TOKIUM エンジニア向け会社紹介資料

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1. COMPANY DECK for Engineers 株式会社TOKIUM プロダクト本部紹介
2. Index Section 1 Section 2 Section 3 Section 4 Section 5 Section 6 Section 7 会社概要
 TOKIUMの事業紹介 エンジニアリングの挑戦 開発組織と技術スタック 開発組織のTech Valueと文化 働き方・制度・環境 選考フローについて 

 p01 p08 p13 p21 p25 p32 p38
3. Section 1 About 会社概要
4. 会社概要 会社概要 株式会社TOKIUM 2012年 6月 26日 東京都中央区銀座6-18-2
 野村不動産銀座ビル 12F 約240名 (2025年12月、正社員のみ) 黒﨑 賢一 会社名 設立日 所在地 従業員数 代表取締役 Section 1 会社概要 01
5. TOKIUMの志 未 来 へ つ な が る 時 を 生 む TOKIUMは、より良い世界を志す人の「未来へつながる時」を生むために存在します。 それは、誰かのために、調べ、考え、挑戦するための時間です。
 TOKIUMは、時間のインフラでありたい。 最適なテクノロジーと、常識にとらわれない自由な発想と、泥臭さもいとわない行動力で、 人と事業を未来へ向けてもっと加速させていきたいのです。 Section 1 会社概要 02
6. CTOメッセージ 西平 基志 TOKIUMの志は「未来へつながる時を生む」こと。 しかし今も、経理にまつわるその場限りの作業に貴重な時間が奪われ続けています。 「自動化可能なことに、時間を使ってはいけない。」そのような想いから創業しました。 それ以来、技術的制約を人力でカバーしながら、 時間のインフラという可能性を追求してきました。 そして今、AIの進化はブレイクスルーを迎えています。 自動化可能な領域が際限なく広がり、業務と一体化する。 誰も意識しなくなるまで磨き込み、存在が当たり前となるような、 そんな時間のインフラを一緒に実現しませんか？ 株式会社TOKIUM 取締役 CTO Section 1 会社概要 03
7. TOKIUMのこれまで　経理業務の効率化を実現してきた道のり 2025 経理AI エージェント元年 AIを核とした社会インフラとして 長期目線を持ちつつ革新を続ける。 経費精算サービス提供開始 ツールではなくサービス。ユーザーが作 業から解放される「丸投げUX」のアプ ローチで圧倒的効率化。 家計簿アプリ提供開始 人の オペレー ション と機械を 融合 した 独自モデルを 確立。 2020 2019 2016 2013 2012 創業 「時を生む」を志に、 個人向けの支出管理 アプリでスタート。 請求書の受け取り代行開始 支出管理領域へ拡張 経理の作業そのものをなくす
 新しいインフラを築く。 ポストで領収書の 原本回収開始 Section 1 会社概要 04
8. サービス一覧 AIエージェント クラウドシステム 社内規定や経費申請マニュアルに基づいて、 経費申請の内容の不備をチェック 散在する社内規定やマニュアルをAIにまとめて登録、 社内規則の問い合わせ対応をAIが代行 あらゆる請求書を受領代行 あらゆる国税関係書類を保存 あらゆる送付作業を一本化 人材サービス AIが交通手段・宿泊先を提案、 出張手配を自動化 発注・請求等のデータ照合を自動化 AI・SaaS型の最新経理システムに精通し、 豊富な実務経験を持つ人材が 現地で貴社の経理業務をサポートします。 契約書をデータ化し自動でリース判定 膨大な明細入力を自動化 スマホで経費精算が完結 新リース会計基準に対応 Section 1 会社概要 05
9. 導入実績 小売 製造業 外食・食品 IT・情報通信 コンサルティング インフラ・物流 建設・不動産 商社・流通 金融・保険 医療・化学 広告・エンターテイメント 法人サービス Section 1 会社概要 06
