Canary Inc. Company Deck

株式会社カナリーの会社紹介資料（Company Deck）です。

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1. CompanyDeck 会社紹介資料
2. Our Mission もっといい「当たり前」をつくる ⽇々の暮らしには、不便‧⾮効率がありながらも、 過去の延⻑で「当たり前」として受け⼊れてしまっていることが溢れています。 私たちは、AIとデジタルの⼒でこの「当たり前」をアップデートすることで、 もっといい未来をつくっていきます。
3. マネジメント紹介 代表取締役CEO兼CFO 佐々木 拓輝 東京大学卒業後、 メリルリンチ日 本証券（現BofA証券） にてM&A や資金調達に従事。 その後ボスト ン コンサルティング グループ （BCG）を経て、2018年4月に株 式会社カナリーを創業 取締役 開発本部長 / VPoE 高山 綾太 東京大学卒業後、 じげん、及び複 数のスタートアップを経て、創業 初期の株式会社カナリーに副業 として参画。 その後2019年に正 社員として入社。 取締役 営業本部長 横山 駿介 慶應義塾大学卒業後、三菱商事 に入社し、外資系投資銀行を経 て2019年に株式会社カナリーに 入社 コーポレート本部長 島田 康平 名古屋大学大学院修士課程を修 了後、NTTドコモへ入社。 その 後、 スタートアップなどで幅広く コーポレート業務に従事し、 2024年に株式会社カナリーに入 社 CTO 中山 太雅 慶應義塾大学卒業後、 ソフトウェ アベンダー・DeNA・大手金融グ ループのDX推進・スタートアップ などを経て、2023年に株式会社 カナリーに入社
4. CEO Message 佐々木 拓輝 代表取締役CEO兼CFO 不動産は40兆円を超える巨大産業でありながら、いまだ紙や人手に依存した アナログな構造が残る領域です。あらゆる課題の根源は"データの未整備"に あり、カナリーはこの産業におけるAIデータプラットフォームの構築を通じ て、AIによる産業の再定義に挑んでいます。 私たちは、消費者向けマーケットプレイスと不動産会社向けSaaSの両輪で業 界全体の情報と業務をデジタルでつなぎ、その過程で蓄積されるデータを土 台に、業務・データ・AIが有機的に連動する新しい産業構造への転換を進め ています。SaaSによる業務標準化はデータ整備の手段であり、その先にある AI実装こそが本質的な目的です。 AIの本質は効率化ではなく、労働そのものの代替です。不動産業界が抱える 人手不足と生産性の低さを解決し、消費者体験を根本から変えていく——それ がカナリーの目指す姿です。 「住まい」を良くすることは、人々の生活そのものを良くすること。ともに 新しい「当たり前」をつくる仲間をお待ちしています。
5. 沿革 三田にオフィス移転 初のTVCMを全国で放送 2026 2025 シリーズBで 約12億円の資⾦調達 2024 部屋探しアプリ 「カナリー」正式リリース 2023 2022 クレディセゾンと 10億円の資本業務提携 シリーズCで 40億円の資金調達を発表 2021 2020 ヤマダHDと 10億円の資本業務提携 不動産仲介会社向けSaaS 「カナリークラウド CRM」正式リリース 2019 2018 シリーズAで 約3億円の資⾦調達 創業
6. カナリーが向き合う領域｜部屋探し/仲介/物件管理 不動産領域の中でも土地売買や開発などではなく、住まいの運営を支えていて、仕組みが良くできる巨大な基盤領域 お部屋探しユーザー/入居者 希望条件で物件を探す エンドユーザー 不動産仲介/ 不動産管理 賃貸仲介会社・賃貸管理会社 物件紹介や契約締結を行う オーナー 物件を所有するオーナー 資産運用や空室対策を行う 人々の生活の基盤である 「住まい」を変えることで、社会を良くする
