Google(Alphabet)は、検索と広告を中核に、動画（YouTube）、アプリ配信（Google Play）、ブラウザ、地図、そしてクラウド（Google Cloud）といった“情報と流通の入口”にあたる巨大プラットフォーム群を世界規模で運営しています。Alphabetは複数事業の集合体であり、その最大部分を占めるGoogleは「Google Services（広告・検索・YouTube等）」と「Google Cloud」といった区分で語られることが多く、まさにデジタル経済の基盤そのものを担う存在です。

そのプロダクト改善やポリシー変更は、単なる社内最適にとどまらず、広告オークションのルール（入札だけでなく品質要因も織り込む仕組み）、検索ランキングを通じた情報の見え方、アプリ配信の取引条件などを介して、取引コスト・価格形成・参入障壁・情報の非対称性といった市場の基本変数に直結します。たとえば検索におけるスイッチングコストやユーザーの注意（inattention）が市場シェア形成に影響しうること、またアプリ配信をめぐっては規制当局がプラットフォーム上のルール運用を問題にしうることなど、ここには経済学（市場設計・産業組織・因果推論）の視点が欠かせません。

Googleのエコノミスト職種カテゴリ

Googleでは、いわゆる「Economist」は単一の職種に閉じず、社内横断の意思決定（戦略・プロダクト・政策）を経済分析で支える機能として明確に置かれています。代表例として、GoogleのEconomics Teamは「Alphabet全体の戦略・意思決定に資する経済インサイト／ツールを提供し、重要な政策論点では対外的なエンゲージメントも担う」と説明されています。

仕事の位置づけは概ね次のように整理できます。

Alphabet横断の“経済インサイト”で意思決定を支える（社内×社外）

経済学・計量分析を用いて、プロダクト／事業／政策の論点に対して「意思決定に使える形」で示唆を出す。対外的にも、政策論点に関してエコノミストとして関与する前提が書かれています。

マクロ環境の解釈＋経済インパクト推計（“Impact studies”の設計と実装）

“Macroeconomics and Economic Impact Reporting”の文脈では、ビッグデータを使って経済インパクト調査を設計・実装し、マクロ環境のモニタリングも行う。成果物は、経営層・政策決定者・外部エコノミスト等に向けたレポート／出版物／プレゼンに落とし込む、と明記されています（＝分析で終わらず「伝達」まで職務に含める）。

競争政策・規制／訴訟対応のためのデータ駆動分析（Competition Economics）

Competition Economistの職務説明では、AI・Search・Android・Play・Cloud・Ads等をめぐるハイステークスな法規制・訴訟で、データ駆動の経済分析を設計・実行し、経営層に助言しつつ規制当局対応にも貢献する、とされています。さらにEngineering/Product/Legal/Financeと横断連携して“経済的エビデンス”を作ることが責務に入っています。

AI × 経済（AI and Economy）：研究・データプロダクト・対外発信まで含む

Senior Data Scientist/Research Economistの例では、AIの経済的インパクトを理解するために新しいデータセットや実証手法を開発し、概念フレーム／分類（taxonomies）を作り、学術・メディア・ステークホルダー向けに発信する。加えて、学界・政策機関・シンクタンク等とのパートナーシップ構築まで含む「研究＋政策接続」型として描かれています。

市場設計・メカニズム／アルゴリズム設計（Market Algorithms）

ゲーム理論・メカニズムデザイン・アルゴリズム・MLの交点で「Google内のマーケットプレイスを経済的・計算的に効率化する」研究を行い、実験・シミュレーションを回して、WaymoやAdsなどのプロダクトチームと組んで“理論→PoC→プロダクト適用”まで動かす、とされています。
（オンライン広告まわりでは、ランダム化実験・因果推論が中心テーマとして研究されていることもGoogle Researchの公開論文から確認できます

