SaaS事業部向け会社説明資料

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1. 1 会社紹介資料 for ACES Meet A C E S の S a a S 事 業 部 に ご 興 味 を お 持 ち の ⽅ へ
2. 2 01 COMPANY 会社概要 02 PRODUCT プロダクトーACES Meet 03 DEVELOPMENT 技術／開発プロセス 04 CULTURE 組織とカルチャー 05 RECRUITING 働き⽅と採⽤プロセス ⽬ 次
3. 3 会社概要 会 社 概 要 COMPANY
4. 4 会 社 概 要 会 社 概 要 AI研究と社会実装をリードする東⼤松尾研発AIスタートアップ。 ⼤⼿企業や中央官公庁など取引実績及び受賞実績多数 会社名 株式会社ACES（エーシーズ） 設⽴ 2017年11⽉20⽇ 資本⾦ 1億円 従業員 110名（業務委託・インターンを含む） 事業 独⾃AIアルゴリズムを⽤いた ① DXパートナー事業 ② AIソフトウェア事業 受賞歴 (⼀部) • HONGO AI AWARD • 東洋経済新報社「すごいベンチャー100」 • Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨ 経営陣 ⽥村 浩⼀郎 代表取締役・Co-Founder 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科卒（⼯学博⼠）。松尾研究室 で⾦融⼯学における深層学習の研究に従事。Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨に選出。 松尾 豊 技術顧問 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 ⼈⼯物⼯学研究センター / 技術経営戦略学専攻 教授 他 取引実績 (⼀部) 株式会社三井住友銀⾏、SOMPOホールディングス株式会社、株式会社電 通、株式会社テレビ朝⽇、バンダイナムコホールディングス株式会社、 株式会社⽇本政策投資銀⾏、⼤同⽣命保険株式会社、 経済産業省、陸上⾃衛隊、その他多数
5. 5 ア ル ゴ リ ズ ム で 、 社 会 は も っ と シ ン プ ル に な る V I S I O N M I S S I O N ア ル ゴ リ ズ ム で 、 ⼈ の 働 き ⽅ に 余 ⽩ を 作 る
6. 6 会 社 概 要 VISION アルゴリズムで、 社会はもっとシンプルになる ALGORITHM アルゴリズムの進化 こ れ ま で の 社 会 こ れ か ら の 社 会 COMPLEX SIMPLE 硬直的で 摩擦や断絶がある 物や情報が 氾濫している 構造的で価値が 積み上がっていく なめらかに つながっていく
7. 7 会 社 概 要 MISSION アルゴリズムで、⼈の働き⽅に余⽩をつくる。 価値や利益と 結びつかない 変わらない 作業の繰り返し ⼼がすり減る 新しいチャレンジができない 作業に追われる 余 ⽩ の な い 働 き ⽅ ⼼のゆとり 時 間 創 発 成 ⻑ 利 益 余 ⽩ の あ る 働 き ⽅ 余⽩
8. 8 会 社 概 要 PURPOSE だれもが⾃分の意志で多様な⽣き⽅を⾃由に選択でき、 他者とのつながりの中で、美学を持って本質的な仕事に集中することができる。 ⾃ 由 意 志 的 美 学 的 ⾃ ら の 意 思 で 選 び 、 柔 軟 か つ 主 体 的 に 働 い て い る 本 来 の 価 値 や ⽬ 的 を 追 求 し て い る 個 性 を 開 き 、 こ だ わ り を 持 っ て 仕 事 を し て い る シ ン プ ル な 社 会 で の 余 ⽩ の あ る 働 き ⽅ 本 質 的
9. 9 ⼈ と A I が 協 働 す る 次 世 代 の ビ ジ ネ ス プ ロ セ ス 会 社 概 要 企業の独⾃性や業界・業務の専⾨性を踏まえたエキスパートAIを組み合わせることで、 ⼈とAIが協働する次世代のビジネスプロセスを実現します データベース 複雑・⾮効率な従来のビジネスプロセス エキスパートAIと協働する次世代のビジネスプロセス ベテラン 新⼈ 新⼈ データベース 氾濫するファイル データ化されてないノウハウ ベテラン 構造的なデータ データ化されたノウハウ 「優秀な新卒では」部分的な効率化にとどまる Agentic Workflow プロセスをカバー データの連携 ベテランの業務に対応 エキスパートAI - A エキスパートAI - B