10. 導入実績 TOKIUMの導入社数の増加率 各年の社員増加数と各年の総社員数 これまで生み出した時間 （人数） 250 200 150 100 50 0 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 （年） 2025年11月末 3,000社 創出 年 2022年7月 1,000社 創業期 ～2024年10月 最適なテクノロジーと、常識にとらわれない自由な発想と、泥臭さもいとわない行動力でTOKIUMは成長を続けています。 お客様の課題解決を追求してきたことで、TOKIUMを導入いただく企業様も加速度的に増えました。それに伴い会社の規模も急成長しています。 新しい部署、役割、ポジションが増え続ける環境では、チャレンジングな身の丈を超えた仕事も日々沢山生まれています Section 1 会社概要 07
11. Section 2 Our Business 事業紹介
12. 「経理AIエージェントTOKIUM」とは 経理AIエージェント「TOKIUM」は、AIとプロスタッフが連携し、経理作業を丸ごと代行。 単に効率化するのではなく、作業自体を手放すことで「時を生み」、全社員が本来の業務に集中できる環境を実現。 日常的な言葉で指示 経理作業を丸ごと代行 作業完了 Section 2 事業紹介 09
13. TOKIUMの強み “AI×人力”で業務を 丸ごと引き受ける AI、SaaSに加えて、オンラインスタッフや 派遣スタッフを最適に組み合わせること で、システムだけでは解決できない経理業 務を丸ごと代行。経理領域に特化して10 年、3000社以上の支援で培ってきた知見を 活かし、経理業務の自動運転を実現する。 AIを育てる“8000名の プロスタッフ体制” 8,000人以上のオンラインスタッフが稼働す るオペレーション基盤による豊富な実績と データ処理ノウハウをもとに、出力結果の 修正や精度向上を人間が行う体制（ヒュー マン・イン・ザ・ループ）を構築すること で、開発の初期段階から実用性の高いAI エージェントの提供が可能。 経理作業の自動化を実現 Section 2 事業紹介 10
14. サービス一例 これまで 経費申請の不備・誤りのチェックを含めた一次承認作業を、AIとプロ スタッフが代行。社内規程やルールに基づいた申請内容の目視チェッ クや、頻発する内容不備による差し戻し対応の手間をなくします。 承 認 1 42 2 3 これから 承 認 0 差し戻し 承認 承認 4 5 6 7 8 AIエージェントが 代わりに実行 何度やっても 同じ申請が… 承認 承認 差し戻し これまで 移動経路の検索・宿泊先の手配、出張申請…。出張手配の「探して、 予約して、申請して」をAIエージェントが代わりに実行します。 • 出張確定 • 出張準備 ホテル探し 新幹線の手配 事前申請 予約 これから • 出張確定 AIエージェントが 代わりに実行 • 出張 • 出張後 システムに入力 申請 Section 2 事業紹介 11
15. あらゆる経理“作業”から、人々を解放する。 経理のIT化はたしかに進んだ。
 しかし、あらゆるビジネスの現場から、経理にまつわる作業負担は消えていない。 TOKIUMは、AIとプロスタッフが連携し経理"作業"を丸ごと引き受け、
 「これをしよう」と決めたらその"作業"が自動で完了する世界を実現する。 経理AIエージェント「TOKIUM」は、
 ビジネスパーソンが本来の仕事に向き合う切り札、
 あらゆる企業の生産能力向上のインフラとなります。
16. Section 3 Our Challenges エンジニアリングの挑戦
17. TOKIUMが目指す経理業務の未来 これまで これから “AIエージェント”が操作 “人” が操作 人がSaaSの操作手順やルールを覚えて手作業でUIを操作 手作業によるミスが発生 判断を人が行うため、判断が必要な業務に時間を奪われる AIエージェントがSaaSを横断操作 SaaSはAIエージェントが参照・操作するためのデータベースに 基本的な判断はAIが行い、人は例外対応・承認だけ行う 人が操作するSaaSから、AIエージェントが実行する業務へ 開発組織と技術スタック 14
