株式会社Hogetic Lab_CULTURE DECK

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1. データ分析を
   全 のひと
   M
   

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2. は データ分析を の に る ター です
   がデータ分析に たのは、 での に するための
   データ分析に を し、 、 ター で 様
   ー の 様を し した
   で の た にしたのは分析の で る で の です
   の を める 、 を し した
   は、 のデータ に た ーを
   、データを に集め る を に、データ をするための
   の を し す た が すのは、 でデータが
   で る を に る です
   データ の は で し め を し す
   た は に る でお客様に 、 に、 ーデ ー
   にデータ分析を の に す
   データ分析を全 の企業 。
   企業経営 のものを ップデートさ る 。
   CEO Messa e
   R o Ota e
   、 で の
   分析 に したの 、 デ ー
   ーにデータ し
   データ での 、
   ー の ー で
   したの 分析組 の を
   に を
   

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3. 0 会 社
   02 ミッシ ン
   03
   0 組 ー
   0 用につい
   目
   が し る
   、
   ーをお し す
   

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4. ABOUT US
   会社
   

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5. Hogetic Lab
   2020 4 1
   8-11-26 +SHIFT NOGIZAKA 5
   66 10 56
   1 9,250 2022 8
   Hogetic Lab
   DX
   

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6. 2020.04
   2021.03
   2021.04
   Collectro α
   2022.02
   @
   2022.06
   B Dash Camp2022
   Summer
   2022.08
   mint
   FFG
   CL
   2021.06
   mint
   2021.04
   Collectro β
   

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7. MISSION
   ミッシ ン
   

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8. データ利 用の ち上 からス ール で
   先 的な ク ロ ーを
   の でデータ分析を け い
   データの で
   経営を 発 する
   

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9. コロ をきっかけにD シフトが
   か 、 なデータ利 用の 化形 は
   SIerに する から できない
   の日 業 は に の
   、内部にデ タル を る、 し は育
   を 業は ないの 実
   D の市場 大
   20 0年度の は2020年度の1 821
   の 8 となる 1 となる み フト
   アレイ ー な 、 と
   れ、 なプレイ ー 入し
   いる
   化 うにもデータ がいない
   デ タル の データ の データ
   を い 業 を データ に い は、
   一部 T 業に る い 内 を
   に に 、日 に るデ
   ータ は る一 とい
   D
   

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10. リ ィクス
    イ ーブルメントサービス
    データ収集基盤
    事業全 像
    OEM
    データ
    プログ
    データ分析にお る を
    のデータ が
    し
    み
    で
    分析組 の を
    データ し に し
    データが集 に の
    を する のデータ
    収集 の
    する で の
    し での
    を
    データの を広 る
    業事業
    Collectroを 用 た
    業データ事業
    自データ で
    た を み す
    自データを し
    可能
    業事例
    を る
    様での
    ター
    弊社開発
    ー
    ーに
    る
    データ ー
    が
    ert calな利 用の を
    発 展開
    ので
    に し
    分析
    分析
    ー 分析
    ー
    

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11. の メディ
    B Das Ca 2022 S er
    P tc Arenaに い 0社 上のスタート ップの から
    の 社に 出！
    

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12. PRODUCTS
    

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13. 煩雑なデータ収集から する
    データプ ットフォー
    Data Collect as a Service
    ー ンを
    圧倒的に えた
    低価 を実現
    す に える
    部 自社データの
    なユース ース
    自 に り
    なデータ にも
    に ク ス
    

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14. データ利 用 うにもデータが に集 らない分析業
    分 析 の 事 の れ
    し データを集め する にた し
    ール とにデータが分 っ いる
    0
    • データ収集
    • データを レイに える
    • 集 エ ー 理対応
    • コミュ ーシ ン
    事 の が
    デ ー タ の 前 理
    的 課 題
    なデータ集 の 業に
    分析 の の が
    っ いかれ っ いる
    

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15. Copyright© Hogetic Lab,inc. All Rights Reserved
    であら るデータを自
    ศᯒ⎔ቃ
    析！
    APIデータ
    SaaSデータ
    自社 広告データ
    SNSデータ オープンデータ
    

