参考値）
人事採用担当（リーダー候補）500〜700万円（求人票記載）

※Indeed掲載数値は少数サンプルからの推計値であり参考値。求人票記載の数値はレンジであり個人のスキル・経験により異なる。

給与制度

賞与は年2回支給。昇給は評価連動型で、成果に応じた処遇改定が行われていた。少人数チームゆえに個人の貢献度が可視化されやすく、高い成果を出した場合の報酬反映は迅速だったとみられる。残業代・深夜手当も支給対象とされていた。

データサイエンティストに設定された600〜2,000万円という年収レンジは、同職種の国内市場水準（300〜700万円台が多い）を大きく上回っている。これはPontaという国内最大級データへのアクセス権と高い専門性への対価として設定されたものと解釈でき、それ相応のアウトプットと成果が期待されていたことを示している。

年収の注意点

上記年収レンジは旧BTD在籍時の情報であり、吸収合併後のロイヤリティマーケティングでの処遇体系は別途確認が必要だ。大手グループ本体への統合による報酬体系の変化（上方・下方ともに）が生じている可能性がある。

勤務時間・休日・リモート

フルフレックス制度・テレワーク対応・年間休日120日以上という環境が整備されていた。少人数チームのため、案件繁忙期には長時間労働が発生するケースもあったとみられる。

大手グループ子会社ということもあり、労務管理面での基本的な仕組みは整備されていた。一方で、クライアント企業の要求水準が高い案件においては納期に向けた集中的な作業が求められるケースもある。コンサルティング業務特有のプロジェクトサイクルを理解した上で働き方の覚悟を持つことが重要だ。

社風・カルチャー

一言で表すなら「少数精鋭のデータプロフェッショナル集団」

約16〜20名という小規模組織ながら、LMとアクセンチュアの両バックグラウンドを持つ専門家が集まったチームだった。大手グループの安定性とベンチャー的な自主性・スピード感が共存する独特のカルチャーを形成していた。

評価される人物像

「進んで仕事を取りにいく」自発性と、データ・コンサルティングの高い専門性を兼ね備えた人物が評価される組織だった。口コミでは「自主性がない人には厳しい」という指摘もあり、指示を受けて動くタイプよりも課題を自分で発見・解決できるプロフェッショナル志向の人材が活躍していた。

表面と実態の差

「大手バックグラウンドを感じながら働ける」という安定感の一方で、制度面は発展途上で流動的な部分があった。少人数ゆえに組織の方針変更や人員異動の影響を受けやすく、実際に2026年4月の吸収合併という大きな変化を経験したことがその証左でもある。

在籍中に得られる専門的なスキルと、LMグループという大手ブランドを経歴に持てる点は実質的な価値があった。一方、少人数チームゆえのプレッシャー・属人化しやすい業務特性・組織変化リスクは、入社前に十分認識しておく必要があったといえる。吸収合併という結末は、子会社型ベンチャーならではの経営判断リスクが顕在化した事例としても参考になる。

転職難易度

難易度3〜4級（中〜やや高め）

（※当社は2026年4月に解散済みのため、以下は在籍当時の状況を記録するものです。）

旧BTDへの転職難易度は中〜やや高めと評価される。データサイエンスおよびコンサルティングの両スキルを高水準で求める採用方針と、少人数組織ゆえの募集枠の少なさが、採用ハードルを引き上げていた主要因だ。一般的なデータアナリスト求人と比べると、ビジネス課題解決への貢献度を問われる要件が加わる分、応募から内定までの道のりは険しかったといえる。

理由1. 専門性の高い採用ターゲット

データサイエンス・コンサルティングの専門家を主な採用対象としており、業務未経験者の採用余地は限られていた。特にデータサイエンティスト・戦略コンサルタントは高い専門スキルが実質必須だった。求人票に記載された年収レンジ（データサイエンティスト：600〜2,000万円）はその専門性の高さを如実に示しており、相応のスキルと実績を持つ候補者が主な採用対象だったことがわかる。

理由2. 小規模採用で枠が少ない

16〜20名規模の組織のため、欠員補充・事業拡大時にのみ採用が発生する。募集人数が常に少なく、競争率は高かったと推測される。少人数チームの特性上、採用した人材一人ひとりの組織へのフィット感が重視されるため、スキルだけでなくカルチャーマッチの観点からの審査も厳格に行われていたとみられる。