18. AIエージェントが主役となる経理の未来とTOKIUMの役割 「TOKIUMが顧客の代わりに業務をおこなう」価値へのシフト。 購買領域におけるほぼ全てのプロセスをAIエージェントによって自動運転することを目指す。 AIエージェントが行う お客様が行う 事前申請 の提出 手配 (出張,会食etc) 領収書 入力 精算書 作成 経費精算 経費申請 承認 最終承認 請求書 支払い 稟議書 提出 購買・ 契約交渉 押印申請 提出 請求書 回収、入力 支払依頼 申請 承認 （照合） まずは全領域でAIエージェントをリリース 新リース 判定 契約の 更新,解除 その後は半自動運転から全自動運転へ AIエージェントの作り込みによって業務の自動運転率を増やしていく 開発組織と技術スタック 15
19. TOKIUMが挑戦する現状の課題（技術面） 「経理作業の自動化」を目指して、エンジニアにとって最大の挑戦となる3つの技術的な壁。 AIエージェントの量産の仕組み化・実行環境の整備・信頼性の担保が必要。 実行環境の整備 信頼性の担保 量産の仕組み化 AIエージェントの群れを量産し、多数のサービ スとの連携を素早く実現。自社SaaSは連携先の サービスに含まれ、マスターデータの切り出し やマイクロサービス化が必要となる。 AIエージェント実行制御を行う共通基盤の開発 が必要。複数のAIエージェントのオーケスト レーションや、人間がワークフローに入り込ん だ制御も含まれる。 継続的に品質を上げる仕組みや、セキュリ ティ・ガバナンス向上の仕組みを構築する必要 がある。 AIエージェントのフレームワーク化、認証基盤 などのプラットフォームエンジニアリング 連携先サービスからのコンテキストの変換、 取り込み、構造化、RAG 
 操作対象となる連携先サービスの増加 Context Engineering Agent Factory Tools ユーザーの操作を待たずに、先回りして作業を 実行するスケジューラーや、外部サービスの イベントから実行開始する仕組み 処理の実行制御（中断・再開・分岐）、人間に よる制御への介入 複数AIエージェントの制御 Workflow / Human-in-the-loop Triggers Orchestration セキュリティ/ガバナンス 可観測性 Evals 継続的な精度向上のための仕組み コンテキストの変換、取り込み、構造化 
 AIプロダクト固有のセキュリティやガバナンス への対策 開発組織と技術スタック 16
20. TOKIUMが挑戦する現状の課題（組織面） AIエージェントの量産や、AI時代に即したSaaSの再構築を同時並行で進める必要があり、開発量の増加が最も解決しなければならない課題。 開発の質の向上 学習の高速化 成果量の増加 採用・育成による組織強化に加え、AI時代にお ける一人当たり成果量を最大化する事に取り 組む。 業務の主体がユーザーであったSaaS時代に比 べ、業務の主体がAIになるためには、SaaS開発 よりも業務理解を圧倒的に深める必要がある。 AIによって、開発手法もプロダクトも従来の手 法が陳腐化している。特定の誰かが頑張って学 習するのでは無く、組織全体で最速で学習する 仕組みが必要。 組織開発 業務理解の深化 小さく始めて失敗から学ぶ 一人当たり成果量の最大化 優秀なエンジニアにとっても魅力的な開発組織 作り、発信を通じてブランディングを強化 AIを使った開発方法を探求し、一人当たり開発 量を最大化する 
 メンター制度の導入、新卒をAIネイティブ人材 として育成 育成施策の強化 チーム当たり開発の質の最大化 エンジニア・プロダクトマネージャーの商談へ の参加、顧客業務の実体験、社内の経理業務の 体験 AI時代に即したチームとしての開発プロセスの 再定義と、社内での共通化 学習のストック化 小さく検証を始める事が容易になったので、 たくさん学習サイクルを回す。 開発で使うドキュメントの型化、知見を貯める 仕組みの整備 
 社内・社外へ学習した結果を体系化し共有推奨 する文化作り 学習の共有 開発組織と技術スタック 17
