Detailed version_Recruitment Materials for Data Scientists

Transcript

1. ver.1.8 データサイエンティスト向け 採用資料（詳細版）
2. 私たちは「はたらく人の理想」をつくるために、 ITと科学で組織課題に立ち向かうAIテックカンパニーです 会社概要 社名 株式会社ZENKIGEN 代表者名 代表取締役CEO　野澤 比日樹 所在地 本社 設立 2017年10月 資本金 100,000,000円（2025年3月末） 事業内容 〒105-6021 東京都港区虎ノ門４丁目３-１ 城山トラストタワー 21F ZENKIGEN Sazan Beach オフィス 〒253-0055 神奈川県茅ケ崎市中海岸四丁目12986番地52 サザンビーチヒルズ4階11-a 採用DXサービス 「harutaka（ハルタカ）」の企画・開発 パートナーとの共同研究機関 「ZENKIGEN Lab（ゼンキゲンラボ）」の運営
3. ZENKIGENの事業 採用領域と職場領域の組織課題を 高度なテクノロジーで 抜本的に変革します 想像を超えた変化を世界に起こし、 既存の仕組みやルールといった常識にとらわれないことが大切です。 わたしたちは変化を生み出し、より良い未来を見つめながら、 挑戦し続けます。 そしてあり方から問う変革の力で、人や企業の変化を触発し、 社会全体の発展を実現します。 まずは大人が最も時間を使う“働く”領域において “仕組みを抜本的に変革する真のDX”を実現し、 その先にある人と企業の全機現に向けて活動しています。
4. 未来を実装する 人をエンパワーするAIをつくる テクノロジーで遊ぶ 現在の日本・世界の課題をチャンスと捉え、ワクワクする理想の未来を自分たちで描き、技術の 力で実現していきます。 人を置き去りにして効率化や最適化のみを追求することなく、人がイキイキと活動できる社会を 実現するためのAIを開発します。 できることが増えて楽しいから技術を学ぶ。そんな原点を忘れず、技術力を高め自由自在な開発 ができるチームを目指します。
5. 開発方針 サービス活用を見据え、効率よく機能開発を行うために 汎用的な技術開発も行っています 非言語解析 言語解析 対話システム マルチモーダル 基盤モデル開発 非言語指標 （振る舞いの定量化） LLMを用いた テキスト解析技術 言語指標 （発話内容の定量化） 対話技術開発 面接シミュレーション システムの開発 採用分析／Web面接／顧客分析 AI模擬面接 汎用技術開発 サービス向け開発 サービス活用
6. 採用戦略から、選考、振り返りまで支援する トータルソリューションサービスです 採用DXサービス 採用ブランディング 録画選考 Web面接 採用分析 戦略の見直しから、採用業務 の属人化を解消します。 対話型AIで応募者の魅力を引 き出し、パーソナライズ選考を 実現します。 初期選考では見えにくい、応 募者の魅力を引き出します。 面接業務を効率化し、応募者 との対話時間をつくり出しま す。 面接の改善に必要な指標をAI が可視化し、面接品質改善に つなげます。 採用戦略 採用面接 振り返り 採用DXサービス「harutaka（ハルタカ） 」 初期選考 AI面接
7. 技術紹介[harutaka EF / harutaka BI] 応募者の自己紹介動画や面接動画を、AIモデルによって言語・非言語情報として定量化します。ディープラーニング、LLM等のアルゴリズムを活用する ことで、これまで人が直感的に理解していた情報を定量化することに成功しました。応募者動画の定量化によって、より会社に合った応募者を見出す スクリーニングの高度化に貢献します。また面接動画においては面接官の振る舞いを定量化することで、より良い面接体験を設計することに貢献しま す。 AIによる動画の定量化で、採用の高度化を実現 スクリーニングの高度化 タイプ分類 収集した動画データをAI解析 AIスコアを採用の高度化に活用 言語解析 サービス活用 非言語解析 サービス向け開発 非言語解析 サービス活用
8. 新規事業[AI模擬面接] AIアバターによる「模擬面接」サービス
9. 技術紹介[AI模擬面接] LLM等を活用した対話技術と音声合成を組み合わせ、AIアバターによる「模擬面接」サービスを開発しました。発話内容と振る舞いの両面で高度な技 術を実装し、本番に近い面接体験を提供します。さらに、対話内容を解析して要点を整理し、強みの把握や改善を支援するフィードバックレポートも作 成。これにより、受験者は事前に十分な準備を行い、本番の面接で最大限のパフォーマンスを発揮できるようサポートします。 AI模擬面接サービスの開発 AIアバターと模擬面接を実施 模擬面接の発話内容からフィードバックレポートを作成 対話システム サービス活用
