candidate-for-the-job.pdf

Transcript

1. #BTFDPOOFDUגࣜձࣾ ࠾༻ީิऀ޲͚εϥΠυ ೥݄೔ߋ৽

2. 会社概要 Baseconnect株式会社の概要を説明します。 会社名 Baseconnect株式会社 所在地 【本社オフィス】 〒604-8861 京都府京都市中京区壬⽣神明町1-5 設⽴ 2017年

   1⽉ 17⽇ 役員 代表取締役 國重侑輝 取締役 野中 崇史 社外取締役 ⼭川 隆義 常勤監査役 尾堂 隆久 従業員数 182名 社員 40名 アルバイト142名 資本⾦ 13億1912万円（累計増資額） 株主 • 國重侑輝 • ジェネシアベンチャーズ • ユーザベース • Zベンチャーキャピタル • East Ventures • みずほキャピタル • キャナルベンチャーズ（⽇本ユニシスCVC） • 京銀リース・キャピタル（京都銀⾏グループ） • JAFCO • 池⽥泉州キャピタル • 京信イノベーションCファンド • オリエントコーポレーション • 京都市スタートアップ⽀援ファンド • 伊藤将雄（ユーザーローカル社⻑）

3. Baseconnectの⽬的（Purpose） Baseconnectの⽬的（≒Vision＆Mission） 世界中のデータを繋げることで、 ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。 15世紀にグーテンベルクにより活版印刷技術が⽣まれて「書籍」が普及し、20年前にGoogleが⽣まれて「検索」が普及しました。 ⼈が何かを知る⽅法はここ⼗数年変わっていません。 重たい本を持ってくるか、キーワード検索にヒットしたリンクの⼀覧を1つ1つクリックするか、知⼈に尋ねるかのいずれかです。 Baseconnectは書籍、検索に続く、第3の「知る」インターフェースを創造します。 知る体験を根本から変え、これからの当たり前を発明します。 Baseconnectに課せられたミッションは「世界中のデータを繋げる」ことです。

   世界中のデータを繋げ合わせ、構造化して整理し、世界のデータの中⼼である「Knowledge Base」 を創造します。 そうすることで、世界中の⼈々はダイレクトに必要な情報にアクセスできるようになります。 ⼈から何かを教えてもらうようにして知りたいことを「知る」ことができ、誰もが簡単に安⼼して「知る」ことができます。 「昔は『本』という紙の束から必要な情報を探したり、『検索』という知りたいキーワードを⼊れるとWebページっていう世の中の誰かが書 いた『記事』という⽂章のまとまりが出てきて、それを読んでた時代があったんだよ」 「今みたいに聞いたら何でもすぐ答えてくれるものなんてなくて、昔は『知ること』はとても⼤変で⾯倒なものだったんだよ」 Baseconnectが⽣まれることで、30年後はこんな⾔葉が交わされます。

4. 「知る」市場の歴史 ⼈類の情報収集（情報検索）市場の歴史を紐解くことで、これから何が起きるかを説明します。 ① ⾔語の獲得 ３〜５万年前に⼈類は⾔語を獲得する。感 情表現ができるようになり、そして⾔葉に よる意思疎通ができるようになる。 情報はあくまで⼝頭のみでやり取りされて いた。 ②

   ⽂字と印刷の発明 ⽂字が発明される。活版印刷により紙に情 報を残すことができるようになり、新聞や 本が普及する。 ⼈類は情報を保存して共有できるようにな る。 • 情報を蓄積でき ない。 • 情報を早く広く 共有できない。 ③ Webページの発明 Webページとブラウザが発明され、URLを叩 けばWebページが閲覧可能になった。 ⼈類は情報を即座に取得し、地球の裏側に情 報を共有することもできるようになった。本 や新聞にある情報は「記事」としてWebペー ジにも存在するように。 • 情報のやり取りに時 間がかかる。 • ⼿紙や新聞、本だと 輸送に時間がかかる • 印刷するのが⼤変。 ⑥ ⾳声検索・AIアシスタント ナレッジグラフ GoogleやYahooでは、⼀部のキーワ ード検索ではWebページではなく直 接コンテンツを表⽰（Google＝ナレ ッジグラフ・Yahoo=アンサーボッ クス）。AIスピーカーやAIアシスタ ントの普及。よりダイレクトに知り たいことを知れるように。 • より早く、ダイレ クトに知りたい。 • アプリやサイトに ⾏くのが⾯倒。 • キーボードで打つ のが⾯倒。 • スマホやPCが必 要。画⾯がないと 使えない。 ⑤ メタサーチエンジン ジャンル別検索サービス 検索エンジンやポータルを起点とし ない検索の普及。商品を検索する場 合は「amazon」、飲⾷店を検索する 場合は「⾷べログ」など。特化型の 検索エンジン・データベースサービ スにより、店舗情報や商品、求⼈な どの⼀部の分野でより早くダイレク トに知りたい情報にたどり着けるよ うに。 • 検索結果からWebペ ージを⾒て必要な情 報を探すのが⼿間。 • 絞り込み検索など条 件を絞った検索がで きない。 • ⽬的が明確な場合効 率が悪い。 • 検索キーワードを考 えるのが難しい。 ④ 検索エンジンの発明 インデックス型とディレクトリ型の 検索エンジンが登場。 キーワード検索により、必要とする 情報が載っていそうなWebページに アクセスできるようになる。 Webページの⽬次ができた。 • たくさんのWeb ページがあり、 必要とするWeb ページにたどり 着けない。 • 本でいう、⽬次 が欲しい。 ⼈類はよりダイレクトに知りたい情報にアクセスすべく、発明を繰り返してきた。

