ナウキャスト データAIサービス事業説明資料 / Nowcast Data Service

株式会社ナウキャスト データAIサービス事業の説明資料です。
創業以来、データの利活用を推進しております。
「Alternative Data for Actionable Insights」をミッションとし、より多くの企業の”行動に繋がる意思決定”をサポートすることで、社会にビッグデータの価値を拡めていきます。

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1. © 2015 - 2025 Nowcast Inc. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 1 データAIサービス事業 事業説明資料 株式会社ナウキャスト 1
2. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 1. ナウキャストの概要 2. データAIサービス事業の概要 3. 各Unitの紹介 4. エンジニアリング 5. 働く環境 6. 募集ポジション一覧 2
3. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 3 1. ナウキャストの概要
4. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 4 フィンテックソリューションを提供するFinatextグループの会社です 全グループの従業員は411名。福利厚生や、給与水準は全グループ共通です。 親会社 事業概要 代表者 金融サービスの開発・運営 (4419) データ&AIのプロダクトとソリューション リテール向けオンライン証券会社 少額短期保険会社 木下あかね 辻中仁士 小林紀子 ベトナムの開発チームの統括 Thai Lam 小山宏人 レンディングビジネス 1. ナウキャストの概要 大澤和明
5. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 5 Finatextグループはドメイン制を採用し、7つの事業ドメインが存在 フィンテックシフト 金融インフラストラクチャ データAI ドメイン一覧 • 資産運用、証券、保険などグループの強みを活かした案件を進めつつ、約4割の売上は非金融から。 • データ基盤と生成AIを軸に幅広い業界にサービスを展開 1. ナウキャストの概要 Fintech SHIFT 責任者 木下 あかね、売上 15億円 金融サービスの戦略策定から開発 ・運用まで一貫支援し、顧客企業と 共に優れたユーザー体験を創出す る。 Insurtech 責任者 河端 一寛、売上 17億円 デジタル保険システム「Inspire」 と少額短期保険会社の運営を通じ て、保険の顧客体験を根本から変 革する。 Brokerage 責任者 小林紀子、売上 39億円 証券ビジネスプラットフォーム 「BaaS」で、パートナー企業と革 新的な証券サービスを提供する。 Credit 責任者 大澤 和明、売上 9.7億円 クレジット業務基幹システム 「Crest」を提供し、事業者の新規 参入や業務刷新を容易にする。 Data AI Service 責任者 辻中 仁士、売上 4億円 不動産業界特化型AIエージェント 「DataLensHub」シリーズとデータ統合・ モニタリングDaaS「DataLinc」で、企業 のDXを支援する。 Data AI Solution 責任者 片山燎平、売上 12億円 データ基盤構築からAI活用まで一気通貫 で支援し、顧客と共にデータドリブンなビ ジネスを創出する。 Financial Research 責任者 大森悠貴 、売上 13億円 高品質なデータと緻密な調査分析力を掛 け合わせ、官公庁や機関投資家の確かな 意思決定をサポートする。
6. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 6 ナウキャストはオルタナティブデータを活用した事業や、生成AIを用いて企業のDXを支援 する事業を展開する東大発のスタートアップ企業 社名　　　 株式会社ナウキャスト 代表者　　 辻中仁士 設立　　　 2015年2月（2016年8月より株式会社Finatextと経営統合） 従業員数 84人(2026年3月末現在) 所在地　　 東京都千代田区九段北1-8-10 住友不動産九段ビル9F 資本金　　 70百万円 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業 や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。 1. ナウキャストの概要
7. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 7 1. ナウキャストの概要 ナウキャストはデータとAIを軸にサービスとソリューションを提供 • Financial Research事業は高品質なデータと緻密な調査分析力を掛け合わせ、官公庁や機関投資家の確かな意思決定をサポート • Data AI Service事業では様々な企業からデータをいただき、SaaSとして顧客に提供することでビッグデータのマネタイズを実現 • Data AI Solution事業ではナウキャストが培った知見を活かしてエンタープライズのDXを支援 Financial Research事業 データで投資家、官公庁・自治体の意思決定を 支援する事業。 Data AI Service事業 データとAIを活用したサービスで企業のDXを 支援する事業。 Data AI Solution事業 データとAIで顧客のDXを支援する事業。 Platform Unit Data&AI Team Finatextグループの全事業横断でデータ基盤の高度化、R&Dなどを行うチーム。 Investment Research Unit 機関投資家の投資意思決定をサポートする サービスを提供するチーム。 Real Estate Unit 商圏分析や売上予測モデルによる店舗物件 の診断サービスを不動産会社に提供する。 Data Holder Unit 提供元からデータを受領し、データパイプラインの構築と、データ統合・モニタリングDaaSを提供するチーム。 Engineering Team データエンジニアリングと生成AI活用に精通 したエンジニアリングチーム。 Consultant Team データとAIを用いたDXに特化したコンサル ティングチーム。 Economic Research Unit 民間統計サービスの提供や官公庁・自治体の 調査分析を支援するチーム。
8. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 8 1. ナウキャストの概要 ナウキャストの職種比率、前職業種比率は以下のように構成
9. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 9 2. データAIサービス事業の概要
10. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 10 ビッグデータを収集/解析し“行動に繋がる意思決定”を行えている企業はまだまだ限られているのが現状です。 ナウキャストはより多くの企業の”行動に繋がる意思決定”をサポートすることで、社会にビッグデータの価値を拡めます。 Mission Alternative Data for Actionable Insights 2. データサービス事業の概要
11. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 11 オルタナティブデータのTwo-Sided Platformを展開 私たちはデータの保有側・利用側の双方に価値を提供するTwo-Sided Platform型のビジネスモデルを展開しています。 2. データサービス事業の概要
12. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 12 ナウキャストの競争優位性 私たちはデータ保有側・利用側の双方と独自、かつ強固な繋がりを持ち、構築技術力も含め高い競争優位性があります。 2. データサービス事業の概要
13. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. Data Service事業について 様々な企業からデータを集め、金融業界・不動産業界等にデータサービスを提供 13 データウェアハウス ライセンスデータ データホルダー 解析 POSデータ ⽇本経済新聞 1,500店舗のスーパーマーケット 4,000店舗のスーパー、ドラックストア 2,600店舗の家電⼩売 クレジットカードデータ JCB JCBカードの 所有者‧加盟店 求人データ 人流データ TV広告データ KDDI 携帯搭載の 地理データ フロッグ 130超の⽇本の web求⼈広告 サイト エムデータ ⽇本の全無料 チャンネンルの TV広告データ 官公庁‧シンクタンク‧投資家 エンドユーザー 投資家 不動産業界 True Data BCN 他カード会社
14. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 14 3. 各Unitの紹介
15. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 15 3. 各Unitの紹介：Real Estate Unit Financial Research事業 データで投資家、官公庁・自治体の意思決定を 支援する事業。 Data AI Service事業 データとAIを活用したサービスで企業のDXを 支援する事業。 Data AI Solution事業 データとAIで顧客のDXを支援する事業。 Platform Unit Data&AI Team Finatextグループの全事業横断でデータ基盤の高度化、R&Dなどを行うチーム。 Investment Research Unit 機関投資家の投資意思決定をサポートする サービスを提供するチーム。 Real Estate Unit 商圏分析や売上予測モデルによる店舗物件 の診断サービスを不動産会社に提供する。 Data Holder Unit 提供元からデータを受領し、データパイプラインの構築と、データ統合・モニタリングDaaSを提供するチーム。 Engineering Team データエンジニアリングと生成AI活用に精通 したエンジニアリングチーム。 Consultant Team データとAIを用いたDXに特化したコンサル ティングチーム。 Economic Research Unit 民間統計サービスの提供や官公庁・自治体の 調査分析を支援するチーム。
16. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 16 「DataLensHub」シリーズとして複数のデータを組み合わせた不動産デベロッパー・ テナント向けのサービスを提供 テナント向け デベロッパー向け DataLens 商業リーシング 企業求人データ、従業員数データ、 過去移転情報、プレスリリース情報 インテントデータ等を組み合せ オフィス営業特化サービス 出店意向の高い 企業がわかる！ オフィスの移転ニーズが高い 企業がわかる！ 物件情報の整理〜選定 の作業負担が減少！ エリアの消費傾向・ニーズ がわかる！ DataLens 法人営業 DataLens 商圏分析 DataLens 店舗開発 全国の開業データ、企業HP情報、 求人データ等を組み合わせ テナント営業特化サービス クレジットカードデータ、 位置情報データ等を組み合せ 商圏分析のDXサービス AI活用による物件情報自動取込みと クラウド上での物件管理 さらにクレジットカードデータ、 位置情報データを組み合わせ 物件選定のDXサービス 3. 各Unitの紹介：Real Estate Unit 不動産業界向けサービス
17. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 17 三菱地所株式会社様 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。 「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性。 オフィスビルをメインに、商業施設やホテル、物流施設などの開発・運営・賃貸事業といった不動産事業を幅広く展開する 三菱地所株式会社様に対し、オフィスビルのリーシング営業に特化した「DataLensオフィス営業」の開発・導入に取り組んできました。 「DataLensオフィス営業」を導入する以前に抱いていた、アプローチするタイミングを見極めるのが非常に難しいという課題感や、「勘と 経験」に頼って判断する従来の方法に「DataLensオフィス営業」を加えることによって、課題の解決や、より効率的で確率の高い営業活 動をご支援。 カスタマイズ性が高く、データプロバイダー的な立ち位置でご支援を行うことで、 納得感のある構成に仕上げ、“一般的なSaaSベンダー”ではなく、柔軟な対応を 行うことでサービスとして使いやすくアレンジ。 導入後も引き続きアップデートを続け、更なる機能性の向上を目指しています。 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826 3. 各Unitの紹介：Real Estate Unit 不動産業界向けサービス 事例
18. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 18 GOSSO株式会社様 「DataLens店舗開発」、「仙台ホルモン焼肉酒場」などの飲食店ブランドを 全国で120店舗以上展開するGOSSOが導入。 飲食店などを運営する事業者において、新たな店舗を開発する際に、人口統計や地理統計といった公的情報に加えて自社の顧客データ や民間事業者が収集・提供している3rdパーティデータ、AIなどを活用し、業務を効率化しようとする動きが広がっています。 GOSSOは従来、担当者個人の経験や知識に基づいた店舗開発を行っていまし たが、現在、自社の顧客データや既存店の売上データなどを活用した定量的かつ 効率的な意思決定を強化しています。 特に物件情報の管理・選定の効率化が大きな課題であったため、今回、その工程 に特化したサービスである「DataLens店舗開発」を導入いただきました。導入 によって自社データに加えてクレジット決済データや人流データが利用可能とな り、物件管理の大幅な効率化と選定の最適化が実現できます。 https://nowcast.co.jp/news/20250314 3. 各Unitの紹介：Real Estate Unit 不動産業界向けサービス 事例
19. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 19 ウェンディーズ・ジャパン株式会社、ファーストキッチン株式会社様 開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用。 「DataLens店舗開発」は、クレジットカード決済データや人流データなどのオルタナティブデータと生成AIを用いて物件情報の収集・管 理の効率化と物件選定の最適化を実現し、店舗開発者のデータドリブンな意思決定を助けるツールです。 ファーストキッチンでは従来、不動産会社などからメールで送られてくるPDFを 含む様々な形式の物件資料から、店舗開発担当者が必要な情報を抜き出して Excelのシートに手動で入力し、物件評価を行っていました。 「DataLens店舗開発」の導入により、ファーストキッチンの店舗開発担当者は情 報抽出やデータ整理などの周辺業務から解放され、出店候補地の吟味により注 力できるようになります。また、客観的なデータを判断材料として活用すること で、新規出店戦略の高度化とスピード向上が期待できます。 https://nowcast.co.jp/news/20251029 3. 各Unitの紹介：Real Estate Unit 不動産業界向けサービス 事例
20. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 20 協業会社様 株式会社チョイス様 チョイスは商業施設や専門店、小売店向け に、店舗開発代行やテナントリーシング、商 業施設や専門店のプロデュース、集客・マー ケティングといった総合的なコンサルティ ングサービスを提供しています。 チョイスがナウキャストの「DataLens店舗 開発」の販売パートナーとなり、各種オルタ ナティブデータを活用しながら店舗開発コ ンサルティングを行います。また、ナウキャ ストはチョイスから得られる顧客からの フィードバックを「DataLens店舗開発」の 機能改善や拡充に反映します。 https://nowcast.co.jp/news/20250918 株式会社グッドライフ様 グッドライフは、オフィスづくりのトータ ルソリューションを提供する企業です。 「働くをもっと楽しく、新しく、豊かに」を ミッションに掲げ、物件選定から、顧客企 業ニーズを深く掘り下げた空間デザイ ン、内装工事、アフターフォローまでを一 貫して手掛けています。 ナウキャストとグッドライフは、お互いの サービスやノウハウを組み合わせること で、オフィス移転に伴う初期費用や内装 工事費といったコスト負担を軽減したい と考え、この度協業することとしました。 https://nowcast.co.jp/news/20250912-2 株式会社ソーシャルインテリア様 ソーシャルインテリアは、個人向けの家具・家電の セレクト型オンラインストア「サブスクライフ」をは じめ、法人向けにオフィス移転から空間デザイン、 家具選定までワンストップでサポートする「ソー シャルインテリア オフィス構築支援」、設計会社・ 販売店・メーカー向けの家具什器受発注プラット フォーム「ソーシャルインテリア 業務管理クラウド」 を展開しています。 ナウキャストとソーシャルインテリアは、お互いの サービスやノウハウを組み合わせることで、オフィ ス移転に伴う初期費用や煩雑なタスクといった企 業側の負担を軽減したいと考え、この度協業する こととしました。 https://nowcast.co.jp/news/20250911 3. 各Unitの紹介：Real Estate Unit 不動産業界向けサービス 事例
21. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 21 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit Financial Research事業 データで投資家、官公庁・自治体の意思決定を 支援する事業。 Data AI Service事業 データとAIを活用したサービスで企業のDXを 支援する事業。 Data AI Solution事業 データとAIで顧客のDXを支援する事業。 Platform Unit Data&AI Team Finatextグループの全事業横断でデータ基盤の高度化、R&Dなどを行うチーム。 Investment Research Unit 機関投資家の投資意思決定をサポートする サービスを提供するチーム。 Real Estate Unit 商圏分析や売上予測モデルによる店舗物件 の診断サービスを不動産会社に提供する。 Data Holder Unit 提供元からデータを受領し、データパイプラインの構築と、データ統合・モニタリングDaaSを提供するチーム。 Engineering Team データエンジニアリングと生成AI活用に精通 したエンジニアリングチーム。 Consultant Team データとAIを用いたDXに特化したコンサル ティングチーム。 Economic Research Unit 民間統計サービスの提供や官公庁・自治体の 調査分析を支援するチーム。
22. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 22 ◆役割 ・データを受け取り、社内のデータ基盤 にのせる 　・データのクレンジング、変換 　・マッピング ・データホルダーとの関係構築 　・パートナーとして両社が収益をより上 げるためにどうすべきか？を議論 ・新規データ開拓 Data Service Domain Data Holder Unit Platform Unit Data&AI Team Data Consumer Units データをクレンジン グ、変換、マッピン グをして自社基盤 にのせる データのクレンジングや変換、データホルダーとの関係構築を行うチーム ・データ受け取り ・関係構築 ・新規データ開拓 のせたデータを様々 なプロダクトで活用 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit
23. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 23 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit 業務内容（ローカルLLMを活用したデータクレンジング） ナウキャストでは、クレジットカード明細（200万トランザクション/日）の店舗名にブランドを付 与し、分析可能なデータにするクレンジング業務を行っている。 某社クレジットカード明細 ナウキャストで付与 決済日 店舗名 金額 ブランド 2026-05-12 ﾛ-ｿﾝ ﾄﾂｶｴｷﾋｶﾞｼｸﾞﾁ/ID 1,200 ローソン 2026-05-12 ローソン　水沢江刺駅前　１４４４５０　－岩手県 600 ローソン 2026-05-12 ポポラマーマ楽天市場店 2,500 楽天市場 2026-05-12 コニ－ショッピング　　　　　　　（ラクテン 2,800 楽天市場 いわゆる「汚い」テキストデータ マスタ管理された「ブランド」を 人手で付与 店舗名をLLMで扱うには制約が多かった • データホルダー側の定義上、店舗名は個人情報扱い • 店舗名の件数が膨大（ユニークで6,000万件超） • ローカルLLMは発展途上 →一般的なLLMに投入する許可が得られていない →（LLMが使えたとしても）コストが膨大 →実用的な精度が得られない ローカルLLMの進歩で精度が向上。セキュリティとコストの問題が一気に解決 解消しつつある
24. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 24 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit 業務内容（ローカルLLMを活用したデータクレンジング） 店舗名 ブランド LLM 出力結果の 確信度 件数 構成比 正解 不正解 正解率 >=90 882 98.1% 838 44 95.0% <90 17 1.9% 計 899 100.0% 確信度>=90のデータにおいて95.0%の正解率 →5%の誤りを許容する前提をおければ、人手での チェック対象を確信度<90のみ（全体件数の2%程 度）に絞ることができる。 ※下線部の前提をおけるかどうかはユースケースによる。 ※実運用においては1店舗に複数ブランド付与などの追加的ルール があるが、本実験では省略している。 スループット：15.1件/秒 →100万件に対して18.40時間 OpenAI等では不可能なレベルの高スループット
25. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 25 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit 取り扱うデータの多様性 自社データにNowcastが持っているデータをかけ合わせることにより、 ①データ収集に係る工数が削減され、②判断材料の幅が広がる ⇒コアな業務における意思決定のスピードや精度の向上を実現 Nowcast Open data Partnered data API / Download data • 国税庁全法人データ • 本社移転履歴 • インボイス制度適格事業者 • 決算説明書/中期経営計画 • 有価証券報告書 • 決算短信 • 従業員数 Produced data AI-Scraped data • ブランド • 業種 • 求人数スコア • 取引先 • 商談 • 求人 • 法人拠点 • 消費者購買データ • 役員 • 売上 • 理念 ✔ 営業先法人の優先度付け: 求人数推移よりオフィス移転を予測。優先的にオフィス賃貸の営業先として選定。 ✔ 融資のための与信判断: 財務データを素早く収集し、融資に係る稟議の準備プロセスを高速化。 法人番号で つながるデータ 活用場面 Client
26. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 26 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit データをサービスへ昇華 MCP、API、SnowFlake Sharingなど、様々な仕組みで柔軟にデータ整備ロジックやデー タのエンリッチメント機能を提供可能 機械的な文字列比較では法人情報を付与できないケースも AIを利用したWeb検索でほぼ人と同様の精度を実現 Feature 法人名を入力 ↓ 法人情報を自動補完 [HubSpot] 法人レコード 自動登録 ※APIがあれば他 のSaaSでも対応可 ↓ 法人番号を自動更新 [Snowflake] テーブル を指定してプロシージャ を実行 ↓ 法人番号を付与したテー ブルを返却 弊社画面からCSVを アップロード ↓ 法人番号を付与した CSVを自動生成 Nowcast DataLinc: 法人情報付与 Outcomes Trigger Prerequisites 業務画面で法人名を入力 メール受信等をトリガーとして 法人マスタを自動登録 弊社画面から通知先を指定し てCSVをアップロード ※専用APIからの実行も可 法人番号を付与したいテーブ ルを指定し、Snowflake Marketplaceのストアドプロ シージャを実行 社内チャットツール で完了通知 法人マスタの法 人番号列を更新 選択された法人情報を自動入力 通知中のリンクを 踏んでCSVを ダウンロード 法人番号を付与した テーブルを返却 • 業務画面に弊社APIの 呼び出し処理と返却値 の画入力処理を実装 • 通知用Webhookの生成 • HubSpot UIから非公開 アプリ等の作成 • 通知用Webhookの生成 • 弊社画面からユーザ作成 • Snowflake Marketplaceから弊社ス トアドプロシージャを契約 文字列比較 ▪ロジック①: 入力された法 人名をクレンジング - (株)abc => ＡＢＣ ▪ロジック②: クレンジング後 の法人名で法人マスタを検索 - 株式会社ABC (1010001160015) - abc株式会社 (9020001164024) - 有限会社abc (6120002009906) ※部分一致による複数候補検 索と、類似度計算による単一 候補の検索に対応 ▪メリット - 早い(1件なら瞬時、1万件 でも約1分) ▪デメリット - 文字列が全く異なるとヒッ トしない AI(GPT)による Web検索 ▪ロジック①: 入力された法人 名から検索文字列を生成 ※商品名やドメイン等も可 ▪ロジック②: 生成した文字列 でWeb検索 ▪ロジック③: 法人番号が特定 できるまで①②を繰り返す ▪事例 - 月でひろった卵(商品名)⇒ あさひ製菓株式会社 (3250001012388) - toyota.jp(ドメイン)⇒トヨ タ自動車株式会社 (1180301018771) ▪メリット - ほぼ人がWeb検索するのと 同様の精度 ※候補が1つに絞れない場合 もあるので100%ではない ▪デメリット - 遅い(1万件だと約10時間)
27. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 27 3. 各Unitの紹介：Data Holder Unit AI-Readyなファクトインフラサービス 法人番号によるデータの名寄せやかけ合わせにより、個々の取引先に関するあらゆるデータの 全社的な把握が可能に DataLinc 企業内に散在する法人データを高い精度で統合し、AIエージェントが 外部データを活用して企業の変化をモニタリングする新サービス 「DataLinc（データリンク）」の提供を開始しました。 「DataLinc」は、営業活動や与信管理におけるデータ活用を阻む「名 寄せ」の壁を取り除き、外部データと統合して業務の高度化を可能に するDaaS（Data as a Service）です。 本サービスは、表記揺れを含む法人顧客リストを法人番号ベースで一 意に特定・統合し、各企業サイトの更新情報や求人広告の推移といっ た外部データを付加するものです。これにより、法人営業における顧 客管理の効率化や与信管理の自動化を支援します。
28. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 28 3. 各Unitの紹介：Platform Unit Data&AI Team Financial Research事業 データで投資家、官公庁・自治体の意思決定を 支援する事業。 Data AI Service事業 データとAIを活用したサービスで企業のDXを 支援する事業。 Data AI Solution事業 データとAIで顧客のDXを支援する事業。 Platform Unit Data&AI Team Finatextグループの全事業横断でデータ基盤の高度化、R&Dなどを行うチーム。 Investment Research Unit 機関投資家の投資意思決定をサポートする サービスを提供するチーム。 Real Estate Unit 商圏分析や売上予測モデルによる店舗物件 の診断サービスを不動産会社に提供する。 Data Holder Unit 提供元からデータを受領し、データパイプラインの構築と、データ統合・モニタリングDaaSを提供するチーム。 Engineering Team データエンジニアリングと生成AI活用に精通 したエンジニアリングチーム。 Consultant Team データとAIを用いたDXに特化したコンサル ティングチーム。 Economic Research Unit 民間統計サービスの提供や官公庁・自治体の 調査分析を支援するチーム。
29. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 29 ナウキャストを技術の力で支えるプラットフォームチーム Data AI Solution Domain Data AI Service Domain Data Holder Unit Data Consumer Units Platform Unit Data&AI Team Engineering Team Consultant Team 自社プロダクトの 知見をData AI Solutionへ Data AI Solution の知見を自社プロダ クトへ 様々な クライアント ◆役割 ・自社プロダクトを取り扱うデータ分析 基盤Datahubを設計・開発・運用 ・CCoE (Cloud Center of Excellence) としての役割 　・AWS や Snowflake の環境整　　　 備、コスト最適化 　・セキュリティの設定など ・R&D ・技術広報 　・テックブログ執筆 　・技術イベント登壇・企画 ・他のユニットのサポート 3. 各Unitの紹介：Platform Unit Data&AI Team
30. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 30 4. エンジニアリング
31. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 31 Snowflakeをデータ基盤とし、Modern Data Stackによるデータ基盤を構築 Data Engineering Database Frontend Infrastructure・Others Backend AWS Athena 4. エンジニアリング
32. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 32 自社サービスのデータ基盤としてSnowflakeをフル活用 1 2 様々なデータを一元管理 POS、クレカ、財務など、様々なデータをSnowflakeと AWSで一元管理。 高い品質の求められるデータ運用 データや分析結果が直接顧客に提供されるため数%のエ ラーも許容されない環境。高いデータ品質を実現 3 様々な利用ユーザー データエンジニア、社内アナリスト、顧客など様々な種類 のユーザーのニーズに対応する基盤を構築 POS クレジット カード 位置情報 求人 財務 TV CM 投資家向け サービス 官公庁向け サービス 不動産向け サービス 4. エンジニアリング
33. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 33 Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 ナウキャストはデータクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」を提供するSnowflake Inc.（本社：米国カリフォルニア 州、CEO：Sridhar Ramaswamy）のサービスパートナー「Select」に認定されました。 「Snowflake」のサービスパートナー「Select」とは、「Snowflake」を熟知するプロ フェッショナル人材を有し、同製品を活用したデータ基盤の構築実績を持つパートナーを 認定するものです。 ナウキャストでは、POSデータやクレジットカード決済データ、求人広告データなど多岐に わたるオルタナティブデータを分析し機関投資家や事業会社向けに利活用を支援する データ事業と、データ事業で培ったビッグデータ解析ノウハウに加えて生成AIの知見を 生かし企業の事業活動を支援するデータ＆AIソリューション事業を展開しています。社員 の半数以上がデータエンジニアであり、データを効率的に分析するためのデータ基盤を自 社開発し、そのデータウェアハウスとして「Snowflake」を全面的に採用しています。 ニュースリリース：https://nowcast.co.jp/news/20241022 4. エンジニアリング
34. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 34 250社のパートナーの中から「Industry Solution Partner of the Year – Japan」を受賞 • Snowflake AIデータクラウド上で、金融・小売に特化した革新的 ソリューションが評価されました（2025年9月12日発表 ／Snowflake World Tour Tokyo 2025）。 • Snowflakeが日本のパートナーの中から、業界特化の解決力と実 績を評価して授与するアワード • POS・クレジットカード等のリアルタイム/オルタナティブデータを Snowflake上で分析し、消費動向の把握や経済予測を実現。顧客 のデータドリブンな意思決定を高速化。 ニュースリリース：https://nowcast.co.jp/news/20250912/ 4. エンジニアリング
35. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 35 Finatextホールディングス、VP of Data & AIの大野巧作 / Kevin が 2026「Snowflake Data Superheroes」に選出 • 　「Snowflake Data Superheroes」は、教育活動、カンファレ ンス登壇、コンテンツ制作などを通じて、Snowflakeエコシステム の成長を牽引するコミュニティリーダーを称えるプログラムです。 • 全世界の数万人の出た専門家の中から、わずか１２８名、日本国内 ではわずか１５名しか選出されない、Snowflake公式認定の最高 位グローバルのコミュニティリーダー。 • AIデータクラウドの可能性を切り拓くリーダーとして、画期的なソ リューションの設計から次世代の育成に至るまで、自らの知見を惜 しみなく共有し、Snowflakeコミュニティの核としてエコシステム の発展に大きく寄与している点が評価され、この度の選出に至りま した。 ニュースリリース：https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X 4. エンジニアリング
36. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 36 モダンな技術スタックにより効率的にデータ基盤を運用 項目 概要 技術ワード IaCでのインフラ管理 ・テーブルやデータベースなど全てのリソースはTerraformで管理。 ・インフラ管理のガバナンスが整備されており、インフラ関連のトラブルをほぼ0に。 ・また、インフラ変更のレビューが行いやすくなり、知見の薄いメンバーもレビューを受けながら変更 をApplyすることができる Terraform、IaC、インフラ管 理 システマティックな権限管理 ・ロールやユーザーもTerraformで管理。不要な権限やユーザーがないか管理者が簡単に確認で きる仕組みが整備されている。 権限管理、ユーザー管理、 Terraform、IaC Airflowによるワークフローマ ネジメント ・ほとんどのETL処理はAirflowで一元管理。 ・ジョブのデプロイ、依存関係の管理、障害時の再ランなどが簡単に行える。 ワークフローマネジメント、 ETL、Airflow dbtによるテーブルとデータ処 理の管理 ・ETL処理はdbtを用いて実装することで、SQLの再利用性の向上や、データリネージの可視化を 実現。 ・dbtによる自動カタログ作成機能も存在。 ETL、dbt、データリネージ、 データカタログ Streamlitによるインタラク ティブなダッシュボード ・Snowflakeが提供するStreamlitを活用することで、インタラクティブなダッシュボードを誰でも 簡単に実装できる仕組みを整備。 Streamlit、ダッシュボード、 BI 個人情報の管理 ・AWSとSnowflakeをPrivateLinkで接続し、個人情報を安全に格納、分析できる環境を整備 セキュリティ、個人情報 4. エンジニアリング
37. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 37 5. 働く環境
38. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 38 5. 働く環境 辻中 仁士 代表取締役CEO 京都大学経済学部卒業後、日本銀行に て調査統計局、下関支店および企画局 に勤務し、統計業務や経済調査業務に 従事。 2015年9月より株式会社ナウ キャストにてシニアアナリスト兼セール スマネージャーとしてオルタナティブ データの事業開発を推進し、株式会社 Finatext（現 株式会社Finatextホー ルディングス）によるM&Aを経て 2019年2月に代表取締役CEOに就 任。 大野 巧作 Data Service Platform Unit リーダー / Finatextホールディングス VP of Data & AI/ 2026 Snowflake Data Superheroes 東京大学大学院理学系研究科を修了 後、2020年4月に株式会社ナウキャ スト入社。POSデータのパイプライン構 築や分析に携わり、2024年からは データ分析基盤開発チームのリーダー としてAWSやSnowflakeを活用した クラウド環境の整備や技術検証を主 導。2025年10月、株式会社 FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。Kaggle Competition Masterで、複数の機 械学習コンペで入賞実績あり。 隅田 敦 Real Estate Unit リーダー/ ソフトウェアエンジニア 東京大学経済学部経済学科にて計量 経済学を専攻。経済現象の理解のため には高品質高頻度のデータが必要との 想いから、ナウキャストにてインターン を始める。 2019年より東京大学大学 院情報理工学系研究科コンピュータサ イエンス専攻に進学し、大規模言語モデ ルの仕組みや人間との対話を取り入れ た自動定理証明支援器など自然言語 処理の研究を行う。2021年4月にナ ウキャスト入社。 大城 翼 Data Holder Unit リーダー/ データエンジニア 琉球大学卒業後、複数のスマートフォン ゲーム開発会社にてエンジニア、ディレ クターとして開発・運営に携わり、数名 から50名規模のチームでの新規プロ ダクトの企画・開発・リリース・運用、 チーム育成まで幅広く経験。前職にて、 データエンジニアとして新規のデータ 分析プロダクトの立ち上げ、社内データ 分析基盤の開発等に従事した後、 2022年にナウキャストへ入社。POS データとクレジットカードデータのパイ プライン構築・運用を担当。
39. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 39 5. 働く環境 渡邊　瞳 ビジネスデベロップメント 東京工業大学大学院にて金属工学を専 攻。卒業後、エムスリー株式会社に入社 し、コンサルティング営業として製薬企 業・医療機器メーカー向けの営業DXの 推進やデジタルマーケティングの実行 支援に従事。2024年にナウキャストに 入社。 江藤 幸音 ビジネスデベロップメント 京都大学医学部人間健康科学科を卒 業後、新卒で医療関係のベンチャー企 業に入社。法人の新規開拓営業、中途 採用人事、事業推進・企画、事業責任者 を経て、2024年10月にナウキャスト に入社。 上田 成也 ビジネスデベロップメント 関西大学卒業後、自動車リース会社に 営業職とし入社し、主に大企業グルー プの既存営業・アップセル営業を担当。 その後、ユニークキャリア株式会社にて 事業責任者としてウェブメディアの運 営、個人事業として営業代行やコンサ ルティングを行う。2025年6月よりナ ウキャストに入社。 平井悠介 ビジネスデベロップメント 法政大学経営学部にて経営学を専攻。 卒業後、大手不動産仲介会社に新卒で 入社し、約4年間法人・個人の営業担当 として投資用・居住用かかわらず広く 売買に携わり、新人賞、顧客満足度表 彰を受賞。 不動産業界にいる中で、よ りデータドリブンにビジネスに関わって いきたい、ビジネスマンとしてのスキル アップを目指したいという思いからナ ウキャストに入社。
40. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 40 5. 働く環境 沼尻 祥太 ソフトウェアエンジニア/データエンジニア 京都大学文学部倫理学専修卒業後、 2012年にSEとして株式会社シティ・ コムに新卒入社。その後、アクセンチュ ア株式会社にて、官公庁の基幹システ ム更改プロジェクトの立ち上げに従事 した後、2016年に株式会社ALBERT に入社。様々なクライアントのDWHや BI、リコメンドシステムの構築および優 良顧客分析等に従事。 社内のインフラ構築やAIプロジェクト のガイドライン策定に携わった後、 2022年6月にナウキャストにジョイ ン。 Todd Perry データエンジニア/データサイエンティスト イギリス・ポーツマス大学でコンピュー ターサイエンスを専攻、専門は機械学 習。2015年にLockheed Martinに 新卒入社。2016年末にオルターナティ ブデータのベンチャー企業であるHuq Industries（ロンドン）に転職し、デー タエンジニアとして主に位置情報の分 析を行った。2019年に10月に来日 し、ナウキャストに入社。現在はクレジッ トカードデータの加工パイプラインの構 築、消費行動の分析を行っている。 島 真人 データエンジニア 武蔵大学経済学部金融学科卒。ファイ ナンスを専攻。新卒で株式会社 QUICK に入社。主にバックエンドエン ジニアとして、AWS の各種マネージド サービスを用いて自社内にて手動で行 われていた各種オペレーション作業の オートメーション化や金融データと機械 学習の技術を活用し、予測モデルを構 築するプロジェクトなどに携わった。 2021年、株式会社ナウキャストにデー タエンジニアとして入社。現在は、デー タパイプラインの新規構築やエンハン ス、社内のデータに対するオペレーショ ン作業の効率化などに携わっている。 翁長 奨 データエンジニア 前職にてAWS基盤の改修及び追加開 発、AWS環境IaC化やk8sの構築、 データ分析に携わる。2023年にナウ キャストへ入社し、現在Data Holder Unitのデータエンジニアとして活躍 中。
41. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 41 5. 働く環境 福井 理弘 データエンジニア 慶應義塾大学商学部にて計量経済学を 専攻した後、米VMwareの日本支社に Operations / Data Analystとし て入社。ダッシュボードの開発、 3rd-party softwareを用いた小規 模なETLの開発、営業チーム向けのレ ポート作成に従事。もともとパッション のあったSoftware Engineering / Data Engineeringの道に進むこと を決意し2022年10月Nowcastに 入社。 Agnes Song データエンジニア 韓国生まれ、アメリカ育ち。材料工学で 学士号、データサイエンスで修士号を取 得。ナウキャスト入社前はデータコンサ ルタントとして、データパイプライン設 計から分析まで、エンドツーエンドのプ ロジェクトを担当。 SQL、Snowflake、dbt、Pythonに 精通し、データドリブンな意思決定を支 える信頼性の高いデータ基盤構築に取 り組んでいる。 桐畑誠 ソフトウェアエンジニア/データエンジニア 京都大学大学院にて、情報学を専攻。 2020年3月に大学院修了後、株式会 社リクルートに入社し、主にSaaS製品 のデータ分析、および、データマネジメ ントに従事。 データを主軸にしたプロダクトを作り たいという思いから、2023年7月に ナウキャストへ入社。現在は不動産領域 のデータ分析、および、プロダクト開発 に従事。 稲葉 海大 データエンジニア 千葉大学大学院 融合理工学府を卒業。 新卒から株式会社サイバーエージェント にて小売DXのデータサイエンティスト として従事。2024年9月よりナウキャ ストに入社。
42. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 42 5. 働く環境 徳山 舜大 データエンジニア コーネル大学（統計学・情報科学）を卒 業後、位置情報関連のベンチャー企業 にてデータアナリスト・データサイエン ティストして従事。2024年10月より ナウキャストに入社。 吉本 直人 データエンジニア 前々職ではBIツールのサポートやコン サル、データ基盤の構築支援などを 行った。その後2020年2月にEC企業 に転職。全社で活用しているデータ基 盤(BigQuery)の運用やLookerの導 入、DWH構築などに従事。2026年1 月よりナウキャストに参画。 林 寛将 アナリティクスエンジニア 東京大学大学院 情報理工学系研究科 を卒業。新卒からソフトバンクにて LINEヤフーの広告のデータサイエン ティストとして従事。2024年7月より ナウキャストに入社。 山本 孔次郎 アナリティクスエンジニア 名古屋市立大学大学院にて、医療統 計、環境労働（公衆）衛生学を専攻。修 士課程終了後は、データ分析受託企業 にてクライアント企業のビジネス支援を 行う。その後、ヘルステックベンチャー 企業にて、健康保険組合、自治体、製薬 企業をクライアントするデータ解析、 データエンジニアリング業務に従事。 2025年4月よりナウキャストに入社。
43. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 43 5. 働く環境 島吉 翔太 アナリティクスエンジニア 立命館大学大学院 情報理工学研究科 を修了後、総合電機メーカーで鉄道や 航空管制システムに関するデータ分析・ 研究開発を担当。その後、ヘルステック スタートアップ企業でデータサイエン ティストとして、因果推論を用いた新規 事業の効果検証や、機械学習を用いた 予測モデル改善の検討に従事。2026 年よりナウキャストに参画。
44. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 44 ・扶養家族手当　入社１年経過から対象 　小学校就学前の子の人数に応じて 　1人目25,000円/月　 2人目50,000円/月 3人目100,000円/月 ・母子保険はぐ保険料補助　加入月から出産月まで会社負担 ・ベビーシッター割引券　1日最大4,400円割引 ・病児保育補助　「ちょこいく」自己負担なしで利用可能 ・休暇（年末年始） ・連続休暇　有休とは別の連続5日間の休暇 　　　（入社1年を経過した社員が付与対象） ・結婚休暇（7日間）＆お祝い金（5万円） ・出産休暇（5日間）＆お祝い金（50万円!!） ・慶弔休暇（3日〜7日） ・メシテキスト　週２回、会社負担でオフィスでご飯 ・飲みテキスト　全社集会の後にオフィスでパーティー ・部活動　フットサル部、野球部、皇居ラン部、囲碁部など　 ・Town Hall 　１ヶ月に一度の社員ミーティング ・Mega Town Hall 　半期に一度の多くの社員がオフラインで集まります。 　（終了後には飲みテキストを開催） 5. 働く環境
45. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 45 Update Support ・1人あたり12万円/年を予算とし、学習や業務補助ツール費用を補助 利用例）英会話レッスン/資格受験/研修・セミナー参加/書籍・学習コンテンツ /PC備品購入等 オフサイト支援制度 課題に向き合う活動に必要な経費を、 1回につき1人あたり最大3万円まで会社が負担。 利用例） ・gRPCを使ってみたい / NFTを作ってみたい (Hackathon) ・社内ISUCONを開催したい (Contest) ・新事業のトライアルのためのプロトタイプを作ってみたい (Hackathon) ・証券事業のAUM爆増のための施策をブレストしたい (Offsite) Updateするためのフィードバックの取り組みと評価制度 ・P2P 　一緒に働く仲間からのフィードバック ・Domain 1on1 　評価者との面談（振り返りと次期の役割のすり合わせ） 5. 働く環境
46. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 46 6. 募集ポジション一覧
47. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 47 データエンジニア、LLMエンジニア、BizDevなど全方位で採用 職種分類 求人名 エンジニア データエンジニア LLMエンジニア バックエンドエンジニア データプラットフォームエンジニア アナリティクスエンジニア BizDev データビジネスコンサルタント データビジネスコンサルタント(パブリックセクター) アナリスト データアナリスト(データサイエンティスト) 6. 募集ポジション一覧
48. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 48 エンジニアポジションの魅力 1 2 様々な業界のデータ基盤や生成AIプロジェクトを経験できる 証券、保険、メーカー、デベロッパーなど、様々な業界のデータ基盤や生成AI関連プロジェクト に要件定義や設計などの上流工程から関わることができる。 自社プロダクトで培ったデータエンジニアリングの技術 8年以上データエンジニアリングの領域で自社プロダクトを運用することで蓄積されたデータ エンジニアリングに関する知見を応用しながらプロジェクトに臨むことができる。 3 データ、生成AI、インフラなど幅広い技術を身につけることができる 全てのエンジニアがデータ領域におけるフルスタックエンジニアになることを目指しており、 ロールを超えて様々な技術に挑戦することができる。 6. 募集ポジション一覧
49. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 49 志向に応じて様々な技術に挑戦することができる データエンジニアリング データエンジニアリングに関する幅広い知識 と開発経験の獲得。 インフラ AWS、GCP、Azure、Snowflakeなど、 様々な基盤でインフラ構築を行う経験。 アーキテクト エンプラのシステムに関する要件定義、基本 設計などの経験。 生成AI 生成AIを活用し、企業の具体的な業務課題 を解決する経験。また、生成AIに関する幅広 い知識。また、生成AI Opsの経験。 バックエンド 設計、実装、テスト、運用など、アプリケーショ ンのバックエンド開発全般の経験。 フロントエンド 設計、実装、テスト、運用など、アプリケーショ ンのフロントエンド開発全般の経験。 プロジェクトマネジメント エンプラ案件を中心に、数千万円〜数億円規 模の案件のPMの経験。 プロダクトマネジメント 自社プロダクトやパッケージのロードマップ 策定から開発推進までの経験。 6. 募集ポジション一覧
50. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 50 BizDevポジションの魅力 1 2 早い段階から裁量権を持って幅広い経験を積むことができる 入社して早い段階から営業、コンサルティング、PMなど幅広い経験を積むことができる。 また、事業立ち上げの当事者として高い視座で事業に取り組むことができる。 高い技術力と優秀なエンジニアメンバー 優秀なエンジニアメンバーとチームアップし、様々なプロジェクトに取り組むことができる。自 社プロダクトで培ったデータエンジニアリングや生成AIの知見を活かした開発。 3 年収、労働時間、裁量のバランスが良い 比較的高い年収レンジの中で、スタートアップならではの裁量権や自由なキャリア設計が行え る。また、育児サポートやフレックス制など福利厚生も充実。 6. 募集ポジション一覧
51. © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 51 様々なスキルや経験を身に着けながら自由度の高いキャリアパスが設計できる データエンジニアリング データエンジニアリングに関する幅広い知識 の獲得。 事業戦略 事業の急成長に向けた事業戦略の立案から 実行までの経験。 コンサルティング データ活用、AI活用、DXなどの領域で、コン サルテーションを行う経験。 生成AI 生成AIを活用し、企業の具体的な業務課題 を解決する経験。また、生成AIに関する幅広 い知識。 組織運営 採用、人材育成、プロジェクトのアロケーショ ンなど、組織運営に関連する経験。 セールス/マーケティング 新規リード獲得のためのマーケティングや営 業活動。既存顧客のアカウントマネジメントに よるアップセルやクロスセルの実現。 プロダクトマネジメント 自社プロダクトやパッケージのロードマップ 策定から開発推進までの経験。 6. 募集ポジション一覧