10. 技術紹介[研究開発] ZENKIGENが保有する大規模な面接動画データを用いて事前学習を行い、マルチモーダルな基盤モデルの開発にも取り組んでいます。面接場面の コミュニケーションに特化したモデルでファインチューニングすることで、限られたアノテーションデータでモデル開発を行えるよう取り組んでいます。 さらに、Active Learningなどデータ作成の技術開発も進め、指標開発プロセス全体を高度化しています。 非言語の技術開発 01　マルチモーダル基盤モデル開発 非言語解析 汎用技術開発 pre training fine tuning 自社保有の 面談データ マルチモーダル 基盤モデル 指標A 指標B 指標C 非言語指標 02　効率の良いアノテーションアルゴリズム Train model Annotator Pool Labeled data Select interesting items for the annotator to see Pass new labels to model for retraining/update of model systematically reviewed publications Active Learning ：Unlabeled ：Irrelevant ：Relevant
11. 技術紹介[研究開発] ZENKIGENでは、面接内の発話解析を通じて面接品質の改善に向けた分析・示唆を提供するプロジェクトを多数展開しています。特に、発話内容の 高精度な分析を目的として、LLMの活用に関する技術開発に取り組んでいます。基本的なプロンプトエンジニアリングに加え、ファインチューニングや プロンプトの自動最適化技術などの手法の検証を行い、プロジェクトにおける言語解析の効率化と精度向上に役立つ知見を蓄積しています。 言語の技術開発 言語解析 汎用技術開発 01　モデル改善手法の研究 02　プロンプトの自動改善 面接解析 プロンプト 面接書き起こし・ 類似データ 面接解析 LLM LLMによる面接解析 • プロンプトエンジニアリング • ファインチューニング 面接解析 プロンプト 面接 書き起こし 面接解析結果 アノテーション データ LLMによる 面接解析プロンプト 自動改善
12. 強み（1）保有動画データ 解析難易度の高い非構造動画データを 大量に保有し、解析技術を強化 保有データ数 約1,500万データ ※harutakaとインタビューメーカーの保有データ数合算
13. 様々な部署と連携して機能開発を行っています Voc・要望のヒアリング 顧客から機能改善などのニーズを収集 してもらいます。 PoC・分析での協業 新規事業や解析高度化のPoC などを協力して行います。 機能仕様・情報の設計 顧客体験観点から、機能開発の要件を決 めます。 新規機能の開発 心理/生理/社会学などの専門家と協働 し学際的な機能開発を行います。 モデルのDeploy・運用 作成したモデルの運用保守を協力して 行います。 強み（2）開発体制（1/2）
14. 社内のプロフェッショナルとの連携で アイデアをスピーディーに実装 ZENKIGENには、社内にBiz/Dev/デザイナー/リサーチャーなどのタ レントが揃っています。また部署間の連携もスムーズなため、クイックに 新機能の開発をする事が可能です。 プロダクトの基盤として面談プラットフォームサービスを展開しており、 これを元に数百社とのリレーションを構築しています。その顧客基盤を 活用することでコストを抑えたPoCを行うことが可能です。 ZENKIGENは数百万件の動画データを保有しています。 また動画を定量的に解析する知見も蓄積されています。これらのデータ ・知見を活用することで、新しいアイデアや価値の創出に注力することが 可能です。 強み（2）開発体制（2/2）
15. 最先端のテクノロジーを内製で実現するため、多くの専門家と連携 青山学院大学 感性工学 神戸大学 組織行動論 離れた場所に雰囲気を共有 する技術の開発 外部機関 （共同研究パートナー） ZENKIGEN Lab （社内チーム） R&D室 産業・組織心理学 R&D室 医用工学・感性工学 野澤 昭雄 服部 泰宏 岩本 慧悟 橋本 一生 研究領域 面接官の実践知に関する 研究 研究領域 面接評価・コミュニケーション に関する研究 研究領域 職場におけるインタラクション に関する研究 研究領域 研究パートナー 日本工学院 八王子専門学校 計測工学 離れた場所に雰囲気を共有 する技術の開発 小林 彰人 研究領域
16. ZENKIGEN Labの実績 学会発表（主なもの） 原著論文 採 用 学 ・ 組 織 論 感 性 工 学 [合計] 原著論文5件 ／ 学会発表 29件 ／ セミナー登壇 5件／寄稿・メディア露出 5件／書籍 1件／特許申請 2件 実 績 • 新卒採用における選考辞退を抑止する面接官コミュニケーションの探索 生成系AIを用いた面接録画データの 面接官発言の分類を用いた解析, 人材育成学会第22回年次大会, 2024 • プロアクティブさに関する管理職のマインドセットと部下への関与との関連, 産業・組織心理学会第39回大会, 2024 • シャッフル1on1がトランザクティブ・メモリー向上に与える影響, 産業・組織心理学会第38回大会, 2023 書籍 • Analysis of Sound Field Context Information for Conveying Office Atmosphere, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, 2024 • 不快なオフィス環境音暴露時の心理生理的ストレス評価, ヒューマンインタフェースシンポジウム2023, 2023 学会発表（主なもの） • 人材と組織を理解するための道具箱　実践ピープルアナリティクス, 日本能率協会マネジメントセンター, 2023 論文 • 人事プロフェッショナルは人事管理に関わる概念をどこまで知っており，どこまで使っているのか？