5. 「知る」市場の構造 人類の情報収集（情報検索）市場の歴史を紐解くことで、これから何が起きるかを説明します。 【クローラー・⾃動⽣成】 Googleなどのロボット型検索エン ジンがWEBページを収集するプロ グラム。Bot。もしくはAIプログラム。 【コミュニティ】 Web上に⼝コミを書いたり、記事 を書いたりする⼈。報酬は基本的に 発⽣しない。

   【AIデータ作成・更新】 最新技術を利⽤して、データを⾃動 作成したり、データ作成の⼿助けを するプログラムと仕組み。 【⼈⼒】 ⼈がリサーチしたり、ヒアリングし て情報収集をするなどして、記事や データを作成すること。 • 検索エンジン • AIアシスタント • アンサーエンジ ン 広告主 ⼀般 ユーザー 広告料 • メタサーチ • 情報サービス • データベース • コンテンツ 本・雑誌 提携・データ提供 • ⼝コミサービス • 共同編集メディ ア • プラットフォーム 【事業会社】 データ（コンテンツ）作成をしてい る事業会社。 広告料 ⼀般 企業 利⽤ 利⽤

6. Baseconnectが起こす ３つのイノベーション ① ダイレクトに必要な情報に アクセスできる世界をつくる • 検索エンジンとWebページを経由しないダイレクトな検索を実現する • ⼈と会話するように「知りたいこと」を知れるようにする •

   脳とインターネットを接続し、記憶の外部装置となる ② 誰もが安⼼して利⽤できるインターネットへ • インターネットでの情報収集を信頼できるものにする • 知識を「深める」検索から、知識を「広げる」検索を作る ③ AI（機械）のためのインターネットへ • 世界中の情報を本当の意味で整理する • 「⼈」が使うインターネットではなく、「⼈とAI（機械）」の両⽅が 使うインターネットにする

7. Baseconnectが起こす３つのイノベーション 【1つ⽬】 ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界をつくる ⼈と会話するように「知りたいこと」を知れるようにする 例えば職場の近くにある美味しいラーメン屋さんを知りたい時の最も理想の体験は、Googleで調べることでもなく ⾷べログで調べることでもなく、ラーメンに詳しい友達に聞いて教えてもらうことです。今やキーワード検索は最 後の「できればやりたくない⼿段（＝最悪の⼿段）」として使われるようになりました。私たちは⼈とインターネ ットが会話するように知りたいことを知れるエンジン（＝ナレッジ・エンジン）を開発します。 脳とインターネットを接続し、記憶の外部装置となる 「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というBaseconnectの⽬

   的を達するための最もシンプルな⽅法は、脳とインターネットを接続することです。知りたいと思った瞬間、インター ネットの膨⼤な情報から、瞬時に必要なデータを取り出すことのできる世界を実現します。 ⼈類の脳は記憶することを価値とせず、外部化された記憶装置を持つことで、新たな思考を促すことに特化できます。 検索エンジンとWebページを経由しないダイレクトな検索を実現する 「知る」市場の歴史（リンク）からも分かる通り、⼈類はよりダイレクトに必要な情報を得られる⼿段を求め続けて います。「キーワードを考えて検索エンジンに⼊⼒し、そこから無数に出てくるWebページを１つ１つ開き、知り たいことを闇雲に探す」という体験から、検索エンジンとWebページを経由しない、ユーザーが求めることにダイ レクトで返答できる体験を実現します。 ステップ③ ステップ② ステップ①

8. Baseconnectが起こす３つのイノベーション 【2つ⽬】 誰もが安⼼して利⽤できるインターネットへ インターネットでの情報収集を信頼できるものにする インターネットが普及して以降、インターネットでの情報収集は危険であり、情報リテラシーを持たないといけな いと⾔われるようになりました。検索結果には、嘘の情報が⾶び交い、まとめサイトやアフィリエイト記事などの 質の低いお⾦儲けのための記事ばかりが並ぶようになってしまいました。 また、検索は「知識のない⼈に知識を授けるツール」ではなく、「知識の豊かな⼈と乏しい⼈の格差を拡⼤させる ツール」となってしまいました。キーワード検索には⾼い情報検索スキルが必要です。 私たちは、インターネットを危険な場所ではなく、安⼼して情報収集できる場所にします。私達が最終的に最も価

