primeNumber 会社説明資料/primeNumber-introduction

会社説明資料 2025.08 primeNumber Inc.

目次 2 1. ビジョンと事業・ビジョン・primeNumberの事業・「あらゆるデータをビジネスの力に変える」を実現するための取り組み 2. 組織・カルチャー・組織
・カルチャー

3 ビジョンと事業

会社概要 4 株式会社primeNumber 代表取締役CEO 田邊雄樹 2015年11月約130名約34億円東京都品川区上大崎3丁目1番1号
JR東急目黒ビル5F 会社名代表創業メンバー数累計調達額オフィス © primeNumber Inc.

6 経営陣の紹介 © primeNumber Inc. 代表取締役 CEO   田邊雄樹 
元（株）日本総合研究所   元（株）プラットフォーム・ワン  常務執行役員 CPO   取締役執行役員 CIO   山本健太  元（株）プラットフォーム・ワン   DSP開発リーダー  取締役執行役員 CTO   鈴木健太  元（株）リブセンス   エンジニア  取締役執行役員 COO  下坂悟  元エヌ・ティ・ティ・   コミュニケーションズ（株）   執行役員   岸本雅樹  元ヤフー（株）   執行役員   濱本秋紀  元SAPジャパン（株）  取締役執行役員 CFO  中田光哉  元ゴールドマン・サックス証券（株）  元（株）PKSHA Technology  経営企画顧問  長越誠  世界銀行投融資担当官   元Goldman Sachs Group, Inc.  米国公認会計士   社外監査役/公認会計士  岡田雅史  合同会社 WIZM （ウィズエム）代表社員CEO  社外取締役  坂上亮介  LINEヤフー（株）   上級執行役員 CFO  社外取締役  小島英揮  Still Day One 代表  元AWSマーケティング本部長  常勤監査役  永安隆史  元（株）カヤック  

7 Grand View Research, Inc.．“Enterprise Data Management Market Size, Share
& Trends Analysis Report By End-use (BFSI, Healthcare), By Component (Software, Services), By Deployment, By Enterprise Size, By Services, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030”． https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/enterprise-data-management-market，（参照 2024-06-17） 2215.8億$ 993.1億$ FY2023 FY2030予測圧倒的成長市場 primeNumberが属する市場の規模データマネジメント市場は、FY2030に2000億ドル強の市場に成長すると予測され、市場の成長と共に primeNumberの売上も増加する見込み。 © primeNumber Inc.

8 3人  5人  6人  9人  16人  21人  45人  67人  102人
10年間の変遷 FY2016  FY2017  FY2018  FY2019  FY2020  FY2021  FY2022  FY2023  FY2024  ・横浜で創業   ・中目黒にオフィス開設   TROCCOリリース  ・Forbes 30 Under 30   　Asia 2020に現CIOが選出  ・目黒にオフィス移転   ・データエンジニア向け   　コミュニティ立ち上げ   ・ソリューション   　サービス開始   ・目黒オフィス増床   ・シリーズ Bラウンドとして   　総額約13億円の資金調達   ・TROCCO海外展開スタート   ・オフィス移転   ・TROCCOが『Ruby biz 　　 Grand prix』でビジネス   　コネクション賞を受賞   ・TROCCOフリープラン開始   総額20億円超の資金調達  シリーズAラウンドとして   総額約1.3億円の資金調達   ・TROCCOの韓国、インド進出、   　インドオフィス立ち上げ   ・COMETAリリース  メンバー数   © primeNumber Inc. 約130人  FY2025  ・10期目  ・TROCCO機能大幅拡充   ・COMETAに生成AI機能搭載  FY2024  資金調達先  12社  102人  8

9 primeNumberの事業

10 primeNumberが提供するサービス   データマネジメント各フェーズの課題に応えるべく、複数のSaaSを提供しています。また、コンサルティングサービスは、すべてのフェーズをワンストップで支援可能です。 © primeNumber Inc. 活用分析
可視化蓄積  統合  点在  データ利活用の実現に向けた   ゼロからのステップをワンストップでサポート   クラウドETLサービス  AIデータプラットフォーム  

11 primeNumberが提供するサービス   © primeNumber Inc.

12 TROCCO サービス紹介クラウドETL

13 点在するデータの「統合」を自動化。「統合」を軸にデータ基盤の構築や運用を支援するSaaSプロダクト。 TROCCOとはデータをビジネスに活用するまでのステップ © primeNumber Inc.

