company deck｜株式会社GRI

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1. 株式会社GRI 会社紹介資料 Last update: 2025.09 Company Deck
2. ©GRI Inc. 2 ⽇本のデジタル変⾰の中⼼地に 守りのDX 組織全体でデータをリアルタイムに共有し 合理的に即断‧即決‧即実⾏を促す デジタル基盤の構築をあらゆる業界で推進 市場や顧客を深く理解し 既存のビジネスモデルを変⾰するための イノベーションハブに 攻めのDX Vision
3. ⽬次 01 会社概要 02 組織 03 事業紹介 04 評価‧給与制度‧キャリア開発 05 GRIのカルチャー 06 働き⽅‧制度 07 GRIの今とつくりたい未来
4. 会社概要 01
5. ©GRI Inc.｜Confidential 5 エンタメからインフラまで あらゆる業界にAI技術を浸透させ、 プロフェッショナルたちを 本質的ではない業務から解放し、 創造性をフルに発揮できる社会を実現します あらゆる経済指標を先⾏する最重要KPIは “プロフェッショナルたちのトータル熱中時間” だと私たちは信じています AI時代の産業⾰命をリードする Mission
6. ©GRI Inc. 会社名 所在地 代表 設⽴ 資本⾦ 社員数 6 会社概要 株式会社 GRI 東京都港区芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ7階 ⼤友 祐⼀（代表取締役） 2009年2⽉ 1.81億円（※準備⾦含む） 41名（関連会社含む 2025年9⽉時点） GReedy for Innovation イノベーションに夢中 データ利活⽤した事業開発 事業内容
7. ©GRI Inc. 沿⾰ 2009 2012 イカパイン 株式会社 設⽴ 株式会社 ジーリサーチ 設⽴ 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024    2.1億円 2.2億円 2.4億円 3.3億円 4.4億円 4.7億円 5.0億円 6.5億円 創業 予測AI+データ基盤 脱属⼈化 + 新規事業開発 2017 ㈱GRIとして再開 イカパインと ジーリサーチが統合 売上⾼推移 システム開発 データサイエンス デザイン制作 研修 7 ㈱ブリコルールの デザイン事業を 譲り受け ㈱ツクレルの 研修事業を 譲り受け PoC ⼤⼿新聞社案件開始 予測AIとデータ分析基盤の組 み合わせた統合データ基盤 を構築 ⼤⼿映画会社 データ基盤構築プロジェクト ⼤⼿映画会社の全社共通会員制度の確⽴および 全社共通IDによるデータ統合を実現する⼤規模 データ基盤構築プロジェクト 社内に散在するデータをデータ基盤へ収集する ETL/ELTツールにMatillionを採⽤しローコード で⾼速に構築   
8. ©GRI Inc. 8 オフィス 東京タワーのすぐそば、港区⼤⾨‧浜松町エリアにあります 飲⾷店が多くランチにも困りません JR、地下鉄あわせて3路線が使える好アクセスな⽴地です 🚃 最寄り駅 ⼤⾨  (⼤江⼾線) 徒歩 2分 浜松町 (JR) 徒歩 6分 芝公園 (三⽥線) 徒歩 7分
9. 組織 02
