BrainPad_DE_202206ver

ブレインパッドDE本部紹介資料

Transcript

1. ©2022 BrainPad Inc. 株式会社ブレインパッド データエンジニアリング本部（DE本部） 紹介資料 2022年6月更新
2. ©2022 BrainPad Inc.
3. ©2022 BrainPad Inc. 会社概要・特徴 商号 株式会社ブレインパッド（英文 BrainPad Inc.） 本社所在地 東京都港区六本木三丁目1番1号 六本木ティーキューブ 電話番号 03-6721-7001（代表） 設立 2004年3月18日 上場 2011年9月 東京証券取引所 マザーズ上場 2013年7月 同 市場第一部上場 2022年4月 同 プライム市場上場 （証券コード：3655） 資本金 597百万円（2022年3月31日現在） 従業員数 449名（2022年3月31日現在） 主な 加入団体 一般社団法人データサイエンティスト協会 一般社団法人日本ディープラーニング協会 エンタープライズ企業を中心に1000社以上のデータ活用支援実績 出社/リモート双方のメリットを取り入れた、オフィス移転を実施 （2022年5月）フリーアドレス、フレックスタイム制を採用 概要 特徴 創業以来17年連続増収、直近3年の売上高成長率164% データ分析専業の会社として国内初の東証一部上場（2013年） 150名を超えるデータサイエンティストは国内随一 ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等多様な人材が集ま るプロフェッショナル集団。個々が学び、組織に還元する文化があ り、社内勉強会は1年に約200回開催 データサイエンティスト協会の発足、日本ディープラーニング協会 の理事として関与するなど、業界の発展に向けた活動も実施 https://www.brainpad.co.jp/news/2022/03/24/16910
4. ©2022 BrainPad Inc. データ分析、システム開発を含むコンサルティング、人的支援を通じて顧客企業のデータ活用を支援 事業：企業のDX推進・データ活用を総合的に支援するビジネス 自社プロダクトや独自性の強い海外プロダクトの提供を通じて顧客のデータ活用を支援 ビジネスコンサルタント ITコンサル / PM / データエンジニア データサイエンティスト / 機械学習エンジニア システムエンジニア コンサルタント / データサイエンティスト コンサルタント / プリセールス/インプリメント プロダクト開発エンジニア / テクニカルサポート カスタマーサクセス プロフェッショナルサービス事業 プロダクト事業
5. ©2022 BrainPad Inc. 代表的な取引先 （順不同）
6. ©2022 BrainPad Inc. データエンジニアリング本部 （DE本部）
7. ©2022 BrainPad Inc. アナリティクス 本部 データエンジニアリング 本部 プロダクトビジネス 本部 ビジネス統括本部 国内随一の数を誇る データサイエンティストを中心とした 最高レベルのアナリティクスサービス データ領域を専門とする システム開発、 システムインテグレーション 企業のDXを推進する プロダクトの開発、リセラー データ可視化 BIツール 業務自動化 モデルの仕組み化・機械学習システム CRM・MA業務支援 データ分析基盤 DWH データエンジニアリング本部 データ活用をシステム側面から支援するエンジニア部隊 データ収集プロセス 分析プロセス 活用プロセス
8. ©2022 BrainPad Inc. 【RPA部】RPAソリューション部 データエンジニアリング本部 組織図・採用ポジション （部署名） （募集求人名） 【SD部】ソリューション開発部 ・AI・データ活用の社会実装を担うITコンサルタント ・DX開発案件のプロジェクトマネージャー候補 ・データ活用プロフェッショナル＜データエンジニア＞ ・データ分析基盤構築エンジニア ・クラウドMLエンジニア 【EP部】エンジニアリング推進部 ・データ分析基盤のアプリケーション保守/データ活用支援 ・データ分析基盤のアプリケーション開発リードエンジニア 【AA部】アナリティクスアプリケーション開発部 ・AIシステム開発案件のプロジェクトマネージャー ・AIシステム開発案件のアプリケーション開発エンジニア ・AIシステム開発案件のクラウドインフラエンジニア ・AIシステム開発案件の運用保守エンジニア 【AE部】アナリティクスエンジニアリング部 ・AI、機械学習案件のプロジェクトマネージャー ・アナリティクスエンジニア 横断組織 データ基盤構築 データ可視化 機械学習 システム 業務自動化 データエンジニアリング本部