エコノミスト職のタイトル

Google(Alphabet)における Economist / Senior / Principal 相当のタイトル感

Googleの求人段階名が揃っているというより、職務領域（Competition / Economic Impact / AI Economy / Market Algorithmsなど）＋Senior等で切られ、加えて求人UI上は Early / Mid のようなレベル表示で期待値が補足されることが多いです。たとえば “Mid” は「進捗を自走しつつ、問題解決・後輩メンタリングも担える」水準として説明されています。

そのうえで、タイトル差はやはり①扱う意思決定の重さ（経営・規制・市場設計にどれだけ直結するか）と、②設計〜推進までのリード度合いに集約されます。

・Competition Economist（“規制・訴訟×経済分析”の中核ロール：Economist相当〜上位寄り）

Competition Economics（Economics team内のサブグループ）は、AI / Search / Android / Play / Google Cloud / Ads などをめぐる法規制・訴訟（high-stakes legal and regulatory proceedings）でデータ駆動の経済分析を担い、エグゼクティブへの助言や規制当局とのエンゲージメントに関与する、と明記されています。

役割の書き方も「経験あるCompetition Economistsと協働して分析」「競争政策に関する助言」「Engineering / Product / Legal / Financeと横断連携して“経済的エビデンス”を作る」など、分析者というより“対外・対内の意思決定を動かす証拠づくり”に寄っています。
要件も、修士＋（規制/訴訟や競争当局・経済コンサル等での）経験年数、SQLやPython/Rを使った計量分析が明確に置かれています。

・Senior Economist（Economic Impact Estimation：より広いスコープ＋対外発信まで）

Senior Economist（Economic Impact Estimation）の求人では、Google Economics Team自体が「Alphabet全体の戦略・意思決定のための経済インサイト／ツール提供」および「一部政策論点での対外的エンゲージメント」を担う、と説明されています。

このロールの責任は、ビッグデータを使った経済インパクト推計（impact studies）の設計・実装に加え、マクロ環境のモニタリング、そして成果を経営層・政策決定者・外部エコノミスト・一般向けに「レポート／出版物／プレゼンへ翻訳する」ことまで含まれます。つまり、Seniorになるほど “分析→意思決定資料化→対外的に耐える説明”が職務として前面に出ます。

要件面でも、修士＋4年の実証分析経験がベースに置かれ、PreferredでPhDやより長い経験年数、因果推論（準実験）などが追加されます。

・Senior Data Scientist / Research Economist（AI and Economy：研究設計＋外部連携＋プロダクト戦略接続）

“Senior Data Scientist/Research Economist”の例（GoogleのAI and Economy program）では、単に分析するだけでなく、新しいデータセットや実証手法を“開発”し、概念フレームやタクソノミーを作り、研究成果を論文・メディア記事・ステークホルダープレゼンとして外部発信することが責務に入ります。さらに、学界・政策機関・シンクタンク等との戦略的パートナーシップ構築も明記されており、ここは“自走度”がかなり高い書き方です。

加えて、社内でもResearch / Public Policy / Search / Google Trends / Behavioral Economics等と連携し、研究結果をプロダクト戦略の意思決定に接続する、とされています。

・（Principal相当のイメージ）Research Scientist, Market Algorithms（市場設計を“理論→実験→実装”でリード）

Googleでは「Principal Economist」という表記が求人上で常に出てくるわけではありません。その代わり、市場設計・メカニズムデザインを中核に“マーケットを設計する側”の役割は、Economistタイトル以外（Research Scientist等）で出てきます。

たとえば “Research Scientist, Market Algorithms, Google Research” では、ゲーム理論・メカニズムデザイン・アルゴリズム・MLの交点で、Google内のマーケットプレイスを経済的にも計算的にも効率的にする設計を担うとされます。さらに「大規模テストをセットアップし、有望なアイデアを素早く広くデプロイ」「締切とデリバラブルを管理」「研究成果を共有・出版」など、“研究室の成果”ではなく“現場に落とす研究”として描かれています。

要件でも PhD に加え、「スケールするメカニズム/プロセスを設計・運用した経験」や「研究アジェンダをオーナーシップして立ち上げた経験」が置かれており、実質的に“領域をリードする人”の像に近いです。

