会社紹介資料 Last update : 2026/09 

1 会社について 2 事業について 3 チ ーム に つ いて 4 まとめ 

会社について 

日本初の“ ー ルアナリティクス”サー HR✕データ✕SaaSのリーディングカンパニー 活躍人材 AIの力 、わかる・きまる・はまる。 アッテル(Attelu)は、活躍人材を見極め、採用し、定着させ るための未来予測型 ー ルアナリティクスサー 人的な経験と勘、感覚による人事から脱却し、 ス。属 んな組織 も「定量化 → 分析 → 予測 → 改善」を ワンストッ ビ で ) プ ビ ス」として日本初(当社調 ど ビ プ プ が ピ で が で ピ きる」の「Webサー ※「未来予測 が きます。 べ 実現すること で で ア ッ テル と は ？ ス 

ア ッ テル の 成 長 アッテルリリースから導入社数2500社以上 20年5月 21年5月 22年5月 23年5月 24年5月 25年5月 26年5月 

事業について 

ア ッ テル が 解 決 す る 課 題 この20年間、テクノロジーの革新的進歩にも関わらず 早期離職率が高止まりを続けている 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 1996 出所）厚生労働省 1998 2000 2002 1年以内 2004 2006 2008 2010 2年以内 2012 2014 2016 2018 3年以内 2020 2022 2024 

ア ッ テル が 解 決 す る 課 題 人事領域においては、根拠のない自信を持つ人が多い 採用面接での見極めが 自分は平均以上だと思うか 採用面接の見極めが正しいか 定量的に確認したことがあるか 11% 32% 思う 68% 出所）弊社独自調査（経営者1,000人） ない 89% 

ア ッ テル が 解 決 す る 課 題 人事領域では「勘・経験」による意思決定が蔓延しており、 データで確認するとHRの常識の多くが間違えている 結果として、多くのミスマッチを生み出してしまっている “感覚人事”代表的な5つの勘違い 面接で見極めができている 地頭（学力）が高いほうが、活躍しやすい 活躍している人材と似ている人を採用すると良い ストレス耐性が高い人は、退職しにくい エンゲージメントスコアが高ければ、退職率は低い 

課題の解決方法 アッテルは、データを用いた事実をベースに 感覚（勘・経験）に依存しない“正しい”意思決定を支援 “アッテル”で、属人的な経験と勘、感覚による人事から脱却 

ア ッ テル の 強 み 東京大学大学院を、総代（首席）で修了した代表 前職では上場も牽引し、データ✕ビジネスを得意とする 東京大学・大学院 - 機械学習(AI)を専攻 - 工学系研究科長賞(総代)で修了 野村総合研究所 - コンサルティング事業本部 クラウドワークス - 創業3年(参画後2年) の上場を牽引 - 20代 100名超の部門の責任者を経験 ※勘・経験のみで採用やマネジメントをした結果、 多くの早期退職や組織崩壊を経験 「 ータ分析スキル」 「マネ メント (経営) 経験」から アッテルのサービスを開発 ジ で で デ 高い技術力×深い実体験により、生まれたサービス 

ア ッ テル の 技 術 自社で「各種診断」や「アルゴリズム」を開発 3件の特許（特許第6762584/6786143/7072755号） を取得済み 

ア ッ テル の 利 用 企 業 利用企業は2500社超 スタートアップから一部上場企業まで、幅広く利用されている 

ア ッ テル の 評 価 同業のHR企業からも高い評価 パーソルホールディングス 従業員数5万人超 ・少人数のチームだと、分析の専門家を確保するのは難しかった ・データ分析で試行錯誤している段階でコンサルティングを依頼 ・専門的な知見からのアドバイスは、我々にとっては心強かった ポテンシャライト 採用ブランディング・人事採用支援 ・経験による「違うな」という感覚の理由を明確にできていなかった ・アッテルを用いてハイパフォーマーを定量化。感覚をデータで再確認 ・アッテルを導入することで採用のPDCAが定量的に回るように 

ア ッ テル の 目 指 す 世 界 ヒトと企業のミスマッチをデータドリブンに解決する 求職者 パーソナル データ データによる社会全体 の最適配置の実現 企業 活躍・定着 データ 

ア ッ テル の ポ ジ シ ョ ニ ン グ HRTechはレッドオーシャンだが、 テクノロジーで成果に向き合う企業はごくわずか 成果 コンサルティング 入社前 入社後 タレント マネジメント サービス 採用管理 ツール ※60社以上 ※50社以上 業務効率化 

ア ッ テル の ロ ー ド マ ップ 「企業」✕「活躍人材」のデータを大量に集積することで、 「活躍・定着」を目的としたマッチングを実現する 詳細はぜひお話させてください 3. 人材紹介・求人広告領域 4000億〜1兆円 2. HRTech市場 200〜600億円 事業拡大イメージ 1. 採用アセスメント市場 100〜300億円 