9. ©2022 BrainPad Inc. データエンジニアリング本部の技術スタック Power BI Data Portal Quicksight Product・Framework・Others Power Shell Azure PostgreSQL Synapse Analytics Brain Robo (RPA) Cloud DB Programming BI Tools
10. ©2022 BrainPad Inc. データエンジニアリング本部の業務特徴 • 構想策定 / 提案、要件定義から開発・運用・保守、さらに活用支援まで全工程を一気通貫で案件に関わることができる。 • データの活用を目的としたシステム提案・構築を行っており、単なるシステム開発ではない。 • どのように活用され、クライアントビジネスにどのようなインパクトを与えているのかが見届けられる。 データ活用のためのシステムを提案し、構築・活用までを見届ける クライアントとの距離が近い 裁量が多く、プロジェクトに意向が反映される • 10名程度までのプロジェクトが多いため、メインキャストとして関わることができる。 • 任された領域に対して自身の意見を反映させやすく、個人の裁量が大きい。 • 本人の能力や意向に沿ったプロジェクトアサイン・ポジションとなるようにアサインが検討される。 • 構想策定から関わるため、クライアントとは単なる受発注の関係でなく、パートナーとしての関係が築ける。 • 開発工程においても提案型で進める文化であり、クライアントと一緒にシステムを作り上げていく実感が持てる。 • 1ショットではなく、長くお付き合いになるお客様が多い。
11. ©2022 BrainPad Inc. ◆データ分析基盤（DWH・BI）の構築運用 散在しているデータを統合して一元管理できる環境を構築し、統合したデータを基にBIによるデータの可 視化を行い、意思決定を支援する。 構想策定 / 提案、要件定義から開発・運用・保守まで開発全工程を基本としている。 また構築することを目的にしておらず、ビジネス課題解決の手段の一つの位置づけとしている。 ◆業務支援 データ加工・抽出、集計・分析、マーケティング施策接続など、データにまつわる顧客業務を広く 支援する。特にCRM領域での業務支援を強みとしている。 データ可視化 BIツール 業務自動化 モデルの仕組み化・機械学習システム CRM・MA業務支援 データ分析基盤 DWH データ収集プロセス 分析プロセス 活用プロセス ソリューション開発部（SD部） クラウドを活用したソリューション開発を行う組織 具体的には･･･
12. ©2022 BrainPad Inc. 開発・導入 • 施策検討支援 • 分析ダッシュボード作成 • データ基盤システム開発 • MA導入 運用・保守 施策ご支援 エラー発生時対応 コンサル/分析 • 現状把握・将来予測ワークショ ップ、保有データ分析 • システム要件定義 システム 業務 プロジェクト事例：マーケティング統合基盤構築 MA（マーケティング オートメーション） 店舗データ 他データソース ECデータ プロジェクト内容 • 売上集計 • 顧客分析 • 効果測定 • 新規顧客リピート化 • 固定化・育成 ⮚ 分析・施策PDCA • 既存顧客アップセル • 離脱防止 • クロスチャネル化 ⮚ 実施施策（アクション） 収集 蓄積 加工 レコメンド 株式会社SABON様 ✔ コンサル/分析・要件定義から関与し、開発期間を経て、現在は運用保守を継続中 ✔ 開発完了まで約8ヶ月 提供 • 顧客 • 購入 • 顧客 • 購入 • Webアクセスログ • 天候など3rdPartyデータ データウェアハウス データマート ・・・ 分析ダッシュボード 連携 分断されていた直営店舗とECデータを統合し、新たな顧客管理基盤を整備することで、顧客軸でデータ分析に基づき 戦略策定を可能とする仕組みと、店舗・Web・メール・LINEのマルチチャネルで最適な施策実行を実現した。
13. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：マーケティング基盤構築＆施策実施支援 リテール部門でのマーケティング分析活用支援 https://www.brainpad.co.jp/news/2019/12/13/10824 https://www.brainpad.co.jp/news/2019/12/25/10907 株式会社山口フィナンシャルグループ様 山口FG傘下（山口銀行、もみじ銀行、北九州銀行）の3銀行のデータをMicrosoft Azure上で一元収集・活用できる統 合データベースを構築。高いセキュリティ水準と迅速性・拡張性を担保した。 従来はデータ分析の準備に１～２週間の時間を必要としていたが、即時に社員自身が分析できるようになった。 地銀では国内初の取り組み。 プロジェクト内容 ✔ 要件定義・開発・運用保守インフラ構築、200種類、数十テラバイトのETL、名寄せ、BI開発、Rtoasterへ連携 ✔ 開発完了まで約6ヶ月
14. ©2022 BrainPad Inc. ⮚ システム • 機械学習モデルによる売上予測の 新サービス開始 • 導早期データ提供が実現 • 入クライアントの拡大 効果 ⮚ ビジネス • 処理可能なデータ量が大幅増 • データ一元管理、ロジックの集約 • 社内分析環境の増強 プロジェクト事例：データ分析基盤構築+並列分散処理構築 プロジェクト内容 IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社様 ✔ PoCにおける成果を確認したのち、要件定義から関与し、データ基盤構築・サービス移行を順次実施 ✔ PoC：２ヶ月、データ基盤構築：約8ヶ月 ✔ 構築後にスキルトランスファーを実施（現在は内製で運用保守。ご支援を継続中） データ分析基盤と並列分散処理の導入により、データの一元管理とハイパフォーマンスなデータ加工処理を実現。 既存サービスの発展に加えて、新しく機械学習を活用した売上予測のサービスにつなげた。 ☞ 拡張フェーズにあわせてシステム開発/機械学習モデル開発/データサイエンス人材育成をワンストップで支援 https://www.brainpad.co.jp/doors/feature/iqvia_dx/ https://ai.brainpad.co.jp/people/story6/
15. ©2022 BrainPad Inc. エンジニアリング推進部（EP部） DE本部のビジネスをスケールさせる施策の企画、実行を担う組織 アーキテクチャ セキュリティ監査 運用管理 要件定義や構築に掛かる時間を短縮し、提供スピードを早めるため、データ分析基盤におけるアー キテクチャ、セキュリティ、運用を標準化。システムやアプリケーションの運用保守も担うことに より、クライアントへの継続的なサポートも実現（複数システムに対し運用保守を実施中） データ分析基盤に必要な機能を定義し、AWS、Azure、 Google Cloudそれぞれのクラウドサービスでの実現方法を 検証。データベース等のデータ分析に直結するサービスだ けでなく、セキュリティや運用を意識した周辺機能までを 定義 セキュリティは、海外で使われているフレーム ワークを用いて、データ分析基盤で必要なセキ ュリティ要件およそ150項目に対し、ブレイン パッドとしての標準形を定義。セキュリティを 意識したシステム構成の基礎を策定 IPAが発行する非機能要件グレード2018に基づ き、運用の標準形を決定。各案件を横断的に運 用する組織を目指す。 クライアントとの調整等も対応し、意見を反映 させる役割も担う。
16. ©2022 BrainPad Inc. 標準化をベースにデータ分析基盤のテンプレート化を実現、Smart Strategic Platform (通称 SSP)として展開している。 データ分析に必要な機能を標準で備え、セキュリティ・運用も丸ごとテンプレート化した。 機能開発から、提供クライアント環境への構築、構築後の運用、アプリケーション保守を実施する。 データ保存 インフラ・セキュ リティ(標準化) データI/F ETL・集計処理 SSP データUL/DL ID統合 その他オプション ダイナミック プライシング 帳票ポータル その他 案件独自機能 適宜開発 適宜開発 再利用可能な機能はオプション機能として 追加できるように開発を進める 案件独自 案件独自 案件独自 標準 標準 標準 標準 標準 初期提供 スクラッチ開発 取り組み事例：データ分析基盤のテンプレート化