理由3. 選考にSPIを導入

書類選考・1次面接・SPI（適性検査）・最終面接という選考フローで、ベンチャー系企業ながらSPIを活用していた点が特徴的だった。論理的思考力・数値処理能力が適性検査で評価される。コンサルファームやシンクタンクに近い選考水準を意識した採用プロセスであり、データを扱う専門家として「思考の速さと正確さ」を定量的に測定する意図があったと推察される。

株式会社ビヨンド・ザ・データに向いている人

タイプ1. データサイエンスをビジネス成果に直結させたい人

分析を「作ること」で満足するのではなく、クライアントのビジネスKPIを動かすことにやりがいを感じる人に向いた環境だった。Pontaの大規模実データを使って社会的インパクトのある仕事をしたい人には理想的な職場だった。PythonやSQLを使った分析スキルに加え、「その数字が経営にどう影響するか」を語れる人材が特に重宝された。

タイプ2. 自発的にキャリアを切り拓けるプロフェッショナル

指示待ちではなく自分でスコープを定義し、クライアントへの価値提供を主体的に推進できる人材が評価される組織だった。高い自律性を持ち、不確実な環境でも成果を出せる人に向いていた。20名以下の少人数チームであるため、入社早期から「この領域はあなたが担う」という役割が与えられる分、自分で仕事を作っていく姿勢が必須だった。

タイプ3. 大手グループの安定性とベンチャーの裁量を両立させたい人

LMという大手グループ子会社の安定したバックグラウンドを持ちながら、少人数チームならではの広い裁量と責任ある仕事を求める人にとって、唯一無二の環境だった。大手コンサルファームのように「チームの一員として限られた領域を担う」のではなく、戦略から実行まで全工程に携わる経験を積める点が希少だった。

タイプ4. 高水準の報酬でデータ専門性を発揮したい人

市場水準を大幅に上回る年収を実現しながら、データ専門家としての深い専門性を磨きたい人には報酬面でも魅力的な環境だった。「高報酬に見合う成果を出す」というプレッシャーが成長を加速させ、自分の市場価値を継続的に高めたい人には好循環が生まれる職場だった。

タイプ5. 消費者インサイト・マーケティングデータに強い関心がある人

Pontaの実購買データという希少な資産に日常業務で触れられることは、消費者行動研究やマーケティング分析に強い関心を持つデータ専門家にとって大きな魅力だった。小売・飲食・金融・通信など複数業界にまたがる購買データを横断的に分析できる環境は、データ専門家としてのスキルセットをより多様に鍛える機会でもあった。

株式会社ビヨンド・ザ・データに向いていない人

  • 大きな組織の安定感・明確なキャリアパス・整った人事制度を重視する人（少人数組織ゆえ制度面は大手企業と比べて手薄だった）
  • データ分析業務の専門スキルを持たず、業務外で習得する意欲も低い人
  • 指示・マニュアルに従って業務を遂行するスタイルに最適化されている人（自発性が求められる環境のため、受動的なワークスタイルには合わない）
  • 少人数組織特有の組織変化（今回の吸収合併のような）リスクを許容できない人
  • 安定した雇用継続を最優先事項とする人

評価されやすい経験・スキル

  • Python・R・SQLを活用したデータ分析・モデリング経験
  • 機械学習・統計解析の実務経験（回帰・分類・クラスタリング等）
  • BIツール（Tableau・Looker・PowerBI等）を活用したダッシュボード開発経験
  • 大手企業向けデータ戦略コンサルティングの実務経験
  • マーケティング分析（顧客セグメンテーション・効果測定・需要予測）の経験
  • ロイヤリティプログラム・ポイントプログラムの業務知識
  • 消費者行動データ・購買データの分析経験
  • クライアントへのインサイト提案・プレゼンテーション経験
  • データ活用人材育成・トレーニング設計の経験
  • アクセンチュア・マッキンゼー等のコンサルファーム出身者の業務スタイル

旧BTDの採用において最も重視されていたと考えられるのは、「データを使ってビジネス上の意思決定を動かした」具体的な実績だ。分析スキルの有無だけでなく、クライアントや経営層にデータインサイトをどう伝えて変化を生んだか、という「翻訳力と影響力」が評価の核心にあった。現在ロイヤリティマーケティング本体への転職を検討する場合も、同じ観点でのアピールが有効とみられる。

株式会社ビヨンド・ザ・データの選考対策

（※当社は2026年4月に解散済みのため、以下は在籍当時の選考情報の記録です。ロイヤリティマーケティング本体への転職検討者は同社の選考フローを別途確認してください。）

