Amazon は、いわゆる“テックカンパニーの雄”として、検索・広告・動画、EC・物流・クラウドといった巨大なプラットフォームを世界規模で動かしています。彼らのプロダクト改善や意思決定は、単なる社内最適にとどまらず、取引コスト、価格形成、参入障壁、情報の非対称性など、市場そのものの動きに直結します。たとえば広告オークションやマーケットプレイスの設計、価格・需要予測、出品者／消費者のインセンティブ設計、さらには競争政策・規制対応まで――ここには経済学の視点が欠かせません。

そして現代の強みは「理論を語れる」だけではなく、「データで検証できる」ことです。大規模ログ、A/Bテスト、因果推論、シミュレーションを用いて、施策がユーザーや市場に与える影響を定量化し、意思決定に落とし込む。つまり、最前線のテック企業では、経済学は“研究室の学問”というより、プロダクトと事業を動かす実務の言語になっています。

このように、 Amazon のような巨大プラットフォームでは、プロダクト設計や市場設計、価格・需要の分析、規制環境への対応など、経済学の視点がそのまま意思決定の中核に入り込み、「Economist（エコノミスト）」そのもの／それに近い職種が実際にあります。

Amazonのエコノミスト職種カテゴリ

Amazonではエコノミストの仕事をかなり具体的にこう位置づけています。

・経済学（応用経済）を市場設計、予測、プログラム評価、オンライン広告などに応用する。

・計量経済モデルの構築やランダム化実験（ランダム化試験）の設計、経済理論の適用で、変化の激しい環境のビジネス課題を解く。

・配属形態は中央の経済チームに限らず、各事業組織に埋め込まれた形でも働く。

・応用科学者・研究者・エンジニア・ビジネス側と密に連携する前提。

上記からAmazonのエコノミスト職は、データ×因果推論×実験×市場/制度設計を武器に、プロダクトやオペレーションの意思決定へ直結させる職種群、というカテゴリーだと整理できます。

Economist / Senior / Principalなどのタイトル

タイトルは概ね責任範囲（影響の大きさ）と期待する自走度で分かれています。

タイトルの違いはだいたい「責任範囲（どれだけ広い領域・大きな意思決定を扱うか）」と「自走度（どれだけ設計から推進までリードするか）」に集約されます。下に行くほど、分析者というより“意思決定を動かす側”の色が濃くなります。

・ Economist I（入口〜ミドル手前の一般ロール例）

Economist I は、幅広いテーマの課題に対して、経営層や事業側、サイエンス/エンジニア、そしてエコノミストのリーダーと連携しながら分析を進めるポジションとして書かれています。領域はAWS、Prime、在庫計画、価格、検索、労働計画、福利厚生など多岐にわたり、ビジネスの現場に近い課題を扱う印象です。
また、いわゆる「世界クラスのデータシステム」を使って計量モデルを組み、施策や意思決定に反映することが想定されています。チーム配置も、中央組織に属するケースと事業側に埋め込まれるケースの両方があり得る、という書き方です。

望ましい要件としては、観察データでの因果推論、統計、ビッグデータ、変化の速い環境への適応力、コミュニケーション力などが挙げられます。

・Economist II（専門トラックが明示される例：予測・マクロ/ファイナンス）

Economist II になると、職務の焦点がより明確になる求人が増えます。たとえば “Forecasting, Macroeconomics & Finance” のように、時系列と経済分析を用いてAmazonのビジネスダイナミクスを記述・解釈・予測する、といった専門トラックが書かれています。

希望要件でも、時系列計量、資産価格、実証マクロなどへの深い知識や、一定年数（例：3年以上）の関連経験が示されるなど、専門性と経験がより強く求められる傾向があります。

・ Senior Economist（より広い責任＋仕組み化）

Seniorになると、単に分析を作るだけでなく、より大きなスコープの問題に取り組み、再現性のある形で組織に実装していく期待が強まります。求人では “econometrics to large data sets” のように大規模データへの適用が前提になり、会社の自動化システム設計への貢献が期待される、といった表現も見られます。