14 データ活用の初期段階に生じる課題を解消企業が所有するデータは、部門・担当領域やシステム・ツールごとに点在し、その形式もさまざまであるため、活用のための統合作業は不可欠です。 TROCCOは、データ統合のさまざまな課題を解消します。 © primeNumber Inc.

15 TROCCOはデータ統合工程の大半を自動化従来、データエンジニアが手動でおこなっていたデータ統合の工程をTROCCOで自動化することにより、企業は、迅速に蓄積や可視化といったデータ活用の次フェーズへの移行が可能になります。業務・サービス要件確認データソース仕様調査・学習データソース選定
(入力テーブル・ファイル・ API等) カラム内容・仕様確認サンプルチェック認証情報取得セキュリティ・パフォーマンス要件確認出力結果・エラーなど通知監視 ETL/ELTシステム設計・開発・検証サーバーなど環境構築実行ジョブ実装・スケジューリング分析データマート生成サーバーメンテナンス出力データ確認（異常検知） BIなどのデータ更新 ETL/ELTメンテナンス (APIバージョンアップ・列追加など ) 統合後データ活用オリジナルワークフロー機能を提供セキュアでスケーラブルな環境を標準提供 CSによるエラーハンドリングサポート高水準のSLAを提供自動更新・自動スキーマ追従 Googleアカウントなどによる簡単・セキュアな認証データ統合工程詳細 TROCCO®が自動化できる工程 © primeNumber Inc.

16 TROCCOの活用で統合作業時間を90％削減導入前後のデータ統合作業時間比較（期間：1年） © primeNumber Inc. 参考記事 https://blog.trocco.io/interviews/ interspace https://blog.trocco.io/interviews/
docomo-bikeshare TROCCOは、データ統合にかかる時間のうち、 90%以上を削減

17 TROCCOの機能一覧統合の他にも、データ加工を手間なく実現できるデータマート機能や、データ処理のプロセスを管理するワークフロー機能等も搭載し、データ基盤の構築・運用を総合的に支援します。 © primeNumber Inc.

© primeNumber Inc. 18 株式会社ドコモ・バイクシェア導入企業 TROCCO × Snowflakeで実現したデータ基盤 1週間かかっていたデータ提供が30分で完了。
会社全体でデータドリブンな運営を。 TROCCO導入事例乗りたいときに借りて、行きたい場所で返すことができるサイクルシェアリング事業課題解決策効果グループ会社間でのデータ転送の際に時間とコストがかかる想定だったが、担うリソースが不足データがうまく管理・連携できていないため、データドリブンな意思決定が困難な状態属人化を排除したデータ連携のため、扱いやすいツールを利用非エンジニア社員のデータ活用のため、カスタマーサクセスの手厚いサービスを選択データ提供のリードタイムを1週間から最短30分に短縮「TROCCO」採用から3ヶ月ほどで、20案件のデータ提供の要望に対応ビジネスサイドの要望にもクイックに対応でき、多くの感謝の声も ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ © primeNumber Inc. 18

© primeNumber Inc. 19 導入後に可能になったことサービス改善のスピード向上複数データソースを扱うダッシュボードがより簡単に作れるようになり、施策の効果検証や実績報告がよりスムーズになった。お客様へのより良いサービスの提供リアルタイムに近い詳細なデータを蓄積できるようになったことで、より高度な分析と施策が実施で
きるようになった。例えば、効率的な自転車の再配置がしやすくなり、お客様により良いサービスを提供できるようになった。株式会社ドコモ・バイクシェアにて作成されたダッシュボードのイメージ © primeNumber Inc. 19

20 COMETA サービス紹介 AIデータプラットフォーム

21 COMETAとは COMETAは、データの「意味（＝メタデータ）」を管理・可視化し、データを整備するAIデータプラットフォームです。あらゆる利用者やAIが、組織内に蓄積された膨大なデータから必要なものを瞬時に発見・活用できる環境を提供します。独自のAI技術により、従来手作業で行っていたメタデータ整備を大幅に効率化。メタデータの品質を継続的に維持し、組織の誰もが本当に信頼できるデータへ辿り着ける環境を構築することが可能です。
21 © primeNumber Inc. COMETAはあらゆる利用者がデータを自由に探索し、   価値を創造する世界を実現します。   売上データ  マーケデータ  会計データ 