10. ©GRI Inc. ボードメンバー 10 利齋 公晴 関⻄⼤学⼯学部卒、CSK(現SCSK)、モードツー を経て、現会社を設⽴ 企業のデータ活⽤によるイノベーションを推進 すべく、リサーチシステムの構築、データ活⽤ 基盤の構築、データ可視化の実装など、各種の プロジェクト統括を担当 ⼤阪教育⼤学卒、筑波⼤学⼤学院経営‧政策科 学研究科修了(MS)、JTB(⽇本交通公社)、CCC (カルチュア‧コンビニエンス‧クラブ)、GAGA を経て、現会社を設⽴ ⻘⼭学院⼤学社会情報学部特任講師、神奈川⼤ 学⼤学院経済学研究科講師(現在)を歴任 上野 勉 監査役 取締役 古幡 征史 筑波⼤学卒、筑波⼤学⼤学院経営‧政策科学研 究科修了(MS)、University of Western Sydney,PhD in Computer Science、Universite Toulouse 1 Capitole,Doctorat en Informatique、KPMGコンサルティング、北陸先 端科学技術⼤学院⼤学、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9⽉より現 職 ⼤友 祐⼀ 東京理科⼤卒、東京⼯業⼤学⼤学院理⼯学研究 科修⼠課程修了、理化学研究所 仁科加速器研究 センターを経て、2015年4⽉より現職 機械学習システムの社会実装を専⾨とし、 AutoML基盤やMLOps基盤の開発および統括を ⾏う 取締役 代表取締役
11. ©GRI Inc. データで⾒るGRI 11 41名 年齢層 40代以上 40% 30代 15% 20代 45% 男⼥⽐ 男性 71% ⼥性 29% 出⾝分野⽐ 理系 73% ⽂系 27% 主な出⾝⼤学 筑波⼤学、東京⼤学、京都⼤学、東北⼤学、慶応義塾⼤学、 東京⼯業⼤学、電気通信⼤学、⻑崎⼤学、弘前⼤学、 ⽴命館⼤学、広島⼤学、中央⼤学、明治学院⼤学、 東京理科⼤学、お茶の⽔⼥⼦⼤学、千葉⼤学 など
12. ©GRI Inc. 12 職種 以下はあくまでも“今ある”職種の例。 今にとらわれず、⼀つにとらわれず、“⼈の数だけ職種がつくられる”チームを⽬指しています。 マネジメント • アントレプレナー • アソシエイトアントレプレナー • ゼネラルマネージャー • シニアマネージャー • マネージャー • ジュニアマネージャー 分析 • データサイエンティスト • アナリティクスエンジニア • データアナリスト • データストラテジスト • BI/AIエンジニア エンジニアリング • テックリード • エンジニア • アソシエイトエンジニア • プログラマー コーポレート • 総務 • 経理 • 法務 デザイン • ディレクター • デザイナー • アソシエイトデザイナー • 採⽤⼈事 • 広報 • 秘書
13. 事業紹介 03
14. ©GRI Inc. 14 事業内容 企業DX⽀援 データ活⽤事業の 投資計画の⽴案から AI開発までの トータルサービス 受託コンサルテーション開発 分析やシステム開発 デザイン制作などを 伴⾛⽀援 プロダクト事業 データのポテンシャルを 最⼤化する プロダクトの提供 コンテンツ事業 デジタル⼈材を育成 するための 研修コンテンツの提供 共創事業 クライアントと 新規事業を創出 受託サービス ⾃社サービス
15. ©GRI Inc. 15 事業活動の概要 データアナリティクス ⽀援（AI/BI開発） データ基盤構築⽀援 DX投資計画⽴案⽀援 PoC推進 / DX戦略策定 研究開発⽀援 クリエイティブ開発⽀援 総 合 DX ⽀ 援 プロダクトサービス AI共創事業 事例共有と蓄積 ↓ 事例分析 ↓ 企画開発 プロトタイピング 事業スキーム ↓ 情報発信 コミュニティ運営 イベント登壇 記事執筆 受託サービス（スキルや能⼒の提供） ⾃社 / 共創サービス（仕組みの提供） 社内活動（差別化の源泉） 専 ⾨ 技 術 ⽀ 援 研修コンテンツ サービス
16. ©GRI Inc. 16 DXに必要不可⽋な要素 データ基盤 ⾼度 デジタル⼈材
17. ©GRI Inc. 17 デジタル基盤 21世紀の⽯油であるデータを組織的かつ継続的にビジネス価値につなげるための仕組み