21. 課題への取り組み事例 | AIエージェント 約半年で9体のAIエージェントのリリースを実現。 量産体制の構築には、共通の開発基盤の整備と、若手エンジニアの急速な育成が求められた。 AIエージェントを短期間で大量生産したい フレームワークから提供されない、共通機能が数多く存在複数のチームで車輪の再開発が 発生してしまうリスクがあった 若手主体のチームも、迷いなく開発に取り組めるようにしたい 課題 社内ライブラリを整備、若手メンバーの技術的な迷いを解消 OAuth認証・LLMガードレール・入出力監視などの機能を共通化 壁打ち会の実施、設計テンプレートの作成といったアプローチで若手エンジニアに 経験や知識を継承、技術における迷いを取り除く 技術の力で組織全体に価値をもたらし、後進の育成に貢献 共通機能の実装に悩む声をなくし、開発組織の「時を生む」 技術面でサポートした新卒が全社MVPにノミネートされた時など
 育成貢献には、個人では得られない喜びの瞬間がある 東 優太 YUTA HIGASHI 横断チーム統括部 開発課
 イネイブリングチーム Webエンジニア 取り組み 成長実感 開発組織と技術スタック 18
22. 課題への取り組み事例 | SaaS 約10年に渡り、お客様に価値を届け続けるTOKIUMのSaaS。
 経理作業の完全自動化には、SaaSによる課題解決の追求も不可欠なピースの1つである。 過去の意思決定を遡る作業が、開発業務におけるオーバーヘッドに 新しいプロダクトが毎年リリースされる、変化の激しい環境 膨大な過去の意思決定に対し、背景が適切に記録されておらず、その決定を変更したい 場面で無駄な時間が生じていた 課題 ADRを導入し、チームに作法として定着させる 技術的な意思決定に対し、「なぜやるか」「影響」「比較検討」のログをMarkdownで 記録し、リポジトリ上で管理 AIに設計指針を読み込ませられる、副次的なリターンもあった 木岡 拓海 TAKUMI KIOKA インボイス製品開発部 開発課
 共通ワークフローチーム Webエンジニア 手つかずの環境を整備する楽しさ 「なぜやるか」を適切に説明できれば、事業戦略上重要な領域の意思決定も、 幅広く任せてもらえる 手つかずだからこそ、本質的かつ最適な解を模索することができる 取り組み 成長実感 開発組織と技術スタック 19
23. 課題への取り組み事例 | BPO/オペレーター入力基盤 TOKIUMが生み出すユニークな顧客価値の源泉である、BPO/オペレーター入力基盤。 ITと人力が高度に連携する領域であり、デリバリーの品質改善や原価削減など、エンジニアの貢献余地は大きい。 サービスの屋台骨である、BPO基盤の強化 サービス成長に伴い、BPO基盤の拡張性担保・品質向上が課題に 月数十万枚の書類に対し、データ化精度99%以上*1を維持しながらデータ化時間を 1/2〜1/3に短縮したい *1　TOKIUMが規程した条件を満たす書類における、対象項目あたりの精度 課題 OCRによる時短・コスト削減、精度向上のため泥臭く試行錯誤 OCR領域を増やし、拡張性担保・時短・コスト削減を一挙に実現 データ化精度の基準をクリアするため、正解データの整備や複数のモデルによる 仕組みの検討など、様々なアプローチを愚直に試す 他事業部の社員と伴走しながら、TOKIUMのインフラを支える BPO基盤を管轄する、他事業部の社員がステークホルダーとなる
 即座にフィードバックをもらえ、本質的な課題解決に注力できる TOKIUMのインフラとして、サービス全体の品質向上に貢献できる 戸松 一貴 KAZUKI TOMATSU オペレーションシステム 開発部 開発課
 デジタライズチーム エンジニア 取り組み 成長実感 開発組織と技術スタック 20
24. Section 4 Team & Stuck 開発組織と技術スタック
