1
/
5

実はちょっと地味だと思っていた在庫データ。人の行動心理が織り込まれたデータだと分かると非常に面白くなってきた

宮本 亜実さんのプロフィール
宮本 亜実
採用広報チーム
on 2023/05/18

4月からデータサイエンティストとしてフルカイテンにジョインした井上晴幾です。フルカイテン恒例のニックネーム命名の儀で「サニー」という名前を承りました。ニックネームが眩しすぎて名前負けしてる感が凄いのですが、温度高く仕事を頑張っていきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。

目次

  1. フルカイテンに入社するまで
  2. これまでの経歴
  3. 「誰が喜ぶのか」という視点を大事にしたい
  4. これからの仕事
  5. 会社の印象
  6. 思った通りだったこと：強い組織
  7. 想定外だったこと：お客様業務の解像度が非常に高い
  8. まとめ
  9. カジュアル面談大歓迎！
  10. フルカイテンではエンジニアを大募集中！

フルカイテンに入社するまで

これまでの経歴

電気電子を学んでいた高専を退学して薬学部へ進み、大学院からはより定量的なデータ分析をするために生物系の学際領域へ進み博士課程を修了しました。その後は某アパレルECで研究員として、レコメンドのパーソナライズロジックを考えたり、「似合う」を定量する研究を行っていました。その後は医療系ITベンチャーで医療系のデータサイエンティストとして働いていました。めちゃくちゃな経歴ですが、それについて書くと冗長になるので今回は割愛します。

「誰が喜ぶのか」という視点を大事にしたい

前職でさまざまなプロジェクトをこなす中で、「このプロジェクトを完遂したら、誰が喜ぶんだろう」と漠然としたモヤモヤが常に付き纏っていました。
当然取引先である製薬企業様には喜んで頂けると思っていますが、医療分野において本当に喜ばせたい相手って、さらにその先の病気で不自由している患者様なんですよね。前職で会社のミッションが変わることがあったのですが、患者を喜ばせるというゴールに直接資するミッションではないと思ったのが転職を意識したきっかけです。

そんな時に声をかけていただいたのがフルカイテンでした。フルカイテンが掲げるミッションは「世界の大量廃棄問題の解決」です。そしてこのミッションを達成するために実現しなければならないビジョンが「スーパーサプライチェーン構想の実現」です。ざっくりいえば、「必要なものを必要なだけ作って流通させましょう」ということで、DSとしての仕事は「必要な量を予測すること」もしくは「必要な量を予測するための判断材料を作ること」だと直感的に理解できました。
FULL KAITENが普及することで大量生産・大量廃棄が減り、資源が守られ環境が良くなれば、みんなに喜んでもらえる。
日々の仕事がミッションに直結していてとても頑張りがいがあると感じています。

これからの仕事

光栄なことに入社してすぐからプロジェクトを一つ担当させて頂いています。当初はちょっと地味だと思っていた在庫データも、今では人の行動心理が織り込まれたデータだと思うと非常に面白いと感じています。自身の行動に無意識の行動パターンがあって、そのデータを集めると大衆心理が炙り出されるのってとても面白くないですか？

実際は想定できない様々な要因があるので大衆レベルでも行動を見透かすのは非常に難しいですが、大衆心理の理解まで至れれば冒頭で書いたスーパーサプライチェーン構想が実現されると思っています。ビジョン実現のために地に足つけて仕事を進めていきたいと思います。

会社の印象

思った通りだったことと、想定外だったことの両方があります。

思った通りだったこと：強い組織

入社前から強い組織なんだろうなと思っていました。ミッションやビジョンがメンバーへ浸透しているから、自然と強い組織になっているのではないかと思っています。現に、すでに書いた通りミッションとビジョンは自分なりに咀嚼できていると思っています。記事執筆時点で私はまだ入社して1ヶ月ですが、この段階でミッションとビジョンをここまで染み込ませてくる会社ってなかなか無いんじゃないでしょうか。

想定外だったこと：お客様業務の解像度が非常に高い

お客様に対する業務解像度が非常に高いことに驚きました。本当に驚きました。CSの方々が定期的に開催している勉強会の過去動画を見ることができるのですが、業界経験者の社員の方々がどの様な意思決定の流れで、いつ誰が何を決めるのかまで解説してくれています。DSとしてもデータがどの様に発生するのか、誰に訴えるための数字を出せば良いのかがわかるので非常に勉強になります。

まとめ

以上が入社して1ヶ月目に思っていることです。もちろん今後顕在化する課題も沢山あると思いますが、どんな課題でも「誰が喜ぶのか」を忘れずに仕事をしていこうと思います。ミッション・ビジョンに共感していただけた方、ぜひ一緒に働きましょう！

カジュアル面談大歓迎！

こちらのページをスクロールして頂き、「カジュアル面談」ボタンからお申込みください。お気軽に質問だけでもOK！お待ちしています。
過去のSRE募集記事


フルカイテンではエンジニアを大募集中！

フルスクラッチではなく、専任開発を行っています。
バックエンド・フロントエンド・データエンジニア・データサイエンティストなど。現在の募集職種は下記採用ページをご確認ください。