18. ©GRI Inc. 18 組織全体にデジタル活⽤を浸透させるために キャズム 超えられない壁 クイックウィン 成果の啓蒙活動 キーパーソン育成 DX推進戦略 採⽤戦略の変更と新⼈向け データ利活⽤教育の実施 ⾼度デジタル⼈材のス キル再定義 ビギナー向け教育の整備 時間 浸透度 検証実験で終わらせず、キャズムを超えるために伴⾛⽀援
19. ©GRI Inc. 19 あらゆるデータが分析対象 • 購買履歴 • 顧客管理 • ポイント管理 • サブスク管理 • 物流管理 • ⼈事管理 ビジネスデータ • IoTデータ • Webアクセスログ • ⾦融経済データ • 政府統計 • 天気 • ⼈⼝統計 • ⾷⽂化 • 資材コスト • 不動産地価 • 健康医療 時系列 ログデータ オープンデータ 社会調査 市場調査 • アンケート • 世論調査 • 商品レビュー ネットワーク データ • コミュニティ • SNS • 組織構造 • システム脆弱性 メディアデータ • テキスト • サウンド • 画像 • ビデオ
20. ©GRI Inc. 20 データ‧ビジュアライゼーション
21. ©GRI Inc. 21 AI構築し、⼤きな効率化と深いインサイトを発⾒
22. ©GRI Inc. 各回の模様は YouTube 再⽣リストよりご覧いただけます👉 22 受託事業の公開事例 22 ファンの熱狂を可視化するためのDX基 盤の構築 コネクテッド‧カーの価値を全世 界に安⼼∕安全に提供するための MLOps ⾼度デジタル⼈材育成のための組 織づくりのベストプラクティス 読売グループのシナジー創出のた めのデータ統合基盤と⾔語モデル を利⽤した新しい広告ソリュー ション 読売新聞東京本社 本⽥技研⼯業株式会社 株式会社アミューズ 東京ガス株式会社
23. ©GRI Inc. エッジAIカメラ リアルでの⼈流をトラッキングし 展⽰会などの施策を洗練化 Webだけでなくリアルの⾏動履歴も データ化し継続改善する仕組み 23 ⾃社サービス（プロダクト事業） ⾃動機械学習ツール 信頼できる予測を世界中に配信する ための予測AIクラウド 予測が変われば⾏動が変わる 地理空間データ 従来の地理空間分析を⼀変させる 実践的なデータセットをご提供 毎⽉更新されるため、 常に最新情報で分析可能 データのプロフェッショナルであるGRIのメンバーが 実践の場でも使いたいと思えるプロダクトを内製開発‧提供
24. ©GRI Inc. 内製化 ⽀援 事業活動と職種マップ 24 外部パートナー からのご紹介 コミュニティ 活動 既存顧客 マーケティング 活動 監査‧会計‧財務‧総務‧法務‧⼈事 受託 サービス ⾃社 / 共創 サービス 企画提案 要件定義 本開発 資⾦調達‧企画提案 インサイド セールス フィールド セールス サービス 導⼊⽀援 コミュニティ 活動 プロジェクトマネージャ（パイロット） データサイエンティスト フルスタックエンジニア アナリティクスエンジニア 運⽤分析 ⽀援 プロジェクトマネージャ （デリバリー） データエンジニア クラウドアーキテクト セキュリティエンジニア ⾃社サービス開発 データアナリスト AI/BIエンジニア クラウドエンジニア サポートエンジニア DXプロデューサー AIアントレプレナー ディレクター デザイナー マーケター セールスエンジニア カスタマーエンジニア 要件定義 本開発 プロダクトマネージャ プロダクトエンジニア UI‧UXデザイナー
