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CompanyDeck 会社紹介資料

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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 営業本部長 取締役 開発本部長 / VPoE 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 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。 横山 駿介 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 高山 綾太 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

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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 全国に 1000 社以上

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産業特化 (V e 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 k e 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 賃貸仲介・管理はAIによるインパクトが大きい アプリケーション層 = 産業特化(Vertical) AI 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 依存した定型 反復 余地 に ・ 業務が 多く 自動化 よ 効率化 、 に る の が 大 きい 不動産 製造 他業界 非構 デ タ 散在して 造 が いる 物件 顧客 契約 問 合わせ情報 れて ・ TAMとなる人件費はSaaSの数十倍以上 ー いる ・ ・ い が各 社 バラバラ 蓄積さ に に

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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 仲介・管理会社 オーナー 入居者 検索閲覧 問い合わせ対応 資産管理 やり取り やり取り 物件情報 やり取り 問い合わせ 賃貸借契約 やり取り・連携 委託契約 契約更新 支払い 売上管理 業者連携 支払い

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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 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。 圧倒的なスケールと勝ち筋 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 「住」という社会基盤を支える 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 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 フラットでフェアなカルチャー 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)。

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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 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 SOFT SKILL 業務を最適な形へ再設計する力 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

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主な技術スタック 主な開発言語 インフラ TypeScript Next.js React Native Go Python Agent Development Kit Google Cloud Google Kubernetes Engine Spanner BigQuery Looker Gemini Enterprise Agent Platform Elasticsearch Datadog Terraform AIツール Claude(Code) GitHub Copilot Cursor ChatGPT その他 GitHub GitHub Actions PipeCD Slack Notion Figma Gemini Devin Aqua Voice

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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 評価制度 報酬制度 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・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 高いパフォーマンスに対しては公正に処遇 する 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 等級制度・評価制度に連動し、制度の 一 貫性を保つ 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 本部によってはグレードごとの給与 レンジを作成

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