   値を提供したいのが、インターネットでの情報収集を苦⼿とする⼈々です。４歳の⼦供でも安⼼して使える検索エ ンジンを作ります。「知識のない⼈に知識を授けるツール」としての検索を実現します。 知識を「深める」検索から、知識を「広げる」検索を作る キーワード検索は、打ち込むキーワードが思いつかなければ検索できません。今のインターネット検索は知ってい ることをより詳しく知るためのツールです。 私たちは知識を深められることはもちろんですが、「知識を広げられる検索」を作ります。世界を狭める場所とし てのインターネットではなく、世界を広げる場所としてのインターネットで在りたいと考えています。 プル型の検索からプッシュ型の検索の時代へと移⾏し、知りたいことを先読みして知れたり、全く知らなかった 「価値を感じられるものとの出会い」を促進するような検索を実現します。

9. Baseconnectが起こす３つのイノベーション 【3つ⽬】 AI（機械）のためのインターネットへ 「⼈」が使うインターネットではなく、 「⼈とAI（機械）」の両⽅が使うインターネットにする 現在のインターネット上の情報は、⼈が読んで使うための⾃然⾔語を中⼼とした情報となっています。 これからのAIが発達した時代において、インターネットを直接使うのは⼈ではなくAI（機械）が多くを占めること となるでしょう。AIが秘書のように⼈が必要とする情報を検索し、⾳声やホログラムなどの次世代型のインターフ ェースに載せて⼈に提供する時代となります。WebサイトやWebページとキーワード検索を組み合わせた情報収集 は、書籍による情報収集からインターネットでの情報収集の時代となったように古いものとなるでしょう。

   AI（機械）のための情報検索にとって最も必要なのは、AI（機械）が読んで理解できる知識ベースを構築すること です。私たちが創造するナレッジ・ベースは、AI（機械）にとってのGoogleとなります。 世界中の情報を本当の意味で整理する 「世界中の情報を整理し、世界中の⼈々がアクセスできて使えるようにすること」をミッションとするGoogleは あくまで⽬次を作っているに過ぎません。現在のインターネット上の情報はWebページや記事と⾔われるように、 本や雑誌の延⻑線上でしかありません。Web上に展開された本や雑誌（＝Webサイト）の記事の⽬次を作成してい るのがGoogle（＝検索エンジン）です。 私たちが提案する「インターネット上の情報あるべき姿」は、あらゆる情報が繋がり合い・構造化され・整理され た「ナレッジ」であることです。紙の延⻑であるインターネットから、⼈も機械も使える次世代のインターネット を創造します。

10. 解決策 【1つ⽬】 「⼈々が知りたい全ての知識」を集めた、 ナレッジ・ベースを構築する。 ⼈物 私たちは世の中のあらゆるデータを繋げて整理したナレッジベース（知識ベース）である「 Baseconnect」を作ります。 Baseconnectは、⼈物・会社・サービス・商品・映画・ドラマ・テレビ番組・⾳楽・スポッ ト・統計・法律・施設 /

    スポット・事件事故・アプリ・アニメやゲームのキャラなどのあり とあらゆる情報が整理され、垣根を超えて繋げたデータベースです。 会社 豊⽥章男 ⽔嶋ヒロ 絢⾹ 福沢諭吉 トヨタ⾃動⾞ クックパッド ⼤阪府 慶應義塾 ⼤学 クックパッド 株式会社 岩⽥林平 代表者 出⾝⼤学 創業者 出⾝地 出⾝地 代表者 運営サービス 出⾝⼤学 出⾝⼤学

11. 解決策 【2つ⽬】 世界初のデータの製造業 - Data Manufacturing の会社として、 質の⾼いデータを低コストで⼤規模に作る。 人物 福沢諭吉

    ✕ テクノロジー • インターネット上からデータを⾃動で収集して データとして再構築するシステム。 • カテゴリ分類の⾃動化やデータの⼊⼒⽀援。 • ユーザーがデータを⾃動で提供して改善するこ とができる仕組み。 • データの正確性を⾃動判断。⾃動データ更新。 人物 福沢諭吉 ⼈⼒ トヨタ⽣産⽅式を始めとした⽇本の製造業のノウハウをITに応⽤。テクノロジーと⼈⼒のオペレーションを⾼度に組み合わせる。 • データのチェック / 修正 / 校正。 • 数百万⼈のリサーチャーによるリサーチとデー タ作成。フルリモート勤務者も含めたオペレー ションで、質の⾼いデータを作成可能な体制。 • 専⾨家によるデータ作成。