22 22 © primeNumber Inc. なぜ今、COMETAが必要か？生成AIやBI（データ可視化）ツールの導入が進む一方、「思ったように活用できない」という声が多くの現場からあがっています。その原因の多くは、「データが整っていない」からです。 “整っていないデータ”のままAIを活用すると、間違った分析・的外れな出力・意思決定ミスに直結します。COMETAはデータ整備を通じてこうした問題を解決し、AIを活用する環境を整えるための「AIデータプラットフォーム」です。
社内のデータが整っていない状態  → AI上で誤った回答や的外れな予測が頻発   社内のデータが整っている状態  → AI上で的確な回答が得られる頻度が高まる   略称だらけのデータ   定義不明なデータ   出所が不明なデータ   誰にでもわかる名称のデータ   意味と定義が明確なデータ   由来や作成元が明らかなデータ  

23 23 © primeNumber Inc. データ品質が生成AIに及ぼす影響企業の生成AIに関する実態調査では、期待以下の結果に終わった企業が「データの品質」を最大の失敗要因として挙げている一方、期待を大きく上回る成果を上げた企業でも「データの品質」が二位の重要な成功要因として認識されています。 ▪期待していた効果よりも下回った企業の要因/理由 
▪期待していた効果よりも大きく上回った企業の要因 /理由  ※出所：『生成AIに関する実態調査 2024』PwC Japan（https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2024/assets/pdf/generative-ai-survey2024.pdf）  1位 データの品質  30%  2位  ユースケース設定   20%  3位  開発/利用環境。利活用フロー整備   19%  4位  社員のAIリテラシー   12%  5位  生成AIプロジェクト推進体制の明確化   11%  2位 データの品質  27%  1位  ユースケース設定   38%  3位  開発/利用環境。利活用フロー整備   14%  4位  経営層ビジョンとの一致   7%  5位  生成AIプロジェクト推進体制の明確化   5% 

24 24 © primeNumber Inc. 対話型AIアシスト商品ごとの平均価格を知りたい！   はい、商品タイプ別の平均価格を算出する SQLを作成いたします。
  `datacatalog-for-trocco-qa.test_jaﬄe_shop.products` テーブルを使用して、以下のSQLを作成しました。     商品タイプ別の平均価格     SELECT  product_type,  AVG(product_price) as avg_price,  COUNT(*) as product_count  FROM  `datacatalog-for-trocco-qa.test_jaﬄe_shop.products`  GROUP BY  product_type  ORDER BY  avg_price DESC;  商品ごとの平均価格が知りたい！ COMETA AIに質問してみよう！   COMETA上で欲しいデータが閲覧出来た！   商品タイプ   平均価格   商品数   Aタイプ  12,300円  150個  Bタイプ  11,800円  120個  Cタイプ  10,500円  90個  専門知識がなくても、AIと自然言語で対話しながら  データを探索・分析。    「どんなデータを使えばいいか？」     「この分析にはどんな SQL（データ抽出のためのコード）　が必要か？」     といった問いに、COMETAのAIアシストが  自動で答えてくれます。  SQLに関する知識がなくても   データ活用が可能に   対話型AIアシスト機能   このSQLを実行して   機能1 

25 25 © primeNumber Inc. メタデータ自動生成データソースに接続するだけでメタデータ（データについての情報）を自動で収集・整理します。  メタデータ自動生成機能  
属人化の解消：現場任せだったメタデータが、誰でも管理できるように   AIにより初期整備の大部分を自動化し、工数削減   すぐに使えるデータ管理環境を構築可能   ➔ データの項目名、形式などの技術的なメタデータを自動収集    ➔ さらに、データの中身に基づき、意味（ビジネスメタデータ）や用途タグを AIが推定・付与     ➔ 面倒だったメタデータの記述・管理を、数クリックで完了  機能2 