チ ーム に つ いて 

ア ッ テル の チ ーム （ B i z D e v ） 組織を立ち上げ拡大していくフェーズ ミッション共感性が強いチーム インサイドセールス フィールドセールス IS・FSを幅広く経験。 人材紹介会社でRA・CAを 両面で経験。採用広報を支援 するHR企業でISに従事。 クリエイター向け人材 サービス企業で求人広告 の営業を経験。 フィールドセールス フィールドセールス カスタマーサクセス カスタマーサクセス HRtech企業で事業責任者を 経験。エネルギー関連企業では GMとしてプロジェクトを推進。 営業・エンジニアを経験。子会 社代表、SaaS企業の取締役・ 大学で人的資源管理を専攻。 リクルートスタッフィング社 で営業を経験。 大学でキャリア教育を専攻。 クリエイターの人材派遣業 でRA・CAを経験。 代表 東大でAIを研究（総代）。 コンサル出身・上場経験 あり。 マーケティング 物流系SaaS企業でMK・ 物流DX等の営業統括を歴任。 

ア ッ テル の チ ーム （ C o r p ） 現状は、ジェネラルなコアメンバーと 専門スキルが高い兼業メンバーのチーム コーポレート 情シス（副業） リクルートジョブズで地方拠 点を立ち上げ。30名→200名 の組織拡大経験あり。 グロース上場企業の情シス部門 責任者 法務（副業） プライム上場企業のコーポレー ト責任者。弁護士資格を持ち、 複数のスタートアップを支援 

ア ッ テル の チ ーム （ D e v e l o p m e n t ） CTO経験者も多いプロフェッショナルなチーム シニアエンジニア シニアエンジニア シニアエンジニア シニアエンジニア エンジニアメンバー エンジニアメンバー 

ア ッ テル の カ ル チ ャ ー Mission 働くすべての人が、活躍できる社会を作る。 データの力を使って、社会全体の最適配置を実現する シンプルに解く / Keep it Simple 人の中で起きている課題は複雑だ。 複雑さから逃げず、シンプルに研ぎ澄まそう。 そうすればきっと、道は近くなる。 Value 行動指針 目的に集中する / Focus on Purpose 人は失敗を恐れてしまい手段に迷う。 手段に左右されず、目的を決め責任を全うしよう。 そうすればきっと、歩みは速くなる。 真摯に向き合う / Earn the Trust 人にはそれぞれの主観が存在している。 主観に捉われず、継続的な信頼を築こう。 そうすればきっと、景色は変わる。 

ア ッ テル の 報 酬 体 系 能力に応じた給与 正社員の等級・給与（イメージ） G9- 1200 会社の成果を出せる 例）役員、CXO G7-8 事業の成果を出せる 例）事業責任者、シニアマネージャー/スペシャリスト G5-6 900 年 収 600 チームの成果を出せる 個人で突出した成果を出せる 例）マネージャー、スペシャリスト 300 G3-4 自走して個人の成果を出せる G1-2 サポートありで成果を出せる G1-2 G3-4 G5-6 G7-8 G9- 

ア ッ テル の 働 く 環 境 成果を最大化するために、制約の少ない環境を構築 ミッション実現・自己成長に集中できる環境 •各種社会保険完備 •Wワーク可能 •完全週休2日制（土日祝） •フルフレックス可 •年末年始休暇 •リモートワーク支援制度（入社時） •年次有給休暇 •服装自由 •テレワーク、在宅OK 

まとめ 

ア ッ テル を お 薦 めす る 理 由 アッテルは、HR✕データ✕SaaSのリーディングカンパニー 圧倒的な技術力と顧客満足度の高いプロダクト 本当に世の中をよくしたい人が集まっているチーム HR領域における最先端のデータ活用の知見が集まっている • 「勘」ではなく、「事実」に基づく正しい意思決定ができる • 業界の先進事例を知り、実現することができるようになる 顧客の成功のためにサービスを提供することができる • 自分が“良い”と思ったサービス・顧客満足度が高いサービスを提供することができる ミッションに共感する多様なメンバー • ミッション達成に集中できる環境 • 自組織の意思決定もデータドリブン 

ア ッ テル に 入 社 す る と 、 ど う な る か？ HR✕データ✕SaaSの専門性が身につく 急拡大する事業・組織を創るコアメンバーを募集 HR✕データ分析の専門的な知見の獲得 • ピープルアナリティクスの最先端の専門知識を得ることが可能 • 数百社におよぶ実際のHRデータを分析することができ、各社のHR戦略やその結果を知ることができる SaaSビジネス・組織をゼロから拡大させる経験 • SaaSビジネス ✕ The Model の立ち上げスキルを取得 • 1年後に組織の中心メンバーになることが期待される環境 ※法人向けSaaSは、事業成長とともに組織人数も拡大しやすいモデル ※1年後には2〜3倍の事業・組織成長を見込んでいる 成長する組織での経験（短期間での成長 ✕ 大きな裁量） • やることはいくらでもある（自己成長する機会は豊富） • 手を上げれば何でもできる（成果を出せば、全てに挑戦可能） 

一 緒 に 挑 戦 す る 仲 間 を 募 集 して い ま す データドリブンに 人と企業のミスマッチを減らす イノベーションを一緒に起こしてみませんか？ 

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