12. 成長戦略 ① 「◦◦を検索するなら」を広げていく 「本を買うならAmazon」からスタートしたAmazonがあらゆる分野に広げたように、 「〇〇を検索するなら」を広げていく。「Baseconnectで⾒つからないものはない」 と⾔われるまでに広げていく。 まずは「会社を探すならBaseconnect」を⽬指し、負の体験が多い領域（＝知るのに 時間がかかる領域）から広げていく。 ʓʓΛݕࡧΛ͢ΔͳΒ ར༻αʔϏε

    飲食店 商品（一般向け） 求人 ホテル・旅行 会社 (案件・取引先 ー 社内) 人物 商品（企業向け） 業界・市場 法律・裁判判例 映画・アニメ 場所 「オブジェクト」と「繋がり」による検索 ⼈はWebページが知りたくて検索している訳ではありません。会社や場所、映画、場 所、商品などを知りたくて検索しています。 大手・中堅向け 中小企業向け 大手・中堅向け 中小企業向け ・ ・ ・ ・ ・ ・ Googleだと、Webページを中⼼に、 画像・動画・地図など、データのフォ ーマットで検索します。 ※ ※⼈物や会社などの実体のある概念・固有名詞を持つもの ・・・

13. 営業向け 企業情報 データベー ス市場 成⻑戦略 ② 2020 2050 B2BのGoogle 「ビジネス検索エンジン」

    としての地位を確⽴ 2040 取引先管理 名寄せ・分析 ツール市場・ データベース 市場 与信市場 （企業） 法⼈営業管理 / BtoBマーケテ ィングツール市 場・データベー ス市場 BtoB マッチング 市場 BtoB コマース 市場 BtoB 検索エンジン 市場 ⽇常の 情報検索市場 （Webメディア市場） 求⼈広告市 場 Eコマース 広告市場 ホテル旅⾏ 広告市場 書籍・ 雑誌市場 「会社での調べもの」⼈件費市場は38兆5000億円 ビジネスパーソンは1⽇平均1.6時間、調べ物（情報検索） を⾏う。⽇本全体の⼈件費換算で約38兆5000億円となる。 （厚⽣労働省・オウケイウェイヴ総研 2019年4⽉） 2050年までに、売上1500兆円・ 時価総額1000兆円・ 従業員数500万⼈の会社へ B2Bの Amazon＆メルカリになる あらゆる情報にダイレクトにアクセスできる ナレッジエンジン。 世界最⼤のデータベースプロバイダーへ。

14. Musubuの特徴 Musubuとは まだ会ったことない「売れる顧客」に出会える。 「法⼈営業」と⼀⼝に⾔っても、その中には「顧客と出会う」ための 事前の情報収集やアプローチ企業のリストアップ、アポ取りから、 「顧客になっていただく」ための商談やクロージング、契約締結まで多様な業務が含まれています。 Musubuはその中でも「顧客と出会う」フェーズの業務を強⼒にサポートするツールです。 ⽇々の 営業活動からデータを蓄積し、独⾃データベースと紐付けることで 「⾃社の商品が売れる顧客」との出会いを実現します。

    POINT 01 POINT 02 POINT 03 成約につながる営業リスト 作成を30秒で ⼿作業だと時間をかけすぎていた リスト作成が、成約やアポにつながる 有効なリストになる上、 たった30秒で作成できます。 充実した140万件を超える 信頼度の⾼い企業情報 事業内容や業績、連絡先などの 充実した企業情報を低価格で 提供します。テレアポや訪問前の 情報収集を効率化。 ⾼度でピンポイントな 絞り込みの提案 売上などの25種以上の絞り込み 軸や、事業キーワード・商品名 などを指定して全国から企業を リストアップ。

15. 全社ビジョン 「世界中のデータを繋げる」 法⼈営業活動において、必要な情報へダイレクトにアクセスできる。 事業ビジョン 事業ビジョン 中⼩企業における 全ての潜在顧客を顕在顧客にして、売上を最⼤化する。 中⼩企業の 売上をあげる 商材の

    ポテンシャルの 最⼤化 商材の価値を 適切な顧客に 届ける 求めている⼈に 求めている モノが届く 顧客発⾒ソリューション＝Musubu

16. Musubuのメインターゲットは、 新規開拓営業への課題意識が⼤きい中⼩企業 ターゲット市場 企業規模⼤きい 企業規模⼩さい 課題意識 ⼩さい 課題意識 ⼤きい サブターゲットとして

    エンタープライズも 想定する（除外しない） 参⼊障壁が低いところから ⾼いところに広げていく メインターゲットのイメージとは ※ ※課題意識とは ITリテラシー+営業リテラシー ・⿊字の中堅中⼩企業（22万社）。 ・営業⼈員が1〜10名以下。 ・営業部⾨がマーケティングを兼任。 ・課題意識が⼤きく、営業リストや ソリューションの導⼊に意欲的。 メインターゲット

17. 新規開拓営業におけるリード獲得段階から アプローチまでをまとめて⽀援します。 サービス領域と提供価値 認識 検討〜⽐較 決定 リード獲得 ⾒込み顧客化 アプローチ 商談