10. 10 A C E S の エ キ ス パ ー ト A I 会 社 概 要 ACESは、それぞれの業界・業務の専⾨性を持った「エキスパートAI」を開発し、 組み合わせて顧客へ提供している会社です OpenAI な ど 汎 ⽤ 的 な ⽣ 成 A I クローズドな 情報や経験はない インターネットに 公開されている情報 教科書に記述されている知識 ⼀般論な考え⽅ ・⼀般に公開されている情報を調べる業務 ・与えられた情報単体を整理する業務 ・⼀般論や型に沿ってアイデアを列挙する業務 「優秀な新卒AI」が業務を部分的に効率化 エ キ ス パ ー ト A I 業界・業務の専⾨性を持つAIで企業の競争優位性を拡張 ⾃社内に蓄積されている 情報やナレッジ お客様の⽣の声 リアルな情報 企業独⾃の業務の 進め⽅やノウハウ ・業界特有のルールや暗黙知を踏まえた業務 ・⾃社に蓄積されたナレッジを理解した業務 ・属⼈的なノウハウを必要とする⾼度な業務
11. 11 ビ ジ ネ ス モ デ ル 会 社 概 要 独⾃開発したデータ・AI統合基盤とそのソフトウェアモジュールを組み合わせ、 ①DXパートナー事業と②AIソフトウェア事業を通して価値提供 業界横断の業務課題を プロダクトを提供することで解決 企業内の知⾒やノウハウを、データとして 蓄積・共有・活⽤できるようにするAI SaaSの提供 AIライセンス契約 特定の業界・顧客の経営課題を お客様とプロジェクトを伴⾛して解決 内 容 データ・AI統合基盤を提供しながら、アジャイルで プロセスの設計・開発・運⽤まで⼀貫して⽀援 契 約 プロジェクト実⾏契約＋AIライセンス契約 AIモジュール群 事業② AIソフトウェア プロダクトを活⽤し プロジェクトを推進 プロジェクトで得た 課題をプロダクト化 事業① DXパートナー 内 容 契 約 顧客や事業に合わせて、 ソフトウェアモジュールを 組み合わせる 組み合わせ
12. 12 A C E S の 強 み 会 社 概 要 ①プロセス設計⼒、②データの構造化、③AIモジュール群がACESの強み AIの得意・不得意を専⾨的に理解した上で、顧 客現場の仕事を深く把握・可視化し、⼈とAIが 協働する淀みなく・速い業務プロセスやデータ フロー、UI/UXを設計します。 顧客企業が持つノウハウや暗黙知など、競争優 位性につながる価値の⾼いデータを整形・構造 化し、デジタル資本として蓄積・共有・活⽤で きるようになります。 東⼤松尾研出⾝の博⼠たちが、AIソフトウェア を独⾃開発してモジュール化。多様なニーズや 課題にあわせて組み合わせ、顧客の業界・業務 に最適なAIを効率的に開発し、実現します。 AIモジュール群 柔軟かつ迅速な開発を実現する データの構造化 データやノウハウの整形技術による プロセス設計⼒ デジタルAI時代の
13. 13 プロダクトーACES Meet プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t PRODUCT
14. 14 PRODUCT OVERVIEW プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t ブラックボックス化する商談を効率的&⾃動的にデータ化 ノウハウを蓄積し活⽤するAI SaaS「ACES Meet」 成約率向上 ⼈材育成効率化 業務負荷削減 (データ⼊⼒⾃動化など) ・・・ 対⾯・窓⼝営業 オンライン商談 インサイドセールス お 客様 と の や り取 りをデー タ 化し、 A Iで 営業 活動を D X ・・・
15. 15 プ ロ ダ ク ト ビ ジ ョ ン プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 営業活動に関わる全ての⼈と 協働するAIパートナー ・ACES Meetは、お客様と向き合う営業メンバーと組織に向けた、 最新のAI技術と営業ノウハウを融合し たAIプロダクトです。 ・営業活動の効率化でお客様と向き合う時間を増やし、資産であるお客様とのリアルなコミュニケーション と営業ノウハウに基づき、受注のヒントを提⽰することで営業の質を向上させます。 ・私達はACES Meetを通じて、全ての営業活動でお客様の真の課題に対する提案が⾏われ、お互いの利益の 最⼤化とお客様との信頼関係が強化される世界を⽬指しています。