25. ©GRI Inc. 25 GRIの強み 01 プロならではのカスタム提案 02 個性豊かな優秀なメンバー 03 挑戦し続ける変⾰⼒ 多様な業界のクライアントへの⽀援 実績から得た知⾒と、データサイエ ンスのプロフェッショナルだからこ そ提供できる知性。 クライアントの曖昧な要望にも知⾒ と知性を駆使して最適化するカスタ ム提案こそが圧倒的な魅⼒です。 データサイエンティストをはじめと したマルチロール、マルチドメイン の⼈材が在籍し、対話も活発。 「必ず知っている⼈がいる」、精鋭 部隊で構成される盤⽯なナレッジプ ラットフォームこそ、⾼品質なサー ビス提供と成⻑し続けられる理由で す。 事業会社にとってデータチームはコ ストセンターになりがちですが、GRI の場合はプロフィットセンターなの で、投資対象。 最先端の技術やツール利⽤にも積極 的で、常に技術刷新、進化を追求し ながらイノベーションを提供し続け ています。
26. ©GRI Inc. 26 01 プロならではのカスタム提案 曖昧な要望 成果に直結 プロの知⾒‧知性 メンバーの得意、好き クライアント GRI 提案
27. ©GRI Inc. 02 個性豊かな優秀なメンバー：マネージャー陣 27 様々な出⾃のマネージャーが幅広い業種×職種のプロジェクト、チームを牽引 2020年新卒⼊社 ⽣物学専攻 2023年中途⼊社 前職：楽天 プロジェクト • データ基盤構築 • 可視化分析 • 統計解析 • ⾼度デジタル⼈材育成 • DX戦略⽴案 業種 ⾷品‧出版‧メディア‧建設‧IT/通信‧メディア‧エンターテインメント‧ ⼈材派遣‧教育‧メーカー etc., 職種 マーケティング‧DX‧編集‧建築企画‧営業‧開発‧企画‧広告‧⼈事‧ 経営企画‧サイトプロデューサー 2014年中途⼊社 前職：クロス‧マーケティング 2021年中途⼊社 前職：セラク 2021年新卒⼊社 社会科学専攻
28. ©GRI Inc. ⼊社3か⽉で⼤⼿企業向けの データ⼈材育成の講師に抜擢 02 個性豊かな優秀なメンバー：新卒メンバー 28 多数の基盤PJをリード 最年少でマネージャに昇進 プロジェクトマネージャ 2020年新卒⼊社（修⼠） カニの研究 • 芸能事務所 • ゼネコン各社 • 映画配給会社 • ⾳楽EC会社 データアナリスト 2025年新卒⼊社（修⼠） 天⽂学の研究 • インフラ会社 • ⽣活雑貨⼩売会社 • 芸能事務所 新卒1年⽬で独⾃プロダクトを 顧客にリリース AIエンジニア 2023年新卒⼊社（学⼠） AIエージェントの研究 • ⾷品会社 • ⾃動⾞メーカー • ⽔処理グローバル企業
29. ©GRI Inc. 29 03 挑戦し続ける変⾰⼒ GRIでは、下記の技術スタックを採⽤しています 開発⾔語‧フレームワーク データ基盤‧インフラ その他 データ処理‧可視化
30. 評価‧⼈事制度‧キャリア開発 04
31. ©GRI Inc. 31 GRIのバリュー（⾏動指針） Beyond Horizons ⼿元の作業や常識的なことばか りに囚われすぎず、視野を広く持 ち常に全体感をもって仕事を進め る Beyond Boundaries 型にはまった職種やポジションを 超え、必要と判断したタスクを 当事者意識を持って前に進められ る Beyond Expertise 多様なデータサイエンス領域に強み を持ち、PoCから運⽤⽀援までコン サルテーションできる知⾒を持ち、 アップデートできる 領域の例 • 分析⽤データベースの設計運⽤ （Snowflake / BigQuery） • BIダッシュボード制作運⽤ （Tableau） • AI/MLモデル開発運⽤（Gradient Boosting / ドリフト検知 / 実験管理） • ETL/ELTを含むデータ基盤の構築運⽤ • データガバナンス‧データカタログの 構築運⽤ など
32. ©GRI Inc. 給与の決め⽅ 32 コンピテンシー 業績への貢献 職位 （6段階） 等級 （5段階） 内部標準単価 係数 基本給 定性 定量