    成約〜管理 エンド ユーザー フロー 営業 フロー 成果の出るアプローチ⼿段を提供する。 様々なアプローチ⼿段がある中で、ユーザー に適した⼿段や下記のようなターゲティング と連動させて営業の⽣産性を改善します。 エンドユーザーのニーズを知りたいを 実現させる営業リストを提供する。 エンドユーザーのニーズからターゲットを 具体的な営業リストにして、 成果の出るアポ取りを実現させます。 PDCAを回し、かつ様々なデータを つなげて深いニーズを実現させる。 動的データや静的データを組み合わせたり、 ユーザーの⾏動などからニーズをより具体化し ユーザーにPDCAサイクルを回すための レコメンデーションが可能となります。

18. Partnership APIとは？ 現在４サービスに採⽤されています。現在も複数の案件が進⾏中です。 あらゆるモノやサービスに繋がる、 「Base」となるデータベース。 Baseconnectとは、世の中のあらゆるモノやサービスに繋がる、世界の基礎 となるデータベース『Knowledge Base』です。Baseconnectはその名の通 り、世の中のデータのBase（基礎）となり、繋がる（connect）することで 価値を発揮します。

    PartnershipAPIとは、世の中のあらゆるモノやサービスがBaseconnectと繋 がることで、そのモノやサービスの付加価値向上に専念できるようにするも のです。 Baseconnectとつながることで、各社が本来膨⼤な⼿間とコストをかけて収 集・解析・修正・整理などをしなければいけなかったデータベース構築作業 をしなくて済み、個々が注⼒すべきことにリソースを割くことが可能になり ます。

19. 実績 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000030679.html https://www.uzabase.com/company/news/speeda-baseconnect/

20. 2018年1⽉ 4⽉ 7⽉ 10⽉ 2019年1⽉ 4⽉ 7⽉ 10⽉ 2020年1⽉ 4⽉

    7⽉ 10⽉ 2021年1⽉ Musubu Partnership API その他 売上実績 サービス別の⽉次売上（MRR）推移 Musubuクローズド β版ローンチ Musubu β版ローンチ Partnership API ローンチ Musubuの導⼊社数は7万社を突破し、東証⼀部上場企業から中⼩企業まで業種も幅広くご利⽤頂くサービスに成⻑しています。

21. 資⾦調達沿⾰ 2017年1⽉ 設⽴ 2017年2⽉ プレシードラウンド 700万円 2018年2⽉ 資本提携 4000万円 2019年8⽉

    シリーズAラウンド 18億円 2017年12⽉ シードラウンド 1億円 2018年10⽉ プレシリーズAラウンド 4.3億円 創業3年で累計約25億円調達済み。 過去の資⾦調達の沿⾰ 株主について Zベンチャーキャピタル、イーストベンチャーズ、ジェネシアベンチャーズ、みずほキャピタル、 伊藤将雄(ユーザーローカル社⻑)、 ユーザベース、キャナルベンチャーズ、京銀リース・キャピタル、池⽥泉州キャピタル、オリエントコーポレーション、 京都市スタートアップファンド、京信イノベーションCファンド、JAFCOなど

22. 組織⽂化 ↑ 存在意義と組織形態と組織⽂化を書いたカルチャーブック

23. ワークライフバランスを⼤切に、あなたらしく働ける。 12時~17時をコアタイムとしたフレックスタイム制を導⼊しています。⼊社時から最⼤5⽇間のリフレッシュ休暇が取得可能で、 社内では⼦育て中の⽅も多く活躍しており、仕事と家庭が両⽴できる制度と環境が整っています。 Why?を⼤切にし、本質的なことに向き合える仕事。 あらゆる仕事に対して⽬的を考えて、本質的な仕事ができるようにメンバー全員で⼼掛けています。 なぜやるのか分からない仕事やただ⾔われたからするだけの作業がなく１つ１つの仕事に納得感をもって取り組める環境です。 将来数百万⼈規模になってもスピード感を失わず、イノベーションを起こし続けるため定められたルールのもとで メンバー1⼈1⼈が⾃律的に動く組織を⽬指しています。社⻑もメンバーの⼀員となり 全員が対等な⽴場に⽴って信頼と尊重をベースに仕事を進めています。 役割を明確にし、全員が対等な⽴場で働く⾃律分散協調型の組織を⽬指す。

    設⽴3年で25億円を調達し、Musubuの導⼊社数は7万社以上。 京都の気鋭のスタートアップ。 私たちは2030年までに世界⼀価値のある会社となり、世界最⼤のデータ製造業の会社になることを⽬指しています。 そのため⽬先の利益や成果ではなく、⻑期的に会社の成⻑に繋がることを⼤切にしています。 組織の特徴

24. メンバー紹介 データ製造部⾨責任者 ⼤⽊ 将之（32歳） ⽴教⼤学卒業。新卒でサイ バーエージェントに⼊社し プロデューサー・ディレク ターとして、ビジネスマン 向けのSNSの⽴ち上げや、 ソーシャルゲームのプロデ

