primeNumber 会社説明資料/primeNumber-introduction

会社説明資料   2026.03 primeNumber Inc.   

目次  2 1. ビジョンと事業     2. 組織 

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(2025年11月時点)    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.

7 経営陣紹介   © 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  

8 © primeNumber Inc. 8 3人  5人   6人  
9人   16人   21人   45人   67人   102人 10年間変遷   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20億円超資金調達  シリーズAラウンドとして   総額約1.3億円資金調達   ・TROCCO 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   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  

9 primeNumberが提供するサービス   primeNumber データとAIを企業成長エンジンへと進化させる、データテクノロジーカンパニーです。  AI-Readyなデータ基盤を実現するデータテクノロジーを軸に、ソリューションサービスを通じて  AI-Nativeな事業成長をご支援します。  © primeNumber
Inc.

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

11 事業紹介 

12 TROCCO  クラウドETL 

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

14 TROCCO データ統合工程大半を自動化   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工程を TROCCOで自動化することで、蓄積や可視化といったデータ活用次フェーズへ迅
に移行できるようになります。   © primeNumber Inc. 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 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  

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

16 TROCCO 機能概要   統合他にも、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、  
データ基盤構築・運用を総合的に支援します。   © primeNumber Inc.

17 TROCCO導入事例  インセンティブ設計見直しを通じて、営業効率が 30%アップ  © primeNumber Inc. 株式会社メルカリ  
フリマアプリ「メルカリ」やスマホ決済サービス「メルペイ」を提供・運営  導入前  導入後  メルペイ導入後各店舗決済額を見える化   インセンティブ設計見直し   営業効率30%UP  TROCCOを用いて営業活動データと決済データを紐づけ  決済サービス（メルペイ）営業活動データと決済データが、異なるシステムに点在しており、紐づけられていなかった  実際に企業売上に寄与する決済額が、営業成績や KPIに反映されず   導入企業 

18 COMETA  AIデータプラットフォーム  

19 COMETAと   COMETA 、データ「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を瞬時に発見・活用できる環境を提供します。
    独自 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。メタデータ品質を継続的に維持し、組織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。  19 © primeNumber Inc. COMETA あらゆる利用者がデータを自由に探索し、   価値を創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 

20 20 © primeNumber Inc. なぜ今、COMETAが必要か？   生成AIやBI（データ可視化）ツール導入が進む一方、「思ったように活用できない」という声が多く現場か
らあがっています。そ原因多く、「データが整っていない」からです。  “整っていないデータ” 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 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「AIデータプラットフォーム」です。  社内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  

21 21 © primeNumber Inc. データ品質が生成 AIに及ぼす影響   企業生成AIに関する実態調査で
、期待以下結果に終わった企業が「データ品質」を最大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「データ品質」が二位重要な成功要因として認識されています。   ※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）  ▪期待していた効果よりも下回った企業要因/理由  ▪期待していた効果よりも大きく上回った企業要因 /理由  1位 データ品質  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 AIリテラシー   12%  5位  生成AIプロジェクト推進体制明確化   11%  2位 データ品質  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  経営層ビジョンと一致   7%  5位  生成AIプロジェクト推進体制明確化   5% 

22 22 © primeNumber Inc. 対話型AIアシスト  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
いいか？」     「こ分析にどんな SQL（データ抽出ためコード）　が必要か？」     といった問いに、COMETA 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   機能1  商品ごと平均価格を知りたい！   い、商品タイプ別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 SQLを作成しました。     商品タイプ別平均価格     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  こ SQLを実行して  

23 23 © primeNumber Inc. メタデータ自動生成   機能2  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   ➔ データ項目名、形式など技術的なメタデータを自動収集    ➔ さらに、データ中身に基づき、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記述・管理を、数クリックで完了 

24 24 © primeNumber Inc. COMETAで変わる各部門業務   COMETA 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   ・「こデータって何？誰に聞けいい？」がゼロに     ・分析属人化・手戻りを削減   ・「こ数値どう作られたか？」を検証でき、分析品質担保やレビュー工数削減     ・業務部門と共有もリンク 1つでスムーズ   ・基盤運用にかかる時間を削減  