33. ©GRI Inc. 33 コンピテンシー レベル コンピテンシー 概要 主な特徴 スキル∕⾏動 コミュニケーション Lv. 1 準備段階 受動的、場当たり的 思考の⼀貫性がない · 素養がある · プロとしての経験が必要 · 全体を通してレビューが必要 · 何度も修正作業を必要とする · 社会⼈として良識がある Lv. 2 受動⾏動 決められたことを⾏う · プロとしての専⾨領域を⼀つ以上持つ · タスクのスコープが定義された状態ならば完成さ せることができる · 適宜レビューを必要とするが、レビュー後は⾃分 で修正できる · プロジェクト成果物を抽象化して社内に共有でき る · 分析やエンジニアリング、デザインの基礎知 識はある · 業務の基本⽤語と作業内容を理解している Lv. 3 能動⾏動 課題解決⾏動 ⼯夫する、主体性がある より良い結果を求める · プロとしての専⾨領域を複数持ち、全体シ ステムの位置付けを理解した⾃律的な⾏動 ができる · 周囲に教えられるレベルにある · タスクレビューを必要としない（⽅針に関するレ ビューは必要とする） · プロとしての専⾨領域を複数持ち、担当システム の最適化ができる · 組織に必要な業務を率先して遂⾏できる · あいまいな状態から具体化させられる （対話で分からない点を確認できる） Lv. 4 課題設定⾏動 PDCAサイクルを回す ⾼い成果を出す · プロとチーム∕プロジェクト∕プロダクト サブシステムを独⽴して率いることができ る · 個性を持ち、新しい側⾯を提案できる · 独⾃性や新規性と共に案件や資⾦獲得に貢献でき る · 深い専⾨領域を複数持ち、システム全体の連携を 考えられる（アーキテクトができる） · 組織全体の⾏動基準の維持に貢献できる · チームメンバーのコーチングを通して成⻑を 助けることができる · 問題になりそうなことを⾃ら事前に察知して 周囲に適切な助けを求めることができる Lv. 5 パラダイム 転換⾏動 イノベーション リーダーシップ · 創造性をテコに組織全体やプロダクトを 適切な⽅向へ導くことができる · ゼロからイチを作ることができる · ⾮連続的な成⻑を作ることができる · 社会現象を起こすことができる · 引き出しを多く持ち、未知の領域の⼈から信 頼を勝ち得ることができる · 組織‧業界への⼤きな影響⼒を持つ · 時として依頼者の要望事項を気を損ねること なくデータや論理性によって、ひっくり返す ことができる
34. ©GRI Inc. 34 標準的なロードマップ ⼊社〜3ヶ⽉ 3ヶ⽉〜1年 1年〜3年 3年以降 社内研修による座学の実施 データサイエンスの 基礎知識やスキルを習得 OJTによるプロジェクトを 通じた実践研修の実施 • 本格的にキャリアを開始 • どうやるか？を重視 • スキル次第で、マネージャー やテックリードなどのより裁 量のある⽴場へ就任する⼈も • なにをやるか？を重視
35. ©GRI Inc. 35 現代的な職種はマルチロールが基本、⾃分だけの職種をつくろう！ 投資計画の⽴案 デジタル基盤 の設計 データ分析と モデル構築 データ収集と ハウジング オペレーション 導⼊サポート データ ストラテジスト アーキテクト データエンジニア AI/BIエンジニア カスタマー エンジニア サポート エンジニア • 投資対効果 • 全体設計 • コンソーシアム • 費⽤対効果 • ツール選定 • ガバナンス • 分析業務の効率化 • データ意味理解 • 基盤構築 • 付加価値の創造 • ⼿法の選定 • ⾃動化 • 内製化の⽀援 • 伴⾛と育成 • ⾃律化 • 投資のリクープ • 運⽤業務の遂⾏ • 業務改善の⽀援 データサイエンティスト ML/OPSエンジニア アナリティクスエンジニア データアントレプレナ