望ましい要件としては、価格・競争・オークション・広告・ゲーム理論・契約設計など、より“市場/戦略”寄りのテーマ経験が列挙されることがあり、論点も一段抽象度が上がる印象です。年数条件として「PhD後に5年以上」などが例示される求人もあります。

・Principal Economist（最上位クラス：戦略・意思決定へ直結／領域をリード）

Principalは、求人ごとに担当領域がかなりはっきり切られ、かつ「その領域をリードする人」として書かれることが多いです。たとえば広告オークション領域の例では、オークション/メカニズムデザインの設計から、テスト、実装、入札アルゴリズムの設計、レポートによる助言、シニアマネジメントへの提言まで、意思決定の中心を担う責任が明示されています。

別の例では、経済モデリング＋実験＋AI/MLを組み合わせて難問に答える “decision intelligence” のチームで、PhD要件に加えてR/StataやPython/SQLといったスキルが具体的に書かれるなど、専門性に加えて実装・推進力まで含めた期待が強いポジションとして描かれています。

Amazonエコノミストで求められる学歴や経験

学歴（ほぼ必須ライン）

PhD（博士号）が基本となります。（Economist I / II / Senior いずれも “Basic Qualifications” に PhD が明記）。

専攻は例として Economics（経済学）が中心で、周辺の定量分野も含まれます。たとえば Economist I では Economics / Quantitative Marketing / Finance なども考えられます。

経験（レベルが上がるほど「ポスドク後◯年」「実務◯年」が乗る）

Economist I（比較的ジュニア）：基本要件としては博士号が中心で、加えて「因果推論・統計・ビッグデータ・コミュ力・研究実績」などが Preferred に並びます。

Economist II：PhDに加え、Preferred として 3+ years of industry / consulting / government / academic research experience など、一定の実務・研究経験を求める例があります。

Senior Economist：Preferred として 5+ yrs of relevant… experience after PhD（博士号取得後の経験年数）を置く例。

Senior Economist（Amazon Japan の例）：4+ years in post-doctoral work experience（ポスドク後4年以上）を明記。

別の Economist 職種例でも 2+ years of industry/consulting/government/academic research のように「2年以上」を置くものがあります。

研究・分析スキル

Amazon.jobs上の説明・要件から、特に頻出するのはこのあたりです。

計量経済・統計モデリングを、大規模データに適用できること（例：apply econometrics to large data sets）。
因果推論（観察データでの causal inference）。
observational causal inference methods が Preferred に頻出。
予測・フォーキャスティング（特に時系列）。
Economist II（Forecasting系）では、時系列計量・マクロ/金融計量・予測などの研究領域を想定。
Experience in prediction and forecasting が Preferred に入る例もあります。
実験設計（ランダム化実験）やプログラム評価も、Economics職全体の説明として明確に言及。
Strong research track record が Preferred に入る求人が複数。

ツール・実装面（“分析して終わり”ではなく、実装・運用も意識）

統計ソフトとして R / Stata / Matlab / SAS のいずれか、という要件例。
役割の説明として「自動化された仕組みに貢献」「プロダクション化」といったニュアンスが出ることがあり、
モデルを作って意思決定や仕組みに落とすところまで期待されやすいです。

修士卒や転職での可能性は?

修士→Amazonで経済分析っぽい仕事は可能か。

ルートA:Economist直行ではなく「Economics Apprenticeship（プレドク）」に入る

Amazonには Amazon Economics Apprenticeship Program（2年）があり、英語の募集で「学部または修士の人で、経済学PhDを目指す人向けのプレドク（RA的）プログラム」と説明されています。

これは「修士からAmazonに入る」現実的な入口のひとつです（ただし職種はEconomist本採用ではなく、PhD進学準備に近い）。

ルートB:「Applied Scientist / Data Scientist」側で入って、因果推論・計量をやる

Amazonには、Economistと同じように因果推論・実験・モデリングを扱う科学系職（Applied Scientistなど）があり、求人によっては PhDまたは修士＋実務年数で応募できる形があります。
またチーム紹介で「Economistを含む学際チーム」と書かれている例もあり、職種は違っても近い領域で働けるケースがあります。

修士＋他社での実務経験からAmazonへ転職は?