（補足：広告オークション領域でも、チームの動きとして「仮説→実験→オークション変更→再テストの反復」を回し、運用形態が“research scientist / data scientist / software engineerのミックス”と説明される例があり、上位になるほど“仕組みを変える側”の色が濃くなることが読み取れます。また、Search Ads QualityのSenior Research Scientist求人でも、研究とプロダクトを橋渡ししつつローンチと出版を両立するとされています。）

Google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”）

GoogleのEconomist／Research Economist系は、求人を見る限り PhD一択ではなく、まず「修士（Master’s）＋実務経験」を最低条件に置くケースが多いです（いずれも “or equivalent practical experience” を併記）。たとえば Senior Economist（Economic Impact Estimation）は最低条件がMaster’sで、PhDはPreferred（望ましい）扱いです。

同様に Competition Economist もMaster’sがMinimumで、PhDはPreferredに置かれています。
また Senior Data Scientist/Research Economist（AI and Economy）でもMinimumはMaster’s、PhDはPreferredという設計です。

一方で、Google Researchのような研究色が強い枠（例：Market AlgorithmsのResearch Scientist）では、Minimum qualificationsに PhD（Economics含む）が明記されることがあります。

専攻（Economics中心＋周辺の定量分野を広く許容）

Economist系のMinimumで許容される専攻は、Economicsに限らず Statistics / Data Science / Public Policy / Business / Finance などが並びます（＝“経済学 + 実証/統計”の近接領域を広めに取る）。

PreferredでPhDを求める場合も、Economicsに加えて上記の周辺分野が同列に挙がる書き方が見られます。

またResearch Economist寄りの求人では、PhDの専門分野として労働経済・政策評価・産業組織・応用計量が例示されています。

経験（役割ごとに“◯年経験”がかなり具体的）

GoogleのEconomist系は「ポスドク後◯年」というより、“職務で使う経験の年数”がストレートに書かれやすい印象です。

Senior Economist（Economic Impact Estimation）：Minimumで「実証分析でプロダクト/ビジネス/政策課題を解く経験」4年、かつ大規模データ分析（R/Python/StataやSQL等）経験を要求。Preferredでは同種の実証分析経験6年＋因果推論（準実験）など。
Competition Economist：Minimumで「規制・訴訟（regulatory or litigation proceedings）」領域で3年、かつSQL＋Python/Rでの計量・統計分析経験。
Senior Data Scientist/Research Economist（AI and Economy）：Minimumで分析・研究・コーディング（Python/R/SQL等）を使って課題解決した経験4年。Preferredで6年。

加えて、求人UIのレベル表示（例：Mid）として「進捗をドライブし、問題解決し、よりジュニアをメンタリングできる」水準だと明記されることもあり、年数だけでなく自走度・牽引力が期待値として書かれます。

研究・分析スキル（頻出テーマ）

Google（Alphabet）側のEconomist/Research Economist系で頻出するスキル要件は、だいたい次の束にまとまります。

計量・高度統計モデリング × 大規模データ（econometric or advanced statistical modeling、big data analysis、データ整形/品質管理まで含む）。
因果推論（準実験を含む）：Senior EconomistのPreferredで “causal inference methodologies and quasi-experimental designs” が明記。
マクロ/経済インパクト推計（Impact studies）：マクロ経済・マクロモデリング経験がMinimumに入る例もあります。
規制・競争政策/訴訟で耐えるエビデンス作り：Competition Economistでは、規制当局対応や競争政策助言に向けたデータ駆動分析が役割として前面に出ます。
研究設計＋外部発信（Research Economist寄り）：新しいデータセットや実証手法の開発、外部向け発信、非技術ステークホルダーへの説明力が強調されます。

ツール・実装面（“分析して終わり”ではない）

ツール要件はかなり具体的で、Economist系でも SQL＋Python/R（＋Stata）が頻出です。

Senior Economist：R/Python/Stata＋SQL（data query languages）を明記。
Competition Economist：SQL＋Python/R を明記。
Senior Data Scientist/Research Economist：Python/R/SQL を明記。

研究色の強いMarket Algorithms系では、さらに「スケールするメカニズム/プロセスを設計・運用した経験」や「査読付き会議/ジャーナル等への投稿実績」がMinimumに入り、“理論・分析＋実装/運用＋研究アウトプット”がセットで期待される形になります。

修士卒や転職での可能性は?