36. GRIのカルチャー 05
37. ©GRI Inc. 37 GRIのカルチャー 🔄横展開 案件で得た知⾒を共有し、他のプロジェクトにも活かせる「横展開」を⽬指す勉強会です。 発表者は組織に貢献し、聴講者は新たな知識を得てクライアントへの価値提供を強化できます。 ⽉1回オンライン開催、⾃由参加で気軽に学べる場です。 発表者には特典としてランチ/ディナー会も！ GRIらしい仲間と共に成⻑する⽂化の礎にもなっています。 󰳕Hacky Monday エンジニアがStreamlitやJupyter Notebookを活⽤して開発したプロトタイプを共有する場です。 新規プロダクトのアイデア共有やスキルアップを⽬的とした⽉1回のオンライン勉強会です。 GoogleやSnowflakeなど外部ベンダーが参加することもあり、最新技術や知識を吸収できます。 ⾃由参加で、実践的な学びと仲間とのコラボレーションを楽しめます。 Hacky Mondayが次の⾰新を⽣み出す第⼀歩になることも。 🐻コラボカイギ コラボカイギは、会社全体の⽬標と進捗を共有し、社員の声を聴く⽉1回の全社員集会です。 ハイブリッド勤務型の当社において、全員が⼀堂に会する貴重な機会となっています。 外部株主が参加する場合もあり、社内外のネットワークを広げ、新たな「コラボレーション」を ⽣み出す場を⽬指しています。 会社全体と社員⼀⼈ひとりの成⻑を相乗的に⾼める重要な会議のため、唯⼀リアル参加をお願い しています。
38. 働き⽅‧制度 06
39. ©GRI Inc. フラットに語り合える環境づくり 部活動や18:30以降ビール飲み放題などを活⽤して仲間づくり。 普段は関わらないメンバーと交流することで、 視野が広がったり、思わぬ化学反応が⽣まれることを 期待しています。 時間や場所に縛られず、成⻑にこだわる ⾃社メンバーやクライアントとの打ち合わせはリモート会議がほ とんど。効率的な働き⽅を実践しています。 1年⽬は仕事を覚えるために原則オフィス勤務ですが、 2年⽬以降はハイブリッド型の勤務になります。 39
40. ©GRI Inc. 40 はたらく環境 就業時間 専⾨業務型裁量労働制 みなし労働時間/⽇：8時間00分 休憩時間：60分 時間外労働：無 標準的な勤務時間帯：9時30分〜18時30分 働く場所 本社（東京都港区芝公園）※セキュリティ要件により顧客指定場所で作業する場合もあり リモートワーク可、ただし⽉⼀回の全社会議は出社必須 休⽇‧休暇 • 完全週休2⽇制（休⽇は⼟‧⽇‧祝） • 年間有給休暇：10⽇〜20⽇（下限⽇数は、⼊社半年経過後の付与⽇数となります） • 年間休⽇数：120⽇ • ゴールデンウィーク • 夏季休暇 • 年末年始 • 年次有給休暇 福利厚⽣‧その他 • 交通費規定⽀給 • 社会保険完備（健康保険、厚⽣年⾦保険、雇⽤保険、労災保険） • 関東ITソフトウェア健康保険組合加⼊
41. ©GRI Inc. 41 福利厚⽣の例 資格奨励 G検定、DS検定、統計検定など 研修制度 新⼊社員育成プログラム ※基本的にOJTを想定しています。必要な勉強会への参加などは積極的に奨励しています。 コミュニケーション活性化 • フリーアルコール（18:30以降） • 部活動制度
42. GRIの今とつくりたい未来 06
43. ©GRI Inc. 43 ※2025年8⽉時点 GRIの現在地点 事業ドメイン データサイエンスやAIを 活⽤した事業開発 直契約の案件が多数で 能⼒次第で規模拡⼤や 横展開が可能 インフラからエンタメまで幅 広い業界のデータ案件に携わ ることが可能 Point 1 Point 2 チーム 所属⼈数 41名※ AIやBI、クリエイティブなど 複数領域の専⾨家が ワンチームで共存 受託から新規事業の 開発まで幅広い業務に チャレンジできる Point 1 Point 2 キャリア データ事業の売上成⻑率 5年で5倍 コンピテンシーと連動 した年功序列ではない 報酬設計 個⼈スキルだけでなく チーム構築できる能⼒も 多⾯的に評価 Point 1 Point 2