修士＋他社で経験を積んでAmazonへ転職、という「現実的な入り方」は十分あります。ポイントは “Economist”タイトルに直行するより、修士＋実務年数で応募できる近い職種にまず入るルートが太いというのもあいます。

パターン1：Data Scientistで入る（最も一般的な「修士＋実務」ルート）

他社でデータサイエンティスト経験（だいたい2〜3年以上）＋SQL/Python/R＋統計/ML を作って、Amazon側では Data Scientist II/III などを狙う形です。
実際に求人でも、修士前提＋「データサイエンス経験」「SQL/Python」「統計/MLモデリング」を求める例が複数あります。

他社で積むと刺さりやすい経験:

・需要予測・LTV・レコメンド・不正検知などのモデルをビジネス施策に接続して改善（売上/利益/コスト削減）

・A/Bテストや観察データでの因果っぽい比較（準実験、セグメント比較など）を「意思決定」に落とす

・SQLでのデータ抽出→Python/Rで分析→ダッシュボード/レポートで意思決定者に提案

パターン2：Applied Scientistで入る（修士＋年数でいけるが、よりML/アルゴリズム寄り）

「Applied Scientist」は求人で “PhD, or Master’s + 4+ years …” の形が多く、修士＋一定年数で応募できる代表例です。
また、Ads/Measurement系などは Economistを含む学際チームと明記されることがあり、「Economistと近い現場で働く」入口になりやすいです。

他社で積むと刺さりやすい経験:

・MLモデル/アルゴリズム開発（分類・回帰・最適化）、プロダクション運用

・実験設計や広告・マーケ測定（インクリメンタリティ等）

・Python/Java/C++などでの実装力（求人で明記されがち）

パターン3：Research Scientistで入る（修士＋“研究経験年数”でいける枠）

Research Scientist系も “PhD, or Master’s + 4+ years of quantitative field research experience” の形が実際にあります。
「論文」だけでなく、社内研究・調査・検証（実験/観察データ）を回してきた人にフィットします。

パターン4：Business Intelligence Engineer（BIE）で入る（修士経済×分析の王道）

BIEは「分析〜可視化〜意思決定」寄りで、修士経済との相性がかなり良いです。求人では Redshift等での分析経験、可視化ツール、t検定/回帰などの統計を求める例があります。
日本向けだと日英バイリンガルを要件に入れる例もあります。

他社で積むと刺さりやすい経験:

・SQL中心に、ETL/データモデル/指標設計を作って運用

・BI（Tableau/QuickSight等）でダッシュボードを作り、施策改善を回す

面接のプロセス

1) まず全体像：Amazonの標準フロー（職種で多少変動）

プロセスは職種により異なる前提のうえで、概ね Online Application →（場合により）Assessments → Phone Screening → Interview Loop という枠組みで説明されています。

通常は電話面談（1〜2回）→ロール別のアセスメントが入ることも→複数名と会うループ面接、という「構造化された道筋」として案内しています。期間感は「だいたい3〜6週間」が目安（ただしシニアほど長くなり得る）とされています。

2) 各ステップで何を見られるか（Economist職目線）

Step A: 応募（Online Application）

• JD（Job Description（ジョブ・ディスクリプション）、職務記述）に合わせて、経済学・計量・統計・実験・機械学習・データ処理のどこが強みかを明確にするのが重要です。