16. 16 営 業 現 場 の 課 題 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 営 業 現 場 で は 、 業 務 ⽣ 産 性 の 低 さ と 営 業 ス キ ル の 属 ⼈ 化 が ⼤ き な 課 題 膨 ⼤ な 間 接 業 務 営 業 ス キ ル の 属 ⼈ 化 ブ ラ ッ ク ボ ッ ク ス な 商 談 商 談 以 外 の 間 接 業 務 （ 事 務 ） に よ り 、 ⻑ 時 間 残 業 が 常 態 化 ⽇ 中 に 事 務 作 業 を す る と 顧 客 と 向 き 合 う 時 間 が 取 れ ず 、 ⽬ 標 未 達 営 業 ス キ ル の ば ら つ き に よ り 、 成 績 や 売 り 上 げ が 安 定 し な い 個 ⼈ の 経 験 則 に 基 づ い た 属 ⼈ 的 な 育 成 ⽅ 法 が 多 く 、 育 成 に 時 間 が か か る 商 談 内 容 は デ ー タ が 記 録 さ れ ず 、 記 憶 に 頼 っ た 精 度 の 低 い 振 り 返 り 結 果 的 に 正 し く P D C A が 回 せ ず 、 営 業 戦 略 や 企 画 の ク オ リ テ ィ が 低 く な っ て し ま う
17. 17 A C E S M e e t が ⽬ 指 す 世 界 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 独 ⾃ の A I 技 術 と 蓄 積 さ れ た デ ー タ を も と に ⽣ 産 性 向 上 と 営 業 ス キ ル の 底 上 げ を 実 現 A I が 周 辺 業 務 を 代 替 営 業 ス キ ル の 可 視 化 商 談 の ⾃ 動 記 録 ・ 解 析 デ ー タ を も と に し た 商 談 準 備 （ 提 案 資 料 ・ ア ジ ェ ン ダ 作 成 ） C R M ・ S F A と 連 携 し た 上 司 へ の 商 談 報 告 顧 客 へ の お 礼 メ ー ル 作 成 ⽬ 線 や 表 情 、 話 す ス ピ ー ド や 抑 揚 な ど の 情 報 を 解 析 し 営 業 の ス キ ル を 定 量 で 可 視 化 定 量 情 報 を も と に し た 新 ⼈ 教 育 で 育 成 の 期 間 短 縮 ・ コ ス ト 削 減 蓄 積 さ れ た 複 数 の 商 談 デ ー タ か ら 、 「 売 れ る 商 談 」 の 型 化 を 実 現 ・ 受 注 の ヒ ン ト を 提 ⽰ 商 談 の ⼀ 次 デ ー タ を も と に し た 正 確 な 振 り 返 り ・ 戦 略 ⽴ 案
18. 18 営 業 の 市 場 環 境 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t A C E S M e e t が 狙 う 営 業 の 推 定 市 場 規 模 は 1 5 兆 円 以 上 8 0 0 万 ⼈ 超 に も の ぼ る セ ー ル ス パ ー ソ ン に 向 け て 課 題 解 決 を ⾏ う 出典）https://www.mhlw.go.jp/content/12602000/000463024.pdf Total Addressable Market 約 15兆 円 Total Target User 約 860万 ⼈ 事務従事者 専⾨的・技術的職業従事者 ⽣産⼯程従事者 販売従事者 サービス職業従事者 運搬・清掃・包装等従事者 862万⼈（13.2%） 建設・採掘従事者 輸送・機械運転従事者 農林漁業従事者 管理的職業従事者 保安職業従事者 分類不能の職業 Sales 426 HR Legal tech 426億円 395億円 15兆円
19. 19 成 ⻑ 率 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 2 0 2 2 年 の リ リ ー ス か ら 3 年 、 A R R は Y o Y で 2 . 5 倍 と 順 調 に 成 ⻑ 中 か つ 、 資 ⾦ 調 達 は せ ず ⾃ 社 資 ⾦ で 安 定 性 の ⾼ い 成 ⻑ を 実 現 D X 事 業 の ⾼ い 利 益 率 を も と に 創 業 か ら ほ ぼ ⿊ 字 経 営 加 え て 、 A C E S M e e t は ⾃ 社 利 益 か ら 投 資 す る こ と で 外 部 資 ⾦ 調 達 0 で の 成 ⻑ を 実 現 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 約 2.5倍 ARR 年間経常収益 *FY2023〜FY2024 約 2.2倍 導⼊企業数 *FY2023〜FY2024