44. ©GRI Inc. 44 以下のような悩みを持つハイクラスを⽬指すデータ⼈材の⽅へ GRIは新たな挑戦と成⻑の機会を提供します スキル⾯ • 社内では便利屋として扱われ、単純作業ばかりを依頼される • レガシーシステムやツールからの脱却ができず、データ基盤も未整備で、 データ抽出や前処理に時間を取られてしまい、スキルアップを図れない 組織⾯ • データの重要性が管理層に理解されておらず、分析結果も意思決定に反映されない • 部⾨間の崖が深く、必要なデータにアクセスできない • 閉じた⼈間関係の中で、価値観の異なる上司と関係性が悪化している キャリア⾯ • 年功序列型で昇進機会が限られており、また、ポジションも数年は空かない • 専⾨性を活かせるプロジェクトがなく、市場価値の向上に限界を感じる • 柔軟な働き⽅が認められず、創造性のある仕事ができる労務管理ではない キャリアアップの環境
45. GRIは今、 急成⻑を遂げた先の 新たなステージに⽴っています 創業から5年でデータサイエンス事業の売り上げを5倍に伸ばし、 組織も⼤きく発展。 しかし、私たちの挑戦はまだ始まったばかりです。 “AIの産業⾰命をリードする”ためにはさらなる⾶躍が必要です。
46. ©GRI Inc. ⼤きな⾶躍を遂げるために、 私たちは事業や組織の“原動⼒”となるような信頼できる仲間を求めています。 46 データサイエンスの最前線を⾛り続け、さらに⾶躍するために 戦略的思考とビジネス洞察⼒ ⾼度な専⾨性とチームプレイ 創造⼒と探究⼼ • 曖昧な状況でもクライアントの本質的な 課題を⾒極め、データ活⽤の⾰新的な解 決策を提案できる⼒ • 業界動向、最新技術を先取りし、クライ アントの期待を超え、価値を創出する⼒ • データサイエンスの専⾨知識を駆使し、 複雑な課題に取り組めるスキル • チームで協⼒、相互成⻑を促しながら、 ⾃律的に成果を出せるバランス感覚 • 既存の枠組みにとらわれず、新しいアプ ローチや解決策を生み出す創造力 • 未知の領域であっても挑戦を楽しみ、失敗 から学び、革新的な成果を追求する姿勢
47. ©GRI Inc. 47 GRIで得られる挑戦と成⻑のフィールド プロジェクトの多様性とチャレンジ 受託案件と⾃社プロダクトを⾏き来し ながら、ご⾃⾝の知⾒をクライアント やプロダクトを通じて社会に広める チャレンジができます。 業界横断のプロジェクト体験 インフラからエンタメまで多様な業界の プロジェクトに携わり、専⾨性を深めな がらも新たな分野に挑戦できます。 未来創造へのコミット データサイエンスのコミュニティ活動や 企業の枠を超えたコンソーシアムに参加 し、未来創造の瞬間に⽴ち会えます。 多様な専⾨家との協業 AI、BI、クリエイティブなど多領域の マルチな専⾨家とのコラボレーション を通じて、新たな視点や知⾒が得られ ます。 成⻑を⽀える評価制度 コンピテンシーに基づく評価制度によ り、定量的な成果のみならず、過程や定 性的な影響⼒が正当に認められ、⾃⾝の 成⻑を加速させることができます。
48. ©GRI Inc. こんな⽅と⼀緒に働きたいと考えています 48 向いているかも！ 向いていないかも…？ • 曖昧な状態や環境に強い • 複数の分野や領域を⾏き来すること に抵抗がない • ⾃ら環境やルールを作っていける • チームでも個⼈でも活躍したい • 確⽴された環境/チームの下で 働きたい • １つの分野や領域だけに携わりたい • 曖昧な状態が苦⼿で、安定した 仕事がしたい • 個⼈だけで働きたい