25. 組織体制 ドメイン特化型の組織体制により、ドメインごとのロードマップ策定と自律的な開発を推進。  意思決定の質とスピードを極限まで高め、SaaSとAIエージェントの融合による新たな価値提供を加速させる。 経費精算 経費承認 出張手配 コンサルティング 本部 経費精算 製品開発部 共通機能 カード連携 モバイル 請求書受領/ 国税関係書類 ワークフロー ビジネス本部 請求書発行 請求照合 契約管理 取引先 マスタ登録 インボイス 製品開発部 プロダクト 本部 CTO・ VPoE オペレーション システム開発部 デジタライズ 代表取締役 代理取得 スキャン AI&Ops戦略 本部 社長室 イネイブリング QA SRE Security CRE AgentUX/Gov 横断チーム 統括部 コーポレート 本部 開発組織と技術スタック 22
26. 組織体制 オペレーション効率化・原価削減 業務効率化・原価削減 テクニカルな課題の解決 コンサルティング 本部 AI&Ops 戦略本部 ビジネス本部 プロダクト本部 見込み顧客の生の声 既存顧客の生の声 部署横断で連携することも多い 開発組織と技術スタック 23
27. 主要な技術スタック 主な開発言語  Languages Ruby TypeScript Go Python 現利用 AIツール AI Tools ChatGPT Claude Gemini  GitHub Copilot Devin FW/ライブラリ  Frameworks Ruby on Rails React Mastra インフラ Infrastructure AWS GCP PostgreSQL  Redis Qdrant Terraform その他 Other Tools GitHub  Jira  Datadog  CircleCI  Bitrise  Slack  Notion  Figma 開発組織と技術スタック 24
28. Section 5 Values & Culture 開発組織のTech Valueと文化
29. TOKIUMの開発組織が大事にしている「Tech Value」 AI時代において開発組織で大切にしたいことを改めて考え、 開発組織における「判断・行動の価値基準」としてTech Valueを定め、今後の発信活動にもつなげることに。 “ Rethink AIは常識を破壊する。 「今作り直すなら？」「AIが進化したら？」と 問い続けよ。今までの常識を疑うために 学びを体系化し、共有し、実装せよ。 AI時代の横一線のスタートでは、 組織の学習速度が、勝敗を分ける。 AIによって未知の分野への 越境コストは史上最も低くなった。 越境し、自らの可能性を広げよう。 自らの役割を全うした上で、 オーナーシップを持ってボールを拾おう。 越境する Beyond “ ” “泥臭くてもやり遂げる Execute ” 常識を疑う” 経理作業の完全自動化を実現する。 そのためにAIも人力も駆使しよう。 泥臭くても構わない。 最短経路で行動し、成果を追求しよう。 開発組織と技術スタック 26
30. Tech Value 01 AIによって未知の分野への越境コストは 史上最も低くなった。 越境し、自らの可能性を広げよう。 越境する Beyond AIによって開発スピードが劇的に向上した今、最も重要なのは、進む方向を間違えない こと。TOKIUMでは“越境することでプロダクトを成功へ導く”と考えています。そのた め、「プロダクトマネージャー」が商談に同席し製品を売り込む、「エンジニア」がプ ロダクトマネジメントに染み出すなど、"役割の越境"によって正しい方向を見定めてい ます。 自らの役割を全うした上で、 オーナーシップを持ってボールを拾おう。 プロダクトの立ち上げを成功させるため、開発 メンバ ーもオ ーナ ーシッ プを持ち 、「何 を作れば売れるか」を開発・PdM・営業を含むチーム全体で考えながらプロジェクトを 進めています。それにより、半年で9体のAI エージェ ントをリリ ース するという社運をか けた挑戦では、“前例のない短期間での複数サ ービスの 同時立ち上げ を実現” しました。 開発組織と技術スタック 27