20. 20 A C E S M e e t の 強 み プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t AIプロダクトの成功には、「AIアルゴリズムの精度」「業務プロセスに沿ったわかりやすいUI」 「解決したい業務課題へのノウハウ」が重要 商談の仕⽅・営業管理⼿法など、幅広く 受注率を向上させるためのノウハウを徹 底的にリサーチしています。社内だけで はなく、外部の営業コンサルなどの知⾒ を結集させ、あらゆる営業活動に対応が 可能です。 毎週、開発óBizが連携し機能の品評会 を実施。現場で使えるUI/UXになってい るかを社内で徹底して検証しています。 顧客体験を追求し、ユーザーフレンド リーなプロダクトを実現しています。 ⾳声解析/書き起こしの精度は、すべての 機能の源です。ACES Meetは、国内最⾼ 峰の技術者により⾃社内でAI開発、ファイ ンチューニングをしており、信頼のおける 解析データを提供します。 圧 倒 的 な A I 技 術 業 務 に 沿 っ た U I / U X 営 業 ノ ウ ハ ウ の 理 解
21. 21 1 0 年 後 の ⽬ 指 す 姿 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t Deal Success Assistance（DSA/仮）として、商談成功に⽋かせないツールへ CRM・SFAと並ぶ巨⼤市場の創出を⽬指す C u s t o m e r R e l a t i o n s h i p M a n a g e m e n t SFA CRM S a l e s F o r c e A u t o m a t i o n D e a l S u c c e s s A s s i s t a n c e DSA 顧客との関係を構築・強化 顧客情報の管理 商談成功をあらゆる⽅向から⽀援 ACES Meetを営業の必須ツールに 1 5 兆 円 市 場 新 し い 市 場 の 確 ⽴
22. 22 成 ⻑ ロ ー ド マ ッ プ プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 今 は ま だ 第 ⼀ 段 階 。 A I 時 代 の 新 し い 営 業 の 「 当 た り 前 」 を つ く る た め に ⼀ 緒 に 成 ⻑ で き る 仲 間 を 募 集 中 1 s t A I 議 事 録サー ビ ス 2 n d S a l e s E n a b l e m e n t 3 r d C R M / S FA に並 ぶ D SA 商 談 準 備 〜 報 告 ・ お 礼 メ ー ル な ど 、 周 辺 業 務 の A I 化 商 談 の ⾃ 動 記 録 ・ 解 析 に よ る 営 業 P D C A の 正 確 性 向 上 個 社 ご と の 型 に 沿 っ た セ ー ル ス ト ー ク 分 析 営 業 ス キ ル の 可 視 化 ・ 質 の ⾼ い 育 成 に よ る 成 約 率 向 上 蓄 積 し た 営 業 ノ ウ ハ ウ に よ る 営 業 ⽣ 産 性 「 + 5 0 % 」 商 談 内 容 の リ ア ル タ イ ム 解 析 で 業 務 ス ピ ー ド の 更 な る 向 上 D S A と し て の 新 市 場 確 ⽴ 膨 ⼤ な 商 談 デ ー タ を も と に し た 「 売 れ る 営 業 」 の 型 化 ・ 商 談 中 の A I に よ る ア ド バ イ ス マ ル チ プ ロ ダ ク ト 化 に よ る 他 プ ロ ダ ク ト と の デ ー タ 連 携 ・ さ ら な る 業 務 プ ロ セ ス の A I 化
23. 23 組織とカルチャー 組 織 と カ ル チ ャ ー CULTURE
24. 24 組 織 と カ ル チ ャ ー VALUES BE ACES 事 業 内 容 、 意 思 決 定 、 評 価 、 採 ⽤ な ど す べ て の ⼈ に 関 わ る ⾏ 為 は A C E S の V a l u e s が 重 ん じ ら れ る I ssu e d riv en , simp le solu t ion . 最 重 要 の 課 題 発 ⾒ か ら 、 最 ⾼ の 課 題 解 決 を し よ う 。 Gemb a f irst , Try q uick ly . ⾃ 分 の ⾜ で 情 報 を 得 て 、 ⾃ 分 の ⼿ で 検 証 し よ う 。 F a ct b a sed , b uild trust. 客 観 的 事 実 を ⼤ 切 に し 、 信 頼 関 係 を 構 築 し よ う 。