17. ©2022 BrainPad Inc. ◆機械学習の社会実装を目的としたアプリケーション開発を主導する組織 システム/機械学習を両輪としたアプリケーションをプロダクションレベルの品質に引き上げる事をミッシ ョンとしており、ビジネスコンサルタント、データサイエンティストと共にチームを組み、プロジェクトを 主導する。 データサイエンティストが作成したモデルを、業務システムとして安定的に稼働し続けるために、ML機能 が利用されるためのアプリ基盤を構築し、プロトタイプから開発を行う。 また、その後のメンテナンス含めて支援するのが業務内容となる。 データ可視化 BIツール 業務自動化 モデルの仕組み化・機械学習システム CRM・MA業務支援 データ分析基盤 DWH データ収集プロセス 分析プロセス 活用プロセス アナリティクスアプリケーション開発部（AA部） MLモデルのシステム・アプリケーションへの実装・運用 具体的には･･･
18. ©2022 BrainPad Inc. （補足）機械学習システム構築 独自の進め方・ノウハウ 機械学習モデルのアウトプットを業務で継続的に活用するためには、機械学習システムの仕組み化（システム化）が 必要。インプットデータによるアウトプットも異なる機械学習モデルをシステムに実装するため、通常のシステム開 発とは別の経験ノウハウが必要となり、ブレインパッドの特長が活かしやすい。 （機械学習システムを正しく構築するために必要なタスクのうち、MLモデル自体の開発はほんの一部分）
19. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：護岸の劣化を自動判定するサービス「GoganGo」を共同開発 八千代エンジニヤリング株式会社様 従来熟練された技術が必要だった護岸コンクリートの点検・改修業務について、岸を撮影した画像をディープラーニ ングで解析し、ひび割れなどの劣化の有無を自動判定する「GoganGo（ゴガン・ゴー）」を共同開発。 劣化領域の検知結果 劣化領域（赤色）を自動検知 ✔ Googleのオープンソース化された深層学習ライブラリ「TensorFlow」を使ってアルゴリズムを実装 ✔ 劣化検知アルゴリズムには、医療画像を認識するために開発されたモデル（U-Net）や画像認識コンペティションで優勝し たチームが考案したモデル（ResNet）を応用 ✔ 「GoganGo」では、システムに画像をアップロードすると護岸の劣化領域が検知され、その劣化具合が河川の上流からの位 置情報と共にグラフィカルに表示される。 プロジェクト内容
20. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：物流事業の要員配置最適化、配送最適化 配送最適化 要員配置最適化 総合物流企業様 担当者の過去の経験・ノウハウに基づいて行われている人員配置計画や勤務シフト作成業務、配送計画立案業務につい て、守るべき制約条件を抽出・整理した上で、それらを満たした最適な計画（シフト）を自動で算出 ✔ 最適な配車シフトを算出する機能を持つ当社エンジンをベースに、顧 客が所有する業務データと制約条件をもとにしたカスタマイズを適用 ✔ 要件に合わせた最適化計算を行うモデルを設計・構築することにより、 これまで人手で行っていた日毎の配車計画、車両台数やルートを自動 で算出、コスト削減を実現 ✔ 雇用契約ごとの勤務時間制限、熟練作業者の必要有無など、複雑な業 務要件の棚卸しを行った上で、将来必要となる人員（質と量）を予測 する「予測機能」開発のための分析を実施。 ✔ 予測モデルからのアウトプットデータを元に、数理最適化技術を用い て3か月単位、1月単位の要員配置計画を自動化 ✔ 同社の経営企画部を主導に業務改革を掲げ、全国7拠点（500名分の要 員配置計画業務）展開までを1年以内に実現
21. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：材料分析・データ解析クラウドサービス「WAVEBASE」の開発支援 WABASE概要 ✔ 材料から取り出したデータをクラウドに上げ、“as a Service”の形で利用できるように。データを投入して設定を入力すると、 自動でデータベースが構築されて解析が始まる。 ✔ 分析の結果に基づき、材料開発をスムーズに進めることが可能に（MIをコーディングフリーで使用できる） ✔ 「WAVEBASE」は、2020年に有償PoCサービスをスタート。10社程と取り組みを進めたのち、2022年以降に本格的なサービ スインに向けて活動中。サービスイン後は、プラットフォームとして有益なデータが蓄積されることに期待が集まっている。 トヨタ自動車株式会社 様々なものづくり産業の基盤を支える材料開発において、データサイエンスを用いる”マテリアルズ・インフォマティクス （MI）”導入の動きが広がるなか、いち早くMIに取り組んできたトヨタ自動車様が顧客向け解析サービス 「WAVEBASE」を開発。サービスの立ち上げに際し、ブレインパッドがパートナーとして開発支援を実施。 Webサーバー ストレージ 解析エンジンA 解析エンジンB 解析エンジンC ユーザー （研究者） エンジニア Upload Download レポート可視化 生データ 様々な自動解析に対応／データ及び結果の管理 deploy Analysis report クラウド環境
22. ©2022 BrainPad Inc. ◆機械学習システムの分析PoCから実地検証、本番開発までプロジェクトを主導する組織 要件定義から技術調査/検討、分析環境の設計/開発まで一連の工程を担い、主にデータ収集、可視化のバ ッチ処理、データストリーミング、マイクロサービスの開発・運用をクラウド上で作るのが業務内容とな る。 分析PoCから実務展開をミッションとしており、システム化における最初の一歩を主導するため、（分析 結果次第で）追加開発や改修を行う前提で進める開発スタイルとなる。 また、データサイエンティストが分析できる環境を構築したり、システム周りの支援も行うため、データ サイエンティストにより近い組織となることもAE部の特徴の一つ。 データ可視化 BIツール 業務自動化 モデルの仕組み化・機械学習システム CRM・MA業務支援 データ分析基盤 DWH データ収集プロセス 分析プロセス 活用プロセス アナリティクスエンジニアリング部（AE部） モデルの仕組み化に向けた分析PoC～実地検証、本番開発を支援 具体的には･･･
23. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：乳児用食品の不良品の自動検知 キユーピー株式会社様 熟練の作業員により人手で判断していた原材料の不良品の検知を、ディープラーニング技術を活用した画像認識のアルゴ リズムを開発し、工場ラインに設置されたカメラ画像から自動検知が可能に。 プロジェクト内容
24. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：マーケティング効果を機械学習の活用により20％改善 日本たばこ産業株式会社様 One to Oneマーケティングにおける施策立案から効果検証までの一連のプロセスに機械学習を用いたデータ分析支援を 行い、JTブランドに対する顧客ロイヤルティの向上に貢献 ・メルマガ履歴 ・購買実績 ・ClubJT訪問 ※成人喫煙者を対象にたばこ 情報を届ける無料の会員サー ビス「JTスモーカーズID」 ・会員登録情報 etc セグメントA セグメントB セグメントC 自社サイト･会員ユーザー MLモデル 推論セグメント ✔ 行動履歴やメルマガ履歴等のデータを新たに分析、どの銘柄に転移しやすいかの予測モデルを構築 ✔ 予測モデルによって分けられたセグメント毎にマーケティングキャンペーンを実施した結果 （担当者が実施した場合と比較して）推薦銘柄への転移数が約1.2倍に増加 ✔ 今後は「価格重視派」や「味わい重視派」等を分類し、予測モデルを組み合わせたマーケティングキャンペーンを予定 プロジェクト内容
25. ©2022 BrainPad Inc. プロジェクト事例：放送広告枠最適化 TVショッピング通販事業者様 枠 A Creative A1 ¥xxxx Creative A3 ¥zzzz Creative A2 ¥yyyy 枠 B Creative B1 ￥aaaa Creative B3 ¥cccc Creative B2 ￥bbbb これまで約8000もの広告枠を人力により決定していたが、過去の売上に基づく売上予測や放送局ごとの制約条件、毎月の媒 体費制約条件を考慮しながら、出稿枠（放送枠）に対して最適な素材（番組）を自動的に割り当てをするシステムを開発。 放送広告枠データ （8000枠/月） 広告出向費用、 売上データ等 （約3年分） 制約条件設定 ・商品別媒体費振分 ・放送局の特性 ・社内ルール ・マニュアルルール 予測売上額 最適化により広告枠が決定 ✔ 過去の売上実績から売上予測モデルを作成し、予測売上額を算出 ✔ 予測売上額と各種制約条件をもとに最大の売上額となる出稿方法を数理最適化技術を使用して算出 プロジェクト内容