, 組織科 学, 2024 • 人事プロフェッショナルのしろうと理論と科学的エビデンスはどこまで一致するのか？, 組織科学, 2024 • 大学生の就職活動における暗黙の知能観の役割, 人間環境学研究, 2024 国際会議 • Familiarity-Based Categorization of Sound Field Context Constituting Atmosphere,The 2024 International Conference on Kansei Engineering and Emotion Research, 2024
17. 働き方 データサイエンティストの働き方 働き方／チームイベント 仕事は個別案件が多めですが「DSチーム」として成長できる 環境があります。 フルフレックス リモートワーク可（週2のチーム出社を推奨） チーム内での知見交換会（週1） Slackでの投稿・議論 勉強会（隔週） KPT（隔週） 他部署との知見共有会（月1） 合宿（Q毎） 解析／ 開発作業　60% 自己研鑽　20% （勉強会、もくもくなど） チーム運営　20% （採用、チームMTGなど） 業務内容の割合 （1ヶ月）
18. 働き方 1日のタイムスケジュール 業務開始 業務終了 出社 1on1 w/MGR チーム ランチ 社内 勉強会 タスク 相談会 チーム運用 共有会 業務開始 業務終了 全社朝会 ランチ 進捗共有会 出社時 オンライン時 19:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 出社時はDSメンバーや他チームとのコミュニケーションを重視しています 在宅勤務時はMTGを減らし、作業に集中する時間を確保しています
19. 労働時間制度 休暇 ヘルスケア 手当・補助 スキルアップ 表彰・慰労・その他 ・フルフレックス制度（コアタイムなし） ・リモートワーク ・時短勤務 ・副業制度 ・完全週休2日制（土日）／祝日休暇 ・有給休暇／年末年始休暇 ・育児休暇／介護休暇／慶弔休暇 ・ZENKIGEN休暇 ・有給発生前特別休暇 ・健康診断（年1回）／産業医面談 ・臨床心理士カウンセリング ・各種保険完備（労働保険・社会保険） ・婦人科健診 ・交通費支給 ・歓迎ランチ補助／社長歓迎会食 ・親孝行制度 ・コミュニケーション活性化支援制度 ・部活動制度 ・合宿 ・社内勉強会 ・書籍購入／セミナー参加補助 ・メンター制度／リーダー育成塾 ・キャリアアップ支援制度 ・全機現賞 ・社員総会 ・ファミリーデー ・社員持株会 福利厚生
20. 東京大学大学院理学研究科の博士課程を修了。 その後、スタンフォード大学と広島大学で宇宙物理学の研究に従事。 前職で広告配信のAIモデル開発に携わっていた際、自分の好奇心をより刺激する新た な分野に挑戦したいと考えていた時、動画という非構造化データを活用する ZENKIGENに出会いました。 これまで扱ってきた構造化データとは異なる新たな挑戦に魅力を感じました。 特に、採用業界を変革することで社会を良くするという会社のVisionに共感し、面接動 画を用いたAIモデル開発の可能性にワクワクしたことが入社の決め手となりました。 現在、私はZENKIGENのR&D室の室長として、AIモデル・プロダクト開発に取り組ん でいます。主に、採用DXサービス「harutaka（ハルタカ）」に関するAIモデルの開発を 担当しており、メンバーとともにお客様の声を反映しながらモデルのアップデートを 行っています。 また、当社の強みであるスタートアップのスピード感とプロフェッショナルとの連携を活 かし、データサイエンスチームのマネージャーとして新たな技術や知見の創出にも挑戦し ています。 入社経緯 ZENKIGENでの仕事 勝田 隼一郎 R&D室 室長 経歴 2015年、GMOインターネットグループ株式会社に入社。 データサイエンティストとして、フィンテックやアドテクサービスで データ解析やAIモデルの開発に従事。 2020年11月、ZENKIGEN入社。 採用・人事領域のAIモデル開発に従事している。 現在、R&D室室長。 コミュニケーションを解き明かし、 「人をエンパワーするAI」の社会実 装に挑む 【社員インタビュー】データサイエン ス×ビジネスで社会貢献を目指す Media