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16. データ収集に ける みを する Collectro
    大手企業 に
    社
    ら るデータ収集を可能にする分析基盤サービスです。
    サービスの は こちら からご確認できます。
    SaaS の ーコードデータ収集 ール
    な機能・サービス
    eat res
    自社データから 部データ で 収集
    自 データ 、 の の データ取得、
    で したデータ取得、 の
    データ が する で可能に
    データを価値に える分析ダッシュボード
    収集したデータを に で る ー を
    データ分析のプロに るサ ート
    、 の た が
    お客様に 、データの可 で
    データ収集から分析 で自社 で
    お客様がデータを取得する仕組みのため、
    収集したデータはお客様環境で自由に分析が可能
    

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17. 導入実
    売 エ ン タ メ な の 大 企 業 を に 導 入
    

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18. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果
    ダッシュボード
    サンプルはこちら
    導入事例：株式会社ミクシィ様
    SNSデータの可視化が強化。本分析事例がきっかけで社長からも注目され、全社に波及
    ・SNSデータの安定的収集が困難
    ・競合と自社サービスの顧客像の比較が困難
    ・プロダクト改修時 / 施策実施時のユーザーボイスの取得が困難
    ・SNSデータの定期取得と可視化が実現
    ・サービス公式アカウントのフォロワー像の把握が実現
    ・プロダクト改修 / 施策実施による定性意見の抽出が容易に
    オープンデータを用いた事業改善のサイクル化
    施策の実施 ユーザの
    SNS投稿
    検証
    データ収集
    株式会社ミクシィ TIPSTAR事業部
    ー
    エンタメ領域
    

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19. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果
    導入事例：株式会社LEGS様
    週に20本必要だったIP分析が圧倒的に効率化。3億円もの利益インパクトを与える取り組みに発展！
    ・IPを活用し、プロモーション物販を仕掛ける領域では国内トップの
    実績とシェアを持っている
    ・IPを活用した物販の企画において、IP選定・生産量の策定のために
    レポートが1週間に20本必要だが、市場トレンドを数値化する余裕は
    なく、肌感で運用。結果大量の廃棄と機会損失（すぐ売り切れてしま
    う等）に悩まされていた。
    ・Collectroを活用し、IPの各種データを元にSNSや検索、他大量の
    市場データを集めることに成功。
    ・データ収集効率化だけでなく、商材選定や生産量の予測が高精度
    で回るようになり、3億円の営業利益改善を実現
    株式会社レッグス
    ー
    ター
    物販領域
    IPに関する物販データ
    SNSでの反響データ
    検索ボリューム
    IPマスターデータ
    

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20. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果
    導入事例：NextBranders株式会社様
    全データの一元管理から、全社員が共通言語でPDCAを回すデータドリブン経営を実現！
    ダッシュボード
    サンプルはこちら
    ・販売・広告・在庫、それぞれの管理ツールでの確認が手間
    （広告は出稿先ごとに管理データが異なる）
    ・広告が売上にどの程度寄与したかなどの分析が困難
    ・販売情報と在庫が独立のため、発注量・時期を人力で調整
    ・全データをひとつのダッシュボードで閲覧可能に
    （煩雑さが減り、生産性が向上）
    ・データの一括管理で、広告と売上の関係性の分析が可能に
    ・データの一括管理で、発注時期と量のレコメンドが可能に
    株式会社Next Branders
    ー での
    の
    D2C領域
    データ分析の
    煩雑さを低減
    従来できなかった
    分析が可能に
    

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21. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果
    導入事例：OEMでの利用（社名非公開）
    自社SaaSのデータ収集基盤領域をCollectroで対応！事業開発スピードが大幅UP
    収集システムを
    事業基盤として利用
    データ分析基盤の運用
    Collectro利活用支援
    ダッシュボード構築
    専用API開発
    弊社役務
    など
    OEM
    OEM利用企業
    ユーザー企業に
    ソリューションを提供
    サービス
    提供先企業
    ・手動でデータをもらって作業しており非効率
    ・SaaS開発をしたいが、データパイプラインの構築にコストがか
    かってしまう
    ・自前の固有データをクライアントのデータを掛け合わせて示唆
    を出したいが、顧客データを預かることが厳しい（データのコンタ
    ミが発生しセキュリティ的に）など
    ・煩雑なデータ収集と運用面をCollectroに任せることができるの
    で、ユーザーに向き合う時間が大幅に増えた
    ・従来半年以上かかる開発案件が3ヶ月でリリース可能に
    ・データコンタミがなくなり、自前のSaaS事業をさらに価値ある
    形に拡張できた
    