修士→Googleで「経済分析っぽい仕事」は可能か

結論としては可能です。ただしGoogleの“Economist”系求人は、修士卒の新卒直行というより「修士＋実務経験（3〜5年程度）」を前提にした即戦力寄りが多い印象です。たとえば Competition Economist は Master’s＋規制/訴訟対応に関する経験年数＋SQL/Python(or R) をMinimumに置きます。
同様に Senior Economist（Economic Impact Estimation）も、MinimumがMaster’sで、経験年数・ビッグデータ分析（R/Python/Stata＋SQL）・（Preferredで）因果推論（準実験）が明記されています。

なので、修士からの現実的ルートは「Economistタイトルに直行」よりも、近い職種で因果推論・実験・予測・政策/競争の分析経験を作って入るのが太いです。

ルートA：「Student Researcher Program（研究RA的）」で研究実績を作る（主に“PhD志向”向け）

プレドクに一番近い“研究RA的”としては、Google Research側が案内している Student Researcher Program が近いです。これは研究プロジェクトに学生をアサインする枠で、BS/MS/PhD在籍者に加えて、今後MS/PhDに進む予定のpre-academic researcherも歓迎すると明記されています。
実際の募集でも「Student ResearcherはBachelor’s/Master’s/PhDの学生に開かれている」とされています。

位置づけ：修士→（研究実績・共同研究・出版/発表の芽）→研究職/Research Economist寄りへ、という“研究側”の入口

ルートB：「Data Scientist / Forecasting」側で入り、因果推論・計量・実験をやる

Googleで“経済分析っぽい意思決定”に最短で寄せるなら、実務上の王道は Data Scientist系です。Data Scientistの求人では、A/Bテスト（実験設計）と因果推論、Python/R/SQLが要件として明示されることがあり、プロダクト意思決定に直結する形で働く絵が最初から用意されています。

加えて、予測・計画寄りで「経済学っぽさ（需要・マクロ・計画）」を出しやすいのが Forecasting系（Google Cloud等）で、ここでも因果推論/A/B/統計モデリング＋時系列予測がMinimumに含まれます。

ルートC：Competition Economics（競争政策・規制/訴訟）側で入る（“経済学ど真ん中”だが経験前提）

Economistタイトルに最も近い（経済学ど真ん中）入口の1つが Competition Economist 系ですが、ここは修士でも応募できる一方で、Minimumで 規制/訴訟対応の実務経験（例：3年）が置かれ、バックグラウンドとしても経済コンサル・競争当局・規制対応の経験を強く想定しています

面接のプロセス

面接のプロセス（Google/Alphabet版）

1) まず全体像：Googleの標準フロー（職種で多少変動）

Googleの採用はロール差がある前提でも、概ね応募 →（複数回の）面接 → 委員会レビュー →（必要に応じて）チーム調整 → オファーという「段階型」で進む、と理解すると整理しやすいです。ポイントは、面接官個人やHiring Managerの“独断”ではなく、面接フィードバックをまとめた上で委員会が最終判断に関与する設計になっている点です。

また、Googleは「構造化面接（structured interviewing）」を重視し、質問設計や評価（rubric）を通じて、候補者を一貫した観点で見ようとします。評価軸としては 4つの採用属性（General cognitive ability / Leadership / Googleyness / Role-related knowledge）が明示されています。

2) 各ステップで何を見られるか（Economist職目線）

Step A: 応募（Online Application）

ここで重要なのは「経済学っぽいことをやった」ではなく、Role-related knowledge（職務関連知識）として何ができるかをJD(（Job Description（ジョブ・ディスクリプション）、職務記述）に合わせて明確化すること。Googleの評価軸の1つとしてRRK（role-related knowledge）が明記されています。