25 COMETA導入事例  AI機能で学習を促進し、品質担保と属人化脱却を実現   データ整備および分析工数削減で、施策検討に注力   データドリブンな意思決定が組織に浸透  
改善  ・サービスごとに担当者がいる体制で、知見が属人化していた   ・担当者異動や退職で、現状把握に多く工数がかかっていた   ・クエリ品質がバラバラで、標準化されていなかった   ・サービス内施策担当者にデータを使う文化が根付いていなかった   ・COMETA AIによりデータ探索～理解～分析までサポートされ、   　担当者学習促進やアウトプット品質担保を実現     ・メタデータ整備により、担当外サービスでも集計業務が可能に     ・データ整備および分析が大幅に効率化し、分析結果をどように   　次施策につなげるかに時間を使えるように     ・施策担当者側がイベント施策結果などを数字で振り返るなど、   　データドリブンな意思決定をする意識が全社的に醸成されてきている   課題  25 © primeNumber Inc. 株式会社サミーネットワークス   PC・スマートフォンへゲーム関連コンテンツ企画・開発・運営  導入企業  #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   「『誰が見ても何がどこにあるか分かる状態』が実現」  「分析結果をどように次施策に繋げるかというアウトプットに時間を使えるようになっています」   「COMETAがなけれ業務が成り立たないほど、欠かせない存在です」   お客様声  

26 PROFESSIONAL SERVICES 

27 プロフェッショナルサービスと   © primeNumber Inc. 企業のデータ・AI活用にまつわる課題を、コンサルティング・エンジニアリングの専門家集団がワンストップで解決

28 AI-Ready時代に向けたサービス群   © primeNumber Inc. AIがもたらす価値最大化に向け、データインフラ整備をコアに全方位的なサービスラインナップを整備

29 導入事例  戸田建設 / ENEOSリニューアブル・エナジー / 星野リゾートなど大手企業を中心に支援しています。代表事例として、次 2つ事例をご紹介します。
  大手ゼネコンとして全国展開。各現場でバラバラに管理されている原価・工事データ統合という難題に伴走。業界特有複雑なデータ構を紐解きながら、データドリブンな組織変革を実現。  課題解決に通じて得た知見、自社プロダクトCOMETA 進化にも貢献。  再生可能エネルギー国内トップクラス、全国100箇所以上発電所を運営。  「発電すれ売れる」から「価格・需要を予測して売る」ビジネスへ変革期において、膨大なIoTデータと電力市場データをリアルタイムに処理する、エネルギーテック領域最前線プロジェクトを推進。  © primeNumber Inc.

30 30 primeBusinessAgent 

31 意思決定支援型AI「primeBusinessAgent」とは primeBusinessAgent 、データに基づいた意思決定を支援し、「仕組み」でなく「成果」を   ご提供する、primeNumber エージェント型AIソリューションシリーズ総称です。  
エース依存組織から脱却。  AIで勝てる営業チームへ  事業成長を牽引。  再現性高く受注を生むマーケティング組織へ  AIがあなた代わりに全て商談を分析し、一人ひとりに的確なフィードバックを提供。営業担当者受注率向上し、営業全体を「勝てる組織」へと変革します。   サイロ化したデータを統合し、マーケティング ROIをワンストップで可視化。さらに、AIによるファネル全体評価と推奨アクションで、戦略的なマーケティング投資を可能にします。     シリーズ第一弾  © primeNumber Inc.