26 26 © primeNumber Inc. COMETAで変わる各部門の業務 COMETAはアナリストも、営業も、情シスも日常的に使えるように設計されています。「売上データを見せて」と自然な言葉で質問するだけで、該当データを提示＋SQL（データ抽出のコード）を自動生
成      BigQueryやSnowﬂake等に接続するだけで、メタデータを日次で自動収集・更新（手動メンテ不要）   アナリスト・エンジニア   用語定義、担当者、利用例などを   登録可能  業務部門・分析ユーザー   ・カラムリネージ・ ER図・JOIN分析・統計量表示など、業務視点で必要な情報をワンストップで提供   ・カタログ画面から SQLを書いて、その場で実行・共有・ CSV出力可  情シス・データ基盤チーム   営業・マーケ・ CS部門  ・エンジニアに依頼せず、自力で分析や抽出ができる     ・週次レポートや施策振り返りが属人化せず定常運用化   ・「このデータって何？誰に聞けばいい？」がゼロに     ・分析の属人化・手戻りを削減   ・「この数値はどう作られたか？」を検証でき、分析品質の担保やレビュー工数の削減     ・業務部門との共有もリンク 1つでスムーズ   ・基盤運用にかかる時間を削減  

27 COMETA導入事例株式会社サミーネットワークス   PC・スマートフォンへのゲーム関連コンテンツの企画・開発・運営  導入企業  社内のデータ活用者が増加   非エンジニアによるデータ探索が可能に  
データの意味・用途を明文化し、利活用を加速   改善  ・データ品質の担保が難しく、分析結果の信頼性に不安   ・必要なデータの在処・使い方が分からない   ・データの探索や可視化が属人化し、担当者に業務が集中   ・AI活用に必要な「データの整備」が追いつかない場合も   ・COMETAでメタデータを可視化・整理   　→ 必要なデータが即検索可能に     ・「使えるデータ」かどうかの判断が容易に   　→ AI活用の前処理を効率化     ・社内でのデータ活用が「聞くもの」から「自分で探すもの」へ変化     ・データの探索・加工・可視化・学習という一連の流れを非エンジニアでも　実行可能に  課題  #AI活用基盤  #データ民主化  #データ品質改善  #問い合わせ削減  活用・運用ノウハウ   「データの意味が整理されたことで活用の相談がしやすくなった」   「非エンジニアも “自分で探せる ”環境が整ってきたと実感」   「“整ったデータ ”を扱えるようになり、活用の幅が広がった実感」   お客様の声   27 © primeNumber Inc.

28 プロフェッショナルサービス紹介

29 データを活用できる環境・組織の構築に向けて、システムコンサルティング・開発・ダッシュボード・人材育成などを支援プロフェッショナルサービスとは © primeNumber Inc. Consulting Integration DataOps
ビジネスニーズに応えるためのデータ環境の整備・改善活動を伴走型で支援構想策定をサポート基礎構築をサポートデータ環境最適化をサポートデータの分析・活用のための不可欠構成要素「データ基盤構築」のプロセスを、仕様策定から活用までフルサポートお客様のデータ活用の目的の整理から、実現に向けた最適なデータ環境の企画、実現に向けたプロジェクト計画の策定を支援データ活用環境の企画・構想データ活用環境の設計・構築データ活用促進のためのデータマネジメント誰もがデータから持続的に価値を引き出せる世界を作ります。

30 データ活用の全プロセスにおける課題を解消データ活用の目的の整理や環境の整備から、実際の運用や人材育成まで、データ活用を開始してから成果を出すまでのあらゆるフェーズの課題をサポート。課題の根本解決と自走できる状態を目指します。 © primeNumber Inc. データを使ってやりたいことはあるが、何をどこまでやる必要があるのか・どこから
手を付けて良いのかわからないデータを無理矢理かき集めていたり、分析前のデータ処理に都度工数をかけていたりするメンテナンスまで手が回らず、せっかく投資したシステムを誰も使わなくなってしまったリソースが足りず、データ活用環境の整備が後手に回ってしまう

31 プロフェッショナルサービス導入事例発電量の予測や予防保全にデータを活用、開発とオペレーションの手間が1/2に ENEOSリニューアブル・エナジー株式会社発電プラント（風力発電、太陽光発電、バイオマス発電その他自然エネルギー発電）に関する事業導入企業導入前導入後開発とオペレーションの工数と手間が1/2に発電量の予測や予防保全にデータを活用できる
目途が立ったプロフェッショナルサービスにより、データ活用環境を構築発電所近辺の天候情報データと発電実績データを連携できず、太陽光発電や陸上風力発電などの発電量の予測が精緻化されていなかったデータ機器の故障などを予測する予防保全のためのデータ活用ができていなかった・・ © primeNumber Inc.

32 primeNumber顧客企業例業界・業種問わず、さまざまな企業や団体にご利用いただいています。 © primeNumber Inc.