7. Marketplace アプリダウンロード数 650 累 計 万突破! Vertical AI 利用者数(エンドユーザー) 300 累 計 万突破!
8. Marketplace 部屋探しアプリにおいてユーザー評価No.1を獲得 ★4.8 （5点満点中） 不動産アプリ ユーザー評価No.1* *アプリ評価：App StoreおよびGoogle Playにおける月間利用者数1万以上の主要部屋探しアプリのユーザー評価 （2025年10月 App Ape調査）
9. Distribution 不動産業界との信頼関係が、 事業基盤となっている 業界最適化されたソリューション DX/AIパートナーとしての信頼 取引中の不動産会社様 1000 全国に 社以上
10. Our Domain 課題と潮流 SaaSはこれまで、業務を効率化する汎用ツールとして進化してきました しかし、AIの進化によって、ソフトウェアとAIが労働自体を代替していくフェーズに入りつつあります
11. AIの価値はアプリケーション層へ ― MOATを築く少数が巨大化 AIの価値自体はコモディティ化が進み、持続的なMOATの構築が困難に。 それを築けた一部の企業のみがスケールする AIスタックの価値移動 コモディティ化の中でMOATが勝負を分ける AIの価値はコモディティ化していく ここに価値が拡大していく アプリケーション層 産業特化AI 持続的なMOAT(参入障壁)の構築は難易度が上がる AIモデルそのものの差別化は短期的・限定的 価 値 が 上 層 へ 移 動 基盤モデル層 OpenAI・Anthropic・Google 独自データ(コンテキスト)、ワークフロー、顧客基盤 などがAI時代のMOATに 現場でしか得られないデータと業務への深い統合が鍵となる クラウド層 AWS・Azure・GCP MOATを築ける企業は限定されていく 一部の産業・領域で強固な基盤を持つ企業のみが勝ち残る インフラ層 半導体・データセンター・電力
12. 産 業 特 化 （Ve r t i c a l） A I が 代 表 的 な 成 長 領 域 になる 産 業 の 文 脈 を取り込 むV e r t i c a l A I が M O AT を構 築 。 各 領 域でW i n n e r-Ta ke s - A l l が 働き、 勝 者 は 一 部 に集 中する アプリ層は産業ごとに分かれる アプリケーション層 = 産業特化(Vertical) AI 賃貸仲介・管理はAIによるインパクトが大きい 市場規模が大きい 賃 貸 仲 介 ・ 管 理 は 数 兆 円 規 模 の 巨 大 市 場で、 A I が 価 値 を生 む 業 務 ・ 取 引 の ボリュームが 大きい ヘルスケア リーガル 金融 オペレーション業務が多い 人 手 に依 存した 定 型 ・ 反 復 業 務 が 多く、 自 動 化 による効 率 化 の 余 地 が 大きい 不動産 製造 他業界 非構造データが散在している 物 件 ・ 顧 客 ・ 契 約 ・ 問 い合 わ せ情 報 が 各 社 にバラバラに蓄 積さ れている TAMとなる人件費はSaaSの数十倍以上
13. AIによって産業構造が変わり 対象市場が10倍以上に拡⼤ 人件費 数兆円規模 AIが労働を代替する構造へ 不動産業界に占める費用の大半は人件費 これまで人が担っていた業務の大部分をAIが代替 労働をAIが代替し 人件費が置き換わる 人件費からAI利用料へシフト 固定費である人件費が、変動費のAIの利用料に置き換わり 業務の柔軟性と生産性を向上させる 人手不足と人件費高騰 業界に置いて人手が確保できない中でDX/AXによって 生産性を上げていくことが不可欠になってきている 業務システムSaaS 数千億円
14. 仲介と管理において、業務がアナログかつサイロ化 同じ情報を二重管理・重複入力することで、 ミスと非効率が常態化している 仲介業務 データベース 管理業務 顧客情報 データの分断 物件情報 データの分断 やり取り・連携 データの分断 売上管理 顧客情報 データの分断 物件情報 データの分断 やり取り・連携 データの分断 売上管理 業務のデータが 分断されており 統合出来ない