25. 25 組 織 と カ ル チ ャ ー S a a S は 変 化 の 連 続 。 変 化 を 楽 し も う 。 S a a S チ ー ム カ ル チ ャ ー SaaS事業部では独⾃で4つのカルチャーを⾔語化し整理 アーリーフェーズだからこそ、主体性と裁量のあるチームです 全 員 が ア ポ イ ン ト ゲ ッ タ ー 。 ロ ジ ッ ク で 守 っ て 、 ガ ン ガ ン 攻 め よ う 。 デ ー タ は ⼤ 事 、 ⾏ 動 は も っ と ⼤ 事 。 迷 っ た ら G o 。
26. 27 数 字 で ⾒ る A C E S 組 織 と カ ル チ ャ ー 総 勢 約 7 0 名 超 ( 正 社 員 ) の A C E / エ ー ス が 在 籍 事 業 部 別 組 織 で 、 各 チ ー ム が プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル と し て 活 躍 平 均 残 業 時 間 23.5 h/⽉ 世 帯 持 ち ⽐ 率 57.5 % 33 歳 平 均 年 齢 72 名 従 業 員 数 ( 正 社 員 ） IPO準備中のためガバナンス強化を推進 過去10名が育休・産休を取得。パパ・ママ 社員がお⼦さんのお迎えのため中抜けした り、ご家族の体調不良によりリモート勤務 するなど、柔軟に働き⽅を調整しています 20代から40代まで幅広く活躍中 DXパートナー事業 54.2% AIソフトウェア事業 20.8% R&D 13.8% Corporate 11.1% 20代 30代 40代
27. 28 メ ン バ ー 構 成 （ S a a S ） 組 織 と カ ル チ ャ ー A I ソ フ ト ウ ェ ア 事 業 部 は 現 在 1 4 名 の 少 数 精 鋭 1 ⼈ の 参 画 が 事 業 成 ⻑ に ⼤ き な イ ン パ ク ト を も た ら し ま す Biz 9 名 Product 5 名 AIソフトウェア事業 20.8% 14 少 数 精 鋭 の 名
28. 29 組 織 と カ ル チ ャ ー MEMBER BizチームーAIソフトウェアサービス 横浜国⽴⼤学教育⼈間科学部卒。同⼤学 院教育学研究科数学教育修了。在学中に 公認会計⼠試験に合格し、⼤学院修了後 にあらた監査法 ⼈ に⼊所。その後、株 式会社インテリジェンス（現パーソル）、 ベンチャー企業CFOを経て、株式会社 IGPIに参画。IGPIでは製造企業の中国⼦ 会社、国内の複数上場企業の事業再⽣を ハンズオン型で推進した後、BizDevとし てACESに参画。 慶應義塾⼤学SFCを卒業後、楽天株式会社 に⼊社。新サービス開発室にてフリマア プリ「ラクマ」の事業開発・マーケティ ングに従事。スタートアップとエンジェ ル投資家のコミュニティ「ANGEL PORT」 のプロジェクト参画を経て、2017年ACES を共同創業。現在は事業開発/マネジメン トを担当。 ⻘⼭学院⼤学経済学部経済学科卒業。WEB 制作、CRM、MAとデジタルマーケティン グソリューションセールスに範囲広く従事。 SATORI株式会社では、ダイレクトセールス、 パートナーセールス、セールスイネーブル メントと、営業組織の全セクションにて活 動した。 多くの企業が⽬指したい「再現性のある勝 ちパターン形成」を追求するため、AI業界 にキャリアチェンジすべくACESへ参画。 執⾏役員/事業責任者 中川 周 Shu Nakagawa Co-Founder ⻄條 真史 Masashi Saijo Sales Manager 平出 優⼀ Yuichi Hiraide
29. 30 組 織 と カ ル チ ャ ー MEMBER ProductチームーAIソフトウェアサービス グリー、リクルートなどでスクラムマス ターやプロジェクトマネージャーを歴任、 テックタッチではエンジニアリングマ ネージャーで⾼度なスクラムの推進から SREの⽴ち上げやチームの分割まで幅広 く担当。VPoEとして就任後はエンジニ ア全体の組織運営を経験。ACESではプロ ダクトのエンジニアリングマネージャー を担当。 九州⼤学⼤学院⼯学府化学システム⼯学 専攻修⼠課程修了後、東レ株式会社に⼊ 社。化学系の研究職を経験した後、独学 でWebエンジニアへ転⾝。前職の株式会 社FiNC Technologiesでは、サーバーサイド 開発、インフラ構築、テックリードとし て新規サービスの⽴ち上げ等を経験。 