• Economist系のJDは「何をする職か」が比較的ストレートに書かれます（例：大規模データ、モデル推定、実験、意思決定支援など）。

Step B: （入る場合）Assessments

• 役割に応じたアセスメントが入る場合があります。

• Economistは、SQL／データ課題／ケースが“アセスメント的”に扱われることがあります（次のPhone ScreenやLoop内で実施されることも）。

Step C: Phone Screening（電話・オンラインの一次面談）

• 行動面接（Behavioral）やリーダーシップ原則（LP）、技術面接準備などが案内され、一次でもLPが絡む前提です。

•ここで「基本要件」＋（職種によって）技術的な妥当性確認やロール別シナリオも見られる、とされています。

Step D: Interview Loop（最終ラウンドの“ループ”）

• 複数名の社員と個別に会い、それぞれが別の観点で評価して全体像を作る方式。

• 多くの職種で LP（行動）質問は全ラウンドに混ざる前提で準備するのが安全です。LPは採用判断の土台として明言されています。

Step E: Bar Raiser（面接官の役割の一つ）

Economist職でも、ループ内に Bar Raiser面接が入ることが多いです。

• Bar Raiserは「採用チーム外の客観的な第三者」として参加し、LPを軸に長期的な成功可能性も含めて評価されます。

• Bar Raiserは採用判断を推進し、候補者が同等職の“上位”に入る水準かを見ている旨が語られています。

Step F: 面接の実施形態（ツール）

リモート面接の場合、公式には Zoom または Amazon Chime で実施される可能性がある、と明記されています（どちらになるかはリクルーターが案内）。

3) Economist職で“よく見られる中身”（JDベース）

評価されやすい軸はだいたい次の組み合わせです。

(1) 経済学・計量（Econometrics）

• 「大規模データに計量経済学を適用」「自動化システム設計への貢献」等が職務として明記されています。

• 具体例として、別のEconomist求人では DID（Difference-in-Differences）分析や構造モデル推定を書くことが仕事の例として挙がっています。

(2) 実験（Experimentation）・因果推論

• 求人によっては実験・因果推論・政策（施策）効果検証がど真ん中になります。

(3) 予測（Forecasting / Time Series）

• Economist IのJDでも time series 等のスキルセットが価値として列挙されています。

(4) SQL / データハンドリング +（多くは）コード実装

• 「コードを書いて分析・モデル化・検証し、成果を文書化してビジネスへ説明する」ことが職務例に入っています。

4) “体験談ベース”で見る、Economist面接の出題イメージ（参考）

Economistのループがどう構成されがちかの具体イメージとしては有用です（チーム差が大きい点は注意）。例として、あるケースでは以下の流れが紹介されています：

• リクルーター面談で Economistのトラック（Forecasting / Causal / Empirical IO）を選ぶ

• 途中でLP質問＋ロール別の「どう解くか」系の口頭ケース

• ループ内で SQLコーディング →（例：時系列の定常性など）予測モデリング → Bar Raiserの行動面接 → Hiring Manager面接

5) 準備のしかた（Economist職向けに“刺さりやすい”順）

LP用のSTARエピソードを8〜10本用意（数字・規模・期間・意思決定の根拠を添える）
- 「LPが採用判断の基盤」という説明は公式に繰り返し出てきます。
“1本の研究／分析”をエンドツーエンドで語れるように
- 問い → データ → 識別戦略/モデル → 検証 → 限界 → ビジネス含意 → 次アクション（ここがEconomistっぽさ）。
SQL（集計、JOIN、window関数、時系列集計、異常値・欠損の扱い）
トラック別の深掘り
- Causal: DID/IV/RDD/バイアス、妥当性の脅威と対策
- Forecasting: 季節性・外れ値・定常性、評価指標、運用（更新・ドリフト）
- Empirical IO: 価格・競争・需要推定、戦略効果など（JDに寄せる）
リモート面接の環境確認（使う会議ツール、画面共有、音声）
- どのプラットフォームかは案内されるので、事前に合わせるのが安全です。