33 「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える」を実現するための取り組み

34 2024年はアジアから海外展開を開始韓国に続きインドに進出を発表。世界中の、あらゆる企業のデータマネジメントを支援します。 © primeNumber Inc. 韓国MEGAZONECLOUD社との協業インド現地でビジネス開発チームを発足

35 primeNumberが毎年開催する、パートナーや顧客と共にデータ活用に向き合うためのイベント。データ活用の社会情勢に合わせたテーマを毎年掲げ、データ活用の知見やユースケースの公開を軸に、複数のセッションを提供しています。データ活用に向き合うイベント「01(zeroONE)」 © primeNumber Inc. 第1回：2022年3月開催
第2回：2022年11月開催第3回： 2023年11月開催 1,078名事前登録者数 2,819名事前登録者数 5,566名事前登録者数前回から +1,741名前回から +2,747名「あらゆるデータを、ビジネスの力に」「データマネジメントを考える１日」「真のデータ活用を考える１日」「DATA is TRUTH」第4回： 2024年11月開催 2,454名事前登録者数初のオフライン開催！

36 pUG（primeNumber User Group） Data Engineering Study データ活用の知見共有の場となるコミュニティづくり 2020年7月に立ち上がった、国内最大級のデータエンジニア向けコミュニティ。 2024年12月開催の#27までに、延べ15,000人以上が参加。
各回テーマの有識者をゲストに発表・議論をおこないます。 primeNumberのサービスユーザーが"日本のデータマネジメント領域のリーダーを目指し、それぞれが持つ経験やノウハウを共有し合う場として誕生。企業のデータ活用に従事する人たちが集うコミュニティを運営。参加者が知見を共有し、より効果的なデータ活用の実践を目指す場を提供しています。 © primeNumber Inc.

37 産学連携の取り組み「データサイエンス分野の発展」を目的とした共同研究や、「データ活用人材育成」を実施。未来のデータ人材の創出に貢献します。株式会社primeNumber 代表取締役CEO 田邊雄樹公立大学法人横浜市立大学理事長小山内いづ美様
右：横浜国立大学学長補佐・国際社会科学研究院教授田名部元成様株式会社primeNumberと横浜市立大学がデータサイエンス分野の人材育成や共同研究で連携協定を締結横浜国立大学とprimeNumber社、データサイエンス教育プログラム開発を開始、共同研究の契約を締結 © primeNumber Inc.

38 パートナーアライアンスを通じた包括的な支援パートナー企業の持つデータ活用の知見とprimeNumberのプロダクトを組み合わせることで、より多くの企業のデータ活用を包括的に支援しています。 © primeNumber Inc. Google・AWS等とパートナーシップを締結

39 組織・カルチャー・採用

40 組織

41 “自らやその組織、そして生み出すものが特別でユニークである、そうありたい。そして、価値を自らの手で創り出せる全ての人が組織の中でプロフィットセンター化し、評価され、尊重される。そんな事業や組織を作りたい” という願いを、素数というシンボルに預ける形で、社名にしました。「素数」という言葉を社名にした願い創業背景 © primeNumber
Inc.

42 primeNumberの組織 20代 30代 40代 50代職種はエンジニアやカスタマーサクセスが多い社員の平均年齢は 30代前半
21名 8名 25名 8名 3名 5名 7名 1名職種年代平均32.5歳 64% 21% 12% 4% © primeNumber Inc.

43 カルチャー

44 8 Elements primeNumberが大切にしている価値観バリュー私たちは、製品の開発者であると同時に、つねに一人のユーザーであり続ける。自らユーザーとなって課題を探りながら、開発者として信じる価値を世の中に提示する。
つねに合理的で、創造的。すばやく決めて、まずやってみる。最新のテクノロジーとエンジニアスピリットを核に、世界中のエンジニアを惹きつける組織であり続ける。合理志向課題を起点にユーザーに対して、チームに対して、その仕事は価値を返せているか。相手の想像を超えているか。方法論にとらわれず、価値を生み出すことが最低条件。私たちは、一人ひとりが異なる存在。圧倒的な個の力を強く結合させながら、まだどこにもない、新しい価値を創る。 Coprime 価値を返す © primeNumber Inc.