ACES ではサーバーサイドを中⼼としたプ ロダクト開発を担当。 ⼭⼝⼤学⼤学院経済学研究科を修了、株式 会社ビズリーチに⼊社。⼈事向けSaaS事業 にフルスタックエンジニアとして従事した 後、旅⾏系スタートアップの株式会社 Hotspringに転職。フロントエンドをメイン に海外旅⾏予約サービスの開発に従事。 2023年6⽉にACESに⼊社。主にプロダクト のフロントエンド開発を担当。 EM ⼩林 浩 Hiroshi Kobayashi 福澤 将史 Masashi Fukuzawa 奥⽥ 真也 Masaya Okuda TechLead TechLead
30. 31 全 社 イ ベ ン ト 組 織 と カ ル チ ャ ー 定 期 的 に 全 社 員 が 集 ま る イ ベ ン ト を 実 施 し 、 メ ン バ ー 同 ⼠ が 交 流 で き る 機 会 を 創 出 K P T 振 り 返 り 会 （ T G I F ） マ ン ス リ ー ウ ェ ル カ ム 締 め 会 Qに⼀度、部署ごとの状況を共有し、 メンバー全員の健闘をたたえる会です。 終了後は、懇親会として普段関わらな いメンバーとも交流できる時間を設け ています。（寿司職⼈をお呼びし、出 張寿司が⾷べれらることも..?!） ⽉に⼀度、新しく⼊社したメンバーの歓 迎会として、お酒や軽⾷も交えてメン バーとの交流を⾏います。 恒例の「嘘あり⾃⼰紹介」ゲームは毎回 ⼤盛り上がり！ 2週間に⼀度、全社に関するKPT*を振り 返り、ACESのバリューに沿って良い⾏ 動を称えたり、改善すべきことを全員で 検討する会 KPT：Keep(よかったこと)/Problem(改善したいこ と)/Try(改善案)の略で、振り返りのフレームワーク
31. 32 働き⽅と採⽤プロセス 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス RECURUITING
32. 33 働 き ⽅ の 特 徴 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス 働 く 場 所 ・ 時 間 を 柔 軟 に 設 定 し 、 メ ン バ ー そ れ ぞ れ が ⾃ 分 ら し く 働 け る 環 境 を ⽬ 指 す 週 2 回 リ モ ー ト の ハ イ ブ リ ッ ド （ 出 社 時 間 ・ 曜 ⽇ は ⾃ 由 ） 勤 務 時 間 働 く 場 所 休 ⽇ 有 給 休 暇 副 業 サ ポ ー ト C O R E T I M E 11 : 0 0 - 15 : 0 0 完 全 週 休 2 ⽇ 制 （ ⼟ ⽇ 祝 ） M T W T F S S ⼊ 社 即 ⽇ 1 3 ⽇ 間 付 与 フ レ ッ ク ス 制 度 13days 副 業 O K G i t H u b c o p i l o t の 利 ⽤ （ 主 に エ ン ジ ニ ア 向 け ）
33. 34 評 価 制 度 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス 成果⽬標・能⼒・⾏動⽬標・Value体現の3つを軸に評価を⾏う 期待役割に応じた等級及び等 級定義に基づく能⼒・⾏動⽬ 標の設定。達成度に応じた評 価倍率の決定。 能⼒・⾏動⽬標 昇格・昇給 KPI、OKR、重要業務の達成 度に応じた賞与倍率の決定。 成果⽬標 賞与 Valueの体現度に応じて評価。 Value体現 昇格・昇給
34. 35 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス トータル 約3-4週間 書 類 選 考 履歴書・職務経歴書のご 提出をいただきます 1 次 ⾯ 接 スキルフィットの確認を ⾏います。※事前にミキ ワメ（性格診断）を受験 いただきます（所要時間5 分程度） 2 次 ⾯ 接 弊社の価値観/カルチャー とのフィット度合いの確 認を⾏います。 ３ 次 ⾯ 接 代表取締役 ⽥村との最終 ⾯接となります。 ※事前にリファレンスチ ェックを⾏っていただき ます。 選考結果のお知らせ ご応募いただいてから3週 間~4週間ほどで選考結果 をご案内いたします。 選 考 フ ロ ー
35. 36 OFFICE 2021年にオフィスを拡 ⼤・移転しました。 ワンフロアで、清潔感と 開放感のある環境です。 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス
36. 37 みなさまのご応募 お待ちしております