エンジニア専用採用ページ

フルカイテン株式会社
売上・粗利・キャッシュフローを最大化する在庫分析SaaS「FULL KAITEN」の開発・提供
https://corp.full-kaiten.com/career-eng.html


エンジニアリングマガジン

FULL KAITENエンジニアリング｜SDGs×AI｜大量廃棄を無くす「FULL KAITEN」｜note
開発のこと、エンジニアメンバーのことが分かる記事をまとめたマガジンです。 技術ブログはこちら。https://qiita.com/organizations/full-kaiten
https://note.com/fullkaiten_re/m/ma5beed7bd63d


YouTube


Qiita


フルカイテン株式会社 - Qiita
世界の大量廃棄問題を解決する！！"AI×SaaS"プロダクト。 世の中に溢れる在庫を文字通り「フル回転」させるべく、AIによって在庫問題を解決するためのSaaS『FULL KAITEN』を開発・提供しています。
https://qiita.com/organizations/full-kaiten
フルカイテン株式会社では一緒に働く仲間を募集しています
開発 エンジニア 採用現場から データサイエンティスト 需要予測
1 いいね！
1 いいね！
フルカイテン株式会社の会社情報

フルカイテン株式会社

228億点。 何の数字か分かりますか？　世界中で1年間に廃棄される衣料品の数を指します。中には一度も袖を通されずに捨てられる商品もあります。 日本国内に目を向けても、年間に販売される新品35億点のうち、およそ半数の17億点は売れ残ります。 余剰在庫の一部は翌年に持ち越されますが、大半は発展途上国をはじめとする海外へ二束三文で輸出されます。そして、現地の繊維産業の育成を阻害するだけでなく、焼却処分によりCO2の排出につながっているのです。 この背景には、業界の構造的な問題があります。大量生産によって日本のアパレル製品の価格は過去30年で半値になり、私たちはメリットを享受しています。アパレル企業も多くの在庫を抱えて販売数量を稼ぎ、多くの商品が売れ残っても利益が出る経営モデルに安住してきました。 しかし、こんなビジネスは持続可能ではありません。 フルカイテン株式会社は、「世界の大量廃棄問題を解決する」ために、アパレルなど小売業界の在庫問題をAIで解決するためのSaaS「FULL KAITEN」を開発・運営を行っています。 アパレル企業が大量生産をせず余分な在庫を持たなくても売上と利益を増やすことができるシステムです。 アパレル企業だけでなく、他業種の小売企業でも導入が進んでいます。 そして、FULL KAITENが在庫問題を解決するフィールドは小売業にとどまりません。卸売業や原材料メーカーまで、サプライチェーンを網羅するべく、事業基盤を強化中です。 社員数は50名弱となりました。 まさに創業期の会社ですが、メンバーには元マスコミ・転職エージェント・アパレルなど多様な業界出身者がおります。 累計約23億の資金調達も完了させており、複数の新プロダクト開発にもチャレンジしております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000112.000025713.html 世界の大量廃棄問題を解決するため、小売業界を一から変える仲間を募集しています！ ◆自社プロダクト『FULL KAITEN』 在庫問題は”小売企業の生命線”。経営に直結する問題とされています。 かつて代表瀬川が子供服のEC事業を運営しており、在庫が原因で直面した3度の倒産危機をデータ分析で乗り越えたという実体験から生まれました。 多くの小売業では膨大な売れ残り在庫が離れた倉庫にあり、従業員は普段目にする機会がありません。しかも、その何千万件という在庫データはエクセルで集計されていることが多く、管理と分析に大変な労力と時間をかけているのが現実です。 FULL KAITENはその時間と手段を提供し、本質的な在庫問題の解決をサポートしています。例えば ・離れた倉庫にある在庫のリスクを毎日可視化 ・需要予測により、各商品を仕入れるべき数が分かる ・手動で時間がかかっていたセール商品の選定も自動化 こうして得られた時間を新たな販売戦略に使うことで、 ・客単価8%UP、在庫半減 ・売上高25%増加、預金残高2.1倍 という嬉しい事例が報告されています。 ◆導入実績 エンタープライズ企業を中心に導入が進んでいます。 アーバンリサーチ様・ナノ・ユニバース様・オンワード樫山様 ミズノ様 ▼参考情報 ・サービスページ https://full-kaiten.com/ ・FULL KAITEN開発秘話「倒産危機を救う逆境のSaaS」 https://note.com/_funeo/n/n401f66d032ac ・1年でARR（年間経常収益）が50倍！フルカイテンの急成長を数字で追う https://www.wantedly.com/companies/full-kaiten/post_articles/324835

もっと見る
同じタグの記事
#エンジニア
もっと見る
今週のランキング
ランキングをみる
このストーリーが気になったら、遊びに来てみませんか？
予測モデルで社会問題を解決へ！AI×SaaS企業データサイエンティスト募集