15. AI実装にはデータ基盤(コンテキスト)が必要 業務のデジタル化が遅れている不動産業界では、業務のAIエージェント化に必要なデータ整備が未だにされていない デジタル化の遅れ データ基盤の欠如 AIの実装が出来ない 業界全体で業務の デジタル化が遅れている データが不足し 業務も分断されている AIが動くための土台がなく 本格的なAI実装が出来ない
16. データ未整備による消費者体験の劣化 物件情報の更新は複数のステークホルダーを介してアナログに行われるため、情報の鮮度が低くなっている データの未整備 消費者体験の劣化 リアルタイムではない おとり物件の発生 タイムラグ 情報が不足している 詳細情報が見れない 手動入力による アナログな管理体制 システム連携されていない 複雑で簡単に申し込み出来ない
17. データが整備されていないことが業界の根本的な課題 業務生産性が低い AI実装が出来ない 消費者体験の劣化 多重入力や属人化による ヒューマンエラー 反復的な仕事が溢れているが、 AIを動かすためのデータがない おとり物件が多く 申し込み以降の手続きが複雑
18. Our Business カナリーが考えるアプローチ 産業のデータを整備していくこと、それが最も根本的に必要なことだと考えています 業務フローを全体的に捉え、AIファーストで業務そのものを再設計する。SaaSを通じてデータを整備し、AIを実装する カナリーは、ただソフトウェアを売るのではなく、業務自体を代わりに遂行する存在に進化していきます
19. AIファーストで部分最適ではなく、産業全体を再定義する 単一のSaaSによる効率化ではなく、業務全体を対象にする再設計を行う お部屋探し 検索閲覧 やり取り 賃貸借契約 支払い 仲介・管理会社 問い合わせ対応 物件情報 やり取り・連携 売上管理 オーナー 資産管理 やり取り 委託契約 業者連携 入居者 やり取り 問い合わせ 契約更新 支払い
20. 乱立している業務システムは、統合的なプラットフォームに 仲介・管理・オーナー・入居者に分断されたシステムとデータを、 ひとつの基盤に束ねます 仲介業務支援 管理基幹システム オーナー管理 入居者管理 既存システムA 既存システムD 既存システムF 既存システムF 既存システムB 既存システムE 既存システムG 既存システムH 既存システムC 既存システムC 既存システム 既存システムA ワークフローが接続し、データが整備され、AIエージェントが横断的に動ける AIデータプラットフォームを構築
21. AIの進化により 「実業」 と 「ソフトウェア」の境界線は曖昧に カナリーが⽬指すのはツール提供(SaaS)ではなく 「労働」⾃体の提供 今まで これから 業務が融合 実業 AIの進化 ソフトウェア （業務支援）
22. 単にソフトウェアを売るのではなく“業務を引き受ける”（BPO） SaaSとAIによって業務標準化が進むだけではなく、人の介在が減少します。 当社が業務を引き受けて、SaaS×AI×オペレーションを組み合わせることで、効率 的で品質が高く、 スケーラブルな成果を提供します 不動産会社の業務 カナリーが担う業務 AIで代替可能な 業務 BPO SaaS基盤 AI/自動化 責任・品質 人間がやるべき 業務 還元 高品質で安定した成果 集約による効率化、品質担保、低コスト
23. すべての業務を通じて全データ基盤を構築 ステークホルダー間のデータ分断を解決し、1つのプラットフォームで管理する 物件情報 基本情報 / 住所 間取り / 設備 写真 / 図面 / 履歴など 管理情報 管理履歴 / 修繕管理 入出金 / レポートなど 契約情報 契約内容 / 条件 契約履歴 / 更新状況 重要事項 / 特約など 入居情報 入居者情報 / 契約状況 問い合わせ履歴 入退出履歴など データ基盤 すべての情報を統合・構造化し 一元的に管理・活用