    ュースを⾏う。その後、イ ンバウンド事業のWEBマー ケティング責任者、営業責 任者を経て、Baseconnect にジョイン。 企画デザイン部⾨責任者 伊澤 理奈（42歳） 新卒で電気通信事業会社に 就職、総合職として複数の 業務に従事。その後、数社 への転職を経験することで 通信系エンジニア、営業、 企画・運営、社内システム ディレクター、開発デザイ ンマネジメントなど幅広い 職種に携わる。2020年にUX デザイナーとして Baseconnectにジョイン。 開発部⾨責任者 飯野 晃司（43歳） NTTデータ関⻄にて14年間 開発職・マネージャー職を 歴任。主にBtoBプロダクト のプロジェクトに参画し、 官公庁や救急医療システム の開発にも携わる。 その後、先端技術への興味 から、ITベンチャーに開発 兼マネージャーとして転職 し、遠隔での動画コミュニ ケーションツールの開発を 経験する。 開発チーム マネージャー 奥野 輔（32歳） ⼤阪⼤学を卒業後、⼤阪⼤ 学⼤学院基礎⼯学研究科お よび⼈間科学研究科にて理 系と⽂系の修⼠号を取得。 固体⼒学や空き家問題、国 際協⼒などの分野を研究。 前職ではボスニア・ヘルツ ェゴビナの平和構築に従事 した。Baseconnectにはエ ンジニアとして⼊社し、開 発チームマネージャーとし て活躍中。 プロダクトマネージャー ⽯⽥ 健⼆（39歳） Webシステム企画開発を⾏ うグループ500名規模の会社 に⼊社後、チームリーダー 兼 Webプロデューサー/Web ディレクターとして活躍。 企画提案⽴案〜構築・運営 までを⼀括でマネジメント し、BtoB向けサービスを中 ⼼に多数のプロジェクトを 成功へ導く。⼤学や⼤⼿企 業との案件経験も多数。 ⼤⼿出⾝者からベンチャー出⾝者、若⼿からベテランまで、多様性に溢れたチーム。

25. メンバー紹介 企画チーム 塚本 淳史（30歳） ⼤阪市⽴⼤学卒業。新卒で ワークスアプリケーション ズ⼊社。エンジニアとして 企業向けの⼈事会計パッケ ージの開発を⾏う。 その後、創業から間もない

    Baseconnectにジョインし エンジニアとして現在のサ ービス基盤を築く⼀⽅、チ ームマネージャーとして新 ⼈エンジニアの採⽤・育成 にも尽⼒。 HRチーム 藤下 和代（28歳） 同志社⼤学英⽂学科卒業。 18歳より株式会社Campusに 企画メンバーとして参加。 キャンパスマガジンという Webマガジンを⽴ち上げ る 。 20名以上のアルバイト と300名以上の外部ライター のマネイジメントを1⼈で⾏ う。2015年3⽉に⽉間利⽤者 数220万⼈を達成。 取締役/事業責任者 野中 崇史（39歳） ライザップグループに⼊社 し、買収先であるアパレル 企業のターンアラウンドに リーダーとして従事。経営 のV字回復を実現。それ以前 は、投資ファンド運営会社 の新規事業としてホテルチ ェーンの⽴ち上げ、エリア マネージャー、マーケティ ング責任者として運営など を⾏う。 セールスチーム ⼤原 知花（32歳） 関⻄学院⼤学商学部卒業。 新卒でシナジーマーケティ ングに⼊社し、東京にて法 ⼈営業、カスタマーサクセ ス業務に従事。同部署での 育成⼿腕を認められ、スカ ウトにより⼈材開発室に異 動。異動後は、新卒採⽤や 教育、階層別教育の設計及 び、SNSにおける採⽤戦略 などを担当。 マーケティングチーム マネージャー 菅野 隼⼈（31歳） 京都⼤学卒業。新卒でポケ モンに⼊社し、⼈事部にて 採⽤業務に従事。その後、 ビービット社に⼊社し、 Webマーケティングのコン サルティング業務に従事。 その後、スタートアップの ハロー社の社⻑にスカウト され新規事業の⽴ち上げ、 予算管理、プロデューサー 業務に従事。 ⼤⼿出⾝者からベンチャー出⾝者、若⼿からベテランまで、多様性に溢れたチーム。