31. Tech Value 02 AIは常識を破壊する。 「今作り直すなら？」 「AIが進化したら？」と問い続けよ。 SaaSからAIエージェントへビジネスロジックが移行し、SaaSはデータ基盤としての価 値を担う。この確信のもと、約10年かけて築いてきたSaaSから、AIエージェントへと大 きく舵を切る決断をしました。代表の黒崎自らがCPOに就任し、「今作り直すなら？」 「AIが進化したら？」と常に問い続けながら、この転換を本気で推進しています。 常識を疑う Rethink 今までの常識を疑うために学びを体系化し、共有し、 実装せよ。AI時代の横一線のスタートでは、 組織の学習速度が、勝敗を分ける。 今までの常識を覆す新たな挑戦と学びを支える制度を制定しました。 【AI 100K】エンジニア1人あたり月10万円の予算を確保し、AIツールの積極的な利用と AIネイティブな開発プロセスの探求を推進する制度 【Time Hack Times】記事執筆・登壇1件につき奨励金を支給し、学びの体系化と共有 を支援する制度 開発組織と技術スタック 28
32. Tech Value 03 経理作業の完全自動化を実現する。 そのためにAIも人力も駆使しよう。 業務の一部だけ自動化しても、お客様への価値提供は完結しない。だからこそ、業務全 体の課題解決をやりきるために、一見非効率に見える手段も厭わず活用しています。AI 時代においても、AIのアウトプットの質を高めるため、泥臭いアプローチの活用余地は 大きいと考えています。 泥臭くても やり遂げる Execute 泥臭くても構わない。 最短経路で行動し、成果を追求しよう。 AIプロダクト開発では要件が曖昧になりがちですが、それではお客様の課題解決はでき ません。業務の解像度を高めるために、開発者がお客様の実際の業務をやってみる、自 社の経理処理を体験する研修に参加するなど、泥臭く現場に入り込んでいます。遠回り に見えても、これが成果への最短経路だと考えています。 開発組織と技術スタック 29
33. 組織文化 | お客様の声を直接聞き、プロダクトに反映する 毎月開催するユーザーミートアップ プロダクト本部メンバーも積極的に参加。 お客様の業務の解像度を高める お客様の生の声を深く理解し、 プロダクトの進化へとダイレクトに反映する 感謝の声も直接聞くことができ、日々の 開発のモチベーションアップにも効果アリ 

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34. 組織文化 | 学びを体系化し、社内外で共有する 毎月開催する社内レビュー会 カンファレンス参加や勉強会 エンジニアを中心に、各チームが 事業やお客様へ届けた成果を共有 し、議論・称賛を交わすことで他 チームの取り組みから学べる 社内エンジニアの外部との 接点づくり、モチベーション アップにも繋がっている 開発組織と技術スタック 31
35. Section 6 Work & Benefits 働き方・制度・環境
36. 働く環境 パフォーマンスを最大限発揮できる環境を支援 オフィスの雰囲気 働き方やオフィス環境は仲間全員が業務の生産性を向上させられ、 組織としての一体感を高められるよう意識 全席にハイスペックな「曲面型のUltraWide 液晶モニター」を用意 業務用PCもWindowsまたはMacbookのいずれかを貸与 原則週3日以上出社（プロダクト本部）／2日在宅勤務可 部署・チームによって在宅日は選択制 フレックスタイム制度あり（コアタイム：9:00～15:00） フレキシブルタイム：6:00～9:00、15:00～18:00 出社でもたらされる効果 部署横断のコミュニケーションが円滑に 新メンバーのオンボーディングが早期化 上記の結果、事業成長が加速 就業規則 開発組織と技術スタック 33
37. 制度 開発を支援するAI活用補助制度「AI 100K」 開発業務に必要なAIツールの利用費用を月額最大10万円まで会社が負担 コード生成、コードレビュー、ドキュメント生成など、各業務に最適な生成AIツール やAIサービスを自由に選択し、活用することが可能 発信活動支援制度「Time Hack Times」 積極的に情報発信するカルチャーを醸成し、良質なアウトプットを生み出すための制度 記事投稿や登壇1回につきインセンティブを支給 公開30日で1,000PV以上達成した場合にはバズボーナスを支給 自己学習関連 書籍購入費支援（技術書も可） カンファレンス参加費支援 開発組織と技術スタック 34