24. 業界のマスター 物件データベース 各社のデータ整備が 産業全体のデータ基盤となる 各社が保有するデータを標準化・統合することで、 産業全体で活用できる信頼性の高いデータ基盤を構築します 不動産会社A 不動産会社B 不動産会社C データベース データベース データベース
25. 複雑化した業務を構造化 分断された業務フローを可視化・整理し AIファーストで、 あるべきプロセスを設計 ⼤⼿不動産会社様においては、 AIによる業務改⾰もご⽀援 不動産業務は、拠点・人・システムごとに分断され、業務フロー やデータが複雑化しやすい領域です。 カナリーは、AIを活用した業務変革を支援します。 データを統合し、価値を引き出す ワークフローを標準化し、 データを整備 AIで業務を自動化・最適化 AIが判断・予測・提案を行い、 業務の自動化と最適化を実現
26. 良質なコンテキストを整備し 産業のAI実装を実現 散在していたデータを統合・整備することで、 業務の自動化と非属人化を実現します 業務の自動化 業務が接続する 一元的データ基盤
27. Vertical AIの強み(MOAT) 産業に深く組み込まれることで、 汎用AIでは実現できない価値を創出 業務を知っている データを持っている 責任を負っている SaaS × BPO ワークフロー全体を押さえる 部分最適ではなく 全体最適 業務過程で蓄積される 外部取得不可能な独自データ 業務を担う = 独自データの獲得と実質同義 BPO的に業務を担い AIで代替不可能な信頼を提供 AIは提案できても 意思決定の責任は負えない
28. 業務の質が上がることで 消費者体験も良くなる 物件データと業務フローが消費者接点と同期的に連携することで、 情報の質とUXが構造的に変化します リアルタイムで 詳細な物件情報 スマホから スムーズな手続き
29. 業務全体と消費者も繋ぐ AIデータプラットフォームへ 産業の構造的な課題を解決し、 データ整備とAI実装を行っていくこと で、消費者体験の質的な向上を実現していきます
30. データを基盤に住まいに関わるすべての領域へ展開 部屋探しから契約・入居後まで、住まいに関わるあらゆる接点でデータが蓄積される。 カナリーはそのデータを不動産仲介にとどまらずライフライン・金融・生活 サービス・不動産売買など周辺サービス全体に活用し、住まい領域のインフラになることを目指します。 データ基盤 toB 領域 toC 領域 周辺サービス 家賃決済 引越し 火災保険 ペット保険 ライフライン 家具・家電 不動産売買 ローカル サービス
31. Vertical AIの実現に向け 40億円超の資⾦調達を実施 2025年末にシリーズCとなる資金調達を実施し、累計資金調達 額は約80億円になりました。
32. Our Organization 組織 AI時代は、計り知れないほど大きなチャンスに満ちていると同時に、 解くべき問いの難易度と複雑性はますます高まり、挑戦しがいのある面白い時代です。 難しい問いに正面から向き合うため、私たちは人数よりも“タレント密度”を重視します。
33. 組織図 部署内の各項目は、 チーム構成ではなく担う役割の例になります 営業本部 インサイドセールス フィールドセールス カスタマーサクセス toBマーケティング 営業企画 開発本部 エンジニア　　　　　FDE デザイナー プロダクトマネージャー グロース（toCマーケティング、データ分析） CEO AIソリューション本部 経営企画室 BizDev アライアンス、M&A 社内の横断的課題の解決 HR&Culture コーポレート本部 経理・財務・人事労務 IPO推進・ガバナンス ファイナンス/IR