26. ©2022 BrainPad Inc. 働く環境 カルチャー/働き方&福利厚生
27. ©2022 BrainPad Inc. わたしたちの価値観：BrainPad Values 1 2 3 4 行動を起こす 私たちは、行動に移して、実際に、確認してみる、試してみる事で様々な可能性が拓かれる事を知っています。 行動した結果から学び、次の成果に向けて、行動し続けます。 敬意を払う 私たちには、厳しい事実を突きつけなければいけない時があります。その時、敬意が無ければ、その言葉は相手に届きま せん。多様性や価値観の違いに触れた時、相手に対して敬意をはらって無ければ、気づきや学びは起こりません。 自分がそうされたいように、相手の仕事に、人生に、価値観に敬意をはらいます。 未来をつくる 社会や組織において一人一人の言行は、大きな影響力を持っています。その事を自覚し、どんな組織や社会であればワ クワクするかポジティブに考え、自分だけではなく仲間や組織の成長を助け、周りを巻き込み、ともに明るい未来をつ くり上げていきます。 本質に向き合う ブレインパッドが取り組むべきことは何か、解くべき課題は何かを正しく問うことが、より大きな成果に繋がります。 事実やデータを真摯にみつめ、常に本質に向き合い続けます。
28. ©2022 BrainPad Inc. カルチャー/データエンジニアリング本部の雰囲気・文化 ベンチャー 大企業 1人で完結 チームで連携 ・共有 • 役職や年数に関係なく意見や発言が推奨されている • 会社としても社員の意見を反映させた制度が多い ☞ 自分たちで仕事やルール・環境を作り上げていく文化 • 学んだことやプロジェクト事例をフィードバックする/される機会が多い • 技術共有チャットが多数存在し、最新情報が流れてくる ☞ 自身の経験だけでなく、他者からの情報や経験も身になる 階層的 フラット 上司 や PMが 決める 裁量がある • 各自の意向が通りやすく裁量が委ねられている • プロジェクトごとに最適解が異なるからこそ、柔軟な考えや進め方が求められる ☞ トップダウンではなくボトムアップ型で仕事を作り上げていく 微妙な距離感 適度な距離感 新しいことにどんどんチャレンジしていくマインドと文化 • 他プロジェクトでも積極的に助け合う • 打ち上げや上期・下期・キックオフなどコミュニケーションが活発 ☞ プロジェクトが違っても仲間であり、助け合う意識が強い しっかり まじめ系 キラキラ 意識高い系 • まじめに業務に向き合ってる人が多い • 多様なバックグラウンドの人がいるため、各自個性的でもある ☞ いいものを作りたいという想いに真摯な人が多い
29. ©2022 BrainPad Inc. データエンジニアリング本部メンバー主催の勉強会 主に技術・人材交流を目的として部門横断したバ ーチャルチームを組成 技術共有・向上を目的とした活動を実施中 SD部 AA部 AE部 DE部 クロス・ファンクショナルチーム MALT（モルト） • 技術共有やディスカッション、技術検証、資格取得の 推進などを実施 • クラウドベンダーの営業・エンジニアと定期的に交流 し、最新技術情報をいち早くキャッチアップ • 部門への情報発信、ベンダーを巻き込んでの個別勉強 会開催など、社内への働き掛けも実施 主に技術に関する雑談会 週1回30分、LT形式で開催 特別版では、資料を用意して発表 • 発表者制限なし • 飛び入り可。ドタキャン可 • 誰でも入退場自由 • 過去50回以上開催 <<過去LT例>> • Pythonの分散並列処理ライブラリRay • コードレビューで嫌われる人 • Google Cloudの新サービス BigLake • 最近出たアーキテクチャの本が良さげ
30. ©2022 BrainPad Inc. 働く環境 • 年間休日 • 年次有給休暇 • 在宅勤務手当 • 通勤手当 • 各種社会保険 ∶ 年間休日：127日（土曜、日曜、祝日、夏季休暇、年末年始、その他） ∶ 入社3ヶ月経過後に付与、半日単位での取得可能 ∶ 毎月5,000円支給 ∶ 出社日数分支給（1日上限2,200円） ∶ 各種社会保険（厚生年金・健康保険・雇用保険・労災保険）完備 基本情報