21. 2018年に株式会社ALBERT（現アクセンチュア）に入社。 主に通信会社のマーケティング分析や機械学習モデル構築に従事。 常駐していた現場で以前上司であった小荷田さんに声をかけられ、業務委託として関わ るようになりました。 様々な専門のタレントが揃うZENKIGEN Labのメンバーと関わりながらプロジェクト を進めることが新鮮で楽しかった点、会社のVisionに共感した点、動画データから価値 を生み出すという興味深い取り組みに魅力を感じ入社を決めました。 「harutaka」に搭載されているAIモデルの開発、開発したAIモデルを搭載する解析パ イプラインの整備、AIモデルを活用し実際の顧客価値につなげるためのデータ解析など に取り組んでいます。 直近では、面接官 / 応募者の非言語的な振る舞いを分析し、応募者の選考体験を改善 するための指標開発や、LLMを用いた自己紹介動画の発話内容の解析を行っていま す。 入社経緯 ZENKIGENでの仕事 川﨑 健寛 経歴 2020年7月にZENKIGENに入社。 採用・人事領域のAIモデル開発やデータ解析に従事。 Media • 【社員インタビュー】資源開発の 研究職、コンサルを経てデータ サイエンティストへ
22. 2018年 株式会社ワークスアプリケーションズに入社。 チャットボットの応答精度向上に向けた、自然言語処理の研究開発 に従事。 人間のコミュニケーションの根幹である言語を扱う自然言語処理が面白いと思いこれま で研究開発を行なってきましたが、表情や声など様々な情報を組み合わせた解析の重 要性を感じました。 ZENKIGENはまさにそのような動画データを大量に持ち、サービスに繋げようとして いる点がチャレンジングで面白いと思い入社を決めました。 録画選考システム『harutaka EF（エントリーファインダー）』というエントリーシートの 動画版や、面接の録画に対して、応募者や面接担当者が発した内容を解析するためのロ ジック設計やモデル開発を主に担当しています。 応募者の発話内容から企業がそれぞれの応募者の強みなどを定量的に確認できるよう にしたり、面接担当者の発話から面接という場をより良いものにするための評価軸を検 討したりするために、LLM（大規模言語モデル）を用いたモデル開発や解析を行ってい ます。 入社経緯 ZENKIGENでの仕事 栗原 理聡 経歴 2023年3月 ZENKIGENに入社。 『harutaka EF（エントリーファインダー）』に関わる自然言語処理の 研究開発などに従事。 Media 【Data Science Teamマガジ ン】Generative AI 情報共有会 シリーズ 人と人とのコミュニケーションをAI で支える未来へ｜R&D室 データ サイエンティストインタビュー
23. 技術発信 定期的に技術発信を行っています テクノロジーに関する記事を 投稿しています。 https://zenn.dev/p/zenkige n_tech 生成AIに関する記事を 投稿しています。 https://note.com/zenkigen/m/ m3c5c490c4b0d フォローをお待ちしています！ Data Science Teamマガジン Tech Blog X [ZENKIGEN AI] AIに関する情報を中心に 投稿しています。 https://x.com/zenkigen_ai?s =11&t=r2w2RyJ2ManLBx2Na 8qr9Q
24. 技術発信[記事紹介] https://note.com/masakuri/n/n1a40703dccef?magazine_key=m 3c5c490c4b0d Data Science Teamマガジン Tech Blog https://zenn.dev/zenkigen_tech/articles/2025-01-katsuta-rag
25. メンバーインタビュー DSチーム 出向メンバー https://note.com/zen kigen/n/nf84ad7e98 072 他部署ではたらくメンバー のインタビュー記事 https://note.com/noza wahibiki/n/n61e54fae 3127 ZENKIGENで働くメンバーのインタビュー記事や対談記事です 代表取締役CEO× harutaka事業部長の 対談記事 https://note.com/zenkig en/m/m9aff652b263c その他メンバー インタビュー 対談 代表取締役CEO× ZENKIGEN Lab 研究員の対談記事 https://note.com/zenkig en/m/m9aff652b263c
26. 私たちと一緒に挑戦しませんか？ 採用サイトをご覧ください。 https://recruit.zenkigen.co.jp/ カジュアル面談のお申し込みは、下記よりお願いいたします。 ※アンケート記入内容によりご案内できない場合がございますのでご了承ください。 https://hrmos.co/pages/zenkigen/jobs/0000034/apply 応募方法・募集情報 カジュアル面談