34. カナリーで担える役割や面白さ AI時代の産業を再設計する 圧倒的なスケールと勝ち筋 「住」という社会基盤を支える 効率化・生産性向上にとどまらず、変革期の産業をAI前提で再定義・最適化していく。難易度の高い 問いに挑める。 toC、toB、業務を請け負うBPOまであらゆる業務形態を手がける。挑戦的だからこそ、勝ち切れば 圧倒的なポジション（Winner-Takes-All）を築ける。 衣食住の「住」、暮らしのインフラを支える仕組みづくりに携わり、社会的インパクトの大きいテー マに関われる。 事業・プロダクトのリーダー 数多くの事業・プロダクトを展開していくため、リーダー的役割を担うことができる。 戦略と基盤を横断する 個々のソリューションを磨きながら、全社の戦略や技術・オペレーション基盤の構築に関われる。 ドメイン知識は不要 フラットでフェアなカルチャー 業務理解はすべての職種で重要なものの、キャッチアップできる環境が整備されている。社内の業界 出身者は数%程度。 経験や肩書きに関わらず多様な活躍機会がある。タレント密度を重視し、優秀で多様な仲間と働く ことができる。パフォーマンスに応じて報酬で報いる（フェアネス）。
35. Forward Deployed Engineerを募集します 「つくる」 エンジニアに加え、 現場で課題そのものを解くエンジニアを募集します SWESoftware Engineer FDEForward Deployed Engineer 起点 プロダクトと技術要件 役割 設計・実装を通じて、品質と拡張性のあるプロダクトを作 る 主戦場 チーム内・コードベース 起点 顧客の業務と現場の課題 役割 現場に入り込み、AIエージェントで業務課題を解く 主戦場 顧客の最前線(Forward Deployed)
36. FDEの価値は「ドメインの深さ×成果の再利用性」 で決まる バーティカル×コンパウンド戦略のカナリーは、FDEが価値を発揮するための2つの変数を構造的に最大化する ホリゾンタル企業のFDE Vertical AIモデル ドメイン知識 成果の行き先 (再利用性) データ 案件ごとに業界が変わり、毎回ゼロから 案件が終われば知識は次に活きない 個社カスタムに閉じて散逸 労働集約のままスケールしない 顧客ごとにスキーマも文脈もバラバラ 合流せず、資産にならない ドメイン知識 成果の行き先 (再利用性) データ 全顧客が同一ドメイン （不動産仲介・管理） 知識が個人とチームに複利で蓄積 1社の解決策が業界共通プロダクトの種に Deployment → Product のループが回る 業界共通の業務構造の上にデータが合流 AI資産として全プロダクトに複利で効く カナリーだから、FDEの成果がさらに増幅される3つの構造 埋めるべきギャップが最大級 コンパウンドへの還流 業界規模のレバレッジ 電話・FAX・紙が残る仲介・管理業務。 汎用AI が届かない領域こそFDEの主戦場 現場の成果がCRM・仲介DB・管理SaaSのプ ロダクト群全体を強化する構造 大手パートナーへの導入を担い、一人の成果 が業界の業務ボリュームに波及
37. FDEに求める人物像 エンジニアとしての実装力を土台に、顧客の課題を聞き出し、AIネイティブな業務フローと翻訳・最適化出来る HARD SKILL AIエージェントを実装する技術力 SOFT SKILL 業務を最適な形へ再設計する力 ADK等のエージェントフレームワークを使用した AIエージェント実装経験 RAGシステムの設計・構築・運用 回答精度を高める評価基盤の設計・構築・運用 API連携・データパイプラインの実装力 顧客の業務フローを構造的に理解する力 課題をヒアリングし、本質を見極める力 AIネイティブなフローへ最適化・提案する力 AIの得意領域・苦手領域を理解し、説明できる力
38. Tech Stack 開発環境 カナリーは、モダンな技術スタックと高い開発生産性を武器に、AIプロダクトの開発サイクルを加速 メンバーが本質的な課題に集中できる環境を、組織・ツール・文化の三層で整備 ここでは、カナリーの開発基盤と技術選定の考え方を紹介します