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22. データ と共に！
    データ分析組 を り上 る
    リ ィクス イ ーブルメントサービス
    Analytics Enablement as a Service
    実な定 を す
    データ
    オン イン
    組 ち上 を
    する
    プログ
    パフォー ンス
    化のた の
    

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23. B sc ola 要
    プログ
    ITメ ン ー事業会社出 の リストたちが
    社のデータ組 ち上 を
    ࡑࡢ௚ከᩘ
    分析メン ーの
    ち
    分析 の 分析 導 の
    分析
    価基 定
    プログ ミング
    AI の 分析の
    取り組み
    ルカリや eNA、リクルートなどで
    を できたトップア リスト
    た がサポートします
    ビ スの本 を理 、データを 用する
    ビ スパー ンの を うオン イン
    データ
    0 2 000ス イド
    0 の 題
    3 の
    c olaはデータ人材 成 と顧 プロ ラムで構成されています。 社にデータ分析 化を かせるためにデータ人材 成と
    立 上 の 面から支援し、持 可能性の るサステイ ルな分析 を生 出します。
    

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24. 2
    デ ー タ 一
    c olaでは データ人材にこそビ ス 力が 要だ という のもと、
    データ分析の前提となるビ ス 力を う を しています。
    o et c a で構成したプランの 、 社の に合わせた プランの作成も可能です。 しくはお い合わせください。
    社の ごとに異なるプランを することも可能です。
    全
    ビ ス
    ビ ス 要
    コミュ ーション
    コミュ ーション
    スプレッドシートの い
    oc e tの上手な い
    事 の作り
    ビ スモデル 修
    分析 レーム ーク
    分析 レーム ーク
    分析 レーム ーク
    ビ ス 要
    ビ スにおける 値定
    ビ スにおける
    ビ ス 要
    イシューとは か
    ロ カル
    シンキン 基
    像力・発 力
    発 ・スライド
    力・ 力
    ソリューション
    提案
    デザイン
    データリ シー
    S L
    S 基 S 用
    可視化
    データビ ュアライ ーション
    P t on
    構築 基
    データパイプ イン
    構築 ロー ン アとの
    コミュ ーション
    データエン リング
    自動化の P t o
    効果 定
    A/ テスト
    ユーザー
    セ ント分析
    時 分析
    Ca
    業務効率化
    自動化の
    AS
    P t o
    ビ スにおけ
    る
    

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25. プログ
    データ分析に ける を先 企業出 のデータ が と いた す
    ルカリや eNA・リクルートなどのI ン ー出 のア リストた が集結。
    データ人材 成 の と して、 社のデータ 立 上 までを 力にサポート
    AI の 分析
    の
    取り組み
    分析 導 の
    プログ ミング
    分析 の
    分析
    価基 定
    分析メン ーの
    ち
    

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26. Copyright© Hogetic Lab,inc. All Rights Reserved
    来 展
    全 の会社にデータドリブン経営を け い
    or ontal
    （分析事業 ）
    分析 化 AI 分析 BI ール
    データ収集 の 領域も えにい
    スタート
    ップ
    P G
    売向け
    P G
    D2C向け
    P G
    エンタメ
    向けP G
    広 向け
    P G
    CS向け
    P G
    e 3 0
    P G
    スト
    Coo e
    P G
    Parallel
    （業 ）
    ert cal
    （ 能 ）
    ー ー ー
    ー
    自 データ
    ー ー
    

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27. OUR TEAM
    組 ー
    

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28. 化された組 は た 、自 分 のフ ットな で 業時から 用
    オープン 自
    フルフ ット
    に
    • で る し お 、 での を
    する ーが す
    • 自由
    • み で に し にし を し す
    自 だからこ
    自 を る ル ー
    

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29. でみる o et c La
    20
    30 2
    ： 2
    3
    2
    