戦略1. データサイエンスの専門スキルをポートフォリオで示す

書類選考では、具体的なデータ分析プロジェクトの成果・使用ツール・貢献した業務インパクトをポートフォリオや職務経歴書で明示することが重要だった。「何を分析したか」ではなく「どんな意思決定・成果につながったか」が評価のポイントだった。

戦略2. SPI（適性検査）対策を事前に実施する

ベンチャー系では珍しくSPIを選考プロセスに組み込んでいた。言語・非言語ともに基本的な対策を事前に実施しておくことが合格率向上につながった。

戦略3. 「自発性」を具体的なエピソードで語る

面接では「自ら課題を見つけ、取り組んだ」経験を問われることが多かったとみられる。データ分析を自主的に開始し、組織に変化をもたらしたエピソードを複数準備することが有効だった。

戦略4. Pontaエコシステムへの理解を示す

Pontaの事業モデル・ポイントプログラムの仕組み・LMグループの戦略についての基礎知識を持った上で面接に臨むことが評価につながった。「なぜBTD（ロイヤリティマーケティング）のデータに興味があるのか」を自分の言葉で語れることが重要だった。

戦略5. コンサルタントとしてのコミュニケーション力をアピールする

データ専門家としての技術力だけでなく、クライアントに対してインサイトをわかりやすく説明し、意思決定を支援する力も重視された。技術職でも「翻訳力」（データをビジネス言語に変換する能力）をアピールすることが差別化要素になった。

戦略6. ロイヤリティマーケティング本体への転職を検討する

2026年4月の吸収合併により、旧BTDの事業はロイヤリティマーケティング株式会社に統合されている。同社のデータ活用・分析部門への転職を希望する場合は、ロイヤリティマーケティング株式会社の採用ページを直接確認することを推奨する。

ロイヤリティマーケティングへの転職を検討する場合は、旧BTDが担っていた「データアクティベーション」機能がグループ内でどのように再定義・再配置されているかを理解した上でアプローチすることが有効だ。面接では「なぜBTDではなくLM本体を選ぶのか」という差別化軸を明確に語れるよう準備しておくと、転職成功率が高まる。

戦略7. 旧BTD在籍者のネットワークを活用する

LinkedInや業界コミュニティを通じて旧BTD在籍者・元社員にコンタクトを取ることで、吸収合併後の実態・ロイヤリティマーケティング内での旧BTD事業の位置づけ・今後のキャリア展望に関する生きた情報を得られる可能性がある。20名以下という小規模組織だったため、在籍者同士のつながりが比較的強い傾向があり、情報収集の入り口として有効なアプローチだ。

まとめ

株式会社ビヨンド・ザ・データは、Pontaの9,000万ID超データという国内最大級のデータ資産を武器に、データアクティベーション特化のコンサルティングサービスを提供してきた少数精鋭企業だった。大手グループの安定性とベンチャー的な自主性・高報酬を兼ね備えた稀少な職場として、データ専門家から一定の評価を受けていた。

しかし、2026年4月1日をもってロイヤリティマーケティング株式会社への吸収合併により法人としての歴史を閉じた。現時点（2026年7月）での転職先候補としてのビヨンド・ザ・データは存在せず、同社が担っていた業務への参画を希望する場合は親会社ロイヤリティマーケティングへの転職を検討することになる。

旧BTDの事業モデルが示した「大規模ポイントデータ×コンサルティング×データサイエンス」という組み合わせは、デジタルマーケティング業界における一つの成功パターンとして評価できる。同様のアプローチを採用するデータコンサルティング会社・マーケティングデータ会社への転職においても、旧BTDで培われた専門性は高い移転可能性（トランスファラビリティ）を持つ。

旧BTDに興味を持つデータ専門家にとっては、ロイヤリティマーケティング本体のデータ活用部門や、Pontaエコシステムを活用したポジションが後継の機会となる可能性がある。転職エージェントを通じてロイヤリティマーケティングの内部情報を収集した上で、転職検討を進めることを推奨する。

データアクティベーション・マーケティングデータ分析の専門性を持つ人材にとって、旧BTDの培った事業ノウハウが今後どのような形でLMグループ内に活かされていくかは、業界として注目に値する点だ。Ponta会員基盤という圧倒的なデータ資産は引き続きロイヤリティマーケティング本体に残っており、その活用を担うポジションは今後も継続的に求められると見られる。