45 8 Elements primeNumberが大切にしている価値観バリュー自分たちが熱中できるものをつくる。変化を恐れずに、改良と拡張を続けることで、人々の想像を超えていく。オープンに多様な視点を求め、
建設的な思考を積み上げていく。議論は、酸素。そこに上下の壁はなく、あるのはお互いへのリスペクトのみ。原理。合理。倫理。私たちは、理で動く。私欲に走ることなく、誰に対してもフェアな行いを。ビジネスの成長は、価値と信用を積み重ねた先にある。つねに楽しむ気持ちを忘れない。働いているようで、そう感じない。挑戦を楽しめる環境を、自ら作り出す。挑戦を楽しむ良心に問いかける対話を力にプロダクトを信じる © primeNumber Inc.

47 働き方を支援する制度   基本的な福利厚生のほか、メンバーが働きやすいよう環境を整備各種社会保険完備 / 交通費支給 / エンジニアリング従事者への希望のノートPC貸与 /
服装自由 / デュアルディスプレイ希望者貸与 ※副業不可コアタイム制度（11:00-16:00） 8時に出勤、17時に退社して、子供のお迎えに行く子育てメンバーも。リモートワーク制度（週中2日まで）全メンバーが実際にリモートワークを実施。入社当日に有給休暇を付与入社当日から法定より多い15日間有給休暇が付与。業務関連書籍・スポーツジム費用負担スポーツジム費用は月額1万円まで負担毎月第一金曜日、懇親会開催毎月第一金曜日、業務終了後に社内で懇親会を実施。水・お菓子・ビールが無料ポテトチップスやグミ等、さまざまなお菓子を用意。 © primeNumber Inc.

48 primeNumberに入社したメンバーの入社理由 © primeNumber Inc. 会社の成長性魅力的なメンバー裁量権の大きさ独自性の高い自社開発プロダクト
データテクノロジー市場の拡大とともに、primeNumberも大きく成長しています。 primeNumberは2015年に設立しましたが、これまで累計約34億円の資金調達を実施しています。過去2年間で人員は2倍、顧客数も右肩上がりで増加しております。また、韓国・インド海外進出が本格的に始動、今後IPOも見据えており、一層スケールアップしていきます。米誌フォーブスの「30 Under 30」にも選出されたCIOをはじめとし、それぞれの領域にプロフェッショナルで、個性的かつ能力の高いメンバーが揃っています。また、元々の出身が屋形船の大工、社交ダンスの講師、プロゲーマーなど、国籍・年齢・性別問わず、多種多様なバックボーンの社員がいることもprimeNumberの面白い点のひとつとして、「一緒に働く人」に魅力を感じていただくことが多いです。 8 Elementsのなかに「課題を起点に」というバリューがあり、自ら主体的に課題を見つけて活動することが好きなメンバーが多いです。そして、自ら役割に留まらずに染み出していけるメンバーに裁量が集まります。まだまだメンバー数が少ないため、一人ひとりが会社の経営に与えるインパクトが大きく、且つ日本のデータ市場を拡大し、創っていくところからチャレンジできることが面白い挑戦だと感じています。 TROCCOのようにデータ統合を自動化し、より高度なデータ分析を促進するためのテクノロジーSaaSは国内で数少なく、独自性の高いプロダクトです。今後データ転送量が拡大し、市場も拡大していく中で、TROCCOはリーディングカンパニーとして強みを発揮することが可能です。また、今後新規プロダクトのリリースも見据え、多角的にお客様の課題を解決していきます。

49 採用

50 選考フローエンジニアエンジニア以外 ※状況に応じて、選考フローが変更になる可能性がございます。書類選考コーディングテスト一次面接ワークサンプル二次面接
最終面接/対面オファー面談書類選考一次面接最終面接/対面オファー面談 ※エンジニア職種のなかでも、職種に応じて選考フローが異なります。詳細はご確認ください。 © primeNumber Inc.

51 エンジニア募集職種一覧　ソフトウェアエンジニア　SRE 　QAエンジニア　プロダクトマーケティングマネージャー　テクニカルライター　UIUXリードデザイナー　データストラテジスト　プロジェクトマネージャー
　データエンジニア　LLMエンジニア　プロダクト開発　プロフェッショナルサービス　ITコンサルタント © primeNumber Inc.

52 ビジネス・コーポレート募集職種一覧　セールス・マーケティング　コーポレート　インサイドセールス　フィールドセールス　パートナーセールス・事業開発　カスタマーサクセスエンジニア　イベントマーケティング　Webマーケティング
　法務 © primeNumber Inc.

Thank you!

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