Economist系だと、後述の通り計量・因果・大規模データ・政策/競争論点・説明力がRRKに乗りやすいです（JDにもそのまま出ます）。

Step B: Recruiter screen（一次：リクルーター）

Google側は候補者体験を「応募受付〜オファー連絡までの全接点」と定義し、何が起きるか／どう準備するかを事前に案内する運用を強調しています（面接準備資料や当日の導線、面接の長さ・会う人数感などをまとめて送る、等）。

ここは“試験”というより、ロール理解・期待値合わせの比重が大きい（ただし職種によっては、以降の面接内容の導入にもなります）。

Step C: Phone / Video screening（電話・オンラインの技術/職種スクリーニング）

Googleの枠組みでは、面接は「正解」よりも 思考プロセス（どう定義し、どう切り分け、どう結論に至るか）を見にいく設計であることが明言されています。

質問タイプとしては、Behavioral（過去の行動）と Hypothetical（仮想ケース）の両方がある、という整理が公式に書かれています。

Economist目線だと、ここで「研究/分析をどう進めるか（識別・モデル・限界・意思決定）」を口頭で試されやすいです。

Step D: Interview loop（最終ラウンド：複数面接の束）

面接官はrubric（評価基準）を前提に面接し、詳細なノートを残し、後段の委員会が「フィードバック全体」をレビューできるようにする、という思想が示されています。

つまり「その場の印象」より、複数面接の評価を束ねて判断する構造です。

Step E: Hiring Committee（委員会レビュー：Googleの特徴）

Google re:Workによる説明では、Hiring committeeはGoogleの採用プロセスに組み込まれている、また Hiring Managerは“no”は言えるが、単独で最終的な“yes”は出せず委員会レビューが必要と書かれています。

委員会は通常4〜5名で、同職能内の委員会（例：Engineering委員会など）として運用され、クロスファンクショナルの観点も入れる、とされています。

委員会が見る「候補者パケット」には、履歴書、面接質問と面接官フィードバック、リクルーターノートなどが含まれ得る一方、Compensationや競合オファーは考慮しないと明記されています。

結果は Hire / No Hire / Hold（追加情報要）のように分かれ、Holdの場合は追加面接で情報を取りにいくこともあり得る、という説明です。

Step F: Team matching（職種・タイミングはケースあり）

Googleはロールによって 委員会レビュー前後にチーム側との会話（team match）が入る、と説明する英語の面接ガイドが一般に存在します（順番は固定ではない、という立て付け）。

あくまで「選考の設計思想（会社として採る／チームに配る）」と相性が良いステップ、と理解するとAmazonのBar Raiserに近い“独立評価”の発想ともつながります（※名称も運用も同一ではありません）。

3) Economist系で“よく見られる中身”（JDベースのGoogle版イメージ）

Googleの「Role-related knowledge」をEconomist系JDに寄せると、面接で刺さりやすい論点はだいたいこの束になります（= JDにそのまま書かれがち）：

Econometrics / advanced statistical modelingで、プロダクト・ビジネス・政策課題を解く経験
ビッグデータ分析（R/Python/Stata + SQLなど）で、データを扱い切って結論まで出す力
因果推論・準実験（quasi-experimental designs）の経験（Preferredに置かれる例がある）
競争・規制寄りなら、Competition Economistのように「市場が健全に機能する状態を支えるための経済的助言」という立て付けのロールもある

4) 準備のしかた（Google版に“おとす”なら）

STARで語れるエピソードは、Googleの4属性（GCA/Leadership/Googleyness/RRK）に対応づけて用意する（特にGoogleynessは「曖昧さ耐性・bias to action・協働性」などのサインを見る、と説明されています）。
研究/分析は「問い→データ→識別/モデル→検証→限界→含意→次アクション」まで、思考プロセスを言語化（Googleはプロセス評価を強調）。
バーチャル面接対策は、Meetの動作確認・画面共有の癖・バックアップ手段（電話など）まで事前に整える（候補者ガイドに具体が書かれています）。