32 Why primeNumber? Why primeBusinessAgent? 2,500社以上データに関わる課題を解決してきた primeNumberが、  「データ」という起点から、 AI活用によるビジネス
成功を導く   データ基盤付帯型   自身で設定が不要   伴走支援   自社で AI活用ためデータ基盤保有・管理不要   エキスパートがデータ環境構築から AI 設定までを対応   導入時オンボーディング支援と定期ヘルスチェック対応など   ※お客さまデータ基盤環境と接続も可能です   データ壁   人材・スキル壁   実行・文化形成壁   データに関わる課題解決エキスパート集団 primeNumberが、データ整備もちろんこと、それをもとにしたAI活用目標設定から運用サポートまでを行い、ビジネス成功をサポートします。  

33 primeBusinessAgentの特徴成果に直結する   AIアシスト  「収益・効率・改善」に直結   するアウトプットを自動生成。   意思決定を支援し、業務成果をス
ピーディに伸します。  部門をつなぎ   組織を強くする   マーケティング・営業・CSなど複数部門をデータで連携。  部門横断課題を可視化し、 RevOps型成長を支援します。  伴走型  オールインワン   AI ためデータ基盤 primeNumberが構築・保守対応※。専門家不在でも、伴走支援でAIを取り入れた業務定着化が可能です。  ※お客さまデータ基盤環境と接続も可能です  

34 primeSalesAgent  AI営業コーチ  

35 AI営業コーチ「primeSalesAgent」エース依存組織から脱却。 AIで勝てる営業チームへ。   「トップセールス頼み属人化営業から脱却できず、メンバー育成にも時間がかかる...。」   
営業責任者悩み尽きません。     そんな課題を解決するがprimeSalesAgentです。    primeSalesAgentが全て商談を分析し、一人ひとりに的確なフィードバックを提供。営業担当者受注率を向上させ、営業全体を「勝てる組織」へと変革します。    © primeNumber Inc.

36 代表的な機能① AIによる商談の多角的分析・評価(定量×定性) CRM/SFA 定量データ×議事録等定性データ×過去傾向×ナレッジを統合評価。  定量・定性データ両方を考慮した多角的分析で、より正確な商談評価を実現します。  総スコア  AIによる商談
多角的分析・評価 (定量×定性)で総合点を表示  評価レーダーチャート   MEDDPICCR分析に基づき、商談進捗と不足情報を評価   ギャップ分析   状況と目標状態を比較して、埋めるべきギャップを提示   推奨アクション   商談スコアを上げるため次アクションを AIが提示  © primeNumber Inc.

37 代表的な機能② 受注失注分析による成功/失敗パターンの型化判断要因、顧客理解、意思構といった観点で、商談勝因/敗因を分析・体系化。チームナレッジとして蓄積することで、再現性高いセールス組織を実現します。  商談改善点
受注確度・スピードを上げるためポイントをアドバイス勝因/敗因詳細商談受注/失注結果に至った要因を構化し提示総合要因サマリなぜ、受注/失注に至ったか？そ要因を簡潔にサマライズ詳細分析顧客判断要因など複数観点から、案件を評価・分析

38 primeMarketingAgent  AIマーケアドバイザー  

39 AIマーケアドバイザー「primeMarketingAgent」事業成長を牽引。再現性高く受注を生むマーケティング組織へ   「施策効果が不明瞭、営業からリード質が悪いと言われ、経営へ ROI説明にも窮す...。」    
マーケティング責任者悩み尽きません。   そんな悩みを解決するが primeMarketingAgentです。    サイロ化したデータを統合し、 ROIをワンストップで可視化。ファネル全体評価※とAI 推奨アクションで、戦略的なマーケティング投資を可能に。  感覚的な施策から脱却、事業成長に貢献する   マーケティング組織に変革します。     ※ ファネル分析機能 2026年1月中リリースを予定しています。   © primeNumber Inc.

40 代表的な機能① サイロ化したデータを統合、ROIを可視化マーケティング(広告、MA)、営業(CRM/SFA)、財務(会計、予実管理) データを統合し、  マーケティングROIをワンストップで可視化します。     ※ 画面
イメージです   データ連携柔軟性   お客様データ環境 (会計, MA, 広告, SFAなど) に合わせた  最適なデータ連携を構築  キャンペーン ROI分析  マーケティング部門単体で難しかった ROIを、  部門横断データ統合で明瞭に評価   コスト統合評価   広告費・MAコスト・営業活動コストなどを集約し、   実際に掛かった総コストを算出   商談・受注貢献度算出   各施策が生み出した商談数・受注額を自動集計し、   正確なインパクトを可視化   © primeNumber Inc. 財務広告 MA SFA