49. ©GRI Inc. 49 選考フロー • 1次‧2次⾯談はリモートOK • 最終⾯談は弊社オフィスにて実施（交通費⼀部⽀給） ⾯談 （1次‧2次） 最終⾯談 条件⾯談 ⼊社 書類選考 カジュアル ⾯談
50. ©GRI Inc. 50 副業転職：副業からはじまる、新しいキャリアステージ “まずは副業から。” GRIの環境や⽂化を体験してください。 段階的なキャリアの深化 副業期間中に得られるもの 転職へのスムーズな移⾏ 転職後の⾶躍的成⻑ 「副業→複業→転職」であなたの ペースでキャリアを深化させられま す。 副業：まずは本業の傍ら別の仕事 として、GRIの環境や⽂化を体感し てみてください。 複業：本業同等にGRIでの仕事に価 値を感じられるようなってきたタイ ミングで、⾃⼰実現やキャリアにつ いてお話をさせてください。 転職：複業での経験も活かしなが ら、新しいキャリアとしてGRIへの ジョイン！ 副業期間中もGRIの多様なプロジェ クトを通じて、データサイエンティ ストのプロフェッショナルとの協 業機会を提供します。 GRIでの働き⽅の解像度をあげるこ とはもちろん、スキルアップや⼈ 脈形成にも繋がります。 GRIでは個⼈のキャリア、⾃⼰実現 の機会を⼀緒に創っていくこと、そ の対話を何よりも⼤切にしていま す。 これまでのご経験、副業を通じて 得られたスキルや興味‧関⼼、今 後どんな⾃分になっていきたいかを ベースに、あなたの決断とペースを 尊重しながら、⼀緒に転職準備を させてください。 副業で培った実践的なスキルや、 GRIでの経験を活かして、⼊社後は さらに⼤きなステージで⾶躍的な 成⻑を遂げることができます。あな たの強みを最⼤限に発揮し、中核 メンバーとしてプロジェクトを リードする存在へと成⻑するチャン スが広がっています。 また、⼊社後も柔軟なサポート体 制を整えており、あなたが⽬指す⾃ ⼰実現に向けて全⼒でバックアッ プします。 ※副業転職をご希望の際はエントリー時にお申し付けください。
51. 募集要項 就業場所 東京都港区芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ7階 ※セキュリティ要件により顧客指定場所で作業する場合もあり 勤務時間 専⾨業務型裁量労働制 みなし労働時間/⽇：8時間00分 休憩時間：60分 時間外労働：無 標準的な勤務時間帯：9：30〜18：30 時短勤務：相談可 休⽇ 完全週休2⽇制（休⽇は⼟‧⽇‧祝） 年間有給休暇：10⽇〜20⽇（下限⽇数は、⼊社半年経過後の 付与⽇数となります） 年間休⽇数：120⽇ ゴールデンウィーク 夏季休暇 年末年始 年次有給休暇 給与 前職での経験‧スキルを考慮の上、決定 昇給‧賞与 昇給：有 賞与：有（年2回） 諸⼿当 残業⼿当：有 通勤⼿当：交通費規定⽀給 深夜労働⼿当：有 法定休⽇⼿当：有 住宅⼿当：⼀部補助あり ※詳細は各求⼈票をご確認ください 福利厚⽣ 社会保険：完備（健康保険、厚⽣年⾦保険、雇⽤保険、 労災保険） 関東ITソフトウェア健康保険組合 健康診断 厚⽣年⾦基⾦ 外部研修制度、外部セミナーの受講可能 統計検定、Web解析⼠、その他資格奨励制度あり 業務に必要な書籍であれば、全額会社が購⼊ 社内勉強会 部活動援助 家族‧ペット同伴での出勤OK ⼣⽅に無料でビールが飲める 昼寝OK ＜副業＞ 可 ＜育休取得実績＞ 有 ＜教育制度‧資格補助補⾜＞ 基本的にOJTを想定しています。必要な勉強会への参加等は 積極的に奨励しています。
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