38. 制度 社内交流の促進と、子育てや生活を支える充実した福利厚生・制度 社内コミュニケーションを促進する制度 子育て支援制度「ミライエ」 部活動費補助 部署間交流費補助(6,000円/月) シャッフルランチ (月1回) 締め会 (月1回) 全社総会 (半年に1回) 社員旅行 (年1回) 「ミライエ」とは 仕事と子育ての両立を実現する支援制度です 子育てをしながら働くための働き方の柔軟性、 早期復職に向けた必要なサポートの提供を行います 労務関連 各種社会保険(健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険) 健康診断 / ワクチン補助 年末年始休暇 (12/30〜1/3)  慶弔休暇 育児休暇 年次有給休暇 (13日～)  入社時特別休暇 (3日) 借り上げ社宅制度 通勤手当 (35,000円/月) 開発組織と技術スタック 35
39. TOKIUMで働く魅力 顧客の業務に深く潜り込み、AI時代のプロダクト開発に挑戦する。 TECHNOLOGY PRODUCT TEAM AIエージェント開発の 最先端に立つ AIエージェントをお客様に実際に届け、利用しても らっている会社はまだ少ない。AIエージェント開発 の最前線に立って、地に足の付いたプラットフォー ムエンジニアリングに取り組む事ができる。 お客様との距離の近さ お客様が操作対象のサービスだけでなく、作業の主 体となるAI自体も開発するため、従来のソフトウェ ア開発より数段深い顧客業務理解が求められる。 お客様の業務を代行してみる、直接ヒアリングする など、お客様の業務に深くディープダイブし、自動 化領域の拡大を実現する手応えがある。 開発組織はまだそれほど大きくない組織であるた め、AIネイティブな開発プロセス、組織文化など、 中心的な役割を担いながら自ら作っていくことがで きる。 組織・文化作りに参画 開発組織と技術スタック 36
40. Q & A プロダクトごとに1チームを基本とし、ワークフロー機能など大きな機能ごとにチーム が組成されることもあります。スクラムチーム内にPOが1名、エンジニア2〜3名とい う構成のチームが多いです。QAエンジニアは横断組織に所属しており、必要に応じて プロジェクトにアサインされます。 Q1 各プロダクトチーム内粒度や チーム内構成は どうなっていますか？ 半年に一度評価を行い、賞与も評価のタイミングで支給されます。プロダクト本部専 用の給与テーブルが存在し、等級ごとの給与レンジが定められています。部長が最終 評価者となります。エンジニアの評価はEMも行います。賞与は、会社目標・本部目 標・個人目標の達成状況に応じて支給されます。 Q2 どのような評価制度ですか？ PMMがロードマップへの要求を行い、プロダクトマネージャーがロードマップを作成 します。半期ごとにロードマップを作成し、少なくとも四半期ごとに見直しを行いま す。ロードマップは事業の責任者がボードメンバーによる投資委員会に諮り、決裁さ れます。 Q3 プロダクトロードマップの作成 では、ビジネス部門との役割分 担はどうなっていますか？ 開発組織と技術スタック 37
41. Section 7 Hiring Process 選考フロー
42. 選考フロー 原則として、オンラインで3回面接を実施。 担当者 主な確認事項 具体例 STEP 1 一次面接 EM・リーダー テクニカルスキルセット 課題解決に向けた進め方 等 STEP 2 二次面接 現場部長またはCTO ​マインドセット 課題に向き合う姿勢 等 STEP 3 最終面接 代表(黒﨑賢一) カルチャーフィット 周りとの関係構築 等 内定 オファー面談 TOKIUMオフィスにて開催（遠方にお住まいの方除く） 業務内容や組織風土の解像度の向上を目的に、社員とのカジュアル面談を実施 所属部署の部長より、内定通知書の読み合わせを行う STEP 4 開発組織と技術スタック 39
43. 東京都中央区銀座6-18-2 野村不動産銀座ビル 12F 株式会社TOKIUM We Are Hiring! TOKIUM 採用 採用サイト カジュアル面談