41 「受注」をゴールにしたファネル表示   営業・会計データと連携で、受注までジャーニーを追跡   AI名寄せでセグメント分析を省力化   業種や役職を自動名寄せ。セグメント別分析もかんたんに
  キャンペーン受注貢献度可視化   キャンペーン経由受注見込み金額や受注金額実績表示   代表的な機能② 受注までをカバーしたファネル分析顧客獲得入口から受注まで各フェーズ転換率 /リードタイム/単価/CPA/CACなど主要KPIを  施策別/セグメント・オーディエンス別 /経路別/シナリオ別など、見たい軸で分析してスコアリング。     有償契約  課題発見・  ニーズ調査  リード  ※ 本機能 2026年1月中リリースを予定しています。   © primeNumber Inc.

42 ビジョン実現ため活動  

43 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イベント。データ活用社会情勢に合わせたテーマを毎年掲げ、データ活用知見やユースケース公開を軸に、複数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「 primeNumber DATA SUMMIT」  © primeNumber Inc. 第1回：2022年3月開催  1,078名  事前登録者数  「あらゆるデータを、ビジネス力に」  第3回： 2023年11月開催  「真データ活用を考える１日」  5,566名  事前登録者数  前回から  +2,747名  第2回：2022年11月開催  「データマネジメントを考える１日」  2,819名  事前登録者数  前回から  +1,741名  イベント名称を   「primeNumber DATA SUMMIT」へ一新   第5回： 2025年11月開催  「Humans trust, AI learns」  3,134名  事前登録者数   これまでイベント   第4回： 2024年12月開催  「DATA is TRUTH」  2,454名  事前登録者数  初   オフライン開催！  

44 pUG（primeNumber User Group）  Data Engineering Study  データ活用知見共有場となるコミュニティづくり
  2020年7月に立ち上がった、国内最大級データエンジニア向けコミュニティ。   2024年12月開催 #27までに、延べ15,000人以上が参加。  各回テーマ有識者をゲストに発表・議論をおこないます。   primeNumber サービスユーザーが "日本データマネジメント領域リーダーを目指し、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実践を目指す場を提供しています。   © primeNumber Inc.

45 産学連携取り組み   「データサイエンス分野発展」を目的とした共同研究や、「データ活用人材育成」を実施。未来データ人材創出に貢献します。  
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、   共同研究契約を締結   © primeNumber Inc.

47 組織 

48 “自らやそ組織、そして生み出すもが特別でユニークである、そうありたい。   そして、価値を自ら手で創り出せる全て人が   組織
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.

49 8 Elements  primeNumberが  大切にしている価値観   バリュー  私たち、製品開発者であると同時に、
  つに一人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中に提示する。       つに合理的で、創的。   すやく決めて、まずやってみる。   最新テクノロジーとエンジニアスピリットを核に、世界中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、   そ仕事価値を返せているか。   相手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、一人ひとりが異なる存在。   圧倒的な個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.

50 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、酸素。そこに上下壁なく、   あるお互いへリスペクトみ。     原理。合理。倫理。私たち、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。   ビジネス成長、   価値と信用を積み重た先にある。   つ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.

51 会社・オフィス雰囲気   月に1回のTGIF(Thank God It's Friday)では、部署に関係なく交流が活発です！

53 primeNumberに入社したメンバー入社理由   © 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。

54 制度 

55 働き方を支援する制度   基本的な福利厚生ほか、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に対して選択肢から希望ノート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.

56 採用 

57 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.

58 エンジニア募集職種一覧エンジニアリングマネージャー　　ソフトウェアエンジニア　QAエンジニア　Corporate SRE 　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.

59 ビジネス募集職種一覧　セールス　ソリューションセールス　ソリューションデリバリーコンサルタントテクニカルセールス　　ソリューションアーキテクト　パートナーセールス © primeNumber
Inc. 　マーケティング　CoS（Chief of Staff）　イベントマーケティング　コンテンツマーケティング　BXデザインマネージャー

Thank you!

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