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30. 大 事 に い る 価 値
    al e
    ll Res ect
    りの を大 に
    に の を
    を し し は
    の ー ー では 、
    に ー、
    、 取 、 様
    に で し
    た ので、 の を
    にし す
    G e and G e
    な時も与える であ う
    で 、
    自分の で のでは 、
    に る で し
    ター を めた では 、
    る の に し
    に で る を に に
    し す
    Be La
    の で 大のインパクトを
    のタ に し で取 組
    のでは 、 に の る
    のに し を み し
    が で の
    を る に、 は
    し、お が に仕 で る
    を し し
    al e n Act on
    こ 価値である
    ー を し
    し する
    を を す 、
    に は の のを
    し る
    に し 、組 し
    の を し し
    す する に
    の を す
    

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31. 元DeNAの分析組 出 のメン ーが となっ 業
    C
    大
    の 、 で
    の 分析 に
    したの 、 デ ー
    ーにデータ し
    データ での
    、 ー の
    ー で
    したの 分析組 の
    を に
    を
    C
    の 、 で
    デ ー ーに し、
    ー ー の
    し 、 の し
    ー の を可能にし、
    ー し
    を
    を 、 に
    を
    社 C / M
    、
    に し し、
    の に る た、
    データ 析の ー
    し の する
    CT
    一
    の 、 で
    ー ーに し、 ー
    ター ー の を
    の 、 デ ー
    ーに は、
    ー ー し 、 のデ
    ータ を める
    で
    取
    に
    

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32. ク イ ントに 大 価値を発 するた には 自分 が OL 事でき いる が
    前提と え、全員で意見を出 合いながら な 利 が れ い す
    ・フルリモート（居住エリア自由）
    ・フレックスタイム制（コアタイムなし）
    ・完全週休2日制
    ・祝日、年末年始休み
    ・入社日に10日の有給付与
    ・社会保険/労働保険完備
    ・通勤手当あり（上限2万/月）
    ・希望スペックPC・ディスプレイ貸与
    ・サンドイッチ休暇
    ・パートナー休暇
    ・育児休業制度
    ・Qごとの全社MVP
    ・フリーアルコール（18時以降）
    ・毎月開催のワイン会
    ・図書館制度
    ー デ
    ・懇親会サポート
    ・合宿支援
    ・社内部活支援
    ・半期に一度全社オフサイトの実施
    分 を
    ・研究日制度（1ヶ月に1日はMTGを一切入れない自由な日を作る）
    く 利 生
    

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33. 2回、役 と を に つける。MBO形式の2 で 価
    発 能 価
    に た
    に る に し
    に た
    を ー にし を
    果 価 価
    に み た
    ー の に し
    に た ー
    を にした を ー
    に を
    与に
    に
    

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34. 社員のパフォー ンスを 価 、 のス ップに る を う
    を す の で る 能
    、 ー の を
    ー にした の で の を
    し す
    に ー の で め
    た に し、 の で
    が に る 、
    タ を する を
    す
    に 、 にお の
    を す
    ー めた タ が です
    能
    目 管理
    価
    

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35. RECRUIT
    用 につい
    

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36. は の し る
    にし る に し、
    データ分析の に で る
    でに ー で し
    を し、 を で を
    、 の にお ー は
    です
    が 、 に 、
    の る を るために
    に で る を め す
    来の 間に、 ること。
    

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37. 弊社に ITする ない
    の 環境を しみ、
    ー が に取 組み、
    分析の に で る た
    す
    で る
    の を に
    の で の を
    る で
    I T
    に の分析 を するための
    を た
    の 環境で した
    の ー の を する
    し 仕 を自分の で 、 る
    U N I T
    自 では 、 タ で仕 を した
    自分の仕 の の を 、 し を
    収した に める が
    自分の に ー を た
    

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38. 応
    （ 回）
    ト イ ル入社
    オフ ー
    こちらの応 フォー 、 antedl の を す
    の
    集 の 様の
    ー の での 分
    が にし る 、 タ 様の の
    ー を め、 ー にお仕 た
    ー に し 仕 がで る を する
    の を 、 ー ターを
    

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39. これを実現するた のイ ーシ ンを
    一 に こ み か
    デ ー タ ド リ ブ ン 経 営 を
    全 の 会 社 に け い
    

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