39. 主な技術スタック TypeScript Next.js React Native Go Python Agent Development Kit Claude(Code) GitHub Copilot Cursor ChatGPT Gemini Devin Aqua Voice 主な開発言語 AIツール Google Cloud Google Kubernetes Engine Spanner BigQuery Looker Gemini Enterprise Agent Platform Elasticsearch Datadog Terraform GitHub GitHub Actions PipeCD Slack Notion Figma インフラ その他
40. 全社でAI活用を推進 生成AIを個人の工夫に任せるのではなく、 全社で安全かつ効率的に活用 出来る環境を整備し、 継続的に活用レベルを引き上げています。 Claude Max 20x $220/人・月 デフォルト利用で申請不要 Try AI Budget $300/人・月 自由に組み合わせて利用可能 Claude Max20xを標準提供 Claude Max20xプランまでデフォルト利用可能 個人申請不要でAIツールをすぐに利用開始 主な活用ツール Try AI Budget制度 月上 限$300の 中で 自由に 組み合わせて活用可能 新しいAIツール も継続的に 検証・導入 GitHub Copilot Claude Cursor ChatGPT Codex AI 駆動開発の推進 AIを 前提とし た開 発プ ロセスへ移行を 推進 設計・実装・テスト ドキュメントまで全工 程に 拡大中 ・ ・ ・ and more Gemini Devin Aqua Voice NotebookLM
41. CTO Message 中山 太雅 CTO 「AI によって開発はどう変わるんだろう？」そんなことを真面目に考え、自 分なりの仮説に至りましたが、書くのはやめました。多分、みなさんはそん なことを聞きたいのではないだろうな、と思い直したからです。 AI によって、プログラミングだけではなく、全てのモノづくりは確かに変わ りつつあります。しかし何より、AI という素晴らしいツールを得て、クリエ イティビティが刺激され、みなさんは改めてモノづくりにワクワクしている のではないでしょうか？日進月歩の AI とともに、プロダクトのあるべき姿、 そしてプロダクトを生み出す開発組織、プロセス自体も変化しようとしてい ます。 どう変化すべきなのか、自分の頭で考え、みんなと議論し、それ自体を楽し める。そんな環境を求めているのでしたら、是非カナリーに来てください。 AI に触れ、想像力を働かせ、プロダクトに活かすためのサポートを会社を挙 げて全力で行っていきます。私自身も、カナリーのみんなも、この新たな局 面を楽しみながら精一杯頑張れる方と一緒に働けることを楽しみにしていま す。一緒に、不動産業界にもっといい当たり前を届けていきましょう。
42. Our Culture 社内カルチャー カナリーは「もっといい当たり前をつくる」というミッションのもと、自律的に動けるメンバーが集まる組織です。 成果とオーナーシップを重視するフラットな文化が根づいています ここでは、カナリーで働く上で大切にしている価値観と行動指針を紹介します
43. 6つのバリュー 凡事徹底 仕事の当たり前を高い水準で徹底する。 自ら学び、他者の成長に寄与する。 当事者意識 自分ごととして考え、他責にしない。 最後まで責任を持ってやりきる。 期待を超える すべてのステークホルダーに対して期待を超える。 誇れるアウトプットにこだわる。 変化を厭わない 事業、組織、技術などあらゆる変化に合わせ、最適解を更新し続 ける。自らやり方・仕組み・思考を進化させる。 人への敬意 関わるすべての人への感謝を大切にする。 意見には率直に、人格には敬意を持って向き合う。 全社貢献 自分の役割に留まらず、全社視点で行動する。 個人の成果を、組織の力に変える。