31. ©2022 BrainPad Inc. 福利厚生 • 『SKILL-UP-AID』 • 『BOOK-AID』 • 『サバティカル制度』 • 『社内勉強会』 • 『技術コンペの参加推奨』 • その他 ∶ 年額12万円まで、個人のスキルアップのために活用できる制度。 ∶ 業務に必要な書籍であれば、全額会社が購入サポート。 ∶ 勤続5年以上の方を対象とした、理由を問わない休職制度。 ※自社だけでは経験できない多様な経験を通じた成長支援を目的としています。 ∶ LT（Lightning Talk）や外部講師による特別講演会など、定期的にAIやデータ分析に 関わる勉強会が催されており、常に「最先端の知」に触れられる環境を整えています。 ∶ 社内の有志メンバーで、Kaggleなど各種社外コンペに出場し、日々、データ解析の スキルアップに励んでいます。 ∶ 外部セミナー・イベントなどの参加を積極推奨、有志による社内輪読会なども開催。 個々が学び、組織に共有する文化があり社内勉強会は1年に約200回開催 この学びをより支援する制度を設計しています 学び 大切にしたいカルチャーを軸に独自の福利厚生を設計・運用しています。
32. ©2022 BrainPad Inc. 社員が続々と増える・新しいものを生み出すことを大切にしているため、 コミュニケーションが生まれやすい環境づくりに取り組んでいます 福利厚生 コミュニケーション • 『CLUB-AID』 • 『肉会制度』 • 『全体会議』 • 『社内イベント』 • 『ウェルカムランチ』 • 『メンター制度』 • 『1on1』 • その他 ∶ クラブ活動実施に伴う活動費を会社が補助。自転車部、テニス部、フットサル部、デジタ ルゲーム部、ボードゲーム部、コーヒー部など様々な部活があります。 ∶ 毎月2回、ランダムな組み合わせで社員を選出し、3名が「参加希望」になった場合、会 社が食事代を補助します。 ∶ 月に1度、全社員が集まり、経営陣のメッセージや各事業に関する情報共有を行っていま す。 ∶ 毎年春にBBQ、冬に新年会を開催。全社員が参加する毎年大盛り上がりのイベントです。 ∶ 配属部署メンバーとの懇親を深めていただくために歓迎ランチを開催します。 ∶ 上長とは別にメンターを選定し、業務にスムーズに入れるための支援をします。 ∶ 日々の業務やキャリアについて相談できるミーティングを定期的に実施しています。 ∶ 部長ランチ制度や社長のおごり自販機（試験運用中）などコロナ禍でも社員同士が交流す る機会を促すような制度も積極導入中です。
33. ©2022 BrainPad Inc. 福利厚生 • 『フレックスタイム制度』 • 『在宅勤務制度』 • 『社員持株会制度』 • 『確定拠出年金』 • 『インフルエンザ予防接種無料』 ∶ コアタイム11時～16時。 ライフステージに合わせた柔軟な勤務が可能 ∶ 1週間に1回を上限として、1日もしくは1時間単位で利用可能。 ※現在は、コロナウィルスの影響を踏まえ、在宅勤務の日数の上限はなくし、 組織の生産性を第一に、在宅／出社を選択できるようにしています。 ∶ 社員の長期的な財産形成と福利厚生の充実を目的に、従業員持株会を運営。 10%の奨励金を設けています。 ∶ 従業員の老後の資産形成のサポートを目的として導入しています。 ∶ インフルエンザの予防接種費用を会社が負担し会社で受けることができます。 ライフ・ヘルスケア
34. ©2022 BrainPad Inc. オフィス風景 専門/ビジネス書が並ぶ本棚 緑を取り入れて集中しやすい環境に 交流の場として利用できるラウンジ 解放感のある執務スペース 会議室ごとに趣向を凝らした内装 出社時の交流を促すおごり自販機
35. ©2022 BrainPad Inc. 経験・スキル重視ではなく 次のような想いをお持ちの方に仲間になってほしいと考えています。 ・テクノロジーを通してデータ活用を促進したい方 ・社会実装を担える人材を目指したい方 ・技術が好きで、学ぶことが大好きな方 ・エンジニアとして、常に技術を磨きながらキャリアップしたい方 ・開発だけでなく、クライアントへデータ活用提案から関わりたい方 ・自身のキャリアに対して強い想いのある方 みなさんにお会いできるのを楽しみにしております。 ご応募お待ちしております！！！