孝夫エンジニア大学時代は天然ガスの状態変化を機械学習や統計学を用いてシミュレートする研究を行なっていました。周りの学生たちが優秀すぎて研究者になる自分を想像できず、外資系IT企業に就職しました。その後、何社かITベンチャーに転職し、2012年5月に弊社を起業しました。KAITENというSaaS事業に参入しました。2018年9月にはEC事業を売却し、社名もフルカイテン株式会社に変更して頑張っています。現在は社長業以...なにをやっているのか東京オフィスのフリースペースです。撮影は全員での共同作業。KAITEN』を提供しています。KAITENは小売業で発生する在庫過多の問題を解決するために生まれました。小売業では、在庫を増やせば売上も増えますが、そうすると売れ残る在庫も大量に生まれます。それを嫌って在庫を減らしてしまうと、今度は売上も減少してしまいます。このように売上増加と在庫削減は両立が非常に難しく、在庫過多は小売業の宿命的課題と言われています。CVRが悪いから倒産する企業というのは聞いたことがありませんが、在庫は倒産に直結する非常に重要な経営課題ですのでどの企業もこの問題の解決を目指して取り組みを行っていますが、なかなか良い解決策はなく、またソリューション自体もほとんどないため解決が困難な課題とされていました。弊社はAIと特許出願中の独自技術により、この難しい在庫問題を解決できるソフトウェアの開発に成功しSaaSとして提供を開始しました。導入企業の在庫を「フル回転」させるべく、日々導入企業の支援に取り組んでいます。◆導入実績2019年2月のバージョン2ローンチを機に営業活動を本格化させましたが、おかげ様でアシックス様・ROPE様・アンダーアーマー様などエンタープライズを中心に導入件数が急増しています。KAITENを広めることが環境を守る取り組みになります。◆ミッション蒸気機関が開発され産業革命が起こり大量生産が可能になったことで社会は大きな発展を遂げました。大量生産は今や大量廃棄という地球規模の問題を生み出しています。商品を生産するためには資源が必要ですが、実はこの大量廃棄でも資源を使っています。有限な資源をこのように浪費することは、地球と人類にとって無駄以外の何者でもありません。弊社は「必要な商品が必要な量だけ流通する社会を作る」というミッションを掲げています。◆ビジョンこのミッションの実現を目指し、弊社は次のようなビジョンを描いています。KAITENが面白いのは、導入企業は在庫を増やさずとも今持っている在庫を使って売上増加を実現できるという点です。すると結果的に在庫が削減することになります。KAITENを使って自社の在庫問題解決に取り組むだけで、気づかぬうちに地球の大量廃棄問題に貢献したことになるということです。弊社は「世界の在庫プラットフォーム」になりたいのです。KAITENを導入すれば、世界中の小売企業が力を合わせて地球の大量廃棄問題を解決することになるからです。KAITEN事業を通じて大量生産という時代を終わらせ、適量生産という新しい時代の扉を開くことに情熱を燃やしています。KAITENの社会への貢献度はとても大きく、今では大変注目を浴びており、ベンチャーキャピタルからの資金調達にも成功しています。下記はメディア掲載の一例です。CRUNCH『小売業の売上アップと在庫削減をITで支援するフルカイテンが1.7億円調達』https://tcrn.ch/2tVFZ6pその他繊研新聞や日経MJ、日刊工業新聞など様々なメディアに取り上げられています。やっているのかビズサイドのメンバーとも話し合いを重ね、本当に使えるプロダクトを目指します全スタッフ参加の撮影会。本気で取り組みます!カスタマーファーストな文化を大切にしています。KAITENで売上を増加させ在庫を削減するという成果を出す企業を世界中で生み出す必要があります。そのために重要なことはカスタマーファーストな文化だと考えています。弊社はこれまでカスタマーファーストな文化を守るためにセールスをストップしたこともあります。売らずに導入企業に向き合い、一緒に成果を出すため並走したのです。会社のバリューとしても「お客様と社員が本当に役立つと思える事業を行う」という姿勢を打ち出しており、こういう点は本当に大切にしています。こんなことやります◆募集背景エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、非常に多くの機能改善要望や機能追加要望が出てきています。現在のバージョン2をバージョン3にアップグレードする計画も進行しています。そのような背景の中で、AI開発チームの強化が急務となっております。KAITENにはエンタープライズの大量の販売データや在庫データ、そして商品マスタが格納されています。行うモデル開発を行って頂きます。SaaSですのでモデル開発を導入企業ごとに行うのではなく、プロダクトとして統一したモデル開発を行う必要がある点が技術的なチャレンジになります。導入企業から日々多くの機能改善要望や機能追加要望が寄せられていますので、そういったものの中からAIで解決できるものをプロダクトとして実装していくという業務もあります。今回は2名を予定しています。