26. メンバー紹介 経営管理チーム マネージャー 中辻 仁（37歳） 事業企画室 佐々⽊ ⼤輔（34歳） 企画チーム ⼟井

    孝允（35歳） HRチーム ⼩引 友理（28歳） 開発チーム Tsang Jeun Yun（31歳） ⼤⼿出⾝者からベンチャー出⾝者、若⼿からベテランまで、多様性に溢れたチーム。 ⼀橋⼤学⼤学院商学研究科 にてMBAを取得。新卒にて ⽇本電産に就職し、海外⼈ 事業務を経験。その後、ベ ンチャー企業2社で、新規事 業⽴ち上げ主導や経営企画 に従事。1社⽬では、⽴ち上 げ2年⽬で新規事業の⿊字化 を実現。2社⽬では、中期経 営計画の策定などを⾏う。 その後、LINEにて新規事業 の企画を担当。 関⻄学院⼤学卒業。公認会 計⼠（⽇⽶）取得。EYグ ループに参画後、法定監査 の担当やM&A関連業務に 従事。その後、⼤阪ガスに て、M&Aや在外⼦会社の 管理を担当し、2016年には 英国⼦会社へ出向。その 後、スタートアップにて、 IPOに向けた業務や資⾦調 達を担当し10億円を調達。 東京⼤学卒業。新卒で⽇本 電産に⼊社し、海外営業⽀ 援 や マ ー ケ ッ ト 調 査 に 従 事。2011年より⽶国へ赴任 し、新規開拓営業や営業企 画を担当。その後、慶応義 塾⼤学⼤学院システムデザ イン・マネジメント研究科 にて修⼠号を取得。⼤学院 在学中に、モンスター・ラ ボへ⼊社し、海外での事業 ⽴ち上げに従事。 ⽴命館⼤学卒業。新卒で三 菱東京UFJ銀⾏に⼊⾏し、 個⼈営業に従事。その後、 事業会社の会計・経理等の 知識を深めるため、監査法 ⼈トーマツに⼊社。数多く の企業の経理業務を担当。 Baseconnectには、労務担 当としてジョインし、最短 期間でのISO27001取得に 貢献。 イ ギ リ ス 出 ⾝ 。 デ ザ イ ナー・プログラマーとして Webサイトの作成やマーケ ティング関連のデザインを 担当。2015年に来⽇後は、 IT企業にて、デザインとプ ログラミングに従事し、英 語版のWebサイト作成等を 担当。Baseconnectでは、 フロントエンドエンジニア としてサービスサイトの開 発を担当。

27. オフィスギャラリー ①

28. オフィスギャラリー ② オフィスギャラリー ②

29. React Redux TypeScript JavaScript 課題解決のためモダンな技術も積極的に試し、取り⼊れる⽂化があります。 社内で利⽤しているツール AWS DynamoDB インフラ Docker

    ZABBIX kubernetes AWS バックエンド Ruby Ruby on Rails Neo4j Elastic MySQL Tableau その他 google アナリティクス Asana HubSpot BellFace Google ドライブ Slack DocBase GitHub Google BigQuery Intercom Sketch AdobeXD Abstract Illustrator Photoshop データベース フロントエンド デザイン

30. 福利厚⽣・制度 フレックス コアタイム制 コアタイムは12:00~17:00。 10:00~11:00頃から出勤する メンバーが多くいます。 リフレッシュ休暇 リモートワーク 有給休暇とは別に⼊社時から 最⼤5⽇間のリフレッシュ

    休暇が取得可能。 基本はオフィス出社。 体調不良など状況に合わせて リモートワークが可能。 OKR・1on1 四半期ごとにOKRを設定。 3ヶ⽉に1回、1on1を実施し 相互理解を深めます。 書籍購⼊制度 ドリンク飲み放題 社内勉強会 必要な書籍は無制限で 会社購⼊可。オフィスには 1000冊以上の書籍あり。 ハイスペックPC⽀給 ⼊社時にPC⽀給。エンジニア にはMacBookPro32GBのなど 最適なPCが選択可能。 ウォーターサーバーを完備。 紅茶・コーヒー飲み放題。 開発/エンジニアチームなど で勉強会を定期開催。 メンバーが働きやすい環境作りを⼼掛けています。 情報共有イベント チームOKRなどをメンバー 全員で共有するAllHandsとい うイベントを定期開催。

31. 社員の年齢 20~24歳 3% 25-29歳 33% 30-34歳 30% 35-39歳 18% 40代以上

    15% 年齢層は20代〜50代と幅広いです。 アルバイトの職種⽐率 DMFメンバーが多くいます。 アルバイト 78% 社員 22% 社員40名、アルバイト142名です。 社員の職種⽐率 各チームにバランス良く社員がいます。 男性 77% 女性 23% 社員の男⼥⽐ ⼥性メンバーもたくさん活躍しています。 社員の年収 ~500万 42% 500~550万 27% 550~600万 15% 600万〜 15% 平均年収は約571万円です。 社員数推移 3 11 22 29 40 0 10 20 30 40 50 2017 2018 2019 2020 2021 設⽴から4年で社員数は40名になりました。 離職率 5% 直近１年間での離職者率です。 データでみるBaseconnect ① 2021年の最新データです。 社員/アルバイト⽐率 開発 39% コーポレート 21% デザイン 18% DMF データ製造 8% セールス 5% マーケティング 8% DMF データ 製造 64% 開発 14% オウンド メディア 11% セールス 9% デザイン 2%