44. 多様なバックグラウンドを持つ メンバーが集まる、 各業界の「いいとこ取り」な カルチャー
45. 社員に聞いてみた 「カナリーのカルチャーは？」 お互いを受け入れ合い、 真っ向から否定しない 大きな裁量を持った上で 楽しく働ける 全員がポジティブで主体的で、新しいことに対して 「やってみよう」という空気が常に漂っている 自由でありつつも、成果に対しては 強い責任感を持っている 挑戦する姿勢にしっかりとした 思考が伴っている 未知の領域に対しても、失敗してもいいから 挑戦をし続けるという姿勢がある *全社に対して実施した「カルチャーサーベイ」の結果より
46. 社内イベント紹介 メンバー同士の 「関係性の質」を高め、日々の業務でより成果を出しやすい状態を 作るため、社内イベントを複数企画・実施 全社キックオフ 半期に一回、外部の会場に全社員が集い、 リーダー陣によるプレゼンや全社表彰、懇親会を実施。 ※遠方に在住のメンバーには交通費等を補助 社内アクティビティ 有志発案による社内アクティビティに対し会社が費用を補助。 これまでゴルフ、 フットサル、ポーカー、 カート大会、ボードゲーム会などが 開催。 シャッフルランチ 一定の頻度で、 チームや部署をまたいだシャッフルランチを実施。 食事は フードデリバリー含め自由に注文可能。
47. オフィス紹介 事業拡大に伴い、2025年8月に三田にオフィスを移転。 都営線 「三田」駅から徒歩4分、JR「田町」駅から徒歩5分と アクセスは良好です
48. 働く環境・制度、福利厚生 「働きやすい会社は自分たちで作る」 という考えのもと、社員からも随時意見を募り、 より会社全体の生産性向上につながる制度や福利厚生を模索中です。 完全週休二日制 （祝日休み、慶弔休暇・ 年末年始休暇あり） 有給休暇とは別に、 入社日から使える 特別休暇を付与 家賃補助(住宅手当)制度 長期勤続手当 健康診断・予防接種 時差出勤 PC周辺機器補助 フリードリンク フレックスタイム制・ フルリモートOK （開発本部） アーロンチェア・外付け4K or ウルトラワイドモニター （開発本部） 各種社会保険完備 書籍購入補助
49. 人事制度 人事ポリシーに基づき、求める人物像を明文化し、一貫した人事評価制度を構築 等級制度 会社や事業戦略における適切な理解を前 提とし、 計画の達成において必要な期待役 割を定義 個人だけでなく、 チームや組織の総和が最 大化する動きを奨励 評価制度 個人・チームの貢献寄与度や目標達成 度 合いを 「パフォーマンス評価」 として 評価 パフォーマンス向上にあたって必要 な能力 の発揮度合いを 「バリュー評価」 として評価 報酬制度 高いパフォーマンスに対しては公正に処遇 する 等級制度・評価制度に連動し、 制度の 一 貫性を保つ 本部によってはグレードごとの給与 レンジを作成
50. 等級制度 グレード 会社の中長期的な戦略やあるべき姿から逆算し、事業/組織全体を構築、牽引している。 全体的なパフォーマンスを実現している。 パフォーマンス評価とバリュー評価のウェイトイメージ パフォーマンス評価 バリュー評価 80% 20% 役割定義 G6 会社の中長期的な戦略やあるべき姿から逆算し、全社最適のもと事業/組織を構築、牽引している。 事業/組織のパフォーマンスに対して多大なインパクトを与えている。 G5 70% 30% 全社の経営戦略のもと、事業/組織のパフォーマンスに対してリーダーシップや卓越した専門的スキルに よって多大なインパクトを与えている。 G4 60% 40% 各事業/組織の中核的な存在として、ときにはチームを率いる立場も担いながら、全社最適のもと事業/組 織に大きく貢献している。個人として専門的スキルや卓越した能力によって、事業/組織に大きなインパ クトを与えている。 G3 50% 50% G2 高いオーナーシップと自律性をもって、事業/組織に貢献している。 40% 60% G1 全社/事業の戦略を理解し、一員として事業/組織に貢献している。 20% 80%