32. 既婚率 既婚 67% 独⾝ 33% メンバーの6割以上が既婚者です。 東京 36% ⼤阪 33%

    京都 27% 兵庫 3% 前職の居住地 Uターン、Iターンの⽅も多くいます。 社員満⾜度（2021年1⽉実施・10段階） 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ・⾃分の仕事は重要であると感じるか？ 0 1 3 4 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ・⾃分のやりたいことができているか？ 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ・成⻑できる環境であると感じるか？ 0 1 3 4 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ・⾃分の意⾒が尊重されていると感じるか？ 納得感や、やりがいを持って働くメンバーが集まっています。 データでみるBaseconnect ② 納得感を持って働くメンバーが多くいます。 アルバイトの所属⼤学⽐率 オフィスは京⼤などから好アクセスです。 京都⼤学 58% 同志社⼤学 25% ⽴命館⼤ 7% その他・既卒 11%

33. 年2回(1⽉と7⽉)に評価を実施。評価項⽬は上記4項⽬で評価結果に応じて「給与改定」を⾏います。 360度評価は社内相場アンケートを実施して測っています。報酬は報酬原資を元に360度評価によって分配しており、 報酬決定後にはどういう仕組みで決まったのかメンバー全員に共有する機会を設けています。 360度評価 (貢献・バリューフィット・社内希少価値) を取り⼊れています。 ３６０度評価 ➕ 報酬制度 半年ごとに給与改定を実施

    バリュー フィット ⽬的に対する 貢献 社内 希少価値 社外 希少価値

34. 330 405 450 525 540 548 552 571 0 150

    300 450 600 2017年7⽉ 2018年1⽉ 2018年7⽉ 2019年1⽉ 2019年7⽉ 2020年1⽉ 2020年7⽉ 2021年1⽉ (万円) 平均年収の推移 2017年設⽴以来の年収の推移 万円 万円 万円 万円 万円 万円 万円 万円

35. Baseconnectではカルチャーフィットを⼤切にしてます。 私達が⼀緒に働きたい⼈ Purposeに共感する⼈ 新しい「知る」のあたりまえを作る。情報収集を100倍早く便利にする。世界中のデータをつなげて構造化して整理する。 世界最⼤のデータ製造業の会社になる。1000兆円規模の世界⼀価値ある会社となる。そんなBaseconnectのPurposeへの共感が 私たちの仕事の根底にあります。組織の存在意義と個々のメンバーの存在意義が⼀致した時に⼤きな推進⼒が⽣まれ、 本来成し得ないことを成し遂げられるのではないかと考えています。 ⾃ら学び成⻑できる⼈ セルフマネイジメントができる⼈ 協調できる⼈

    「⼈は育てるものではなく育つもの」「⼈が育つ環境をつくる」というのが私たちの考え⽅です。何事からも学ぶ姿勢を持ち、あらゆる機会を 学習の機会と捉え、変化と成⻑を⼤胆に続けることが⼤切だと考えています。育ててほしい、教えられてないことはできないという⼈には向いてない 会社です。経験から得られる膨⼤な知識を糧に道を切り開き、⾃ら学習して成⻑することで⽬の前の問題を解決できる⼈と共に働きたいと考えています。 私たちの会社では、指⽰命令/上司部下という概念をなくし、⽬的と役割とルールによって、仕事を進めていきたいと考えています。 メンバーはWill（やりたい）・Can（できる）・Must（すべきこと）が重なる場所を⾃らが⾒つけ、価値を発揮すること。 ⽬的と役割とルールの中で⾃分がやるべきことを考え⾏動し、貢献することが求められます。「指⽰に従うのではなく、⾃ら考え⾏動できる⼈」 「⾃分の仕事にオーナーシップを持てる⼈」「意思（Why）を持って働いている⼈」と共に働きたいと考えています。 私たちの組織は⾃律分散協調型組織を⽬指しています。そして、⾃律することと同じくらい協調することを⼤切にしています。 Baseconnectにとって「協調」は私たちが１つの組織となるための鍵です。ルールを守る。周囲からの助⾔を⼤切にして取り⼊れる。 あえて情報を共有し、徹底して情報をオープンにする。みんなができるように仕組み化する。助け合いを⼤切にする。 そんな⼈と共に働きたいと考えています。

36. 募集職種や応募形態によって選考フローは異なります。 主な選考フロー ⼈事、チームメンバーと⾯接。カルチャーマッチなどを軸にヒアリングします。 当社の代表と⾯接。最終確認などを⾏います。 書類上の⼿続きや、希望により、⼊社までの⾯談や課題を実施します。 フォーマット問わず履歴書と職務経歴書をデータにてご提出いただきます。 ① 書類選考 ② ⼀次⾯接

    ③ ⼆次⾯接 ④ 最終⾯接 ⑤ 内定 実際に働くチームメンバーと⾯接。会社の雰囲気を知っていただく機会です。